2015년, Google DeepMind의 AlphaGo가 인간 프로 바둑 기사에게 핸디캡 없이 이긴 전후로 AI 기술은 다양한 분야에 많이 적용되게 됐으며, 그 결과 현재 많은 성과가 보고되고 있다. 또한 최근에는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이후 DX라고 한다)의 필요성이 높아짐에 따라 DX를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나로 AI 기술이 항상 주목받고 있으며, 진화를 계속하고 있다. 최근에는 2022년 말경부터 시작된 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 출현에 의한 진화가 기억에 새롭다. 이러한 흐름 속에서 플랜트 분야에서도 AI 기술의 적용이 진행되고 있다. AI 기술의 플랜트 분야에 대한 적용은 플랜트 유지보수 분야에서 시작됐다. 설비의 이상 전조 검지를 AI 기술로 하는 것이다. 이것에는 많은 플랜트 사업자가 도전하고 있으며, 많은 성과를 내고 있다. 이 분야에서는 요꼬가와전기(横河電機) 주식회사 그룹(이하 당사라고 한다)도 많은 실적을 보유하고 있다. 그러나 플랜트 제어 분야에 AI 기술을 적용한 사례는 플랜트 유지보수 분야에 비해 상당히 적은 상태이다. 특히 강화학습을 사용한 사례나 AI가 직접 제어한
“AI는 현재 ‘황금기’를 맞이하며, 한때 공상과학으로 여겨졌던 문제들까지도 해결하고 있다.” (제프 베조스) 그럼에도 불구하고 AI에 대한 의견은 여전히 엇갈린다. 골드만삭스 그룹의 짐 코벨로(Jim Covello)는 1990년대 후반의 닷컴 열풍과 최근의 암호화폐 붐을 언급하며, AI에서도 이와 유사한 현상이 나타날 수 있다고 경고한다. 반면 같은 회사의 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 AI가 업무의 약 4분의 1을 자동화해 경제 성장을 촉진할 것으로 전망하고 있다. AI를 차세대 대세로 보는 의견에 동의하든 반대하든, 픽테 웰스 매니지먼트의 동 첸(Dong Chen)이 언급한 단기 투자 테마는 주목할 만하다. 그의 세 가지 주요 트렌드 중 두 가지는 AI와 산업 부문의 가능성을 나타내며, 이는 전기화, 탈탄소화, 디지털화와 같은 산업 전환 동향과도 밀접하게 연결되어 있다. 산업용 AI를 통한 모멘텀 확보 산업용 AI는 제조 기업이 오퍼레이셔널 엑설런스(Operational Excellence)에 도달하도록 돕는 중요한 도구로, 에너지 전환 목표 달성에 핵심적인 역할을 한다. AI 모델에 내장된 안전 가드레일을 통해 기업은 효율성을 높이고 설비
[헬로티] 최근 현저한 계산과학과 정보기술의 발달로 여러 종류의 대량 데이터를 쉽게 취득, 축적, 처리, 이용할 수 있게 됐으며, 또한 사물, 정보, 데이터 등이 네트워크를 통해 직접 연결되어 주고받을 수 있는 이른바 IoT(Internet of Things) 시대를 맞이하고 있다. 한편 취급해야 할 시스템들이 점점 더 대규모, 복잡화됨에 따라 시스템의 목적은 점점 더 다양화되고, 또한 상황에 따라 변화하고 있다. 이러한 배경 하에 여러 가지 문제에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 시스템 접근의 구축이 시급해지고 있다. 시스템 공학·과학, 시스템 접근 등의 저류를 이루는 개념을 과감하게 요약하면, 시스템을 시스템으로 파악해 문제 해결을 도모하는 것이 된다. 즉, 어떠한 시점 혹은 관점에서 시스템을 파악해 문제 해결을 도모할지이다. 이때, 최근의 시스템을 둘러싼 상황이나 과제를 취급할 수 있는 시스템 접근을 구축하기 위해서는 경계와 관계성의 관점이 중요하다고 지적, SICE의 시스템․정보 부문에 ‘경계와 관계성을 관점으로 하는 시스템 접근 조사연구회’가 2019년에 설치되어 활동을 시작했다. 이 글에서는 경계와 관계성을 관점으로 시스템을 생각한다는 것은 어떠한