고령화되는 수자원 시설, 기후 변화의 압박, 산업 수요 증가, 숙련된 엔지니어 부족 등 물과 폐수 처리 산업이 복합적인 위기에 직면해 있다. 이러한 문제들을 해결할 인력과 기술은 존재하지만, 일관되지 못하거나 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 진전을 이루지 못하고 있다. 최근 암스테르담에서 열린 Bentley Year in Infrastructure 2025 콘퍼런스에서 업계 리더들은 인공지능(AI)이 이러한 단편화된 데이터 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 논의했다. 이를 통해 수자원 시설이 반응적 유지보수에서 능동적이고 적응적인 계획으로 전환할 수 있게 될 전망이다.
전 세계 물 산업 인프라의 상당 부분이 수십 년 전에 건설되었기에, 핵심 데이터는 사일로화되거나 오래된 형식으로 갇혀 있거나, 은퇴를 앞둔 전문가들의 암묵적인 지식으로만 존재하는 경우가 많다. 리스본 상하수도 회사(EPAL)의 자산 관리 책임자인 누노 메데이로스는 많은 수자원 시설이 SCADA 및 지리 정보 시스템과 같은 초기 기술을 도입했음에도 불구하고, “센서로부터 더 많은 데이터를 확보했지만, 이를 추출하고 통합할 시스템이 부족한” 새로운 문제에 직면해 있다고 지적했다. 즉, 데이터는 축적되지만 그 안에서 의미 있는 정보를 얻어내지 못하는 상황이 발생하는 것이다. 이러한 레거시 데이터는 시설 운영 및 의사 결정에 있어 치명적인 장애물로 작용하며, 결과적으로 효율적인 문제 해결을 방해하는 근본적인 원인이 되고 있다.
About the Author
