인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 활용사례 – 3장 에너지, 자원 및 산업재 부문

AI 도입 현황과 과제

딜로이트가 발행한 리포트에 따르면, 에너지, 자원 및 산업재(ER&I) 부문의 AI 도입은 여타 산업 대비 규모와 성숙도 면에서 뒤처지고 있다. 주목할 만한 성공사례가 부족해 AI 도입에 대한 경쟁 압력과 시급성이 상대적으로 약한 것이 주된 원인이다.

대부분의 ER&I 기업들은 AI를 기업 운영과 경쟁력 강화에 필수적인 역량으로 인식하고 있지만, 실제 도입은 제한된 사업 영역의 소규모 파일럿 프로젝트나 개념 증명(PoC) 수준에 머물러 있다. 주된 장애요인은 데이터 관련 문제다. 물리적 자산 중심의 운영 특성상 상당수 자산이 지리적으로 분산되어 있고 네트워크와도 연결되지 않아 디지털 데이터 확보가 어려운 실정이다.

IoT와 엣지컴퓨팅 기술의 융합

최근 ER&I 산업에서 사물인터넷(IoT) 기술이 광범위하게 활용되면서 데이터 관련 문제들이 점차 해소되고 있다. 특히 'DLAP x86 시리즈'와 같은 GPU 기반 딥러닝 가속 플랫폼의 등장으로, 클라우드 의존 없이 로컬에서 AI 연산이 가능해졌다. 이를 통해 데이터 누출 위험을 피하고, 처리 시간을 1000분의 1초 수준으로 단축할 수 있게 되었다.

사물인터넷(IoT) 시장은 2027년까지 2조4,000억 달러 규모로 성장할 전망이며, 특히 ER&I 업계에서 도입이 두드러질 것으로 예상된다. AI와 엣지컴퓨팅의 결합은 획기적인 혁신을 가져왔다. 'DLAP x86 시리즈' 플랫폼을 통해 로컬 환경에서 고급 AI 연산을 수행할 수 있게 되었으며, 클라우드 전송 없이 로컬에서 데이터를 처리함으로써 데이터 누출 위험을 제거했다. 이를 통해 데이터 통신비와 클라우드 스토리지 비용이 크게 감소했으며, 데이터 생성부터 처리까지 즉각적으로 수행되어 신속한 의사결정이 가능해졌다.

AI와 IoT로 유지보수 비용과 시간 절감

AI와 IoT 기술의 결합은 기계설비의 예지보전과 운영 효율화에 획기적인 변화를 가져왔다. 실시간 모니터링과 패턴 분석을 통해 정비 계획을 최적화할 수 있게 되었으며, IoT 센서 데이터 학습을 통해 오작동 위험이 높은 부품을 사전에 식별할 수 있게 되었다. 이러한 혁신으로 유지보수 비용을 평균 50%, 예방 유지보수 소요 시간을 50-70%까지 절감할 수 있게 되었다. 또한 IoT 센서와 AI 분석을 통해 기계 설비의 성능 저하와 오작동을 사전에 예측함으로써, 다운타임을 20-50% 감소시킬 수 있다.

현장 센서 데이터의 실시간 분석

AI 기술은 현장 센서에서 실시간으로 수집한 데이터를 분석하고 구조화하여 운영 관리자들의 의사결정을 지원한다. 특히 석유/가스 등 에너지 업스트림 현장에서는 지질활동 정보, 시추 코어 설계, 생산 및 유지보수 기록 등을 결합해 과학적인 지식 모델을 구축하고 있다. 유정 상태와 파이프라인 정상작동 여부 등을 실시간으로 감지하며, 인지적 발견 플랫폼(cognitive discovery platform)을 통해 지질학 데이터를 심층 분석한다. 이를 통해 생산량 예측 정확도가 크게 향상되었으며, 시추 성공률도 현저히 증가했다.

AI 기반 전력 수요 예측으로 중단 없는 서비스 제공

AI는 전력 서비스의 혁신적인 변화를 이끌고 있다. AI 알고리즘을 활용한 전력 수요 예측 모델은 기상 조건, 공급 제약 요소, 전력부하와 수요 피크 시간 등 다양한 변수를 정확하게 예측해 서비스 중단 사태를 최소화할 수 있다. 이를 통해 고객들에게 서비스 중단 시점과 기간을 사전에 공지하고, 정확하고 효율적인 전력 운영으로 서비스 품질과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

디지털 트윈과 신소재 개발: 산업의 경계를 넓히다

ER&I 산업의 AI 활용은 더욱 확대될 전망이다. 신소재 및 화학물질 개발 분야에서는 AI 모델을 통해 신소재의 물성을 예측하고 연구개발 시간을 크게 단축했다. 스마트 공급망 분야에서는 알고리즘을 활용해 날씨 변화와 운송 병목현상을 예측하며, 글로벌 공급망의 투명성과 안정성을 강화했다. 특히 디지털 트윈 기술은 시속 320km로 달리는 경주차의 타이어를 교체하는 것과 같은 복잡한 공정도 실시간으로 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 했다.

산업재해 예방을 위한 AI 운영자 보조 시스템

산업재해 예방을 위한 AI 시스템은 플랜트 운영자의 의사결정을 보조하고 위기 상황에서 신속하고 정확한 대응을 지원하고 있다. 이는 자율주행차의 운전자 보조 시스템과 유사하지만, 화학물질 폭발이나 원전 사고와 같은 더욱 심각한 상황에 대응하기 위해 설계되었다. AI는 특히 운영자의 스트레스가 극에 달하는 위기 상황에서 더욱 유용한 지원을 제공한다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.