韓国製造2019 – 継続中ポスコ
AI制御のスマート高炉
ポスコ、深層学習による高炉制御で一日の生産量を240トン増加
課題
高炉内部の状態は直接観察できず、操業担当者は数十年にわたって蓄積した経験を主に頼りに調整していた。燃料使用量と日々の生産量は、その判断の良否に左右されていた。
取り組み
ポスコは浦項製鉄所の第2高炉への原料装入を自動制御する深層学習システムを構築し、内製のスマート工場基盤「PosFrame」上で稼働させた。世界経済フォーラムは2019年7月、韓国で初めてポスコを「灯台工場」に選定した。2020年には同社の研究所がKAISTのチームと、第2・第3高炉への説明可能なAIの適用を始めた。各予測にどの要因が影響したかを、操業担当者が確認できるようにするためである。
主な数値
示唆
公表された改善効果はすべてポスコ自身の数値であり、2024年の数値は対象の高炉や期間を示していない。同社は操業担当者の信頼を精度とは別の課題として捉え、制御システムの稼働後に説明可能なAIを追加した。
分類
出典
出典の要約
Dailianは、当時韓国で唯一の世界経済フォーラムの灯台工場だったポスコ浦項製鉄所を、韓国大統領が訪問したと報じた。PosFrame基盤と深層学習を使う第2高炉を説明し、同高炉が一トン当たりの燃料投入量を4キログラム削減し、日間生産量を240トン増やしたとしている。ポスコのスマート工場全体での削減効果と、中小の取引先向け支援制度も挙げた。
亜州経済は、深層学習AIが第2高炉の原料装入を自動制御し、溶銑一トン当たりの燃料使用量を4キログラム削減し、一日の生産量を240トン増やしたと報じた。PosFrameは数十年分の工場データを構造化し、操業条件をリアルタイムで設定する。
慶北毎日は、ポスコの研究所がKAISTのチェ・ジェシク教授のチームと、浦項製鉄所の第2・第3高炉に説明可能なAIを適用していると報じた。AIの結果を左右する主な要因を示し、システムへの信頼を高める狙いだという。この取り組みの成果は報告されていない。
コリア・タイムズは、世界経済フォーラムがポスコを灯台工場のネットワークに加え、韓国企業として初の選定となったと報じた。同フォーラムはAIで生産性と品質を高める工場と説明し、ポスコはAI高炉技術を提出していた。
ポスコホールディングスのAI研究員はフォーラムで、五つの予測モデルとAIに基づく高炉操業により、従来比で生産性が約5%向上し、コストとCO2排出量がそれぞれ約1%減ったと述べた。対象期間と高炉は明らかにしていない。
詳細は原典でご確認いただけます。