자동차부품 단조 공정에서 인공지능(AI)이 전력의 소비량을 예측해 소비를 최적화해주는 솔루션이 개발됐다.

AI 솔루션 기업 ㈜디에스피(대표 윤희성ㆍ김종민)는 지난 7월 경남테크노파크가 추진하는 ‘수요 맞춤형 AI 솔루션 개발ㆍ실증 지원 사업'에서 주관기업으로 선정돼 참여기업인 ㈜에이아이더뉴트리진과 함께 ‘자동차 부품 단조라인의 전력 소비를 개선하기 위해 인공지능(AI) 기반의 전력 소비 예측 및 절감 솔루션’을 개발, 수요기업인 ㈜씨티알에코포징(이하 CTR에코포징)에 적용했다고 밝혔다.

이 솔루션은 AI가 CTR에코포징의 알루미늄 단조라인(가열로ㆍ열처리)의 전력량, 온도, 생산실적, 생산계획 등 데이터를 활용해 전력사용 패턴을 분석하고 소비량을 예측한다. 이와 함께 정확도 향상을 위해 전력 소비에 영향을 미칠 수 있는 외부 기상 데이터도 반영, 이를 바탕으로 실제 사용량 절감 방안을 제시해준다.

특히 전력 소비량을 예측하고, 그 예측을 기반으로 절감 가능성을 평가하는 방식으로 구축됐다. 직선형과 원통형 단조라인, 그리고 열처리 라인에 대해 각각의 특성을 반영한 4개의 예측 모델이 개발됐다.



무엇보다 이 솔루션은 정확한 데이터 수집ㆍ분석을 전제로 하고 있다. 수요기업인 CTR에코포징의 단조 8개 라인과 열처리 3개 라인에서 발생하는 전력ㆍ온도ㆍ생산실적 등의 데이터를 활용했다. 설비별로 매일 생성되는 8만 6400 건의 데이터를 바탕으로 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 가공하고 전처리했다.

이 과정에서 ㈜에이아이더뉴트리진은 데이터 분석, 에너지 소비량 예측 모델 및 인터페이스 개발을 맡았다. 에너지 소비량 예측 모델은 제품 단위 또는 생산계획 단위로 예측이 가능하다. 현장 운영자 또는 관리자가 사전에 생산계획을 입력하면 그에 따라 에너지 사용량을 예측하고 손실 전력량을 분석해 대응 방안을 수립하거나 개선을 통해 에너지 사용량을 줄여준다.

㈜디에스피는 이 솔루션으로 사업 1차연도에는 8%, 2차연도에는 10%까지 전력소비량을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 전력소비량 예측 모델의 정확도는 1차연도에 90%, 2차년도에 95%까지 향상될 것으로 예상했다.

또한 실증을 마치고 다른 제조업체들로 이 AI 솔루션을 확산시켜 나갈 계획이다. 자동차 부품 제조업체들을 대상으로 홍보하면서 자발적 참여도 유도할 예정이다.

㈜디에스피 관계자는 “AI를 활용한 전력 소비 예측 및 최적화는 제조업체들에게 실질적인 비용 절감 효과를 제공하며 향후 지속 가능한 생산 환경을 구축하는 데 기여할 것”이라며 “시스템 도입 초기 비용이 들지만 장기적으로 보면 에너지 절감과 비용 절감으로 인해 높은 투자수익률(ROI)를 기대할 수 있다”고 말했다. 이어 “에너지 효율화를 통해 탄소 배출을 줄이고 기후 변화에 대응할 수도 있다”고 덧붙였다.

AI 기반의 에너지 소비 최적화 솔루션을 개발하고 있는 스타트업 ㈜디에스피는 지난해 설립 후 짧은 기간이지만 다양한 AI 융합 에너지 효율화 프로젝트를 통해 데이터 수집, 가공, 분석 및 알고리즘 개발의 경험을 축적했다. 이를 바탕으로 에너지 소비 예측, 공정 최적화, 전력 절감률 향상 등의 분야에서 우수한 실적을 보유하고 있다.

한편, 이번 실증 사업은 과학기술정보통신부와 경상남도가 지원하고, 정보통신산업진흥원이 전담하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로 경남과 부산, 대구, 경북, 울산 등 영남권 전역에서 동시에 추진되고 있다. 지역 산업의 스마트 제조 기반 구축과 일자리 창출, 생산 효율성 향상을 주도하고 있는 이 사업을 통해 올해 영남권 전체 신규 채용 수는 40명 계획에서 150명 으로 대폭 늘어나는 등 지역경제에 활력을 불어넣고 있다. 이는 당초 3년간 120명의 신규 채용하려던 계획을 훨씬 상회해 조기에 목표를 달성한 것으로 사업 첫해부터 지역 사회에서 긍정적인 파급효과가 확산되고 있다.