산업 현장에 인공지능(AI)을 적용한 운영 최적화가 탄소감축과 비용절감을 동시에 실현할 수 있다는 분석이다.
5일(현지시간) ESG 전문매체 ESG뉴스에 따르면, 글로벌 산업 소프트웨어 기업 IFS가 발표한 연구에서 산업용 인공지능이 철강·시멘트·석유화학 등 탄소 다배출 산업의 온실가스 배출을 실질적으로 줄이는 데 효과적인 것으로 나타났다.
연구에 따르면 산업용 AI는 공정 운영과 설비 관리 전반을 실시간 데이터로 분석해 에너지 사용을 최적화한다. 이 과정에서 불필요한 전력 소비와 가동 손실을 줄여, 전기 사용에 따른 간접 배출인 스코프2 배출을 크게 낮출 수 있는 것으로 분석됐다. 일부 산업 현장에서는 AI 기반 운영 최적화를 통해 스코프2 배출을 최대 수십 퍼센트까지 감축할 수 있는 잠재력이 있는 것으로 평가됐다.
특히 설비 고장을 사전에 예측해 정비 시점을 조정하는 '예측 정비'와 작업·물류 일정 최적화가 주요 효과로 꼽혔다. 갑작스러운 설비 정지와 재가동이 줄어들면서 에너지 낭비가 감소하고, 현장 인력과 차량 이동이 줄어 연료 사용과 운영 비용도 함께 낮아졌다는 설명이다.
산업용 AI는 단순한 자동화 기술이 아니라 생산계획, 설비운영, 공급망 관리까지 아우르는 운영 의사결정 도구로 활용되고 있다. 생산량을 유지하거나 확대하면서도 에너지 사용과 배출을 관리할 수 있어, 탈탄소 전환과 수익성 확보를 동시에 고민하는 기업들에 현실적인 대안으로 떠오르고 있다.
다만 산업용 AI의 확산이 곧바로 모든 산업 현장의 탄소 감축으로 이어지는 것은 아니라는 지적도 나온다. AI 시스템 자체의 전력소비와 데이터 처리 인프라 확대가 새로운 에너지 수요를 만들 수 있고, 초기 도입 비용과 현장 데이터 품질에 따라 효과가 제한될 수 있다는 이유에서다. 이에 따라 전문가들은 산업용 AI를 재생에너지 전환, 공정 효율 개선, 설비 교체 전략과 함께 종합적으로 활용해야 실질적인 탄소 감축 효과를 낼 수 있다고 강조한다.
또한 산업용 AI가 기업의 ESG 대응과 공시 신뢰도 제고에도 기여할 수 있다고 분석했다. 배출 데이터가 자동으로 수집·관리되면서 감축 성과의 추적성과 정확성이 높아지고, 이는 투자자와 규제 당국의 요구에 대응하는 데에도 도움이 된다는 것이다.
전문가들은 산업 부문의 탄소감축이 재생에너지 확대만으로는 한계가 있는 만큼, 기존 설비를 유지한 채 운영 효율을 높이는 디지털 기술의 역할이 더욱 커질 것으로 보고 있다.
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