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생산관리 공장 에너지 효율, 디지털 전략이 경쟁력을 좌우한다
공장의 에너지 비용은 생산 비용에서 큰 비중을 차지하며, 특히 전력, 가스, 압축공기 등의 사용량은 공정 안정성과 직결된다. 그러나 많은 기업이 에너지 사용을 ‘필요한 만큼 쓰는 자연스러운 결과’로만 이해한다. 스마트 제조 시대에는 에너지 사용 자체를 최적화해야 경쟁력이 유지된다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 디지털 기반 에너지 효율화 전략이다. 첫 번째 전략은 IoT 기반 에너지 데이터 실시간 수집이다. 설비별 전력 소비량, 부하 패턴, 피크 발생 시점, 공정별 에너지 사용 비율을 센서로 자동 기록하면 눈으로는 보이지 않던 낭비를 즉시 확인할 수 있다. 예를 들어 특정 설비가 쉬는 시간에도 높은 전력을 사용한다면, 단순 설정 문제일 수 있으며 즉시 개선 가능하다. 두 번째는 에너지 사용 패턴 분석과 비효율 진단이다. 데이터 분석을 통해 설비 가동률 대비 에너지 소비가 과도한 곳, 피크 부하가 반복되는 시간대, 불필요한 대기 전력 등을 찾아낼 수 있다. 이는 단순한 절감이 아니라 공정 조건의 최적화로 이어진다. 세 번째는 AI 기반 에너지 예측 및 운영 자동화이다. AI가 과거 사용 기록과 생산계획을 학습하면, “언제 전력 피크가 올지”, “어떤 설비가 과
- 주택규 기자
- 2025-12-05 09:01
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생산관리 AI와 ESG, 지속가능한 제조혁신의 두 축
AI와 ESG(Environmental, Social, Governance)의 결합은 제조업의 새로운 혁신 방향을 제시하고 있다. 과거 제조 혁신이 효율과 생산성 향상에 초점을 맞췄다면, 이제는 환경보호와 사회적 책임을 함께 달성하는 지속가능한 제조로 발전하고 있다. AI는 이 변화의 중심에서 ESG 경영을 실행 가능한 전략으로 만들어준다. 먼저 E(Environmental) 측면에서 AI는 에너지 절감과 탄소 저감에 기여한다. IoT 센서와 AI 알고리즘을 활용해 설비의 전력 사용량, 온도, 공정별 배출량을 실시간으로 모니터링하면 불필요한 낭비를 줄일 수 있다. 예를 들어, AI가 설비의 가동 패턴을 분석해 최적의 작동 시간을 제안하거나, 생산 스케줄을 자동 조정해 전력 피크를 분산시키는 식이다. 이를 통해 기업은 효율과 환경을 동시에 관리할 수 있다. S(Social) 측면에서도 AI는 안전하고 사람 중심의 제조환경을 만든다. AI 기반 영상 분석으로 작업자의 위험 행동을 감지하고, 즉각 경고를 보내 사고를 예방할 수 있다. 또한 근로자의 피로도나 작업 강도를 데이터로 측정해 근무 스케줄을 최적화함으로써, 인간의 건강과 복지를 보호하는 역할도 수행한다.
- 주택규 기자
- 2025-11-11 09:35
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AI AI로 스마트하게 관리하는 탄소, 중소기업의 지속가능한 선택
탄소중립은 더 이상 대기업만의 과제가 아니다. 정부와 글로벌 공급망이 ESG 경영을 요구하면서, 중소기업도 탄소 배출을 측정하고 관리해야 하는 시대가 되었다. 그러나 인력과 예산이 부족한 중소기업에게 수작업 기반의 탄소 회계는 큰 부담이다. 이런 현실 속에서 AI 기반 탄소관리 시스템이 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. AI 시스템은 생산 공정, 전력 사용, 물류 이동 등에서 자동으로 데이터를 수집해 탄소 배출량을 계산한다. 복잡한 엑셀 정리나 전문가 의존 없이도, 실시간으로 배출 현황을 시각화하고 목표 대비 감축률을 확인할 수 있다. 일부 솔루션은 IoT 센서와 연동되어 설비별 에너지 사용을 분석하고, 낭비 요인을 찾아내는 기능도 제공한다. 특히 AI는 단순한 모니터링을 넘어 예측 분석과 감축 전략 제안까지 가능하다. 예를 들어, 전력 피크 시간대를 예측해 에너지 사용을 분산시키거나, 원자재 운송 경로를 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 방안을 자동으로 제시한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 전력비 절감과 ESG 인증 대응 두 가지 효과를 동시에 얻고 있다. 중소기업이 AI 탄소관리 시스템을 구축하려면, 먼저 데이터 수집 환경을 표준화하고, 정부의 녹색전환
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:11
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UPDATE: 2026년 01월 05일 11시 05분