인공지능(AI) 활용이 사회 전반으로 확산되고 있다.
일본은 AI를 활용한 분석서비스를 비롯해 AI 환경을 구축하기 위한 시스템 통합작업이 한창이고 SI, 하드웨어 시장이 급격히 커지면서 전체 AI 시장규모가 2015년 1500억엔에서 2030년 2조1200억엔으로 15년간 14배 성장할 것으로 예측되고 있다.
최근 들어서는 공공·사회 인프라의 방재·방범은 물론 스마트시티, 스마트그리드 등으로 적용분야가 확산되고 있으며 사물과 인터넷을 연결하는 IoT(사물인터넷), 빅데이터 분석과도 조합해 활용을 고도화하는 작업을 추진하고 있다. 특히, 데이터 분석·해석은 AI를 활용하는 연구가 이루어짐에 따라 정밀도가 크게 향상되고 있다.
AI를 활용한 로봇은 접수 및 접객 업무에 그치지 않고 연구 및 생산현장 도입이 확산되고 있으며, 머지않아 화학공장의 안전사고 예방 및 신규 화학물질 개발에도 활용될 것으로 예상되고 있다.
일본에서는 다수의 화학기업들이 공동으로 화학 플랜트 관리의 IoT화를 추진하고 있다.
화학 플랜트의 IoT화에는 일본 경제산업성과 함께 화학 메이저 대부분이 참여해 개별기업들이 그동안 각각 수집한 데이터 1만개와 공동으로 수집할 실측 데이터 5000개를 통합·분석함으로써 플랜트 배관의 외부부식을 예측해 유지·보수 수준을 향상시킬 방침이라고 한다.
화학 플랜트의 보안 및 유지·보수는 현장 기술자에 대한 의존도가 매우 높았으나 최근 숙련공들이 대거 퇴직함으로써 기술력 저하가 우려되고 있다는 점에서 IoT와 빅데이터를 활용하는 작업이 크게 기대되고 있다.
일본 화학기업들은 보유하고 있는 데이터를 공유하면 화학산업 전체의 보안 및 유지·보수 수준을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 노하우가 유출될 가능성이 낮은 배관을 중심으로 외부부식을 예측하기 위해 노력하고 있다.
일본 화학기업들은 배관의 외부부식을 검사한 후 작성한 데이터를 기온, 기상, 배관형태 등 25개 항목으로 다시 정리해 공유함으로써 예측성을 한층 끌어올릴 방침이라고 한다.
국내 화학기업들도 AI, 빅데이터, IoT를 활용하기 위한 방안에 대해 상당히 고민하고 있을 것으로 생각한다. 하지만, 협업작업을 어떻게 진행할 것인지, 무엇을 공유할 것인지 적극적이고 개방적인 자세를 갖추고 있는지 궁금하지 않을 수 없다.
개별기업별로 제4차 산업혁명에 대응하는 방법을 놓고 고심하고 있는 것은 사실이나 협업이나 공동연구를 통해 부분 데이터를 빅데이터화해 AI에 적용시킬 생각을 하고 있는지에 대해서는 의문이기 때문이다. 국내기업들은 별로 비밀에 속하지 않는데도 불구하고 특별한 것처럼 공개하기를 꺼리는 경향이 강한 것으로 나타나고 있다.
그러나 앞으로는 개별기업 혼자의 힘으로는 AI나 IoT에 대응하기 힘들다는 점에서 석유화학을 비롯해 페인트, 안료, 계면활성제, 점·접착제, 제약, 바이오의약, 화장품. 플래스틱 가공 등 분야별로 공동연구팀을 만들거나 협의기구를 구성해 대응해야 하지 않을까 생각된다.
시대가 변하면 경영전략도 새로움을 모색해야 한다는 점 강조하지 않을 수 없다.