[창간기획2] AI가 판단하는 제철소…포스코 자율제조 시대 연다

포스코가 인공지능(AI)을 활용한 자율제조 체계 구축에 속도를 내고 있다. 기존 자동화 중심 스마트팩토리를 넘어 AI가 스스로 데이터를 학습하고 판단하는 '지능형 자율제조(Autonomous Manufacturing)' 구현에 나서면서 제철소 운영 방식에도 변화가 나타나고 있다. 용광로 내부 상태 예측부터 원터치 출강, 용선운반차 자율주행까지 생산 전반에 AI 기술 적용 범위가 확대되는 모습이다.

특히 포스코가 AX(AI 전환) 추진 과정에서 가장 중점적으로 두는 가치는 안전과 생산성이다. AI와 로봇 기술을 활용해 작업자를 위험 환경으로부터 분리하는 동시에, 숙련 작업자의 노하우를 디지털 자산으로 전환해 조업 편차를 줄이고 품질 경쟁력을 높이겠다는 전략이다.

이를 위해 포스코는 DX전략실과 포항·광양제철소 제조DX추진 조직, 포스코DX를 중심으로 AX 추진 체계를 구축했다. 현업 엔지니어가 생산 현장에서 AI 적용 과제를 발굴하고 포스코DX가 이를 구현하는 방식으로 자율제조 환경 구축을 확대하고 있다.

철강 제조의 심장인 제철소는 고온의 쇳물과 가스, 분진 등 위험 요소가 상존하는 공간이다. 포스코는 AI와 로봇 기술을 활용해 작업자를 위험 환경으로부터 원천적으로 분리하는 한편 생산 과정에서 발생하는 편차를 줄여 경쟁력을 높인다는 전략을 세우고 있다. 

또한 수십 년간 축적된 숙련 작업자들의 경험과 노하우를 데이터와 알고리즘으로 전환해 세대교체 이후에도 안정적인 품질과 생산성을 유지할 수 있는 제조 체계를 구축하고 있다.

포스코 관계자는 “AI와 로봇 기술을 통해 더욱 안전한 작업환경을 구축하고 고숙련 작업자의 노하우를 디지털 자산화해 생산성과 품질을 높이는 것이 AX 추진의 핵심 방향”이라고 설명했다.

AX 추진 체계도 전사적으로 운영되고 있다. DX전략실은 AX·DX 로드맵 수립과 성과 관리, 기술 검토, 거버넌스 구축을 담당하고 있다. 포항·광양제철소에는 제조DX추진TF 등 현장 밀착 조직이 운영되고 있으며 현업 엔지니어들이 실제 조업 경험을 바탕으로 AI 모델을 기획하고 적용한다.

포스코DX는 AI와 빅데이터, IoT, 로봇 등 핵심 기술을 개발하고 현장 시스템에 적용하는 기술 파트너 역할을 수행한다. 전략 수립과 현장 실행, 기술 개발이 유기적으로 연결되는 체계를 구축하고 있는 셈이다.

◇ 2,300℃ 용광로를 AI가 들여다본다…스마트 고로의 진화

포스코 AX의 대표 사례는 포항제철소 2고로 스마트 고로다. 고로는 철광석을 쇳물로 만드는 제철소의 핵심 설비다. 높이 110m에 달하는 거대한 설비 내부에서는 2,300℃에 이르는 초고온 반응이 끊임없이 이뤄진다.

문제는 고로 내부를 직접 확인하기 어렵다는 점이다. 과거에는 작업자가 약 2시간 간격으로 데이터를 확인하고 조업 상황을 점검해야 했다. 연료 투입량과 바람 세기 조절 역시 숙련 작업자의 경험에 크게 의존했다. 고로 내부 상황을 정확히 볼 수 없는 만큼 오랜 경험에서 나온 판단이 중요했다.

포스코는 이러한 영역에 AI를 접목했다. 스마트 센서와 고해상도 카메라가 고로 상태를 실시간으로 측정하고 AI 예측 모델이 축적된 데이터를 분석한다. 단순히 현재 상태를 보여주는 데 그치지 않고 3시간 뒤 고로 내부 열 상태까지 예측해 최적의 조업 조건을 제안한다.

고로 내부 상황을 사후적으로 확인하는 것이 아니라 미래 상황을 예측하며 조업하는 단계로 발전한 것이다.

작업자 역할도 달라졌다. 과거에는 현장에서 직접 데이터를 확인하며 조업 조건을 조정했다면 현재는 안전한 관제실에서 AI가 제공하는 정보를 바탕으로 전체 공정을 관리하고 의사결정을 수행하고 있다.

