포항제철소는 지난 2017년 ‘인공지능 용광로’로 불리는 스마트 고로 개발단계부터 중소기업 및 지역 대학과의 상생협력 체계를 구축했다.
포스코가 세계 최초로 딥러닝 인공지능 기술을 통해 고로 조업 자동제어에 성공한 배경 뒤에는 국내 중소 벤처기업과 함께 스마트 기술을 개발하고 지역 유수 대학을 통해 인공지능 알고리즘을 만드는 등 산학연 협력체계가 뒷받침됐다.
스마트공장 구축에 참여한 중소기업들은 공장 운영에 필요한 각종 데이터를 수집하고 과제를 수행함으로써 기업 경쟁력을 높이는 한편, 지역 대학들은 종합된 데이터를 기반으로 공정 자동제어 알고리즘을 만들어 생산현장에 다시 적용하는 등 선순환 구조를 이어가고 있다.
실제로 경북 포항에 소재한 (주)파이벡스는 코크스 품질 이미지를 고화질로 촬영하고 딥러닝 기술로 데이터화하는 과제에 참여했다.
또한, 소프트웨어 개발업체인 (주)이씨마이너는 용광로 내 연소상태와 부착물 형상 이미지를, (주)비전ST는 스마트센서를 이용해 쇳물의 온도와 상태를 측정해 데이터화했다.
이어 울산과학기술원(UNIST)의 최재식 교수팀(포스코 AI 전문교수)에서 실시간 데이터 기반으로 딥러닝 알고리즘을 활용해 고로 조업을 예측하는 모델을 개발했고 이후 대형 고로 확대 적용에도 참여해 딥러닝 모델의 정합성을 높이는데 기여하고 있다.
뿐만 아니라 포항공대, 한동대 등과도 연구인력 및 기술정보 교류, 스마트팩토리 인재양성을 위한 협력을 맺는 등 지역 대학과의 협력을 확대해 나가고 있다.
산학연 상생협력 효과는 생산현장에 바로 나타났다. 개발 전에 비해 쇳물 생산량은 연간 8만5000t 이상 증대했고, 품질은 63%나 개선됐다.
특히, 단순한 반복 업무는 인공지능을 통해 스스로 제어되어 조업자는 창의적인 작업에 더욱 집중할 수 있게 됐다. 과거에는 조업자의 경험 또는 육안판단으로 이뤄져 작업 정확도와 안전에 한계가 있었지만 포스코는 유망 중소기업 및 지역 대학과 협업체계를 통해 이 문제를 해결하고 있다.
남수희 포항제철소 소장은 "스마트팩토리는 기업과 대학 모두의 혁신을 이끄는 미래 산업의 핵심 인프라"라며 "국내 철강산업 경쟁력을 끌어올리기 위해 앞으로도 연구개발 지원을 아끼지 않겠다"라고 말했다.
한편, 포스코는 중소기업의 스마트화와 벤처창업을 지원해 강건한 산업생태계 조성에도 힘쓰고 있다. 2019년부터 5년간 200억 원을 출연해 1000개 중소기업의 스마트화를 지원하고 있다.
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