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두산에너빌리티, 제철소에 AI 기술로 혁신을 가져오다

일반 리포트 2025년 04월 01일
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목차

  1. 요약
  2. AI 기술의 필요성과 제철소의 현황
  3. 소결공정의 중요성과 AI 기술의 적용 가능성
  4. 두산에너빌리티와 RIST의 협력 모델
  5. 향후 기대되는 성과와 기술 방향
  6. 결론

1. 요약

  • 두산에너빌리티는 포항산업과학연구원(RIST)과의 협력을 통해 제철소에 AI 기술을 적용하기 위한 데이터 분석 용역 계약을 체결하였습니다. 이 협력은 두 기관의 디지털 기술을 결합하여 제철 공정의 전반적인 효율성을 높이고, 품질 개선에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 제철소는 기존의 방법으로는 빠르게 변화하는 환경규제와 기술적 도전에 대응하기 어려운 상황에 처해있는 가운데, AI의 도입은 이러한 문제를 해결할 수 있는 중요한 열쇠로 작용할 것입니다. 이번 데이터 분석의 결과는 AI 기반의 최적화 솔루션 도입을 가능하게 하는 기초 자료로 활용될 예정이며, 이는 향후 제철소의 운영 방식에 중대한 영향을 미칠 것입니다.

  • 이와 같은 협력을 통해 두산에너빌리티와 RIST는 제철소의 생산 과정에서 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 통한 최적화 실행이 가능해질 것이며, 이는 에너지 소모의 최소화와 생산품의 품질 향상을 목표로 합니다. 따라서, AI 기술의 도입은 단순히 경제적 이익을 넘어서, 제철소가 환경적으로 지속 가능한 방향으로 나아가도록 하는데도 중요한 역할을 할 것이라는 점에서 더욱 큰 의의가 있습니다. 향후 이 혁신적 접근 방식이 제철 산업 전반에 어떤 파급효과를 미칠지 귀추가 주목됩니다.

2. AI 기술의 필요성과 제철소의 현황

  • 2-1. 현재 제철소의 생산 과정에서의 기술적 도전

  • 제철소는 전통적으로 고온에서 철광석을 가열하고 환원시켜 쇳물을 생산하는 복잡한 과정을 포함합니다. 이러한 과정에서 다양한 기술적 도전이 존재하는데, 특히 생산 효율성과 품질 관리 측면에서 강조되는 점이 많습니다.

  • 특히 최근 들어 전 세계적으로 환경 규제가 강화되고 있으며 에너지 효율성과 탄소 배출 저감이 매우 중요한 문제로 떠오르고 있습니다. 제철소는 이러한 환경적 요구에 부응하기 위해 기존의 생산 방식을 지속적으로 개선해야 할 필요성에 직면하고 있습니다.

  • 대표적으로, 생산 공정에서 발생하는 에너지 손실을 최소화하기 위한 기술적 요구가 증가하고 있습니다. 현재 많은 제철소는 에너지 효율성을 높이는 데 필요한 데이터 분석과 정보통신 기술을 충분히 활용하지 못하고 있는 실정입니다. 이로 인해, 생산 과정의 최적화가 요구되며, 최신 IT 기술, 특히 인공지능(AI) 분야의 도입이 필수적입니다.

  • 2-2. 디지털 기술 도입의 필요성과 기대 효과

  • 디지털 기술, 특히 AI 기술의 도입은 제철소의 전반적인 생산 공정을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 탁월하며, 이를 통해 생산 과정의 최적화를 도울 수 있습니다.

  • 예를 들어, 두산에너빌리티는 제철소의 소결 공정에 AI를 적용하기 위해 포항산업과학연구원(RIST)와 협력하고 있으며, 이는 혁신적인 데이터 분석 용역을 통한 설비의 성능 개선을 목표로 하고 있습니다. AI 기반의 데이터 분석은 생산 과정에서 발생하는 다양한 변수들을 실시간으로 모니터링하고 이를 바탕으로 즉각적인 대응을 가능하게 합니다.

  • 결과적으로, 이러한 디지털 기술의 도입은 생산품의 품질을 높이고 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다. 이는 단순히 경제적 이익을 향상시키는 것에 그치지 않고, 제철소가 환경적 책임을 다할 수 있는 지속 가능한 방향으로 나아가는 데에도 기여할 수 있습니다.

  • AI 기술의 적용을 통해 탄소 배출량을 줄이고 생산비용을 절감하면서도 품질을 유지하는 것이 궁극적인 목표입니다. 따라서 지금이야말로 제철소가 디지털 혁신으로 빠르게 나아가야 할 시점임을 강조할 수 있습니다.

