독일 Metallurgy 분야의 인공지능 도입현황과 향후 동향
독일은 전통적으로 철강, 특수강, 구리제련, 자동차용 금속소재와 금속가공기술이 발달한 국가다. 최근 독일 야금산업에서는 탄소중립과 함께 인공지능, 센서, 디지털 트윈, 머신러닝을 결합한 생산혁신이 중요한 과제로 떠오르고 있다.
과거의 자동화가 정해진 조건에 따라 설비를 움직이는 방식이었다면, 최근의 AI는 생산 데이터를 학습해 품질과 설비 상태를 예측하고 최적 조업조건을 작업자에게 제안하는 방향으로 발전하고 있다.
독일 주요 기업의 AI 도입현황
| 기업·기관 | 주요 분야 | AI 활용 내용 |
|---|---|---|
| 티센크루프스틸 | 제선·제강·압연 | 품질예측, 공정제어, 스마트센서, 설비 이상감지 |
| 잘츠기터 | 철강 연구·생산 | 금속조직 자동분석, 공정 최적화, 신강종 개발 |
| SHS·딜링거·자르슈탈 | 후판·봉강·스크랩 | 스크랩 등급 자동분류, 전기로 원료 최적화 |
| 아우루비스 | 구리·비철제련 | 원료배합, 물류예측, 공정제어, 재활용 원료 관리 |
| 연구기관·대학 | 금속재료 연구 | 디지털 트윈, 재료설계, 미세조직·물성예측 |
1. 티센크루프스틸의 스마트 제철소
티센크루프스틸은 독일 철강업계에서 디지털 전환을 가장 적극적으로 추진하는 기업 중 하나다. 제철소에 설치된 수십만 개의 센서로 온도, 압력, 판 두께, 표면 상태와 기계적 성질에 관한 데이터를 수집한다.
뒤스부르크 열간압연공장에서는 하루 10억 건 이상의 측정 데이터가 발생하며, 이 데이터를 분석해 판 두께 편차, 표면조도, 인장강도와 항복강도 등을 예측한다. AI의 목적은 작업자를 완전히 대체하는 것이 아니라 품질 이상과 공정변화를 조기에 발견해 작업자의 판단을 지원하는 데 있다.
도금강판 분야에서는 AI를 이용해 도장 및 표면결함을 판별하고, 향후에는 공정 전체를 연결한 디지털 트윈과 실시간 생산제어 기술을 확대할 계획이다.
2. 잘츠기터의 금속조직 분석 AI
잘츠기터그룹은 AI와 고급 데이터 분석기술을 금속조직 연구, 강종개발, 제강·압연·표면처리 공정에 활용하고 있다.
대표적인 사례가 자체 개발한 ‘Gefüge-Genie’, 즉 금속조직 분석 프로그램이다. 이 프로그램은 머신러닝으로 현미경 조직사진을 분석해 조직의 형태와 분포를 자동으로 판정한다. 반복적인 조직검사는 AI가 수행하고, 복잡하거나 새로운 조직은 연구자가 최종 판단하는 방식이다.
잘츠기터는 AI와 운영최적화 기법을 제강, 열간압연, 냉간압연, 도금공정에 확대하고 있다. 동시에 SALCOS 사업을 통해 기존 고로 중심 공정을 수소환원제철과 전기로로 전환하고 있어, 새로운 공정의 안정화에도 AI가 중요한 역할을 할 것으로 전망된다.
3. 자르슈탈·딜링거의 스크랩 판정 AI
SHS 산하의 자르슈탈과 딜링거는 스크랩 분류에 머신러닝을 적용하고 있다. 작업자가 육안으로 판정하던 철스크랩을 영상과 데이터를 이용해 E1, E3, E6 등의 등급으로 자동 분류하는 방식이다.
이 기술은 향후 전기로 사용 확대와 직접 연결된다. 독일 철강산업이 고로에서 수소환원설비와 전기로로 전환할수록 더 많은 철스크랩이 필요하며, 스크랩의 성분과 품질을 정확하게 판정해야 용강성분과 에너지 사용량을 안정적으로 관리할 수 있다.
SHS는 AI를 생산뿐 아니라 품질관리, 설비보전과 사내 업무에도 확대하고 있으며, 매년 디지털화에 상당한 금액을 투자하고 있다고 밝히고 있다.
4. 아우루비스의 비철제련 AI
독일 함부르크에 본사를 둔 아우루비스는 구리정광, 스크랩, 전자폐기물과 각종 복합 금속원료를 처리하는 대표적인 비철제련기업이다.
아우루비스는 원료계획과 제련설비 제어에 모델링과 AI를 적용해 왔다. 구리정광을 운반하는 선박의 도착시간을 머신러닝으로 예측하고, 복잡한 원료의 투입계획과 공정운영을 최적화하는 기술도 추진하고 있다. 이는 원료성분 변동이 큰 도시광산과 복합 스크랩 처리에서 특히 유용하다.
향후 전망
독일 야금산업의 AI 도입은 다음 세 방향으로 발전할 가능성이 크다.
첫째, 고로·전기로·정련·압연공정의 조업조건을 실시간으로 최적화하는 기술이다.
둘째, 현미경 조직과 표면결함, 스크랩 종류를 영상으로 자동 판정하는 기술이다.
셋째, 수소환원제철과 전기로 전환 과정에서 발생하는 새로운 조업데이터를 분석하는 디지털 트윈 기술이다.
특히 도시광산 분야에서는 AI와 휴대용 XRF, LIBS, 영상선별기를 결합해 스크랩의 형태와 성분을 동시에 판정하는 기술이 중요해질 것이다. 다만 실제 야금공정은 원료의 불균질성, 고온반응, 슬래그 조성, 내화물 상태 등 변수가 많기 때문에 완전 무인화보다는 AI가 분석하고 숙련기술자가 최종 판단하는 방식이 현실적이다.
결국 독일의 방향은 야금기술을 AI로 대체하는 것이 아니라, 오랜 기간 축적된 조업경험을 데이터화해 기술자의 판단능력을 강화하는 데 있다고 볼 수 있다.
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