데이터로 설비 읽는 포스코 포항제철소

AI 기반 ‘예지정비’로 스마트제철소 가속

포항제철소 ‘예지정비’ 중심 설비관리 기술 적용 후 모니터링하는 모습. /포스코 포항제철소 제

포스코 포항제철소가 설비 데이터를 기반으로 한 분석 체계를 구축하며 인텔리전트 팩토리 고도화에 속도를 내고 있다. 현장 정비 경험에 인공지능(AI)과 데이터 분석 기술을 결합해 설비 이상을 사전에 감지하는 ‘예지정비’ 중심 관리체계를 본격 가동한 것이다.

포스코 포항제철소는 최근 공정 설비 데이터를 통합 분석하는 ‘PIMS(POSCO Intelligent Maintenance System)’를 중심으로 데이터 기반 설비관리 시스템을 구축했다고 밝혔다.

PIMS는 공정 전반에서 수집되는 센서·영상 데이터를 통합 분석해 설비의 이상 징후를 사전에 감지하는 예지정비 시스템이다. 설비 고장을 사전에 예측해 대응할 수 있어 돌발 정지와 생산 차질을 줄이고 설비 안정성을 높이는 효과가 있다.

특히 압연 공정에는 코일 폭을 실시간 감시하는 AI 모델이 도입됐다. 강판의 실제 소재 폭과 시스템 정보가 일치하지 않으면 AI가 자동으로 판단해 운전자에게 경고 알람을 제공한다. 이를 통해 품질 불량과 생산 차질을 예방하는 동시에 설비 운영 효율성을 높이고 있다.

포항제철소 ‘예지정비’ 중심 설비관리 기술 개발에 힘쓴 직원들의 모습. /포스코 포항제철소 제공

이 시스템은 작업 안전성 개선에도 기여하고 있다. 기존에는 과적 상황 발생 시 지하 설비 공간에서 대형 스크랩을 직접 제거해야 하는 고위험 작업이 필요했지만, AI 기반 사전 감지로 이러한 작업 빈도가 크게 줄었다.

영상 AI 기반 모니터링 시스템도 함께 구축됐다. 강판의 치우침을 조기에 감지해 운전자 오조작이나 인지 지연으로 발생할 수 있는 강판 이탈과 이로 인해 판이 끊어지는 판파단 가능성을 낮추는 데 효과를 보이고 있다.

포항제철소 관계자는 “이번 사례는 설비 데이터를 단순 수집하는 수준을 넘어 현장 맞춤형 AI 모델로 발전시킨 데 의미가 있다”며 “설비 장애 예방을 통해 정비 예측 가능성을 높이고 생산 손실과 공정 비효율을 줄일 수 있다”고 설명했다.

이번 기술 개발을 주도한 옥광일 파트장은 “현장에서 축적된 데이터를 분석해 이상 징후를 조기에 확인할 수 있는 구조를 만드는 데 역량을 집중했다”며 “PIMS는 작업자가 안전하고 정확한 판단을 할 수 있도록 지원하는 도구”라고 말했다.

포스코 포항제철소는 앞으로도 AX(AI Transformation) 전략과 연계해 데이터 기반 설비관리 체계를 확대 적용하고, 생산 경쟁력과 안전을 동시에 강화하는 인텔리전트 팩토리 구현을 지속 추진할 계획이다.

/김진홍기자 [e-mail]