[AI 리더스] 고온·독성 현장은 로봇이…에머슨 CTO "AI는 사람을 지키는 기술"
"대규모 제조·플랜트 시설은 고온, 고압, 유독성 물질 등 다양한 위험이 존재합니다. 사고가 발생하면 인명 피해뿐 아니라 생산 중단, 설비 손상, 법적 책임, 신뢰도 하락 등 막대한 손실로 이어질 수 있습니다. 로봇이 위험한 작업을 맡고 AI가 사고를 예방하기 위한 의사결정을 지원한다면 이를 예방하고 보다 안정적인 운영이 가능합니다." 27일 피터 조르니오 에머슨 최고기술책임자(CTO)는 서울 용산구 드래곤시티 호텔에서 열린 '무한 자동화 서밋(BAS) 2026'을 통해 이와 같이 말하며 산업용 인공지능(AI)의 본질은 생산성 향상이 아닌 안전성 확보에 있다고 강조했다. BAS 2026은 정유·석유화학·발전·제약 등 고위험 산업군에 자동화 기술을 공급해온 에머슨이 개최한 행사다. 다양한 산업 분야의 실무자와 엔지니어를 대상으로 최신 산업 자동화 기술과 산업용 AI, 자율 운영 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 이날 행사에서는 핵심 자동화 기술과 실제 적용 사례가 소개됐다. 특히 산업 현장의 AI가 사람을 대체하기 위한 기술이 아니라 작업자와 설비, 기업의 핵심 자산을 보호하는 역할을 담당해야 한다는 메시지가 강조됐다. 밸브 하나 오작동이 대형사고로…산업 AI 목표는 안전 피터 조르니오 CTO는 "정유공장이나 화학플랜트는 탱크와 배관, 펌프가 늘어선 조용한 시설로 보이지만 배관 내부에서는 고온·고압의 유독가스와 인화성 물질이 흐른다"며 "밸브 하나만 잘못 열려도 대형 폭발이나 가스 누출로 이어질 수 있어 작은 판단 오류가 곧바로 인명 사고로 직결된다"고 설명했다. 조르니오 CTO는 이러한 안전 확보가 단순히 직원 보호 차원에 그치지 않는다고 설명했다. 플랜트나 제조시설에서 발생하는 사고는 인명 피해뿐 아니라 설비 손상, 생산 중단, 공급망 차질로 이어질 수 있으며 기업에는 막대한 재무적 손실을 초래한다는 것이다. 특히 국내에서는 중대재해처벌법 시행 이후 산업 현장의 안전 문제가 경영 리스크로 직결되고 있다. 이에 따라 AI와 자동화 기술은 위험 작업을 줄이고 이상 징후를 조기에 감지해 사고를 예방함으로써 작업자 안전은 물론 생산 연속성과 기업 경쟁력을 지키는 핵심 수단으로 자리잡고 있다고 강조했다. 그는 "결국 산업 AI의 목표는 단순히 생산량을 늘리는 것이 아니라 사람과 설비를 보호하고 더 안전하고 안정적인 운영 환경을 만드는 것"이라며 "사고를 예방하는 것이야말로 가장 큰 비용 절감 효과를 가져온다"고 설명했다. 폭발·유출 등 위험 환경은 로봇과 AI가...사람 안전을 지키는 기술 피터 조르니오 CTO는 이런 로봇과 AI를 활용해 산업 현장의 위험을 줄이는 사례가 늘고 있다며 중국 광산업계를 예로 들었다. 과거 탄광 작업은 붕괴, 폭발, 유독가스 누출 등으로 인해 인명 피해 위험이 매우 높았지만 최근에는 자동화 설비와 원격 제어 기술 도입이 확대되고 있다는 설명이다. 그는 "로봇이나 자율 장비가 지하 깊은 곳에서 직접 채굴 작업을 수행하고 작업자는 안전한 통제실에서 이를 관리한다면 붕괴·질식·폭발 등 광산 사고로 인한 인명 피해를 크게 줄일 수 있다"며 "기술의 목적은 사람을 위험한 환경에서 최대한 분리하는 것"이라고 말했다. 이어 "산업 현장에서 자동화와 AI의 가치는 단순히 비용 절감이나 생산성 향상에 있지 않다"며 "사람이 다칠 수 있는 작업을 기계가 대신 수행하고 AI가 사고 가능성을 미리 감지해 예방하는 것이 가장 중요한 역할"이라고 강조했다. 조르니오 CTO는 이 같은 자동화 수요가 안전 문제뿐 아니라 제조업을 둘러싼 구조적 변화와도 맞물려 있다고 진단했다. 