AI로 가속화되는 산업 자율화

인간의 노동을 기계로 대체하는 과정은 인류의 부와 건강 수준을 전반적으로 크게 향상시켜 왔습니다. 노동의 수고를 덜고, 물리적 거리의 한계를 좁히며, 원활한 의사소통과 지식의 확장을 가능하게 하는 수많은 혁신이 현대 사회의 기반이 되었습니다. 그러나 동시에 이러한 변화는 기존 질서를 흔들며 인류에게 가장 심각한 도전 과제들을 안겨주기도 했습니다.

1804년 시인 William Blake가 “어두운 사탄의 방직공장들(Dark satanic mills)”이라 표현했던 영국 초기 산업 공장의 열악한 노동 환경과 오염 문제를 시작으로, 전 세계적으로 진행된 가파른 산업화는 매 세대에게 도시화·인구 증가·사회적 불평등·환경 파괴와 같은 구조적인 문제^*1를 만들어 왔습니다. 다행히 이러한 문제의 상당 부분은 정부의 노동 및 환경 규제 강화와 더불어, 산업 공정의 효율성, 안전성, 지속가능성을 개선하려는 노력을 통해 해결되고 있습니다.^*2

인간과 기계의 관계가 지닌 이러한 양면성은 지금도 계속되고 있으며, 이제 우리는 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다.

증기기관을 이용한 기계화, 전력 기반의 대량 생산, 그리고 전자공학 및 IT 중심의 자동화 혁명을 거쳐, 이제는 물리적·디지털·생물학적 영역이 융합된 ‘제4차 산업혁명’의 시대로 접어들었다고 혹자는 말합니다.^*3 이러한 생산 방식의 변화는 인류 전체뿐 아니라 산업 자체에도 다양한 리스크를 동반하고 있습니다.

2023년, 세계 경제 포럼(World Economic Forum)은 캠브리지 대학교의 산업혁신정책그룹, UN 산업개발기구(UNIDO)와 공동으로, 산업계가 미래를 위해 추진해야 할 다섯 가지 핵심 과제를 선정했습니다.^*4

가장 시급한 과제는 지구 존속에 대한 문제, 즉 환경 훼손, 자원 부족, 그리고 친환경 전환(Green Transition)의 필요성입니다. 생산의 전 과정에서 자원의 사용과 탄소 배출량을 철저히 추적하고 최소화해야 합니다.^*5

이 거대한 과제를 수행하는 동시에, 산업계는 기후 재난과 팬데믹, 지정학적 긴장, 사이버 공격 등으로 인한 공급망 마비에 대비해야 합니다. 세 번째 과제는 AI와 같은 신기술의 도입과 확대를 위해서는 거버넌스와 상호운용성, 보안 문제를 해결할 새로운 프레임워크를 구축하는 것입니다. 디지털 전환을 가속화하면서도 사이버 보안 리스크에 대응해야 합니다.^*6

네 번째 과제는 현장의 기술 격차와 인력 부족의 문제를 해결하고, 재교육(Reskilling)을 강화하는 것입니다. 숙련된 인원의 은퇴와 신규 인력의 유입 저하로 베테랑 작업자가 급격히 줄어드는 ‘대규모 세대교체(Great Crew Change)’라는 상황 속에서 현장의 노하우를 차세대에 전수하는 것은 필수적입니다.^*7 또한, 24시간 가동되며 점점 더 복잡해지는 플랜트 운영 환경은 현장 작업자에게 과도한 업무 부담을 초래할 수 있습니다.

마지막으로 기업은 수익성이라는 목표와 더불어 사회적 가치와 공정한 성장을 함께 추구해야 합니다.^*8 사회적으로 공정하고 책임 있는 자본주의는 주주뿐만 아니라 모든 이해관계자의 요구사항을 고려해야 하기 때문입니다.

이처럼 복잡하게 얽힌 과제들을 해결할 열쇠는 산업 공정에서의 AI 도입과 자동화를 가속화하는 것입니다. 궁극적으로는 플랜트 자산과 운영이 더 높은 수준의 자율성을 갖추게 되면서 스스로 학습하고 적응하며 상황에 대응할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 현장 운영자들은 공정 최적화나 창의력을 필요로 하는 업무 등, 고차원적 역할에 집중할 수 있게 됩니다.

