강관업계서 DX와 AI 활용 사례 드물어…'혁신' 사례
제조 및 열연코일 하역, 후판 성형 등에서 적용 추진
데이터 사이언티스트 양성...세아 VNTG 의존 줄인다
디지털 기술이 하루가 다르게 발전하고 변화하는 시대에 각 기업들은 엔지니어링 영역뿐 아니라 마케팅, 상품 개발, 데이터 분석 등 다양한 업무에 AI 등 디지털 기술을 활용하고 있다. 그러나 많은 기업에서 디지털 전환 개념과 실제 적용 방법이 모호해 어려움을 겪고 있으며 철강업계도 예외가 아니다. 이에 한국철강협회에서는 정부 지원사업으로 과학기술정보통신부(과기부)와 정보통신산업진흥원의 지원으로 한국비철금속협회와 한국디지털융합진흥원과 함께 금속(철강·비철)기업을 위한 Metal-DX/AI 융합 교육과정을 진행해오고 있다. 페로타임즈는 디지털전환 시대를 맞아 철강기업 혁신의 모범 사례이자 이정표가 될 선진사를 대상으로 인터뷰를 진행한다. [편집자주]
세아제강은 철강업계에서 '스마트팩토리' 구축에 선제적으로 나선 기업 중 하나다. 그룹 차원의 역량도 집결했다. 이제는 DX/AI(디지털트랜스포메이션/인공지능) 융합으로 진일보한 최첨단 공장으로 또 다른 변신을 꾀할 전망이다.
기자는 지난 11월 세아제강 포항공장에 방문해 교육을 수료한 직원들을 통해 DX 및 AI 교육에 대한 이야기를 직접 청취했다. ‘산업의 쌀’인 철강산업에도 생산, 품질, 안전을 확보해 경쟁력을 강화하는 스마트팩토리가 주요 관심사로 떠오르고 있다. 세아제강도 급변하는 글로벌 변화에 대응코자 한국철강협회 주관의 Metal-DX/AI 융합교육 과정을 수료했다.
세아제강 측은 교육에서 가장 흥미로운 부분으로 오렌지3(Orange3) 프로그램을 활용한 실습 시간을 꼽았다. 교육 수료자의 말에 따르면, 데이터들을 시각화해 필요한 내용을 발췌하고 분석할 수 있는 방법을 실질적으로 배울 수 있어 향후 실무에서의 활용도 가능하다는 평가다.
세아제강은 반제강이나 열연 등을 생산하는 업체가 아니라 리롤러(2차생산)에 속하는 강관 전문기업으로 빅데이터와 AI 기술을 주목하고 있다는 점에서 추가적인 성장이 기대된다. 아직까지 강관업계에서는 DX와 AI를 활용하는 경우가 거의 없다.
회사 측은 “생산 제조기술에 대한 데이터 및 품질 검사, 분석 데이터 등을 수집하고 활용해 생산성 향상과 품질 안정화를 더욱 쉽게 이뤄낼 수 있다고 판단되며, 향후 철강산업에서도 많은 혁신이 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다.
현재 세아제강에서는 DX와 AI 데이터분석을 적용한 사례로 각 사업장별 품질부서에서 품질관리분석에 활용을 시작했다. 포항공장에서는 원재료인 열연코일의 물성에 따른 제조 후 완제품의 물성을 예측하는 프로그램을 포스텍과 협업해 적용을 논의 중이다.
추진 중인 분야로는 탄소강관 제조, 열연코일 하역, 후판 성형 등이 있다.
탄소강관을 제조하는 과정에서는 빅데이터와 AI를 활용해 용접불량률을 최소화하고, 용접조건의 표준화를 진행할 방침이다.
열연코일 하역 작업 시 트레일러 운전자나 크레인 운전자의 부주의로 발생할 수 있는 안전사고를 방지하기 위한 시스템도 개발 중이다.
JCOE 공장에서는 파이프 제조 원재료인 후판으로 성형작업 시 빅데이터와 AI를 통한 성형설비 제어로 최적의 성형품질을 확보함으로써 품질 향상과 생산성 향상을 기대하고 있다.
세아제강은 해당 기술의 가능성을 확인한 뒤 전사차원에서의 Digital Transformation을 위해 DX팀이 발족됐으며, 포항공장에서는 스마트기술팀 인원을 충원해 AI 및 데이터 분석 전문가인 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 인력으로 양성할 계획이다. 현재 세아제강은 전문 인력 부족으로 그룹 Digital Transformation 전문 계열회사인 VNTG 인원과 협업해 업무를 진행하고 있다.