3. 소결공정의 중요성과 AI 기술의 적용 가능성

  • 3-1. 소결공정의 정의와 역할

  • 소결공정(燒結, Sintering)은 금속 공정에서 핵심적인 과정으로, 원료가 되는 고체가루에 열과 압력을 가해 입자들을 결합시켜 하나의 덩어리로 만드는 기술입니다. 이 과정을 통해 불균일한 철광석을 크기가 균일한 소결광으로 전환하여, 후속 과정인 제철의 효율성을 증대시킬 수 있습니다. 제철소에서 생산하는 쇳물의 품질은 소결 과정에서 얼마나 효과적으로 이뤄지는가에 크게 좌우됩니다. 따라서 소결공정은 제철소 운영의 중요한 기초가 되는 공정으로 취급되며, 이를 최적화하는 것이 제철산업의 경쟁력 강화에 필수적입니다. 또한, 이 공정에서 사용되는 에너지 효율성을 높이는 것은 환경적인 측면에서도 중요한 목표로 자리잡고 있습니다.

  • 3-2. AI 기술이 소결공정에 미칠 잠재적 영향

  • AI 기술의 도입은 소결공정의 혁신적인 변화 가능성을 열어줍니다. 데이터 기반의 의사결정과 자동화된 과정 관리를 통해 공정 최적화는 물론 데이터 분석을 통한 품질 관리가 용이해집니다. 예를 들어, 두산에너빌리티가 포항산업과학연구원(RIST)과의 협력을 통해 소결공정에 AI 기술을 적용하고자 하는 것은 이 같은 변화를 모색하는 노력의 일환입니다. AI는 소결 설비에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 기반으로 최적의 운전 조건을 제시함으로써 에너지 소비를 줄이고, 생산되는 소결광의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술적 발전은 결국 제철소의 생산성과 경쟁력을 높이는 주요한 요인으로 작용할 것입니다.

4. 두산에너빌리티와 RIST의 협력 모델

  • 4-1. 협력의 배경과 목적

  • 두산에너빌리티와 포항산업과학연구원(RIST)의 협력은 제철소 소결공정의 효율성을 높이고, AI 기술을 통한 품질 개선을 목표로 하고 있습니다. 이 협력 모델은 두산에너빌리티의 디지털 기술력과 RIST의 혁신적 연구개발 성과를 결합하여 현업의 필요를 충족시키고, 생산 공정을 최적화하는 방향으로 설계되었습니다. 특히, 제철소는 지속적인 생산성 향상을 위해 최신 기술 도입이 필수적이며, 소결공정은 제철 생산 라인의 핵심 역할을 하기 때문에 이를 자동화하고 최적화하는 것은 매우 중요한 과제로 자리 잡고 있습니다.

  • 4-2. AI 운전 적용성을 위한 데이터 분석 계획

  • 두산에너빌리티는 RIST와 협력하여 포스코 제철소 내 소결 설비에서 발생하는 데이터를 분석할 계획입니다. 이 분석의 주목적은 AI 기술을 적용할 기초 자료를 수집하여, 소결공정의 실시간 데이터에 대한 인사이트를 도출하고, 이를 통해 AI 운전체계를 구축하는 것입니다. 데이터 분석 과정에서 고급 통계 기법과 머신러닝 모델이 적용되어, 최적의 운영 조건을 실시간으로 파악하여 에너지 효율을 극대화하고 소결광의 품질을 높이는 변화를 도모할 것입니다.

  • 4-3. 기대되는 성과와 변화를 위한 로드맵

  • 이번 협력을 통해 두산에너빌리티와 RIST는 단기적으로는 소결공정의 데이터 분석을 마무리하고, AI 운전 시스템을 구축할 계획입니다. 중장기적으로는 생산 공정 전체에 AI 기술을 접목하여 생산성을 높이고, 인적 자원의 오류를 최소화하며, 지속 가능한 발전을 이루기 위한 기반을 확립할 것입니다. 특히, 에너지 효율의 향상과 제품 품질 개선이 동시에 이루어질 것으로 기대되며, 이는 제철소의 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용하게 될 것입니다.

5. 향후 기대되는 성과와 기술 방향

  • 5-1. 서비스 및 품질 향상에 대한 기대

  • 두산에너빌리티와 포항산업과학연구원(RIST)의 협력이 가져올 서비스 및 품질 향상에 대한 기대는 매우 높습니다. AI 기술이 소결공정에 적용됨으로써, 제철소는 생산 과정에서 발생할 수 있는 비효율성을 줄이고, 최종 제품의 품질을 현저하게 개선할 수 있을 것입니다. 일반적으로 소결광의 품질은 철강 생산의 기초가 되며, 이는 최종 생산물의 강도와 내구성에 직접적인 영향을 미칩니다. 두산에너빌리티는 AI 기반의 데이터 분석을 통해 소결공정에서의 수많은 변수들을 면밀히 모니터링하고 최적화할 수 있으며, 이를 통해 생산 효율성을 극대화할 수 있을 것입니다.

