포스코이앤씨, AI로 레미콘 품질 편차 잡았다… 전 과정 스마트화

[사진=포스코이앤씨]

포스코이앤씨가 건설 현장의 핵심 자재인 레미콘의 품질 편차 문제를 인공지능(AI) 기술로 해결할 새로운 품질관리 체계를 완성했다. 생산 단계부터 강도 예측까지 전 과정을 자동화한 'AI 기반 레미콘 품질예측 및 생산자동화 기술'을 개발하며 레미콘 품질관리 혁신에 속도를 내고 있다.

레미콘은 제조 과정에서 숙련도 차이, 기온·습도, 재료 특성 등 다양한 변수의 영향을 받기 때문에 법적 기준을 충족하더라도 매 배치(batch)마다 품질이 일정하게 유지되지 않는다는 점이 업계의 오랜 고민이었다. 특히 압축강도는 타설 후 28일이 지나야 정확한 측정이 가능해, 불확실성은 시공관리의 부담으로 이어졌다.

포스코이앤씨는 이 같은 문제를 해결하기 위해 AI 분석 기업과 협력해 레미콘 상태를 실시간 파악하고 자동으로 조정하는 기술을 구축했다. AI는 혼합 중인 레미콘의 영상을 분석해 반죽 상태를 판별하고, 기준 범위 내에서 배합 비율을 스스로 조정한다. 제조 과정에서 흔히 발생하는 '물비빔' 또는 '되기 편차' 문제를 사람이 눈으로 확인하거나 경험에 의존하지 않고도 기계가 즉각 보정하는 구조다.

여기에 압축강도 예측 기능도 도입했다. 기존처럼 한 달을 기다릴 필요 없이 AI가 배합 데이터와 혼합 상태를 분석해 강도 값을 미리 산출함으로써, 생산 초기 단계부터 품질 불확실성을 최소화할 수 있도록 했다. 레미콘 차량 내부에 남아 있는 물의 잔량을 자동 확인해 강도 저하 요인을 사전에 제거하는 기능도 포함됐다.

이 같은 기술은 건설 현장의 신뢰성과 안전성을 동시에 높이는 요소로 평가받으며 최근 스마트건설 관련 정부 행사에서 혁신상을 받았다. 산업계에서는 레미콘 품질 표준화와 현장 리스크 감소의 관점에서 의미 있는 변화라는 평가가 나온다.

포스코이앤씨는 AI 기반 예측·관리 기술을 레미콘 생산–운송–현장 반입·검사–시공·양생으로 이어지는 전 과정을 아우르는 스마트 품질관리 시스템으로 확장하고 있다. 이미 여러 공공기관과 민간 건설사들과 협력 체계를 구축해 기술 현장 적용을 확대하는 중이다.

또한 생산 정보를 디지털 형태로 확인하는 방식이 품질관리 지침에 반영될 수 있도록 관련 기관과 협력하고 있으며, 레미콘 운송 정보를 표준화된 품질관리 시스템과 연계하는 방안도 논의되고 있다. 현장의 투명한 데이터 기반 품질관리를 제도적으로 확립하기 위한 노력도 병행하고 있는 것이다.

포스코이앤씨 관계자는 "레미콘은 모든 구조물의 기초를 이루는 핵심 자재이기 때문에 생산 단계의 작은 편차도 안전성과 직결된다"며 "AI 기반 품질 예측 기술을 지속적으로 고도화해 보다 안정적이고 정밀한 품질관리 체계를 구축하겠다"고 말했다.

업계에서는 이번 기술 개발이 건설현장의 디지털 전환 흐름 속에서 레미콘 품질관리 방식을 크게 변화시키는 계기가 될 것으로 보고 있다. 생산자의 경험에 크게 의존해 온 기존 방식에서 벗어나, 데이터 기반의 자동화 시스템이 품질을 보증하는 구조로 넘어가고 있기 때문이다.

포스코이앤씨는 앞으로 플랫폼·서비스 영역까지 기술을 확장하며 AI 기반 스마트 품질관리 모델을 더욱 고도화할 계획이다.

[폴리뉴스 이상명 기자]