이와 더불어 올해 오렌지3 프로그램을 활용할 수 있는 인력 30명을 선정해 관련 교육을 진행했다. 향후 사업장별 관련 인력 양성과 규모에 대해서는 아직 논의 중인 상태다.
회사 측은 한국철강협회(한국비철금속협회, 한국디지털융합진흥원 참여)에서 진행하는 두 가지 교육 중 리더과정은 임원 및 팀장급에게 DX와 AI의 필요성에 대해 인지하고 자각할 수 있는 계기가 될 수 있다고 말했다. 전문 강사진으로 추가적인 컨설팅이 가능하고, 관련 업계 네트워크 형성에도 도움이 될 수 있다는 분석이다.
재직자 과정은 현업 엔지니어들을 대상으로 데이터 수집과 관리, 활용 사례와 분석방법을 배울 수 있으며, 분석 도구인 오렌지3에 대한 기초와 심화 교육이 인상 깊었다고 밝혔다.
다음은 DX 및 AI 교육 시행에 대한 인터뷰다.
1. DX 및 AI 교육을 진행하게 된 이유와 배경에 대해 말씀 부탁드립니다.
요즘 모든 산업 분야에서 DX 및 AI 도입을 진행하고 있으며, 우리 회사도 급변하는 경쟁 환경에서 디지털 전환을 통해 생산, 품질, 안전 경쟁력 확보와 더불어 변화하는 고객의 기대와 요구에 빠르게 대응하기 위해 DX 및 AI 기반 구축을 진행하고 있습니다. 이에 대한 철강 부분의 세부적인 교육이 필요했기 때문에 올해 이와 관련한 교육을 진행했고, 내년에도 지속적으로 진행할 예정입니다.
2. 철강산업에 특화된 인공지능 교육 프로그램으로는 유일한 것으로 알고 있습니다. 교육에서 인상적이었던 내용은 무엇이었나요?
교육에서는 처음 접해보는 오렌지3(Orange3) 프로그램을 활용한 실습 시간이 가장 인상 깊었습니다. 주요 실습내용으로는 교육 간 황삭 공정 데이터를 학습 데이터로 활용해 생산소요시간을 예측하는 인공지능 모델을 만들었는데, 과정 간 데이터들 사이에서 내가 필요한 정보를 필터링하는 방법과 필터링한 데이터들을 시각화해 유의미하게 분석할 수 있는 방법을 배울 수 있었습니다.
직접 모델링한 머신러닝 알고리즘이 높은 정확도를 나타냈을 때 큰 성취감을 느꼈으며, 실제 철강업과 관련된 데이터로 예측 모델을 만들어 실무에서 머신러닝을 활용할 방안을 탐구할 수 있는 기회가 됐습니다.
3. 회사 차원의 관심과 기대가 있었던 거 같습니다. 교육 이후 DX 및 AI에 대해 인식이 달라진 점이 있다면. 또 앞으로 DX 및 AI가 가져올 가장 큰 변화는 무엇으로 생각하시나요?
먼저 교육 이후 DX 및 AI에 대해 인식이 많이 바뀌었습니다. 원재료 메이커인 포스코와 현대제철, 동국제강, 세아창원특수강에서의 DX 및 AI 기술 적용한 사례가 많이 있으나 리롤러 분야인 강관 분야에는 아직 적용 사례가 드물기 때문입니다.
이번 교육 이후 철강 적용 분야에 대한 시야를 넓히면서 가능성을 엿볼 수 있는 계기가 됐습니다.
특히 생산 제조기술에 대한 데이터와 품질 검사와 더불어 분석 데이터 수집 및 활용을 통해 생산성 향상과 품질 안정화에 많은 변화가 예상됩니다. 뿐만 아니라 업무수행방식, 제조 생산기술, 품질 데이터 분석, 산업안전 부분 등에서 기존과 차별화된 혁신이 기대됩니다.
4. 교육과정 수료 인원 중 DX, AI, 데이터 분석 등 적용된 사례가 있나요?
아직은 초기 단계지만 몇 가지가 진행 중입니다. 먼저 각 사업장별 품질부서에서 품질관리분석용으로 적용하고 있습니다. 또 포항공장에서는 원재료인 열연코일의 물성에 따른 제조 후 완제품의 물성을 예측하는 프로그램을 포스텍과 협업해 적용을 논의 중입니다.
