[AI 요약] 사물인터넷과 빅 데이터는 유행의 중심이다. 기존의 문제를 해결하거나, 비용을 크게 줄이는 아이디어를 만들어 사업화됩니다. 에너지 수송망은 IoT와 빅데이터 관련 산업 솔루션 1차 타깃 중 하나라고 볼 수 있습니다. 하지만 새로운 기술을 응용하여 빅데이터 분석 기법을 적용하여 운송망에 문제가 발생하기 전에 이상 징후를 탐지해, 선제적인 대응을 하는 것입니다.
사물인터넷(IoT)와 빅 데이터는 유행의 중심에 서 있습니다. 이 둘을 빼놓고 미래 혁신을 이야기할 수 없을 정도입니다. 인더스트리 4.0의 핵심 역시 IoT와 빅 데이터입니다. 관련해 말들은 많은 데 피부에 와 닿지 않을 수도 있습니다. 하지만 시간을 좀 내서 찾아보면 사례가 매우 많습니다. 석유, 천연가스 수송망에 IoT와 빅 데이터를 접목한 예를 소개합니다.
에너지 수송망 관리에 돈이 많이 드는 이유 - 방대하고, 길고, 복잡하고, 어렵고...
전 세계에 그물망처럼 퍼져 있는 석유, 천연가스 수송망의 총 길이는 약 320만 킬로미터입니다. 지구 둘레가 4만 킬로미터이니, 그 길이가 꽤 길다는 것을 알 수 있습니다.
더군다나 에너지 수송망은 매년 조금씩 길어집니다. 이처럼 긴 수송망은 구축, 운영, 관리에 드는 비용도 꽤 셉니다. 수송망(pipeline) 회사들이 1년에 쓰는 비용이 40억 달러에 달합니다. 흔히 기존 문제를 해결하거나, 비용을 크게 줄이는 아이디어는 시장에서 바로 사업화되죠. 에너지 수송망은 IoT와 빅 데이터 관련 산업 솔루션 1차 타깃 중 하나라 볼 수 있습니다. 그만큼 개선의 여지가 많다는 소리죠.
GE와 엑센추어 맞손 잡은 이유
에너지 수송망은 여러 파이프를 연결해 만듭니다. 이들 파이프에 이상 여부는 여러 가지 방법으로 살핍니다. 석유의 경우 유압을 점검해 파이프라인 중 일부 구역의 이상을 탐지하는 것이 좋은 예입니다.
문제가 생기면 현장에 엔지니어를 투입해 유지보수를 해야 하죠. 현장까지 가야 할 일이 생기면 에너지 수송에 문제가 생깁니다. 심각한 경우 일정 시간 수송을 중단해야 할 수도 있습니다. IT로 치면 일종의 다운타임이 생기는 것인데요, 이를 사전에 방지하기 위해 오랜 기간 다양한 시도가 있었습니다.
그중 가장 최근의 도전이 각각의 파이프와 관리 포인트에 센서를 부착해 이를 실시간으로 모니터링하고, 수집된 정보를 빅 데이터 분석 기법을 적용해, 수송망에 문제가 발생하기 전에 이상 징후를 탐지해, 선제적인 대응을 하는 것입니다. 파이프라인에 센서를 달아 수집할 경우 테라바이트(TB)급 정보가 실시간으로 흐른다고 하니, 수집하는 데이터 양이 적지 않아 보입니다.
문제는 센서 달고, 모니터링 하고, 데이터 수집해 기계 학습을 적용해 분석하는 것이 생가처럼 쉽지 않다는 것이죠.
그래서 업계가 생각해 낸 것인 '콜라보'입니다. 대표적인 콜라보가 GE와 엑센추어의 협력이죠. 산업용 솔루션, 시설, 장치에 밝은 GE와 첨단 IT 기술에 밝은 엑센추어가 손을 맞잡은 것이죠.
이 두 기업이 본 기회는 현재 운용 중인 파이프라인 시설 중 50%가 25년 이상 된 것이라는 것입니다. 이들을 대체할 때 IoT와 빅 데이터로 중무장한 스마트한 파이프라인을 선택하는 고객이 충분하리라 판단한 것이죠.
결과는 더 봐야 알겠지만, GE가 IoT 숨은 강자란 것은 세상이 다 아는 사실이고, 엑센추어도 시대 흐름을 잘 타는 것으로 유명하니 좋은 결과를 예상해 봅니다.
