"28일 기다릴 필요 없다"…AI로 레미콘 압축강도 사전 예측

포스코이앤씨는 최근 콘크리트 품질관리의 디지털 트랜스포메이션에 성공했다. 인공지능(AI)을 활용해 레미콘의 품질을 예측하고 자동 생산하는 기술을 상용화 단계까지 끌어올리는 등 품질관리에 나섰다. 생산자 숙련도, 기온·습도, 재료 수분량, 운송 시간 등 변수로 인해 동일 배합임에도 강도 편차가 발생했던 기존 레미콘 품질관리 한계를 AI를 통해 뛰어넘었다는 평가가 나온다.

포스코이앤씨는 최근 SHLab과 'AI 기반 레미콘 품질예측 및 생산자동화 기술'을 개발했다고 11일 밝혔다. 혼합 중 레미콘 상태를 영상·센서 데이터로 분석해 반죽 농도, 수분 함유량, 재료 비중을 실시간 확인하고 KS 기준 범위 안에서 자동 배합 조정이 가능한 AI 생산시스템이다. 기존 생산자 경험 의존 방식에서 벗어나 품질 편차 원인을 사전 제어하는 방식이다.

이 시스템을 활용하면 레미콘 차량 내부 잔류 수분량을 분석할 수 있어 강도 저하 요인을 사전에 차단할 수 있다. 포스코이앤씨 관계자는 "레미콘은 혼합 직후 대비 현장 도착 시 수분 변화량이 가장 큰 편차 변수인데, 자동 측정으로 품질 안정성을 확보했다"고 설명했다.

압축 강도 확인 시점도 대폭 단축할 수 있다. AI 분석을 통해 혼합데이터와 배합 패턴을 기반으로, 목표 강도 도달 가능성을 사전 예측할 수 있다. 기존에는 타설 후 28일이 지나야 강도 기준 충족 여부를 확인할 수 있었다. 현장에서 품질을 통제할 수 있는 능력이 커지면서 품질 관련 리스크 관리 시간도 줄었다. 이 성과로 국토교통부 '2025 스마트건설챌린지'에서 최우수 혁신상을 받기도 했다.

또한 포스코이앤씨는 레미콘 생산-운송-반입·검사-시공·양생까지 전 공정을 디지털 기반으로 통합 관리할 수 있는 시스템도 구축했다. 운송 과정에서는 GPS를 기반으로 자동으로 배차하고, 물량을 모니터링할 수 있는 시스템을 적용해 연속 타설 관리 편차를 줄였다. 반입·검사 단계에서는 시험성적서자동인식(OCR)을 활용해 불량 납품 감시 체계를 정립했다. 시공·양생 단계에는 IoT(사물인터넷) 양생센서를 활용해 발현 강도 예측이나 거푸집 조기 해체 사고 방지 기능을 확보했다.

포스코이앤씨 관계자는 "레미콘은 구조 성능과 직결되는 핵심 공종이지만 환경 변수에 가장 민감한 자재"라며 "AI 품질예측 체계를 레미콘 외 콘크리트 타설·양생 전 구간으로 확대해 스마트 품질관리 플랫폼을 고도화할 계획"이라고 말했다. 회사는 한국토지주택공사(LH)·서울주택도시개발공사(SH공사) 등 공공기관, 주요 민간 건설사와 기술 협력도 단계적으로 추진 중이다.

오유교 기자 5625@asiae.co.kr

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