산업계에서 확대되고 있는 AI 에이젼트의 역할
2024-12-04
산업계에서 확대되고 있는 AI 에이젼트의 역할
오늘날 빠르게 진화하는 산업 환경 속에서 데이터는 운영의 효율을 높이고 혁신 및 경쟁 우위를 선점하기 위한 생명선이 되었다.
그러나 데이터의 방대한 양과 복잡성은 기존의 현상 분석 및 의사 결정 방법을 어렵게 하는 경우가 많다.
따라서 인공 지능을 사용하여 작업을 집중적이고 자율적으로 수행하고, 데이터에서 학습하고, 사람의 개입 없이 운영환경과 상호작용하는 소프트웨어 프로그램인 AI 에이전트에 산업계의 관심이 집중되고 있다. 이러한 에이전트는 기업 운영 방식을 혁신하여 효율을 높이고 안전을 개선하며 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
AI 에이전트의 특징은 실시간 데이터 분석, 예측 모델링, 자율적인 의사 결정을 포함한 첨단 기능으로 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있어 화학, 제조, 에너지 부문 등을 포함한 여러 산업계의 비즈니스 관리자와 데이터 분석가들에게 필수적인 도구가 되고 있다.
산업계에서 활용되는 AI 에이전트
AI 에이전트는 새로운 일이 아니다.
자동화와 관련되어 있지만 기능이 제한되어 있었다.
일반적으로 제한된 데이터 세트 입력으로 작동하도록 설계되었으며 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍해야 했다.
우리는 지금 AI 에이전트의 새로운 시대에 살고 있다.
더 지능적이고 추리적이어야 한다.
변화에 더 잘 적응하고 특정 작업 실행 이상의 역할로 확장하여야 한다.
챗봇을 예로 들어 보자.
챗봇은 특정 답변을 더 잘 얻기 위해 프로그래밍되었고 기계 학습 기능을 일부분 사용할 수 있다.
그러나 대규모 언어 모델을 사용하여 부여할 수 있는 추론 기능은 없다.
이에 비해 차세대 AI 에이전트는 입력 측면과 사용자 경험 측면 모두에 인간의 경험에 보다 가까운 추론 기능을 통합하여 이를 통해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있다.
화학 산업 AI 에이전트
화학 산업에서 AI 에이전트는 화학 플랜트 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 제어하여 설비 고장과 누출 또는 위험한 반응 등 안전과 관련된 위험을 최소화할 수 있다.
AI 에이전트는 센서 및 운영 장비의 데이터를 분석 잠재적 문제의 패턴을 예측하여 예방적 유지 관리 조치를 권장할 수 있다.
이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 안전성을 개선하며 전반적인 생산 효율성을 높일 수 있다.
또한 AI 에이전트 활용은 원자재 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 보다 지속 가능한 운영을 가속하는 데 도움이 된다.
예를 들어, AI 에이전트가 고로의 온도, 압력 및 화학 조성을 모니터링하여 모든 조건이 최적의 매개변수 내에서 유지되도록 제안한다.
이상 징후가 감지되면 인간 운영자에게 경고 알림을 발신하거나 사고를 방지하기 위해 자율적으로 사전 조치를 취할 수도 있다.
제조 AI 에이전트
제조 부문은 정기적인 유지 보수와 복잡한 기계의 정밀한 보정업무의 질에 따라 생산이 크게 좌우된다.
AI 에이전트가 장비 상태를 지속적으로 모니터링하고 고장이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하여 예측 유지 관리 업무의 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다.
머신 데이터 분석으로 최적의 유지보수 시각을 결정하여 다운타임을 줄이고 장비의 수명을 연장한다.
AI 에이전트는 조립라인에서 로봇설비 관리에도 활용할 수 있어 다양한 기계를 조정하여 생산 흐름을 개선하고 에너지 소비를 줄이며 생산량을 늘리는 동시에 고품질 표준을 유지하는 데 도움이 된다.
AI 에이전트는 제조 프로세스 운영 지원 외에 공급망 최적화에도 도움이 된다.
재고 관리에서 수요 예측에 이르기까지 적시에 정해진 자재를 사용할 수 있도록 병목 현상을 최소화하고 생산 지연을 방지한다.
에너지 AI 에이전트
에너지 관련 기업에서 AI 에이전트를 활용하여 그리드 관리 개선, 에너지 분배 최적화, 설비자산 성능을 높일 수 있다.