포스코는 이를 통해 조업 편차를 줄이고 생산 안정성을 높이는 효과를 기대하고 있다.

◇ 원터치 출강부터 자율주행까지…AI가 위험 작업 대체

제강공정에서도 변화가 이어지고 있다. 포항·광양제철소에서는 원터치 조업 시스템이 운영되고 있다.

출강은 전로에서 생산된 쇳물을 배출하는 작업이다. 1,600℃ 이상의 초고온 환경에서 진행되는 대표적인 위험 작업으로 꼽힌다.

기존에는 작업자가 불꽃의 밝기와 형태를 직접 관찰하며 쇳물 상태를 판단해야 했다. 적절한 타이밍을 놓치면 품질 저하로 이어질 수 있어 높은 집중력이 요구됐다.

현재는 비전(Vision) AI가 불꽃 파장을 분석해 쇳물 상태를 실시간으로 판단한다. 작업자는 고온 현장이 아닌 원격 제어실에서 버튼 한 번으로 조업을 수행할 수 있다. AI가 자동으로 최적 시점을 판단하고 출강을 제어하면서 품질 안정성과 작업 안전성을 동시에 확보하고 있다.

작업자의 역할 역시 변화하고 있다.

직접 설비를 조작하는 작업자에서 공정 전체를 관리하고 판단하는 감독자 역할로 전환되고 있다는 것이 회사 측 설명이다.

물류 영역에서는 광양제철소 용선운반차 자율주행 시스템이 대표 사례로 꼽힌다. 용선운반차는 약 1,500℃의 쇳물을 실어 나르는 특수 차량이다. 과거에는 운전원이 직접 탑승해 운행해야 했으며 고열과 소음, 진동 환경에 지속적으로 노출됐다.

현재는 라이다와 카메라, 이음5G 특화망, 자율주행 제어 기술을 적용해 무인 자율주행이 가능해졌다.

주행 중 장애물이 감지되면 자동으로 정지하고 중앙 관제실에서는 실시간 모니터링과 비상 대응만 수행한다. 사람이 직접 위험 구역에 들어가지 않아도 되는 환경이 구축된 것이다.

포스코는 이 같은 기술이 생산성 향상뿐 아니라 안전 확보 측면에서도 의미가 크다고 설명한다.

◇ 로봇이 위험 업무 맡고 사람은 지식노동자로

포스코 AX의 궁극적인 목표는 단순한 자동화가 아니다. 가장 위험하고 반복적인 업무를 AI와 로봇이 수행하고 사람은 보다 높은 부가가치를 창출하는 업무에 집중하는 제조 환경 구축에 있다.

실제로 제철소 현장에서는 AI와 로봇 적용 범위가 지속 확대되고 있다. 비전 AI와 로봇팔을 활용해 사람이 접근하기 어려운 고온 설비 주변의 이물질 제거 작업을 자동화하고 있다. 과거에는 작업자가 열기와 분진에 노출된 상태에서 수행해야 했던 작업이다.

4족 보행 로봇도 현장에 투입되고 있다. 로봇은 가스 누출 위험이 있는 지하 배관과 밀폐 공간을 순찰하며 설비 온도와 이상 여부를 점검한다. 사람이 접근하기 어려운 구역에서도 실시간 감시가 가능하다.

설비 관리 방식도 변화하고 있다. 기존에는 작업자가 모니터를 지속적으로 확인하며 이상 여부를 감시해야 했다면 현재는 AI가 방대한 설비 데이터를 분석해 이상 징후를 사전에 알려준다. 작업자는 AI가 제공하는 정보를 바탕으로 대응 방안을 수립하고 공정을 관리한다.

포스코는 이러한 변화를 '지식노동자(Knowledge Worker)로의 전환'이라고 설명한다. 단순 감시와 반복 업무는 줄어들고 데이터 분석과 공정 최적화, 의사결정 업무 비중은 높아지고 있다는 것이다.

숙련 인력의 노하우를 디지털 자산으로 전환하는 작업도 함께 진행되고 있다.

과거에는 특정 작업자의 경험과 감각에 의존했던 조업 기술을 데이터와 알고리즘 형태로 축적해 누구나 활용할 수 있도록 만들고 있다. 이를 통해 세대교체 과정에서 발생할 수 있는 기술 공백을 최소화하고 안정적인 품질을 유지한다는 계획이다.

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