그런데, 등대공장 포스코의 속을 자세히 들여다보면 ‘4차산업혁명 기술의 선도적 도입’ 정도에서 이야기가 끝나지 않는다. 포스코만의 특별한 이유 세 가지를 소개한다.

① 아무도 도전하지 않았던 ‘용광로’의 인공지능화

인공지능 공장이라고 하면, 무인화된 택배 창고나 로봇에 의한 자동차 부품 조립 공장 등을 떠올리기 십상이다. 주로 정보통신산업 정도가 인공지능과 어울린다고 생각하기 쉽다. 반면, 용광로는 그 규모도 규모지만(아파트 40층 높이), 내부가 액체와 고체 및 화염으로 가득 차 있고 24시간 불을 끌 수도, 그 속을 들여다볼 수도 없는 블랙박스와 같은 거대 압력 용기다. 때문에 용광로를 인공지능화한다는 것은 불가능에 가깝다고 여긴 것이 사실.

포스코는 그 불가능에 도전했다. 시작은 2016년부터였다. 2016년이면 국내외로 ‘4차산업혁명’이라는 단어가 조금씩 알려지기 시작하던 때다. 포스코는 한발 앞섰지만, 서두르지는 않았다. 긴 호흡을 가지고 단계별로 차근차근 디지타이제이션(Digitization)과 스마타이제이션(Smartization)을 실행했다. 처음에는 글로벌 IT 기업의 기술력을 빌려 시도했지만, 만족스러운 결과를 얻지 못했다. 신기술로만 되는 일이 아니었던 거다. 포스코 고유의 경험과 직관, 지식이 그 기술과 결합되어야만 기존에서 진보한 AI용광로가 만들어질 수 있었다. 결국 현장을 제일 잘 아는 테크니션과 엔지니어들이 자발적으로 하나둘 모였다.

▲ 포스코 숙련자의 경험과 직관에, 방대하고 정교한 데이터가 결합된 AI용광로. 딥러닝을 통해 최적의 결괏값을 뽑아내고, 자동화하여 휴먼에러는 줄이고 생산성은 높인다.

이들은 용광로 상태를 결정하는 주요 변수를 데이터로 만들고, 이를 빅데이터화했다. 그리고 30여 년 숙련자들의 노하우를 모방해 최적의 결괏값을 뽑아내는 딥러닝을 진행했다. 수작업하던 일들은 사물인터넷이 대신할 수 있도록 설비도 꾸준히 개선했다. 그 결과, 이제는 종전 대비 하루 240톤의 쇳물을 더 많이 생산할 수 있게 됐다. 생산량만 늘어난 게 아니다. 작업자들은 단순 반복 업무에 할애하던 시간을 더욱 창의적인 일을 하는데 쓰고 있다. 포스코는 AI용광로를 포함해 4년간 321개의 스마트과제를 수행함으로써 2,500억 원의 원가 절감을 이뤄냈다.

중후장대, 장치산업, 재래산업, 굴뚝산업… 제철소에 씌었던 오래된 프레임을 과감히 탈피하는 도전, 포스코는 AI용광로를 통해 그 도전에 성공했다.  포스코의 ‘딥러닝 인공지능 기반의 고로 조업 자동제어기술’은 대한민국의 국가핵심기술로도 등재(‘19.8월) 되어 보호받고 있다. 포스코는 용광로 뿐 아니라 제강, 압연, 도금 라인 전반에 스마트팩토리를 구축하며, 완성도 높은 스마트제철소를 만들어나가는 중이다.

② 스마트팩토리 구축은 대학-중소기업-스타트업과 ‘콜라보’

포스코가 등대공장에 선정된 또 하나의 특별함이 있다. 바로 스마트팩토리 구축을 대학, 중소기업, 스타트업 등과 함께해 ‘산학연 협력 체계’를 이룬 것. 세계경제포럼은 아래 그림과 같이 포스코의 협력(Collaboration) 모델을 높이 평가하고 있다.

▲ 2019년 7월, 세계경제포럼이 게시한 포스코의 등대공장 선정 이유

포스코는 사내에서 인공지능 전문가를 활발히 육성 중인데, 이를 위해 우리나라 최고 수준의 인공지능 분야 교수진이 있는 ‘포스텍’과 손잡있다. 포스코가 2017년부터 시작한 ‘포스코그룹 인공지능 전문과 과정’은 포스코그룹 각 분야의 우수인재를 선발해서 포스텍 교수들이 직접 교육하는 프로그램이다. 이 교육을 통해 3년 동안 60여 명의 사내 인공지능 전문가가 탄생했고, 이 소수 정예 인원들은 현업에서 스마트팩토리를 구축하는 데 투입되고 있다.

중소기업과 스타트업도 함께 했다. 2016년부터 포스코 AI용광로를 함께 개발한 ‘이씨마이너(ECMiner)’는 데이터마이닝*을 전문으로 하는 중소기업이다. 이씨마이너는 자신들의 데이터마이닝 기술과 포스코 고유의 데이터를 결합해, 수작업으로 파악하던 용광로의 연소 상태를 자동으로 파악·분석·유지할 수 있는 시스템을 개발했다. 과거에는 작업자들이 바람구멍을 통해 일일이 육안으로 확인하고 경험에 의존해 판단했던 연소 상태를, 이제는 자동으로 촬영 후 빅데이터화하여 파악할 수 있다. 또 연소 정도를 적절하게 유지까지 시켜주니 투입해야 하는 석탄량이 줄어들어 원가절감에도 큰 도움이 되고 있다. *데이터마이닝: 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 기술

이러한 협업은 포스코와 이씨마이너 모두 윈윈(Win-win)하는 결과를 낳았다. 포스코는 대한민국의 기술력으로 AI용광로를 탄생시키는데 성공했고, 이씨마이너 역시 포스코에서 어마어마한 양의 데이터를 작업하는 경험치를 길렀다. 더 나아가, 이씨마이너를 포함해 포스코 스마트팩토리 구축에 참여한 대학-중소기업-스타트업은 포스코에서 쌓은 기술력을 바탕으로 또 다른 기업의 스마트팩토리 구축에도 참여할 수 있다. 이를 통해 대한민국 스마트팩토리의 더 빠른 확산을 이끌 수 있을 것으로 기대된다.

③ 스마트팩토리로 거둔 열매, 기꺼이 산업 생태계의 거름으로

등대공장 포스코의 특별함은 세 번째 이유에서 더욱 빛을 발한다. 지난 1월 9일, 문재인 대통령이 등대공장을 방문한 자리에서 포스코 최정우 회장은 다음과 같이 말했다.

“스마트팩토리 구축을 통해 2,500억 원의 원가를 절감했습니다. 그리고 지난 3년 동안 우리 협력회사 직원분들과 임금격차를 해소하기 위해 외주비 2,700억 원을 상향했습니다. 외주비 상향은 비용 증가 요인이지만, 포스코는 끊임없는 혁신으로 이를 상쇄해 나갑니다. 그렇게 해서 산업 생태계 전체의 경쟁력을 높이고 그게 결국 국가의 국제 경쟁력이 된다고 생각합니다. 그것이 포스코가 추구하는 경영이념입니다.”

