데이터 거버넌스와 AI는 모든 운영상의 결정에 핵심이 됩니다.
글로벌 에너지 위기부터 녹색 성장과 운영 효율성에 대한 내부 압력까지, 에너지 산업은 전례 없는 속도로 변화에 적응하고 있습니다. 데이터 거버넌스와 AI는 모든 운영 결정의 핵심입니다.
데이터는 전략적 자산이 됩니다
디지털 시대에 데이터는 공장 운영에 필요한 제2의 전기에 비유될 만큼 핵심 요소입니다. 발전소, 모니터링 센터, 송전소는 매일 센서, 카메라, 모니터링 제어 시스템, 데이터 수집 시스템 등에서 수백만 개의 데이터 스트림을 생성합니다. 이러한 데이터 소스의 적절한 처리, 저장 및 활용은 전체 에너지 공급망의 운영 효율성과 예측 역량을 좌우합니다.
그러나 현실적으로 많은 기업과 공장은 여전히 생산 및 비즈니스 활동에 대한 다차원적 그림을 형성하기 위해 완벽하게 연결되지 않은 분산된 시스템들로 인해 데이터 관리에 "병목 현상"을 겪고 있습니다. 이는 디지털 전환 과정의 주요 장애물일 뿐만 아니라, 경영 효율성을 저하시키고 의사 결정 속도를 저해하며 장기적인 경쟁력을 저해합니다.
단편화된 시스템은 디지털 혁신의 병목 현상입니다. 대부분의 기업은 여전히 여러 개의 개별 시스템을 운영하고 있습니다. 데이터는 분산되어 있고 전반적인 계획이 부족하여 관리 및 동기화에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 소프트웨어 시스템, 수동 입력, 별도의 추적 파일 등 여러 이기종 소스의 데이터를 사용하는 것은 매우 어렵습니다.
동시에 지표와 계산 방법의 일관성이 부족하고 심층적인 데이터 마이닝 도구가 없기 때문에 평가 및 측정 보고가 신뢰할 수 없게 되어 경영 의사 결정의 효과성이 떨어집니다.
특히 많은 기업이 데이터 디지털화에 실질적인 투자 없이 프로세스 디지털화에만 집중하고 있습니다. 그 결과, 많은 비정형 데이터가 첨부 파일 형태로 생성되어 저장 자원을 낭비하고 효과적으로 활용하기 어렵게 만듭니다.
자재, 장비, 인적 자원, 재무 등 기업 자산에 대한 핵심 데이터인 마스터 데이터가 부족하면 전체 시스템을 표준화하는 데 장애가 되어 자원 낭비와 잘못된 정보가 발생합니다.
따라서 기업은 데이터를 기업의 전략적 자산이자 모든 경영 및 개발 의사결정의 기반으로 간주해야 하며, 동시에 시스템 아키텍처 정의, 데이터 구조 표준화, 적절한 기술 및 도구 배포 등 명확한 데이터 전략을 수립하여 데이터가 진정으로 기업의 "디지털 심장"이 되도록 해야 합니다.
체계적인 데이터 전략 구축 경험
Viettel Enterprise Solutions Corporation( Viettel Solutions)의 대표인 Nguyen Chi Linh 씨는 에너지 기업과의 실무 경험을 공유하며 기업이 데이터 전략을 결정하는 데 도움이 되는 "5가지 핵심 질문"에 기반한 접근 방식을 공유했습니다. 여기에는 기존 데이터 자산 식별, 비즈니스 및 경영에 필요한 데이터 요구 사항 명확히 파악, 중요 데이터의 효과적인 관리 및 저장, "정확하고 충분하며 정리되고 활성화된" 데이터 보장, 다차원 보고서 작성, 정확하고 포괄적인 예측 지원 등이 포함됩니다.
복잡한 운영과 실시간 모니터링 요구 사항의 특성을 지닌 에너지 기업은 데이터 안전 및 품질, 메타데이터 관리, 기본 데이터, 모델링, 저장-운영, 분석, 관리 등의 핵심 영역과 같은 데이터 관리 프레임워크에 따라 체계적으로 데이터 관리에 접근해야 합니다. 목표는 운영과 전략적 의사 결정을 모두 효과적으로 지원하는 통합된 데이터 생태계를 구축하는 것입니다.
특히 기업은 기술에 투자하기 전에 데이터 전략을 명확하게 정의해야 합니다. Viettel Solutions의 한 관계자는 "데이터 활용은 정반대입니다. 기술 트렌드를 형식적으로 따르는 대신, 비즈니스 및 경영 목표에 직접적으로 부합하는 데이터의 구체적인 목적지를 결정해야 합니다."라고 강조했습니다.
AI를 적용하여 운영 생산성을 예측, 유지 및 최적화합니다.
데이터가 준비되면 AI는 에너지 산업의 지능적인 운영을 지원하는 지렛대가 됩니다. Viettel 클라우드 플랫폼 기술 이사인 Pham Tuong Chien 씨는 Viettel이 전력 부하 예측, 이상 분석, 사전 유지 관리부터 자동화 및 의사 결정 지원에 이르기까지 에너지 분야에서 AI를 다양하게 활용하고 있다고 말했습니다.
비엣텔은 현장별 AI 모델을 구축하여 센서, 카메라, 오디오, 온도 데이터 등을 실시간으로 분석하고 있습니다. 이를 통해 시스템은 문제 발생 전에 이상 징후를 감지하고, 유지보수 일정을 자동으로 조정하여 가동 중단 시간을 줄이고 운영 비용을 최적화할 수 있습니다.
또한 AI는 발전기 이미지 분석, 성능 측정, 재생 에너지 저장 최적화, 그리고 공장 내 기술 챗봇 시스템 운영을 지원합니다. 이러한 AI 모델은 Jupyter Notebook, AI 추론(API), 중앙 스토리지 등의 도구를 통합한 플랫폼인 AI Studio를 통해 학습 및 운영되므로, 기업은 별도의 인프라 투자 없이 테스트부터 실제 제품 출시까지 AI를 효과적으로 구현할 수 있습니다.
전문가들에 따르면, 에너지 산업의 디지털 혁신은 개별 기술의 적용에 그칠 수 없습니다. 진정한 가치는 데이터, AI, IoT, 그리고 컴퓨팅 인프라가 통합된 생태계로 연결되어 수요에 따라 확장하고 운영의 주권을 보장할 때에만 창출됩니다.
현재 Viettel Solutions는 베트남 기업을 위해 특별히 설계된 "Make in Vietnam" 디지털 생태계 플랫폼을 보유하고 있습니다. 이 생태계를 통해 유연한 시간제 GPU 서비스부터 쿠버네티스(VKE) 오케스트레이션 플랫폼, 그리고 모델 개발, 학습 및 추론을 위한 AI 스튜디오까지, 전체 AI 라이프사이클을 국내 클라우드 컴퓨팅 인프라에 직접 구축할 수 있습니다.
기업은 물리적 인프라에 투자하지 않고도 AI 모델을 쉽게 실제로 적용할 수 있으며, EMS, HMI 등 기존 운영 체제와의 속도, 보안 및 원활한 통합을 보장할 수 있습니다.
에너지 산업의 디지털 전환 과정에서 데이터와 AI를 결합하면 베트남 기업이 운영을 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 국제적 솔루션에 의존하지 않고도 기술의 미래를 적극적으로 형성할 수 있습니다.
히엔 민
출처: https://baochinhphu.vn/du-lieu-va-ai-dang-tro-thanh-nguon-dien-thu-second-cho-nganh-nang-luong-10225073015562302.htm
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