슈나이더 리포트, 2030년 에너지 자율 운영 투자 확대

슈나이더 일렉트릭의 연구에 따르면 에너지 산업 경영진들은 AI 확산에 따른 전력 수요 증가와 인력난에 대응하기 위해 2030년까지 자율 운영 투자를 대폭 확대할 계획이다. 현재 약 70%인 자율화 수준을 80%까지 끌어올려 운영 비용 절감과 회복력을 확보하는 것이 산업계의 최우선 전략으로 부상하고 있다.

글로벌 임원 400명 조사 결과… 비용 및 인력난 대응 위해 자율화 고도화 집중

슈나이더 리포트, 2030년 에너지 자율 운영 투자 확대
슈나이더 일렉트릭은 AI로 인한 전력 수요 급증에 대응하기 위해 에너지 기업들이 2030년까지 자율 운영 투자를 대폭 확대할 것으로 내다봤다. (이미지. 슈나이더 일렉트릭 리포트)

슈나이더 일렉트릭이 에너지 및 화학 산업의 자율 운영이 기업의 핵심 과제로 부상했다는 연구 결과를 발표했다. 글로벌 12개국의 고위 임원 400명을 대상으로 진행한 이번 조사에 따르면, 응답자들은 자율화 도입 지연 시 심각한 경영 리스크가 발생할 것으로 인식했다.

경영진이 인식하는 자율화 도입의 시급성

조사 결과 응답자의 31.5%는 향후 5년 내 자율화 고도화를 최우선 전략으로 꼽았다. 이러한 인식은 더욱 강화되어 10년 내에는 응답자의 44%가 자율화를 최우선 순위로 둘 것으로 나타났다. 반면 자율화를 낮은 우선순위로 인식하는 비율은 전 세계적으로 5% 미만에 그쳤다. 산업계 전반에 자율화가 거스를 수 없는 흐름이 되었음을 보여준다.

경영진들은 자율화 도입이 지연될 경우 운영 비용 증가와 인재 부족 현상이 심화될 것을 우려했다. 경쟁력 저하가 발생할 수 있다는 응답도 높은 비중을 차지했다. 주요 장애물로는 초기 투자 비용 부담과 기존 레거시 시스템과의 호환성, 사이버 보안 문제 등이 언급되었다.

AI 확산과 전력 수요 증가에 따른 자율 운영 필요성

하이퍼스케일 클라우드와 데이터센터를 중심으로 급증하는 AI 수요는 에너지 시스템에 큰 변화를 일으키고 있다. 2030년까지 전력 수요는 현재의 약 두 배인 1,000테라와트시(TWh) 수준으로 증가할 전망이다. 효율적이고 회복력 있는 운영을 위해 자율 운영의 중요성이 더욱 강조되는 이유다.

응답자의 49%는 AI를 자율화 가속의 가장 중요한 기술적 요소로 지목했다. 이와 함께 사이버 보안, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈 등이 핵심 기술로 꼽혔다. 현재 전 세계 기업들은 약 70% 수준의 자율화를 달성한 상태다. 이들은 2030년까지 이를 80% 수준으로 끌어올릴 계획이다.

통합 기술력을 통한 소프트웨어 정의 아키텍처 구현

슈나이더 일렉트릭은 공정 제어 및 전력 관리 기술에 아비바(AVEVA)의 디지털 기술을 결합해 대응한다. 실시간 가시성을 제공하는 AI 기반 디지털 트윈을 통해 최소한의 개입으로 예측과 적응이 가능한 통합 소프트웨어 정의 아키텍처를 구현하는 것이 목표다. 자율 운영은 단순한 자동화를 넘어 기업이 에너지 시스템의 부담을 극복하고 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위한 필수 요소로 자리 잡고 있다.


[용어 해설 (Glossary)]

  • 자율 운영 (Autonomous Operations): 사람이 직접 개입하지 않아도 시스템이 스스로 데이터를 분석하고 판단하여 최적의 상태로 공정을 제어하는 단계를 의미한다.
  • 전기화 (Electrification): 화석 연료를 사용하는 설비나 시스템을 전기에너지 기반으로 전환하여 탄소 배출을 줄이고 효율을 높이는 과정이다.
  • 디지털 트윈 (Digital Twin): 물리적인 사물이나 시스템을 가상 세계에 똑같이 구현하여 시뮬레이션과 실시간 모니터링을 가능하게 하는 기술이다.
  • 레거시 시스템 (Legacy System): 과거에 구축되어 현재까지 사용되고 있는 낡은 기술이나 방법, 컴퓨터 시스템을 통칭한다.
  • 엣지 컴퓨팅 (Edge Computing): 중앙 서버로 데이터를 보내지 않고 데이터가 발생하는 현장(엣지)에서 즉시 처리하여 지연 시간을 줄이는 기술이다.
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