마무리압연(Finishing Mill) 공정에서 최적의 압력을 계산하는 AI 모델 개발

광양제철소 열연부 직원이 자체 개발한 AI 모델을 활용해 설비 운전을 모니터링하고 있다.  사진=광양제철소
광양제철소 열연부 직원이 자체 개발한 AI 모델을 활용해 설비 운전을 모니터링하고 있다. 사진=광양제철소

[광양=뉴스프리존] 이지명 기자 = 광양제철소(소장 이시우) 열연부가 AI와 빅데이터로 마무리압연 과정에 설비 자동화를 구축해 생산성과 품질 두 마리 토끼를 모두 잡았다.

마무리압연은 철판에 압력을 가해 정해진 두께와 폭으로 조절하고, 필요한 용도에 맞게 표면을 가공하는 과정이다. 이때 적절한 압력 값을 설정해 판의 중심부와 양 가장자리 두께를 균등하게 누르는 것이 중요하다.

기존에는 엔지니어가 판의 성분과 필요 두께 등을 고려해 압력 값을 직접 설정해 설비를 운전해야 했다. 때문에 운전자의 경험과 숙련도에 따라 설정 기준이 달라져 어려움이 있었다.

광양제철소 열연부는 설비 운전에 필요한 요소들과 그에 따른 운전자의 작업 패턴을 분석해 빅데이터를 만들었다. 이를 토대로 철판에 필요한 최적의 압력 값을 계산하는 AI 모델을 만들어 설비 자동화를 이뤄냈다.

빅데이터와 AI 모델을 통해 열연부는 운전자 별 품질 편차를 개선했을 뿐만 아니라, 그동안 직접 값을 계산해야 했던 운전자의 업무 부하를 줄여 생산성까지 향상시켰다.

설비 자동화에 앞장선 열연부 안태규 과장은 “데이터를 다루는 과정이 쉽지는 않았지만, 동료들과 함께 해 AI 모델을 완성할 수 있었다”며 “앞으로도 스마트 기술을 지속적으로 공부해 광양제철소 기술력 향상에 기여하겠다”고 말했다.

한편 광양제철소는 4차 산업혁명 시대를 맞아 사내 지식공유 동영상 플랫폼인 ‘포스튜브’를 통해 베테랑 직원들의 현장 기술을 짧은 영상으로 전수하며, 스마트 기술 경진대회, 엔지니어 기술 컨퍼런스를 개최하는 등 직원 간 기술 공유와 역량 증진을 적극 지원하고 있다. 

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