Peter Reynolds와 함께 한 Webinar

프로세스 모델이 현장 운영에 활용되지 못하는 이유와 해결 방법

엔지니어링 시뮬레이션과 실제 운영 의사결정 사이의 간극은 업계에서 오랫동안 인식되어 온 과제입니다. 하지만 이를 실질적으로 해소하는 일은 생각보다 훨씬 복잡합니다. 

에너지 및 화학 산업의 많은 기업들은 수십 년에 걸쳐 정교한 프로세스 모델을 구축해 왔습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 모델이 실제 운영 환경에서 지속적으로 활용되는 사례는 많지 않습니다. 왜 이러한 문제가 발생하는 것일까요?

최근 SIMACRO가 개최한 웨비나에서는 바로 이 질문을 중심으로 업계가 직면한 구조적 문제와 현실적인 해결 방안이 논의되었습니다. OIT Research / ARC Advisory Group의 Peter Reynolds와 SIMACRO CEO Jay Yun은 엔지니어링 모델이 운영 현장에 정착하지 못하는 근본 원인을 분석하고 이를 극복하기 위한 접근 방안을 공유했습니다.

문제는 모델 자체가 아닙니다 

OIT Research / ARC Advisory Group의 Peter Reynolds는 프로세스 모델 활용의 핵심 장애물로 데이터가 자산 생애주기(asset lifecycle) 전반에서 맥락을 잃는 문제를 지목했습니다. 기업들은 여전히 여러 시스템 간 데이터를 반복적으로 재입력하고 검증하는 데 많은 시간을 소비하고 있으며 그 결과 모델은 운영 현장과 단절된 채 포인트 솔루션으로 남게 됩니다.

부족한 것은 더 나은 모델이 아닙니다. 물리 기반 모델, AI, 하이브리드 모델을 연결하고 검증하며 실제 플랜트 운전 조건과 지속적으로 동기화할 수 있는 런타임 레이어가 필요합니다.

디지털 트윈 이니셔티브가 실제로 멈추는 지점

통제된 파일럿 환경에서 모델이 작동하는 것을 증명하는 것은 어렵지 않습니다. 진짜 과제는 원료 변화, 설비 노후화, 운영 목표 변경이 반복되는 실제 플랜트 환경에서 모델을 지속적으로 운영하는 것입니다. 다만 문제는 대부분의 디지털 트윈이 여전히 프로젝트 단위에 머문다는 점입니다. 변경이 발생할 때마다 데이터를 다시 연결하고 매핑을 수정하며 IT/OT 검토를 반복해야 합니다.

SIMACRO CEO Jay Yun은 이러한 반복이 발생하는 이유가 모델의 성능 때문이 아니라고 설명합니다. 필요한 것은 더 나은 모델이 아니라 모델을 재구축하지 않고도 배포하고 연결하며 검증하고 지속적으로 업데이트할 수 있는 거버넌스 기반의 운영 환경입니다.

PMV™가 필요한 이유

PMV는 플랜트 데이터, 엔지니어링 모델, AI 모델 그리고 인간 및 AI 에이전트 워크플로우를 하나로 통합하는 확장 가능한 통합 플랫폼입니다.

PMV™는 기존 시뮬레이터나 프로세스 모델을 대체하는 것이 아니라 이를 공유 런타임 환경으로 연결해 지속적으로 실행하고 운영 데이터와 동기화할 수 있도록 합니다. 플랜트 데이터는 모델에 공급되고 모델은 AI와 함께 작동하며 그 결과는 실제 운영 의사결정으로 이어집니다. 또한 원료 특성 변화나 설비 노후화, 정기보수 이후의 운전 조건 변화에도 모델을 처음부터 다시 구축할 필요 없이 지속적으로 검증 및 재보정, 그리고 재배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 엔지니어링 부서에 머물러 있던 모델을 운영 전반에서 활용 가능한 자산으로 전환합니다. 

PMV는 모델의 스테이징, 연결, 검증, 모니터링, 재사용 및 복제를 지원합니다.

웨비나에서는 폴리머 하이브리드 모델링과 그린 수소 그리고 탄소 포집과 멀티 모델 체이닝에 걸친 PMV™ 라이브 데모를 통해 다양한 프로세스 산업에서 이 접근법이 실제로 어떻게 구현되는지를 보여주었습니다.

AI 신뢰의 문제

이번 논의에서 가장 인상적인 질문 중 하나는 이것이었습니다. “물리 법칙으로 설명할 수 없는 AI의 권고를 신뢰할 수 있을까?”

패널은 산업 현장에서 AI의 성패는 성능이 아니라 신뢰에 달려 있다고 강조했습니다. 설명할 수 없는 AI는 운영될 수 없습니다. 하이브리드 모델링이 중요한 이유도 여기에 있습니다. AI의 예측을 물리 기반 모델로 검증하고, 엔지니어가 그 결과를 이해하고 설명할 수 있어야 하기 때문입니다. 

고위험 산업에서 AI가 나아갈 방향은 명확합니다. 전제된 자율성(assumed autonomy)이 아니라검증된 자율성(proven autonomy)입니다.

전체 대화를 시청하세요

디지털 트윈의 확장성, 런타임 인텔리전스, 그리고 산업용 AI의 실질적인 적용 방안에 관심이 있다면 이번 웨비나의 전체 녹화 영상을 시청해 보시기 바랍니다. 

녹화 영상과 Executive White Paper는 이 링크에서 확인하실 수 있습니다.

향후 웨비나 소식은 SIMACRO Connect를 구독하거나 LinkedIn에서 SIMACRO를 팔로우해 주세요.

SIMACRO media team | media@simacro.com