▲ 이미지 출처 : KTV국민방송 유튜브 공식 채널 <문대통령 포스코 방문! 하드캐리하고 열정이 뿜뿜! 브리핑부터 고로의 모습까지 가득 담긴 문대통령 포스코 방문기 풀버전>

포스코는 스마트팩토리 구축으로 거둔 성과를 산업 생태계의 한 축을 담당하고 있는 협력사의 현실적인 문제 해결을 위해 기꺼이 나눴다. 액면만 보면 대기업의 ‘여유로운 면모’로 느껴질 수 있는 일이었지만, 알고 보면 치열한 내부 혁신을 통해 만들어낸 여력(餘力)이 있었기에 가능했다. 포스코 혁신이 그저 홀로 승승장구하기 위함이 아니라는 것을 보여주는 대표적인 사례다.

협력사 뿐만 아니다. 포스코와 직접 거래가 없는 중소기업과도 혜택을 나눴다. 포스코는 ‘상생형 스마트공장 구축 지원 사업’을 통해, 지난해 110곳의 중소기업에 스마트팩토리 기술을 전수했는데, 이 중 59개사는 포스코의 협력사도, 고객사도 아닌 비(非)거래사다. 이 사업으로 2023년까지 1,000개의 중소기업이 스마트팩토리를 구축할 수 있도록 도울 예정인데, 역시 그 대상에는 한정을 두지 않기로 했다. 그렇게 해서 중소기업이 경쟁력을 높이면, 생산성 향상은 기본이고 새로운 일자리 창출도 기대해볼 수 있다.

▲ 등대공장 포스코가 스마트팩토리를 통해 이룬 성과는 포스코의 경쟁력 향상은 물론이고, 산업 생태계 전반을 강건화하는데 일조한다. 특히 임금격차 해소, 신규 일자리 창출 등 실질적인 사회 현안을 해결하는 데 기여하고 있다.

포스코의 ‘혁신’이란 이런 것이다. 자신의 텃밭에서 열심히 가꿔낸 열매를 주변 텃밭의 거름으로 기꺼이 뿌리는 것. 등대공장 포스코의 남다른 행보, ‘제조강국’ 대한민국의 길을 밝히는 빛이 되고 있다.

포스코 포항제철소는 지난해 7월 세계경제포럼(WEF, World Economic Forum, 다보스포럼)에 의해 전 세계 제조업을 이끄는 ‘등대공장’으로 선정되며, 스마트용광로의 새 지평을 열었습니다. 등대공장 심사를 위해 포항제철소를 방문한 WEF의 컨설턴트는 복잡하고 거대한 용광로를 작업자의 노하우와 인공지능을 결합해 실시간으로 제어하는 모습에 큰 관심을 보였다고 합니다. 9일에는 문재인 대통령도 현장을 찾아, 세계에서 가장 스마트하게 쇳물을 생산하는 모습을 직접 지켜봤습니다.

포스코는 자체적으로 개발한 스마트팩토리 기술을 중소기업 등 비즈니스 파트너에 전수해 산업생태계를 강건화하는데도 힘쓰고 있습니다. 포스코의 스마트팩토리와 기업시민 행보, 한번 자세히 살펴보겠습니다.

l 4차산업혁명의 선두 자리에 당당히, 포스코의 용광로

4차산업혁명이라는 용어는 2016년 다보스포럼에 등장 후, 산업 분야를 불문하고 가장 큰 물줄기가 되었습니다. 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 핵심 기술들을 발 빠르게 습득하기 위한 기업들의 노력이 이어졌죠. 다보스포럼은 이 기술들을 적극 도입해 세계 제조업의 미래를 혁신적으로 이끌고 있는 기업을 ‘등대공장’으로 명명하고 연간 두 차례 발표하고 있습니다. 지난 7월, 포스코는 대한민국 최초의 등대공장으로 선정됐죠.

포항제철소 2고로는 4차산업혁명 기술의 집약체입니다. 포스코는 4차산업혁명이라는 키워드가 꿈틀거리던 2016년, 곧장 용광로의 ‘디지타이제이션(Digitization)’에 착수했습니다. 그간 작업자의 숙련도에 의지해 관리하던 용광로의 각종 지표를 모두 정형화하고, 데이터화한 것이죠. 용광로는 아시다시피 높이가 110m에 달하는 40층 아파트 수준의 거대한 설비입니다. 내부 온도는 최대 2,300℃에 이르고 뜨거운 액체와 고체가 뒤섞여 있는데요. 안을 들여다볼 수 없는 블랙박스와 같은 이 거대한 용광로의 변수들을 디지털화한다는 것은 상상 이상으로 복잡하고 어려운 일이었습니다. 인간의 노하우를 ‘데이터화’한다는 불가능해 보이는 일, 그것이 스마트용광로의 첫 시작이었죠.

그렇게 축적한 데이터들은, 빅데이터의 초석이 되었습니다. 포스코는 2017년부터 빅데이터를 가지고 용광로 스스로 수많은 케이스를 학습하는 딥러닝을 시작했습니다. 알아서 변수를 제어하고, 최적의 결괏값을 산출할 수 있도록 하는 ‘스마타이제이션(Smartization)’이 본격 추진된 거죠. 사물인터넷도 스마트용광로의 탄생을 앞당겼는데요. 과거에는 투입되는 연·원료의 양, 노열(爐熱) 등을 작업자가 일일이 측정해야 했지만, 스마트용광로는 설비에 설치된 카메라와 센서가 그 작업들을 대신하고 알아서 데이터화합니다.

▲ 용광로의 내부 온도는 부분적으로 최대 2,300℃. 속에서는 철광석과 코크스 등 연원료가 뒤섞여 여러 가지 화학반응을 동시에 일으키고 있죠. 아파트 40층 높이의 거대한 ‘압력 용기’와 같습니다. 포스코는 이 용광로를 ‘데이터화’하고, ‘자동화’ 했습니다.

그 결과, 포항 2고로는 ‘AI용광로’라고 불릴 만큼 인공지능 수준의 자체 제어와 예측이 가능해졌습니다. 제선 현장에서 30년 이상 근무한 베테랑들의 노하우가 녹아있는 스마트용광로는 일일 용선 생산량을 240톤 증대시켰습니다. 매일 240톤이면 1년간 8만 5천 톤을 추가 생산하는 셈인데요. 이는 중형 승용차를 연간 8만 5천 대 더 생산할 수 있는 양입니다.

여기에 늘 이어지는 염려가 있죠. “사람들 일자리가 줄어드는 것 아니야?” 하지만 대답은 “그렇지 않다.”입니다. 작업자들은 하루 종일 용광로를 바라보며 상태를 관리하는 대신, 고유의 Domain Knowledge를 통한 고도화 업무에 몰입할 수 있습니다. 반복 작업을 벗어나 창의적 퍼포먼스를 낼 수 있는 가능성이 커진 겁니다.

l 포스코의 스마트팩토리가 특별한 이유

유수의 세계적 기업들이 스마트팩토리를 표방하고 있습니다. 그중, 포스코의 스마트팩토리가 특별한 이유는 ‘연속 공정’이라는 제철소의 특수한 조건에 최적화한 시스템을 구축했기 때문이죠. 포스코는 용광로뿐 아니라, 일관제철공정의 전반에 스마트팩토리를 확산하고 있습니다. 포스코 스마트팩토리의 엔진인 ‘포스프레임(PosFrame)’은 세계 최초의 연속 공정용 스마트팩토리 플랫폼입니다.

