○ 러시아 철강사 Severstal은 인공지능을 활용한 생산 최적화 기술을 통해 자사의 주력 산세 공장 생산능력을 향상시켰다고 발표 (6.26.)
- 이 기술을 개발한 Severstal의 자회사 Severstal Digital은 '19.11월 연속산세라인 #3공장에서 사용하고 있던 디지털 제어 모델 'Adelina'를 개선, 심층 강화학습 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 인공지능 모델인 'Ruban'을 개발하여 추가 적용하였음
- 'Ruban'은 코일 길이, 너비, 두께, 강종 Grade 등 다양한 변수를 통해 산세라인의 디지털 트윈*을 구축하여 상황을 시뮬레이션하고 최선의 상황을 선택함
* 디지털트윈: 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것
- 이후 Severstal은 'Adelina'와 'Ruban'을 서로 병행하여 운영중임. 'Adelina'는 코일 산세 속도를 제어하고, 'Ruban'은 최적의 결과를 얻기 위해 모든 변화에 즉각 반응해 라인 속도를 조정함
- Severstal에 따르면, 이 두 모델을 병행 사용함으로써 매 초마다 생산 라인 속도를 조정하고, 예기치 않은 상황에 즉시 대응함으로써 생산 프로세스를 보다 유연하고 안전하게 운영할 수 있음
- Severstal Russian Steel 부문의 CEO인 Evgeny Vinogradov는 "Adelina 모델은 '19.11월 성능 개선 이후 생산성이 5% 이상 향상되었으며, 그 결과 '20.3월에는 13만톤이 넘는 기록적인 양의 산세 코일을 생산했다('19년 월 평균 생산량은 11만4500톤)"고 설명
- 아울러 "'Ruban' 모델 도입 후 생산성이 추가로 1.5 % 더 높아지면서, 두 기술 동시 사용으로 매년 8만톤 이상을 추가로 생산할 수 있게 됐다"고 언급
○ 기계학습 모델이 야금 분야에서 발전함에 따라 향후 타 공장에도 확대 적용 가능할 것으로 기대
- Severstal Digital CEO인 Boris Voskresensky는 "강화학습(reinforcement learning)**을 활용해 생산 라인을 제어하는 것은 Cherepovets 제철소의 이번 인공지능 프로젝트가
러시아 내 첫 사례"라며,
- "인공지능 도입을 통해 생산 라인의 성능을 향상시키는 것은 야금 산업에서 데이터 중심의 미래 접근 방식을 보여준 것"이라고 설명
** 강화학습: 컴퓨터가 주어진 데이터를 받아들여 최적의 행동(action)을 선택하는 학습 방법