[AW 2024 주목 솔루션] “플랜트 운영 최적화 방안은?…BNF테크놀로지, 빅데이터·AI 기술로 운영 혁신 이뤄”

2023.11.05 11:33:44

임근난 기자 fa@hellot.net

[#강추 웨비나] 제조업이 직면한 과제 해결을 위한 미쓰비시전기의 디지털전환(DX) 제안 (7/16)

최근 플랜트 운영 최적화를 위해 빅데이터와 AI 기술 활용이 늘고 있다. 예전엔 대형 플랜트 중심으로 효율성과 안전성에 집중을 했다면 지금은 비용 절감과 생산성 향상에 대한 요구가 커지면서 그 대안으로 빅데이터와 AI 기술을 통한 예지보전 솔루션의 필요성이 대두됐다.

 

BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 산업용 빅데이터 플랫폼 ‘HanPrism’과 머신러닝 기반 예지보전 솔루션 ‘HanPHI’ 두 가지 솔루션을 제공 하고 있다.

 

이 글에서는 BNF테크놀로지가 제안하는 플랜트 운영 최적화 방안은 무엇이며 해당 솔루션은 어떤 이점과 구축 사례들이 있는지에 대해서 알아본다.

 

 

 

빅데이터 인프라스트럭처 ‘HanPrism’

 

프로세스 플랜트 소프트웨어 전문기업 BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 두 가지 솔루션을 제공하고 있다.

 

먼저, HanPrism은 데이터 통합과 분석을 위한 산업용 빅데이터 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 산업 현장의 다양하고 분산된 설비에서 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장해, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 안전하게 접근하고 분석하여 운영의 혁신이 가능해진다.

 

HanPrism의 차별성으로는 4가지가 있다. 현장 설비 데이터와 100% 일치하는 데이터 신뢰성, 하위 설비 및 상위 IT 시스템과 데이터 연계하는 시스템 호환성, 전사 신호 통합 처리 및 무제한 저장이 가능한 실시간 데이터, 물리적 단방형 인터페이스와 시큐어 코딩 기반 제품으로 시스템 보안성을 제공한다.

 

이러한 차별성을 바탕으로 고객에게 이하의 3가지를 지원할 수 있다. 첫 번째는 시공간 제약 없이 실시간 및 과거 데이터를 분석하여 분산된 설비의 데이터를 통합 모니터링 함으로써 운영의 최적화를 지원한다. 두 번째는 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 전사적 차원의 전략적인 의사결정을 할 수 있도록 돕고 다차원 데이터 기반의 KPI 관리 운영을 지원한다. 마지막으로는 공정화면 리플레이어로 빠른 문제 파악을 돕고 자동화 리포트 통합 관리를 통한 생산성을 향상시킨다.

 

그림 1은 HanPrism의 시스템 레이어이다. 그림 1에서 보여주듯이 4단계로 구성되어 있다. 1단계는 필드 레이어로서 현장에 있는 설비와 센서들이 존재한다. 그리고 2단계인 컨트롤 시스템 레이어에서는 DCS, PLC 등으로 센서 데이터가 수집되며, 3단계 오퍼레이션 레이어에서는 수집된 데이터를 기반으로 MES, TMS 등이 구축된다. 마지막 4단계 매니지먼트 레이어에는 ERP, SAP 등의 시스템이 있다.

 

 

HanPrism은 이 레벨들 사이에서 중앙에 위치해 있으며 경영 데이터, 외부 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 관리할 수 있도록 지원하고 있다. 또한 이 데이터를 단순히 관리하는 것뿐만 아니고 설비 관리, 데이터 분석, 예지보전, 공정 분석, 품질 관리, 통합 관제 모니터링, 지표 관리 등으로 활용할 수 있도록 도움을 준다.

 

HanPrism은 한국산업기술시험원의 국제표준 기반인 GS 인증을 취득했고 성신양회, 동서식품, SK케미컬 등 국내 주요 제조기업에 시스템을 구축했으며 지금도 구축 중이다.