제철소는 생산 계획을 세우는 일부터 최종 제품을 고객사에 인도하는 일까지 끊김 없이 연속적으로 이어져 있습니다. 때문에 제철소에 스마트팩토리를 적용한다는 것은, 1개 품목을 생산하는 단일 공장에 스마트팩토리를 적용하는 일과는 차원이 다른 스케일입니다. 포항제철소는 여의도 3배가 넘는 부지에 몇백 개의 공장들이 즐비하고, 생산하는 대표 강종만 수백 가지가 넘습니다. 그 생산 정보들이 산발되지 않도록 한곳에 모으고, 누구나 가공할 수 있게끔 정형화·데이터화하는 것이 포스프레임의 주요 기능 중 하나입니다. 포스프레임이 제철소에 100% 적용되면, 강철을 만드는 과정을 A부터 Z라고 가정했을 때, Z에서 발생한 불량의 원인을 A까지 추적해 잡아내는 것도 가능해집니다.

▲ 일관제철소의 스마트팩토리 운영 개념도. 후공정에서 발생한 문제의 원인을 상공정까지 자동으로 추적하여 진단하고, 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다.

l 포스코만의 기술? 비즈니스 파트너와 함께 나눈다

이런 독보적인 기술력, 기업시민 포스코는 어떻게 관리하고 있을까요? 우리만의 기술이라고 꽁꽁 묶어 놓았을 것이라 짐작했다면 오산! 포스코는 스마트팩토리 기술을 중소기업 등 비즈니스 파트너에 전파하기 위해 전국으로 뛰고 있습니다.

포항과 시흥에 공장을 두고 있는 ‘동국산업’은 포스코 열연재를 가공해서 고급 냉연재로 만든 뒤, 이를 자동차 부품사에 공급하는 기업입니다. 동국산업에서는 염산(HCl)을 이용해 소재 표면 스케일(Scale)을 제거하는 ‘산세 공정’을 거치는데, 고객들의 까다로운 품질 조건을 맞추고자 산세 공정에 많은 시간을 투입해야 했죠. 포스코에서 받은 열연재마다 스케일의 정도는 다르고 고객의 요구도 각기 달랐지만, 그 모든 조건을 맞춰 건건이 산세할 수 없기에 일단 모든 소재를 강제로 산세 처리하고 있었죠. 당연히 생산성은 떨어질 수밖에 없었습니다. 이 고질적인 문제를, 포스코의 스마트팩토리 기술이 획기적으로 해결했다는데요.

우선 포스코는 동국산업으로 열연재를 공급할 때 마다, 소재에 스케일이 어느 부분에 어느 정도 있는지를 예측한 데이터를 포스프레임을 통해 함께 보냅니다. 이 데이터는 어디에서 받느냐? 바로 동국산업에 구축한 ‘최적 산세 AI’입니다. 과거에는 작업자가 수작업으로 판단하던 산세 조건을, 이제는 이 AI가 포스프레임으로 부터 얻은 데이터를 바탕으로 분석해 자동으로 뽑아냅니다. 그 최적값으로 산세 처리를 하고 나면, 결과 데이터는 다시 포스프레임으로 넘어갑니다. 포스코 열연재가 동국산업에서 고급 냉연재로 가공되는 과정이 빅데이터로 포스프레임에 쌓이고 반복 학습을 거쳐 고도화됩니다. 양쪽의 데이터가 유기적으로 순환하며, 연결된 공장처럼 최적화된 제품을 생산하게 되죠. 동국산업의 스마트팩토리 가동 결과, 고객이 요구하는 품질을 확보하면서 산세 공정에 투입되는 시간은 최소화해, 생산성은 60%가 향상되고 고급재 판매량도 종전 대비 1.5배 상승하였습니다.

▲ 포스코와 함께 스마트 팩토리를 구축한 ‘동국산업’. 왼쪽 상단부터 시계열 순으로 포항공장 전경, 산세라인, 수소로, 광폭 전단 라인. (사진제공=동국산업)

포스코는 위와 같은 중견기업과 더불어, 중소기업을 위한 스마트팩토리 컨설팅에도 집중하고 있습니다. 포스코의 직접고객사뿐 아니라, 비거래사와 2차고객사들까지 그 대상에도 한정이 없죠. 중소기업벤처기업부와 공동으로 추진하는 ‘상생형 스마트공장 구축지원’ 사업으로 작년까지 110개의 기업에 스마트팩토리를 구축했는데요. 동시에 ‘스마트화 역량강화 컨설팅’도 패키지로 제공해, 포스코 고유의 현장 혁신 기법인 ‘QSS(Quick Six Sigma)’를 통한 선진적 현장 노하우를 전수하고 있죠. 2023년까지 200억 원을 출연하여 총 1,000개의 기업이 스마트팩토리 구축을 시행착오 없이 이뤄낼 수 있도록 힘을 보태고자 합니다.

이와 함께 포스코는 7대 상생협력 프로그램을 운영 중입니다. △공정한 거래기회를 부여하는 ‘개방형구매’, △최저가 낙찰제를 폐지하고 100% 현금 제때 주는 ‘제값 제때 주기’, △구직청년을 자체 교육하고 협력기업에 취업을 알선하는 ‘기업시민 잡매칭’ 등이 있는데요. 또한 1조 원을 출연해, 총 2조 원의 벤처펀드를 조성하고 아이디어 투자까지 일괄 지원하는 벤처밸리를 구축하여 청년들을 위한 창업지원 활동에도 앞장서고 있습니다.

스마트용광로를 중심으로 세계 제조업의 ‘등대’가 된 포스코. 국내에서는 직접 중소 비즈니스 파트너를 찾아가 스마트팩토리 구축을 위한 길잡이 역할에 적극적으로 임하고 있습니다. 포스코와 함께 더욱 스마트해질 대한민국 제조 산업을 함께 응원해주세요!

| 선박엔진부품 재생 수리 40년 명맥 이어온 ㈜종합폴스타, 우리도 스마트팩토리가 되어보자!

부산 강서구에 위치한 ㈜종합폴스타는 1980년 12월 창립했습니다. 주요 사업은 선박엔진부품 재생 수리.  특수용접 기술을 필두로 MAN B&W, Wartsila, Japan Engine 등 국내외 유명 선사로부터 기술인증을 획득하여 거래하고 있습니다. 창립 초기부터 특수용접 공법 기술을 연구하던 자체연구소를 한국산업기술진흥협회(KOITA) 인증 부설기술연구소로 등록하고, 재료연구소(KIMS), 한국해양대학교(KMOU) 등과 가족회사 협약을 체결하는 등 미래 먹거리를 위한 R&D 사업을 추진하고 새로운 용접기술 개발 및 신규 사업 진출 또한 모색 중입니다.

40년 가까이 명맥을 이어온 ㈜종합폴스타는 2016년 기업의 변화를 위한 방법을 찾기 시작했습니다. 주요 수입원인 재생수리사업 분야는 소량다품종 노동집약적 생산방식으로, 높은 기술력과 품질을 인정받아 160여 개의 국내외 주요 선사 거래처와 계약을 맺어왔습니다. 하지만 다양한 휴먼에러와 수작업 방식의 공정관리는 생산성 향상을 막는 큰 장애물이자, 해결하기 어려운 숙제였습니다.

스마트공장으로 개선하기 전 ㈜종합폴스타의 일반적 업무공정구조를 살펴보면 이렇습니다.

