코로나19 팬데믹으로 인해 비대면이 뉴노멀이 되면서 디지털화가 급속도로 진행됐다. 기업들은 늘어나는 재택근무에 원격 관리, 스마트팩토리 등을 구축하기 위해 클라우드, 인공지능(AI) 등 디지털화와 관련한 여러 기술을 도입했다. 디지털 전환(DT)이 이어지면서 가치 있는 정보를 선별해주는 AI의 역할이 중요해졌다. 쏟아지는 데이터 속에서 데이터 분석으로 우리의 의사결정에 도움을 주고 생산성과 효율성을 개선하는 데 기여하기 때문이다. 이렇게 AI는 단순히 지능적이기보다는 우리에게 효용을 줄 때에 진정한 의미가 있다.
이번 팬데믹으로 기업들은 인력 활용의 한계와 공급망 관리에 어려움을 겪었고 기후변화 대응을 위한 탄소 저감 의무까지 짊어지게 됐다. 이로 인해 클라우드, AI와 같은 새로운 기술을 도입하며 전반적인 산업의 모습을 변화시키고 있다. 이로써 현재의 위기를 극복하는 동시에 에너지 전환을 통해 지속가능한 기업으로의 기반을 구축하는 것이다.
탈탄소화로 나아가기 위해 에너지 전환은 신속하게 이뤄져야 한다. AI는 에너지 전환을 가속화하는 데 실질적으로 기여할 수 있다. 정보 획득과 분석을 빠르게 진행해 에너지를 효율화하는 판단에 도움을 주기 때문이다. AI 기반의 관리를 통해 정확한 의사결정으로 비용 투자가 필요한 부분을 축소하면 조직 전반이 효용을 누릴 수 있다. 이런 판단은 지난 2년간 제조 분야에서 빛을 발했다.
AI는 특히 플랜트 운영 측면에서 다양하게 적용되고 있다. 차세대 스마트 제조 분야는 데이터와 소프트웨어 기반의 자동화라는 방향성을 수립하고 원격 관리를 진행하는 중이다.
에너지와 자동화 시스템은 그간 서로 연계되지 않고 개별적으로 운영되어 왔으나 현재는 통합된 방식으로 운영되고 있다. 탈탄소화를 이루고 지속가능성을 달성하고자 하는 현재 상황에서는 효율성을 높이기 위해 기존 방식대로 운영하기보다 통합 관리하는 방식을 채택하는 것이 맞기 때문이다. 이를 통해 설비투자(Capex) 비용은 20% 낮추고 에너지는 10% 절감할 수 있다. 시스템을 사용할 수 없는 시간대는 15%가량 감소되는 효과를 기대할 수 있다.
또한 디지털 트윈 기술은 라이프사이클 전반에 대한 통합 관리를 가능하게 만들었다. 건물 설계·구축·운영·유지보수 단계가 사일로 형식으로 존재했던 과거와는 달리 현재에는 전 과정을 디지털 환경에서 구현해 전반적인 운영 사이클을 관리할 수 있다. 이러한 환경에서 AI는 더 정확하고 안정적인 데이터를 활용해 실제 시스템의 설계·구축·운영과 유지보수가 더욱 신속하고 원활하게 이루어질 수 있도록 돕는다.
이외에도 사이트별로 분리되어 관리하던 전사적 데이터를 통합된 시스템으로 관리하고 있다. 업무 효율성이 증대될 뿐만 아니라 설비투자 비용이 절감되고, 지속 가능성도 보장됐다. 여러 사업장을 보유한 기업들은 디지털화를 통해 하나의 통합된 시스템을 활용하고 공급사슬망까지도 관리할 수 있다. 이러한 통합 시스템에 AI가 기본적으로 적용돼 취합한 데이터들을 분석한 다음 관리자나 운영자가 효율적인 운영과 유지보수, 현명한 의사결정을 가능하게 한다.
전례 없는 팬데믹 상황에 기후변화까지 심각해지면서 기업들은 위기를 이겨내야 하는 부담과 사회적 책임감이라는 무게를 한꺼번에 감당해야 한다.
기업들은 디지털화로 업무 효율성 향상과 에너지 전환을 이루고, 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 AI로 데이터들을 분석해 에너지 전환·지속 가능성을 위해 노력하고 있다.
이처럼 지속 가능성을 위해 활용할 수 있는 다양한 기술들이 존재한다. 이러한 기술들을 활용해 앞으로도 마주하게 되는 어려움들을 극복해나간다면 기업의 영속성을 유지하면서 한 단계 더 큰 도약을 위해 앞으로 나아갈 수 있을 것이다.
[뤽 르몽 슈나이더 일렉트릭 부회장]
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