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생산자 숙련도나 재료 특성, 기온 등 다양한 변수가 작용해 품질 편차가 발생하던 기존 레미콘 관리 구조를 개선하고 생산부터 시공·양생까지 이어지는 전 과정을 스마트화한 것이 특징이다.
이 기술을 활용하면 AI가 혼합 중인 레미콘 영상을 분석해 반죽 상태를 판별하고, KS 기준 안에서 배합 비율을 자동 조정해 품질의 일관성을 확보할 수 있다.
기존에는 레미콘 타설 후 28일이 지나야 파악할 수 있던 압축강도도 혼합 상태와 배합 데이터를 기반으로 사전에 예측해 불확실성을 낮춘다. 레미콘 차량 내부 잔수량도 자동으로 확인해 강도 저하를 방지한다.
이번 기술 개발로 포스코이앤씨는 레미콘의 생산부터 운송, 반입·검사, 시공·양생까지 이어지는 전 과정에 스마트 품질관리 체계를 도입했다는 설명이다.
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포스코이앤씨는 향후 한국토지주택공사(LH), 서울주택도시개발공사(SH) 등 공공기관과 국내 대형 건설사를 중심으로 기술협력 체계를 구축하고, AI 기반 품질관리 기술을 활용한 플랫폼·서비스 사업을 단계적으로 확대할 계획이다.
정부와 협력해 ‘건설공사 품질관리 업무지침’에 레미콘 생산정보의 디지털 확인방식을 반영하고 ‘건설공사 안전품질관리 종합정보망(CSI)’에도 운송정보 관리기술 적용을 요청해 제도화 기반도 강화한다는 구상이다.
포스코이앤씨 관계자는 “레미콘은 건축물의 안전을 좌우하는 중요한 자재이기 때문에 생산에서 현장 도착까지 모든 과정을 정밀하게 관리하고 있다”며 “AI 품질 예측 기술을 한층 고도화해 높은 품질 기준을 실현하겠다”고 말했다.
