KGスチール(代表パク·ソンヒ)が今月から工程温度人工知能(AI)予測制御システムの運営に本格的に乗り出す。 製品材質の予測精度を高い水準に確保し、スマートファクトリーの構築準備をすると同時に、品質競争力とコスト削減効果を上げるものと期待される。

KGスチールは「AI熱処理予測制御システム」を唐津工場の連続溶融亜鉛メッキ(CGL)工程加熱炉(ファーニス)区間で今月初めから稼動すると7日に明らかにした。

KGスチールは昨年、CGL加熱炉AI最適制御技術を開発した。 以後、最近まで約半年間テスト運営と性能高度化作業を終え、AI熱処理予測制御システム運営を本格化する。

AIは熟練した作業者の行動を学習し、より良いパターンを具現するように設計された。

AIが15秒単位で新しい作業指示および工程状態情報を受け入れ、現時点から2時間以降までの製品品質を予測して最上の運転状態を維持する。 これは加熱炉の内部温度などをAIが制御するために可能な結果だ。

熱処理予測制御システムを稼動すれば、製品が加熱炉に投入される前に亜鉛鋼板の▲降伏強度▲引張強度▲延伸率▲硬度など物性予測が可能になる。 これは表面処理鋼板業界で初めての試みだ。

正確度も優れている。 物性および設定温度予測精度は98%に達し、生産製品に対する品質競争力を確保できると見込まれる。

AIシステム導入前はCGL工程最終段階である出側の製品をサンプリングし、材質を分析するのに約2時間がかかった。

KGスチール関係者は「作業者が設備を制御すれば製品物性をリアルタイムで確認することが難しく工程条件を保守的に設定するしかなかった」と話し「AIが過去の作業を自ら学習した以後、正確度が100%に達する最適パターンを提示するため、より効率的な運営が可能になるだろう」と話した。

AI技術の導入で製品物性を予測制御することになり、KGスチール製品の生産品質が向上し、液化天然ガス(LNG)使用量が減って相当な費用節減効果が予想される。

一方、KGスチールは先月31日、唐津工場技術研究所で役職員を対象に「#3CGL加熱炉予測制御システム構築発表会」を開催し、構築経過および期待効果について説明した。 また、今後▲リアルタイムメッキ付着量予測モデル▲エアナイフ自動制御システム構築などにもAI技術を漸進的に拡大適用する方針だ。