AI로 혁신을 이루는 장쑤성 산적 화물 터미널 작업 프로세스

가을 기운이 점점 더 짙어지며, 2만 킬로미터를 가로지른 한 원양 화물선이 철광석을 싣고 중국 장자강항으로 향하고 있다. 화물이 아직 항구에 도착하지 않았지만, 부두 전요소 관리 인공지능 시스템은 이미 작업을 시작하여 이 광물에 분 단위로 정확한 타임스탬프를 부여하고 있다.

작년, 장쑤항의 화물 처리량이 37억 톤을 돌파했으며, 그중 벌크화물의 비중이 거의 80%에 달했다. 오래전부터 전통적인 벌크 부두 작업은 인력에 의존했으며, 작업자는 40미터 높이의 크레인에 올라야 하고 20미터 깊이의 선창으로 내려가야 했다. 사람, 기계, 화물이 교차 작업을 하면서 여러 안전 위험 요소가 발생하여 항구의 고품질 개발을 제약하는 난제가 되었다.

5년간의 난제 해결 끝에, 장쑤성 항구 그룹은 전국 내륙 항구 최초의 생산 지능형 센터를 구축하면서 인공지능을 '하역, 적재, 운반, 작업'의 전 과정에 통합했다. 해양을 넘어온 철광석을 따라가면, 전통적인 벌크 부두가 지능형 녹색 부두로 깊게 변화하는 모습을 직관적으로 느낄 수 있다.

디지털 트윈 기술을 기반으로 인공지능 시스템은 선석, 야적장, 대형 장비를 모두 가상 공간에 맵핑하여 부두의 전체 상태를 한 화면으로 시각화할 수 있다. 지능형 시뮬레이션 알고리즘을 이용하여 시스템은 전체 작업 경로를 되돌아보고 시뮬레이션하며 부두의 전 시간대 생산 상황을 분석할 수 있다. 심층 학습을 기반으로 분산 협업 자율 조정 모델을 구축하여 유연한 생산 계획을 자율적으로 생성하며 '선박이 항구에 도착하기 전에 프로세스 결정, 지능형 시뮬레이션, 전 과정 통제'를 실현할 수 있다.

화물선이 접안한 후, 이 철광석의 부두 작업이 공식적으로 시작된다. 23대의 크레인이 모두 자동화 작업을 실현하며, 다중 모드 감지 기술은 크레인에게 '눈'을 장착한 것처럼 점 구름 분할 알고리즘이 선창, 자재, 장애물을 정확히 식별한다. 항구 장비 엣지 지능형 컨트롤러는 밀리초 단위의 운영 데이터를 수집하여 위험 예측과 경로를 계획한다. 지능형 흔들림 방지 알고리즘은 그랩의 자세를 안정적으로 제어하여 잡기 작업을 안정적이고 신뢰할 수 있게 보장한다.

선창 청소는 벌크 부두에서 무인화 작업을 가장 어렵게 만드는 관문이다. 전통 방식에서는 작업자가 선창에 들어가야 했으며 환경이 열악하고 위험이 컸다. 장쑤항은 차이나모바일과 협력하여 혁신적인 듀얼 주파수 5G 혼합 네트워킹으로 선창의 신호 약화를 해결하여 AI 영상을 활용한 강화 기술을 통해 청소 장비 원격 지능 제어 작업을 실현했다. 16대의 원격 청소 장비가 대규모로 적용되어 벌크 부두의 선창 청소가 사람과 기계가 혼재된 작업 방식에서 벗어났다.

광석은 그랩에 의해 선적된 후, 컨베이어 시스템을 통해 야적장으로 운송된다. 지능형 점검 로봇은 24시간 대기하며 컨베이어의 편향, 찢김 등 이상을 자동 식별한다. 야적장에 도착한 후, 전자동 버킷 휠 머신은 베이더우와 인코더의 이중 위치 설정을 기반으로 화물 위치를 고정하고, 라이다 스캔을 이용해 자재 더미의 디지털 모델을 생성하여 하역 작업을 자율적으로 완료한다. 광석을 선적하여 운송하는 과정에서는 무인 조종실 자동 선적 장비가 전체 경로 최적화 및 로컬 궤도 수정 알고리즘을 통해 자율적으로 선창을 이동하고 적재를 측정하여 선적 과정에서 현장 작업자가 필요하지 않게 된다.

하역, 운송, 야적, 선적에 이르기까지, AI는 화물의 모든 단계를 관통하며 장자강항 벌크 부두의 종합 작업 효율을 11%, 운영 비용을 15%, 에너지 소비를 10% 줄였다. 장쑤성 항구 그룹은 컨테이너, 액체 화학, 운송 물류 등 다양한 장면에서 인공지능을 계속해서 추진하며 항구 및 항해 분야의 새로운 생산력을 육성하고 전국 내륙 항구의 지능형 녹색 전환을 위한 장쑤성 실천을 제공할 계획이다.