현재 제조·플랜트 산업은 공급망 불확실성, 숙련 인력 부족, 에너지 효율 향상 요구 등 복합적인 과제에 직면해 있으며, 이에 대응하기 위한 새로운 운영 방식이 필요하다는 설명이다. 그는 "올해 상반기 중동 분쟁 당시 에머슨은 현지 1500여 명 임직원 안전을 확보하는 동시에 부품 조달 경로를 조정해야 했다"며 "수많은 관련 기업이 지정학적 리스크와 공급망 불안정성에 지속적으로 노출돼 있다"고 말했다. 이어 "이 밖에도 한국과 일본은 고령화에 따른 인력 부족 문제가 심화되고 있고 중국과 인도 등 신흥 제조 강국은 빠르게 경쟁력을 높이고 있다"며 "이러한 환경 변화 속에서 기업은 생산성과 안전성을 동시에 확보해야 하는 과제를 안고 있다"고 설명했다. 그러면서 "이제 자동화는 단순히 설비를 자동으로 움직이는 수준을 넘어 실시간 데이터 활용, 운영 예측, AI 기반 의사결정, 회복탄력성(Resilience) 확보까지 포괄하는 개념으로 진화하고 있다"며 "이러한 역량이 앞으로 제조기업의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다. '무한 자동화'로 데이터 단절 없애 로봇 도입 본격화 에머슨은 제조·플랜트 현장에 로봇과 AI를 본격 도입하기 위해 '무한 자동화(Boundless Automation)' 전략을 추진하고 있다. 무한 자동화는 센서와 밸브 같은 현장 설비부터 제어 시스템, 운영 소프트웨어, AI 애플리케이션까지 산업 현장의 모든 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 개념이다. 그동안 제조업에서는 생산, 유지보수, 안전, 품질관리 시스템이 각각 분리돼 운영되면서 데이터가 부서별·설비별로 단절되는 문제가 있었다. 이 때문에 현장에서 발생한 이상 징후가 다른 시스템으로 제때 전달되지 못하거나, AI가 충분한 데이터를 확보하지 못해 활용 범위가 제한되는 경우가 많았다. 조르니오 CTO는 "그동안 자동화 시장은 센서·밸브 같은 필드기기, 제어 시스템, AI 소프트웨어를 각각 다른 회사가 공급해왔다"며 "에머슨은 필드기기부터 제어 시스템, 산업용 소프트웨어, AI 기반 애플리케이션까지 전 영역을 아우르는 통합 포트폴리오를 보유하고 있다"고 설명했다. 그는 이러한 통합 구조가 단순한 기술 경쟁력이 아니라 안전과 직결된다고 강조했다. 플랜트 현장에서는 작은 압력 변화나 설비 이상 징후를 얼마나 빠르게 발견하고 대응하느냐가 사고 예방의 핵심인데 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있으면 의사결정이 늦어질 수 있다는 것이다. 이를 해결해 현장 설비에서 생성된 정보가 AI까지 끊김 없이 전달되면 위험 신호를 조기에 포착하고 보다 신속한 대응이 가능해진다. 실제로 에머슨은 AI 기반 설비 신뢰성 진단 솔루션인 '애스펀 엠텔(Aspen Mtell)'을 활용해 펌프, 압축기, 터빈 등 주요 설비의 이상 징후를 사전에 감지하고 고장을 예측하는 서비스를 제공하고 있다. 그는 CTO는 다수 고객이 이를 통해 설비 건전성 향상과 예기치 않은 가동 중단 감소 효과를 거두고 있다고 소개했다. 피터 조르니오 CTO는 자동화로 인한 일자리 감소 우려에 대해 "지난 50년간 자동화가 인력을 줄여온 것은 사실"이라면서도 "사라지는 건 점검, 데이터 수집 같은 단순·반복 업무이고, 사람은 AI의 판단을 검토·승인하는 역할로 이동하고 있다"고 말했다. 이어 "무한 자동화의 궁극적인 목표는 단순한 생산성 향상이 아니라 더 안전하고 신뢰할 수 있는 운영 환경을 만드는 것"이라며 "AI 역시 사람을 대체하는 기술이 아니라 사람과 설비를 보호하기 위한 기술"이라고 강조했다.
