한국전자통신연구원(ETRI)이 에너지 소비량이 많은 업종 특성에 맞춘 인공지능(AI) 기반 공장 에너지 관리 기술 개발에 성공하며 제조 공정 에너지 효율 혁신을 이끌 전망이다.
ETRI는 제조 현장 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적 운전을 지원하는 AI 기반 에너지최적화시스템(EOS)과 공장 에너지 운영 정보를 통합 관리하는 에너지정보시스템(EIS)을 결합한 패키지형 공장에너지관리시스템(FEMS) 플랫폼을 개발했다고 26일 밝혔다.
이 기술은 바이오·의약, 식품, 금속·유리 용해, 제지 등 에너지 사용량이 많은 업종에서 공정 데이터를 실시간 수집·분석해 설비 운영을 최적화함으로써 에너지 절감과 생산 효율 향상을 동시에 달성한다.
기존 산업 현장은 엄격한 규제 환경과 설비 구조, 경험 중심 운영 방식으로 인해 ICT 기반 에너지 관리 기술 도입이 쉽지 않았다.
특히 의약품 제조관리 기준(GMP)이나 식품안전관리 기준(HACCP) 등 규제를 충족하면서 공정을 변경해야 하는 부담이 컸다.
연구진은 이런 한계를 고려해 업종별 공정 특성에 맞춘 맞춤형 최적화 기술을 개발했다.
바이오·의약 분야에서는 클린룸 냉방 환경을 대상으로 실제 운영 데이터와 물리 모델을 결합한 하이브리드 제어 기술을 구현했다.
식품 산업에서는 공정 열에너지 수요를 분석해 보일러와 살균 공정의 스팀 공급을 최적 제어했다.
금속·유리 용해 공정에서는 전기유도용해로의 진동 데이터를 활용해 용해 상태를 실시간으로 판정하고 조업을 최적화하는 기술을 세계 최초로 구현했다.
제지 산업에서는 건조 공정의 스팀 공급과 공압 시스템을 동시에 최적화해 에너지 효율을 높였다.
또 연구진은 국제 에너지성능 측정·검증 기준 ‘IPMVP’를 기반으로 공정 맞춤형 에너지 절감량 측정·검증(M&V) 체계도 세계 최초로 개발했다.
이는 공정 특성을 반영해 에너지 절감 효과를 정량적으로 검증할 수 있는 기술로, 향후 사업화 과정에서 기준 역할을 할 것으로 기대된다.
이번 FEMS 플랫폼은 AI와 빅데이터 기반 에너지 소비 예측 기능을 갖췄다.
이를 통해 공정 설비와 유틸리티 설비를 동시에 제어하며, 에너지 이상 상태를 자동으로 진단한다.
여기에 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇을 적용해 공정 운영 지원까지 가능하다.
아울러 설비가 밀집된 공장 환경에서도 안정적인 데이터 전송이 가능한 저전력 광역통신(LPWA) 기반 무선 센서 네트워크를 적용, IoT, AI, 디지털트윈 기술을 결합해 공장 에너지관리와 생산 운영을 동시에 지능화했다.
ETRI는 이 기술을 15개 공장에서 실증한 결과 에너지 절감률 최고 15%를 달성했다.
이는 누적 기준 약 5800TOE의 에너지 절감과 탄소 배출 감소 1만 8600톤의 효과로, 1만 9000가구가 1년 동안 사용하는 에너지 규모다.
ETRI는 향후 전국 산업단지 12만 개 에너지 다소비 공장으로 기술 확산을 추진할 계획이다.
도윤미 ETRI 환경ICT연구실 총괄책임자는 “이번 성과는 실제 제조 현장에서 효과가 검증된 기술이라는 점에서 의미가 크다”며 “중소·중견기업도 도입할 수 있는 플랫폼으로 고도화해 산업 전반으로 확산시키겠다”고 말했다.
