데이터 기반 물 산업의 전환 - 부강테크 박기택 부사장
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댓글 0건 조회 1,069회 작성일 2021-08-06 00:10본문
데이터와 지능화로 인한 엔지니어링의 변화
근래 사회는 많은 의미에서 변곡점에 있는 것 같다. 그 중의 하나가 소위 AI(인공지능)로 통칭되는 데이터 기반의 변화가 될 것이다.
코로나19로 인한 일상의 변화와 더불어 산업계에서도 많은 변화가 일어나고 있다. 빠른 속도의 기술 변화와 함께 사용자 역시 이런 변화의 시점에서 기존보다 더 정교하고 새로운 가치를 전달받기 원하고 있다. 이러한 변화는 엔지니어링 계통에서도 동일하게 일어나고 있는 상황이다. 기존에 사람의 경험에 의존하고 사람의 노력에 의해서 이루어지던 엔지니어링의 많은 부분이 소위 AI라고 칭하는 데이터 기반으로 바뀌고 있는 상황이다. 아직 그러한 변화로 인한 결과는 눈에 보이지 않는 것 같지만, 조만간 그 모습이 명확해질 것으로 생각된다.
무엇보다 사람의 경험에 의존한 엔지니어링 활동의 상당 부분을 ‘데이터 기반 휴먼 팩터 지능화’라는 이름으로 구체화하려는 노력은 여러 곳에서 시도되고 또한 발전하고 있다. 엔지니어링의 결과물을 사용하는 사용자 그룹에서는 기존보다 많은 가치를 포함할 수 있는 휴먼 팩터 지능화를 기대하고 있고, 이러한 사용자 그룹의 니즈를 공급자인 엔지니어링 그룹에서도 새로운 기회로 인식하고 있기 때문이다.
운영 효율을 위한 엔지니어링 기술 요구의 변화
부강테크는 정부에서 발주하는 하폐수 처리장의 설계, 기술 디자인을 수행하고 있다. 이러한 관점에서 부강테크의 사용자 그룹은 예산을 편성하는 중앙 정부이기도 하고 각 개별 처리장을 관리하는 지방정부 및 그 처리장을 운영하는 운영주체가 되기도 한다. 이러한 사업범위에서 부강테크와 같이 하폐수처리장의 디자인, 건설, 운영 등 일련의 활동을 하는 관련 기업들이 모두 공급자 그룹에 포함된다고 할 수 있다. 이러한 관점의 사용자 그룹과 공급자 그룹은 약간의 차이는 있을 수 있으나 다른 엔지니어링 회사 또는 조선을 포함한 플랜트 회사와 별로 다르지 않을 것이라 생각된다.
기존의 방식에서 사용자 그룹은 기술적 분별력이 없어 시장에서 적절한 기술을 판별하는데 어려움이 많다. 결국 이러한 판단을 하기 위하여 기술을 검증할 컨설팅사를 찾게 되고, 사용자 그룹 각각의 개별 목표를 충족하기 위해 종합 엔지니어링사에 이를 위임하게 된다. 이러한 방식은 기술적 복잡성을 갖는 분야에서 과거부터 현재까지 상당 기간 일반적인 방식이었다.
이러한 방식이 보편적이던 과거에는 컨설팅, 엔지니어링사의 조사 결과가 사용자 그룹에서 받아들여졌다. 물론 다른 대안이 없다는 점도 작용했겠지만, 어찌되었든 이러한 관점에서 세세한 기술적 이해도를 갖는 컨설팅 그룹에 의해 사용자 그룹의 니즈가 채워지던 시대였다.
하지만 점차 관련 기술의 발전속도가 빨라지면서 오랜 기간 축적된 경험에 의존하던 컨설팅 능력의 한계가 드러나게 되었고, 또한 일정 부분 컨설팅 업계의 다른 이해관계에 따른 결정을 피하고자 사용자 그룹이 직접 원하는 니즈를 만족시켜 줄 기술을 조사하기 시작하였다. 물론 이러한 배경에는 인터넷의 발전도 한몫을 했다.
현재, 부강테크의 고객을 포함해 많은 사용자 그룹은 자신이 원하는 목표를 달성하기 위하여 좀 더 나은 방법을 찾고 있다. 기존의 방식이 갖는 한계를 이미 인식하고 새로운 대안을 찾고 있는 것이다. 부강테크의 주요 사용자 중 하나는 정부 부처는 예산 편성의 적절성을 파악하기를 원하고, 합리적인 가격이 포함된 적절한 기술을 사용하기를 원한다. 또 다른 사용자인 시설 운영주체는 기존의 방식보다 효과적인 운영 방안을 갖기를 원한다. 물론 이런 효과적인 운영방안은 당연히 운영 비용도 포함하고 있다.
휴먼 팩터의 지능화를 통한 엔지니어링 고도화
이러한 변화 속에서 부강테크와 같은 공급자 그룹 역시 기존과 다른 어려움을 겪고 있다. 공급자 그룹은 이전과 달리 복잡해지는 사용자의 목표를 만족시키기 위해 더 많은 고민을 해야 한다. 사용자가 원하는 비용 절감을 충족해야 하고, 사용자가 원하는 모든 문제의 가능성을 검토해야 하며, 사용자가 원하는 모든 새로운 시도를 고려해야 한다.