에너지 소비 패턴을 모니터링하고, 수요 급증 예측 등 네트워크 전반에서 효율적인 에너지 배분에도 도움이 된다.
재생 에너지 분야에서도 태양 전지판과 풍력 터빈의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
환경 데이터와 운영 지표를 지속적으로 분석하여 에너지 포집 및 분배 최적화 조정에 도움이 된다.
예를 들어, AI 에이전트를 사용하여 날씨 패턴을 예측하고 태양 전지판의 위치를 조정하여 최대한의 햇빛을 포착할 수 있다.
또한 석유 및 가스 분야에서 파이프라인 및 시추 장비의 상태를 모니터링하여 마모의 초기 징후를 탐지하는 데 활용할 수 있다.
이러한 사전 예방적 모니터링은 비용이 많이 발생하는 장비 고장과 환경 위험을 예방하는 데 도움이 된다.
AI 에이전트의 새로운 영역
AI 에이전트 기술 활용에 익숙해질수록 새로운 영역의 기능별 AI 에이전트가 등장한다. 아래와 같은 몇 가지 예가 있다.
데이터 인사이트 에이전트
데이터 인사이트 에이전트는 방대한 양의 데이터를 분석하여 실행가능한 인사이트를 생성한다.
과거와 실시간 데이터를 처리하여 사람의 능력으로 찾아내기 어려운 숨겨진 패턴, 추세 및 상관관계를 발견할 수 있다.
예를 들어, 제조업에서 데이터 인사이트 에이전트는 생산 데이터를 분석하여 비효율성이나 이상 징후를 식별하는 등 관리자가 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하는 일에 큰 도움이 된다.
유스 케이스 에이전트
유스 케이스 에이전트는 비즈니스 내의 특정 작업 또는 프로세스를 처리하도록 설계되었다.
이 에이전트는 품질 관리, 리소스 할당 또는 워크플로 관리 등 업무에 활용하기 위해 도입할 수 있다.
화학 산업에서는 유스 케이스 에이전트를 활용하여 원자재의 품질을 실시간으로 모니터링하여 생산 공정에 들어가기 전에 필요한 사양을 충족하는지 확인할 수 있다.
폐기물 최소화와 제품 품질 유지에 도움이 된다.
운영 에이전트
운영 AI 에이전트는 산업 비즈니스의 일상적인 운영을 개선하는 데 중점을 둔다. 이러한 에이전트를 활용하여 유지 관리 활동 스케쥴링, 물류 관리 또는 생산 프로세스 최적화와 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있다.
예를 들어, 에너지 부문에서는 운영 에이전트를 사용하여 그리드 부하를 자율적으로 관리하여 수요에 따라 에너지를 효율적으로 배분할 수 있다.
기술 파트너와의 협력
어느 기업이나 자체적으로 AI 에이전트를 개발할 수 있으나 기능적인 AI 에이전트를 개발하는 데 필요한 기술과 인적 물적 자원 및 시간이 필요하다.
Cognite는 산업계의 기업이 직면한 고유 문제를 해결하고 에이전트 포트폴리오를 구축할 수 있도록 특별히 설계된 데이터 및 AI 기능 제품군을 제공한다.
Cognite의 AI 에이전트는 근본 원인 분석을 가속화하고, 장비의 이상을 평가하고, 다양한 산업 분야에서 데이터 검색 및 분석을 개선하는 데 도움이 될 수 있다.
https://www.cognite.com/en/
AI 에이전트가 환각현상없이 성공하려면 상황에 맞는 데이터에 대해 훈련을 받아야 한다.
Cognite는 두 가지 주요 방법으로 도움을 줄 수 있다.
1) Cognite Atlas AI 워크벤치를 사용하여 산업용 에이전트를 개발
2) Cognite Data Fusion을 사용하여 에이전트를 교육하기 위해 데이터를 선별하고 컨텍스트화
비즈니스 관리자와 데이터 분석가에게 중요한 점은 AI 에이전트가 미래의 가능성일 뿐만 아니라 경쟁이 치열한 현재의 산업 환경에서 효율성, 혁신 및 성장을 주도할 수 있는 필수 기술이 되어가고 있다.
참고 | https://www.rtinsights.com/what-are-ai-agents-and-how-are-they-used-in-different-industries/