에너지 분야에 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?
에너지 부문의 조직은 에너지 수요 변동성, 탄소 배출량 감축 의무, 오래된 인프라로 인한 운영 복원력과 효율성 개선 필요성과 같은 수많은 중요한 과제에 직면합니다.
AI 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI(genAI)의 혁신은 고급 분석, 수요 예측, 배포 최적화 및 더 많은 사용 사례의 인사이트를 활용하여 조직이 이러한 장애물을 극복할 수 있도록 지원합니다.
에너지 분야에서의 AI 이점
AI는 에너지 부문 조직의 에너지 자원 공급, 생성, 유통, 자산 유지 관리, 고객 여정 전반에서 새로운 효율성의 실현을 도울 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하는 AI의 성능은 AI 기술이 인간보다 더 일관되고 정확하게 패턴을 식별할 수 있다는 것을 의미하며, 더 정확한 예측과 더 인사이트를 갖춘 권장 사항을 제공합니다.
예를 들어, 에너지 회사의 AI 사용에 대한 McKinsey 보고서에 따르면 AI 기반 일정은 불필요한 트럭 배차를 방지하고 현장에서 작업자 생산성을 최대 30%까지 개선하는 데 도움이 되었다고 합니다.1 또 다른 예로, 발전소 운영자는 AI 기반 추천을 사용하여 열소비율 최적화, 즉 발전소가 연료를 전기로 효율적으로 변환하는 능력을 최대 5% 향상했습니다.1
에너지 분야에서의 AI 사용 사례
새로운 사용 사례가 계속 개발되면서 AI가 운영을 개선에 도움이 될 수 있는 많은 에너지 부문 사용 사례가 있습니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다.
- 자산 유지 관리의 효율성 및 안전성 향상: AI 컴퓨터 비전 장착 드론은 자산이 계속 운영되는 경우에도 점검 및 유지 관리에 도움이 될 수 있으므로 운영을 중단하지 않고 점검을 수행할 수 있으며 현장 근로자의 안전을 강화할 수 있습니다.
- 데이터에서 얻는 더 심층적인 인사이트: AI 분석은 자재 주문을 위한 물류 워크플로, 자산 수명을 연장하는 예측 유지 관리 일정, 현장 생산성을 향상하는 데 도움이 되는 트럭 배차 일정을 간소화할 수 있습니다.
- 전력망 효율성 향상: AI 지원 스마트 전력망 및 스마트 변전소는 기존의 SCADA(감독 제어 및 데이터 수집) 시스템을 뛰어 넘어 그리드 시스템의 원격 관리를 지원합니다. 이를 통해 유틸리티 기업은 에너지 분배 패턴을 자동화하고, 장비를 유지하며, 정전에 대한 복원력을 강화하는 더 큰 통제력을 확보할 수 있습니다.
- 재생 에너지 통합 및 탄소 배출량 감축: AI 워크플로는 재생 가능한 에너지 출력을 예측하고 소비 패턴에 대한 출처 선택을 분석하여 기업이 환경 지속 가능성 목표에 기여하도록 도와 재생 가능한 에너지원을 전력망으로 관리하고 통합하도록 지원합니다.
- 사이버 보안 분야에서의 AI: 전력망이 사이버 범죄자의 매력적인 대상이 됨에 따라 AI 위협 탐지는 공격 감지, 예방 및 대응 전략을 자동화를 도울 수 있습니다. AI는 에너지 분배 인프라를 구성하는 다양한 장치 및 시스템을 위한 인증 방법의 강화를 도울 수 있습니다.
에너지 분야에서의 생성형 AI(genAI) 사용 사례
LLM(대규모 언어모델) 기반 GenAI는 최근 몇 년간 큰 관심을 끌고, 에너지 부문에서 획기적인 사용 사례에 대한 기회를 제공하였으며, 기존 머신 러닝 및 딥 러닝 접근 방식을 넘어서고 있습니다.
- 더 만족스러운 고객 경험 여정: genAI는 고객을 더 뛰어난 지능과 더 인간과 유사한 대응으로 고객의 참여를 유도하는 챗봇을 통해 더 공감적인 고객 경험을 지원하도록 도울 수 있습니다. RAG(검색 증강 생성)을 사용하면 AI 챗봇과 개인 비서가 기업별 지식 기반을 참조하여 더 관련성이 높은 답변을 출력할 수 있습니다. 또한 genAI 시스템은 AI 개인 비서와 함께 현장에서 기술자의 기능을 확장하는 데 도움이 되도록 고도로 기술적인 매뉴얼로 훈련을 받을 수도 있습니다.
- 스마트 전력망 시뮬레이션: 에너지 회사는 잠재적으로 genAI를 사용하여 최적의 그리드 구성을 시뮬레이션 및 생성하고, 다양한 수요 시나리오 및 정전 대응 전략을 테스트하고, 새로운 에너지원의 통합을 계획을 지원할 수 있습니다.
- 비정형 데이터에서 더 심층적인 인사이트: 자산, 장비 및 송전선과 같은 인프라를 위한 예측 유지 관리를 지원하는 고급 분석 사용 사례의 경우, 에너지 회사는 genAI를 활용하여 오디오/비디오, 이미지, 일기 예보 등을 비롯한 더욱 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.
에너지 분야에서의 AI 미래
에너지 부문에서 AI의 미래는 현재 시스템 및 프로세스를 개선할 뿐만 아니라 에너지 생산 및 소비 방식을 혁신할 것으로 기대됩니다. AI는 사람의 개입을 최소화하면서 에너지 분배, 오류 정정, 유지 관리 일정 수립과 관련된 중요한 의사 결정을 지원하여 발전소와 전력망에 더 많은 자동화를 가져올 수 있습니다. AI 기반 로봇 공학은 더욱 정교해지고, 위험한 환경에서 인간 근로자의 위험을 완화하는 능력을 통해 점검, 유지 관리 및 수리에 관여하게 될 것입니다.
AI는 또한 CCUS(탄소 포집, 활용 및 저장) 기술을 위한 화학 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되며, 시스템 성능을 모니터링하고 유지 관리 요구 사항을 예측을 지원합니다. 이러한 잠재적 사용 사례는 에너지 부문의 모든 측면에 깊이 통합하여 효율성, 지속 가능성 및 복원력을 주도할 수 있는 AI의 성능을 강조합니다.