AI가 가장 심각한 문제를 해결하는 데 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
답은 간단하지 않습니다. 복잡한 실제 문제를 해결하려고 할 때 단순히 스위치를 누르고 AI에게 해답을 제시하라고 할 수 없습니다. 문제를 해결하려면 고통스러운 노력뿐만 아니라 시도하려는 의지와 변화에 대한 진정한 열린 자세가 필요할 것입니다.
이탈리아의 멀티 유틸리티 선도 기업인 Hera SpA는 환경을 위해 AI가 재사용 가능한 재료를 선별함으로써 매립 폐기물을 최소화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하면서 이러한 장점을 활용하고 있습니다.
Hera는 AI 솔루션을 설계, 구축, 확장하기 위해 디지털 혁신 프레임워크인 IBM Garage™ 를 적용했습니다. 그리고 Hera는 애플리케이션 인프라를 현대화하여 혁신에 대한 개방적 태도를 강화하기 위해 IBM® Consulting과 협력하고 IBM Cloud Paks®를 적용했습니다.
전력 및 수자원 관리 그리고 난방 서비스 공급업체이면서 이탈리아 최대의 폐기물 관리 및 재활용 회사인 Hera는 현재 쓰레기를 줄이고 환경에 대한 악영향을 최소화해야 하는 전투의 최전선에 있습니다. 이 회사는 혁신 회사로서 평판을 유지하고 있으며, 환경에 대한 미래지향적 정신을 발휘하고 있습니다.
Hera의 IT 아키텍처 매니저인 Andrea Bonetti는 "Hera는 절대적인 확신을 갖고 순환 경제를 도입했습니다."라고 설명합니다. 전통적인 재활용 방식이 재사용이라는 원에서 하나의 호에 해당된다고 할 수 있다면, Hera는 이 원을 완성하는 통합 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 이 회사는 플라스틱 쓰레기를 회수할 뿐만 아니라 이를 새로운 고품질 제품 생산에 활용합니다. 이러한 새로운 제품 역시 재활용 가능합니다. "현재 우리 영역 내에서 대부분의 쓰레기는 회수됩니다."라고 Bonetti는 말합니다. "아주 적은 일부만 소각됩니다. 하지만 이러한 쓰레기는 에너지 발전소에서 소각되므로 새로운 에너지를 생산합니다."
물론 회수 프로세스 상에서는 방대한 양의 쓰레기에서 재사용 가능 자원을 신속하게 발견하고 분리할 수 있어야 합니다. Bonetti와 그의 동료인 Hera의 IT 혁신 부문 책임자 Alessandro Collina는 이 프로세스에서 AI 기반 자동화를 활용할 수 있는 방법을 모색하기로 했습니다. 즉, AI 기반 자동화가 어떻게 효율성을 향상사키고 쓰레기를 분리하는 데 도움을 줄 수 있는지 알아보기로 했습니다.
과제는 두 부분으로 이루어져 있습니다. 한편으로는 쓰레기 분류에 AI를 활용할 수 있는 잠재력을 평가해야 합니다. 다른 한편으로는 이러한 혁신을 유연하게 통합하고 실험실에서 엔터프라이즈 환경으로 이를 확장해야 합니다.
현재 Hera 직원은 쓰레기를 수작업으로 분석합니다. 트럭이 공장 입구에서 짐을 내리면 쓰레기가 컨베이어로 밀려들어가고 분류 작업자는 플라스틱, 유리, 알루미늄 또는 유기 자원 등 회수 가능한 쓰레기를 찾고 직접적인 다운스트림 분류를 지원합니다. 이 작업은 그 자체로 고된 일입니다. 그러나 그 규모를 생각해 보십시오. 1,400명의 분류 작업자가 89개의 공장에서 일하고 있습니다. 매년 630만 톤의 쓰레기가 처리됩니다. 다시 말해, 효율성을 훨씬 더 향상할 수 있는 여지가 있습니다.