 

HanPrism의 주요 기능과 특징

 

그러면 HanPrism의 주요 기능과 특징에 대해서 더 알아보자. 먼저, 기능을 살펴보면, 메인 프로그램인 Spotlight를 통해 공정 화면을 감시하고 데이터 분석을 지원한다. 특정 과거 시점 데이터 기반 리플레이 기능을 통해 다시 한 번 확인할 수 있다. 또한 데이터 분석을 위한 다양한 차트를 제공하며 실제 센서 데이터가 아닌 원 신호를 가공하고 수식, 연산 기능을 통해 다양한 이차 가공 신호를 생성할 수 있다.

 

Spreadsheet는 엑셀에 Add-on이 되어 현장 데이터를 엑셀로 불러올 수 있고 주기적으로 자동 리포트를 생성할 수 있다. 이 기능은 엑셀 함수와 함께 사용하여 더욱 풍부한 데이터 확인 관리가 가능하다.

Alarm Management는 현장에서 볼 수 있었던 DCS, HMI 등의 알람을 원격지에서도 동일하게 확인이 가능하며, 이기종 시스템의 통합을 통해 통합 알람을 관리할 수 있도록 해준다.

 

마지막으로 HanAra Insight는 웹 기반으로 Spotlight 기능, 즉 공정화면 감시 및 데이터 분석 지원과 더불어 자동 리포트를 확인할 수 있다. 또한 대시보드 기능을 제공하며 작성된 대시보드의 주요 데이터를 통해 KPI 관리를 가능하게 한다.

 

주요 특징에는 크게 5가지가 있다. 첫째는 언제 어디서든 신속 정확하게 설비 상태를 파악할 수 있다. 기존 제어 시스템은 보안 문제로 폐쇄 제어망을 구축하여 사용한다. 즉, 데이터를 확인하기 위해서는 제어망에 접근해야만 데이터를 확인할 수 있었다. 하지만 HanPrism은 원격지에서도 현장 데이터를 확인하고 공유할 수 있어 신뢰성 높은 데이터를 기반으로 적시에 의사결정을 할 수 있도록 돕는다. 보안에 있어서도 물리적으로 제어망에 접근할 수 없도록 단방향 솔루션을 구축함으로써 보안 문제도 해결했다.

 

둘째는 과거 특정 시점의 공정을 그대로 재생하여 공정 운영을 분석하고 개선할 수 있다. 기존 과거 데이터 분석 방법은 공정화면에서 해당 설비의 신호별 과거 데이터를 확인하는 것이었다. 그러다 보니 설비 운전으로 인한 데이터 상관성을 공정화면으로는 분석이 불가했다. 또한 제한된 수의 태그들만 조회하기 때문에 전체 공정화면의 과거 상황을 종합적으로 알 수 없었다. 하지만 HanPrism은 Mimic Replayer 활용을 통해 과거 데이터 분석을 지원한다. 따라서 특정 사고 시점 전후나 교대 설비 운전 근무시 이전 근무자의 운영 특이사항을 화면을 통해 확인할 수 있으며 과거와 현재 상태의 비교도 가능하다.

 

셋째는 MS 엑셀 기반 디지털 보고서 작성이다. 기존에는 DCS, PLC 등의 HMI에서 데이터를 추출하거나 매우 제한적인 데이터를 설비 담당자 또는 벤더사에 자료를 요청하여 취득했다. 여기서 취득한 데이터는 다시 엑셀로 데이터 분석을 하고 최종 보고서를 작성하는 방식이었다. HanPrism은 이러한 방식에서 공정 기간, 조건 등 원하는 데이터를 바로 엑셀을 통해 조회할 수 있다. 기존 수기로 작성했던 리포트는 엑셀에 자동 리포트 되며 보고서 툴만 만들어 놓으면 필요한 시간에 바로 개신이 가능하다.

 

넷째는 언제 어디서나 중요 경보를 통합 관리할 수 있다. 기존 플랜트 설비의 경보 데이터는 원격지에서 확인이 불가능했다. 단일 설비 시설 및 주 제어실만 확인이 가능했다. 때문에 문제가 발생해도 원격지에서는 알람 신호를 확인할 수 없었다. 하지만 HanPrism은 현장에서 발생한 경보에 대해 원격지에서도 실시간 확인이 가능하다. 뿐만 아니라 이기종 시스템들이 발생시키는 개별 알람들을 통합하여 한 번에 모니터링할 수 있도록 해준다.

