부산 정보기술(IT) 기업 티허브가 태양광 에너지 발전량과 가공장비 에너지 사용량을 예측해 에너지 사용을 최적화하는 인공지능(AI) 모델을 만들었다. 지역 다품종 대량생산 기업의 에너지 관리 효율을 제고하고 탄소배출 저감 등 기업 미래 경쟁력 강화에 기여한다.
티허브(대표 김정엽)는 '제조업 AI융합 기반 조성사업' 연구개발사업화(R&BD) 과제로 제조 현안 해결 AI 솔루션 개발 실증을 수행해 'AI 기반 태양광 에너지저장장치(ESS) 연동형 가공장비 에너지 효율화 모델'을 개발했다.
수요기업인 비엠티는 컴퓨터 수치 제어(CNC), 머시닝센터(MCT) 등 200대가 넘는 가공장비를 운영하는 제조기업으로 장비별 공정 에너지 사용량을 파악하고 특정 공정에서 비정상적으로 높은 에너지 소비가 발생할 경우 해당 장비의 동작이나 공정을 조정해 에너지 소비를 최적화할 필요를 느꼈다.
티허브는 시설 전체 전력 소비량 및 시간별·일자별 데이터(SmartEye) 수집에 착수했다. 장비별 전력 사용량과 생산 이력, 공정 신호를 비롯해 운전 상태, 모터 속도 등 컨트롤러 데이터(Fanuc)도 수집했다.
가공장비 에너지 사용량 시계열 데이터를 시각화한 결과 특정 생산 제품에 전력 소비량이 편중되고 장비별 전력 사용량에 큰 격차가 존재함을 확인했다. 같은 제품도 생산 과정이나 일자에 따라 전력 소비량 편차가 있었다.
이에 더해 비엠티가 운영하는 태양광 인버터 데이터와 기상청 기상자료개방포털 부산시 일사량 데이터를 정제한 후 전체 데이터의 상관관계를 분석했다.
이를 바탕으로 가공장비 에너지 사용량과 태양광 발전량을 예측하는 AI 모델을 개발했다. AI 모델은 장비 에너지 사용량과 태양광 발전량 예측 시 오차율이 17%를 넘지 않도록 하는 데 주안점을 뒀다.
고정 및 생산 에너지 현황, 에너지 원단위 분석, 시간대별 전력 사용 분석, 라인 에너지 현황, 최대 수요 전력사용 분석, 전력 품질 비교 등 모든 산출 데이터를 시각화해 한눈에 파악할 수 있도록 했다.
실증 결과 비엠티는 7%를 웃도는 에너지 절감률을 기록하는 성과를 거뒀다. 회사 측은 실증 결과물을 표준화하고 경남 양산 제2공장을 비롯해 계열사와 협력사에도 확대 적용을 고려 중이다.
티허브는 저렴한 심야전력을 ESS에 저장하고 효과적으로 활용하는 ESS 충·방전 예측 모델을 추가 개발하고 ESS 운영 최적화 전략을 통한 에너지 효율화를 실증할 계획이다.
지역 확산 효과도 기대된다. 향후 AI 솔루션을 고도화하고 부산·경남 스마트 공장구축지원사업 등과 연계해 높은 에너지 사용량 대비 저효율 소비구조의 지역 제조업 혁신을 이끈다는 목표다.
제조업 AI융합 기반 조성사업은 과기정통부와 정보통신산업진흥원이 'AI 지역 확산 추진 전략'에 따라 올해 시작한 영남권 5개 시도 협력 사업이다. 부산시와 부산정보산업진흥원은 사업 첫해인 올해 5개 개발기업과 5개 수요기업을 매칭해 기계부품 현안 해결을 위한 5개 AI 솔루션 개발 실증을 추진했다.
부산=노동균 기자 defrost@etnews.com
