넷 제로를 선도하는 테크 히어로: AI 및 기후 변화와의 경쟁. 시간이 Siemens를 움직이며, Industrial AI가 Siemens의 여정을 가속화합니다. 자세한 내용은 Pina Schlombs의 기사를 확인하십시오.
시간은 여전히 멈출 수 없는 거대한 힘입니다. 시간은 우리의 동맹이자 원동력이 될 수 있으며, 톨스토이가 말한 "가장 강력한 전사" 중 하나입니다. 시간은 넷 제로를 향한 경쟁에서 Siemens 모두를 하나로 묶어줍니다. 이 경쟁에서 우리 모두는 동일한 결승선, 동일한 규칙, 승패를 결정하는 동일한 심판을 마주합니다. 그리고 이 레이스에서 Industrial AI는 환경 영향을 최소화하는 속도를 가속화하는 데 기여할 수 있습니다. 그 방법은 다음과 같습니다.
저자: Pina Schlombs, 지속성 책임자, Siemens Digital Industries Software
오늘날 지각 변동과 같은 거대한 변화가 우리가 사는 세상을 바꾸고 있습니다. 인구 통계학적 변화, 도시화, 글로컬라이제이션, 환경 변화 및 자원 효율성, 디지털화와 같은 '메가트렌드'를 마스터하는 역량이 공동의 미래를 결정할 것입니다.
시간의 압박은 이 모든 요소에 큰 부담을 줍니다. 특히 인간이 유발하는 모든 환경 영향을 포괄하는 광범위한 의미의 넷 제로를 향한 경쟁에서 이 압박은 실존적인 문제가 됩니다. 파리 협정의 목표를 달성할 시간이 얼마 남지 않았으며, Infrastructure Transition Monitor 2023에서 강조했듯이 현재 조직의 50% 미만만이 2030년까지 탈탄소화 목표를 달성할 것으로 예상하고 있습니다.
하지만 AI는 이러한 노력에서 게임 체인저가 될 가능성이 있습니다. Nature지에 게재된 지속 가능한 발전 목표 달성을 위한 AI의 역할에 관한 연구는 그 잠재력과 실현을 위한 고려 사항을 설명합니다.PwC의 연구에서도 또 다른 성공 요인을 언급하며, AI가 2030년까지 호주, 캐나다, 일본의 연간 배출량과 맞먹는 0.9~2.4기가톤의 CO2 배출량을 감축하는 데 도움이 될 수 있다고 강조합니다.
제조, 인프라, 운송과 같은 경제 중추를 혁신하는 데 있어 AI는 단순한 거대한 도약이 아닙니다.산업용 등급(Industrial-grade) 의 안정적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 'Industrial AI'의 전략적 활용은 가속기 및 강화 도구 역할을 할 수 있습니다. 이는 더 복잡한 문제를 더 빠르고 대규모로 해결하여 효율성을 높이고 배출량을 줄이는 데 기여합니다. 이러한 진전은 어떤 모습일까요? 여기 다섯 가지 주요 사례가 있습니다.
1. 디지털 트윈: 넷 제로 미래 설계
AI로 강화된 이 혁명의 중심에는 산업 메타버스의 핵심인 AI 기반 디지털 트윈이 있습니다. 이러한 정교한 현실 세계 자산 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 '시간 여행'을 하듯 과거 데이터를 분석하고 미래 시나리오를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제품의 환경 영향을 시뮬레이션함으로써 엔지니어가 데이터 기반의 최적화 의사결정을 내리고 실제 탄소 발자국을 최소화하도록 돕습니다.
예를 들어, 디지털 트윈 기술은 ACC가 전극 제조 수율을 크게 향상시키도록 지원하고 있습니다. 이는 넷 제로 공장으로의 전환을 앞당길 뿐만 아니라 기가팩토리 구축 속도를 높여 결과적으로 전기 모빌리티로의 전환을 가속화합니다.
2. 스마트 인프라: 스마트한 수자원 절약 방식
수자원에 대한 접근은 인간의 가장 기본적인 욕구입니다. 그러나 전 세계적으로 기후 변화, 급격한 인구 변화, 도시화 등의 요인으로 인해 수자원의 가용성 및 관리가 어려워지고 있습니다. 전 세계적으로 생산된 물의 약 30%가 손실되고 있는 현실 속에서, 물 수요는 매년 1%씩 증가하고 있습니다.
따라서 근본적으로 효율적인 수자원 관리가 매우 중요합니다. 스웨덴 수자원 공사인 VA SYD가 실현한 혁신과 같이 누수를 효과적으로 줄이는 기술이 필수적입니다. 여기에서 AI 기반 솔루션은 초당 0.5리터 정도의 미세한 누수까지 감지하여 투명성을 높이고 스마트한 자산 관리를 제공함으로써 소중한 수자원의 지속성을 유지하고 원활하게 수송합니다.
