사례 연구 | 10 February 2026
실시간 에너지 최적화에 대한 수요 증가가 스마트 에너지 시스템 투자 두 배 증가로 이어진 방법
작성자 : Akshay Pardeshi
전 세계 산업계가 치솟는 에너지 비용과 점점 더 엄격해지는 탄소 규제에 직면하면서, 지능형 실시간 에너지 최적화 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 제조업체, 물류 업체, 그리고 전력 회사들은 생산성을 저해하지 않으면서 에너지 낭비를 줄이고, 효율성을 개선하고, 지속가능성 목표를 달성해야 한다는 높은 압박에 직면해 있습니다. 이러한 시급한 시장 요구에 대응하여, 산업 자동화 및 제어 분야의 글로벌 리더인 저희 고객사는 미래 경쟁력 확보를 위해 노력했습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 저희는 고객사가 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 에너지 관리 시스템(SEMS)으로 전환할 수 있도록 지원했습니다.
개요:
저희 고객사는 산업 자동화 및 제어 분야의 글로벌 리더로서 70개국 이상에서 사업을 운영하며 석유 및 가스, 제조, 물류, 유틸리티 등 다양한 산업 분야에 확장 가능한 에너지 및 제조 솔루션을 제공하고 있습니다. 2023년, 전 세계적으로 에너지 비용이 급등하고 규제 기관의 탄소 배출 규제가 강화됨에 따라 고객사는 지능형 에너지 최적화 솔루션에 대한 수요 증가에 직면했습니다. 저희는 시의적절한 데이터 기반 인사이트와 IoT 기반 SEMS로의 전략적 전환을 통해 고객사가 변화하는 수요에 맞춰 제품을 제공할 수 있도록 지원했고, 그 결과 24개월 동안 투자액이 두 배로 증가했습니다.
이야기
에너지 가격이 사상 최고치를 경신하고 탄소 배출 규제 압력이 거세지면서, 산업계는 생산을 중단하지 않고 에너지 사용을 최적화할 수 있는 더욱 스마트한 방법을 모색하기 시작했습니다. 실시간 에너지 모니터링과 예측 최적화는 중요한 차별화 요소로 떠올랐습니다. 그러나 이러한 수요 증가에도 불구하고, 많은 기업들은 자산 수준에서 에너지 소비를 추적하고 실시간으로 대응할 수 있는 디지털 인프라를 갖추지 못하고 있었습니다.
저희 고객사인 62억 달러 규모의 산업 자동화 기업이 바로 그러한 사례였습니다. 이 회사는 전통적으로 프로그래밍 가능 로직 컨트롤러(PLC), SCADA 시스템, 산업용 로봇에 주력해 왔습니다. 하드웨어는 최고 수준의 자동화 기능을 제공했지만, 에너지 관련 정보는 대부분 기존 시스템에 기반한 사후 대응 방식에 머물러 있었습니다. 고객들은 에너지 과다 사용이나 비효율성을 제대로 인지하지 못해 손해를 보고 높은 요금을 지불하는 경우가 많았습니다. 여러 국가에서 탄소 배출 기준치를 초과할 경우 부과되는 벌금이 20~30% 급증하면서 고객사의 수익 마진이 크게 줄어들었습니다.
에너지 대응 속도의 이러한 지연은 특히 친환경 운영으로 전환하는 제조업체들 사이에서 신규 사업 수주에 있어 주요 장애물이 되었습니다. 기존 시스템은 필요 이상으로 에너지를 소비하여 장기적으로 투자 수익률(ROI)을 저하시켰습니다. 더욱이, 내부 시스템은 일관성 없는 에너지 데이터 수집으로 인해 운영 비용 증가, 가동 중단 시간 증가, 그리고 과도한 배출량 발생이라는 문제점을 안고 있었습니다. 이러한 불균형을 해소하기 위해 회사는 스마트 에너지 관리를 핵심 서비스로 도입하고자 했지만, 효과적인 실행을 위한 시장 전망과 투자 프레임워크가 부족했습니다.
우리의 솔루션:
체계적이고 위험 요소를 고려한 전환을 촉진하기 위해, 당사는 자체 개발한 ENERCON 모델(평가, 정규화, 통합, 재할당, 연결, 최적화, 탐색)을 도입하여 모든 복잡한 운영 환경에서 원활하게 확장할 수 있도록 설계했습니다.
- 시장 준비 상태 및 고객 불편 사항 분석: 심층적인 경쟁사 벤치마킹, 고객 행동 모델링 및 거시 경제 분석을 통해 산업 자동화 분야의 스마트 에너지 지출이 전년 대비 41% 성장 추세를 보인다는 것을 확인했습니다. 고객이 투자 잠재력이 높은 분야를 정확히 파악할 수 있도록 지역, 산업 및 시설 규모별로 에너지 관련 불편 사항을 분류했습니다.
- 에너지 진단을 위한 내부 데이터 표준화: 80개 이상의 시설에 분산된 에너지 데이터를 통합하는 작업을 지원했습니다. 기계 수준의 지표를 생산 일정, 최대 부하, 가동 중지 시간과 연관시켜 도표화함으로써, 분산된 데이터를 표준화하여 최적화를 위한 강력한 기준선을 구축할 수 있도록 도왔습니다.
