여수국가산업단지가 고비용·저효율·환경 규제라는 삼중고에 직면해 있지만, 아직까지 구조개편 로드맵조차 마련하지 못한 채 표류하고 있다.
전문가들은 "AI(인공지능)가 모든 문제의 해답은 아니지만, 세계 산업 전환의 흐름 속에서 여수산단이 놓치면 안 될 핵심 우선순위"라고 강조한다.
최근 글로벌 석유화학·정유업계는 AI(인공지능)를 활용한 생산 최적화, 예지보전, 신소재 탐색에 속속 나서고 있다.
이는 단순한 기술 도입이 아니라, 에너지 비용 절감·환경 규제 대응·제품 개발 경쟁력 확보를 위한 필수 수단으로 자리 잡고 있다.
여수산단의 경우, 에너지 다소비 구조와 노후 설비, 그리고 복잡한 공정 네트워크를 동시에 안고 있어 AI가 우선적으로 적용될 여지가 크다.
그러나 이는 "AI만 도입하면 모든 문제가 해결된다"는 의미가 아니라, 다양한 해법 중 반드시 검토해야 할 전략적 축이라는 점에서 주목된다.
인공지능(AI) 기반 전환은 단기·중기·장기로 나눠 추진할 수 있다.
단기(1~3년)는 크래킹 퍼니스 코킹 예측, C2/C3 스플리터 최적화, 압축기 예지보전 등 비교적 빠른 현금효과가 가능한 영역이다.
중기(3~7년)는 신소재 탐색 플랫폼, 공장·산단 레벨 스마트팩토리 최적화, 탄소·자원순환 AI 등 체질 개선 단계다.
장기(7년+)는 산단 전체 디지털 트윈 구축, CCUS·수소경제와 연계, 고객 맞춤형 소재 플랫폼 등 글로벌 친환경 경쟁력 강화 전략이다.
이러한 접근은 AI가 독자적으로 모든 문제를 해결한다는 전제가 아니라, 기존 설비투자·운영혁신·친환경 전환과 병행할 때 실효성이 커진다는 점에서 현실적인 선택지로 평가된다.
실행력과 안전·보안이 관건
다만 AI 전환의 기반이 되는 데이터 파이프라인 구축, 보안·안전 규범 준수, 조직 내 거버넌스 정립이 선행되지 않으면 성과를 내기 어렵다.
또, 모든 모델은 권고·보조에서 출발해 점진적으로 적용해야 하며, SIS·인터록 같은 안전계통과 충돌하지 않도록 제도적 장치가 필요하다.
산단의 위기를 해결하기 위한 해법은 다양하다. 원료 다변화, 설비 현대화, 친환경 전환, 글로벌 공급망 재편 대응 등 어느 하나 소홀히 할 수 없다.
그럼에도 불구하고, 세계 산업 전환의 흐름에서 AI는 더 이상 선택이 아니라 준비해야 할 필수 과제 중 하나라는 데 전문가들은 공감한다.
AI타임스 역시 그간 여수산단의 근본적인 위기를 타개할 수 있는 여러 방안 중 대안 차원에서 이 문제를 꾸준히 제기해왔다.
이번 제안은 "AI가 만능이어서가 아니라, 변화의 우선순위를 어디에 두어야 하는가"라는 문제의식을 환기하기 위한 것이다.
양준석 기자 kailas21@aitimes.com
