MCC, 과거사례 2만건 학습 … 2022년 1월부터 시험적용 개시

미츠비시케미칼(MCC: Mitsubishi Chemical)이 석유화학 플랜트 개량 및 변경 리스크 평가에 인공지능(AI)을 활용해 주목된다.
AI가 약 2만건에 달하는 과거 트러블 사례를 학습한 다음 새로운 상황이 발생했을 때 참조할만한 사례를 추출‧검색함으로써 유사한 트러블을 미연에 방지하는 방식으로 인력 부족 및 고령화로 심각해지고 있는 기술 전승 부족 문제 해결을 기대하고 있다. 
2022년 1월부터 일본 주요 공장에서 시험 운영을 시작해 생산현장의 DX(Digital Transformation) 도입을 가속화할 계획이다.
미츠비시케미칼이 개발한 AI는 사내‧외부 트러블 사례나 보안과 관련된 정보를 축적한 상태이며 생산 담당자가 작성하는 설비 변경 사양서에서 검색할 키워드를 추출하고 대조할만한 과거 사례를 추출함으로써 잠재적 리스크가 어느 정도로 위험한 상태이고 어떠한 트러블을 일으킬 수 있는지 시나리오를 구축하는 것이 가능할 것으로 기대하고 있다.
사양서에서 케이블 히트 추적물, 가스 용단의 불꽃, 케이블 히트에서 나온 불꽃 등의 표현을 검색해 어느 정도 영향을 미칠지 정도를 평가할 수 있기 때문이다.
미츠비시케미칼은 2022년 1월부터 오카야마(Okayama) 공장 등 고압가스 인증 사업장을 중심으로 AI 도입에 나선 것으로 알려졌다.
AI의 정확도는 현재 70-80% 수준이나 시험단계를 거쳐 2022년 5월에는 본격적인 운영을 시작하고 추후 일본 모든 공장으로 확대 적용할 방침이다.
최종적으로는 외부에 시스템을 판매하는 방안도 구상하고 있다. 
과거에는 트러블 사례를 데이터나 PDF 문서 등 다양한 형태로 저장했고 양이 방대해 조사에 시간과 수고가 많이 소요되는 문제가 있었다.
참고 사례를 빠짐없이 확인하는 것은 사실상 불가능했으며 검색 키워드를 결정할 때는 담당자의 경험이 관여될 수밖에 없다는 점도 단점으로 작용하고 있다.
미츠비시케미칼은 사업장 1곳당 연간 100-200번의 설비 변경을 실시하며 일본에 총 9개 사업장과 6개 공장을 가동하고 있어 변경 건수가 상당한 것으로 파악되고 있다.
그러나 설비가 노후화되고 있고 고령화로 인력이 부족해짐에 따라 DX를 활용함으로써 보안 및 안전 기능을 고도화해야 할 것이 요구되고 있다.
미츠비시케미칼이 개발한 AI 시스템을 사용하면 과거의 트러블 사례를 종합적으로 검토해 유사한 사례를 추출할 수 있으며, 그동안 과거 사례를 찾아내지 못해 제대로 대처하지 못했던 트러블을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
또 담당자의 검색 부담을 대폭 경감시킬 수 있으며 간단한 검색 시스템이기 때문에 미래 세대에게도 편리하게 기술 전승이 가능할 것으로 판단하고 있다. (K)