 

마지막 특징으로는 하나의 시스템으로 여러 제어시스템 데이터를 통합 관리한다. HanPrism은 실시간 설비 모니터링, KPI 기반 대시보드, 실시간/과거 데이터 및 트렌드 분석, 설비 데이터 기반 자동화 리포트 등을 하나의 시스템으로 통합 관리할 수 있도록 지원한다.

 

예지보전 솔루션 ‘HanPHI’

 

다음은 플랜트 안전성 극대화를 위한 방안으로써 예지보전 솔루션인 HanPHI에 대해 소개한다.

 

HanPHI은 머신러닝 알고리즘 기술을 활용하여 잠재고장을 사전에 예측해서 알려준다. 따라서 사용자는 치명적인 고장으로 발전할 수 있는 잠재고장을 사전에 발견하여 위험을 줄이고 비용을 절감할 수 있다.

 

이 솔루션의 차별성으로는 4가지가 있다. 첫째, 시스템 건강상태를 지수화하여 보여주는 시스템 직관성이다. 둘째, 과거 정상 운전 데이터를 실시간 학습하여 생성된 예측모델 정확성이다. 셋째, 시스템별 조기경보 그룹화를 통한 효율적인 알람 관리이다. 마지막으로 예측 값과 현재 값을 비교 분석하여 섬세한 트렌드를 제공한다.

 

이를 통해 HanPHI는 크게 3가지 효과를 기대할 수 있다. 첫째는 플랜트 신뢰성 향상이다. 설비의 기능적 결함, 잠재·숨은고장을 사전에 발견하고 관리를 통해 충분한 조치시간과 의사결정 시간을 확보하여 플랜트 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 둘째는 효과적인 유지보수이다. 잠재·숨은고장의 알람 관리를 통해 기존 시간 베이스의 예방 정비에서 벗어나 적절한 유지보수 일정을 조율할 수 있다. 셋째는 손실 비용 예방 및 절감이다. 문제 발생 전 사전 예방 활동으로 비용을 절감할 수 있다.

 

HanPHI는 설비 고장을 조기 발견하기 위한 예지보전 솔루션이다. 우리가 익히 들어봤을 하인리히의 법칙은 어떤 대형 사고가 발생하기 전에는 같은 원인으로 수십 차례의 경미한 사고와 수백 번의 징후가 반드시 나타난다고 한다. 여기서 경미한 사고와 징후를 잠재고장 또는 숨은고장이라고 부른다. HanPHI는 과거 정상 구간을 학습하여 예측모델을 가지고 있다. 초당 실시간 데이터가 수신되면 데이터 주기마다 예측모델과 비교하여 경보와 지수로 고객에게 제공한다. 고객은 이 경보를 통해 실제 고장에 가까운 징후인지를 판단하고 어떠한 조치를 할지 충분한 조치 시간과 의사결정 시간을 얻을 수 있다. 이런 기대 효과로 현재 남동발전, 한국수력원자력에서는 해당 솔루션을 통해 통합 관제 시스템을 구축하여 관리하고 있으며 여러 기업에서도 도입하여 활용하고 있다.

 

조기경보 시스템이 필요한 이유

 

그러면 조기경보 시스템은 왜 필요한가? 설치 수명과 관계있는 고장은 11%, 설비 수명과 상관없이 발생하는 무작위 고장은 89%라고 알려져 있다. 대부분의 고장은 수명과 상관없기 때문에 현재 일반적으로 행해지고 있는 시간 기반의 예방 정비로는 이러한 무작위 고장을 찾아내고 유지보수 하는 것에 한계가 있다. 또한 고장 발생 시점을 보면 현장에서 고장을 인지하는 시점은 이미 고장이 났거나 고장 직전에 인지하는 경우가 많다. 그렇기 때문에 적절한 조치를 하기 위한 충분한 시간이 부족하게 되고 올바른 의사결정을 하기 어렵다.

 

하지만 조기경보는 정상 운전 중 학습한 예측모델을 기반으로 작은 징후들을 경보로 알려주기 때문에 충분한 조치 시간을 확보할 수 있고 좀 더 효과적인 의사결정을 할 수 있도록 도와준다. 따라서 플랜트 안전성 극대화를 위해서는 모니터링은 물론 조기경보 시스템을 통해 예지정비 체계로 한걸음 나아가고 효과적인 예방정비 계획을 세우는 것이 필요하다.

