지속 가능성에 기여하는 인더스트리 5.0
(출처: TakoyakiAI / stock.adobe.com; AI로 생성)
제조업계는 스마트한 프로세스, 에너지 효율적인 시스템, 그리고 인공지능(AI)이 강화된 운영을 통해 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 주력하고 있다. 이와 관련하여, 인더스트리 5.0은 최신 도전 과제에 직면하도록 설계된 신흥 기술을 활용하여 지속 가능성 과제에 대응하는 데 좀더 초점을 맞추고 있다. 이 글에서는 첨단 스마트 자동화, 생성형 AI, 순환 경제 활동과 같은 인더스트리 5.0이 지속 가능한 산업의 미래를 형성하는 데 어떻게 기여하는지에 대해 살펴본다.
에너지 효율을 높이는 자동화 기술
인더스트리 5.0의 즉각적인 이점은 첨단 자동화 기술을 적용함으로써 산업 환경에서 에너지 소비를 줄인다는 것이다.
스마트 센서는 압축기, 히터, 펌프와 같은 장비 전반의 에너지 사용량을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 이러한 센서가 수집한 데이터는 AI 기반 에너지 관리 시스템에 입력되어 불필요한 에너지 사용을 방지하기 위해 장비 작동을 자동으로 조정한다.
예를 들어 생산량이 적을 때는 예측 알고리즘이 히터나 압축기와 같은 에너지 집약적인 장비의 전원을 끄거나 출력을 줄일 수 있는 최적의 시간을 결정할 수 있다. 이러한 정밀 제어는 에너지 소비를 줄이고 탄소 배출을 줄이는 데 기여한다. 또한 에너지 관리 시스템에 AI를 통합하면 공장에서 기계가 필요한 경우에만 작동하도록 함으로써 상당한 비용 절감을 달성할 수 있다.
AI의 역량은 보다 에너지 효율적인 제품 설계로도 확장된다. AI 기반 설계 도구를 활용하면 용접이나 납땜처럼 에너지 집약적인 제조 공정을 줄이는 제품 구성이 가능하다. 제조회사는 부품 조립 방식을 달리하는 것만으로도 에너지 소비와 탄소 배출량을 줄일 수 있다. 이런 방식으로 자동화 기술은 에너지 낭비를 줄이고 산업 플랜트의 전반적인 운영 효율을 향상시킨다. 뿐만 아니라 새로운 제품을 재활용하기도 더 쉬워진다.
AI를 통한 자원 사용 최적화
AI 알고리즘은 원자재에서 인적 자원에 이르기까지 산업계가 자원을 관리하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있다.
인더스트리 5.0에서, AI는 생산 공정과 공급망 최적화에 적용된다. AI를 활용함으로써, 스마트 팩토리는 이제 수요를 예측하고 재고를 계획하며 생산 일정을 보다 정확하게 수립할 수 있다. 공급망을 최적화함으로써, 기업은 자재 및 에너지 낭비를 줄일 수 있다.
예를 들어, AI는 과잉 재고 및 폐기물을 최소화하기 위해 생산에 필요한 자재의 정확한 수를 예측할 수 있다. 또한 AI는 출하를 통합함으로써, 특히 해외에서 부품이나 원자재를 배송할 때 운송 배출량을 줄일 수 있다. 출하 경로를 최적화함으로써, AI는 여러 배송을 단일 컨테이너에 결합하거나 탄소 배출이 적은 운송 옵션을 선택하는 등 가능한 가장 친환경적인 운송 방법이 선택되도록 보장한다.
또한 AI는 더 나은 자원 최적화를 위한 예지 정비가 가능하게 한다. 기존 유지보수의 경우, 일정이 이르면 부품을 너무 일찍 교체하게 되거나, 일정이 늦어지면 이미 고장이 발생한 뒤여서 비용이 많이 들 수도 있다. AI 시스템은 기계의 데이터를 지속적으로 분석함으로써 유지보수가 필요한 최적의 시기를 예측할 수 있다. 이는 장비의 수명을 연장할 뿐만 아니라, 자원의 과도한 사용은 물론 새로운 부품과 윤활유의 필요성을 줄여준다. 잘 관리되는 기계는 수리가 덜 필요하고, 폐기물이 덜 발생하며, 기름을 덜 사용하기 때문에 보다 지속 가능한 운영에 기여한다.
산업 자동화를 통한 순환 경제 활성화
순환 경제란 제조와 관련한 폐기물의 최소화를 목표로 하는 개념이다. 일반적으로 이는 제조 공정 중 자재 재활용과 제품 회수 프로그램 장려라는 두 가지 접근 방식을 통해 달성된다.
첫 번째 방식의 경우, 제조회사가 산업 자동화를 통해 공장 내의 열, 물, 재료를 재활용하여 폐쇄 루프 시스템을 구현할 수 있다. 예를 들어, 스바루(Subaru) 공장에서는 폐수를 순수한 물로 재활용하여 재사용한다.[1] 또 다른 예로, 산업용 오븐에서 발생하는 열을 포집하여 시설용 난방수와 같은 다른 공정에 재사용하는 사례를 들 수 있다.
