제2회 AI‧BIG DATA 페스티벌 개최

오프라인 포럼에 앞서 지난 2월 15일부터 21일까지 7일간은 전체 임직원이 참여 가능한 온라인 콘퍼런스를 진행했다.

이번 오프라인 포럼에서는 ‘DX(Digital Transformation) 추진을 위한 문화 및 인프라’를 주제로 한 고려대학교 이준호 교수의 특별강연도 있었다.

회사는 이번 페스티벌을 통해 최우수 4건, 우수 10건, 장려 20건의 과제를 도출했다고 밝혔다.

최우수 과제 중 하나로 선정된 ‘제강 공정 스케줄링 시스템 개발’ 과제는 공정 편성 최적화를 통해 제품 공정 시간 단축을 목표로 진행한 과제로 제강 조업의 제약조건 및 다양한 조건으로 구성한 모델링을 시스템에 적용했고, 시스템을 현장에 시범 적용해 본 결과 일부 공정 시간이 단축되는 것을 확인했다. 향후 조업 적용 테스트를 거쳐 해당 시스템을 현장에 적용할 예정이다.

이번 스마트 과제 중 ‘냉연 FH(Full Hard) 보류재¹⁾ 재질 예측을 통한 대체 지정 기준 최적화 모델’을 개발한 사례 또한 눈에 띄었다.

냉연 FH 보류재를 처리하기 위해서는 대체 규격 지정이 필요한데 기존 시스템은 시간이 오래 걸려 처리 기한을 맞추기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 제강에서부터 냉연 공정까지의 생산, 제품 재질 BIG DATA를 활용했고 그 결과 용도에 맞는 재질을 빠르게 예측할 수 있었다. 이를 토대로 보류재의 대체 규격 지정 가이던스를 제공하는 모델을 개발해 처리 기한을 맞추고 제품의 품질 편차 발생 리스크를 감소시켰다.

이 외에도 회사는 RPA(Robotic Process Automation)를 통해 단순하고 반복적인 사무 업무를 자동화해 업무 효율성을 향상시킨 사례와 함께 향후 RPA 활용 전략을 공유했다.

정비 분야에서도 딥러닝 기반 AI 모델을 개발해 활용하는 등 다양한 업무 분야에 AI와 BIG DATA를 접목해 성과를 내고 있다.

안동일 사장은 “스마트 팩토리는 우리가 직접 구축해야 하며 그러기 위해서는 우리의 현 업무 프로세스를 체계적이고 스마트한 베스트 프랙티스(Best Practice)로 바꿔가야 한다”며 “현재 진행하고 있는 스마트 과제 활동들이 업무 방식을 바꿔갈 것이고 이런 변화가 우리를 패스트 팔로워(Fast Follower)가 아닌 퍼스트 무버(First Mover)로 만들 것”이라고 말했다.

회사는 앞으로도 AI·BIG DATA 관련 직원 역량 강화와 동기 부여를 위한 활동들을 지속적으로 이어나갈 계획이다.