[논문]열간압연공정 에너지 사용 모델 기술개발

홍종희; 이진희; 신기훈; 김성주

열간압연공정 에너지 사용 모델 기술개발
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홍종희 (포항산업과학연구원) , 이진희 (포항산업과학연구원) , 신기훈 (퍼즐데이터) , 김성주 (포항산업과학연구원)

본 논문에서는 열간압연 공정에 있어 효율적인 제품 생산 스케줄링에 필수적인 제품단위 에너지 사용 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델은 시스템 자원을 효율적 혹은 최소화하여 사용하여 실시간 처리량을 최대화함으로써 생산 예정 리스트로부터의 예측 작업 수행시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안된 기법은 다변량 선형 모델 방식으로 구성됨으로써 인공 지능 혹은 신경망 학습 방식에 비교하여 그 처리 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 서두에서 대상 응용처인 철강 산업과 열간 압연 공정 및 에너지 스케줄링에 대하여 간략히 언급한 후 본문에서 모델링을 위한 사전 데이터 수집, 모델링 기법을 자세히 설명하고 결론에서 모델의 정확도 성능을 최신 신경망 기법과 비교하여 검증하였다.

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문제 정의

본 논문에서 제안하고 있는 기술은 상기 언급한 온실 가스 배출 저감을 이루기 위한 간접적인 에너지 사용 효율화 기술 개발에 해당된다. 보다 구체적으로는 열간 압연 공정에 있어 압연 소재 생산단위 집합체인 롤 단위(Roll Unit)의 일별 구성에 있어 적절한 생산배치를 통한 예측 가능한 효율화를 이루고자 하였다. 즉, 생산 예정 항목으로부터 전체 생산에 사용되는 에너지를 예측하고 이를 생산 시간 단위로 에너지 소비와 단가 기준에 따라 적절히 배치함으로써 공급된 전력 에너지를 사용함에 있어 보다 효율적으로 에너지 자원을 분배하여 공장 단위 에너지 사용을 정량화하고 생산 에너지 비용을 절감할 수 있도록 하였다.
열간 압연 공정에 있어 최종 제품 생산을 위하여 주요 공정 설비에 대한 에너지 계측 인프라를 구축하고 이에 대한 정합성을 검증하였다. 또한, 주요 설비에 대한 조업 데이터 및 공정 내 제품 흐름 데이터를 공정 제어 시스템으로부터 획득하여 사용된 에너지 데이터와 조업 데이터를 연동하여 분석할 수 있도록 하였다.

제안 방법

열간 압연 공정에 있어 최종 제품 생산을 위하여 주요 공정 설비에 대한 에너지 계측 인프라를 구축하고 이에 대한 정합성을 검증하였다. 또한, 주요 설비에 대한 조업 데이터 및 공정 내 제품 흐름 데이터를 공정 제어 시스템으로부터 획득하여 사용된 에너지 데이터와 조업 데이터를 연동하여 분석할 수 있도록 하였다.
본 논문에서 제안된 열간 압연 생산 제품에 있어 에너지 모델링 기법은 최초 주문 시 발생되는 생산 예정 항목을 입력으로, 이전 생산 실적 기반으로 본 논문 기술로 수립된 제품 모델을 활용하여 열간 압연 제품 생산에 필요한 에너지를 예측할 수 있게 된다.
상관분석 등을 통하여 선정된 대표 특징점에 대하여 공정 중 변경될 수 있는 요소인 히터 사용 여부에 대하여 선택적 요소를 적용하고 제품 관리 번호를 특징점으로 추가하였으며 모델 수립 후 모델 예측 성능 평가를 위하여 통계적 결정 계수인 r2 값을 사용하고 별도의 정확도를 다음과 같이 정의하였다.
생산 제품 단위 에너지 사용 모델링을 위하여 구축된 계측 인프라 및 조업 정보로부터 제품 종류별 에너지 모델에 관련된 특징점 후보군을 선택하였고 수집 시스템과 연계된 데이터베이스를 구축하고 장기간 데이터를 수집하였다. 이후 분석을 위하여 수집, 저장된 데이터에 대하여 이상치 제거를 수행한 후 제품 생산을 위하여 사용된 에너지 데이터와 각 특징점 후보군 간의 상관 분석 및 담당자 인터뷰를 통하여 대표 특징점을 결정하였다.
생산 제품 단위 에너지 사용 모델링을 위하여 구축된 계측 인프라 및 조업 정보로부터 제품 종류별 에너지 모델에 관련된 특징점 후보군을 선택하였고 수집 시스템과 연계된 데이터베이스를 구축하고 장기간 데이터를 수집하였다. 이후 분석을 위하여 수집, 저장된 데이터에 대하여 이상치 제거를 수행한 후 제품 생산을 위하여 사용된 에너지 데이터와 각 특징점 후보군 간의 상관 분석 및 담당자 인터뷰를 통하여 대표 특징점을 결정하였다.

