[뉴스워커_산업기획] 현대재철 등 국내 철강업계 ‘똑똑해진 지능형 생산체계 확대’

[뉴스워커_산업기획] 현대제철이 AI와 사물인터넷 기술을 제조 공정에 적극 활용하여 일정 성과를 거두고 있다.

최근 현대제철은 차세대 자동차용 강판 다상복합조직(AMP) 강재 개발 과정에 딥러닝 학습 알고리듬을 적용한 AI를 적극 활용하여 최적의 배합비율을 찾아내는데 성공했으며, 이와 같은 배합이 적용된 강판의 강도나 가공성이 기존에 비해 약 40% 이상 향상됐다는 평가를 받고 있다.

◆ 현대제철 ‘AI와 사물인터넷’ 제조공정에 적극 활용

현대제철은 배합비율을 찾아내어 신소재를 개발하는 과정 외에 불량 강판을 검출하는 시스템에도 딥러닝 학습을 기초로 하는 AI 시스템을 적용하여 검출 정확도가 99%에 달하는 등 적지 않은 성과를 거두고 있다.

이와 같은 성과에 힘입어 현대제철은 2025년까지 전체 공정에서 AI, 사물인터넷 기술을 확대 적용하여 높은 수준의 지능형 생산체계를 구축할 계획이다.

현대제철이 수립한 계획대로 전체 공정에서 지능형 생산체계가 구축된다면 각 공정의 정보를 다른 공정에서 공유하는 것이 가능하므로, 예측 제어와 대응조업이 가능해지는 관계로 생산 비용과 시간의 절감 효과를 거둘 수 있을 것으로 전망된다.

이는 A공정의 구체적인 작업 진행 상태를 B나 C 공정이 알 수 있다면 A공정의 작업 완료 정도에 따라 B나 C 공정이 미리 준비를 하는 등의 대응이 가능하므로 대기 시간이나 비용을 절감할 수 있다고 기대하는 것이다.

◆ 포스코 4차 산업혁명 선도 기업으로

포스코 또한 스마트 생산체계 갖추고 있는 모습이다. 지난 8월 3일 세계경제포럼(WEF)이 자사를 ‘등대공장(Lighthouse factory)’으로 선정했다고 밝혔는데 등대공장이란 마치 선박의 항로를 밝혀주는 것처럼 사물인터넷, AI 등 최첨단 기술이 적용된 인프라가 구축되어 제조업의 미래를 선도하는 지능형 생산체계를 갖춘 곳을 의미한다.

세계경제포럼이 국내기업을 등대공장으로 선정한 것은 포스코가 최초이며 해외기업까지 확장하면 BMW, 지멘스, 노키아 등 26곳을 등대공장으로 선정한 바 있다.

포스코는 제조현장에서 스마트 고로, 도금량 자동제어, 압연 하중 자동분배와 같은 지능형 생산기술을 높은 수준으로 적용하고 있는데, 세계경제포럼은 이와 같은 점을 높이 평가하여 포스코를 등대공장으로 선정한 것으로 알려졌다.

최근 KDB미래전략연구소는 포스코의 AI(인공지능) 기반 스마트 고로에 대해 AI가 그간 생산현장에서 축적된 데이터 패턴을 스스로 분석하여 철강 제조환경을 자동적으로 조절할 수 있을 정도로 그 수준이 높다는 평가를 내놓았다.

기존에는 2시간마다 경험 많은 전문가가 고로 하부의 열을 측정하고 육안으로 쇳물의 색을 분석하여 고로 안의 온도를 예측하는 등으로 제조환경을 분석하고 그에 맞추어 생산방법을 조정하여 인간인 작업자의 경험에 의존하는 정도가 강했다.

그 결과 철강 생산에 있어서 작업자의 숙련도에 따라 생산량, 불량률의 변동이 상대적으로 클 수밖에 없는 면이 존재했다.

그러나 AI 기반의 스마트 고로 기술이 적용된 이후에는 감지 센서가 고로 안의 온도를 정밀하게 측정하며 이를 근거로 정해진 알고리듬에 따라 AI가 1시간 뒤의 온도를 예측하여 쇳물(용선)의 온도를 자동으로 조절한다.