Industries in the Intelligent Age 백서는 산업 현장에서의 AI와 자동화 도입이 오늘날 산업이 직면한 주요 과제를 해결하는 데 도움을 줄 것이라고 주장합니다. 이러한 기술이 생산성과 경쟁력을 크게 향상시켜 효율성을 높이고, 자원 사용과 폐기물을 줄이는 동시에 현장 인력들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 기여할 것입니다.^*9

해당 보고서의 설문조사 결과, 전체 기업의 89%가 AI를 산업 운영의 핵심 요소로 인식하고 있으며, 생산 네트워크에 AI 도입을 계획하고 있습니다. 실제로 AI를 조기에 도입한 기업들은 평균 14%의 제조 원가 절감 효과를 보고하고 있습니다. McKinsey & Company는 아직 산업계 전반에서의 실제 AI 도입률은 낮은 수준이지만, 공정 산업 플랜트에서 AI가 창출할 수 있는 잠재적 가치는 매우 크다고 평가합니다.

McKinsey Global Energy & Materials Practice의 보고서는 “공정 산업 플랜트 운영자들은 AI의 이점을 누리기에 특히 유리한 위치에 있다. 이미 많은 플랜트가 공정 데이터를 기반으로 한 데이터 기반 의사결정 체계에 의존하고 있다.”라고 설명합니다. 이어서 “오늘날 대부분의 플랜트는 네트워크 설계, 제어 시스템, 이력 데이터 축적 등 AI 활용을 위한 기반에 상당한 투자를 해왔다”고 덧붙였습니다.^*10

Yokogawa는 산업 자동화 분야에서 AI 도입을 가속화하기 위해 다양한 솔루션을 선도적으로 제공하고 있습니다.

1975년, Yokogawa는 세계 최초의 분산제어시스템(DCS)인 CENTUM을 출시했습니다. 그리고 지난해 선보인 CENTUM의 최신 버전인 CENTUM VP Release 7을 통해 산업 자동화와 AI 활용의 이점을 한층 가속화하고 있습니다. 제어·모니터링 범위가 확대되었고, 예측 모니터링 기능과 운영자 업무 부담 경감 기능이 강화되었습니다. 또한, 한층 강화된 사이버 보안과 운영자 노하우를 활용한 AI 기반 플랜트 운영을 지원합니다.

Yokogawa의 부사장 Mitsuhiro Yamamoto는 다음과 같이 말합니다. “변동성(Volatility), 불확실성(Uncertainty), 복잡성(Complexity), 모호성(Ambiguity)이 공존하는 VUCA 시대에는 제조 현장과 경영 환경에 대한 요구는 점점 복잡해지고 있습니다. CENTUM VP Release 7은 안정적인 운영을 실현하고 자율성의 범위를 확대함으로써, 고객이 지속가능한 사회와 지속적인 비즈니스 성장을 실현할 수 있도록 지원할 것입니다.”

Yokogawa는 변화하는 산업계의 요구와 광범위한 기술 트렌드에 발맞추어, 오랜 기간동안 혁신적인 제어 및 자동화 기술을 발전시켜왔습니다. Yokogawa는 1970년대의 컴퓨터화·자동화의 태동기부터, 1980~1990년대에 걸친 PC·인터넷·디지털 기술의 보급, 2000년대 모바일·무선 기술의 대두, 그리고 최근 10년간의 빅데이터·클라우드·IoT 솔루션의 등장에 이르기까지, Yokogawa의 혁신은 계속되어 왔습니다.

CENTUM은 최신 기술과 산업 트렌드를 유연하게 수용하며 끊임없이 진화해 왔으며, 고객의 산업 현장에서 중요한 가치인 ‘신뢰성, 안정성, 연속성’을 구현해왔습니다. 현재 10세대에 접어든 CENTUM은 전 세계 100개국 이상에 약 30,000개 시스템이 도입되어 있으며 DCS시장을 선도하는 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. 이러한 Yokogawa의 시스템은 석유·가스, 석유화학, 화학, 철강, 제지, 전력, 수처리 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

Yokogawa는 자사의 DCS가 미래 산업 현장을 주도할 두 가지 핵심 트렌드에 주목하고 있습니다. 첫 번째는 예지 보전과 품질관리, 자동 최적화를 실현하는 AI 및 머신러닝 기술의 진보이며, 두 번째는 시뮬레이션과 최적화를 위한 디지털 트윈 기술의 발전입니다. 이러한 기능들은 "자율 운영(Autonomous Operations)"이라는 Yokogawa의 궁극적인 목표 실현에 기여할 것입니다.

