에너지 및 유틸리티 산업의 AI가 혁신을 주도하는 방법

에너지 및 유틸리티 기업은 보다 깨끗한 에너지원을 향한 전 세계적인 변화가 가속화됨에 따라 엄청난 과제에 직면해 있습니다.

탄소 배출량을 줄이고, 혁신하고, 변화하는 규정을 준수하기 위해 주주와 소비자의 증가하는 요구를 충족하는 동시에 신뢰성과 경제성을 유지해야 합니다.

에너지와 유틸리티 변화를 위한 촉매제로서의 AI

AI는 오랫동안 가스 및 석유 산업에서 방대한 양의 지하 데이터를 분석하는 데 사용되어 왔으며, 이를 통해 기업은 회수할 수 있는 석유 또는 가스의 양을 늘릴 수 있습니다. 유틸리티 회사는 예측 유지 관리 및 기타 운영 개선을 위해 거의 10년 동안 AI와 기계 학습을 사용해 왔습니다.

오늘날 에너지 회사는 인공 지능을 사용하여 화석 연료에서 벗어나는 데 도움이 되는 운영 개선을 수행하고 있습니다. 그리고 그들은 생성 AI의 세계에 뛰어들면서 신기술에 대한 보수적인 접근 방식을 극복하고 있습니다.

Capgemini 연구에 따르면 에너지 및 유틸리티 회사의 3분의 1이 운영에 생성 AI 기술을 시험하고 있습니다. 40%는 AI 전담팀과 예산을 구성했습니다.

여러 시스템의 데이터를 분석하고 자연어를 사용하여 상황에 맞는 통찰력을 제공함으로써 GenAI는 의사 결정을 개선하고 운영 우수성을 높여 에너지 산업을 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AI와 에너지 운영 효율성

Kimberlite 연구에 따르면, 계획되지 않은 가동 중단 시간이 3.65일만 있어도 석유 및 가스 회사는 연간 500만 달러 이상의 손실을 입을 수 있습니다.

인프라 무결성과 공급망 탄력성을 유지하는 것이 핵심 신뢰성, 비용 효율성 및 지속 가능성입니다. AI는 다음과 같은 다양한 방법으로 에너지 및 유틸리티 회사를 도울 수 있습니다.

1. AI를 사용하여 에너지 분배 및 그리드 제어를 자동화하여 인프라 관리를 개선합니다 . 지능적이고 사전 대응적인 처리로 비용 효율적인 자산 관리가 가능합니다.
2. 공급망 운영 및 물류 – AI는 수동 작업을 줄여 필수 자재에 대한 공급망을 최적화하고 민첩성과 탄력성을 보장할 수 있습니다.
3. 사전 유지 관리 – AI 기반 예측 유지 관리 시스템은 잠재적인 장비 오류가 발생하기 전에 이를 식별하여 적시에 수리하고 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. 파이프라인 부식과 같은 위험을 사전에 완화하여 안전성을 향상시킬 수 있습니다.
4. 인력 관리 – AI를 사용하여 일정 관리 및 기술 조정을 개선하면 효율성, 생산성 및 직원 만족도가 향상됩니다. AI 보조자는 직원이 시간이 많이 걸리는 수동 작업과 의사 결정을 오프로드하도록 도울 수 있습니다. AI 분석은 인재 격차를 파악하고 교육 프로그램을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

혁신적인 스타트업 중 하나인 Shyftplan은 일정 프로세스를 간소화하는 AI 기반 인력 관리 플랫폼을 제공하여 기업이 시간을 절약하고 관리 오버헤드를 줄일 수 있도록 합니다. 또한 확장성이 뛰어난 플랫폼을 통해 직원은 쉽게 일정을 확인하고, 휴가를 요청하고, 팀과 소통하여 협업적이고 효율적인 작업 환경을 조성할 수 있습니다.

주요 에너지 회사인 Shyftplan의 고객 중 하나는 관리자의 교대근무 일정을 60%에서 80%로 줄였습니다.

AI 기반 예측 + 배출 모니터링

지속 가능성 목표를 달성하려면 에너지 회사는 정확한 재생 가능 에너지 예측, 효율적인 저장 솔루션 및 지속적인 배출 모니터링이 필요합니다. 에너지 분야의 AI는 이러한 모든 사용 사례에서 중요한 역할을 합니다.

• 예측 최적화 – AI와 기계 학습은 기업이 가치를 극대화하기 위해 변화하는 수요에 맞춰 재생 에너지 공급의 균형 잡힌 일치 변수 공급을 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 재생 가능한 자원의 가용성 위험을 줄이기 위해 에너지 저장을 개선합니다.
• 더 나은 모니터링 – 지속적인 배출 모니터링을 위해 AI를 사용하면 보고 및 계획에 대한 정확한 평가가 가능합니다.

지속 가능한 에너지 생산 및 소비에 초점을 맞춘 스타트업인 Evolution Energie 는 AI를 사용하여 수요를 예측하고, 거래를 자동화하고, 수익을 극대화하고, 자산을 최적화하고, 배출량을 줄이는 소프트웨어를 제공합니다. 고객으로는 석유 및 바이오 연료, 천연 가스 및 녹색 가스, 재생 가능 에너지, 전기를 생산 및 판매하는 글로벌 기업인 TotalEnergies와 같은 주요 에너지 기업이 있습니다.

에너지 서비스 분야의 고객 경험 개선

AI가 에너지 및 유틸리티 기업이 친환경 에너지로 전환하도록 돕는 또 다른 방법은 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 추진하는 것입니다.

예를 들어, AI 기술은 시장 상황과 소비자 수요에 따라 에너지 가격을 조정하는 새로운 동적 가격 책정 모델을 추진할 수 있습니다. 경쟁력 있는 요금은 소비자의 에너지 절약을 장려하는 데 도움이 됩니다.

한 연구에 따르면 동적 가격 책정 프로그램은 최대 평균 전력 수요를 13% 줄이고 초과 에너지 소비를 5~10% 줄인 것으로 나타났습니다.

AI를 통해 기업은 개인화된 경험을 창출하고 고객 만족도를 높이기 위해 소비자 동향과 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI 지원 디지털 플랫폼은 고객 참여를 향상시키는 대화형 도구를 제공합니다.

에너지 및 유틸리티 부문 AI의 미래

지속 가능한 에너지 전환은 석유, 가스 및 에너지 산업을 변화시키고 있으며 기업은 인공 지능을 활용하여 에너지 효율성을 개선하고 최적화된 작업 일정을 쉽게 생성하며 전통적인 공급망 의사 결정에 위험 인텔리전스를 제공할 것입니다.

AI 기술의 채택은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 지속 가능하고 친환경적인 미래를 향한 길을 열어줄 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

SAP의 유틸리티 및 에너지 담당 글로벌 수석 이사인 James McClelland가 이 기사를 공동 집필했습니다.