CASE 04 / Carbon Intelligence

공정별 탄소배출량 추적 및 AI 감축 최적화

◎Challenge
  • 공장 전체 전력 사용량만 확인되어 개별 공정과 제품의 배출 기여도를 구분하기 어려움
  • 설비별 전력, 생산량, 불량률이 서로 다른 시스템에 분산되어 배출 원인 분석에 시간 소요
  • 고객사의 제품 탄소발자국 및 ESG 데이터 요청에 필요한 산정 근거 확보가 어려움
  • 절감 활동 전후의 생산 조건이 달라 실제 감축 효과를 검증하기 어려움
✣Approach
  • 비침습 데이터 연결: 기존 PLC, MES, FEMS와 협력사 전력계 및 IoT 센서 데이터 수집
  • 공정 맥락화: 설비, 공정, 작업지시, 생산량과 에너지 사용량 연결
  • 탄소배출량 산정: 전력 및 연료 사용량에 해당 배출계수를 적용하고 산정 범위와 계수 이력 관리
  • AI 원인 분석: 대기전력, 비효율 가동, 불량률, 생산 스케줄과 배출 증가의 관계 분석
  • 감축 시나리오: 대기시간 축소, 운전 조건 및 일정 변경 시 예상 절감량 비교
계측 및 수집→설비·공정 맥락화→탄소 산정→AI 감축 제안
↗Expected Value
  • 공장 총량 중심에서 설비, 공정, 제품 단위의 탄소집약도 분석으로 확장
  • 배출량 증가 원인과 감축 우선순위를 데이터 기반으로 제시
  • 생산량과 제품 믹스를 보정한 기준기간 대비 감축 성과 비교 지원
  • 고객사 ESG 요청 대응을 위한 산정 근거, 배출계수, 변경 이력 관리
적용 시나리오 안내
본 페이지는 기술 적용 가능성을 설명하는 예시이며 실제 고객사 구축 실적이나 검증된 탄소 감축 성과를 의미하지 않습니다. 제품 전 과정 탄소발자국(PCF) 산정은 별도의 경계 설정 및 원부자재 데이터가 필요합니다.
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