AI가 석유 찾고 공장 최적화한다… 현대차와 BMW도 주목한 에너지·제조업계의 디지털 혁명

에너지&제조업 기술 혁신: 산업 메타버스, 생성형AI, 컴퓨팅 인프라

2024-2030년 연평균 37.7% 성장하는 산업 메타버스, 가상 공장으로 현대차와 BMW의 생산성 혁신

비즈니스 저널 딜로이트 인사이트 보고서에 따르면, 산업 메타버스는 제조 산업 분야에서 생산성 향상과 비용 절감은 물론 작업자의 안전성 강화와 지속 가능성을 실현하는 핵심 도구로 주목받고 있다. 몰입형 3D 가상 또는 가상/물리적 산업 환경을 제공하는 산업 메타버스는 2024년 744억 달러에서 2030년 5078억 달러로 연평균 37.7% 성장이 예상된다. 제품 설계와 디자인 개발, 공정 최적화 및 개선, 제품 및 서비스 운영 계획과 시뮬레이션, 직원 현장 교육 등 다양한 영역에서 활용되고 있다.

현대자동차는 디지털 트윈 기술을 기반으로 가상 공장을 메타버스 플랫폼에 구현했다. 유니티와 협력하여 운영 플랫폼을 활용해 메타팩토리를 설계하고, 싱가포르 글로벌 혁신센터를 중심으로 이를 고도화하여 신차 양산 전 공장 가동률 최적화를 실현했다. BMW는 NVIDIA의 Omniverse 플랫폼을 활용해 완전 가상 공장을 설계하고 자동차 생산 과정을 시뮬레이션하며, 글로벌 다중 지역과 다중 사용자 간 실시간 협업을 통해 제품 개발 주기 단축과 비용 절감 효과를 거두고 있다.

석유·가스 산업의 생성형 AI 투자 2029년 57억 달러 전망, 엑슨모빌의 실시간 탐사 혁신 사례

생성형 AI는 석유화학과 가스 산업 전반에서 탐사 및 공정 최적화, 안전성 강화, 비용 절감, 그리고 혁신적인 신소재 및 제품 개발을 촉진하고 있다. 석유 및 가스 분야의 AI 도입 시장은 2024년 31억 달러에서 2029년 57억 달러로 연평균 12.6% 성장할 전망이다. 특히 석유 및 가스 산업의 탐사 활동에 AI 도입이 증가하고 있는데, 지진 조사, 지층, 과거 시추 기록, 위성 이미지 등 대규모 데이터 세트를 분석해 육상 및 해상에서 석유 저장층을 식별하고 있다. 또한 시추 최적화, 파이프라인 이상 감지, 안전 모니터링, 배출 감소 등에도 활용되며, 예지보전 도구로 활용해 유지보수 작업 계획과 다운타임을 감소시키고 있다.

글로벌 화학 기업 이스트먼은 조직 내 단계적인 방식으로 생성형 AI를 도입했다. 중앙 집중식 데이터베이스를 구축하고 정형/비정형 데이터를 수집하여 학습 모델을 구축했으며, 화학 반응 설계, 물성 예측, 신소재 개발 등 연구개발 부문에 우선 도입했다. 엑슨모빌은 실시간 지진 및 시추 데이터를 기반으로 AI 모델을 개발해 해양 천연 유층을 탐지하고, 클라우드 컴퓨팅과 머신러닝을 활용하여 석유 개발 사업에서 데이터를 실시간으로 분석하고 생산 공정을 디지털화했다.

데이터 기반 컴퓨팅 인프라, 석유·가스 업계 C레벨 임원 56%가 디지털 전환 최우선 과제로 선정

석유 및 가스 업계는 데이터 중심의 컴퓨팅 인프라를 기반으로 AI, IoT, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 활용하여 공정 최적화, 안전성 강화, 비용 절감 등의 성과를 이루며 디지털 전환을 가속화하고 있다. 컴퓨팅 인프라는 데이터 수집부터 저장, 처리, 분석, 운영 최적화, 의사결정 지원까지 전 과정을 포괄하는 중요한 기반 기술이다.

석유 및 가스 업계 C레벨 서베이에 따르면 빅데이터(36%), IoT(44%), 모바일 장치(56%)가 현재 주요 투자 영역이며, 향후 3~5년간 빅데이터(38%), 클라우드(38%), 로봇/드론(30%), 인공지능(28%) 등의 영역에 투자를 확대할 예정이다.

