지속가능성을 실현하는 AI 기술

산업계는 지금 경쟁력 유지와 탄소 감축이라는 두 가지 큰 과제에 직면해 있습니다. 산업용 AI(Industrial AI)는 이 두 가지 목표를 동시에 달성할 현실적인 경로를 제시합니다. 기존 자산과 운영 프로세스를 최적화하여 낭비와 비용, 탄소 배출을 줄이고, 나아가 새로운 비즈니스 모델 혁신까지 지원합니다. IFS^*와 PwC의 공동 연구에 따르면, 이미 미국 리더의 90%가 AI 투자를 확대할 계획이며 86%는 AI가 조직의 환경 목표 달성에 기여할 것으로 기대하고 있습니다.

90%

2025년 AI 투자 계획 확대

(미국 리더 기준)

86%

AI가 환경 목표 달성에 기여할 것으로 전망

^{출처: IFS, The Invisible Revolution: Industrial AI Driving Global Growth, 2025

*IFS: 산업용 AI 소프트웨어 기업}

실제 기업들은 이미 AI의 긍정적 효과를 경험하고 있습니다.

IFS의 "The Invisible Revolution" 보고서에 따르면, AI가 공급망 지속가능성 개선에 미치는 영향에 대해 1,466개의 기업이 긍정적이라고 답했습니다.

현재 AI가 귀사 공급망의 지속가능성 개선에 얼마나 기여하고 있습니까?

^{Source: IFS "The Invisible Revolution", 2025}

중공업이 직면한 탈탄소화의 3대 과제

구조적 한계: 전력화가 어려운 생산 공정과 수십 년간 배출이 고착화되는 장기 투자 사이클로 인해 근본적인 감축이 어려운 '감축 난제(hard-to-abate)' 산업
데이터 파편화: ERP, MES 등 여러 시스템에 흩어져 있는 데이터 때문에 배출량 기준점을 산정하고 성과를 일관되게 추적하거나 증명하기 어려움
강력한 외부 압박: 규제 기관, 고객, 투자자 등 이해관계자들이 요구하는 데이터 기반의 투명한 성과 공개 요구는 빠르게 증가하지만, 실제 감축 및 보고 속도는 이를 따라가지 못하는 상황

산업 부문별 온실가스 배출량

^{Source: IEA and IAl. via World Economic Forum: Net-Zero Industry Tracker 2024 Edition}

산업용 AI의 주요 활용 분야와 기대 효과

산업용 AI는 단순히 비용을 절감하는 것을 넘어, 기업의 운영 방식 자체를 혁신합니다. 주요 활용 분야와 실제 사례는 다음과 같습니다.

설비 투자 계획 최적화
AI 기반 분석으로 비용, 안정성, 환경 성과를 종합 평가하여 최적의 투자 포트폴리오를 구성

“과거에는 고려하지 못했던 요소들까지 분석해 고객을 위한 실질적인 가치로 전환할 수 있다. AI 는 우리의 사업 활동이 환경에 미치는 영향 뿐만 아니라, 서비스 중단이 고객에게 미치는 영향까지 이해하고 수치화하는데 큰 도움이 됐다.”

인데버 에너지(Endeavour Energy)

제조 및 공정 효율 극대화
수요, 설비 상태, 에너지 가격 등을 분석해 생산 계획을 최적화하고, 원자재 낭비와 에너지 소비 감소

최대 50% 생산성 향상 (원자재 및 에너지 소비 동시 절감)

스즈키 가피탄(Suzuki Garphyttan)

예지보전으로 안정성 강화
설비 데이터를 실시간 분석해 고장을 사전에 예측하고 정비를 계획하여, 가동 중단(다운타임)을 최소화하고 설비 수명을 연장합니다.

30% 예지보전을 통해 정전 발생률 감소

독일 에너지 기업 E.ON

현장 서비스 및 물류 최적화
AI 스케줄링 시스템으로 기술자 동선과 차량 이동을 최적화해 이동 거리(평균 37.1%↓)와 유류비를 절감하고, 고객 만족도 향상

“이동 시간 단축, 신속한 업무 처리, 유류비 절감 효과를 종합한 결과, AI 스케줄링 도입 이후 4.36배의 투자 수익률(ROI)을 달성했다.”

게드 크래니(Ged Cranny), 코니카 미놀타 BEU 서비스·지원팀 선임 컨설턴트

성공적인 AI 도입을 위한 핵심 고려사항

산업용 AI의 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.

AI의 에너지 소비 문제: AI 운영에 드는 에너지보다 AI를 통해 절감하는 에너지와 탄소량이 더 크다는 것을 증명해야 합니다. 이를 위해 데이터센터의 재생에너지 활용, 엣지 컴퓨팅 도입 등이 필요합니다.
데이터 품질과 거버넌스: AI의 성능은 데이터의 질에 좌우됩니다. 분산된 데이터를 통합하고, 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있는 강력한 데이터 거버넌스가 필수적입니다.
조직의 변화와 인력 역량: AI 도입은 직원의 역할 변화를 동반합니다. 성공적인 전환을 위해 직원 재교육과 기술 역량 강화에 적극적으로 투자해야 합니다.

지금 바로 시작하는 지속가능한 혁신

산업용 AI는 단순히 비용을 관리하는 것을 넘어, ①최소 자원으로 최대 효과를 내고 ②데이터 기반 인사이트를 제공하며, 나아가 ③비즈니스 모델 혁신을 이끌어내는 가치 창출의 핵심입니다. 실제로 AI 기반 의사결정 도구는 포트폴리오 가치를 최대 20% 높이고, 계획 시간을 50% 단축시키는 등 측정 가능한 성과를 만들어냅니다.

완벽한 계획보다 빠른 실행이 중요하며, 다음 3가지 원칙을 따르는 것이 지속가능성의 '게임 체인저'로 나아가는 길이 될 것입니다.

측정 가능한 사례부터의 시작

예측 유지보수, 생산 계획 최적화, 공정 제어 등 단기간에 빠른 성과를 기대할 수 있는 영역은 훌륭한 출발점입니다. 작은 성공 사례를 만드는 것이 전사적 확산의 기반이 됩니다.

데이터 준비에 대한 투자

정제되고 통합된 고품질 데이터는 AI 시스템의 성공적인 확장과 결과에 대한 신뢰를 뒷받침하는 가장 중요한 기반입니다. 따라서 데이터 거버넌스에 대한 투자는 필수적입니다.

'신뢰'를 초기 설계에 반영

AI가 스스로 판단하고 행동하는 시대에는 AI 기술 자체에 대한 신뢰가 핵심 설계 원칙이 되어야 합니다. 의사결정 과정을 투명하게 공개하고 모든 과정이 추적 가능하도록 시스템을 설계하는 것이 신뢰 구축의 핵심입니다.