국내 철강업계에 인공지능(AI)을 활용한 생산체계 구축이 확대되고 있다. 스마트 팩토리에서 합금 비율이나 재고 물량을 정확히 측정해 자동으로 제어하는 시스템을 대폭 늘리고 있는 것이다.

2일 업계에 따르면 AI와 사물인터넷, 3차원 프린트, 드론 등 각종 첨단 장비를 국내 철강 제조업에 활용하는 경우가 점차 확대되고 있다. 포스코는 2019년 세계경제포럼(다보스포럼)에서 '등대공장(우수 스마트 팩토리)'에 선정되며 첨단 철강 제조에 한발 앞서나간 상황이다.

이후에도 포스코는 고로와 연주(제강에서 나온 용강을 일정 크기 반제품으로 만드는 공정), 압연에서 AI를 본격적으로 적용하고 있다. 고로에선 스마트 고로 노화 예측 시스템을 통해 고로 노후 정도를 자동으로 파악한다. AI는 연주 설비의 이상까지 감지한다. 포스코는 수동 조작에 의존해온 압연 역시 자동 운전으로 전환했다. 특히 드론과 영상 인식 기술을 활용해 연료나 원료의 야드(야외 보관장) 내 재고를 측량하기도 한다.

현대제철은 제강 부문에서 온도 예측 모델을 도입했다. AI로 대형 압연 소재 추출 목표 온도를 최적화했고 후판 품질까지 예측한다. 무엇보다 현대제철은 알파고 알고리즘을 활용해 AI가 15억개에 달하는 경우의 수에서 최적 합금 비율을 계산해내도록 했다. 이를 토대로 수개월씩 걸리던 비율 추출 실험을 10일로 줄이는 획기적인 방안을 고안했다.

세아제강은 방사선 검사(RT)를 통해 제품 결함을 자동으로 탐사하는 장비·프로세스를 마련했다. 철강 유통업계에도 AI 활용이 번지고 있다. 철강 유통 업체 기보스틸은 스틸서비스업계(SSC) 최초로 클라우드 기반 스마트 팩토리를 구축했다. 이를 통해 각종 데이터를 수집하고 전산 시스템을 연동해 철강 유통에 활용하고 있다.

미국이나 일본 등 선진국은 정부 차원에서 철강 분야 빅데이터화를 주도하고 있다. 철강산업연구원에 따르면 미국은 국립표준기술연구소가 소재 물성 데이터베이스를 기업에 무료로 제공한다. 일본 역시 소재 관련 국가 전문기관인 국립물질재료연구기구와 산업기술종합연구소를 통해 소재 정보 데이터베이스를 구축해 운영 중이다.

문제는 철강 조업에서 발생하는 다수의 데이터가 컴퓨터나 기계가 바로 인식할 수 없는 비정형 데이터라는 점이다. 이를 컴퓨터에 입력할 수 있도록 일명 '메타 데이터'로 만들어줘야 하는데 이 작업이 핵심이다.

철강산업연구원 관계자는 "스마트 팩토리에서 실시간 자동 제어로 발전하기 위해서는 데이터 인식 문제가 가장 중요하다"고 제언했다.

[서진우 기자]