- IoT 센서 네트워크와 AI 기반 예측 모델 통합: 고객사 엔지니어링 팀과 협력하여 3개의 주요 제조 허브에 IoT 센서 그리드를 개발 및 구축했습니다. 이 센서들은 전력 소비량, 기계 온도, 유휴 상태에 대한 고주파 데이터를 수집하여 사용량 증가를 예측하고 실시간 조정 방안을 제시하는 AI 모델에 제공했습니다.
- 기존 시스템에서 SEMS로 자본 재배치: 상세한 비용 편익 분석 결과, 연간 지출의 28%가 노후화된 제어 시스템 유지 관리에 묶여 있는 것으로 나타났습니다. 당사는 단계적 자본 재배치 전략, 즉 비효율적인 에너지 자산을 폐기하고 SEMS 인프라에 재투자하는 방안을 제안했습니다. 2년 동안 이 전략을 통해 고객은 총 예산 지출을 늘리지 않고도 SEMS 관련 지출을 두 배로 확대할 수 있었습니다.
- 에너지 의사결정을 위한 부서 간 협업 강화: 고객사의 IT, 운영, 지속가능성 부서 간의 장벽을 허물도록 지원했습니다. 중앙 집중식 대시보드와 공유 KPI를 통해 부서 간 협업팀은 에너지 성과를 재무, 운영 및 ESG 목표와 연계할 수 있었습니다.
- 지속적인 피드백 루프를 통한 최적화: 실시간 데이터를 적응형 머신러닝 모델에 입력했습니다. 이 모델은 소비 추세를 예측하고, 비효율성을 감지하며, 유휴 라인 차단, 부하를 비피크 시간대로 이동, 모터 속도 조정과 같은 에너지 절약 결정을 자동화했습니다.
- 정책 및 인센티브 환경 탐색: 당사의 정책 자문가들은 고객과 협력하여 지역 청정에너지 인센티브, 탄소 상쇄 프로그램 및 디지털 인프라 보조금을 파악하고 신청했습니다. 이를 통해 시범 사업 전반에 걸쳐 투자 회수 기간을 20~25% 단축했습니다.
결과
2025년 중반까지 고객사는 12개의 주요 생산 시설에 SEMS를 완벽하게 도입했으며, 외부 고객을 대상으로 하는 에너지 최적화 관련 새로운 서비스 라인을 선보였습니다. 주요 성과는 다음과 같습니다.
성능 영향
- 에너지 비용 절감: 첫 해에 발전소당 평균 전기료가 18% 절감되었습니다.
- 가동 중단 시간 감소: 에너지 과부하로 인한 예기치 않은 가동 중단이 22% 감소했습니다.
- 자산 효율성: 최적화 작업을 거친 후 구형 기계의 생산성이 15% 향상되었습니다.
- 예측 정확도: AI 모델은 소비 급증 이벤트를 94%의 정확도로 예측하여 선제적 조치를 가능하게 했습니다.
경제적 영향
- 스마트 에너지 투자 2배 증가: 고객사는 SEMS 솔루션에 대한 투자 규모를 2022년 4,500만 달러에서 2025년 초까지 9,100만 달러로 확대했습니다.
- SEMS 통합 솔루션으로 인한 매출이 30% 증가했으며, 특히 철강 및 자동차와 같은 에너지 집약적 산업에서 이러한 증가세가 두드러졌습니다.
- 시범 시설의 투자 수익률(ROI)은 2.4배를 초과하여 16개월 이내에 투자금을 회수했습니다.
환경 및 규정 준수 관련 이점
- 탄소 배출량 감축: 전체 온실가스 배출량이 11% 감소하여 스코프 1 및 2 감축 목표 달성에 기여했습니다.
- ESG 순위: ESG 등급이 10단계 상승하여 투자자 신뢰도가 높아지고 녹색 채권에 대한 접근성이 향상되었습니다.
대규모 구현
- 7,000대 이상의 산업용 기계에 실시간 에너지 센서가 탑재되어 있습니다.
- AI 최적화 엔진을 통해 하루 1400만 개의 데이터 포인트가 분석됩니다.
- 벌금 및 에너지 과다 사용을 방지하여 1,900만 달러를 절감했습니다.
- 글로벌 확장: SEMS 도입이 브라질, 독일, 한국, 미국 등 고객사 시설로 확대되었습니다.
결론
전 세계적인 탈탄소화 추진은 더 이상 규제 준수 문제가 아니라 경쟁력 확보의 핵심 요소입니다. 저희 고객사의 사례는 AI와 IoT 기반의 실시간 에너지 인텔리전스가 어떻게 운영 민첩성, 수익성 및 지속가능성을 혁신할 수 있는지 보여줍니다. 스마트 에너지 시스템을 강화함으로써, 이 회사는 시장의 기대를 충족했을 뿐만 아니라 에너지 효율 분야에서 미래 지향적인 산업 리더로 자리매김했습니다.
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