2고로 생산량 年 8만5천t 늘고 불량률은 63% 줄었다

포항제철소 열연공장 스마트팩토리 통합운전실. /포스코 제공

2019년 7월 3일 포스코는 철강산업 고유의 스마트 공장 플랫폼을 구축해 국내 최초 등대공장으로 선정됐다. 등대공장이란 4차 산업혁명 핵심기술을 활용해 세계 제조업의 미래를 이끌고 있는 공장을 의미한다. 세계경제포럼(WEF)이 2018년부터 선정하고 있으며, 해마다 2차례에 걸쳐 발표되는 가운데 한국에서는 처음으로 2019년 7월 포스코가 등대공장에 등재됐다. 등대공장 선정 이후 3년이 지난 지금, 포스코의 스마트팩토리는 얼마나 진화했는지 상·하 두편으로 나눠 살펴본다.

 

등대공장 상징 ‘스마트 2고로’

쇳물 생산, 직관서 데이터로 예측

포항제철소 2고로는 2017년 이후 5년에 걸쳐 스마트팩토리 기술을 적용한 스마트 고로 형태로 운용되고 있다. 스마트 고로는 제철소 고유의 스마트팩토리 기술로 기존 조업 기술을 성공적으로 대체하고 있다. 철광석을 녹여 쇳물을 만드는 고로의 내부 온도는 최대 2천300℃까지 치솟기 때문에, 고로 내부를 육안으로 확인하는 것이 불가능하다. 따라서, 기존에는 표면의 온도, 압력, 가스 성분으로 용광로 내부의 상황을 추정했고, 고로 운전 또한 수동제어로 실시됐기 때문에 제철 공정은 숙련된 직원의 경험에 의존하는 프로세스로 여겨져 왔다.

새롭게 제시된 ‘스마트 고로’는 실시간 측정된 데이터로 수많은 케이스를 학습하고, 용광로 상태를 스스로 체크해 조업 결과를 미리 예측한다. 이를 바탕으로 조업 조건을 선제적으로 자동 제어해 품질 편차가 적은 쇳물을 생산하는 것이 목표이다. 경험과 직관에 의해 제어되던 쇳물 생산을 데이터에 맡기게 된 것이다.

스마트팩토리 기술개발을 위해서 2018년 산·학·연의 ‘스마트 고로’ 협력체계가 구성됐다. 세계 최고 수준의 조업 기술을 보유한 포스코, IoT 센서 및 영상처리기술과 빅데이터 솔루션을 제공하는 국내 벤처기업, AI 알고리즘을 개발하는 지역 대학·연구소가 세계 최초의 인공지능 활용 고로 자동제어를 위해 머리를 맞댔다.

산·학·연 협업 체계를 구축을 시작으로, 포스코 고유의 스마트팩토리 인프라인 ‘포스프레임(PosFrame)’이 적용됐다. 시범운영을 거쳐 2019년부터는 본격적으로 전 제철소 스마트화에 나섰고, 2020년에는 조업을 넘어 설비·물류·안전·사무 등으로 스마트팩토리 적용 범위를 확대했다.

스마트 고로의 정보는 포스프레임에 모인다. 제철소는 생산 계획부터 최종 제품을 고객사에 인도하기까지 모든 공정이 연속적으로 이뤄진다. 여의도 3배 면적의 제철소에 산재된 수백 개의 공장들에서 생성되는 정보들을 한 곳에 모으고, 이를 정형화·데이터화하기 위해서는 제철소 특성에 맞춘 데이터 플랫폼인 포스프레임이 필수적이다. 포스프레임을 이용해 약 3개월 후의 쇳물 생산량을 예측하고, 이후 제품 생산까지 연결해 고객사에 차질 없이 전달하는 것이 최종 목표이다.

포항제철소 2고로의 스마트 고로 도입은 철강 생산량 증대와 품질 향상에 획기적으로 기여했다. 생산량이 연 8만5천t 증가했고, 품질 불량률이 기존 대비 63％ 감소했다. 8만5천t은 중형 승용차를 연간 8만5천대 더 생산할 수 있는 양이다.

직원들의 근무 여건 또한 개선됐다. 수동제어가 자동제어로 전환되니 작업자의 안전도가 향상됐고, 단순·반복 업무에서 벗어나 직원의 창의성을 발휘해 성과를 낼 수 있는 기회를 얻게 됐다. 포항제철소 2고로는 이러한 성과에 힘입어 2019년 대한민국 최초로 세계경제포럼(WEF)에 의해 ‘등대공장’에 선정되기도 했다. 포항제철소는 2고로에 적용한 스마트팩토리 기술을 3·4고로로 확대 적용해 운영하고 있다.

 

소Lot 주문 처리, 12→ 1시간으로

주문량 미달에 긴 처리시간 안 보내

제철소 생산 계획 담당자들은 더는 ‘소Lot(제철소에서 요구하는 최소 주문량에 미달돼 생산단계에서 제약을 받는 주문)’ 주문을 처리하는 데 긴 시간을 보내지 않는다. 인공지능이 단 1시간 만에 소Lot 주문을 판단하고 설계하기 때문이다. 기존엔 주문이 들어오면 담당자가 일일이 소Lot 주문인지 파악하고 이 주문과 함께 작업할 수 있는 다른 주문이 있는지 확인해야 했다. 고객 입장에서도 양이 적은 주문은 출강될 때까지 시간이 오래 걸리다 보니, 급한 주문일 때는 납기를 맞출 수 있을지 고민이 컸다. 소Lot 주문 처리에 드는 평균 시간은 무려 12시간이었다.

