 ▲ 현장에서 Coil Car가 선재코일을 운반하고 있다. © 포스코 |
브레이크뉴스 문홍철 기자= 포스코가 ‘철강경쟁력 재건’을 그룹의 7대 미래 혁신과제 중 하나로 삼고, 철강분야의 디지털전환(Digital Transformation, DX)에 박차를 가하고 있다.
먼처, 최근 포스코 포항제철소는 ‘AI 기반 Coil Car 소재 걸림 감지 시스템’을 개발했다. Coil Car는 선재 코일을 운반하는 특수 차량으로, 코일을 운반 차량에 제대로 적재하지 못할 경우 복구과정에 많은 시간과 인력이 소요됐다. 기존에는 주로 육안 점검에 의존해 적재 이상 상황을 확인했으나, 새로운 시스템이 적용되면서 실시간 모니터링과 자동 경고가 가능해졌다.
이 시스템은 객체 인식 알고리즘과 CCTV 화면을 결합한 형태로 설계됐다. 포항제철소는 기술 개발 초기 단계에서 약 3000장 이상의 데이터를 수집, 학습시키고 이를 바탕으로 모델 튜닝과 알림 시스템을 구축한 것이다. 그 결과, 기존에 발생하던 비정상 상황들을 실시간으로 탐지해 빠른 조치가 가능해졌으며, 라인 정지 시간을 획기적으로 줄이는 성과를 거뒀다.
아울러 광양제철소에서는 제강부 슬라브정정공장 통행로 내에 라이다(Lidar) 센서 기반 차단기와 AI기반 CCTV를 설치하며, 작업자의 안전을 강화하기 위한 Smart Fool Proof 시스템 적용을 확산하고 있다.
Smart Fool Proof 시스템은 작업자 실수로 발생 가능한 설비 장애와 안전사고를 예방하기 위해 광양제철소가 자체적으로 개발한 첨단 안전시스템으로서 인공지능과 사물인터넷 등 다양한 기술을 활용해 사고를 방지하는 안전장치다.
슬라브정정공장 통행로에는 작업자와 크레인 이동구역이 혼재돼 있으며, 트레일러 등 대형 차량도 수시로 드나드는 곳으로 이번 Smart Fool Proof 시스템 적용을 통해 작업자 안전을 크게 강화할 수 있게 됐다.
차단기는 평상시 닫힘 상태를 유지하며, 구역 내 크레인 이동이 감지되지 않을 때 차량이나 인원이 감지되면 차단기를 열어 통행을 허용한다. 반대로, 크레인 이동이 감지되면 차단기는 계속 닫힌 상태를 유지해 안전을 확보한다. 특히, 정밀한 감지를 가능케 하는 라이다 센서를 적용하여 작업자와 크레인, 차량 등을 정확하게 인식할 수 있게 한 것이 핵심이다.
앞으로도 포스코는 축적된 현장 경험과 노하우에 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등을 생산공정에 접목해 최적의 생산현장을 구현해 나갈 방침이다.
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*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
POSCO, ‘Rebuilding Steel Competitiveness’ Digital Transformation Accelerated
POSCO is accelerating the digital transformation (DX) of the steel industry by making ‘rebuilding steel competitiveness’ one of the group’s seven future innovation tasks.
First, POSCO Pohang Steelworks recently developed an ‘AI-based Coil Car material jam detection system.’ Coil Cars are special vehicles that transport wire coils, and if the coils were not properly loaded onto the transport vehicle, the recovery process took a lot of time and manpower. Previously, visual inspection was mainly used to check for loading abnormalities, but with the application of the new system, real-time monitoring and automatic warnings became possible.
This system was designed to combine object recognition algorithms and CCTV screens. In the early stages of technology development, POSCO collected and trained over 3,000 pieces of data, and based on this, it built a model tuning and notification system. As a result, it was able to detect abnormal situations that had previously occurred in real time, enabling quick action, and achieved the result of drastically reducing line downtime.
In addition, Gwangyang Steelworks is installing Lidar sensor-based barriers and AI-based CCTVs in the passageway of the steelmaking department's slab repair plant, and is expanding the application of the Smart Fool Proof system to enhance worker safety.
The Smart Fool Proof system is an advanced safety system developed by Gwangyang Steelworks to prevent equipment failures and safety accidents that may occur due to worker errors. It is a safety device that prevents accidents by utilizing various technologies such as artificial intelligence and the Internet of Things.
The passageway of the slab repair plant contains areas where workers and cranes move, and large vehicles such as trailers frequently enter and exit, so worker safety has been greatly enhanced through the application of the Smart Fool Proof system.
The barrier is normally closed, and when no crane movement is detected in the area, it opens to allow passage if a vehicle or person is detected. Conversely, when crane movement is detected, the barrier remains closed to ensure safety. In particular, the key is to apply a Lidar sensor that enables precise detection to accurately recognize workers, cranes, and vehicles.
In the future, POSCO plans to implement the optimal production site by incorporating the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and big data into the production process based on accumulated field experience and know-how.