재생 수리가 필요한 선박 엔진 부품이 공장으로 들어오면 부품별 작업공정표와 작업지시서를 작성해 출력 후 현장 작업자에게 배포합니다. 공정관리는 관리자 1명이 수시로 종이 작업 지시서를 들고 현장 순회하며, 각 작업자의 공정 상태를 파악하고 스케줄을 일일이 확인하죠. 이때 문제점은 선박 엔진 부품의 종류와 손상 정도에 대한 경우의 수가 무수히 많다는 것인데요. 공장에서 다루는 엔진의 수만해도 수백 개로, 같은 모양의 엔진이어도 수리 범위와 공식이 다르고 그 손상 상태에 따라 각양각색으로 분류됩니다.

선박 스케줄 또한 천차만별입니다. 선사 특성상 입항 시기를 조율할 수 없으며, 빠르게는 반나절 만에 재생 수리를 거쳐 다시 납품해야 하는 경우도 있습니다. 거래 선사와의 약속을 지키기 위해서는 공정 관리를 보다 철저히 해야 하는 것이죠.

이런 상황에서 스마트팩토리 도입 전 ㈜종합폴스타는 여러 문제점을 발견했습니다. 작업공정 및 작업지시 누락으로 납품 지연 문제가 발생했고, 영업-생산 부서 간 작업 진행 현황에 대한 실시간 정보 공유가 부족했으며, ERP 데이터 입력에 많은 시간이 필요했습니다. 작업자 간 업무 인수인계부터 일정 조율 등 업무 효율성에 있어 공장 스마트화가 필요해진 것입니다.

| 포스코와 함께 시작한 스마트팩토리, 이렇게 가능했습니다

포스코와 ㈜종합폴스타의 인연은 2016년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 종합폴스타에서는 회사의 변화를 위한 방법을 모색 중이었는데요. 그 시점에 대한상공회의소를 통해 포스코인재창조원과 인연이 닿아 QSS산업혁신운동을 추진하게 됐습니다. QSS(Quick Six Sigma)란 현장의 설비와 업무를 대상으로 품질(Quality), 안정성(Stability), 안전(Safety)을 극대화시킬 수 있는 방법을 찾아 개선하는 포스코 고유의 현장 혁신 방법입니다. 그렇게 순차적으로 QSS(I)과 QSS(II) 혁신활동을 수행하던 중 포스코에서 종합폴스타 측에 스마트팩토리 구축 사업에도 참여해볼 것을 권유하여 스마트팩토리 구축 프로젝트를 시작하게 됐습니다.

스마트팩토리 구축 작업을 시작하여 사업신청부터 완료보고까지 걸린 기간은 약 1년 6개월. 1차(2017년 12월~2018년 12월), 2차(2018년 12월~2019년 3월)까지 사업을 추진하는 동안 적잖은 어려움도 있었습니다. 스마트 기기를 만지는 것 자체에 거부감을 느끼는 고령의 직원도 있었고, 소량다품종의 부품을 표준화하는 작업도 만만치 않았죠.

포스코는 먼저 스마트팩토리 시스템 구축 컨설팅에 돌입했습니다. 먼저 1차 사업에서는 사업계획서 작성부터 완료 보고까지의 서류작성, 부품별 수리작업공정을 표준화하기 위한 작업공정표 개발 컨설팅, QR코드 접목 방법 및 가성비 높은 스마트팩토리 시스템 구축 전면에 대한 코칭을 진행했습니다. 2차 사업에서는 스마트팩토리에 대한 이해 부족으로 놓쳤던 생산공정, 외주공정 및 납기공정을 보완하고, MES 전용 서버를 구비하여 기존 ERP와 MES 서버가 독립된 서버 체계로 운영될 수 있도록 컨설팅했습니다.

| 아날로그 팩토리가 이렇게 ‘스마트’해졌습니다

포스코와 함께 진행한 스마트팩토리 프로젝트에서 가장 큰 성과는 QR코드를 활용한 수리품 공정관리입니다. ㈜종합폴스타에는 전세계 160여개 선사 및 거래처로부터 선박 엔진의 재생수리품 및 신조품이 매일 수십 개씩 공장에 입출고됩니다. 동일 브랜드의 동일 유형 부품이 여러 거래처 및 선박에서 입고되면, 이 부품들의 손상 정도에 따라 재생수리 범위를 확인하고 정확하게 식별하여 다양한 생산공정을 거친 후 해당 거래처 및 선박으로 다시 출고돼야 하죠.

입고와 동시에 제품에 대한 기본적 정보를 QR코드에 입력한 뒤 수십 개의 제품 각각에 이를 부착하는데요. QR코드로는 정확한 식별, 작업지시내용 확인, 작업공정 추적 및 위치파악이 가능합니다. 크기가 제각각이고 열처리가 필요한 제품 특성상 QR코드는 제품에 꼬리표처럼 부착합니다. 각 공정의 작업자들은 각자 무선 태블릿 PC를 가지고 QR코드를 인식해 입고 일자, 선사, 선박 타입, 수리 범위, 출고일자 등 제품의 상태를 실시간으로 파악할 수 있습니다.

이러한 시스템은 현재 진행 중인 수리공정을 실시간으로 확인할 수 있도록 돕고, 외주공정을 진행할 경우 외주출고 및 입고관리 등 생산공정관리시스템에 중요한 역할을 합니다. 덕분에 실시간으로 변하는 납기 및 공정진행사항에 대한 현장작업자와 관리자간 커뮤니케이션이 용이해졌고, 실시간 모니터링이 가능해짐에 따라 고객 대응 업무에서도 유용하게 활용되고 있습니다.

| “스마트팩토리 구축 후, 일은 편해지고 정확도는 올라갔죠” (종합폴스타 장희철 연구소장)

Q. 포스코와 함께 진행한 스마트팩토리 구축 사업을 통해 실제 업무에서 가장 달라진 것은 무엇인가요?
A. 모든 작업공정에는 작업지시서가 따라다녀야 합니다. 과거에는 각 제품마다 최소 3~4장의 종이 작업지시서가 필요했어요. 그런데 물건의 크기가 매우 다양하고 열처리도 필요하다 보니 종이 손상도도 발생하고 오류도 종종 있었죠. 그런데 태블릿으로 QR코드를 인식하면서 매우 간단해지고 정확도가 향상됐어요. 또한 작업 종료 후 선사와 거래처에 제출해야 할 방대한 양의 보고서 작성도 훨씬 간편해졌습니다.

Q. 포스코와 협력할 때 특히 인상 깊었던 점이 있었다고요?
A. 사실 처음 이 프로젝트를 시작할 때는 ‘QR코드로 입·출고 과정만 시스템화해도 좋겠다’고 생각했어요. 그런데 포스코에서 조금씩, 하나씩 해결해보자고 조언했죠. 그러다 보니 욕심이 생겨 모든 각 공정에 QR코드로 분석할 수 있는 시스템을 도입하자고 결정하게 됐어요. 다른 기업은 ‘빅데이터’, ‘AI’처럼 거창한 것 아니면 스마트라고 생각하지 않더라고요(웃음). 그런데 포스코에서는 협력사를 포함해 국내 다양한 중소기업을 지원해주면서도, 회사에 꼭 맞는 상생프로그램을 차별 없이 컨설팅해주니 특별하다고 생각했습니다.

