AI가 불량 먼저 잡고, 제품 출하 순서까지 정한다…

포스코 포항제철소(소장 박남식)가 AI를 활용해 품질 관리와 물류 효율, 현장 안전을 동시에 높이고 있다.

현장 직원들이 직접 프로그램을 개발해 품질 이상 제품을 조기에 선별하고, 제품 출하 순서까지 최적화하는 등 현장 주도형 스마트 혁신이 속도를 내고 있다.

포항제철소는 최근 현장 직원들을 대상으로 ‘바이브코딩’을 도입했다.

바이브코딩은 복잡한 프로그래밍 언어를 직접 작성하지 않아도 AI와 자연어로 대화하며 필요한 프로그램이나 분석 도구를 구현하는 방식이다.

대표 사례는 품질 결함 조기 선별과 재검사 최적화 프로그램이다. 기존에는 후속 공정에서 불량이 발견될 경우 관련 제품을 일일이 추적해 검사 장소로 되돌려야 했다.

이 과정에서 불필요한 물류 부담이 발생할 뿐만 아니라, 품질 결함 제품이 다음 공정으로 넘어가는 것을 완벽히 차단하기가 어려웠다.

이를 개선하고자 직원들이 직접 바이브코딩으로 생산·품질 데이터를 분석하고, 불량 가능성이 있는 제품을 조기에 판단하는 시스템을 개발했다.

덕분에 이상 가능성이 있는 제품만 선별적으로 재검사할 수 있게 됐으며, 불필요한 이동을 줄이고 품질 문제를 조기에 차단하는 효과를 거뒀다.

제품 출하 과정의 물류 효율성도 한층 더 고도화했다. 주로 자동차 부품 등의 소재로 쓰이는 코일 모양의 선재 제품은 창고에 최대 3단으로 적치된다.

아래층 제품을 출하할 때 위층 제품을 먼저 이동시켜야 하는 물리적 제약이 있는 만큼, 크레인의 이동 동선을 최적화해 순환 속도를 극대화하는 것이 물류 경쟁력의 핵심이었다.

이에 현장 직원들은 창고 내 크레인의 최적 동선을 찾아주는 프로그램을 구현했다. 통상 6개월가량 걸릴 것으로 예상됐던 프로젝트였으나,

직원들이 코딩 장벽 없이 직접 개발에 참여하면서 단 6주 만에 완료됐다. 이에 따라 하루 출고 능력도 약 12.5% 향상됐다.

AI는 물류 안전관리 분야에도 확대 적용되고 있다. 포항제철소는 물류·출하·철도 건널목 등 주요 거점 54개소에 AI CCTV 200대를 구축했다.

AI CCTV는 제철소 현장 곳곳에서 발생할 수 있는 ▲크레인 작업 이상 ▲철강 슬래브 경로 이탈 ▲철도 건널목 충돌 위험 등을 실시간으로 감지해 담당자에게 즉시 전송한다.

이로써 현장 전역의 안전 상태를 빈틈없이 확인하며 위험 요인에 선제적으로 대응하고 있다.

포항제철소 공정품질담당 부소장은 “이번 개선은 현장 직원들이 AI를 활용해 일하는 방식을 혁신한 사례”라며

“앞으로도 현장의 목소리와 아이디어가 기술로 실현될 수 있도록 조직문화를 조성하여 더 안전하고 효율적인 물류 현장을 만들어가겠다”고 말했다.

한편, 포스코는 상생 협력과 지역 인재 육성에도 적극 나서고 있다.

중소기업의 제조 AI 전환을 돕는 ‘상생형 스마트공장 구축 지원사업’을 추진하고 있으며,지역 청년을 위한 직무 교육 프로그램을 통해 스마트 제조 기술 인재 양성에도 힘쓸 계획이다.