[에스넷 자사솔루션] 에너지 절감부터 ESG까지! AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS)의 모든 것

최근 대한민국 산업 전반에서는 AI 기반 에너지 최적화 기술이 제조현장과 인프라 관리에 빠르게 확산되고 있습니다. 에너지 비용 상승과 탄소중립·ESG 경영 요구로 인해, 단순 모니터링을 넘어 데이터와 AI로 에너지 사용을 예측·최적화하는 지능형 관리가 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.

 

지난 2025년 11월에 개최된 AIoT Korea Exhibition 2025에서는 AI·IoT 기반 에너지 효율 관리, 설비 이상 탐지, 통합 모니터링, 클라우드 운영 기술이 제조·에너지 분야 핵심 혁신 솔루션으로 소개되며, 데이터 기반 에너지 관리의 필수성을 보여주기도 했는데요. [1]

 

그렇다면 현재 AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS)는 어떠한 이유로 주목받고 있을까요?

 

제조현장은 설비 대형화와 공정 변화로 에너지 수요가 실시간 변동하며, 기존 수동적 관리로는 최적화가 어렵습니다. 특히 중견 제조기업은 다수 설비의 에너지 사용을 정확히 파악하고 관리하는 데 한계가 있습니다. AI-EMS는 실시간 데이터 수집·분석과 AI 기반 예측을 통해 에너지 사용 패턴과 이상을 사전에 감지하고, 최적의 운전 전략을 제시합니다. 또한 사업장 단위 통합 모니터링, 클라우드 확장성, ESG 경영 지원까지 가능해, 제조기업이 에너지 효율 개선과 디지털 전환을 동시에 달성할 수 있도록 돕습니다.

 

그럼 에스넷 자사솔루션인 AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS)가 무엇인지, 어떤 기능들을 갖추고 있는지 알아볼까요?

 

 

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AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS)란?

“AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS)”는 제조 중견기업의 에너지 관리 환경에 특화된 지능형 에너지 최적화 솔루션으로, 7대 에너지 다소비 설비에서 발생하는 시계열 데이터를 정밀하게 수집·분석하여 에너지 사용 효율을 극대화합니다. 제조 현장의 실제 운영 요건을 반영한 최신 AI 기반 알고리즘을 적용해 설비별 에너지 패턴과 운전 특성을 분석하고, 딥러닝·머신러닝 기술을 통해 에너지 수요를 예측함으로써 불필요한 소비를 사전에 차단합니다. 또한 첨단 IoT 기법을 활용해 빠른 도입과 유연한 확장성을 제공하며, 안정적인 보안 환경을 기반으로 제조 현장의 지속 가능한 에너지 최적화와 스마트한 운영을 지원합니다.

 

[이미지출처] 에스넷그룹

 

AI 에너지 최적화 서비스(AI-EMS) : 맞춤형 분석과 통합 모니터링으로 구현하는 에너지 최적화

 

●  에너지 효율 관리 : 설비 에너지 효율 분석 및 에너지 소비량 절감

●  이상탐지 : 이상 운전 원인 식별 및 개선 방안 제시

●  통합 모니터링 : 사업장 통합 모니터링 및 비교 분석

●  AI 분석 : AI (Machine/Deep Learning) 기반의 최적화 모델

●  클라우드 서비스 / 구축형 서비스 : 퍼블릭 클라우드를 활용한 클라우드 서비스와 사이트 내 구축형 서비스 모두 제공 가능

●  맞춤형 서비스 : 수요 기업 / 에너지 컨설팅 업체 / 설비 업체 등 다양한 비즈니스 생태계 창출

 

ESG 경영과 에너지 절감을 동시에 달성하는 솔루션, AI-EMS

 

  ESG 경영지원 

• 제조기업의 ESG 경영 지원

• 에너지 소비량 감축 및 온실가스 절감 기여

• 디지털 전환, 스마트팩토리 구축 지원

 

  전략 기술 활용 

• 사물 인터넷(IoT) / 센서

• Mobile / LTE

• 클라우드 기반 플랫폼

 

  AI 분석 

• 머신 러닝/딥러닝 기반 에너지 수요 및 변화 예측

• 에너지 사용량, 에너지 효율, 에너지 성과 최적화

• 설비 이상 식별 및 원인 분석

 

  최적화 달성 

• 데이터 시뮬레이션 기반 최적 운영 프로세스 도출

• 자동제어를 통한 실시간 최적화

• 생산설비 및 공정 이벤트와 연계한 설비 건전성 판단

 

 

 

 

 

출처

[1] 에이빙(AVING)

[AVING 360] 2025 AIoT 국제전시회, 일상과 산업 현장 모두 혁신하는 지능형 사물인터넷 기술의 장 360도로 둘러보기!

 

 

 

 

 

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