Q. 그렇다면 ㈜종합폴스타가 스마트팩토리의 포문으로 QR코드 도입을 계획한 이유는 무엇인가요? 그 과정에서 포스코는 어떤 도움을 제공했나요?
A. 업무에 있어 가장 골치 아팠던 문제는 각 제품과 공정간 경우의 수가 너무 많다는 것이었어요. 이를 해결하기 위해서는 공정을 표준화해야 했고, 이를 인식할 수 있는 최적의 시스템으로 QR코드를 도입하게 된 것이죠. 그런데 표준화하는 과정에서도 포스코의 지원이 없었으면 힘들었을 것입니다. 사업신청에서 완료보고까지, 파트너사와 문제가 발생하거나 사업 진행에 있어 어려울 때마다 현장으로 직접 나와 맥을 짚어주고 해결해줬죠. 특히 2차 사업 시 MES 전용서버가 새로 구비되어 향후 지속적으로 고도화 사업을 진행할 수 있도록 발판을 마련해주어 큰 도움이 됐어요.

Q. 스마트팩토리 구축을 추진하면서 가장 어려웠던 부분은 무엇이며 이를 어떻게 해결했는지 궁금합니다.
A. 작업자 중에는 연세가 70세가 넘은 분도 있고, 심지어 아직 2G폰을 쓰는 분도 있는데요. 어떻게 하면 모두에게 친근하게 다가갈 수 있을지 고민했습니다. 처음엔 반발이 많았던 것도 사실입니다. 그래서 가장 쉽고 간편하게 활용할 수 있도록 프로그램과 장비를 갖췄어요. 처음에 컴퓨터 켜고 끄는 것만 할 수 있으면 된다고 약속했었거든요(웃음). 그리고 지금은 업무효율이 향상되면서 여가 시간도 많이 늘어서 대부분 만족하는 상태입니다. 앞으로도 하나씩 단계적으로 스마트팩토리를 구축해 나가며 근무환경을 개선하고 생산성을 향상시켜 경쟁력 있는 지속 가능한 기업 경영을 할 계획입니다.

Q. 마지막으로 포스코 스마트팩토리 구축 프로젝트를 통해 깨달은 점이나 ‘상생형 스마트공장 구축지원 사업’에 대해 하고 싶은 말이 있다면?
A. 당사와 같은 중소기업이 대기업의 지원사업을 신청할 때 가장 어려운 점은 사업계획서 같은 서류작성입니다. 문제가 있어도 이것을 어떻게 문서로 표현하고, 어디에 도움을 구해야할지 막막하죠. 포스코는 현장실사를 통해 무엇을 하고 싶어하는지 의도를 파악하고, 사업 참여가 가능하도록 꼼꼼히 기술적 지원을 제공해줬어요. 이런 기회를 얻은 덕분에 대부분이 회의적이라고 생각했던 노동집약적 소량다품종의 재생 수리 사업 분야의 작업공정 표준화를 개발할 수 있었고 당사 실정에 맞는 스마트팩토리 시스템을 성공적으로 구축할 수 있었습니다.

앞으로도 ‘상생형 스마트공장 구축지원 사업’이 별도의 프로그램 및 전산 인력을 유지할 경제적/인적 여력이 부족한 중소기업의 실정을 감안하고, 경쟁력 있는 시스템을 구축할 수 있는 기회를 제공해주셨으면 하는 바람입니다. 끝으로 뜨거운 관심과 애정으로 도움을 주신 포스코 동반성장그룹의 김종말 과장님과 인재창조원 이인태팀장님, 이승재 교수님께 감사인사를 드리고 싶습니다.

‘스마트팩토리’라는 말, 거창하게 들릴지도 모르겠습니다. 뉴스룸이 만나본 종합폴스타의 임직원들은 이렇게 말했습니다. “중소기업에게 있어서는 기본 OS 체제만이라도 정확히 갖추어지면 경쟁력의 절반은 달성한 거다”라고요. ㈜종합폴스타는 등대공장 포스코와 함께 스마트팩토리로의 첫걸음에 성공했습니다. 중소기업과도 더불어 함께 발전하는 포스코의 등대공장 역할을 앞으로도 기대해주세요!

※ 포스코 스마트공장지원사업 신청 바로가기 (수시접수)

스마트제철소로의 도약은 포스코의 곳곳을 어떻게 진화시키고 있을까요? 손에 잡히지 않고 눈에 보이지 않기에 조금은 막연했던 ‘스마트제철소’라는 개념. 정확히 제철소를 어떻게 탈바꿈 시키고 있는지, 포스코 뉴스룸이 각 공정별로 소개해드립니다.

l 스마트제철소, 이렇게 달라졌습니다

앞서 설명드린 대로, 스마트제철소의 주요 골자는 이렇습니다. △포스프레임을 이용해 전 공장의 데이터를 수집하고, 정형화한다. △포스프레임이 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등 신기술을 이용해 데이터를 스스로 학습하여 최적의 공정 조건을 내놓고, 공장을 제어한다.

그렇게 되면 작업자들은 경험에 의존하는 의사 결정을 최소화하고, 휴먼 에러를 방지할 수 있습니다. 객관적이고 정확한 데이터가 그동안 인간이 미처 발견하지 못했던 문제 해결 방법을 도출해낼 수 있고요. 잠깐! 그럼 이제 사람이 할 일이 없어지는 거 아니냐고요? 섣부른 오해입니다. 작업자들은 단순 반복 업무는 기계에게 맡기고, 그간 쌓아온 제철 노하우를 이용해 99%의 완성도에서 1%의 부족함을 채우는 고도화 업무에 더욱 몰입할 수 있습니다. 그리고 그 결과물을 다시 포스프레임에 입력하고요. 기술과 인간의 궁극의 시너지를 도모할 수 있는 거죠.

그럼 스마트팩토리를 적용한 각 공정, 어떻게 달라졌는지 본격적으로 살펴보겠습니다.

[수주공정] 수작업하던 ‘소Lot’ 주문, AI가 예측하고 판단하자 소요시간 12시간에서 1시간으로

제철소 생산 계획을 담당하는 수주공정그룹. 그들의 시간을 가장 많이 뺏는 일 중 하나는, ‘소Lot’ 주문을 처리하는 것입니다. 소Lot란 강종별로 제철소에서 요구하는 최소 주문량에 미달되어 생산상 제약을 받는 주문을 말하는데요.

기존에는 주문이 오면, 주문 조건을 파악하고, 이를 ‘소Lot 기준’과 비교해서, 이 주문과 함께 작업할 수 있는 다른 주문이 있는지 일일이 확인했습니다. 기준은 직원이 수작업으로 만들어 두고 반기마다 갱신해주고요. 최악의 경우에는 너무 많은 주문 속에 소Lot 주문이 묻혀버리는 경우도 생겼습니다. 판매담당자나 수주담당자가 모든 주문을 일일이 확인해서 소Lot인지 아닌지도 걸러내야 했죠. 급한 주문인데 계속 소Lot로 분류되어 출강이 어려울 때는 어쩔 수 없이 다른 주문들에 합류할 수 있도록 주문 조건을 변경해야 하는데요. 여기에도 거의 6시간 이상 소요됩니다. 소Lot 처리에 드는 평균시간은 자그마치 12시간입니다.

이제는 인공지능이 자동으로 주문의 소Lot 여부를 판단해줍니다. 그간의 데이터를 분석해, 소Lot 주문에 영향을 주는 인자 12개를 도출해내고, 인공지능이 스스로 주문을 판단할 수 있도록 학습시켰죠. 그 정확도는 97%에 이른다고 하네요. 또한 소Lot 주문이 다른 주문들과 함께 원가 낭비 없이 최적으로 제작될 수 있도록 설계 사이즈를 예측하는 것도 정확도가 99.99%입니다. 이제는 시간이 얼마나 걸릴까요? 단 1시간입니다.