데이터처리

29%의 성능을 보였다. 제안된 다변량 선형 모델의 타당성을 검증하기 위하여 비교 모델로써 최신 신경망 모델인 XGBoost (Extreme Gradient Boost) 모델을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 그 결과 정확도 평균이 XGBoost 기법의 성능은 97.

이론/모형

에너지 예측 모델은 수집 데이터 관측 및 분석을 통하여 종속 인자 y를 에너지 사용량으로 하고 대표 특징점을 모델 인자 x로 하는 다인자 선형 회귀 모델을 사용하였다.

성능/효과

제안된 다변량 선형 모델의 타당성을 검증하기 위하여 비교 모델로써 최신 신경망 모델인 XGBoost (Extreme Gradient Boost) 모델을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 그 결과 정확도 평균이 XGBoost 기법의 성능은 97.04%의 성능을 보여 제안된 다변량 선형 모델과 유사한 성능을 보였다.
열간 압연 공정에 있어 최종 생산 제품의 에너지 사용 모델의 예측 정확도는 수식 1의 정확도 기준으로 평가한 결과 평균 96.29%의 성능을 보였다. 제안된 다변량 선형 모델의 타당성을 검증하기 위하여 비교 모델로써 최신 신경망 모델인 XGBoost (Extreme Gradient Boost) 모델을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다.
보다 구체적으로는 열간 압연 공정에 있어 압연 소재 생산단위 집합체인 롤 단위(Roll Unit)의 일별 구성에 있어 적절한 생산배치를 통한 예측 가능한 효율화를 이루고자 하였다. 즉, 생산 예정 항목으로부터 전체 생산에 사용되는 에너지를 예측하고 이를 생산 시간 단위로 에너지 소비와 단가 기준에 따라 적절히 배치함으로써 공급된 전력 에너지를 사용함에 있어 보다 효율적으로 에너지 자원을 분배하여 공장 단위 에너지 사용을 정량화하고 생산 에너지 비용을 절감할 수 있도록 하였다.

후속연구

이러한 제품 생산 에너지 예측 및 이를 기반으로 하는 생산 스케줄링은 대규모 철강 산업에 있어 에너지 관점에서 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서 제안된 열간 압연 제품에 대한 에너지 사용 모델 기법은 향후 소비자로부터의 주문 생산에 대하여 소비되는 에너지를 미리 예측하여 스케줄링에 적용함으로써 에너지 사용 효율을 높이고 적재적소에 공급될 수 있도록 할 수 있으며 이는 에너지 사용량을 저감함으로써 친환경적인 측면에서도 상당한 효과를 가져올 수 잇을 것이다.
본 논문에서 제안하고 있는 기술은 상기 언급한 온실 가스 배출 저감을 이루기 위한 간접적인 에너지 사용 효율화 기술 개발에 해당된다. 보다 구체적으로는 열간 압연 공정에 있어 압연 소재 생산단위 집합체인 롤 단위(Roll Unit)의 일별 구성에 있어 적절한 생산배치를 통한 예측 가능한 효율화를 이루고자 하였다.

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