[现场报道]“告别刮钢水残渣引发的手腕疼痛” 与AI同行的浦项制铁“Kim部长们”[AI时代，工作岗位在改变]
全面引入基于AI的KR自动化系统
引入“Baijaeyul”等量化指标 提升质量与安全
庆北浦项浦项制铁浦项制铁厂第3炼钢工厂“预处理（KR）控制室”。钢厂特有的巨大轰鸣声与炽热的热浪不见踪影，取而代之的是数十台显示器填补了寂静，仿佛置身信息技术企业的管制中心。被分成四格的画面中，巨大的撇渣器（刮刀）正精细地刮除浮在钢水表面的渣滓——炉渣。这里曾是过去熟练工人在高炉前凭肉眼观察火焰并操纵操纵杆作业的现场。
在控制室的主控台上，人工智能（AI）正在对现场数据进行实时分析。控制画面上动态显示着转炉编号、钢水成分、预处理设备的位置与运行状态、撇渣器的移动轨迹等信息。
引入AI后，肩膀和手腕疼痛得到解放
作为炼钢工序起点的预处理工序，是去除从转炉出来的钢水中杂质，并调节决定质量关键的硫（S）成分的阶段，被称为“排渣”作业。看似简单，但在高温钢水前，一边调节钢包（盛钢水容器）的倾斜角度，一边只撇除炉渣，这项工作需要高度集中力。
炼钢部主任职员 Shin Seungmin 表示，引入AI之后，“肩膀轻松多了”。在此之前，每完成一项作业需要操作操纵杆400次以上，若当日产量大，手腕和肩膀就会发麻。
然而，自去年5月在第3炼钢工厂所有预处理设备上导入AI之后，Shin 主任不再需要只盯着操纵杆，而是可以全面把握整个工序的质量状况。他表示：“体力负担减轻后，我能够将精力投入到设备管理、挖掘系统改进创意等，为改善作业环境而进行的新工作上。”
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从“感觉”到“指标”…全球首创引入定量化“排渣率”
此次创新的核心在于将热成像摄像头与高精度角度数据进行组合应用。炼钢部代理 Kwon Ohyung 说明称：“在将高技能工人的经验自动化的过程中，通过摄像头识别炉渣分布，从而开始使用名为‘排渣率’的客观指标。”也就是说，在以往依赖熟练工人“感觉”进行炉渣清除的“排渣作业”中引入AI，建立了量化指标。通过实时汇总被清除炉渣的比例与铁（Fe）损失率数据，被评价为在传统的经验型作业中首次导入定量化尺度的案例。这也为根据钢种差异设置不同排渣率、精细管理质量奠定了基础。炉渣排渣时间也比以前缩短了约3%至5%。
在技术上最为棘手的“倾斜钢包”环节，也由AI来解决。要高效撇除炉渣，就必须适当倾斜钢包，但一旦角度偏差，钢水可能溢出并引发重大事故。为防止这一情况，浦项制铁构建了高分辨率摄像头与“重复判定算法”。一旦发现异常征兆，AI会自动停止动作，形成双重安全装置。
不是把人挤走，而是守护人的技术
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自去年起，国内制造业现场开始正式加快引入AI。随着AI自律制造系统的实现，“现场人员可能无处立足”的担忧也随之浮现。然而，浦项制铁通过将熟练人力的经验与AI相结合，展示了人机共存的可能性。这是基于这样一种认识：数据的收集与学习由AI负责，但创造这些数据的却是现场的熟练人员。
一线员工的角色并未消失，而是发生了变化。公司持续开展培训，让他们不再只是从事简单重复作业，而是成长为“自动化系统管理者”。作业人员从开发阶段开始就直接参与。
现场已经在积极推进蕴含高技能工人经验的系统交接。Kwon 代理表示：“我们向作业人员讲解预处理自动化系统的结构，并对紧急情况时如何处置等自动化系统管理者的角色进行培训”，“从开发完成之时起，我们就投入大量时间与精力，与开发人员一起编写作业人员使用手册。”
浦项制铁炼钢部部长 Yoon Jeonggyun 表示：“系统导入初期，由于无法完全实现作业人员细腻的操作方式，存在许多不足，但随着现场作业人员参加定期会议，我们最终打造出了具备与作业人员相似能力的自动化系统。”他补充说：“尽管机器人技术、预处理自动化等AI领域不断扩展，但为保障作业人员安全所做的努力同样重要。”
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