직원 아이디어로 현업형 AI 에이전트 57건 발굴…생산·품질·설비관리 활용
도금 품질결함 원인부터 개선방안까지 AI가 분석…제종식 리더 대상

광양제철소(소장 고재윤)가 14일, 생성형 AI 기술 개발 우수사례를 공유하는 경진대회 결과를 발표했다.

광양제철소 EIC기술부는 지난해에 이어 올해에도 AI기반 일하는 방식의 혁신 전략을 확산하고자 직원들을 대상으로 생성형 AI 경진대회를 열었다.

이 경진대회를 통해 직원들은 현업 분야의 작업을 AI 기반 에이전트 시스템으로 구현하는 과제를 수행하고 우수사례를 다른 공정으로 확산시키는 동시에 직원들의 스마트 기술 역량도 향상시키고 있다.

이번 대회에서는 직원들이 직접 아이디어를 발굴하고 제안한 57건의 AI 에이전트 기술이 출품됐으며 치열한 경쟁을 펼쳤다. 출품된 기술들은 완성도와 창의성, 기대효과 등 전문부서의 심사를 거쳐 4가지 항목을 기준으로 심사가 이뤄졌다.
 

치열한 경쟁 끝에 대상의 영예는 ‘도금 품질결함 기술지원 에이전트'를 개발한 도금부 제종식 리더가 차지했다. 고객사로부터 품질 부적합 신고사항이 접수되면 AI에이전트가 과거 도금제품 결함 데이터를 자체 학습 및 분석하여 제품의 결함 원인과 개선 방안 제시 등 즉각적인 대책을 수립할 수 있도록 했다. 이를 통해 고객사의 불편사항에 즉시 대응하고 제품 품질수준을 한단계 끌어올릴 것으로 기대된다.

최우수상은 ‘원료설비 현장 암묵지 수집 에이전트’를 개발한 제선설비부 권도훈 대리와 ‘공정연계 데이터 분석용 AI에이전트’를 출품한 열연부 박태규 사원, 제강설비부 송영남 사원이 수상했다.

권도훈 대리의 ‘원료설비 현장 암묵지 수집 에이전트’는 그동안 진행된 설비관리 활동 중 직원들이 기록해왔던 개선 내용을 모두 디지털화시켜 한곳에 모아놓은 AI에이전트다. 

이를 통해 직원들이 관련 내용을 편리하게 검색 및 열람할 수 있도록 했으며, 저근속 직원들이 설비 관리방안을 즉시 학습할 수 있도록 해 선배 직원들의 노하우를 손쉽게 전수받을 수 있을 것으로 기대된다. 그동안의 설비 수리이력도 한눈에 파악할 수 있어 더욱 효율적인 설비관리를 가능케할 전망이다.

박태규 사원과 송영남 사원의 ‘공정연계 데이터 분석용 AI에이전트’는 공정 데이터 분석에 쓰이는 코딩을 AI 에이전트가 대신하도록 해 작업자가 보다 더 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 했다. 

그동안 코일이나 슬라브 생산량, 온도 및 중량 데이터 등 공정과 연계된 각종 데이터를 조회하고 분석하려면 SQL 언어를 활용한 코딩 작업이 필수적이었다. 이러한 코딩 작업 자체를 AI에이전트가 대체함으로서 코딩 지식 없이도 데이터 분석을 가능케 해 직원들의 생산성 제고 효과가 기대된다.

이와 함께 ▲기가스틸 제품의 품질 고도화를 위한 ‘AI기반 공정능력 진단 시스템(기가스틸 TFT 공종판 연구원)’ ▲적정재고 관리를 통한 원가절감에 기여할 수 있는 ‘AI기반 자재분석 시스템(생산기술부 최성운 대리)’ ▲설비관리 효율성 향상을 위한 ‘설비진동 데이터 AI 분석 시스템(설비기술부 김기현 과장)’ 이 우수상을 수상했다.

대상을 수상한 제종식 리더는 “품질 결함은 고객사와의 신뢰성에 직결되는 사안으로서 적시에 조치하는 것이 중요한데, 동료 직원들의 지원과 격려 덕분에 기대 이상의 성과를 낼 수 있어 기쁘다”며 "초심을 잃지 않고 꾸준한 스마트 기술개발과 확산을 통해 철강 경쟁력 강화 기여하겠다"고 수상 소감을 전했다.

한편, 광양제철소는 앞으로도 스마트 기술 관련 경진대회를 지속 추진하여 생산성 향상과 일하는 방식의 혁신을 정착시키기 위해 끊임없이 기술개발에 박차를 가할 예정이다.