LG화학·삼성ENG 도입한 아스펜테크, 산업용 AI 미래 전략 제시
글로벌 공정 최적화 소프트웨어 기업 아스펜테크(AspenTech)가 에머슨(Emerson)의 완전 자회사로 편입 후 산업용 AI와 데이터 패브릭을 앞세운 전방위 자산 최적화 전략에 속도를 내고 있다. 이들은 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)의 결합을 통해 산업 현장의 디지털 전환과 지속가능성을 동시에 실현하겠다는 청사진을 내걸었다. 아스펜테크의 비카스 돌 제품 총괄 수석 부사장과 알렉스 무로 아태일본지역(APJ) 지역 영업 부사장은 11일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 미디어라운드테이블을 통해 새로운 사업전략과 주요 서비스를 발표했다. 아스펜테크는 공장 설계부터 운영, 유지보수에 이르는 자산 생애주기 전반에서 소프트웨어 기반 자산 최적화 솔루션을 제공한다. 이번 에머슨 통합을 계기로 센서·계측·제어 시스템과의 기술 융합이 이뤄지면서, 현장 레벨에서 전략적 운영까지 아우르는 통합 최적화 시스템 구축이 가능해졌다. 비카스 돌 부사장은 "기존에는 제어 시스템 단위의 하드웨어 최적화에 그쳤다면, 이제는 소프트웨어 중심의 자산 전반 최적화가 가능해졌다"며 "양사의 기술 융합은 산업 운영 효율성과 지속가능성을 동시에 극대화할 수 있는 이상적 모델"이라고 설명했다. 아스펜테크는 이 같은 방향성을 구체화하기 위해 다섯 가지 전략적 집중 영역을 제시하고 있다. 집중 영역은 ▲핵심 최적화 영역 고도화 ▲통합 솔루션 중심 전략 ▲산업용 AI 적용 확대 ▲지속가능성 솔루션 강화 ▲산업용 데이터 패브릭 활용 등이다. 먼저 핵심 최적화 영역의 고도화를 최우선 과제로 제시한다. 공정 엔지니어링, 제조, 공급망, 자산 성능 관리 등 자산의 전 생애주기에 걸친 소프트웨어 포트폴리오를 기반으로, 설계·운영·유지보수 단계에서 고객이 에너지 사용을 절감하고, 수익성을 높이며, 가동률을 향상시킬 수 있도록 지원하고 있다. 여기에 통합 솔루션 전략이 더해진다. 고객이 단일 소프트웨어나 포인트 제품이 아닌, 여러 부서와 기능에 걸친 제품들을 유기적으로 통합함으로써 더 큰 사업 가치를 창출할 수 있도록 지원한다. 비카스 돌 부사장은 "다우케미칼, 쉐브론 등의 실제 사례에서 통합 솔루션을 적용한 고객이 단일 제품 대비 10~15배 높은 수익성과 효율성을 경험했다"고 밝혔다. 아스펜테크의 전략에서 또다른 축은 산업용 AI다. 20여 년 전부터 자산 최적화 솔루션에 AI 기술을 접목해 왔으며 현재는 생성형 AI를 포함한 다양한 예측 및 자동화 기술을 통해 운영 최적화 수준을 고도화하고 있다. 해당 기술은 비전문 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 공정 제어, 예측 유지보수, 공장 설계 최적화, 스케줄링 등 다양한 활용 사례를 통해 실효성을 입증하고 있다. 이와 함께 지속가능성 솔루션을 전략적 우선순위로 두고 있다. 탈탄소화, 에너지 전환, 자원 효율 향상 등 고객이 직면한 지속가능성 목표 달성을 위한 디지털 실행 수단으로서의 역할을 강조한다. 아스펜테크는 '지속가능성 경로(Sustainability Pathway)'라는 개념을 통해 고객이 기존 에너지 사용을 줄이고, 신재생 에너지 기반 운영 전환을 디지털 기술로 실현할 수 있도록 돕는다. 더불어 데이터 기반 의사결정의 정밀도를 끌어올리는 핵심 기술로 산업용 데이터 패브릭을 제시하고 있다. 