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"PID 제어로는 더 이상 충분하지 않다."
최근 많은 플랜트 현장에서 들리는 목소리입니다.
공정이 복잡해지고, 원료의 품질이 변동하며, 운전 조건이 실시간으로 바뀌는 오늘날,
기존 제어 방식만으로는 목표 품질과 효율을 동시에 만족시키기 어려워졌습니다.
이제 AI(인공지능) 가 그 해답으로 떠오르고 있습니다.
실제 사례를 보면,
AI는 이제 단순한 “보조 도구”가 아니라,
공정 제어의 두뇌(Control Intelligence) 로 진화하고 있습니다.
이번 뉴스레터에서는
AI가 PID, APC, MPC를 어떻게 고도화하고 있는지,
또한 도입 시 마주치는 현실적인 과제와 향후 전망은 무엇인지 살펴봅니다.
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PID 제어기는 여전히 산업 현장의 표준이지만, 튜닝의 어려움과 환경 변화에 대한 민감성이 문제입니다.
AI는 과거 공정 데이터를 학습하여 PID 파라미터를 실시간으로 자동 조정합니다.
딥러닝과 강화학습 기반 PID 제어는 자율주행 차량의 조향 제어에도 활용되어, 부드럽고 정확한 주행 궤적을 구현합니다.
AI는 MPC 모델의 예측 정확도와 비선형성 대응 능력을 높입니다.
석유화학공장의 증류탑 제어에서 AI-MPC 시스템은 원유 품질과 외기 온도 변화를 학습하여
증류탑 내부 온도와 압력을 최적으로 유지함으로써 제품 수율 극대화와 에너지 절감을 동시에 달성합니다.
딥러닝이 공정 데이터를 학습해, 현재 상태와 목표값을 고려한 직접적인 제어 신호를 생성합니다.
시간 지연이 큰 공정에서도 PID 제어의 한계를 극복하며,
보일러 연소 제어에서는 AI가 연료-공기비를 예측하여 안정적인 연소와 효율 향상을 이끌어냅니다.
머신비전과 딥러닝으로 미세 결함과 이상 징후를 조기에 탐지합니다.
반도체 제조공정의 웨이퍼 식각에서는 AI가 공정 변수(온도, 압력, 가스 유량)를 실시간으로 최적화하여
식각 균일도를 높이고 불량률을 크게 낮춥니다.
AI는 공정의 에너지 사용 패턴을 분석해 비효율 구간을 찾아내고 최적 운전 조건을 제시합니다.
빌딩 HVAC 시스템에 AI 기반 PID 제어를 적용한 사례에서는 에너지 소비를 20% 이상 절감했습니다.
AI는 공장 전체의 센서 데이터를 학습해 실시간 최적 운전 조건을 제시하고,
에너지 흐름을 예측하여 전력 소모를 최소화하는 방향으로 공정을 자동 조정합니다.
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AI 도입은 단순히 기술의 문제가 아니라 데이터 품질, 실시간성, 비용, 인력, 보안 등
다양한 현실적인 도전 과제를 동반합니다.
| 과제 | 설명 및 대응 방안 |
|---|---|
| 데이터 품질 | 센서 정확도 개선, 데이터 전처리 강화 필요 |
| 실시간 성능 | 경량화된 모델, 엣지 AI 기반 실시간 처리 기술 필요 |
| 초기 투자 비용 | 클라우드 기반 구독형 AI 서비스 활용 |
| 전문 인력 부족 | 사내 교육 강화 및 AI 전문기업 협력 |
| 보안 문제 | 모델 검증 절차 강화, 사이버 보안 체계 구축 |
| 안전성 및 신뢰성 | AI는 보조 제어기 역할로, 실제 제어는 PID가 책임지는 Fail-safe 구조 필요 |
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AI는 단순히 제어 성능을 높이는 수준을 넘어,
플랜트의 운영 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
AI는 공정의 ‘감각 기관’이자 ‘두뇌’가 되어
보다 안전하고 효율적인 플랜트 운영을 가능하게 할 것입니다.
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