이제는 단 1시간이면 인공지능이 자동으로 주문의 소Lot 여부를 판단해 준다. 포스코는 그간의 데이터를 분석해 소Lot 주문에 영향을 주는 인자 12개를 도출해내고, 인공지능이 스스로 주문을 판단할 수 있도록 학습시켰다. 그 정확도는 무려 97％에 달한다. 소Lot 주문이 원가 낭비 없이 최적으로 제작될 수 있도록 설계 사이즈를 맞추는 것도 정확도가 99.9％다. 그야말로 완벽에 가까운 수준이다.

 

제선부 3소결공장 공정자동화 이뤄

조업 편차 60% 개선·연료비 19억 절감

철의 원료인 철광석은 용광로에 들어가기 전 소결 공정을 거친다.

균일한 크기와 성분의 소결광을 만드는 것이 작업의 핵심. 하지만 철광석과 코크스는 육안으로는 확인하기 어려울 만큼 알맹이가 작다. 작업자의 숙련도와 노하우에 따라 소결광의 품질이 달라질 수밖에 없었다.

이제는 인공지능이 자동으로 공정을 제어한다. 포항제철소 제선부 3소결공장은 스마트 센서를 활용해 작업자가 육안으로 확인해야 했던 부분들을 데이터화하고 이를 딥러닝을 통해 인공지능이 스스로 실시간 제어할 수 있도록 했다. 자동 제어 시스템 적용 결과 조업 편차는 60％ 개선됐으며 3％에 달하는 연료비가 절감됐다. 연 단위로 환산하면 19억 원의 비용 절감 효과가 기대된다.

 

버튼 하나로 깨끗한 쇳물 분리

성분 이상률 0%… 작업자 사고 막아

포항제철소 제강공장에서는 버튼 하나로 출강이 이뤄진다. 출강은 고로 쇳물을 전로에 받아 정련한 뒤 깨끗한 쇳물(용강)만 분리하는 공정이다. 이전에는 작업자가 일일이 수십 차례의 출강 작업을 직접 감당했다. 고온, 고열의 작업 환경상 안전사고 위험이 있고 작업자의 숙련도와 집중력에 따라 미세한 품질 편차가 발생하기도 했다. 이에 포스코는 2018년 제강 공정에 스마트 기술을 도입하기로 결정, 하드웨어와 소프트웨어 개선에 나섰고 2020년 5월 국내 최초로 출강 공정 자동화 시스템을 구축했다. 작업자들은 현장에서 일정 거리가 떨어진 조작실에서 원격으로 고열의 출강 조업을 면밀하게 살피고, 정밀하게 조작한다. 컴퓨터 화면 속 시작 버튼을 누르면 출강 공정에 필요한 일곱 가지 절차가 자동으로 이뤄진다. 포스코의 원터치 출강 자동화 시스템은 성분 이상률 0％를 기록했다.

 

열연 全 공정 통제 ‘통합운전실’ 구축

세계 처음… 연간 9만t 열연재 증산

포스코가 2020년 7월, 세계 최초로 열연 전 공정(가열, 압연, 권취)에 스마트 기술을 적용해 한곳에서 컨트롤할 수 있는 통합운전실을 구축했다. 기존에는 압연된 소재를 두루마리 형태로 돌돌 말아주는 권취 공정의 운전실이 분리돼 있어 작업 효율이 떨어졌다. 이를 해결하고자 포항제철소는 권취 자동 운전 기술을 개발하고 권취 운전 기능을 가열·압연 운전실로 이전해 전 열연 공정 운전실을 통합했다. 가열 공정의 경우, 인공지능을 적용해 품질 편차를 획기적으로 줄였고, 압연 공정은 조업 상황에 따라 최적의 압연량을 자동 설정해 주는 스마트 기술로 제품 손실을 크게 줄였다. 전 공정에서 스마트화를 추진해 통합운전실을 갖춘 포항 열연부는 연 9만t의 열연재 증산을 기대하고 있다. 열연 전 공정이 스마트팩토리화돼 통합운전실에서 컨트롤되는 것은 포스코 포항제철소가 세계 최초 사례다.

 

인공지능 초정밀 도금 제어 기술 개발

89%이던 도금량 제어 적중률 99%로

앞선 공정을 통해 생산된 강재 중 일부는 그 목적에 따라 도금 공정을 거치게 된다. 기가스틸 등 고급 자동차 강판이 도금 공정을 거치는 대표 강종이다. 세부 과정을 말하자면 먼저 열처리한 강재를 용융아연 욕조에 담갔다 꺼낸다. 그다음 강판 표면에 응고되기 전의 아연을 에어나이프가 미세하게 깎아내 도금량을 제어한다. 숙련된 작업자가 일일이 이 과정을 제어했는데, 정확한 도금량은 아연이 완전히 응고된 후에야 측정이 가능했기 때문에 실시간으로 최적의 도금량을 제어하는 것이 난제였다.

포스코는 이를 해결하기 위해 인공지능 초정밀 도금 제어 기술을 개발했다. 바로 딥러닝을 이용해 제품의 강종, 두께, 폭, 조업 조건과 목표 도금량을 스스로 학습해 정확히 제어하는 것이다. 그 결과 기존에는 89％ 수준이었던 도금량 제어 적중률이 이제는 99％ 이상을 웃돌고 있다. 이 기술은 포항, 광양제철소 모든 도금공장에 적용됐고, 우리나라 ‘국가핵심기술’로 등재돼 있다.

/전준혁기자 [e-mail]