이 회사의 아이디어는 유입되는 쓰레기를 비디오로 촬영하고 AI가 회수 및 재사용 가능한 물품과 자원의 특성을 인식하도록 하는 것입니다. "그렇게 하면 회수 및 폐기 활동 비용에 결정적 영향을 줄 수 있습니다. 이것이 순환 경제의 초점입니다."라고 Bonetti는 설명합니다.
이러한 아이디어를 실현하기 위해 "우리는 POC를 넘어서 작업 방법론과 효과적인 툴로 프로젝트를 촉진할 수 있는 파트너가 필요했습니다. 우리는 IBM Garage에서 이 모든 요소를 찾을 수 있다고 생각했습니다."라고 Bonetti는 설명합니다.
사용자 중심으로 협력을 추진하는 IBM Garage 팀이 해결책을 찾기 위해 취한 첫 번째 조치는 작업 환경을 직접 체험해보는 디자인 씽킹 워크샵을 개최하는 것이었습니다. "Garage 팀원은 '손을 더럽혀 보아야 했습니다'. 이 표현은 이 경우에 특히 잘 맞는 은유네요."라고 Bonetti는 말합니다. "우리는 경험을 바탕으로 머신러닝 전문가가 현실 속에서 작업하도록 지원하는 방법을 배웠습니다. 이는 실험실 작업보다 언제나 훨씬 더 복잡합니다. 그래서 Garage 팀은 공장을 보러 왔습니다. 쓰레기는 당연히 형태가 일그러져 있고 빽빽했으며 조명 상태는 가변적이었습니다. Facebook 사진에서 새끼 고양이를 찾는 것과는 다른 일이었죠!"
Hera와 IBM Garage 팀은 공장이 비디오를 찍기에 적합한 장소가 아니라고 판단했습니다. 너무 짧은 시간 동안 너무 많은 쓰레기가 지나갔습니다. 대신 이들은 업스트림에서 더 나은 지점을 찾았습니다.
이들은 쓰레기 트럭에 카메라를 장착하여 쓰레기통에서 떨어지는 소량의 쓰레기를 비디오로 촬영할 수 있었습니다. "여전히 이미지들이 너무 빨리 지나갔습니다."라고 Bonetti는 말하면서 다음과 같이 덧붙였습니다. "그러나 이러한 이미지를 분석하여 공장 내부에서가 아니라 수집 프로세스 동안 쓰레기에 대한 정성적 평가를 수행하기 위한 중요한 패턴을 발견할 수 있었습니다. 이를 통해 혁신 프로세스의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다."
또한, Hera 팀은 쓰레기 품질 데이터와 수집 위치 간의 상관관계를 파악할 수 있기를 희망합니다. 그러면 Hera가 사람들이 쓰레기를 더 효과적으로 분류하도록 돕기 위해 집중적인 정보 캠페인을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.
애자일 IBM Garage Methodology에 따라 8주만에 Hera와 IBM Garage 팀은 IBM Watson® Studio 및 IBM Watson Machine Learning 기술을 활용하는 최소기능제품(Minium Viable Product, MVP)을 공동 제작하고 출시할 수 있었습니다. 이를 통해 이 사용 사례를 위해 주요 쓰레기 패턴을 인식하는 머신러닝 모델을 포함하는 특정 툴을 생성할 수 있었습니다. "IBM 툴을 통해 우리는 이전에는 서류에 쓰여진 내용에 불과했던 생각을 훨씬 더 빠르고 민첩하게 현실로 만들었습니다."라고 Collina는 말하면서 다음과 같이 덧붙였습니다.
"이제 가장 긴급한 과제는 이를 산업화하는 방법을 이해하는 것입니다. 예를 들어, 조명과 날씨의 가변성에도 불구하고 1년 동안 트럭 한 대에서 프로토타입을 만들 경우 어떻게 하면 일년 내내 계속해서 올바른 인사이트를 얻을 수 있을까요?"
