2고로 노황 자동으로 제어해 연평균 생산량 5%개선. 연료비 1%절감
철강 산업의 스마트팩토리를 선도하는 포항제철소가 인공지능 기술이 적용된 ‘스마트 고로’의 성능을 높여 조업 안전성은 물론 생산성과 품질을 모두 개선시켰다고 27일 밝혔다.
포항제철소 2고로는 노황(爐況, 고로 내부 컨디션)을 자동으로 제어하는 일명 ‘스마트 고로 ’다.
2고로는 양 제철소에서 스마트 기술이 가장 먼저 적용된 용광로로 인공지능 딥러닝 기술을 통해 일일 용선 생산량을 기존보다 240톤 증대시켰다. 매일 240톤이면 1년 365일 동안 8만 7천600톤을 추가 생산되는 것으로 이는 승용차를 연간 6만 대 더 생산할 수 있는 양이다.
뿐만 아니라 용선(쇳물) 1톤 생산에 필요한 연료량도 줄어 비용은 줄이고 생산과 품질을 높여 일석 삼조의 효과를 내고 있다. 실제로 포항 2고로의 연평균 생산량은 기존보다 5% 개선됐고 연료비는 1% 절감효과를 이뤘다.
포스코가 스마트 고로를 연구하기 시작한 것은 2016년이다. 포스코는 노황을 결정짓는 변수를 5가지로 명확하게 정의하고, 노황 속 수만 종류의 비정형 데이터를 정형화하는 작업을 했다. 조업 경험에 의존해 비정형적으로 관리해 오던 주요 지표들을 실시간 측정해 데이터화해 고로가 딥러닝을 할 수 있도록 기반을 다진 셈이다.
이후 2017년부터는 노황 예측 및 노황 자동제어 시스템을 구축하는 스마타이제이션(Smartization) 작업에 들어갔다.
그 결과를 바탕으로 노황이 좋은지 나쁜지, 혹은 문제가 생길 것 같은지 파악한다. 그동안에는 작업자가 고로 하부에서 2시간마다 노열(爐熱)을 수동으로 측정해야 했지만, 이제는 고로 하부에 설치된 센서가 쇳물의 온도를 실시간 측정하고, 1시간 뒤의 노내 열 수준을 예측해 용선 온도를 자동제어한다.
또한 풍구에 설치된 카메라로 촬영한 수천 장의 이미지를 활용해 정합성이 높은 알고리즘이 노내 상태를 평가하고, 철광석과 코크스 장입을 자동제어한다. 노체 온도계들을 통해 수집한 온도 이미지를 분석하여 부착물 형상을 그리고, 이를 통해 장입 모드를 자동제어할 수 있는 것이다.
포항=이시형기자 lsh@idaegu.co.kr
포항제철소 2고로는 노황(爐況, 고로 내부 컨디션)을 자동으로 제어하는 일명 ‘스마트 고로 ’다.
2고로는 양 제철소에서 스마트 기술이 가장 먼저 적용된 용광로로 인공지능 딥러닝 기술을 통해 일일 용선 생산량을 기존보다 240톤 증대시켰다. 매일 240톤이면 1년 365일 동안 8만 7천600톤을 추가 생산되는 것으로 이는 승용차를 연간 6만 대 더 생산할 수 있는 양이다.
뿐만 아니라 용선(쇳물) 1톤 생산에 필요한 연료량도 줄어 비용은 줄이고 생산과 품질을 높여 일석 삼조의 효과를 내고 있다. 실제로 포항 2고로의 연평균 생산량은 기존보다 5% 개선됐고 연료비는 1% 절감효과를 이뤘다.
포스코가 스마트 고로를 연구하기 시작한 것은 2016년이다. 포스코는 노황을 결정짓는 변수를 5가지로 명확하게 정의하고, 노황 속 수만 종류의 비정형 데이터를 정형화하는 작업을 했다. 조업 경험에 의존해 비정형적으로 관리해 오던 주요 지표들을 실시간 측정해 데이터화해 고로가 딥러닝을 할 수 있도록 기반을 다진 셈이다.
이후 2017년부터는 노황 예측 및 노황 자동제어 시스템을 구축하는 스마타이제이션(Smartization) 작업에 들어갔다.
그 결과를 바탕으로 노황이 좋은지 나쁜지, 혹은 문제가 생길 것 같은지 파악한다. 그동안에는 작업자가 고로 하부에서 2시간마다 노열(爐熱)을 수동으로 측정해야 했지만, 이제는 고로 하부에 설치된 센서가 쇳물의 온도를 실시간 측정하고, 1시간 뒤의 노내 열 수준을 예측해 용선 온도를 자동제어한다.
또한 풍구에 설치된 카메라로 촬영한 수천 장의 이미지를 활용해 정합성이 높은 알고리즘이 노내 상태를 평가하고, 철광석과 코크스 장입을 자동제어한다. 노체 온도계들을 통해 수집한 온도 이미지를 분석하여 부착물 형상을 그리고, 이를 통해 장입 모드를 자동제어할 수 있는 것이다.
포항=이시형기자 lsh@idaegu.co.kr
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