制造 / 钢铁
浦项制铁DX：钢卷卸载与天车控制
- 企业
- 浦项制铁DX
- 国家
- 韩国
- 实施阶段
- 有限运营
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
在工业现场，因为可能影响生产或带来安全与保密问题，采集现场数据、测试AI模型都受到限制。设备和传感器受惯性、加速度、噪声等物理环境的影响很大。用天车处理尺寸和包装形式各不相同的非标准化产品尤其困难。
使用的技术与数据
浦项制铁DX开发了把现实工厂原样复现到虚拟环境中的AI模型。公司表示，已建立在投入现场之前完成AI训练与验证的物理AI开发体系。公司把实际现场会遇到的条件放进虚拟空间，运行多轮仿真，让AI学习设备的最优动作。仿真基于NVIDIA Omniverse平台的Isaac Sim实现。公司还在板桥办公楼建了专门的光学实验室，人为营造与真实现场相近的照度、温度和运动，用来测试传感器响应以及不同规格下的精度。在这里验证过的传感器数据会再次反馈到AI仿真中，缩小虚拟与真实现场的差距。
成果
浦项制铁DX率先把物理AI应用于搬运非标准化产品的天车。今年上半年，公司开发了把拖车运来的钢卷产品用天车卸载这一作业自动化的AI模型，并完成了虚拟试运行。公司表示正在把它应用到现场，并计划横向推广。公司称，预计虚拟环境仿真将大幅减少AI模型开发与现场落地所需的时间和成本。AI技术开发中心负责人尹一龙表示，公司以AI与IT、OT技术融合为基础，目标是让制造设备成为自主物理系统。
局限与待解问题
原文没有节省的时间或成本的数字，也没有卸载作业的成功率。钢卷卸载自动化被介绍为已完成虚拟试运行的阶段，现场推广仍处于计划状态。
来源
- 포스코DX, 산업현장에 특화한 ‘피지컬 AI’ 현장 적용 추진 , 포스코그룹 뉴스룸newsroom.posco.com, 查阅
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。