[제선] 국가핵심기술! 스마트고로, 육안으로 확인하던 것이 데이터가 되어 자동으로

용광로의 통기성, 연소성, 용선 온도, 출선량… 이 모든 걸 어떻게 예측하고 관리할 수 있을까요? 과거에는 작업자가 일일이 쇳물의 온도를 2시간마다 체크하고, 연원료를 샘플링해 상태를 확인하는 등 모든 게 수작업이었습니다. 이제는, 인공지능이 스스로 확인하고 상태를 제어까지 합니다!

포항제철소 제선부는 이를 위해 우선 용광로 상태를 결정짓는 변수를 정의하고, 서로 다른 정보들의 모양을 하나로 통일시켰습니다. 전문용어로 ‘데이터를 정형화했다’고 하죠. 작업자들의 경험에 따라 다르게 관리해오던 지표들을 하나로 정리해, 스마트팩토리 기술로 수작업들을 자동화했습니다. 이제 쇳물의 온도는 사물인터넷이 데이터화하고, 고화질 카메라가 연원료의 상태를 알아서 확인합니다.

2017년부터는 본격적으로 제동제어 시스템을 구축했는데요. 딥러닝을 이용해 인공지능이 데이터를 학습하여 예측하고 관리할 수 있도록 만들었습니다. 단순히 현재의 필요 작업을 자동으로 해주는 단계를 넘어, 앞으로의 변수를 예측하고 제어해 최적의 결괏값을 도출해내는 겁니다. 오늘 노황이 좋다고 해서 끝이 아니라는 거죠. 내일의 노황도 최적의 상태가 되도록 ‘스마트고로’는 스스로 제어합니다. 이 기술이 최초로 적용된 포항 2고로가 하루에 만들어내는 쇳물의 양은 240톤 늘었습니다. 스마트고로 기술은 올해 7월, 우리나라의 국가핵심기술로 지정되기도 했답니다.

[제강] 대한민국에 KTX가 있다면, 포스코 제강에는 PTX(Posco sTeelmaking eXpress)가!

제강은 약 1,650℃의 고온에서 작업이 이루어지기 때문에 실시간으로 온도 측정이 어렵고, 성분 제어도 복잡해 작업자의 경험과 노하우가 중요했습니다. 즉, 작업자에 따라 미세하게나마 편차가 발생할 수밖에 없었죠. 연속 공정 중간에 이상이 발생하면, 앞뒤 공정 모두를 멈추고 점검이 필요하기도 했습니다.

포항제철소 2제강공장은 전로부터 연주까지의 타이밍과 온도, 성분을 제어하는 통합 제어 시스템을 개발했습니다. 생산 제품별로 대표적 경우의 수를 산출해보니 12만 5,000개의 공정이 나왔는데요. 이를 모두 디지털화 및 정형화하고, 2018년 7월 PTX 시스템 개발을 완료했죠. PTX 시스템을 이용하면, 전로부터 연주까지 멈춤과 지연 없이 연속 공정이 가능해집니다. 주요 공정별로 도착 시간과 온도, 성분을 실시간 확인할 수 있죠. 마치 KTX가 정확히 매 역에 도착하고 승객을 태우는 것처럼요. PTX는 용선의 온도와 성분, 원료가 달라도 조건에 맞게 인공지능이 학습하도록 설계되어 있습니다. PTX 도입 전 제강부의 온도 적중률은 80% 수준이었지만, 이제는 90% 이상입니다. 원료 사용량도 60%나 줄었습니다.

[연주] 표면품질, 더 빨리 한 번에 예측하고 연간 6억 원 절감

품질 관리는 매우 중요한 과제 중 하나입니다. 하지만 셀 수 없이 많은 소재들을 매일같이 모두 검사할 수는 없었죠. 때문에 포스코는 함께 출강된 소재들 중, ‘대표소재’를 선정해 그 소재만 의무적으로 100% 표면검사를 했습니다. 그리고 그 대표소재에서 이상이 감지되면 해당 소재와 같이 출강된 다른 소재들을 모두 회수하여 검사했죠. 포항제철소 2, 4연주공장은 연간 34만 톤의 대표 소재를 검사했는데, 실제 결함은 단 3만 톤에 그쳤습니다.

이 낭비를 없애기 위해 인공지능을 적용시켰습니다. 제강, 연주의 방대한 데이터를 수합해 인공지능이 학습할 수 있도록 하고, 품질 이상에 대한 기준을 만들어 결함을 예측할 수 있는 모델을 구축했습니다. 2018년 3월부터 시스템을 적용한 결과, 이제는 시스템이 결함 있는 소재만 선별해주기 때문에 불필요한 검사를 할 필요가 없어졌습니다. 더욱이 결함의 발생 이유까지 알려주죠. 이는 연간 약 6억 원 이상의 원가절감 효과를 가져다줄 것으로 기대됩니다.

[압연] 후판 평탄도, 상관관계 분석해서 스스로 제어

후판 제품은 슬라브를 1차로 가열해, 두 번의 압연을 거칩니다. 그 후 고객 요구에 따라 TMCP(Thermo-Mechanical Control Process)라는 가속냉각 처리를 하게 되는데요. TMCP는 강판에 고속의 물을 분사해서 일정 온도까지 급속 냉각시켜 강도를 향상시키고 용접성을 좋게 하는 방법입니다. 특수 설비가 필요하고, 물을 분사하는 기술이 고난도이기 때문에 정확히 제어하지 않으면 평탄도 불량률(표면이 평탄하지 않은 제품 비율)이 높아지는 공정입니다.

과거에는 후판재의 평탄도를 TMCP 처리 후 뜨거울 때 한 번(열간평탄도), 이후 전단 과정에서 차가울 때 한 번(냉간평탄도), 총 두 번 수작업으로 분석했습니다. 당연히 시간이 오래 걸리는 작업이었죠. 열간평탄도와 냉간평탄도의 상관관계를 매번 분석하다 보니 과부하가 걸리고, 그 결과를 작업자가 하나하나 입력하면서 TMCP를 제어하는 것이 쉽지 않았습니다.

광양제철소 후판공장은 열간평탄도의 인자와 냉간평탄도의 인자를 데이터화하고 빅데이터로 분석해, 학습 모델을 만들었습니다. 어떤 조건일 때 최적의 평탄 품질이 나오는지 말이죠. 이제 작업자는 인공지능이 산출해 낸 최적의 작업조건값을 모니터링하고 공정에 이상이 없는지 확인하면 됩니다. 과거처럼 제품마다 하나하나 제어값을 입력하지 않아도 되죠. 원가절감은요? TMCP 공정을 거친 제품의 교정률이 50% 저감됐습니다. 이는 1년에 약 13억 원을 절약할 수 있는 양입니다.

[도금] 인공지능 초정밀 도금 제어 기술도 국가핵심기술로!

CGL은 Continuous Galvanizing Line의 약자로, 냉간압연된 코일을 연속으로 열처리하고, 용융아연 욕조(Zinc Pot)에 담가 아연으로 도금한 아연도금강판을 생산하는 공정입니다. 포스코의 ‘기가스틸’도 이 CGL을 통해 탄생하죠. 욕조에서 꺼낸 후 강판 표면에 응고되기 전의 아연을 Air knife가 미세하게 깎아내어 도금량을 제어하는데요. 강판 사용 목적에 따라 목표 도금량이 다양하고, Air knife를 거치고 아연이 응고된 후에나 도금량을 측정할 수 있기 때문에 실시간으로 제어성능을 확보하는 것이 어려웠습니다.