한편, Hera는 애플리케이션 인프라가 쓰레기 분류 AI를 지원할 수 있도록 하기 위해 순환 경제의 개념을 내부 IT에 적용했습니다. 몇 년 전, Hera는 "Beam"이라는 맞춤형 애플리케이션을 개발하기 위해 IBM과 협력했습니다. Beam은 거의 실시간으로 가스 스마트 측정기에서 데이터를 수집하여 Hera의 가스 비즈니스를 지원합니다. Bonetti, Collina 그리고 이들의 팀은 트럭에 장착된 카메라로 촬영한 비디오 등 다양한 디바이스에서 수집한 다른 유형의 정보를 활용하여 환경 서비스 및 쓰레기 수거와 같은 다른 비즈니스 영역에 Beam의 기능을 재활용할 수 있는 가능성을 보았습니다.
그러나 먼저 애플리케이션을 현대화해야 했습니다. "Beam은 원래의 작업을 매우 잘 수행했습니다."라고 Bonetti는 말합니다. "하지만 기반이 되는 모놀리식 아키텍처가 애플리케이션의 확장과 발전을 제한했습니다."
Hera는 IBM Cloud Paks를 사용하여 모놀리식 아키텍처의 제약에서 벗어났고, 다중 유틸리티 비즈니스 전반의 사용 사례를 지원하기 위해 용도를 변경할 수 있는 유연하고 개방적인 솔루션인 Beam IoT를 만들었습니다.
"우리의 시스템 진화 전략은 세 가지 가이드라인을 기반으로 합니다."라고 Bonetti는 말합니다. 클라우드 네이티브 개발, 통합 아키텍처, 가치 생성을 위해 더욱 정교한 방식으로 데이터 사용이 그 세 가지 가이드라인입니다. 이 세 가지 가이드라인은 Hera가 Beam을 Beam IoT로 만들기 위해 사용한 IBM 솔루션의 특징과 완벽하게 맞아떨어집니다.
Hera가 IBM Garage 및 IBM Cloud Paks 그리고 WebSphere 솔루션을 활용하여 수행하는 작업은 유한한 프로젝트가 아닙니다. 그 작업은 순환 주기의 일부입니다.
Bonetti, Collina 그리고 동료들이 IBM Garage 팀과 협력하여 회수 가능한 쓰레기를 찾도록 AI를 훈련하는 방법과 이러한 혁신을 일상 환경에 적용하는 방법을 알아가는 과정에서 이들은 가치 있는 새로운 전문 지식을 발전시킬 뿐만 아니라 유틸리티 산업에서 AI를 활용할 수 있는 다른 방법을 찾게 될 것입니다.
Hera가 Beam IoT에 구현한 현대화와 유연성은 중요한 시스템의 신뢰성과 레질리언스를 향상시키며, 지속적인 조정과 확장의 가능성을 엽니다.
그리고 가장 중요한 것은 이러한 노력이 다른 용도를 위해 쓰레기를 복원할 때의 비용 효율성을 대폭 향상하므로 산업에 영향을 끼칠 수 있는 잠재력이 있다는 점입니다. 이는 순환 경제의 동력을 강화하고 세상이 녹색 환경을 일부 되찾을 수 있도록 돕습니다.
Hera SpA 소개
Hera외부 링크는 이탈리아의 선도적인 멀티 유틸리티 기업으로, 에너지 배분, 에너지 판매, 수자원 관리, 난방, 폐기물 및 재활용 서비스를 제공합니다. 이 회사는 에밀리아로마냐, 베네토 및 프리올리 지역에서 사업을 운영하며 8,000명 이상의 직원을 고용하고 있고 연간 수익이 60억 유로를 상회합니다.
Hera SpA 소개
Hera외부 링크는 이탈리아의 선도적인 멀티 유틸리티 기업으로, 에너지 배분, 에너지 판매, 수자원 관리, 난방, 폐기물 및 재활용 서비스를 제공합니다. 이 회사는 에밀리아로마냐, 베네토 및 프리올리 지역에서 사업을 운영하며 8,000명 이상의 직원을 고용하고 있고 연간 수익이 60억 유로를 상회합니다.
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Cloud, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Produced in the United States of America, 2022년 3월.
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