Yokogawa는 플랜트를 위한 AI 기반 DCS 개발에 그치지 않고, 다양한 산업 현장에서 산업용 AI가 어떠한 실질적 성과를 낼 수 있는지 입증해 오고 있습니다.

2022년, Yokogawa는 구 JSR Corporation의 엘라스토머 사업부(현재 ENEOS Materials Corporation의 일부)와 협력하여 FKDPP(Factorial Kernel Dynamic Policy Programming)라는 강화학습 기반 AI 알고리즘을 현장에 도입했습니다. 이 기술은 Yokogawa와 NAIST(Nara Institute of Science and Technology)가 2018년 공동 개발한 것으로, IEEE 국제 자동화 및 공학 학회(CASE)에서 세계 최초로 플랜트 관리에 활용 가능한 강화학습 AI로 인정받았습니다. Yokogawa는 JSR의 합성고무 원료 생산 플랜트에서 AI를 CENTUM 시스템에 통합해 35일간의 자율·안전 제어를 세계 최초로 성공시켰습니다. 그 결과, 품질 안정화와 수율 극대화는 물론 획기적인 에너지 절감 성과를 동시에 거두었습니다.

Yokogawa의 AI 솔루션은 현장 제어를 안정적으로 수행하며 1년간의 엄격한 검증을 마쳤고, 마침내 강화 학습 기반 AI로서는 세계 최초로 실제 생산 현장에 정식 채택되었습니다. FKDPP는 밸브 조작을 자동화함으로써 운영자의 업무 부담을 줄이고, 규격 미달 제품(Off-spec) 발생을 방지했으며, 스팀 사용량과 CO₂ 배출을 40% 절감해 에너지 비용과 운영 비용을 동시에 낮추는 성과를 거두었습니다.

이러한 성공을 바탕으로 2025년 Yokogawa는 세계적인 종합 에너지·화학 기업인 Aramco가 운영하는 파딜리(Fadhili) 가스 플랜트에 FKDPP의 상호 연계형 자율 제어 AI를 다수 도입했습니다. 이 AI 솔루션은 플랜트 내 산성 가스 제거(AGR) 공정을 직접 자율적으로 제어하고 최적화함으로써 에너지와 화학 물질 소비를 줄이는 데 기여하고 있습니다.

영국에서 최초의 현대적 산업 공장이 가동된 지 약 200년^*11, 그리고 최초의 분산제어시스템이 도입된 지 50년이 지난 지금, 이제 Yokogawa는 산업 플랜트가 인간의 한계를 뛰어넘는 성능을 실현하는 것을 넘어, 기술을 통해 인간의 잠재력을 더욱 확장하는 미래를 열어가고 있습니다.

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참고문헌

*1 Britannica: https://www.britannica.com/story/the-rise-of-the-machines-pros-and-cons-of-the-industrial-revolution 
*2 Britannica: https://www.britannica.com/topic/industrialization 
*3 World Economic Forum: https://www.weforum.org/stories/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/ 
*4 World Economic Forum: https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Future_of_Industrial_Strategies_2023.pdf 
*5 World Economic Forum: https://www.weforum.org/publications/net-zero-industry-tracker-2024/ 
*6 World Economic Forum: https://initiatives.weforum.org/cyberresilienceindustries/activities 
*7 451 Alliance: https://blog.451alliance.com/smart-technologies-respond-to-industrys-great-crew-change/ 
*8 World Economic Forum: https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Future_of_Industrial_Strategies_2023.pdf 
*9 World Economic Forum: https://www.weforum.org/stories/2025/01/why-manufacturers-should-embrace-next-frontier-ai-agents/ 
*10 McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/ai-the-next-frontier-of-performance-in-industrial-processing-plants?cid=soc-web#/ 
*11 Historic England: https://historicengland.org.uk/whats-new/research/back-issues/when-soho-led-the-world/