이를 해결하기 위해 개발된 포스코의 인공지능 초정밀 도금 제어 기술은, 딥러닝을 이용해 제품의 강종, 두께, 폭, 조업조건과 목표도금량을 스스로 학습해 정확히 제어합니다. 기존에는 89% 수준의 도금량 제어 적중률이 이제는 99% 이상을 웃돌고 있죠. 이 기술은 포항, 광양제철소 모든 도금공장에 적용 완료되었고, 역시 우리나라 ‘국가핵심기술’로 등재되어 있습니다.

l 안전도 진보하는 스마트 제철소

정말 스마트한 제철소는 작업자의 안전과 환경까지 책임지는 작업장입니다. 포스코는 이 부분도 놓치지 않았습니다. 포스코는 스마트CCTV를 개발하여 사용하고 있는데요. 포스코가 개발한 스마트CCTV는 녹화만 하는 일반 CCTV와 달리, 제철소 현장의 특정 문자, 형상, 움직임 등을 자동으로 감지합니다. 그리고 수집한 정보에서 이상이 감지되면 관리자에게 알려주는 지능형 CCTV죠. 기존 CCTV가 갖고 있는 문자인식, 형상인식 등 해석 기술에 포스코의 철강 도메인인 조업상황, 설비형상 등을 결합시켜 제철소에 최적화된 CCTV로 발전시켰습니다. 포스코는 작년부터 광양 3도금, 2제강, 1코크스, 포항 2후판 공장에 스마트CCTV를 적용하기 시작했는데요.

스마트CCTV를 활용하면 작업자가 일일이 육안으로 확인해야 했던 조업, 품질, 안전 정보를 시스템이 영상으로 자동 인식하고 분석해 알려주기 때문에 작업 대기시간을 대폭 줄일 수 있고 품질 향상에도 효과적입니다. 예를 들면 제강공장에서는 전로의 용강 온도를 열화상 카메라가 사람 대신 측정할 수 있죠. 도금부에서는 육안으로는 쉽게 구분하기 어려운 Coil 제품 끝 단면의 미묘한 색상 차이를 CCTV로 확인해 품질 불량에 대해 조기 대응이 가능합니다.

더불어 열화상 등 다중 영상 장치로 화재 위험을 사전에 감지해 예방할 수도 있습니다. 제철소 전반에 걸쳐 설비, 품질, 물류, 안전 분야에서 스마트CCTV가 사람보다 더 빨리, 정확하게 정보를 수집하고 문제점을 잡아낼 수 있게 됩니다.

포스코의 스마트과제를 통한 스마트제철소 구축은 지금도 현재 진행형입니다. 기존 기술로는 해결하기 어려웠던 고질적 문제를 풀어나가고, 미래에는 설비 상태가 예지되고 자동으로 제어되어 생산과 품질, 안전 모두가 확보되는 스마트제철소의 완성을 꿈꾸고 있습니다.

그리고 등대공장으로써, 우리나라 제조업의 길을 비추기 위한 노력도 아끼지 않고 있는데요. 등대공장 특집 마지막 편 <[등대공장 특집] ③ 포스코와 함께 중소기업도 스마트해집니다>에서는, 포스코의 스마트팩토리 기술로 중소기업과의 상생을 도모하는 ‘스마트팩토리 지원사업’의 현장을 찾아 떠나봅니다.

이 이야기를 왜 하냐고요? 맞습니다. 포스코가 올해 세계 제조업의 미래를 밝히는 ‘등대공장’ 대열에 합류했습니다. 포스코 뉴스룸이 대한민국 유일 등대공장, 포스코의 스마트제철소를 소개합니다.

l 등대공장 포스코, 제조업의 길을 비춰드립니다

‘등대공장’이란 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명의 핵심기술을 활용해 세계 제조업의 미래를 이끌고 있는 공장을 말합니다. 마치 등대가 어두운 밤하늘에 불을 비춰 길을 안내하는 것처럼 말이죠.

포스코는 철강 본원 경쟁력 강화를 위해 5년간 꾸준히 스마트제철소 구축에 힘써왔습니다. 등대공장으로 선정되었다는 것은, 포스코가 미래형 스마트제철소로 거듭났음을 국제적으로 인정받았다는 것이죠. WEF의 등대공장 심사 절차는 신청서 제출부터 WEF 컨설턴트의 현장 실사, 서류 심사까지 길고 까다로운 과정을 거칩니다. 포스코의 경우 대략 1년의 시간이 소요되었습니다.

포스코는 특히 대학, 중소기업, 스타트업들과의 산학연 협력 생태계를 형성하고 철강산업 고유의 스마트팩토리 플랫폼을 구축하고 있다는 점을 높게 평가받았습니다. 실제로 WEF 컨설턴트는 현장 실사에서 복잡하고 거대한 용광로를 작업자의 노하우와 인공지능을 결합해 실시간으로 제어하는 모습을 보고 매우 큰 관심을 보였다고 합니다.

포스코를 포함해 전 세계에는 26곳의 등대공장이 있습니다. 대표적으로 지멘스, BMW, 존슨앤존슨, 하이얼 등이 있죠. 등대공장으로 선정되면 WEF에서 관리하는 ‘등대공장 협력 네트워크’에 참여할 수 있는 자격이 주어지는데요. 등대공장들은 세계의 스마트팩토리 기술을 선도하는 기업들이기 때문에, 이 네트워크를 통해 서로 간 경험을 공유하면서 제조업의 스마트화를 더욱 고도화할 수 있습니다. 포스코도 등대공장 대열에 합류함으로써 앞으로 세계 최고 수준의 스마트팩토리 기술을 다른 등대공장들과 함께 발전시켜 나가고, 철강에 특화된 스마트팩토리 구축에도 앞장설 예정입니다.

l 이토록 복잡한 제철공정, 그래서 포스코는 더 똑똑해지기로 했다

중후장대, 굴뚝공장. 제철소를 연상할 때 이런 단어를 떠올리는 분들도 많으실 겁니다. 쇳물을 만들어 틀에 넣고 굳혀서 굽고, 누르고 자르기만 하는 단순한 공정이 아니냐고요? 크게 보면 맞는 말이지만 제품 종류, 고객사의 요구 등 공정 하나하나마다의 복잡성은 언제나 풀기 어려운 난제였습니다. 그 복잡성을 극복하고 24시간 유연하게 제철소가 가동될 수 있는 건, 포스코의 51년 노하우 그리고 그 노하우가 몸에 밴 현장 기술자들 덕분이죠.

하지만 노하우는 사람마다 다릅니다. 사람이니까요. 어제의 나와 오늘의 나도 다른데, 만 명이 넘는 작업자가 어떻게 같을 수 있겠어요? 그래서 작업자들마다의 편차도 발생하고, 만들어진 제품의 품질도 다르게 됩니다. 너무나 복잡한 제철 공정 속, 조금씩 발생하는 ‘고질적 문제들’. 포스코는 이 문제들을 잡아야 했습니다. 공정별로 어떤 문제들이 있었는지 한 번 볼까요?