제품 회수 프로그램은 자동화가 순환 경제를 지원하는 또 다른 방법이다. 하나의 예로 펌프 제조회사인 그런포스(Grundfos)는 고객이 오래된 펌프를 회사로 반품하면 이를 리퍼비시(refurbish) 제품으로 재정비하거나 재활용하는 제품 회수 프로그램을 시행하고 있다.[2] 이러한 방식으로 AI 시스템은 어떤 부품을 회수하여 신제품에 재사용할 수 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있다.
신재생 에너지 활용
많은 대형 제조회사들이 이미 태양광, 풍력 및 기타 신재생 에너지원을 전력망에 통합하고 있다. 그러나 자동화 시스템에 신재생 에너지를 통합하는 데에는 재생 에너지원의 간헐적 발전 능력에 따른 과제를 해결해야 하는 등 특유의 복잡성 문제가 수반된다.
AI는 에너지 발전 및 저장 수준을 모니터링함으로써, 필요에 따라 공장이 재생 에너지원과 전력망 간의 원활한 전환이 이루어질 수 있도록 한다. 이 과정에서, AI는 재생 에너지원을 사용할 수 없을 때 배터리에 저장된 에너지의 사용을 최적화함으로써, 재생 에너지가 간헐적으로 생산되는 경우에도 전력 공급이 원활하게 운영될 수 있게 해준다.
지속 가능한 자동화의 과제 극복
지속 가능한 산업 자동화를 가능하게 하는 기술들은 빠르게 발전하고 있지만, 그것을 성공적으로 활용할 수 있는지 여부는 기업의 전략에 달려 있다. 새로운 자동화 시스템을 실행할 때는 엔지니어링, 정보 기술(IT), 운영 및 공급망을 포함한 기업 내 모든 부서들이 합심해야 한다. 그러나 이를 위해서는 기업이 전사적으로 지속 가능성 목표를 우선시해야 하기 때문에 기업 문화 차원에서 상당한 변화가 요구될 수도 있다.
여기까지 달성했다면 그 다음에 해결해야 할 과제는 통합이다. 새로 도입한 자동화 기술이 효과를 극대화할 수 있으려면 기존 인프라와 일관되게 작동해야 한다. 예를 들어, 공장의 특정 부분에 로봇 시스템이나 스마트 센서들을 추가한다고 해서 그것만의 메커니즘으로 작동하는 효율성이 생기는 것은 아니다. 새로운 자동화 시스템을 더 넓은 에코시스템에 통합함으로써 기업의 전체 운영에 걸쳐 에너지 절약, 예지 정비 및 순환 경제 활동을 균일하게 적용해야 한다.
확장성 역시 간과해서는 안 된다. 기업 운영의 많은 부분에 지속 가능한 자동화 기술이 채택될수록, 이러한 시스템은 효율성을 떨어트리지 않으면서 계속 확장되어야 한다. 새로운 기술과 모범 사례들이 계속 발전함에 따라, 기업들은 지속적인 개선에 더 많은 노력을 기울일 필요가 있다.
맺음말
인더스트리 5.0이 발전함에 따라 자동화, AI, 전문 인력의 융합은 지속 가능성을 촉진할 수 있는 강력한 플랫폼을 만들어낸다. 에너지 효율적인 자동화 기술에서부터 AI 기반 자원 최적화, 순환 경제에 이르기까지, 산업 부문에서 환경에 대한 영향을 줄일 수 있는 가능성은 무궁무진하다. 그러나 이러한 목표들을 달성하려면 지속 가능한 관행들을 조정, 통합 및 확장하기 위한 기술 혁신과 기업의 공동 노력이 필요하다. 이러한 기술들을 채택한 산업 부문들은 지속 가능성 목표를 달성하고 보다 탄력적이고 자원 효율적인 미래를 구축할 수 있는 더 나은 산업 자동화 장비를 갖추게 될 것이다.
출처
[1]https://www.subaru.co.jp/en/csr/environment/waterresources.html
[2]https://www.grundfos.com/solutions/support/takeback
저자 소개
헥터 바레시(Hector Barresi)는 산업 자동화, 스마트 제조, 디지털화에서 전문성을 인정받고 수상 경력도 있는 산업 기술 고문이자 컨설턴트이며 강연자이다. 하니웰(Honeywell), 다나허(Danaher), IDEX, GE(General Electric)의 임원을 역임했으며, 전세계적으로 일류급의 제품 혁신 조직을 구축하도록 돕는 것으로 잘 알려져 있다. 최초의 산업용 무선 센서 제품군인 하니웰 XYR5000과 페인트 업계에 혁명을 일으킨 틴텔리전스(Tintelligence) 스마트 틴팅플랫폼 개발에 직접 참여했다.