대한민국제조2019 – 진행 중포스코
AI 스마트 고로
포스코, 딥러닝으로 고로를 제어해 하루 쇳물 생산을 240톤 늘렸다
문제
고로 내부 상태는 직접 볼 수 없어 조업은 수십 년간 쌓인 운전자의 경험에 크게 의존했다. 연료 사용량과 하루 생산량이 이 판단의 정확도에 따라 달라졌다.
접근 방식
포스코는 포항제철소 2고로에 원료 장입을 딥러닝으로 자동 제어하는 시스템을 적용했다. 기반은 자체 스마트팩토리 플랫폼 '포스프레임'이다. 세계경제포럼(WEF)은 2019년 7월 포스코를 국내 첫 '등대공장'으로 선정했다. 2020년에는 포스코 기술연구원이 KAIST 연구팀과 함께 2·3고로에 설명가능 AI(XAI)를 적용하기 시작했다. AI가 어떤 요인을 근거로 판단했는지 운전자가 확인할 수 있게 하려는 것이다.
주요 수치
시사점
공개된 성과는 모두 포스코 측 수치이며, 2024년 수치는 대상 고로와 기간을 밝히지 않았다. 회사는 정확도와 별개로 현장의 신뢰를 과제로 보고, 제어 시스템을 가동한 뒤 설명가능 AI를 추가했다.
분류
출처
출처 요약
데일리안은 대통령의 포스코 포항제철소 방문을 보도했다. 당시 국내 유일의 WEF 등대공장이었던 포스코는 자체 플랫폼 포스프레임과 딥러닝 기반 2고로로 쇳물 1톤당 연료 4kg을 절감하고 하루 생산량을 240톤 늘렸다. 포스코는 스마트공장 전반의 비용 절감 성과와 중소 협력사 지원 현황도 밝혔다.
아시아경제는 딥러닝 AI가 2고로의 원료 장입을 자동 제어해 쇳물 1톤당 연료를 4kg 줄이고 하루 생산량을 240톤 늘렸다고 보도했다. 포스프레임은 수십 년간 쌓인 현장 데이터를 정형화해 실시간으로 공정 조건을 정한다.
경북매일은 포스코 기술연구원이 KAIST 최재식 교수팀과 함께 포항제철소 2·3고로에 설명가능 AI를 적용하고 있다고 전했다. AI 판단의 핵심 원인을 알려 시스템에 대한 신뢰를 높이는 것이 목적이라고 설명했다. XAI 적용 성과 수치는 공개되지 않았다.
세계경제포럼이 포스코를 등대공장으로 선정했으며 국내 기업으로는 처음이라고 보도한다. WEF가 AI로 생산성과 품질을 높인 공장으로 평가했다는 내용과 포스코가 제출한 AI 고로 기술을 소개한다.
포스코홀딩스 AI 연구원은 포럼에서 다섯 가지 예측 모델과 AI로 고로를 운영해 이전보다 생산성이 약 5% 오르고 원가와 이산화탄소 배출이 각각 약 1% 줄었다고 밝혔다. 대상 기간과 고로는 밝히지 않았다.
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