Yokogawa와 에네오스머티리얼(ENEOS Materials Corporation, JSR의 구 엘라스토머 사업부)은 강화학습 기반 AI 알고리즘인 팩토리얼 커널 동적 정책 프로그래밍(Factorial Kernel Dynamic Policy Programming, FKDPP)을 에네오스머티리얼 화학 공장에 공식 사용하는 계약을 체결했다고 발표했다. 이 계약은 자율제어 AI[*1]가 약 1년에 걸쳐 해당 증류탑을 제어하는 현장 테스트를 수행하면서 높은 수준의 성능을 성공적으로 입증한 데 따른 것이다. 이는 세계에서 강화 학습 AI가 공장의 직접 제어에 공식적으로 채택된 첫 번째 사례이다[*2].

2022년 1월 17일부터 2월 21일까지 연속 35일(840시간) 동안 수행된 이 현장 테스트에서는 기존 제어 방식(PID 제어/APC)으로 지원되지 않아 작업자의 판단에 따라 밸브를 수동으로 제어해야 했던 증류 작업을 AI 솔루션이 제어할 수 있음을 최초로 확인했다[*3]. 예정된 유지보수 및 수리를 위해 공장 가동을 중지한 후 현장 테스트가 재개되었으며 이 테스트는 현재까지 계속되고 있다. 이 솔루션은 제품의 품질을 보장하는 동시에 증류탑의 액체를 적절한 수위로 유지하면서 폐열을 열원으로 최대한 활용하는 데 필요한 복잡한 조건을 제어할 수 있음을 결정적으로 입증하였다. 이를 통해 품질을 안정화하고 높은 수율을 달성했으며 에너지를 절감했다.

이 현장 테스트에서 자율제어 AI는 다음과 같은 네 가지 이점을 보여주었다.

1. 연중 내내 안정성 유지
자율제어 AI는 외부 온도가 약 40ºC 정도 차이 나는 겨울과 여름에도 안정적인 수위 제어를 유지하고 폐열 활용을 극대화했다. 어떤 문제도 관찰되지 않았으며 현장 테스트 내내 안정적인 작동과 높은 제품 품질을 달성했다.

2. 환경 영향 감소
자율제어 AI는 사양 미달 제품의 생산을 제거하여 연료, 인건비 등 비용을 절감하고 원자재의 효율적인 활용을 지원했다. 자율제어 AI는 출하 기준에 맞는 양질의 제품을 생산하면서도 기존 수동 제어 방식에 비해 증기사용량과 CO2 배출량을 40% 줄였다[*4].

3. 작업량 감소에 따른 안전성 향상
자율제어 AI는 작업자의 수동작업 필요 없다. 이는 업무량을 줄이고 사람의 실수를 방지하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 정신적 스트레스 수준을 줄이고 안전성을 향상시켰다.

4. 강력한 AI 제어 모델
유지보수 및 수리를 위한 정기 가동 중단 후 상태변화를 거쳐도 동일한 AI 제어 모델을 계속 사용할 수 있었다.

에네오스머티리얼은 이번 1년간의 검증 과정을 통해 자율제어 AI가 겨울과 여름을 포함 연중 내내 안정적인 성능을 달성하고 운영을 최적화할 수 있는 강력한 시스템임을 확인했다. 에네오스는 이를 다른 공정 및 공장에 적용하는 방안을 검토하고, 자동화 범위를 확대해 생산성 향상과 에너지 절감을 위해 지속적으로 노력할 계획이다.

Yokogawa는 공장 자동화를 장려하기 위해 2월 27일 세계 최초로[*6] 엣지 컨트롤러[*5]용 자율제어 AI 서비스를 제공하기 시작했다. 이 서비스와 더불어 Yokogawa는 자율적인 공장 운영을 원하는 고객에게 제어 문제 파악부터 최적의 제어 방법 탐색, 비용 효율성 산출까지 전 과정을 아우르고 안전, 실증, 유지 관리 및 운영을 포함하는 글로벌 컨설팅 서비스를 제공하고 있다.

앞으로 에네오스머티리얼과 Yokogawa는 지속적인 협력을 통해 공장 제어 및 상태 기반 유지 관리에 AI를 사용하여 디지털 변환(DX)을 수행하는 방법을 조사할 예정이다.

에네오스머티리얼의 제품기술 사업부 책임자 마츠타니 마사타카(Masataka Masutani)는 다음과 같이 말했다. “시설의 안전 운영을 보장하던 숙련된 작업자들의 퇴직과 같이 석유화학 산업에 영향을 미치는 심각한 고령화와 대체 인력 부족 문제 속에서 이전에 수동으로 제어했던 공정을 AI로 자율제어 하는 이번 시연에 만족한다. 약 1년 동안 진행된 이번 테스트를 통해 작업자의 업무량 감소는 물론 계절적 변화나 주기적인 유지보수에도 영향을 받지 않고 안정적으로 운영할 수 있으며 에너지 절감과 온실가스 배출 감소 효과도 있음이 입증됐다. 우리는 스마트한 생산을 통해 안전과 안정성을 추구하고 운영상의 탄소배출을 줄이며 경쟁력을 강화하기 위해 계속 노력할 것이다.”

나라선단과학기술원대학원대학(Nara Institute of Science and Technology)의 마츠바라 타카미츠(Takamitsu Matsubara) 교수는 다음과 같이 말했다. “강화 학습의 핵심은 보상 함수를 설계하는 방식에 있다. 공정 산업 제어 지식을 보상 함수에 밀접하게 접목함으로써 연중 내내 안정적인 운영을 달성할 수 있는 높은 수준의 신뢰성과 검증성을 갖춘 AI 제어 모델을 생성할 수 있다. 이번 현장 테스트를 통해 정기적인 유지보수를 거친 후에도 모델을 그대로 적용될 수 있음을 확인했다는 점은 AI 제어 모델의 견고성을 시사한다. 복잡한 조건을 처리할 수 있는 새로운 제어 기술인 FKDPP가 전 세계 산업 발전에 폭넓게 기여할 것이라고 믿는다.”

Yokogawa 부사장 겸 제품 본부책임자인 하세가와 켄지(Kenji Hasegawa)는 다음과 같이 말했다. “전 세계적으로 독보적인 이 자율화 이니셔티브에 도전하기 위해 고객과 함께 일할 수 있어 매우 기쁘다. 물리적, 화학적 현상의 복합적인 영향으로 인해 실제 공장의 운영 제어는 매우 까다롭기 때문에 여전히 높은 수준의 숙련된 작업자가 개입해야 하는 많은 영역이 있다. Yokogawa는 제품 및 컨설팅에 중점을 두고 자율제어 AI를 개발 및 사용을 확대하면서 고객과 협력하여 탈탄소화, 디지털 전환 및 자율화 작업을 지원할 것이다.”