製造 / 鉄鋼
ポスコDX：鉄鋼コイルの荷下ろしとクレーン制御
- 企業
- ポスコDX
- 国
- 韓国
- 導入状況
- 限定運用
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業務課題
産業現場では、操業に支障を与えたり安全と保安の問題が生じたりするため、現場データを得てAIモデルを試すことに制約があった。設備とセンサーは、慣性、加速度、ノイズといった物理環境の影響を大きく受ける。大きさや梱包形態がまちまちな非定型の製品をクレーンで扱う作業は、とりわけ難しかった。
使った技術とデータ
ポスコDXは、現実の工場を仮想環境にそのまま再現したAIモデルを開発した。現場に入れる前にAIの学習と検証を行うフィジカルAIの開発体系を整えたと述べた。仮想空間に実際の現場で出会う条件を入れ、複数のシミュレーションを回して設備の最適な動きをAIに学ばせた。シミュレーションはNVIDIA Omniverseプラットフォームのアイザックシムで実装した。パンギョ社屋には専門の光学実験室も建てた。実際の現場に近い照度、温度、動きを人為的に作り、センサーの反応と仕様に応じた精度を試す空間である。ここで検証したセンサーデータを再びAIシミュレーションに反映し、仮想と実際の現場の差を縮めた。
成果
ポスコDXは、非定型の製品を運ぶクレーンにフィジカルAIをまず適用している。今年上半期には、トレーラーで運ばれてきたコイル製品をクレーンで荷下ろしする作業を自動化するAIモデルを開発し、仮想試運転まで終えた。同社はこれを現場に適用しながら水平展開を計画していると述べた。仮想環境のシミュレーションによって、AIモデルの開発と現場適用にかかる期間と費用を大きく減らせると期待していると述べた。ユン・イリョンAI技術開発センター長は、AIとIT、OT技術の融合を基に、製造設備の自律物理システム化を目標に据えると語った。
限界と残る課題
原文に、短縮された期間や費用、荷下ろし作業の成功率の数値はない。コイルの荷下ろし自動化は仮想試運転まで終えた段階として紹介されており、現場への展開は計画の状態である。
出典
- 포스코DX, 산업현장에 특화한 ‘피지컬 AI’ 현장 적용 추진 , 포스코그룹 뉴스룸newsroom.posco.com, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。