한전, 전력기자재 재고관리 AI로 전환…수요예측 정확도 높인다

[시사매거진 한창기 선임기자] 한국전력이 전력설비 유지·보수에 필요한 기자재의 수요를 AI로 분석하는 관리체계를 마련했다. 자재 부족에 따른 공사 지연을 예방하고 과잉 재고로 발생하는 비용을 줄이기 위한 조치다.

한전에 따르면 28일 열린 '제13회 코리아 빅데이터·AI 어워드'에서 전력데이터와 AI를 결합한 수요예측 기술의 성과를 인정받아 공공부문 대상인 행정안전부 장관상을 받았다고 밝혔다.

전력기자재는 안정적인 전력 공급을 유지하는 데 필요한 핵심 자재다. 특히 개폐기와 전력량계 등은 고장이나 교체 수요가 발생할 때 적기에 공급해야 설비 운영에 차질을 막을 수 있다.

기존 재고관리는 과거 소요량과 담당자의 경험에 상당 부분 의존했다. 이에 따라 기상 변화나 설비 상태에 따른 수요 변동을 정확하게 반영하기 어려웠다.

한전이 개발한 시스템은 이러한 한계를 보완하기 위해 여러 종류의 데이터를 연결해 분석하는 온톨로지 기술을 적용했다.

AI는 기존 자재 사용 기록에 날씨, 원자재 가격, 설비 노후도와 고장 위험 정보를 결합해 품목별 수요와 확보 시점을 예측한다. 현장 담당자가 발주 규모를 결정하는 데 필요한 분석 근거도 제공한다.

예컨대 특정 지역의 기상 여건이 악화돼 설비 고장 위험이 증가하면 해당 기자재의 추가 수요 가능성을 제시한다. 이는 과거 사용 실적만으로 파악하기 어려운 수요 변동에 대응하기 위한 기능이다.

한전은 분석 결과를 조달과 재고 운영에 활용하면 불필요한 보유 물량을 줄이면서 필요한 기자재를 적기에 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이를 통한 예상 비용 절감 규모는 연간 130억원 이상이다. 실제 절감액은 향후 시스템 운영 결과에 따라 확인될 전망이다.

김동철 사장은 "전문성과 데이터를 결합해 직원들의 실제 판단을 돕는 체계를 만들었다는 데 의미가 있다"며 AI 기술의 활용 범위를 다른 업무 분야로 확대하겠다는 방침을 밝혔다.

이번 수상은 공공기관의 AI 도입이 단순한 기술 적용을 넘어 자재 조달과 현장 운영을 지원하는 업무 체계로 확장되고 있다는 점에서 주목된다.