일본 철강업계의 AI 도입 현황과 주요 기업별 추진계획
일본 철강업계는 숙련기술자 감소, 설비 노후화, 에너지 비용 상승, 품질 고도화라는 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT), 로봇, 빅데이터를 적극 도입하고 있다. 과거에는 단순한 공정자동화가 중심이었다면, 최근에는 조업조건 최적화, 설비고장 예측, 품질판정, 생산계획 수립, 기술노하우 계승, 생성형 AI를 이용한 사무업무 혁신으로 적용 범위가 확대되고 있다.
일본 주요 철강사의 AI 도입 비교
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회사 |
주요 AI 도입
분야 |
현재 추진 내용 |
향후 계획 |
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일본제철 |
조업 최적화, 품질예측, 설비보전, 생산·물류계획 |
AI·IoT 기반 스마트제철소와 전사 데이터 플랫폼 구축 |
2030년까지 AI·로봇 활용 확대, 생산성 향상과 기술전승 |
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JFE스틸 |
고로·제강
조업지원, 설비 이상예측, 영상판정, 물류 |
방대한 조업데이터를 활용한 사이버·피지컬 시스템 구축 |
2025~2027년 DX를 핵심 경쟁전략으로 추진 |
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고베제강 |
용접 자동화, 품질관리, 설비진단, 안전관리 |
AI 영상인식, 사내 생성형
AI, 재해사례 검색시스템 도입 |
전사 생성형 AI 확대와
숙련작업 자동화 |
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다이도특수강 |
특수강 연구개발, 품질분석, 설비관리 |
연구자의 경험과 실험데이터를 AI로 형식지화 |
생성형 AI·지식 AI·데이터과학 전사 확대 |
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도쿄제철 |
전기로 조업, 품질·원가·납기관리, 설비
스마트화 |
IoT와 AI를 이용한
QCDF 개선 |
전기로 생산의 자동화·에너지
최적화 확대 |
1. 일본제철
일본제철은 일본 철강사 가운데 가장 광범위한 디지털 전환을 추진하고 있다. 생산공정에 AI와 IoT를 적용하여 조업 안정화, 품질 향상, 자동화, 설비
이상 조기발견을 추진하고 있으며, 수주부터 생산·출하까지
연결하는 통합 생산계획 플랫폼도 구축하고 있다.
특히 숙련기술자의 경험에 의존했던 고로, 제강, 압연 조업을 데이터화하고, 이를
AI가 분석해 작업자에게 최적 조업조건을 제안하는 방향으로 발전시키고 있다. 일본제철은 2030년 중장기 경영계획에서도 AI·로봇 등 첨단기술을 활용한 기술혁신과
생산성 향상을 핵심과제로 제시했다.
또한 계열사인 닛테츠솔루션즈를 통해 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 개발하고 있다. 앞으로는 설비 트러블 원인분석, 계약·영업업무, 기술문서
검색, 연구개발 지원까지 AI 적용이 확대될 가능성이 크다.
2. JFE스틸
JFE스틸은 오랫동안 축적된 고로·제강·압연 조업데이터를 활용한 ‘데이터 중심 제철소’를 추진하고 있다. 센서와 카메라로 실제 공정 상태를 수집하고, AI가 분석한 결과를 다시 조업에 반영하는 사이버·피지컬 시스템이
핵심이다.
주요 적용 분야는 설비고장 예측, 제품 표면결함 자동판정, 생산계획 최적화, 원료·제품
물류관리, 에너지 절감이다. 특히 사람이 직접 확인하기 어렵거나
위험한 고온설비와 대형 운반설비에 영상 AI와 원격감시 기술을 적용하고 있다.
JFE그룹은 2025~2027년
제8차 중기경영계획에서 DX를 사업경쟁력 강화의 핵심전략으로
규정했다. 2035년을 향해 조업데이터와 현장기술을 결합하고, 디지털
기술을 이해하는 현장형 DX 인재도 지속적으로 육성할 계획이다.
3. 고베제강
고베제강은 철강뿐 아니라 용접, 알루미늄, 기계, 건설기계 사업을 보유하고 있어 AI 적용 범위가 다양하다. 철강·금속
부문에서는 작업 자동화, 제품검사, 설비진단, 품질예측을 추진하고 있다.
대표적인 사례는 AI 영상인식과 실시간 제어를 결합한 난용접 공정
자동화이다. 숙련용접사의 움직임과 용접상태를 데이터화해 인력부족에 대응하는 기술이다. 또한 사내형 생성 AI를 도입하고,
과거 산업재해 사례를 검색하여 유사사고의 원인과 대책을 제시하는 전용 AI 시스템도 실용화했다. (Kobelco)
고베제강은 2025년도부터 생성형
AI 활용을 전사적으로 확대하고 있으며, 향후 설계·개발, 정비, 안전, 품질보증
분야에 특화된 AI 시스템을 순차적으로 구축할 계획이다. (Kobelco)
4. 다이도특수강
다이도특수강은 고합금강과 특수강 연구개발에 AI를 적극 활용하고 있다. 특수강은 원료배합, 용해, 정련, 열처리 조건에 따라 특성이 크게 달라지므로 연구자의 경험이 중요하다.
회사는 과거 시험데이터와 숙련 연구자의 판단기준을 AI로 형식지화하여, 경험이 적은 연구원도 합금설계와 공정조건 검토에 활용할 수 있도록 추진하고 있다. 2025년에는 경영기획부 산하에 DX 추진 프로젝트를 설치했으며, IoT·AI 확대, 생성형 AI,
지식 AI, 데이터과학, 클라우드 활용을 주요 DX 분야로 설정했다. (大同特殊鋼)
5. 도쿄제철
전기로 중심의 도쿄제철은 AI와
IoT를 활용해 품질·원가·납기·유연성, 즉 QCDF 경쟁력을
높이고 있다. 전기로 조업에서는 스크랩 성분과 장입조건, 전력사용량, 용강온도 등을 종합적으로 분석해 전력원단위와 조업시간을 줄이는 것이 중요하다.
도쿄제철은 생산설비의 스마트화와 기존 전산시스템의 현대화를 함께 추진하고 있다.
향후에는 스크랩 품질판정, 전기로 전력제어, 설비예지보전, 생산계획 최적화 분야에서 AI 활용이 더욱 확대될 것으로 예상된다. (도쿄스틸)
결론
1.일본 철강업계의 AI 도입은 단순한 인력절감보다 ‘숙련기술의 디지털 계승’에 더 큰 목적이 있다.
고로와 전기로, 제강, 압연, 용접공정은 공정변수가 많기 때문에 완전 무인화보다는 AI가 이상징후와
최적조건을 제안하고 작업자가 최종 판단하는 방식이 당분간 중심이 될 것이다.
앞으로 경쟁력을 좌우할 분야는
첫째 조업조건 자동최적화,
둘째 설비고장 예측,
셋째 영상 기반 품질검사,
넷째 에너지·탄소배출 최소화,
다섯째 생성형 AI를 이용한 기술문서와 숙련노하우의 계승이다.
결국 일본 철강사의 AI 전략은 설비 자동화와 기술자의 경험을 결합한 ‘지능형 제철소’ 구축으로 요약할 수 있다.
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