또한 AI가 고로의 상태가 촬영된 CCTV의 영상을 실시간으로 분석하여 고로 내의 상태에 대해 신속한 판단을 내리며 그 판단된 고로의 상태에 맞추어 철광석과 코크스의 장입을 자동으로 조절하는 방식으로 전환됐다.

이는 숙련된 작업자의 경험에 의존하던 방식에서 탈피하여 객관적 수치에 근거한 방식으로 철강 생산 방식이 변화된 것을 의미한다.

그 결과 포스코는 AI 도입 전과 비교하여 240톤의 일일 쇳물(용선) 생산량이 증가했으며 연간 비용은 약 600억 원 정도를 절감하는 성과를 올리기도 했다.

또한 포스코는 아연도금과정에서 수요처의 요구에 따라 아연 도금량을 변화시킬 필요가 있었는데 이 공정에 AI 기술을 적용하여 기존 최대 ㎡당 7g에 달했던 도금량 편차를 ㎡당 0.5g까지 감소시키는데 성공했다.

이는 불량률을 감소시켰을 뿐만 아니라 상대적으로 고가인 아연의 과잉 사용을 방지하여 비용 절감에 도움이 된다는 평가를 받고 있다.

이처럼 포스코는 AI 기술에 근거한 지능형 생산체계(스마트 공장)을 적극 구축하고 활용하여 생산량 증가, 불량률 감소, 비용 절감 등에서 성과를 올렸으며, 세계경제포럼은 이와 같은 성과를 높이 평가해 포스코를 등대공장으로 선정한 것으로 분석할 수 있다.

◆ 국내 철강업계 현실에 안주해서는 안 돼

스마트 시스템의 구축으로 각 공정별로 최적의 온도, 성분, 시간 등을 설정하여 생산량, 비용, 불량률 등에서 성과를 올린 포스코등 국내 철강업계는 관련 스마트 시스템을 다른 공장으로도 확대 적용할 방침으로 알려졌다.

그런데 스마트 공장의 확대 경향은 현대제철, 동국제강과 같은 국내 기업에서만 감지되는 것은 아니며 바오우철강과 같은 해외 기업에서도 마찬가지로 감지되고 있다.

바오우철강의 경우 ‘중국철강 스마트제조 4.0’란 시스템을 개발하여 구축하고 있는 것으로 알려지는데 이 시스템은 철강 생산뿐만 아니라 철강의 구매와 판매 단계에서도 적용되는 것에 특징이 있다.

계획대로 구축된다면 해당 시스템은 자동차, 조선 산업의 스마트 시스템과 결합되어 철강 등 제품의 판매량에 따라 자동적인 생산량 조절이 가능해지므로 철강회사는 원가와 납기를 고려한 최적의 생산이 가능해지며 재고 관리에도 도움이 될 것으로 전망된다.

‘생산단계에서만 스마트 시스템을 적용하는 것’과 ‘판매, 구매단계에서도 기업 간 결합을 통해 스마트 시스템을 적용하는 것’을 비교할 때 후자 쪽의 효용성이 유의미하게 클 것이라는 의견이 많다.

따라서 국내 철강업계도 가능한 범위 내에서 철강 수요기업들과 시스템 결합을 추진하여 협력 정도를 높이는 방안을 검토할 필요가 있고, 딥러닝 방식을 채용한 AI의 수준은 축적된 데이터의 양과 질에 크게 좌우되므로 제조공정에 필요한 양질의 데이터 축적에 역량을 투입하고 타사와 협력관계를 유지하는 것이 좋다는 주장이 제기된다.

최근 국내 철강업계의 경영 환경이 좋다고 평가하기는 쉽지 않지만 스마트 시스템의 보급 확대와 국내 기업들 간의 협력 정도의 개선, 이에 대한 국가의 측면 지원이 이루어진다면 국내 철강업계가 국제 시장에서 경쟁 부담을 다소 덜 수 있을 것으로 전망된다.