도금량 편차를 획기적으로 줄인 '인공지능 기반 도금량 제어자동화 솔루션' 개발
포스코式 산학연의 대표 성공사례··· 자가학습 통한 예측·제어로 스마트솔루션 시대 개막

▶ 포스코가 산학연 공동과제로 '도금량 제어자동화 솔루션' 개발에 성공, 지난 1월부터 포스코 3CGL에 적용했다. 이에따라 인공지능 활용이 가능해져 수백 종류의 데이터를 실시간 수집, 정확한 목표 도금량의 예측·제어가 가능해졌다. 운전실에서 개발자와 작업자가 인공지능으로 예측된 최적 도금량 결과를 모니터링하고 있다.

포스코가 제조업체 최초로 생산공정에 인공지능(AI·Artificial Intelligence)을 도입하며 스마트제철소로 탈바꿈을 추진하고 있다.

포스코는 최근 제철소, 기술연구원, 성균관대 시스템경영공학과(이종석 교수)와 공동으로 '인공지능 기반 도금량 제어자동화 솔루션'을 개발해 1월부터 현장에 적용했다.

이는 그동안 포스코가 기술연구원뿐만 아니라 포스텍, 포항산업과학연구원(RIST) 등 국내 대학 및 연구기관들과 수 천 개에 달하는 위탁과제를 수행한 산학연 체계가 이뤄낸 쾌거이다.

이번에 개발한 '인공지능 기반 도금량 제어자동화 솔루션'은 자동차강판 생산의 핵심기술인 용융아연도금(CGL·Continuous Galvanizing Line)을 인공지능으로 정밀하게 제어함으로써 도금량 편차를 획기적으로 줄일 수 있는 기술이다. 특히 이 기술은 인공지능 기법의 도금량 예측모델과 최적화 기법의 제어모델이 결합되어 도금량을 실시간 예측하고 목표 도금량을 정확히 맞추는 자동제어 기술이다.

도금량 제어는 고객사인 완성차업체의 요구에 따라 수시로 조업 조건이 변화되는 가운데 균일한 도금층 두께를 맞춰야하는 고난도 기술이다. 그간 수동으로 도금량을 제어했던 탓에 작업자의 숙련도에 따라 품질편차가 발생할 수밖에 없었고, 고가의 아연이 불가피하게 많이 소모되기도 했다. 이제 도금공정을 인공지능에 의해 자동으로 제어함으로써 자동차용 도금강판의 품질향상과 더불어 과도금량 감소로 인한 생산 원가를 절감할 수 있게 됐다. 뿐만 아니라 자동운전으로 인한 작업자 부하도 경감시켜 작업 능률 및 생산성까지 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다.

포스코의 대표적인 고수익 고급강인 WP(World Premium) 제품에 해당하는 자동차용 도금강판은 현재 세계 800여 개 철강회사 가운데 20곳 정도만 생산할 수 있을 정도로 고도의 기술력을 필요로 하는 고급 제품이다. 포스코는 지난해 약 900만 톤의 자동차강판을 판매해 전세계 자동차강판의 10%를 공급했다.

이번 '인공지능 기반 도금량 제어자동화 솔루션' 개발은 권오준 회장 취임 이후 일찍이 스마트팩토리 모델공장 구축 등 스마트솔루션 흐름의 선도를 준비해온 포스코가 알파고의 출현으로 인공지능이 세간의 이목을 집중시키자 이를 산업현장에 적극적으로 활용해보자는 아이디어를 내면서 시작됐다.

포스코 기술연구원은 지난해 6월 도금량 제어자동화에 대한 니즈를 발굴한 후 조업·정비·EIC 등 여러부서로부터 의견을 수합해 관련 데이터를 수집했다. 이후 통계 데이터 마이닝·머신러닝·최적화 방법론 전문가인 이종석 성균관대 시스템경영공학과 교수에게 인공지능 도금량 예측모델 알고리즘 개발을 위탁하고, 이 교수는 포스코 연구원과의 협업하여 도금공정에 대한 이해를 바탕으로 도금량 예측 프로그램을 개발했다.

기본적인 프로그램은 작년 7월부터 약 2개월간 개발됐다. 포스코 기술연구원은 개발된 인공지능 프로그램에 조업 노하우를 반영, 현장설비 및 조업조건 변경 시에도 원활히 운용되도록 하는 제어기술을 융합한 현장 맞춤 프로그램을 추가해 "인공지능 기반 도금량 제어자동화 솔루션"을 완성했다.

도금량 제어자동화에 적용된 인공지능의 핵심기술은 빅데이터 딥러닝* 기법을 활용한 자가학습방법이다. 이 방식은 인공지능 프로그램이 도금공정에서 발생되는 수백 종류의 데이터를 실시간 학습함으로써 제어의 정확도를 최신의 상태로 유지하는 방식이다. 이를통해 설비 교체나 조업 조건 변경 시에도 실시간 자가학습하여 도금량을 정확하게 예측하고 제어할 수 있다.

완성된 도금량 제어자동화 솔루션은 지난해 11월부터 12월까지 약 2개월 간 광양제철소 3CGL에 시범적용하여 정확성과 안정성을 높였다. 이 결과 기존 수동 조업시에는 m²당 도금량 편차가 최대7g 에 달했으나 인공지능 기반 자동 조업시에는 0.5g까지 획기적으로 개선됐다. 해당 솔루션은 기술검증 마친 후 올해 1월 5일부터 광양 3CGL에서 본격 가동 중이다.

포스코는 이번에 검증된 도금량 제어자동화 솔루션을 향후 다른CGL 뿐 아니라 해외 소재 법인 CGL에도 확대 적용해 세계 시장에서의 자동차용 도금강판 기술경쟁력을 선도하는 한편, 다른 철강제품의 생산공정에도 인공지능 기술을 적극 도입해 4차 산업혁명 시대를 선도하는 스마트팩토리 구축에 만전을 기할 계획이다.

*용어설명
-딥러닝(Deep Learning): 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망을 기반으로 한 기계 학습 기술

-출처: POSCO 뉴스룸