제조업 산업도 이제는 AI 열풍 , 포스코 AI 용광로

출처 : http://www.munhwa.com/news/view.html?no=2020102901033539176002

※ 기사를 읽은 후의 summary와 insight

 

사진 = 포스코

Summary

 

◈ 딥러닝에 기반한 ‘AI용광로’, 철강 업체 가운데 세계 최초 생산공정 인공지능 시스템 도입

포스코의 50년간 축적된 전문 기술에  사물인터넷(loT), 빅데이터, AI 기술을 접목 -> 경제적이면서 최고의 품질을 가진 제품  생산

목표: 용광로 작업장의 위험요소 실시간 파악 -> 불량 최소화, 근로자들의 안전 보장

       AI를 통한 판별 작업 -> 작업의 정확도 증가, 비용 감축, 실시간 발생 데이터 분석 -> 생산의 효율성 강화

 

◈ 재고 분석 드론: 사람의 육안을 통한 제철소 원료 야드 측정 -> 빠르고 정확한 재고 측정에서의 한계 -> 재고 분석 드론의 활용 -> 측정 시간 20분 감축/ 자체 개발 데이터 처리 알고리즘 ->  1시간 만에 제조 데이터 분석이 가능해짐.

자동제어 시스템 구축, AI 초정밀 도금 제어 기술 -> 도금의 적중률 99% 달성,자동 설정 구현을 통한 품질 편차 감소

 

◈ 포스코의 AI용광로: 수많은 변수와 사례를 스스로 학습하여 원료, 연료의, 성분과 용광로의 상태 스스로 체크 -> 이를

기반한 조업의 결과 예측-> 선제적 조업 조건 자동 제어 시스템 -> 일일 용성(쇳물) 생산량 240t 증가, 기업의 이윤 증가

 

Insight

 

◈ ‘AI 기반 자동 제어 생산환경의 구현’-> 필요하지 않은 에너지의 소비 감축, 환경에 부정적인 영향 감소

근로자 혹은 기기에 발생할 수 있는 결함을 사전 모니터링을 통해 예방하고 알림으로써 미래에 알맞은 지능형 공장 구현

 

◈ 생산적으로 보았을 때 AI를 통한 제조업의 활동은 인간에 비해 훨씬 생산성이 있지만  AI를 도입하면서 발생할 수많은 실업자들에게는 어떤 보상이 필요하고 그들과 어떻게 합의점에 도달할지에 대한  논의가 필요하다. ( 실업자들을 위한 프로그램을 미리 개설하여 인센티브 부여와 함께 후에 할 수 있는 직업 매칭 플랫폼 추천을 하는 경우가 필요 )

 

◈ 품질 향상과 정확한 예측력을 위해 딥러닝에 기반한 제어 알고리즘 개발을 적극적으로 실현하고 알고리즘의 결과가 믿을 만 한지에 대한 꾸준한 학습과 검증을 통하여 안전성을 확보하는 것이 요구된다.

 

◈ 포스코의 AI용광로 뿐만 아니라 전통적인 산업을 유지하던 기업에서도 인공지능, IoT와 빅데이터 등의 소프트웨어 개발을 통한 스마트 팩토리 관련 혁신 기술을 더욱 활성화시킬 것으로 보인다.

 

◈ 제조 공장과 거리가 먼 다른 국가에서도 쉽게 공장을 관리하고 제어하는 시스템을 도입하여 인력은 줄이고 활용성은 높아질 것이다. 실제로 아디다스 스피드 팩토리에서도 AI와 3D 프린터를 도입하고 있는데 빠른 생산성과 개인에 맞춰진 제품 생산은 소비자들의 호감을 사며 미래에는 일반 관리와 경영 그리고 영업에까지 AI의 손이 안 쓰이는  곳은 없을 것이다.