현대제철이 날씨 빅데이터를 활용해 철강제품의 결로를 막는다.

현대제철은 ‘공장 내 철강제품의 결로발생 예측모형 개발'을 위해 기상청과 함께 진행한 ‘2020 날씨 빅데이터 콘테스트’에서 얻은 다양한 아이디어를 하반기 철강제품 품질 향상에 적용한다고 27일 밝혔다.

▲ 제품 창고에서 출고 대기 중인 냉연제품.


결로는 대기의 온도가 이슬점 이하로 떨어져 철강재 표면에 물방울이 맺히는 현상으로 철강제품에 녹 또는 얼룩을 만드는데 이는 품질 불량으로 이어질 수 있다.

정확한 결로 예보시스템을 활용해 결로를 사전에 막아 잠재적 품질손실 위험을 줄이는 것은 철강업계의 큰 과제 중 하나로 꼽힌다.

현대제철은 이번 아이디어 공모전을 통해 머신러닝 기법을 활용해 결로 위험지수를 산출하는 개선모델, 내외부 상황을 효율적으로 확인할 수 있는 모니터링시스템 등의 새로운 아이디어를 발굴했다.

현대제철은 우수 아이디어를 바탕으로 다양한 결로 예측모델을 개발했는데 이 가운데 적용가능한 예측모델을 선정해 추가 개선 작업을 거친 뒤 하반기부터 실제 적용하기로 했다.

새로 적용될 결로 예보시스템은 온도와 습도 등 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤 코일 제품과 공장 내부의 온도와 습도를 예측한다. 이를 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.

현대제철은 우수한 아이디어를 낸 참가팀에게 상장과 상금을 주고 입사 지원 때 가산점을 부여하기로 했다.

현대제철 관계자는 “예상보다 훨씬 많은 팀이 지원했고 이에 따라 실무에 활용할 수 있는 수준 높은 데이터분석 및 예측모형을 확보할 수 있게 됐다”며 “철강산업에 특화한 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질향상에 기여하겠다”고 말했다.

현대제철과 기상청이 함께 진행한 ‘2020 날씨 빅데이터 콘테스트’에는 모두 331팀이 참가해 10개 팀이 최종 본선에 올랐고 최종적으로 6개 팀이 상을 받았다. [비즈니스포스트 이한재 기자]