포스코 포항제철소 2선재 공장에서는 압연공정 모니터링 시스템을 개발해 조업 중 발생할 수 있는 다양한 이상 상황을 실시간 감지하고 있다. 포스코 제공 포스코 포항제철소(소장 천시열)는 기존의 CCTV인프라에 AI 영상인식 기술을 접목해 작업자의 수동 모니터링 업무를 자동화하는 스마트기술 개발에 성공했다고 23일 밝혔다.
포스코에 따르면 이러한 기술의 가장 큰 특징은 추가적인 설비 설치비용을 최소화하면서도 단순하고 비효율적인 모니터링 업무를 자동화할 수 있다는 점이다.
제철소 특성상 원료이송을 위한 벨트 컨베이어가 수천 개 설치되어 있어 원료와 기계 마찰로 인해 화재 발생 가능성이 매우 높다.특히 벨트 컨베이어에서 화재가 발생하여 초기진압에 실패할 경우, 원료를 통해 화재가 급속히 확산되어 대형 설비 장애로 이어질 수 있다는게 회사측 설명이다.
이 때문에 작업자가 수시로 설비를 점검하고 있지만, 광범위한 점검 영역과 24시간 모니터링의 한계로 인해 인력을 활용한 화재 감시에는 어려움이 뒤따른다.
포스코는 이러한 문제를 해결하기 위해 3원료 공장은 주간과 야간을 구분하고 연기, 화재 등을 학습한 화재 감시 AI 모니터링 시스템을 개발하는데 성공했다.이 시스템은 실시간으로 화재를 감시하며, 이상 징후를 발견할 경우 담당자에게 해당 영상과 함께 경보 알람을 전송한다.
지난 4월 시스템 개발이 완료되어 현재 공장 운전실에서 활용되고 있다.
2선재 공장에서는 압연공정 모니터링 시스템을 개발하여 조업 중 발생할 수 있는 다양한 이상 상황을 실시간으로 감지하고 있다.이 시스템은 코일 휨, 걸림 등의 문제를 즉각적으로 감지하여 조치할 수 있어 불필요한 생산중단 시간을 크게 줄이는 데 기여하고 있다.
AI영상기술 개발을 담당하는 EIC기술부 정길준 대리는 “AI 영상기술을 활용한 자동화 과제는 제조와 안전 분야에서 새로운 표준을 제시하고 있다”며 “앞으로도 AI 기술을 활용한 자동화 과제를 지속적으로 추진하여 직원의 업무 부하를 줄이는 동시에 생산 효율을 향상시키고 안전한 작업 환경을 조성해 나가겠다”고 말했다.