이는 다양한 산업 자산에서 생성되는 방대한 데이터를 통합·맥락화하여 활용 가능한 정보로 변환하고, 다양한 소프트웨어 및 외부 솔루션과 연동되도록 구성된 플랫폼이다. 아스펜테크는 이 플랫폼을 통해 고객이 데이터 기반 협업과 사이버 보안을 강화하고, AI 기반 자동화를 신뢰도 높은 방식으로 실현할 수 있도록 한다. 아스펜테크는 에머슨과의 통합으로 기존 공정과 신규 설계 모두에 자산 최적화 솔루션을 적용할 수 있다고 강조한다. 윤진규 아스펜테크 지사장은 그 예로 LG화학과 삼성엔지니어링(삼성ENG)의 도입 사례를 각각 소개했다. 윤 지사장은 "두 기업은 서로 다른 방식으로 아스펜테크의 산업용 AI와 최적화기술과 더불어 에머슨의 제품을 도입했다"며 "하지만 공통적으로 '운영 효율'과 '디지털 지속가능성'이라는 결과에 도달하고 있다"고 설명했다. LG화학의 경우 공정 데이터를 실시간으로 수집해 공정 이상 징후를 사전에 감지하고, 적절한 의사결정을 위해 고급공정 제어시스템과 AI기반 예측 유지보수 시스템이 적용됐다. 이 시스템을 통해 LG화학은 에너지 사용량 절감, 탄소배출 감소, 설비 다운타임 최소화라는 삼중 효과를 얻었다. 특히 별도의 하드웨어 변경 없이도 기존 센서와 제어 시스템 위에 아스펜의 소프트웨어를 얹는 방식으로 디지털 전환을 구현했다. 삼성ENG는 플랜트를 설계·건설 과정에서 다양한 배치와 공정 레이아웃을 시뮬레이션하고, 환경·안전 기준을 자동 반영한 최적 설계안을 신속히 도출할 수 있도록 AI기반 설계 시나리오 자동 생성 기능을 도입했다. 이 기술을 통해 삼성ENG는 설계 소요시간을 대폭 단축하고, 설계 초기부터 ESG 요소를 반영해 프로젝트 완성도를 높이는 성과를 거뒀다. 윤 지사장은 "수소 공장을 설계한다고 하면 단순히 장비를 배치하는 수준이 아니라 해당 설계로 인해 이산화탄소(CO₂)가 더 많이 발생할 수 있다는 것을 예측하고 더 나은 배치를 AI가 제시한다"며 이를 디지털 설계의 자율 진화라고 표현했다. 최근 VM웨어가 브로드컴에 인수된 후 유연성 저하 및 고객 종속성에 대한 우려가 컸던 것처럼 아스펜테크 역시 에머슨 인수 이후 벤더 종속(lock-in) 우려가 제기됐다. 이에 대해 알렉스 무로 부사장은 43년간 하드웨어 중립성을 지켜온 철학을 강조하며 하드웨어 독립성을 명확히 보장하고 있다고 밝혔다. 그는 "하드웨어 플랫폼 간 전환이 쉽지 않은 현실을 고려할 때, 고객이 어떤 HW를 쓰더라도 우리의 SW를 활용할 수 있도록 하는 것이 장기적으로 더 큰 사업 기회를 만들어준다고 생각한다"고 말했다. 비카스 돌 부사장은 최근 심화되는 글로벌 경제 침체와 급변하는 관세 등 이런 변동성 높은 시장이 아스펜테크의 최적화 솔루션이 유용할 것이라고 강조했다. 그는 "예상치 못한 관세 변화, 공급망 재편, 비용 압박 등 복합적인 도전이 쏟아지는 지금 같은 시기에는, 더 빠르고 정확한 의사결정이 무엇보다 중요하다"며 "아스펜테크의 자산 최적화 솔루션은 실제 비즈니스와 운영 환경을 그대로 반영한 모델링과 고성능 컴퓨팅, AI 기반 분석 기능을 통해 고객이 상황 변화에 기민하게 대응하고, 이전에는 떠올리기 어려웠던 새로운 대안을 발굴할 수 있도록 돕는다"고 말했다. 이어 "이처럼 불확실성이 클수록 '예측하고 대비할 수 있는 힘'이 경쟁력이다"라며 "아스펜테크는 산업용 AI와 공정 전문성을 결합한 해법으로, 고객이 위기를 기회로 전환할 수 있도록 지원하고 있다"고 강조했다.
