构建智能工厂
浦项利用物联网、人工智能、大数据等技术，自主创建智能工厂平台“Posframe”，逐步构建起智能化钢铁厂，实现了工厂数据的采集、识别和控制。2016年至2019年完成了321项课题，攻克了传统技术难以解决的难题，由此节省2520亿韩元的成本。今后还计划向韩国国内企业推广智能工厂的建设经验。智能工厂利用物联网技术采集现场数据，借助大数据和人工智能技术对工艺进行分析、优化，从而实现自动化控制。2017年光阳钢铁厂的厚板厂开始智能工厂的构建和运营，并于2018年将其正式应用于汽车板生产厂。2017年浦项钢铁厂在能源和电厂开始构建智能工厂的基础设施，到2019年，已逐步覆盖了高炉、炼钢、连铸、热轧、冷轧、不锈钢冷轧等工序，在各单元工序上开展智能化课题的攻关工作。在此基础上，2020年将把成果显著的智能化课题推广到相似的单元工序中，并计划打通两个以上的单元工序，同时开展工序整合的多个课题。
铁前工序
以智能高炉提高铁水产量
所谓“智能高炉”，是指利用人工智能自动控制炉况的高炉。浦项从2016年开始着手智能高炉的研究，第一阶段对有关炉况的数万种非结构化数据进行数字化处理。对决定炉况的透气性、附着物、燃烧性、铁水温度和出铁温度等五大变量进行预测，并以变量数据为基础进行深度学习。根据实时积累的数据学习大量的案例，自主检查原燃料的成分和高炉的状态，对操作结果进行预测，并对操作条件进行预先自动化控制，最终生产出质量偏差最小的铁水。从2017年开始，分两个阶段利用人工智能对炉况进行预测，逐步实现自动控制的智能化。基于前期工作，浦项厂2号高炉铁水产量每年增加8.5万吨，计划今后在其他高炉推广该技术。
开发智能烧结技术提高生产效率和质量
浦项将智能高炉技术推广应用于烧结工序，开发出自动控制烧结机的系统。过去操作人员凭直觉判断和手动控制的工序，现在借助物联网传感器和人工智能的技术手段，以大数据和深度学习实现自动化控制，从而提升了烧结矿的质量和生产效率。
焦炉环保复合燃烧技术开发
浦项自主开发了复合燃烧技术，并将其应用于焦炉内提供高温热量的燃烧工序中。通过这项技术，对燃烧室内部的火焰位置进行优化，对尾气进行循环利用，防止火焰温度局部上升，从而显著节省燃料成本，减少大气污染物的排放。
炼钢工序
通过人工智能降低生产成本，提高质量
由于钢种的多样性，加之工序繁琐，炼钢工艺是非常复杂的。一直以来，主要依靠操作人员的经验来进行管理。正因为如此，在每一道工序之间，存在温度和时间的浪费。为改善这种状况，特别开发了一种人工智能模型，充分考虑了铁水的实际条件，并对炼钢各工序之间的时间节点和温度进行优化。由此缩减了不必要的调整作业，从而生产低成本高品质的钢水。
高纯净钢制造技术开发
随着工业的升级发展，越来越多的客户希望彻底消除钢中的微小缺陷。为此，通过分析炼钢工艺中出现的缺陷，查明机理，特别开发了吹氩技术，可以清除铁水中含有的非常细小的夹杂物。此外，运用人工智能技术改善操作偏差，并通过操作自动化确保产品的纯净度。
耐火材料
开发废弃耐材回收技术提高成本竞争力
为有效应对日益严格的环保限制，以及进口耐材原料的价格波动。浦项与供应商一起开发了废弃耐材的回收技术，对炼铁-连铸工序使用过的耐材进行二次利用，与天然原料相比，产品的纯度相当。由此降低了垃圾填埋成本，降低了耐材制造成本。通过替代昂贵的天然耐材原料，浦项与供应商也构建了“共生共赢”的合作模式。
轧钢工序
去应力退火自粘型电工钢在线生产技术
为应对环保型汽车市场的发展要求，开发了去应力退火自粘型电工钢在线量产制造技术。自粘型电工钢的在线生产，可以防止传统压花加工和焊接作业对铁芯造成的损坏，在发动机高速旋转时，可以有效减少噪音，提高效率，在制造自粘型铁芯时，也需要铁芯制造企业提供热固技术的支持，从而实现与客户的合作共赢，同步发展。
采用人工智能的加热炉温度自动设定与控制技术开发
由于自身的作业特点，热轧加热炉难以实现自动化。在人工手动操作的过程中，温度变化节点和温度变化量都会造成质量偏差。为解决这个问题，将加热炉内的板坯信息转换为数据，以分钟为单位，借助模型工具分析不同操作人员和情境的作业模式，预测变更温度的最佳时间节点，并通过自动化控制，提升钢材质量和生产效率。
港口及海洋平台用耐海水腐蚀钢材开发
在海水的极限腐蚀环境中，港口和海洋平台用钢材需要具备较高的耐腐蚀性。为此，浦项已经开发了抗拉强度500MPa级的厚板结构用钢，在海水环境中，耐腐蚀性比传统钢材提高了40%。为同时确保母材和焊缝区的耐腐蚀性，还开发了专用的焊接材料。这类钢材于2019年首次向潜艇基地供货，计划在2020年首次应用于发电厂海水配管。
