한국하니웰은 자율형 빌딩의 핵심을 ‘더 많은 데이터’보다 ‘데이터가 판단과 실행으로 이어지는 폐쇄루프’에서 찾는다. 클라우드반 ‘Honeywell Forge for Buildings’를 통해 현장 운영기술(OT)데이터를 통합·표준화하고 AI·머신러닝이 설비의 최적운전값을 계산해 실제 제어와 업무지시로 이어지도록 한다는 전략이다.

자율형 빌딩은 AI가 고장과 수요를 예측하고 상황 발생 전 선제적으로 대응하는 단계다. 운영비(OPEX) 절감요구와 숙련된 시설관리인력 부족, 예기치 않은 설비고장에 따른 가동중단 위험이 전환을 앞당기고 있다는 분석이다.

Honeywell Forge는 빌딩의 자산관리와 에너지최적화, 보안을 통합관리하는 지능형 운영체계다. 설비에서 생성되는 OT데이터를 수집·통합·표준화해 엔터프라이즈 전반의 가시성을 높이고 운영자가 실행할 수 있는 인사이트를 제공한다.

‘FORGE PDM(예지보전)’은 주요설비의 이상 가능성을 사전에 파악해 수명연장과 운영비절감을 지원한다. ‘FORGE CEM(탄소·에너지관리)’은 실시간 탄소배출량 모니터링과 ESG규제 대응 보고서 생성을 지원하며 열원장비의 최적설정점을 계산해 자율운영으로 연결한다. Scope 1·2 탄소배출량 추적과 규제대응, 설비운영을 하나의 데이터흐름으로 묶는 구조다.

‘See–Learn–Think–Act’, 판단에서 실행까지
하니웰이 제시하는 고유 운영모델은 ‘See–Learn–Think–Act’다. 연결된 시스템·장치·센서에서 실시간데이터를 수집·관찰(See)하고 결과를 평가해 의사결정을 개선(Learn)한다. 이어 맥락을 해석해 우선순위와 해결계획을 만들고(Think), 이를 자동화된 제어와 워크플로로 전환해 실행(Act)한다.

하니웰이 제시한 자율화 여정도 ‘모니터링–제어–최적화–적응형–자율형’의 5단계다. 데이터기반 가시성에서 원격제어, AI·머신러닝 최적운전, 사람의 개입 없이 지속학습하는 적응형 운영을 거쳐 최종적으로 자기치유형 폐쇄루프를 지향한다.

하니웰이 제시한 HVAC 최적제어는 과거 운전이력과 에너지비용, 수요예측데이터를 AI·머신러닝으로 통합분석하는 데서 시작한다. 시스템은 외기온도와 실시간 기상정보를 비교해 냉동기·보일러·팬의 온도와 유량 설정점을 스스로 계산하고 산출된 최적값을 주기적으로 갱신한다.

한국하니웰은 대형 오피스와 에너지규제가 강화된 빌딩, 데이터센터를 중점시장으로 제시했다. 국내 대형 오피스에서는 기존설비에 Honeywell Forge를 적용해 주요층 공조시스템의 쾌적성을 유지하면서 운영비를 줄이고 에너지·탄소배출량·ESG지표 관리를 개선하는 적용을 진행하고 있다.

기존빌딩 전환의 관건은 노후 레거시시스템과 최신 디지털플랫폼 사이의 기술장벽을 낮추는 것이다. 데이터센터분야에서는 가동중단 방지(Uptime)와 에너지효율(PUE) 향상을 목표로 액체냉각과 AI 장애예측 소프트웨어 투자를 가속화할 계획이다.

하니웰의 관계자는 “한국환경에 최적화한 컨설팅과 기술지원을 중심으로 Honeywell Forge 보급을 확대해 생산성과 운영효율 개선을 지원한다”라며 “중장기적으로는 빌딩자동화 도메인 전문성을 AI에 접목해 ‘연결을 넘어 완전 자율제어로 확장되는’ 로드맵을 완성하고 지속가능성과 자산경쟁력을 함께 높이는 핵심파트너로 자리매김할 것”이라고 강조했다.