▲ 포스코 포항제철소 직원들이 자체 개발한 AI 기반 모터 상태 점검 시스템으로 설비 데이터를 분석하고 있다.  © 포항제철소

【브레이크뉴스 】박영재 기자= 포항제철소가 현장 직원들이 직접 개발한 AI 기반 ‘모터 상태 점검 시스템’을 냉연공장에 적용하며 데이터 기반의 스마트 정비 체계 구축에 속도를 내고 있다.

이번 시스템은 숙련공의 경험과 노하우에 의존하던 기존 설비 점검 방식을 AI와 빅데이터 기술로 고도화한 지능형 공장(Intelligent Factory) 구축 사례다.

적용 대상인 TBR(Tension Bridle Roll) 모터는 강판이 생산라인을 따라 일정한 장력으로 안정하게 이동하도록 돕는 냉연공장의 핵심 설비다. 이번에 개발된 시스템은 AI가 모터 상태를 지속 진단해 이상 징후를 조기에 발견하고, 고장이 발생하기 전 계획 정비가 이뤄질 수 있도록 지원한다.

포항제철소 EIC기술부와 압연설비부 직원들은 약 4개월간 설비 데이터를 분석해 ‘TBR 모터 이상예지 시스템’을 자체 개발했다. 설비 상태 분석 결과는 매일 아침 담당자에게 이메일로 자동 전달돼 신속한 현장 조치를 돕는다.

실제 현장 적용 결과, 모터 운전 중 나타난 불규칙한 움직임을 사전에 확인해 돌발 고장을 예방하는 성과를 거뒀다. 이를 통해 갑작스러운 설비 정지를 방지하고 유지보수 시간과 비용을 줄이는 한편, 생산 안정성을 확보했다.

포항제철소는 냉연공장에서 검증된 이번 시스템을 현재 전기강판공장에 확대 적용하고 있다. 향후 냉연공장 전반은 물론 다양한 생산 공정으로 적용 범위를 넓혀 AI 기반 설비 관리 체계를 더욱 고도화할 방침이다.

개발에 참여한 신형민 사원은 “현장 경험과 노하우를 데이터로 연결해 설비 상태를 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 구현했다”며 “앞으로도 현장의 안전과 작업 효율을 높이는 기술을 개발해 스마트 제철소 구현에 기여하겠다”고 전했다.

포스코 포항제철소는 앞으로도 AI와 빅데이터 기반의 설비 관리 체계를 지속 확대해 생산력과 안전을 동시에 강화해 나갈 계획이다.

<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>

[Break News] Reporter Park Young-jae = Pohang Steelworks is accelerating the establishment of a data-driven smart maintenance system by applying an AI-based "Motor Condition Inspection System," developed directly by on-site employees, to its cold rolling plant.

This system is an example of building an "Intelligent Factory" that upgrades existing equipment inspection methods—which previously relied on the experience and know-how of skilled workers—through AI and big data technologies.

The TBR (Tension Bridle Roll) motor, the subject of this application, is a core piece of equipment in the cold rolling plant that helps steel plates move stably along the production line with constant tension. The newly developed system uses AI to continuously diagnose motor conditions, detecting signs of abnormalities early and supporting planned maintenance before a breakdown occurs.

Employees from Pohang Steelworks' EIC Technology Department and Rolling Equipment Department spent approximately four months analyzing equipment data to independently develop the "TBR Motor Anomaly Prediction System." The results of the equipment condition analysis are automatically sent to the responsible personnel via email every morning, facilitating prompt on-site action.

As a result of actual field application, the system achieved success in preventing unexpected breakdowns by identifying irregular movements during motor operation in advance. This prevented sudden equipment shutdowns, reduced maintenance time and costs, and ensured production stability.

Pohang Steelworks is currently expanding the application of this system, which was verified at the Cold Rolling Mill, to the Electrical Steel Sheet Plant. The company plans to further advance its AI-based equipment management system by extending its scope of application to the entire Cold Rolling Mill as well as various other production processes.

Shin Hyung-min, an employee who participated in the development, stated, "We implemented a system that allows for a comprehensive overview of equipment status by connecting field experience and know-how with data." He added, "I will continue to contribute to the realization of a smart steelworks by developing technologies that enhance on-site safety and work efficiency."

POSCO Pohang Steelworks plans to continuously expand its AI and big data-based equipment management system to simultaneously strengthen productivity and safety.