최근 언론 매체에서는 빅데이터, 딥러닝, 인공지능은 물론 디지털 전환(DX, Digital Transformation), 인공지능 전환(AIX, Artificial Intelligence Transformation) 등 낯선 빅테크 용어들이 수없이 들려온다.
인공지능은 인간의 학습 능력과 추론 및 지각 능력, 언어 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로 복잡한 문제를 해결하고 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 말하며, 딥러닝은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 만들어진 알고리즘으로 데이터와 경험을 바탕으로 학습하고 성능을 개선하여 복잡한 패턴을 인식하고 대량의 데이터에서 특징을 자동으로 추출하여 높은 성능을 달성하는 것을 말한다.
이렇게 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 정보 처리 및 전달 속도가 획기적으로 향상되어 데이터 저장 및 분석이 쉬워지면서 다양한 산업 분야에서 디지털 기술이 적용되고, 인공지능 기술은 빅데이터 분석 및 자동화 및 예측 가능성을 높이며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다.
산업연구원의 ‘4차 산업혁명이 한국 제조업에 미치는 영향과 시사점’(2017년 5월)이라는 보고서에 따르면 일반기계, 엔지니어링, 바이오헬스 산업 등에서는 AI 기술이 확산 및 강화되고 있으나, 철강산업 전체적으로는 미미한 것으로 분석되었다.
이에 따라 일부 대기업에서 자체적으로 AI 전략을 수립하여 추진하던 것을 한국철강협회가 국내 철강산업의 지속 성장 및 강건한 생태계 구축을 위하여 철강 대기업의 경험을 공유하고 중소 철강기업을 지원하기 위하여 2021년 STEEL AI 로드맵을 수립하였다. 구체적으로는 독일 등 제조업 강국이 추진 중인 철강산업 스마트화 사업의 성과와 비즈니스 모델을 국내에 맞게 도입하여 산업 전반의 생태계를 발전시켜 나가는 것을 목표로 세웠다. 디지털 전환을 통하여 제조 과정을 객관적인 데이터에 기반한 조업으로 전환하여 최적의 효율성을 확보하고, 환경 및 안전 문제 해결에 효과가 있을 것으로 기대된다.
정부에서도 2020년 9월 철강산업 본원 경쟁력을 강화하기 위하여 “디지털 전환 가속화를 통하여 2025년 세계 4대 철강 강국 도약”이라는 비전을 수립하고, ‘철강산업 재도약을 위한 STEEL AI 프로젝트’를 추진하여 AI 및 빅데이터 기술로 제조 혁신 구현, 산업 생태계의 지능화 추진, 안전 및 환경 이슈 해결에 목표를 두고, 구체적인 실행 방안으로 철강 제조공정의 디지털 전환, 철강 자원의 디지털화 등이 제시되었다.
정부의 정책 발표에 따라 철강업계에서는 한국금속재료연구조합을 중심으로 ‘철강 디지털 전환 연대’를 출범시키고, 2021년부터 <전기로 제강 공정 디지털화를 통한 고효율 조업 기술 개발>이라는 R&D 과제를 실행하기로 하였다. 제1세부 과제를 ‘성분 원소 함유량 데이터 기반 철스크랩 데이터 품질 고도화 기술 개발’로 정하고 철스크랩의 성분 빅데이터 연구 및 이를 통한 공정 기술을 개발하기로 하고, 철스크랩 데이터 공유 시스템 구축, 성분 기반 철스크랩 표준화, 철스크랩 등급과 성분 원소 함량 간의 상관관계 분석, 철스크랩 내 Fe 함량 기반의 생산량 예측 및 철스크랩 등급 판정 정확도 향상 등을 목표로 추진하고 있다.
본 과제는 현재의 철스크랩 등급 분류가 회수되기 전에 어떤 제품이었는지, 또 모양, 크기, 두께 등에 따라 분류되어 있고 함유된 성분에 대한 데이터가 없어 조업자의 경험 등에 따라 제강공정이 이루어지고 있었으나, 철스크랩의 형상과 종류에 따른 함유 성분을 데이터베이스화하고 원료의 배합 또는 배합된 원료 성분에 따른 스마트 조업을 실시하여 에너지와 제조원가 절감 및 품질 향상을 기대하고 있다. 이를 위하여 제강사들은 철스크랩 검수에 AI 시스템을 시범 도입하여 운영하거나 도입을 검토하고 있다.
이와 별개로 오래전부터 대부분의 제강사들은 철스크랩 운반 차량에 GPS 장치를 부착하게 하여 철스크랩의 이동 경로를 파악하고 있고, 차량에 별도의 어플리케이션(APP)을 설치하여 철스크랩의 상차지, 등급, 수량 등을 수요 제강사의 포털에 입력하여야 제강사 야드에 입문할 수 있도록 디지털 기술을 적용하고 있다.
이렇게 철강업계가 다양하게 디지털 기술을 도입하며 효율성을 높이고 있는데 반해, 철스크랩 공급사들은 기술이나 서비스를 수요가의 니즈나 표준에 맞추지 못하고 뒤처지는 이른바 ‘갈라파고스 증후군’에 빠져 있는 것 같다.
철스크랩의 유통 및 가공의 데이터 네트워크 구축이라는 관점에서 철스크랩 업계에서도 AI 검수 시스템 도입이 거론되고는 있으나, 검수 인력 노령화에 대비하고 신규 양성에 많은 시간이 필요한 점을 감안하면 AI 검수 시스템 도입이 시급한 상황이나 현실은 그렇지 못해 상당한 미래에나 가능할 것으로 보인다,
이러한 때에 ㈜에스피네이처의 AI 검수 시스템 시범 운영과 슈레딩 플랜트의 선별 공정에 로봇팔 적용이 철스크랩 산업 빅테크 도입의 디딤돌이 될 것이라고 생각한다.
