포항 철강산업의 AI 전환, 구체화 단계 진입
포항 철강산업이 인공지능(AI) 기반의 제조 최적화, 즉 제조 AX 전환에 본격적으로 나서고 있다. 포항테크노파크 경북AI혁신본부가 지난 7월 21일 개최한 '철강 금속 제조공정 AX를 위한 AI 기반 생산 최적화 솔루션 실증 확산지원 사업' 보고회는 그 신호탄이다. 이 사업에는 임팩티브AI, 앰버로드, 포인드 같은 AI 솔루션 기업과 동국산업, 디케이동신, 디케이씨, 한금, 아주스틸 등 포항의 주요 철강·소재 제조사들이 함께 참여하고 있다.
실증 내용을 보면 원자재 및 수요예측 기반 재고관리 최적화, 제조공정 원료 투입 및 에너지 절감 최적화, 철강 제품 표면 결함 품질관리, 현장 안전관리 등 제조 현장의 핵심 과제들을 데이터 기반으로 해결하는 구조다. 단순한 파일럿 수준을 벗어나 실제 공정에서 성과를 검증하려는 단계로 진행 중이다.
데이터화된 장인의 노하우가 경쟁력이 되는 시대
제조 AX의 핵심은 수십 년의 산업 노하우와 기계장비·숙련공의 상호작용에서 나오는 암묵적 지식(암묵지)을 데이터로 변환하는 데 있다. 포항테크노파크 송경창 원장은 "제조 AX를 실현하기 위해서는 AI 솔루션 기업이 필수적"이라며 지난해 말 설립한 경북AX랩을 통해 AI 전환을 위한 교육과 공감대 형성, 공급기업 육성에 나서고 있다고 밝혔다.
현장의 복잡한 공정을 이해하지 못하는 일반 IT기업의 AI 솔루션으로는 한계가 있다는 평가가 지배적이다. 앰버로드의 임언호 대표는 포스코 제강부와 품질기술부에서 10년간 근무하며 소재 품질을 관리한 전문가다. 포스코 벤처TF팀장 경력을 바탕으로 창업한 지 3년 만에 데이터 전문가 22명 규모로 성장시켰다. 그는 "포스코에서 일반 IT기업의 AI 솔루션에 한계를 느껴 직접 창업하게 됐다"고 설명했다. 산업 현장의 깊이 있는 이해와 기술의 결합이 얼마나 중요한지를 보여주는 사례다.
성공 가능성과 위험 요소 동시에 존재
제조 AX 전환의 난이도는 국제적으로도 매우 높다. 임 대표는 "산업현장의 AX 전환은 국제적으로도 70% 이상이 실패할 정도로 어려운 과제"라고 진단했다. 그럼에도 불구하고 포항의 사례들이 주목받는 이유는 구체적인 성과 목표를 제시하고 있기 때문이다.
앰버로드가 관여하는 실증 과제를 보면, 동국산업의 열처리 공정(HTL)과 디케이동신의 착색도장 공정(CCL)에서 최적 운전조건을 AI로 도출해 에너지(LNG) 사용량 3% 이상 절감을 목표로 하고 있다. 임 대표는 "과제가 성공하면 2개 기업의 실증 공정에서만 연간 총 4억원을 절감할 수 있다"며 "사업 투자비를 1년 만에 회수할 수 있는 ROI가 가능하다"고 강조했다.
결론
포항의 제조 AX 전환은 대한민국 철강산업의 재도약을 위한 선택이자 필수다. 경북AX랩을 중심으로 한 교육 체계 구축, 현장 경험을 갖춘 AI 기업 육성, 수요기업과의 실증 사업 추진이 선순환하고 있다. 다만 국제적 실패율이 70% 이상인 만큼 단기 성과 창출과 지속적인 생태계 확장이 동시에 진행되어야 한다.
지금 시작할 수 있는 다음 단계는:
- 포항 지역 중소 철강·소재 제조사: 경북AX랩의 교육 프로그램 참여로 AI 솔루션 도입 가능성 검토
- AI 솔루션 기업: 현장 경험 많은 전문가 영입을 통해 산업별 맞춤형 솔루션 개발 역량 강화
- 정책 부서: 1차·2차 실증 성공 사례의 표본화·확산 모델 개발로 지역 산업으로의 수평 확대 전략 수립
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