EPC 업종의 디지털 혁신 트렌드

본 아티클에서는 EPC(Engineering, Procurement, Construction) 기업들의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)을 위한 혁신 활동 사례를 살펴보고 향후 변화의 방향에 대해 알아보겠습니다.

EPC 기업들의 디지털 트랜스포메이션을 위한 혁신 활동 대상과 방향은 상품∙조직∙프로세스를 대상으로 정형∙비정형 정보를 디지털화하여 새로운 개념 및 상품이나 서비스에 가치를 부여하고, 이를 운영∙지원하기 위한 조직과 프로세스를 변화시키는 방향으로 전개되고 있습니다.

그 첫 번째 사례로 상품에 대한 디지털 트랜스포메이션 혁신 사례를 살펴보겠습니다.

- A 기업: 설계∙운영∙설비 데이터를 활용한 AI 기반 운영 서비스 상품화, 플랜트 공정 운영 서비스 상품화, 인텔리전스 빌딩 운영 서비스 상품 출시
- B 기업: 기존 상품의 스마트화 및 AI 접목 신상품 출시, AI 기반 지능형 선박(자율운항 및 원격운항) 서비스 상품화, 선박 원격 운영 및 유지보수 토탈 서비스 상품화 진행 중,br> - C 기업: 설비 유지보수 관리를 위한 마켓플레이스 플랫폼 서비스 도입 등

고객에게 제공되는 상품에 데이터 통신, IoT 센서, 라이다, 레이더, 리모트 컨트롤 등 다양한 센서를 부착합니다. 여기서 수집된 데이터를 기반으로 상품이 운전되면서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 능동적인 대응과 부가서비스 및 유지보수 등을 위한 구매, 운영 중 예상 정보 등을 서비스로 제공합니다. 상품의 가치를 높임과 동시에 고객의 신뢰를 확보하는 노력이 진행되고 있습니다.

두 번째로 조직 경쟁력 강화를 위한 디지털 트랜스포메이션 혁신 사례를 짚어보겠습니다.

- D 기업: VR∙AR 활용 교육 및 작업 지도(안전, 설비 운영, 유지보수, 조립~도장 공정 등의 VR 교육 등)
- E 기업: 드론∙로봇∙AI를 활용한 안전 순찰 및 작업장 위험인자 선별, 경고 등 이미지 데이터 기반 품질 관리

현장의 위치, 형상 데이터를 활용하여 작업자가 조정실 또는 가상 작업공간 내에서 작업 방법과 안전 관련 등의 업무를 경험해보거나 리모트로 조정할 수 있습니다. 현장 업무의 효율성을 높이고 작업 오류나 시행착오 등을 줄이는 데 기여하고 있어 생산성 증대와 안전도 확보를 위한 혁신 사례로 업계 인식이 확대되고 있습니다.

세 번째는 업무 프로세스 경쟁력 강화를 위한 디지털 트랜스포메이션 혁신 사례를 살펴보겠습니다.

- F 기업: 3D 도면 및 프린팅 기술 기반 건축 공법, 공정 도입, 포인트 클라우드(Point Cloud, 라이다)를 활용한 시공 정도 관리 및 공사 실적 집계 자동화
- G 기업: 5D(3D 도면+일정+메타정보 통합 = 비정형 데이터+정형 데이터) 설계를 통한 공사 물량∙일정 산출 및 공정 운영 시뮬레이션 플랫폼 구축, AI 활용 데이터 수집∙정리 및 분석 업무 자동화 등

시공 상태 확인, 에스코어

설계 형상과 실물 형상을 데이터화하여 일치시키고 이를 활용하여 위치나 공간, 시간 등의 제약을 탈피한 협업을 끌어내고 있습니다. 이는 디지털 트윈 또는 메타버스(Metaverse) 환경으로의 진화를 꾀하는 열쇠가 됩니다.

이런 사례들의 최종 목표는 스마트 건설, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 야드, 지능형 선박 등으로 오래전부터 “스마트” 또는 “인텔리전스”라는 수식어로 지향된 것들입니다. 데이터 기술은 이를 실현하기 위한 구체적인 도구로 활용되고 있으며 기술 발전과 적용 속도가 빨라지면서 디지털 트랜스포메이션의 실증 사례로 만들어지고 있습니다.

앞서 언급한 바와 같이 위 사례들은 오래전부터 자동화라는 혁신 활동으로 기계적인 메커니즘 발전과 더불어 최근 반도체 센서 활용, 실시간 데이터 전송 및 AI 기반 처리 등의 기술 발전으로 그 결과가 현실과 가상 공간을 넘나들며 진화하고 있습니다. 이같은 혁신을 가능케 한 요인으로 위 언급된 기술들의 발전과 더불어 각 기술에서 활용되는 데이터의 체계적인 수집과 처리, 운영 기준 등의 중요성이 매우 증가하고 있으며 기업들은 이를 위한 혁신에 큰 노력을 기울이는 중입니다.

데이터 기술의 활용 관점에서 위 사례 중 일부를 다시 확인해 보겠습니다.
F 기업, G 기업의 경우 3D 도면을 실작업 단위와 데이터의 집계 단위를 고려하여 전면 재설계했습니다. 여기에 자재 정보(MM, BOM) 및 작업 정보(WM, BOQ)의 속성(규격, 성질 등) 또는 메타 정보(위치, 공정, 설비, 작업자, 품질, 일정, 생산성 등)를 포함하여 관리할 수 있도록 기준 데이터와 운영 데이터로 체계화하였습니다. 이를 현장의 실물 정보(라이다 활용 포인트 클라우드 데이터)와 정합 비교하여 작업 전 시뮬레이션 및 준비 정보 획득과 작업 후 오류 검색, 실적 자동 계산∙산출 절차를 체계화하여 AI를 통해 학습, 자동화했습니다.

D 기업, E 기업도 작업자 위치 파악을 위한 작업장 지도(건물 내∙외)를 기반으로 세부 구획과 지번을 부여하는 등의 기준 데이터 수립과 센서 정보(GPS 등)를 결합한 위치 기반 데이터 확보에 큰 노력을 기울였습니다. 이를 활용하여 드론과 로봇의 이동 경로를 설정하고 이벤트 위치를 파악하는 등 디지털 혁신을 꾀하고 있습니다.

그 외 사례들도 각 혁신 주제에 따라 필요 데이터를 목적에 부합하도록 확보하는 노력을 최우선시하고 있습니다. 이러한 데이터를 갖추는 것이 디지털 트랜스포메이션 또는 데이터 기술 활용을 위한 근간이 되는 상황입니다.

다음 리포트에서는 위와 같은 혁신 활동에서 수반되는 EPC 사들의 기준 정보, 운영 정보 및 프로세스 등의 활용과 관련하여 구체적인 내용을 공유하겠습니다.



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