정유·석유화학·철강 등 프로세스 산업은 "멈추면 끝난다"는 긴장 속에서 운영된다. 유체나 원료가 연속적으로 흐르는 구조적 특성상 한 지점에서 이상이 발생할 경우 전체 공정 중단으로 이어지기 때문에 높은 운영 안정성이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다.

최근 AI(인공지능)와 데이터 기반의 AX(AI 전환)가 숙련된 엔지니어의 은퇴, 감각 중심 점검의 한계, 공정 복잡화 등으로 인해 기존 방식만으로는 안정성과 효율을 보장하기 어려운 상황에 놓였던 프로세스 산업의 새로운 혁신 동력으로 떠오르고 있다.

24일 LG CNS에 따르면 이 회사는 프로세스 산업의 AI 전환을 지원하기 위해 '운영 지능화 플랫폼(IOP·인텔리전트 오퍼레이션 플랫폼)'과 '지능형 안전·환경 관리 체계(PSH·프로세스 세이프티 허브)'를 토대로 한 종합 솔루션을 제공한다.

IOP는 데이터 통합과 AI 기반 분석을 바탕으로 공정의 디지털 트윈을 구현한다. 실제 공장을 디지털 공간에 그대로 재현해 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 최적의 운영 조건을 제안한다. 또 생성형 AI와 연동으로 엔지니어는 복잡한 매뉴얼 검색 없이 대화형 인터페이스를 통해 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있다.

LG CNS는 IOP를 기반으로 '트러블슈팅 지식 에이전트'와 'AI 비전 플레어스택' 등의 응용 서비스를 개발했다. 트러블슈팅 지식 에이전트는 IOP의 지식 관리 기능을 토대로 만들어졌다. 고객이 보유한 데이터, 엔지니어의 경험과 전문 지식, 현장에서 발생하는 알림·진단 내역을 모두 연계해 생성형 AI가 상황에 맞는 최적의 해결책을 제안한다. 예컨대 베테랑의 경험을 학습해 '이 조건이면 2시간 후 문제가 발생한다'와 같은 인사이트를 운영자에게 즉시 제시하는 방식이다.

AI 비전 플레어스택은 인공지능이 불꽃의 형태와 색상, 매연 등을 실시간으로 분석해 최적의 제어 값을 산출하고 밸브를 자동으로 조절하는 인공지능 응용 서비스다. AI가 숙련자처럼 상황을 판단해 스스로 적절한 조치를 수행함으로써, 운전원의 부담을 줄이고 연소 효율을 높이는 동시에 불완전 연소로 인한 환경 규제나 민원 리스크를 최소화할 수 있다고 회사 측은 설명했다.

IOP가 레거시 시스템에 분산된 데이터를 합쳐 공정 운영의 단일 관제 플랫폼을 제공하는 서비스라면, PSH는 데이터 수집, 관제, 분석, 예측, 대응으로 이어지는 전 과정을 아우르는 지능형 안전·환경 관리 체계다.

사고 발생 시 작업자가 모바일 앱을 실행해 사고 현장을 사진으로 촬영하고 "A 구역에서 고소 작업 중 근로자가 사다리에서 추락했다"고 음성으로 상황을 알리면, AI가 이를 분석해 사고 유형, 발생 시각, 예상 심각도, 잠재적 원인을 추론한다. AI가 도출한 분석 결과는 곧바로 시스템에 등록돼 사고 상황판이 자동으로 생성되고, 과거 유사한 사고 데이터를 참고한 조치 가이드라인이 제공된다. 관리자는 생성형 AI 기반 사고 신고 지원 시스템인 '인시던트 리포팅 어시스턴트'를 통해 초기 대응의 골든타임을 확보하게 된다.

LG CNS 관계자는 "글로벌 제조 기업들의 AX 관심이 높아지는 흐름 속에서 LG CNS는 프로세스 산업의 핵심 영역인 'AI 운영'과 'AI 안전', 이 두 축을 연결해 지속 가능하고 지능화된 운영 구조를 실현하는 데 집중하고 있다"며 "AI와 데이터가 중심이 되는 새로운 운영 체계를 통해 고객의 생산성과 안전을 동시에 강화할 것"이라고 전했다.