“공장 자동화 넘어 공장 자율화 실현”…포스코DX, ‘산업 AI’ 전략 강화 청사진

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[아이뉴스24 박진영 기자] 포스코DX가 산업 현장에 특화한 ‘산업 AI(Industrial AI)’ 역량을 강화해 ‘공장 자동화’를 넘어 ‘공장 자율화’를 선도하겠다는 청사진을 내놨다. 철강, 이차전지 소재, 물류 등 산업 현장을 아우르는 디지털전환(DX)을 토대로 ‘인공지능 전환(AX)’을 주도하겠다는 것이다.

윤일용 포스코DX AI 센터장은 6일 서울 강화문에서 열린 ‘AI 테크 미디어 데이’에서 발표하고 있다. [사진=박진영 기자]

윤일용 포스코DX AI 센터장은 6일 서울 강화문에서 열린 ‘AI 테크 미디어 데이’를 통해 “그동안 서비스형 AI 기술들에 대한 관심이 높았다면 효율화, 자율화, 무인화 등 산업현장의 요구사항을 해결하기 위해 산업용 AI에 대한 관심이 높아지고 있는 추세”라면서 “산업용 AI야말로 실질적 재무가치를 창출할 수 있는 분야로 주목을 받고 있다”고 강조했다.

포스코DX는 올해 AI기술센터를 신설하고, 산업현장에서 발생되는 데이터를 기반으로 AI 기술을 적용해 자율화, 무인화, 최적화를 구현함으로써 생산성을 높이고, 보다 효율적이고, 안전한 현장을 만들어가고 있다.

포스코DX는 ‘산업 현장의 자율화’를 모토로, 자율화를 위한 3대 핵심 기능인 △인지 △판단 △제어 분야에 AI 기술을 접목함으로써 사람의 개입없이 최적 운영되는 ‘스마트제조 2.0 시대’를 구현하고 있다.

특히, 철강, 이차전지 소재 등 중후장대 산업현장에 특화한 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 전통 제조업의 경우, 고숙련 작업자의 퇴직, 저임금 국가와의 경쟁, 노동가능 인구의 감소 등으로 자율형 공장에 대한 수요가 높아지고 있다. 이러한 수요에 대응해 AI 기반의 자율 시스템을 구축하겠다는 것이다.

윤일용 센터장은 “회사가 추구하는 자율형 스마트 공장은 자율주행자동차와 유사한 개념”이라면서 “다만 현재 AI기술만으로는 현장 자율화 실현이 어렵고, OT, IT, 각종 센서, HW 등 다양한 분야와의 협업과 융합이 필수적”이라고 강조했다. 이어 그는 “철강 제조, 이차전지 소재 등 포스코 그룹의 중점사업 영역의 AI 기술 수요에 대응해 레퍼런스를 쌓은 뒤 대외 사업으로 확장해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

포스코DX AI기술센터 연구원들이 산업용AI가 적용된 크레인 모의장치를 시연하고 있다. [사진=포스코DX ]

◇인지·판단·제어 분야 AI 엔진 ‘집중’…포스코DX만의 독창적 AI 개발

포스코 DX의 AI기술센터는 △인지 △판단 △제어 등 3개 분야의 AI 엔진 개발에 집중하고 있다.

인지AI는 현장의 눈 역할을 하는 분야로, 일반적인 2D 영상뿐만 아니라 넓은 현장을 가진 중후장대 산업에 적합한 3D 영상 데이터에 대한 딥러닝 기술을 차별화시켜 제조, 유통물류 등에 적용했다.

특히, 제철소에서는 수십 톤의 철강재를 운반하는 크레인에 인지AI를 적용해 무인화 하는 한편 이차전지 소재공장 등에서 운영되는 산업용 로봇에도 적용해 눈 역할을 하며 성과를 톡톡히 내고 있다. 영상뿐만 아니라 현장 설비들로부터 수집되는 데이터들을 실시간 분석하는 이상감지 기술 적용하여 설비 이상유무를 사전에 인지하는 등 설비 관리의 무인화도 실현하고 있다.

판단AI 분야에서는, 공장의 생산성 향상에 직결되는 작업 순서와 설비 할당 등을 판단하고, 제조업 특화 대형언어모델(LLM) 기술을 통해 설비 정보와 이상 현상 사이의 관계를 추출하는 논리적 추론 기술을 개발하고 있다.

제어AI 분야에서는 설비의 최적 운전을 자율적으로 도출해 자동 제어를 지원하고, 고숙련 작업자들의 노하우를 딥러닝함으로써 효율적인 생산 활동이 이루어지도록 지원하고 있다.

윤 센터장은 “현재 3D 비전AI, 최적화, 이상감지, LLM 등 4개 분야 중 3D 비전은 재무성화가 창출돼 제품화되고 있고, 최적화 분야에서도 고객 투자가 늘고 있다”면서 “”포스코DX의 AI는 범용성은 떨어지지만, 산업 현장에 특화한 AI고, 포스코DX만이 할 수 있는 독창적인 제품을 개발해 나갈 것”이라고 설명했다.

이어 그는 “AI기술 개발 시 효과성과 동시에 원가를 생각해야 하고, 개발과 추론 단계에서 생산성을 필수로 고려해야 한다”면서 “현장에 적용할 수 있는 고도화된 자율 시스템을 구현하려면, AI기술을 기반으로 여러 전통기술들과 하드웨어 간 융합이 필요하다”고 강조했다.

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