데이터 시대, 각 기업은 다양한 데이터를 수집 및 분석하고 얻은 지식을 활용하는 것이 기업의 또 다른 경쟁력으로 작용하고 있다. 그러나 수집된 데이터는 서로 다른 패턴이나 규칙성이 각기 다른 이종 데이터가 많기 때문에 분석이 어렵다는 것이 또 다른 과제였다.

석유 플랫폼, 정제소를 운영하며 석유류(石油類) 및 석유 화학 제품, 전자재료 등을 생산 및 판매하는 일본에서 JXTG 홀딩스(JXTG Holdings) 다음으로 두 번째로 큰 석유 정제 회사 이데미츠 흥산(Idemitsu Kosan)이 일본전기(이하, NEC)와 국내 28 거점의 탱크터미널에 인공지능(AI)을 적용해 출하 예측시스템에 따른 석유 제품의 재고 관리 업무를 지난 10 일부터 시작했다.

이 'AI 출하 예측 시스템'은 NEC의 AI 플랫폼 'NEC the WISE'의 하나인 "이종학습기술"을 적용해 시장이나 기상 상황과 내부·외부·시장 등에 따라 최적의 출하 수량을 예측하며, 탱크터미널의 재고 정보를 가시화시키는 것이며 또 그 이유를 제시하는 NEC의 설명가능한 AI(XAI)를 적용했다.

'이종학습(Heterogeneous learning)' 기술은 NEC가 2018년 9월 세계 최초로 자사의 빅데이터 분석 엔진으로 다양한 데이터가 혼합된 데이터 간의 관련성에서 특정 규칙을 자동으로 발견하고, 분석 데이터에 따라 규칙을 설정해 하나의 규칙성만을 추출해 변화하는 데이터 속에서도 정확한 예측 및 검출할 수 있는 독자적인 AI 훈련 방식으로 예측에 따른 그 근거(이유)를 확인할 수 있다.

특히 이 기술은 기존 머신러닝 보다 약 110 배 빠른 학습속도를 보여 주었으며, 예측 정확도는 약 17 % 증가했다고 한다.

한편, 이데미츠 흥산은 올해 내 국내의 자사 탱크터미널 36 개의 거점과 공동 10 거점 등 총 46 거점에서 AI에 의한 출하 예측을 적용할 것이라고 밝혔다, 또 석유 류의 공급망은 해상과 육상에 걸쳐 아니라 연료는 다양한 안전성이 요구되고 특히 기상과 시장의 변화에 따른 출하 증감을 컴퓨터로 예측하는 것은 어려웠으나, 지난 2018년부터 일부 터미널에서 유종의 출하 예측의 실증 실험을 실시한 결과 휘발유의 출하 실적 및 2 주 동안 예측 오차는 5 % 이내였다고 한다.