3. 제너레이티브 디자인: 혁신 가속화
제너레이티브 디자인은 AI를 활용하여 방대한 설계 영역을 탐색하고 다중 기준 요구 사항에 대한 수많은 솔루션을 생성합니다. 이 방법은 광범위한 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 가장 효과적인 솔루션을 효율적으로 압축하여 테스트 과정에서 시간과 자원을 절약합니다. 이는 비용, 환경 영향 및 위험을 현저하게 감소시킵니다.
AI 기반의 산업용 로봇 그리퍼 재설계는 이러한 혁신을 잘 보여줍니다. AI 기반 위상 최적화(Topology optimization)를 통해 자연의 설계를 모방하고 적층 제조의 잠재력을 활용함으로써, 이 접근 방식은 로봇당 CO2 배출량을 82% 감소시켰습니다.
4. 예측 보전: 모빌리티 가용성이 향상된 세상
AI를 기반으로 하는 예측 보전은 복잡한 시스템을 관리하고 유지 관리하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 접근 방식은 AI를 사용하여 런타임 데이터를 분석하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 예측하여 가동 중단 시간을 효과적으로 줄이고 효율성을 높이며 자산의 수명을 연장합니다.
대표적인 예가 Rhein-Ruhr-Express 프로젝트입니다. 여기에서 Railigent X를 기반으로 한 AI 분석은 99% 이상의 서비스 가용성에 기여합니다. 이러한 효율성은 구성 요소 수명을 연장하고 자재 사용량을 줄여 자원 및 에너지 소비 감소와 배출량 저감에 직접적으로 기여합니다. 또한 일상적인 통근자들에게 철도 시스템의 신뢰성과 매력을 크게 높였습니다.
5. AI의 영향 균형 유지 지원: 에너지 효율적인 데이터 센터 운영
AI는 기후 변화 대응에 강력한 도구이지만, 그 자체가 에너지를 많이 소비한다는 점을 인식해야 합니다. 이를 근본적으로 해결하기 위해 LLM 효율성, 인프라 아키텍처 설계 방식, 모델이 실행되는 하드웨어 등을 대상으로 혁신이 진행 중입니다.
이와 함께 디지털 활동, 비즈니스 운영 및 글로벌 경제에 중요한 데이터 센터는 특히 냉각 목적으로 상당한 에너지를 소비합니다. 그러나 여기서도 AI가 솔루션의 일부를 제공합니다. 에스토니아의 Greenergy Data Centers에서 구현한 AI 기반 냉각 관리가 좋은 예입니다. 이 혁신적인 AI 애플리케이션은 시설을 발트해 연안에서 지속성이 가장 높은 데이터 센터 중 하나로 변화시켰으며, 버튼 하나만 누르면 효율성을 약 30% 향상시킵니다.
궁극적으로 보다 친환경적인 미래를 향한 Siemens의 여정은 AI와 다른 기술의 시너지 융합이 특징입니다. 특히 Industrial AI는 전례 없는 속도와 규모로 복잡하고 다차원적인 문제를 해결하는 능력을 혁신하여 Siemens가 활용할 수 있는 다른 기술을 강화하고 학습 및 혁신 역량을 가속화합니다.
이것은 또한 Siemens Xcelerator와 같은 디지털 비즈니스 플랫폼의 지원을 받는 협업의 여정이기도 합니다. 어느 누구도 Siemens의 가장 큰 과제를 혼자 해결할 수 없습니다. 훌륭한 인재, 기업, 개발자 및 혁신가들이 국경을 초월하여 함께 모여 혁신에 대한 생태계 중심적 접근 방식을 활용해야 합니다. 즉, 다른 기술에 대한 Industrial AI의 시너지 효과와 상호 운용성을 공동으로 창출하고 활용해야 합니다.
이를 수용함으로써 우리는 단순히 환경 및 자원 문제에 적응하거나 대응하는 데 그치지 않고, 디지털 세계와 현실 세계를 결합하여 능동적으로 미래를 주도하고 형성할 기회를 갖게 됩니다. 이는 더 스마트하고 친환경적인 세상을 향한 필수적인 단계가 될 것이며, Industrial AI는 넷 제로 경쟁에서 보폭을 넓히는 데 점점 더 강력한 도구가 될 것입니다.
Siemens Xcelerator는 현실과 디지털 세계를 결합한 선별된 포트폴리오와 비즈니스별 탈탄소화 목표를 달성하기 위해 공동으로 가속화할 수 있는 강력한 파트너 생태계를 통해 협업과 혁신을 촉진하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼입니다.