  • 또한, AI 기술을 활용한 예측 진단 솔루션은 생산 공정에서의 불량률을 감소시키는 데 큰 역할을 할 것입니다. 이를 통해 제철소는 지속적인 품질 개선을 이루며 고객 신뢰를 높일 수 있습니다. 송용진 두산에너빌리티 전략혁신부문장은 “이번 계약으로 검증된 두산의 디지털 기술력과 RIST의 혁신적인 연구개발성이 결합되어 소결 설비에서 사용되는 에너지 효율과 생산품의 품질이 향상될 것”이라고 언급하였습니다.

  • 결국, 이러한 서비스 및 품질 향상은 제철소의 경쟁력을 향상시키고, 새로운 고객을 유치하는 데 기여할 것입니다. 이는 단순히 생산 효율성이 향상되는 것에 그치지 않고, 기업 전체의 지속 가능성을 높이고, 환경적인 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

  • 5-2. 제철소의 지속 가능한 발전 방향

  • 제철소의 지속 가능한 발전 방향은 현대 철강 산업에서 매우 중요한 주제입니다. 현재 많은 제철소들이 환경 문제와 자원 고갈에 대한 해결책을 모색하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 AI 기술은 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 두산에너빌리티와 RIST의 협력은 제철소가 환경적 영향을 최소화하면서도 생산성을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다.

  • AI 기술의 도입은 에너지 효율성을 증가시키고, 탄소 배출을 감소시키는 데 기여할 것입니다. 예를 들어, AI 알고리즘을 통해 소결공정의 에너지를 최적화함으로써, 필요 이상의 에너지를 소비하기보다는 가장 효율적인 생산 방식을 선택할 수 있게 됩니다. 이는 신규 고객 유치 뿐만 아니라, 기존 고객들의 지속적인 신뢰를 구축하는 데도 기여할 것입니다.

  • 또한, 지속 가능한 발전 방향에 있어 경제성과 사회적 책임을 고려하는 것은 필수적입니다. 두산에너빌리티의 AI 기술은 제철소가 생산성과 환경적 지속 가능성을 동시에 추구할 수 있도록 지원함으로써, 각 기업의 사회적 가치를 높이는 데 기여할 것입니다. 이러한 방향은 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치고, 향후 제철업계의 혁신 전략에 중요한 기준이 될 것입니다.

결론

  • 두산에너빌리티와 RIST의 협력은 제철소 생산 공정에 AI 기술을 도입함으로써 혁신적인 변화를 기대하게 합니다. 본 프로젝트는 제철소의 생산 효율성과 품질 개선을 동시에 달성할 수 있는 좋은 기회를 제공하며, 이는 넓은 범위에서 철강 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것입니다. 특히, AI 기술이 활성화됨에 따라 제철소는 매 순간 변화하는 생산 환경에 적응하고, 자원을 보다 효과적으로 활용하여 높은 품질의 제품을 지속적으로 생산할 수 있는 기반을 마련할 것으로 보입니다.

  • 향후 AI 기술의 발전에 따라 이러한 성과는 더욱 가속화될 것으로 예상되며, 제철소는 지속 가능한 생산 체계로 나아가는 길에 중요한 디딤돌이 될 것입니다. 이러한 변화는 단순히 기술적 혁신에 그치지 않고, 환경 적응과 사회적 책임을 고려한 지속 가능한 기업 모델로 자리 잡게 될 것입니다. 결국 두산에너빌리티와 RIST의 협력은 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치는 새로운 혁신 사례로서 기억될 것입니다.

용어집

  • 소결공정 [공정]: 소결공정은 금속 가루를 열과 압력으로 결합하여 덩어리로 만드는 과정으로, 제철소에서 효율적인 쇳물 생산에 필수적입니다.
  • AI 기술 [기술]: 인공지능(AI) 기술은 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 최적의 의사결정을 지원하는 혁신적인 기술 요소입니다.
  • 디지털 기술 [기술]: 디지털 기술은 정보의 수집, 처리, 분석 및 전송을 가능하게 하는 기술로, 공정 혁신과 최적화를 위한 기초가 됩니다.
  • 데이터 분석 [기술]: 데이터 분석은 수집된 데이터를 체계적으로 분석하여 인사이트를 도출하고 의사결정에 기여하는 과정입니다.
  • 환경 규제 [법규]: 환경 규제는 기업이 환경 보호를 위해 준수해야 하는 법적 기준으로, 제철소의 생산 방식에 큰 영향을 미치는 요소입니다.
  • 전력 소비 최적화 [성능]: 전력 소비 최적화는 공정에서 필요한 에너지를 최소화하여 효율성을 극대화하는 전략적 접근입니다.
  • 품질 관리 [관리]: 품질 관리는 제품이나 서비스의 품질을 유지하고 개선하기 위한 관리적 과정으로, 제철소 운영에 필수적입니다.
  • 산업 혁신 [경향]: 산업 혁신은 새로운 기술이나 방법을 도입하여 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하는 방향으로의 변화를 의미합니다.

출처 문서