제조업에서 AI를 활용한 에너지 관리 효율을 획기적으로 개선한 사례입니다. 국내에서는 LG화학 오창공장의 ISO 50001 기반 에너지 관리 시스템(EnMS) 도입 사례를, 해외에서는 Schneider Electric의 AI 기반 에너지 관리 시스템 도입 사례를 정리했습니다.
1. 인공지능 활용 에너지 관리 시스템
도입 목적
- 에너지 비용 절감: 연간 에너지 비용 감축
- 공정 효율 극대화 및 설비 가동 안전성 강화 : 최적 운전 조건 자동 제안을 통한 생산성 유지
- 온실가스 저감
- 실시간 이상 탐지 및 자동 제어 : AI 기반 이상 사용 감지로 설비 유지보수 효율화
성과 및 효과
- 정량적 성과: 에너지 사용량 절감, 온실가스 배출량 감축
- 정성적 성과: 운영자 실시간 의사결정 지원으로 운영자 의사결정 속도 및 정확도 향상, 에너지 사용 이상 시 조기 경보로 에너지 리스크 사전 대응 역량 강화, 지속가능성 목표 달성 지원 및 기업 이미지 제고
2. LG화학 오창공장의 AI-강화 ISO 50001 에너지 관리 시스템 도입 사례
국내 제조업 에너지 관리 최초 사례 중 하나로, AI로 강화된 ISO 50001 기반 EnMS를 도입하여 에너지 효율을 극대화한 성공 모델입니다.
도입 배경 및 문제 인식
- 사업 및 조직: 오창공장은 LCD용 아크릴 필름과 이차전지 전구체를 생산하는 LG화학의 핵심 생산기지입니다
- 기존 한계: 전력·증기·가스 사용이 공정별로 분리 관리되어, 실시간 최적 운전과 통합 모니터링이 불가능했습니다
- 문제점: 에너지 사용량 변동성이 커지면서 비용 초과 및 배출 규제 대응이 어려웠습니다
사례 요약 (Summary)
LG화학 오창공장은 ISO 50001 기반 에너지 관리 시스템에 AI 예측 모델을 통합해 전력·증기·가스 사용 데이터를 실시간 분석합니다. 이를 통해 에너지 비용 10% 절감 목표를 달성했고, 공정별 최적 운전 조건을 자동 제안하여 운영 효율을 크게 높였습니다. AI 모듈은 설비별 에너지 소비 패턴을 학습해 이상 사용을 조기에 감지, 유지보수 시기를 예측합니다. 결과적으로 온실가스 배출량도 연간 5% 이상 감축했습니다.
도입 기술 개요
- 머신러닝(ML): 시계열 데이터 학습으로 설비별 소비 패턴 모델링
- 딥러닝: 복합 공정 변수 간 상관관계 분석 및 예측 정확도 향상
- 강화학습(RL): 실시간 최적 운전 전략 학습으로 공정별 에너지 제어
구현 내용
-
- 시스템 구조:
- IoT 센서 네트워크: 전력·증기·가스 사용량을 실시간 수집
- AI 분석 플랫폼: ML·DL 모델로 소비 패턴 분석 및 예측
- EnMS 대시보드: ISO 50001 요구사항에 맞춘 실시간 모니터링·알람
- 단계별 활동:
- 기준선 설정: 2013년 대비 2014년 에너지 소비 기준선 구축
- AI 통합 PoC: 특정 설비 구간에 AI 예측 모델 시험 적용
- 전사 확대: 전 공정 및 신규 설비로 EnMS 적용 범위 확장
- 지속 개선 및 재인증: ISO 50001 재심사 준비 및 모델 정기 재학습
- 시스템 구조:
8. 활용 방식 및 적용 범위
- 운영 방식: AI 대시보드 및 알람 시스템으로 24×7 모니터링
- 적용 부서/공정: 전력·증기·가스 설비 운영팀, 생산기술팀, 환경안전팀 전반
AI 활용
3. Schneider Electric의 AI 기반 에너지 관리 시스템 도입 사례
글로벌 에너지 관리 선도기업인 Schneider Electric은 AI·IoT·EcoStruxure 플랫폼을 결합해 스마트 팩토리의 에너지 소비를 실시간 최적화합니다.
도입 배경 및 문제 인식
- 기업 개요: Schneider Electric은 EcoStruxure IoT 플랫폼을 중심으로 전력·자동화·제어 솔루션을 제공하는 글로벌 기업입니다.
- 기존 한계: 개별 설비별 수동 모니터링은 데이터가 분산되고, 실시간 최적 제어가 불가능했습니다.
- 문제점: 제조 시장의 전력 요금 상승 및 탄소 규제 강화로 에너지 효율화 압력이 증가했습니다.
사례 요약 (Summary)
Schneider Electric은 자사 EcoStruxure 플랫폼에 AI 기반 예측 분석·최적화 모듈을 통합하여 전 세계 제조 설비의 전력·냉각·압축공기 사용을 실시간 제어합니다. 이를 통해 에너지 비용을 15–30% 절감하고, 설비 가동 리스크를 줄이며, 지속가능성 목표를 달성합니다. AI 모듈은 빅데이터 분석으로 에너지 소비 이상을 감지하고 자동 제어 명령을 내려 효율을 극대화합니다.
도입 기술 개요
- 머신러닝(ML): 소비 패턴 예측 및 최적 제어 파라미터 제안
- 딥러닝(DL): 설비 상태·환경 변수 간 복합 상관관계 분석
- 디지털 트윈: 공장 전체 에너지 흐름 가상 모델링 및 시뮬레이션
구현 내용
-
- 시스템 구조:
- IoT 게이트웨이: EcoStruxure 에지 디바이스로 데이터 수집
- 클라우드 AI 엔진: 예측 분석 및 제어 알고리즘 처리
- 운영 대시보드: 대시보드에서 권고사항 확인·수동/자동 제어 실행
- 단계별 활동:
- 현장 진단: 에너지 사용 현황 분석 및 PoC 시행
- AI 모델 튜닝: 현장 데이터 기반 모델 학습 및 검증
- 전사 확산: 글로벌 제조설비에 단계적 적용
- 유지보수: AI 모델 지속 업데이트 및 성능 모니터링
- 시스템 구조:
활용 방식 및 적용 범위
- 운영 방식: EcoStruxure 플랫폼 대시보드에서 AI 권고사항 확인 후 자동/수동 실행
- 적용 부서/공정: 제조·생산설비 운영팀, 에너지·환경관리팀, 글로벌 지사 설비 전반
AI 활용
위 두 사례는 각각 국내 LG화학과 해외 Schneider Electric이 AI를 활용해 에너지 관리 효율을 획기적으로 개선한 구체적 모델입니다. 에너지 비용 절감, 탄소 저감, 운영 안정성 강화 등 다양한 효과를 거둔 점을 참고하시어, 귀사의 스마트 에너지 관리 전략 수립에 활용하시기 바랍니다.
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