설비 단위부터 전체 공장에 이르기까지, 산업 현장의 자산들은 이제 첨단 기술과 통합된 방법론을 바탕으로 자율 및 반자율적 프로세스를 구축하며 ‘ 셀프옵티마이징플랜트 (Self-Optimizing Plant)’의 비전을 점차 실현해가고 있다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 자산의 가치를 극대화하고 조직 전반의 경쟁력을 강화하는 전환점이 되고 있다.

복잡해지는 산업 환경 속에서 조직들은 협업을 통해 자산을 효율적으로 최적화하고, 생산성, 안전성, 지속가능성 등 다양한 목표를 동시에 달성하고자 한다. 셀프 옵티마이징 플랜트는 정보에 기반한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 도와 기업이 지속 가능한 운영 효율성을 달성하는 핵심 기반이 된다.

에머슨 의 ‘무한 자동화(Boundless AutomationSM)’ 비전은 첨단 기술과 방법론을 통합해 자율 및 반자율 프로세스 구축을 도와 플랜트를 최적화하기 위한 토대를 제공한다. 이 프로세스의 핵심 구성 요소에는 센서와 응답형 제어 요소의 강력한 네트워크, 상호 연결 시스템, 고급 분석, 실시간 모니터링, 자율적 의사 결정 및 확장성이 있다.

특히 산업용 인공지능(AI)의 활용은 구조화된 데이터뿐 아니라 비구조화된 데이터까지 포괄적으로 분석하여, 운영 전반의 가시성을 높이고 예측 기반의 인사이트를 제공해 자율성을 한층 더 강화하고 있다. 지능형 필드, 엣지, 클라우드 기술이 유기적으로 연결되면서 접근성과 활용성이 강화되었다. 이러한 상호 연결성은 소프트웨어 솔루션의 유연한 배포와 통합, 실시간 분석 기반의 빠른 의사결정, 부서 간 원활한 협업을 지원한다.

셀프 옵티마이징 플랜트 정의

셀프 옵티마이징 플랜트는 자가 학습(self-learning), 자가 적응(self-adapting), 자가 유지(self-sustaining)의 특성을 지닌 소프트웨어 및 공정 제어 기술이 결합된 개념이다. 실시간 데이터를 기반으로 엔지니어링 원칙과 산업 AI를 결합하여 향후 조건을 예측하고, 자율적으로 공정을 조정하는 것이 핵심이다. 폐쇄 루프(closed-loop) 기반의 운영 구조로 전사적 맥락에서 최적의 의사결정을 도출하고 자동화함으로써, 생산성과 안정성을 모두 향상시킨다.

셀프 옵티마이징 플랜트 실현

셀프 옵티마이징 플랜트를 실현하기 위해 많은 기업들이 기존 비즈니스 프로세스를 재정렬하고, 계획 대비 실제 성과 간의 차이를 최소화하는 방향으로 운영 전략을 전환하고 있다. 특히 계획 및 일정 수립 기능은 고급 공정 제어(APC) 및 동적 최적화와 같은 폐쇄 루프 자동화 시스템과 긴밀히 연계되어야 한다. 또한 엔지니어링, 유지 보수, 공급망 등 다양한 기능 영역의 인사이트를 통합함으로써, 보다 포괄적이고 정밀한 운영 최적화가 가능해진다.

셀프 옵티마이징 플랜트 기능

셀프 옵티마이징 플랜트는 기업에 새로운 수익 창출 기회를 제공한다. 생산 효율의 극대화를 통해 그동안 간과되었던 마진 최적화 영역을 발굴할 수 있으며, 더 나아가 운영 안정성을 높이고 고객 수요 변화나 공급망의 불확실성과 같은 다양한 비즈니스 조건에 유연하게 대응할 수 있다.

또한 위험 요소를 최소화해 안전성을 높이고, 공정 이상이나 예기치 않은 가동 중단을 사전에 방지함으로써 온실가스 배출 감소와 지속 가능성 목표 달성에 기여한다. 뿐만 아니라 차세대 인력의 의사결정 지원 및 빠른 역량 강화를 통해 인재 육성 측면에서도 중요한 역할을 수행한다.

셀프 옵티마이징 플랜트로 향하는 여정은 비즈니스 요구에 따라 점진적인 가치를 창출해 나가는 단계적 혁신의 과정이다. 기업들은 각 단계에서 이 기술들을 특정 비즈니스에 유연하게 적용하며 지속적으로 운영 성과를 개선하고 있다. 예를 들어, 수백 개의 자산과 여러 사이트에 걸쳐 AI 기반 예측 유지 보수를 구현한 기업들은 단 몇 개월 만에 투자 비용을 회수하고 실질적인 운영 성과를 거두고 있다.

셀프 옵티마이징 플랜트 구현을 위한 핵심 기술 요소

기업이 셀프 옵티마이징 플랜트를 구현하기 위해 도입할 수 있는 핵심 역량 및 기술 요소는 다음과 같다.

•폐쇄 루프 계획 및 일정 수립: 고급 공정 제어, 공정 한계 최적화, 계획 및 일정 수립 기능을 긴밀하게 통합한다.

•공정 성능 모니터링: 온라인 모델 네트워크를 통해 24시간 자동화된 인사이트를 제공하고 조정안을 제시함으로써, 산업 AI 기술의 효율성을 기반으로 성능을 지속적으로 개선한다.

•자산 상태 모니터링: 산업 AI 기반의 사전 설명 분석 기술을 활용하여 장비 성능을 추적하고 고장을 예측함으로써 가동 시간을 극대화하고 운영 안전성을 제고한다.

•인력 역량 강화 기술: 의사 결정을 지원하는 인지형 가이드와 상호작용형 운영자 교육과 같은 기술을 통해 효과적인 업무 수행을 지원한다.

•디지털 트윈 기술: 실시간 데이터를 기반으로 공정이나 자산의 과거, 현재 및 미래 행동을 반영하는 진화형 디지털 프로파일을 제공한다.

•모델 얼라이언스: 조직 전반의 다양한 애플리케이션 간 핵심 마스터 데이터와 모델 구성 요소를 공유하여 시너지를 극대화한다.

•고급 모델링 솔루션: 엔지니어들이 플랜트를 온라인 및 오프라인 환경에서 빠르게 모델링하고 최적화할 수 있도록 지원한다.

•데이터 시각화 기술: 차세대 협업형 및 유연한 업무 환경 구현을 위한 핵심 요소로, 데이터 기반 의사결정과 협업을 촉진한다.

•제어 시스템: 실시간 모니터링 및 제어 기능을 제공하고, 자율적 의사결정을 지원하여 역동적이고 적응력 있는 환경을 최적화한다.

•최종 제어 요소: 제어 동작을 빠르고 정밀하게 실행하여 플랜트가 최적의 성능을 달성할 수 있도록 지원한다.

인력을 위한 역량 강화

셀프 옵티마이징 플랜트에서 중요한 점은 인력이 배제되는 것이 아닌 가장 가치 있는 작업에 보다 효과적으로 집중할 수 있도록 권한을 부여하는 것이다. 향후 계획 수립자와 일정 관리자의 역할은 반복적이고 수작업 중심의 업무에서 벗어나, 전략적 분석과 고차원적 의사 결정 중심으로 전환될 전망이다. 시간이 흐를수록 자동화된 의사결정과 인간의 판단은 상호 보완적 관계를 형성하며, 현장에서 수집된 방대한 데이터에 인간의 직관과 경험이 더해질 때, 플랜트 운영은 새로운 수준의 통찰력과 성과를 실현하게 될 것이다.