히타치, 데이터옵스 플랫폼 지원 … 생성형 AI로 가동모델 추천

히타치(Hitachi)가 석유·화학 플랜트용 DX(Digital Transformation) 솔루션 사업을 확대한다.
DX는 화학기업이 소재를 공급하는 반도체를 필두로 하는 첨단산업 발전에 기여할 것으로 기대되고 있다. 
히타치는 제어·운영기술(OT: Operation Technology), 생산, EPC(설계·조달·시공) 사업을 영위하고 있어 수요기업의 요구와 어려움을 이해할 수 있는 능력이 강점이며 IT, OT 분야의 노하우를 활용해 수요기업의 DX를 다양한 방면에서 지원할 계획이다.
DX를 추진하기 위해서는 데이터의 품질 관리가 관건이며, 달성 목표와 연관된 데이터의 선명도를 높이고 정확하게 기록하고 보완하는 작업이 필요하다.
석유·화학기업들은 프로세스 데이터와 계기 데이터를 대량 확보하고 있으나 조직이 수직적이어서 내부에서 데이터를 효율적으로 활용하지 못하는 사례가 많은 것으로 알려졌다.
이에 히타치는 수요기업이 DX를 추진할 때 문제가 발생하는 포인트를 데이터 통합 과정으로 판단하고 고립된 데이터를 연결하는 강력한 데이터 통합 툴 도입을 지원하고 있다.
실제로 산업용 AI(인공지능) 솔루션 시장을 선도하는 노르웨이 코그나이트(Cognite)는 산업용 데이터옵스(DataOps) 플랫폼 CDF(Cognite Data Fusion) 서비스를 제공할 때 공장이 보유한 데이터를 먼저 연결한 다음 대책을 검토하는 단계를 거친다. 
코그나이트가 현장에서 사용하는 데이터를 이해하고 있는 히타치는 데이터 통합 툴 도입을 지원하면서 데이터 정리 용이성을 높이고 CDF 활용도까지 개선하고 있다.
히타치는 생성형 AI 활용도 본격화하고 있다. 어떠한 상황이 발생했을 때 추천 모델에 정보를 입력하면 AI가 수요기업이 보유한 지식에 맞추어 여러 유사한 과거 사례를 제시하는 가동 추천 시스템이 대표적이다.
생성형 AI를 활용하면 기억해야 하는 데이터가 줄어 1명이 2개 플랜트를 담당하는 등 적은 인력으로 안전한 가동이 가능하기 때문에 현장인력을 감축할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
AI 도입 후 현장인력을 감축하면 사람에 의한 실수로 발생하는 사고가 감소하고 생산중단 빈도가 줄어들어 생산량, 매출이 증가하는 동시에 코스트다운으로 이어지는 선순환 효과를 기대할 수 있다.
다만, AI가 추천하는 안 가운데 실제 실시안을 선택하는 것은 결국 사람이기 때문에 사용자도 AI 리터러시(AI Literacy)를 함양할 필요가 있다.
화학기업 중에는 이데미츠코산(Idemitsu Kosan)이 히타치가 지원한 DX를 도입해 주목된다.
이데미츠코산은 생산성 30% 향상을 목표로 2024년 10월 코그나이트의 CDF 플랫폼을 일본공장 4곳에 도입했으며 정유공장 뿐만 아니라 도쿠야마(Tokuyama), 치바(Chiba) 화학 플랜트에도 적용한 것으로 알려졌다.
현재는 정유와 화학 공장에서 매일 축적하는 방대한 가동 데이터를 수집·해석하고 안전한 가동과 운영 효율화, 유지보수 최적화에 적용하고 있다.
이데미츠코산은 개별적으로 데이터를 취급하는 상태에서 벗어나기 위해 1990년대부터 종이문서 전자화를 추진했으나 당시에는 데이터 관리를 위한 적절한 도구를 마련하지 못한 점이 한계로 지적됐다.
그러나 최근 디지털 인프라 발전을 반영해 여러 개별 시스템을 통합하는 대신 관리를 일원화하는 방식으로 전환하면서 CDF를 주목했고, 2021년 디지털화 및 업무 프로세스 혁신과 동시에 가상통합 데이터베이스에 대한 기술검증(PoC)에 착수했으며 2024년 4월 CDF 적용 데이터 플랫폼 구축에 나섰다. 
AI를 이용한 데이터 자동연계 기능 덕에 빠르게 80%까지 작업을 완료했으며 계획보다 빠르게 모든 데이터 탑재를 마칠 예정이다. 기존 방식과 비교하면 연간 6만시간의 업무 효율화 효과를 예상하는 것으로 알려졌다.
이데미츠코산은 CDF 도입에 이어서 드론(무인항공기)과 로봇을 활용한 데이터 수집, 다양한 센서와 데이터 플랫폼 연결을 위한 고속 무선인프라 도입도 검토하고 있다. 자동으로 테이터를 수집하기 위한 조치이며 기존에는 현장 인력이 데이터 수집에 많은 시간을 할애했다.
아울러 2030년까지 강화된 의사결정 고도화 시스템을 정비하고 데이터 해석기술과 AI 기술을 구사함으로써 가동 안전성 및 생산계획 자동 최적화를 달성할 계획이다.
2023년에는 AI를 활용한 이미지 진단을 통해 배관 부식 상태 등을 객관적으로 판단하는 등 1차 스크리닝 고속화에 기여하는 독자적인 부식감지 시스템 AICIS를 도입한 바 있다.
수치 데이터를 이용한 운전감시 시스템도 가동해 데이터 작성, 공유에 소요되는 시간을 90% 줄이는데 성공한 것으로 알려졌다.
이데미츠코산은 업무를 효율화함으로써 차세대 에너지 및 첨단소재 사업으로 인적자원을 전환할 계획이다. (윤)