AI 에너지 관리 솔루션으로 비용 절감한 사례

AI 에너지 관리, 왜 지금 도입해야 할까?

전 세계적으로 ESG 경영, 탄소중립, 에너지 비용 절감은 모든 산업의 핵심 과제가 되고 있습니다. 특히 제조업처럼 대규모 설비를 장시간 가동해야 하는 업종에선 에너지 관리 역량이 곧 기업의 수익성을 좌우합니다.

기존에는 설비별 전력 사용량을 주기적으로 점검하거나, 전체 전력 소비량만 보고 관리하는 방식이 일반적이었습니다. 그러나 이 방식은 다음과 같은 한계를 갖고 있습니다.

• 실시간 제어 불가 → 피크타임 요금 폭증

• 에너지 낭비 구간 파악 어려움 → 비용 누수

• 수작업 기반 보고 체계 → 오류·지연 발생

이제는 AI 기반 에너지 최적화 시스템(AI EMS)을 통해, 공장의 모든 설비와 건물의 에너지 흐름을 실시간으로 수집·분석·제어할 수 있어야 합니다.

최근 검색량이 급증한 관련 키워드

• AI 에너지 관리

• 스마트 에너지 시스템

• 전력 최적화 AI

• 제조업 에너지 절감 솔루션

• EMS AI 도입 사례

G기업의 도전 과제: 비용 누수와 비효율의 악순환

G기업은 국내 중견 제조기업으로, 반도체 공정 장비를 제조하는 생산라인을 보유하고 있습니다. 그러나 최근 몇 년간 다음과 같은 문제로 에너지 관리에 한계를 느끼고 있었습니다.

1️⃣ 전력 요금 폭등 및 불투명한 소비

• 생산량은 일정한데 전력 요금이 매년 평균 12%씩 증가

• 설비별 소비량 가시성 부족으로 낭비 구간 추적이 불가능

• 피크타임 전기료 부담이 월 3~5천만 원 이상 발생

2️⃣ 비가동 설비의 지속적 전력 소비

• 야간, 점검일에도 일부 설비가 미가동 상태에서 전력 소모

• 냉각기·조명·에어컨 등 주변설비 제어가 수동으로 이루어져 에너지 낭비 심각

3️⃣ ESG·탄소중립 대응 미흡

• 탄소 배출량 측정·감축 프로세스 부재

• 글로벌 거래처로부터 환경정보 보고 압박 증가

한국딥러닝과 함께 한 AI 기반 에너지 관리 도입

G기업은 한국딥러닝과 협력해 AI 에너지 관리 플랫폼을 구축하고, 전사적 에너지 효율 혁신을 시작했습니다.

✅실시간 에너지 데이터 수집

• 설비별 IoT 전력 센서 설치 (220여 대)

• 전류, 전압, 부하율, 주기별 소비패턴 등 초단위 수집

• 데이터 수집률 99.9%, 누락 없는 정밀 수치 확보

✅ AI 기반 예측·최적화 모델

• CNN+LSTM 기반 모델로 피크시간대 사용량 사전 예측

• 예상 전력 과부하 발생 시, AI가 자동으로 부하 분산 시나리오 실행

✅ 자동 제어 및 대시보드

• 사전 등록된 운영정책 기반 자동 제어 (예: 야간 냉각기 정지, 점심시간 조명 오프 등)

• 관리자용 대시보드로 실시간 모니터링 + 알림 시스템 운영

• ERP 및 MES 연동으로 생산량 대비 전력 효율성 분석

도입 후 변화: 30억 비용 절감 + ESG 대응 강화

AI 에너지 관리 솔루션의 작동 원리

1. 딥러닝 기반 에너지 사용 예측

• 과거 소비 패턴 + 설비별 가동 특성 + 외부요소(날씨, 생산계획 등) 종합 분석

• RNN 계열 모델을 통한 시계열 예측 → 고정밀 예측 도출

2. 자동 제어 시나리오

• AI가 설비 상태 및 운영정책을 기반으로 자동 전환 로직 실행

  • 예: "예측 전력 사용량이 임계치 초과 시, B라인 냉각기 15분 지연 가동"

3. 스마트 대시보드

• 소비 현황, 설비별 상태, 탄소 배출량까지 시각화

• 관리자에게 이상 탐지 경고 실시간 전송

확장성 및 도입 유연성

• 온프레미스 / 클라우드 모두 지원

• 제조업 외에도 데이터센터, 건물관리, 유통물류센터 등 다양한 산업에 적용

• 태양광·ESS·열교환기 등과 연동해 스마트 마이크로그리드 구축 가능

FAQ(자주 묻는 질문)

Q1. 사내 ERP와 연결할 수 있나요?

네. SAP, 더존, 이카운트 등 다양한 ERP와 API 또는 커넥터로 연동 가능합니다. 에너지 소비 데이터를 생산, 물류, 회계 데이터와 통합 분석할 수 있습니다.

Q2. 최소 도입 단위는 어떻게 되나요?

센서 10대 규모의 파일럿 프로젝트부터, 전사 규모 도입까지 유연하게 지원합니다.

Q3. 보안은 어떻게 되나요?

산업용 전용 망 기반 암호화 통신을 적용하고 있으며, ISO 27001 및 전력공사 기준 보안 요구사항을 충족합니다.

Q4. 투자 대비 수익(ROI)은 어느 정도인가요?

일반적으로 1~2년 내 투자비용을 회수하며, G기업의 경우 약 9개월 만에 손익분기점을 돌파했습니다.

에너지 효율은 이제 선택이 아닌 ‘경쟁력’

G기업의 사례는 단순히 시스템을 설치한 것이 아니라, AI 기술을 활용해 에너지 전략을 정량적으로 운영하고, 실시간으로 최적화한 사례입니다.
그 결과, 비용 절감, 환경 대응, 조직 효율성 강화라는 세 가지 축을 모두 달성할 수 있었습니다.

이처럼 AI 에너지 관리 솔루션은 단순한 ‘모니터링 툴’이 아니라,
경영 전략의 한 축으로 자리 잡고 있습니다.

한국딥러닝과 지금 상담하세요

AI 기반 에너지 관리 시스템, 한국딥러닝이 함께합니다.
귀사의 공장, 데이터센터, 물류센터에 최적화된 맞춤형 EMS 솔루션을 설계해드립니다.