생산계획 : 포스코의 수주공정그룹은 제철소의 ‘뇌’ 역할을 하는 곳입니다. 이곳에서는 판매담당자들의 주문을 받아 이 제품이 언제, 어떻게 제조될 수 있는지를 계산합니다. 포항제철소에서 생산할지, 광양제철소에서 생산할지도 검토하고요. 특별 요구 사항이 있어서 시간이 오래 걸리는지도 봐야 하죠. 성분이 특이한 주문이라 다른 주문들과 함께 제조되기 어려운 건 아닌지도 따집니다. 고려해야 할 변수들이 수도 없이 많죠. 표준 절차만 10개 이상인데, 이 모든 단계가 통과되어야만 비로소 제철소에 ‘출강지시’를 할 수 있습니다.

제선 : 뉴스룸의 용광로 해부학을 보신 분이라면 ‘노황관리’라는 말이 기억나실 텐데요. 속을 알 수 없는 용광로 내부의 상황을 안정적으로 관리하는 거죠. 제선부는 24시간 용광로의 불을 끄지 않으면서 내부의 적정 온도를 유지하고, 연료와 원료를 더 정확하게 투입하고, 부생가스 발생량을 예측하는 등 미션이 많습니다.

제강, 연주 : 제강부는 용광로가 만들어낸 쇳물(용선)의 불순물을 전로로 제거하고 성분을 조정한 후 ‘강’으로 만들어, 틀에 붓고 슬라브, 빌렛, 블룸 같은 반제품을 만들죠. 용선마다 생산계획에 따른 목표 성분이 다르기 때문에, 최적의 합금철을 배합하는 것이 필요합니다. 이를 위해 약 4단계의 취련(용선에 고압의 산소를 불어 넣어 불순문을 제거하는 작업)을 거치죠. 제강 정련을 마친 쇳물(용강)을 틀에 연속적으로 붓고 냉각시킨 후 절단까지 하는데요. 때문에 정확한 온도와 성분 조절, 버려지는 것 없이 가장 경제적인 절단 계산도 중요합니다.

압연 : 이제 담금질을 해야겠죠. 왕좌의 게임 같은 TV 드라마를 보시면, 대장장이들이 철을 더 단단히 하기 위해 계속 두드리는 걸 보셨을 겁니다. 제철소에서는 ‘압연’ 공정을 통해 담금질의 효과를 만들어내는데요. 회전하는 롤(Roll) 사이로 소재를 통과시키면서 힘을 줘, 두께와 폭을 고객 요구 조건에 맞추고 강재의 성질을 조정합니다. 고객이 요구한 강도, 인성, 크기를 모두 맞추어야 하기 때문에 소재마다 다른 조건의 정밀 제어를 해야 하죠. 빵을 10개 구우면서, 빵마다 크기, 바삭함, 짭짤함 모두를 다르게 만들어야 한다고 생각해보세요.

도금 : 자동차강판이나 가전강판들은 철판 위에 아연을 코팅해 내식성과 가공성 등을 확보합니다. 당연히 도금을 얼마나 정확히 코팅하는지가 기술의 관건이죠.

아무리 완벽을 기해도, 이토록 복잡한 제철공정 속에서는 셀 수 없이 많은 조건과 정보가 범람합니다. 때문에 작업자마다 편차가 발생하고, 의사결정이 달라질 수 있습니다. 포스코는 이 많은 고민들을 해결하기 위해 차세대 성장 엔진으로서 ‘스마트팩토리’를 택했습니다. 사실 스마트팩토리를 하기 위해선 공장들의 디지털화가 먼저 진행되어야 하는데요. 포스코는 이미 2000년대에 PI 프로젝트(Process Innovation Project)를 통해서 디지털화된 공장 구축을 완료하였습니다. 포스코의 ‘스마트팩토리’ 추진력이 남다른 이유는 이러한 기초 체력에 있다고 할 수 있죠. 디지털팩토리를 기반으로 구축되고 있는 스마트팩토리, 그 중심에는 포스코의 고유의 철강 스마트팩토리 플랫폼인 ‘포스프레임’이 있습니다.

l 스마트제철소의 기반 엔진은 ‘포스프레임(PosFrame)’

포스코 스마트제철소의 기원을 찾아봤습니다. 국내외로 스마트 인더스트리 열풍이 본격적으로 불기 전인 2015년으로 거슬러 올라갑니다. 포스코는 광양 후판공장에 빅데이터를 포함한 신기술을 도입해 시범적으로 스마트팩토리를 추진했습니다. 이 과정에서 포스코 고유의 스마트 플랫폼인 ‘포스프레임(PosFrame)’의 초석이 만들어졌죠.

포스프레임을 이용하면, 포스코의 51년 축적 데이터를 한곳에 모아 통합 저장, 관리, 분석할 수 있는 환경이 구축됩니다. 이것이 기존의 ‘디지털화’와는 어떻게 다를까요?

포스프레임은 세계 최초의 연속 제조 공정용 스마트팩토리 플랫폼입니다. 포스프레임을 ‘플랫폼’이라 하는 이유는 마치 기차역에서 KTX, 새마을호, 무궁화호처럼 여러 종류의 기차들이 오고 가듯이 여러 공장에서 발생되는 서로 다른 특성을 가진 데이터들을 유기적으로 수집하여 저장하고 관리할 수 있는 시스템이기 때문입니다. 연속 공정이 생명인 제철소에 특화된 플랫폼이죠. 강철을 만드는 과정을 A부터 Z라고 가정했을 때, Z에서 발생한 불량의 원인을 A까지 추적해 잡아내는 것을 목표로 합니다.

또한 포스프레임은 정보를 데이터화하여 저장하는 ‘디지털화’에서 더 나아가, 이를 분석해 자동화 모델까지 개발할 수 있도록 합니다. 자동화 모델, 그런 건 전문가만 할 수 있는 거 아니냐고요? 포스프레임의 ‘워크벤치(Workbench)’라는 기능이 그런 고민을 해결해줬죠. 워크벤치는 프로그래밍을 모르는 현장 엔지니어들도 포스프레임에 수집된 데이터를 활용하여 빅데이터 분석을 할 수 있도록 돕습니다. 누구나 쉽게 쓸 수 있도록 구성된 워크벤치를 통해 현장 엔지니어들이 자신의 노하우와 데이터를 결합시켜, 공정 곳곳에 적용할 수 있는 자동화 모델을 개발하고 있습니다. 엔지니어들은 포스프레임이 모으고 정형화한 데이터 덕분에, 본인 담당의 공정뿐만 아니라 전후 공정의 정보도 분석할 수 있어 기존에 해결하기 어려웠던 문제들에도 접근하기 쉬워졌습니다.

포스프레임의 우수한 접근성은 포스코의 스마트팩토리 실현을 앞당겼습니다. 포스프레임을 통해 포스코 전 직원이 인공지능, 빅데이터 전문가처럼 일할 수 있죠. 포스코는 이를 위해 2017년부터 지속적으로 전 직원을 대상으로 스마트 기술 교육을 실시하고 있습니다. 교육을 통해 직원들은 자신의 능력을 한 단계씩 발전시켜 나가면서, 데이터 기반의 일하는 환경을 만들고 있습니다.

등대공장 포스코의 스마트제철소, 그 배경과 핵심 엔진을 소개해드렸는데요. 그럼, 진짜 스마트팩토리가 어떻게 움직이는지 보여드릴 차례죠. <[등대공장 특집] ② 스마트제철소, 무엇을 바꿨나? 제대로 밝혀보자 (사례 편)>에서 스마트제철소로 탈바꿈 중인 포스코의 모습을 공정 별로 하나하나 만나보시죠.