아부다비 국영 석유회사인 ADNOC는 AVEVA와 협력해 실시간 운영 및 데이터 관리 시스템을 구축하여 매장량과 운영 가치 극대화를 실현했다. 또한 디지털 트윈 기술로 생산 공정을 시뮬레이션하고 최적화하여 운영 효율성을 향상시키고 비용을 절감했다. 하베스트사는 약 1,000개의 유정에 디지털 모니터링 장비를 설치해 압력, 온도, 진동 데이터를 실시간으로 측정하고, 이상 상황 발생 시 경보를 발송하는 시스템을 구축했다. 또한 원격 모니터링을 통한 조속한 유정 수리로 생산 손실을 최소화하고 비용 절감을 실현했다.

석유·가스 부문 소프트웨어 시장 3,588억 달러 규모로 성장, BP와 Shell의 UX 강화 솔루션으로 의사결정 혁신

석유 및 가스 업계는 사용자 경험이 강화된 운영 지원 도구와 솔루션을 도입하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고, 공정 최적화를 통해 운영 효율성과 생산성을 극대화하고 있다. 사용자 경험이 강화된 비즈니스 플랫폼 및 도구 개발은 부서간 단절과 정보의 사일로화를 해소하고, 해당 정보에 대한 접근을 용이하게 하며, 제공된 정보의 학습과 이해도를 높이고, 팀 간 피드백 공유 및 협업을 촉진한다.

석유 및 가스 부문 소프트웨어 시장 규모는 2024년 1,237억 달러에서 2031년 3,588억 달러로 연평균 14.2% 성장할 것으로 예상된다. 도구별로는 Agilent 분석기 솔루션이 품질관리와 오염물질 정량화에, AVEVA 솔루션이 자산관리에, EcoStruxure가 에너지 관리에, Festo 자동화 시스템이 위험물질 처리에 특화되어 있다.

BP(British Petroleum)는 아비바(AVEVA)의 클라우드 기반 소프트웨어 도입으로 다운스트림 비즈니스 혁신 및 공정 최적화를 추진했다. 데이터 통합과 머신러닝을 활용해 운영 효율성을 높이고 지속 가능성을 강화했으며, 디지털 트윈 기술을 활용해 설비 이상을 사전 예측하고 제조 공정을 최적화했다. Shell과 Chevron은 슈나이더 일렉트릭, 도리스와 협력을 통해 개발된 디지털 트윈 솔루션으로 업스트림 부문에서 성능을 향상시키고, 데이터 통합 및 분석을 통해 기존 데이터의 부정확성과 비호환성 문제를 해결했으며, 이산화탄소 배출량 감소와 같은 지속 가능성 목표 달성에 기여하고 있다.

FAQ

Q: 산업 메타버스란 무엇이며 어떤 이점이 있나요?

A: 산업 메타버스는 몰입형 3D 가상 또는 가상/물리적 산업 환경을 구현하는 기술입니다. 제품 설계와 개발, 공정 최적화, 운영 계획과 시뮬레이션, 직원 교육 등에 활용되며 생산성 향상, 비용 절감, 안전성 강화, 리스크 관리, 지속 가능성 확보 등의 이점이 있습니다.

Q: 생성형 AI가 에너지 및 제조업에서는 어떻게 활용되고 있나요?

A: 생성형 AI는 석유 및 가스 탐사, 화학 반응 설계 및 시뮬레이션, 공정 최적화, 안전 모니터링 등 다양한 분야에 활용됩니다. 지진 데이터 분석을 통한 유층 탐지, 신소재 개발, 예지보전을 통한 설비 관리, 생산 공정 효율화 등에 적용되어 비용 절감과 생산성 향상에 기여하고 있습니다.

Q: 디지털 전환을 위해 기업들이 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 딜로이트가 제안하는 핵심 원칙은 “Start Small”(최소 범위로 시작), “Build Foundation”(기반 다지기), “Talent is Key”(인재 육성)입니다. 작은 규모로 시작해 점진적으로 확장하고, 데이터 중심의 탄탄한 인프라를 구축하며, 디지털 전환을 이끌 인재를 육성하는 것이 중요합니다. 또한 IT와 OT 환경을 통합하고, 사이버 보안을 강화하며, 밸류체인 전반의 시스템과 프로세스를 최적화하는 것이 필요합니다.

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이미지 출처: 딜로이트

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.