 

그러면 조기경보가 일반경보와는 어떤 차이점이 있는지 살펴보겠다. 지금도 현장에서는 DCS, PLC 등의 제어 프로그램을 통해 HH 알람, HI 알람, LO 알람, LL 알람을 설정하여 주요 신호를 모니터링하고 있다(그림 2). 하지만 앞서 설명한 것처럼 이미 알람이 발생했을 때는 조치할 수 있는 시간이 부족할 경우가 많다. 그러나 조기경보는 정상 데이터 범위 내에서 과거 학습했던 정상적인 데이터와 현재 데이터를 비교하여 발생하는 잔차를 감시하고 그 잔차를 통해 잠재고장, 숨은고장을 찾아내어 고객에게 경보로써 알려준다.

 

 

HanPHI의 주요 기능

 

HanPHI의 주요 기능에 대해서 더 알아보자. 이 솔루션은 크게 4가지 기능을 가지고 있다. 첫째는 메인 디스플레이 화면을 통해 직관적으로 지수화된 플랜트 전체 건강상태를 확인할 수 있다.

 

둘째는 실시간으로 이상 신호를 자동 추적할 수 있다. 실제 현장에 있는 설비 구조와 동일하게 구성되어 있는지, 어떠한 신호 태그에 문제가 발생하고 있는지를 클릭 한 번만으로 추적할 수 있다.

 

셋째는 위협 수준에 따른 조기경보 관리이다. 실시간으로 발생하는 알람을 관리할 수 있도록 도와준다. 알람 이력뿐만 아니라 빈도수, 과거 발생했던 조기경보 이력도 함께 조회할 수 있도록 도와준다. 이렇게 조회된 데이터는 엑셀, PDF 등 다양한 형태의 파일로 내보내기를 할 수 있다.

 

마지막으로 미세한 이상징후 즉각 확인이다. 문제가 없을 때에도 실시간 데이터를 트렌드를 통해서 확인할 수 있고 문제가 발생했을 시에는 트렌드에서 발생한 잔차를 통해 어떤 태그가 문제가 있는지를 확인함과 동시에 유사한 데이터 패턴, 반복되는 데이터 패턴 히스토리를 자동 분석한다.

 

솔루션 구축 사례

 

다음은 BNF테크놀로지 솔루션의 구축 사례이다. 첫 번째 고객이 겪었던 어려움은 외산 제품을 사용하고 있었는데 유지보수에 대한 비용과 데이터 통합의 어려움을 겪고 있었다. 또한 환경 설비 데이터가 연계되어 있지 않아 운영하는데 어려움을 겪고 있었다. HanPrism 도입을 통해 효율적인 데이터 및 설비를 관리할 수 있도록 도와드렸고 시스템 도입 후 설비 상태 감시 범위를 확장하고 환경 에너지 관리까지 연계해서 사용하고 있다.

 

두 번째 사례 고객은 국내 최대 규모의 식품회사다. 다양한 설비가 많았고 데이터들이 많았음에도 불구하고 통합이 되지 않아 관리하는데 굉장히 큰 어려움을 겪고 있었다. 또한 현장에서 수기 입력 관리하는 업무들이 많아서 생산성이 저하되는 문제들을 겪고 있었다. HanPrism 도입을 통해 여러 이기종 시스템을 통합하여 관리할 수 있도록 도왔고 기존 수기로 입력하던 업무들을 자동화 리포트 기능으로 효율적 설비 관리가 가능해졌다.

 

마지막으로 세 번째 사례 고객은 국내 최대 규모의 전자제품 업체로, 글로벌 공장을 포함한 플랜트를 보유하고 있었고 여러 플랜트에서 사용하는 에너지 사용량을 체크하기 위해서 BNF 솔루션 도입을 고려했다. 본사 및 지사 개별 에너지 관리 체제가 나눠져 있기 때문에 사용량을 확인하는데 제한이 있었고 에너지 사용량 등 일지들이 일괄적으로 관리되지 않아 어려움을 겪고 있었다. BNF 솔루션을 도입함으로써 본사 및 국내외 사업소 개별 에너지 관리 및 기업 전사 에너지 절감 목표 대비 실적/관리 운영을 지원할 수 있었고 유틸리티 설비 데이터 기반의 KPI 관리가 가능하도록 지원했다.

 

헬로티 임근난 기자 |

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