이러한 외부 환경의 변화 속에서 공급자 그룹의 선택은 결국 휴먼 팩터 지능화로 결론지어야 할 것 같다. 기존에 사람의 경험에 의존한 선택, 또는 이미 내가 알고 있던 정보의 의한 선택으로는 더 이상 사용자 그룹에게 새로운 가치를 전달할 수 없기 때문이다. 이러한 관점에서 대표적인 경험과 전문지식에 의존하여 활동하는 엔지니어링 분야는 데이터 기반의 활동으로 전환되어야 할 것이다.
오랜 기간 숙련된 엔지니어의 가치는 변하지 않지만, 그 숙련된 경험이 동시에 진행되는 다수의 모든 프로젝트에 도움을 주지 못하고 있는 것이 현실이다. 또한 아직 숙련되지 못한 엔지니어의 경우 축적의 시간을 통해 그 경험을 쌓아야 함에도 불구하고, 현재의 프로젝트를 처리하는 어찌 보면 단순 반복 과정에 에너지를 많이 소모하는 것이 현실이다. 엔지니어링 고도화를 위한 데이터 기반 휴먼 팩터 지능화는 단순히 일자리가 줄어들 것이라는 걱정보다는 말 그대로의 엔지니어링 고도화를 통해 업계 내에서 어떤 의미를 줄 수 있는가를 생각해야 할 것 같다.
데이터 기반 엔지니어링이 미래의 키워드
부강테크는 이러한 상황에서 기존에 사람의 경험에 의존한 엔지니어링의 한계를 벗어나고자 했으며, 물 산업 프로세스의 디자인(설계) 단계 - 건설 단계 - 운영 단계의 효율을 고도화하기 위해서 데이터 기반의 엔지니어링 활동을 준비 중이다. 특히 디자인 단계에서 데이터 기반 휴먼 팩터 지능화를 우선 고려하고 있다. 엔지니어링 디자인 단계에서 휴먼 팩터 지능화를 도입하려는 시도는 많지 않지만 기존의 업무와 연계했을 때 가장 필요성이 높아, 디자인 단계부터 데이터 기반 활동을 도입하고 있다.
사용자의 요구를 명확히 하고 프로세스 구성을 정의하는 단계에서 데이터 기반 디자인 업무에 적용한 사례가 적고 고려할 사항이 많아서 적용에 어려움도 있었으나, 일정 부분 진척이 있어 현재는 물질수지를 설정하고 P&ID, 레이아웃 등을 설정하는데 많은 시간이 소요되지 않는다. 이후 상세 설계 부분은 이미 많은 엔지니어링 회사에서 진행 중이고 좋은 소프트웨어도 많아 준비에 많은 시간이 소요되지는 않을 것으로 보인다. 3D 설계 과정에서 관련 소프트웨어 개발사의 창의적인 시도와 BIM 산출 등 직접적인 효과를 준비하는 곳이 많은 것으로 알고 있는데, 이 부분은 협업을 통한 목표 달성이 용이할 것으로 기대하고 있다.
오히려 신경을 쓰고 있는 부분은 운영 관리 영역에 데이터 기반 휴먼 팩터 지능화를 도입하는 것이다. 일반적인 플랜트와 다르게 물 산업에서는 유입 조건이 일정하지 않다. 따라서 디자인 당시 가정했던 운영 조건과 전혀 다른 운영 모델이 만들어져야 하고, 이러한 운영 조건의 변화는 실시간으로 일어나게 된다. 기상 데이터를 포함한 과거의 유입 조건 데이터베이스를 참조하여 오늘의 유입 변화를 예측하여야 한다.
이런 운영 데이터베이스가 축적되어 좀 더 나은 운영조건을 제시할 수 있는 디지털 트윈 환경을 구성하고, 운영자에게 최적의 운영방안을 조언할 수 있는 운영 시스템을 만드는 것이 핵심이다. 과거의 경험을 참조한 운영 단계에서의 의사 결정 보조 시스템은 프로세스 운영자에게 안정적인 운영 가이드라인을 제공하여, 플랜트가 효율적으로 운영될 수 있도록 지원할 수 있을 것이다. 동시에 축적된 운영 데이터베이스를 바탕으로 프로세스 디자인 단계의 상세 설계 변수를 고도화하여, 이후 프로젝트에서는 기존보다 더욱 높은 효율을 달성할 것으로 기대한다.
개별 프로젝트 단위에서 데이터 기반으로 디자인된 프로세스는 건설 단계 및 운영 단계에서 축적된 데이터베이스를 바탕으로 데이터베이스 설계 변수를 고도화하여, 이후 프로젝트 진행시 좀 더 높은 편의성과 디자인 효율성의 향상, 프로젝트 검토 기간의 단축을 가져올 수 있을 것으로 전망하고 있다.
데이터 기반 휴먼 팩터 지능화가 엔지니어링 계통에서 많은 변화를 가져올 수 있는 미래의 주요 키워드라는 점은 부인할 수 없다. 다만 이를 구현하고 실행하는 방법에는 상황에 따라 많은 차이점이 있을 수 있다. 4차 산업혁명의 변화가 미래의 엔지니어링 환경에 어떤 변화를 줄 수 있을지 미래의 모습이 궁금하다.
국내 수처리 기업인 부강테크의 부사장이다. |
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