포항이 전통 철강산업의 한계를 극복하고 인공지능 전환(AX)을 달성하기 위해 철강 하공정 중심의 제조데이터 수집·정제와 공통 학습데이터셋 구축에 본격적으로 나선다.
포항테크노파크(원장 송경창·이하 포항TP) 경북AI혁신본부는 지난 21일 포항TP 본부동 다목적실에서 '2026년 철강 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업 착수보고회'를 열고 사업의 추진 방향과 세부 계획을 공유했다고 22일 밝혔다.
이번 사업은 단순한 AI 기술 도입을 넘어, 철강 제조 현장의 실제 데이터를 모아 공통 학습데이터셋으로 표준화하고, 이를 바탕으로 현장에서 체감 가능한 4대 핵심 AI 솔루션(원자재·수요예측 기반 재고 관리, 제조공정 원료 투입 및 에너지 절감, 표면 결함 품질 관리, 현장 안전관리)을 실증 및 고도화하는 데 초점을 맞춘다.
주요 실증분야는 재고 최적화(원자재 및 수요 예측 기반 재고관리 최적화), 에너지 절감(제조공정 원료 투입 및 에너지 소비 최적화), 품질 관리(AI 비전 기반 철강제품 표면 결함 탐지 및 품질관리), 안전 관리(AI 기반 철강산업 작업 현장 위험 감지 및 안전관리) 등이다. 이를 통해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 것은 물론, 에너지 절감과 산업안전 수준을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다.
이번 착수보고회에서는 지역의 대표적인 AI 공급기업인 임팩티브AI, 앰버로드, 포인드가 각사의 기술력을 기반으로 한 세부 수행계획과 기대성과를 발표했다. 임팩티브AI는 AI 기반 예측 기술을 바탕으로 원자재 가격 및 수요 예측, 재고 최적화 솔루션을 전문적으로 제공하는 기업이다.
또 포인드는 AI 딥러닝 비전 검사 및 지능형 관제 기술을 활용해 철강 표면 결함 검출과 품질 관리 자동화를 구현하는 기업이다. 또 현장 데이터를 기반으로 제조 공정 운영 최적화와 비용 절감을 이끄는 AI 기반 스마트 제조 전문 기업 앰버로드는 특히 이번 과제에서 작업자 노하우를 AI 자산화하는 실증에 주력할 계획이다.
포항은 대한민국 철강산업의 핵심 거점이지만, 최근 글로벌 원자재 가격 변동성 확대, 에너지 비용 증가, 엄격해지는 품질 관리 및 산업 안전기준 등 심각한 중첩 악재에 직면해 있다. 특히 설비·원료·온도·에너지 등 변수가 다양한 철강 하공정은 생산성과 원가에 결정적인 영향을 미침에도 불구하고, 현장 데이터가 파편화돼 있어 효율적인 관리에 어려움을 겪어왔다.
이에 따라 포항 제조 현장에서 AI 솔루션을 적극 실증하고 적용하는 것은 단순한 기술 도입을 넘어선다. 하공정 데이터를 축적·학습시켜 공정 효율을 높이고, 원가를 절감하며, 제품 품질 및 현장 안전 수준을 획기적으로 올림으로써 포항 철강산업 전반의 본원적 경쟁력을 회복하고 지속 가능한 성장 동력을 확보하기 위해 필수적이다.
송경창 포항TP 원장은 “이번 착수보고회는 지역 AI기업의 기술을 철강 제조현장에 본격적으로 적용하기 위한 출발점”이라며 “수요기업과 공급기업 간 긴밀한 협력을 통해 현장에서 체감할 수 있는 실질적인 AI 전환 성과를 창출하겠다”고 밝혔다.
포항=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
