사용 후 배터리로부터 블랙매스를 회수하는 감소프트의 솔루션은 회수 공정에서의 급격한 전력 사용변화가 발생할 시 이를 미세 조절하며, 전력 사용에 대한 정확한 진단을 하고 있다.(사진=업체 제공)



철강산업의 탄소 감축 과제에 AI가 해법을 제시했다.

㈜감소프트는 ㈜솔위드와 함께 ‘시계열 분석 기반 탄소배출량 예측·제어 플랫폼’을 개발해 ㈜화진철강에 실증하여, 에너지 사용량 7%, 탄소배출 5%, 생산단가 3%를 각각 절감하는 성과를 달성했다.
이러한 성과는 경상북도와 포항 백경릴게임 시, (재)포항테크노파크 경북디지털혁신본부가 수행한 ‘수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업(’24~‘25)’의 결과다.
감소프트는 공급기업으로 참여해 현장 실증을 이끌었다.
화진철강은 포항을 대표하는 철근 및 봉강 제조기업으로, 전력·열·압축공기 등 에너지 사용량이 많고 설비별 부하 변동이 심했다. 기존에는 설비별 에 검증완료릴게임 너지 데이터를 통합적으로 관리하기 어려워 불필요한 전력 소비와 탄소배출이 반복되는 한계가 있었다.
이에 감소프트는 LSTM·ARIMA 기반 시계열 예측 모델을 도입해 전력 사용 패턴을 실시간으로 분석하고, 기상조건·역률·부하율 등 외부 요인을 반영한 탄소배출량 예측 알고리즘을 구축했다. AI는 각 설비의 운전 데이터를 1분 단위로 수집·학 모바일바다이야기 습하며, 시간대별·설비별 최적 운전값을 스스로 계산한다. 이를 기반으로 PID 제어기법(비례–적분–미분 제어)을 적용하여 과부하를 방지하고 에너지 낭비를 최소화했다.
또한 설비별 3D 디지털 트윈 모델과 연동되어, 작업자는 공장의 에너지 사용량·가동률·탄소배출 추이를 한눈에 모니터링할 수 있다. AI가 이상 패턴을 감지하면 즉시 경보를 발 오션파라다이스릴게임 령해 설비 점검을 유도하며, 실제 운영 중 예측 정확도는 85% 이상을 기록했다.
㈜엔다이브를 대상으로 한 교차 실증을 통해 기술 확장성도 입증했다. 엔다이브는 ESS(에너지저장장치) 제조공장에 동일 플랫폼을 적용해 전력 사용량 예측과 탄소관리 기능을 통합 운영했다. 이차전지 원소재 데이터와 생산량 정보를 결합한 결과, 에너지 사용량 예측 야마토게임하기 정확도는 90%에 달했으며 품질 불량률은 12% 감소했다. 이는 철강 산업을 넘어 다양한 분야에서 AI 기반 탄소관리 기술의 상용화 가능성을 보여주는 사례로 평가된다.
감소프트 최성열 대표는 “AI가 에너지 흐름을 읽고 탄소를 제어하는 시대가 열렸다”며 “탄소중립 공정관리 기술을 철강·비철금속 산업 전반으로 확산해, 데이터 기반 지속가능 제조 생태계를 구축하겠다”고 말했다.
한편, 이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지역 주력 제조산업에 AI 융합기반을 조성하기 위해 추진 중인 ‘제조업 AI융합 기반 조성사업(’24~’26)’을 통해 경북 포항 철강산업 수요기업의 수요에 따라 AI 기술을 적용하여 실증한 사례로, AI가 지역 산업 경쟁력의 새로운 표준으로 자리 잡고 있음을 보여준다. 기자 [email protected]