일본 PFN(Preferred Networks)이 공장 자율가동 AI(인공지능) 솔루션 사업을 본격화한다.
일본 석유화학산업은 공장 가동을 위한 인력 확보와 기능 전수에 어려움을 겪고 있다. 이미 부분적인 자동화가 이루어지고 있는 가운데 앞으로 환경부하 저감을 위한 제어 고도화가 요구되면서 AI 도입 수요가 증가할 것으로 예상된다.
정부 프로젝트에도 참여하는 AI 개발·솔루션 전문기업인 PFN은 본격적인 AI 활용 확대를 기대하고 보급 활동을 강화하고 있다.

특히, 공장 자율가동을 목표로 다양한 기술을 개발하고 있으며 에네오스(ENEOS)와 석유화학공장 자동화를 위한 공동 실증을 수행하면서 축적한 노하우를 바탕으로 독자적인 솔루션인 Plant Pilot을 개발해 최근 본격적인 사업화에 나섰다. 
Plant Pilot은 모델예측제어(MPC)를 기반으로 과거 가동 데이터와 운영 정보를 학습해 맞춤형 가동제안 모델을 제안하는 AI 솔루션이다. 운영지원용 도구로도 활용할 수 있으며 시뮬레이션 기반 예측, 가동제어 근거 조회도 가능하다.
AI가 심층학습을 기반으로 공장 내 센서 정보를 이용해 복잡한 제어항목을 동시에 최적화하며 수십에서 수백에 달하는 매개변수에 대응하고 있다. 중간지표 가시화를 통한 안전 기능도 갖추고 있다.
현재 석유화학, 소재, 식품, 제약 분야에서 시장을 개척하고 있으며 이미 여러 수요기업으로부터 관심을 받아 2026년 다수 공장에 도입 예정인 것으로 알려졌다.
PFN은 Plant Pilot 도입을 위한 시스템 구축에 1-2년이 소요될 것으로 예상하고 있다. 먼저 데이터를 검증한 다음 간이 AI 모델을 만들고 이론 시험을 거쳐 세부적인 모델을 개발해 출력 신호를 기반으로 입력용 신호를 생성하는 공장 가동지원용 도구를 제작하고 최종검증으로 이행할 예정이다.
Plant Pilot는 센서의 데이터를 활용한 가동 안정화 뿐만 아니라 에너지 코스트, 황산화물(SOx), 질소산화물(NOx) 배출량과 같은 다양한 지표도 반영할 수 있다. 
PFN은 Plant Pilot 홍보를 글로벌로 확대하고 배치 공장 대응을 포함 기술개발을 계속하고 더 넓은 시장을 개척할 계획이다.