5. 조직이나 인적 구성에도 영향이 있었나요? 현재 DS 전문 인력(AI, 데이터 분석 등)은 몇 명인가요?
올해 당사의 스마트기술팀 인원을 충원했고, AI 및 데이터 분석에 대한 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 전문 인력으로 양성할 예정입니다. 현재는 데이터 사이언티스트 전문 인력이 부족해 세아 VNTG 인원과 협업해 업무를 진행하고 있습니다.
6. 향후 CDS 인력을 어느 규모로 양성할 방침이신가요?
시티즌 데이터 사이언티스트(CDS) 인력 양성을 위해서 올해는 오렌지3 활용할 수 있는 인력을 약 30여 명 선정해 관련 교육을 진행했습니다. 향후 세아제강지주 내 사업장별 CDS 인력 양성과 규모에 대해 검토하고 있으며, 좀 더 세부적인 계획과 검토를 통해 내년부터 양질의 인력 양성에 중점을 두고 진행할 계획입니다.
7. 현재 추진하고 있는 혹은 추진 예정인 AI 적용 분야가 있나요?
현재 추진 중인 분야로는 성형롤을 이용해 열연코일을 원형으로 만들면서 고주파로 용접해 탄소강관을 제조하는 부분이 있습니다. 빅데이터와 AI를 활용해 용접불량률을 최소화하고, 용접조건의 표준화를 진행하고 있습니다.
원재료인 열연코일 하역 작업 시 트레일러 운전자나 크레인 운전자의 부주의로 발생할 수 있는 안전사고를 방지하기 위한 시스템도 개발 중입니다. JCOE 공장에서는 파이프 제조 원재료인 후판으로 성형작업 시 빅데이터와 AI를 통한 성형설비 제어로 최적의 성형품질을 확보함으로써 품질 향상과 생산성 향상을 기대하고 있습니다.
8. 현재 스마트팩토리 구축은 어느 단계에 있나요? 진행 현황에 대해 설명 부탁드립니다.
산업분야 및 기관별로 단계의 기준이 조금씩 상이하나, 세아제강 자체 설정기준은 전체 5단계로 정의하고 있습니다. 포항공장은 평균 3단계, 타사업장은 2.5단계 정도로 각각 판단됩니다. 세아제강지주 전 공장에 스마트팩토리를 단계적으로 지속 업그레이드 할 예정입니다.
9. 앞으로 DX 및 AI를 성공적으로 정착시키고, 한 단계 발전시키기 위해서는 무엇이 필요하다고 보시는지요? 또 이와 관련 현재 검토하는 사안이 있나요?
DX 및 AI를 성공적으로 정착시키고 발전시키기 위해서는 관련 분야서 충분한 인재양성과 필요성을 인지할 수 있는 적극적인 홍보가 필요합니다. 무엇보다 경영진의 적극적인 지원이 가장 중요하기 때문입니다. 이 부분에 대해서는 저희는 현재 충분히 지원을 받고 있습니다.
이와 관련해 당사에서는 CDS 전문인력 양성과정 외 관련 교육과정을 적극적으로 수강하고 있습니다. 또 그룹 ERP를 담당하고 있는 세아 VNTG와 협업해 빅데이터 시스템 구축을 통한 데이터 분석 및 AI 적용의 기초 토대를 준비할 계획입니다.
10. 마지막으로 다른 기업 및 담당자에게 관련 교육을 추천하신다면 강조하고 싶은 말씀 부탁드립니다.
이번 Metal-DX/AI 융합 교육과정 두 가지 중에 리더과정은 임원 및 팀장급에게 DX와 AI의 필요성에 대해 인지하고 자각할 수 있는 계기가 될 것으로 판단됩니다. 또 강사진이 관련 분야 실무 전문가로 구성돼 필요에 따라 컨설팅을 받을 수 있으며, 업계 네트워크 형성에도 도움이 됩니다.
재직자 과정은 현업 엔지니어들을 대상으로 진행하는 교육으로 데이터 수집과 관리, 활용 사례와 분석방법을 배울 수 있으며, 분석 도구인 오렌지3에 대한 기초와 심화 교육을 통해 데이터를 분석하고 활용하는데 매우 유의미한 교육입니다. 해당 교육을 통해 많은 임직원들이 AI와 빅데이터에 대한 거리감을 더욱 좁힐 수 있는 계기가 될 수 있다고 생각합니다.
