글 Sean Ottewell, Chemical Processing 기자

(그림 1. 독일Evonik社의 말(Marl)화학단지.현장에서 이루어지는 다각적 프로젝트는 예측 유지보수를 개선하기 위한 디지털 정보의 잠재력을 평가한다. 출처: Evonik)

(그림 2. 시험 설치. 예측 유지보수 계획의 첫 단계로 루드비히스하펜의 증기 분해기에 새로운 센서를 설치했다. 출처: BASF)

(그림 3. 기계상태 분석기. 휴대용 장치를 통해서 더욱 빠르게 자산 상태 정보를 확인하고 의사결정을 개선할 수 있다. 출처: 에머슨 프로세스 매니지먼트)

테네시 주 녹스빌에 위치한 에머슨 프로세스 매니지먼트의 신뢰성 솔루션 관리자인 Mark Granger는 화학 제조사들은 플랜트 운영 직원들이 점점 더 데이터 수집과 관리보다는 중요한 부가가치 작업과 의사결정에 더욱 많은 시간을 소비하는 경향을 볼 수 있을 것이라고 말한다.

최근 5년간, 에머슨 및 몇몇 업체들이 이루어낸 지속적인 기술의 발전으로 인해 회사와 프로세스를 모니터하는 더욱 스마트한 자산 및 시스템이 탄생했다. 또한, 회사 내 다수의 그룹이 플랜트로부터 내장된 스마트 정보를 얻음으로써 많은 혜택을 얻을 것이다. 예측 유지보수(PdM), 상태 모니터링 및 자산 성능 세부 정보는 제어 최적화와 더욱 밀접하게 통합되어 가용성, 처리량, 건강/안전성/환경(HSE) 노력, 운영 및 유지보수, 플랜트 생애주기를 향상시킬 것이다.

그는 “미래에는 화학 플랜트 내 제어, 신뢰성, PdM, 운영, 안전성 및 생산 사이의 경계가 점점 더 모호해질 것”이라고 강조했다. 화학 제조사들과 벤더들의 노력이 이런 미래를 만들어내고 있다.

한 예로, 독일 에센에 위치한 Evonik은 빅데이터를 특히 PdM의 관점에서 볼 때 새로운 디지털 프로세스 최적화 도구로서 사용하는데 집중하고 있다.

회사의 성과 중간 사업 분야 내 제조 인텔리전스 그룹을 이끌고 있는 Kai Dadhe는 “빅데이터의 중요성은 아무리 강조해도 부족합니다. 대부분의 회사들은 디지털화의 유의성과 잠재력에 대해 잘 알고 있습니다. 여기서 실질적으로 마주해야 하는 도전과제는 생산성을 높이고, 프로세스를 최적화하고, 좀 더 효율적이고자 하는 제조 기업들의 목적을 달성하기 위해서 이런 방대한 데이터를 선택적으로 사용하는 것입니다”라고 설명한다.

Dadhe는 화학 플랜트 주변의 격리된 데이터 사일로를 연결하고 네트워킹하는 것이 여전히 여럽고 힘든 문제이기 때문에 프로세스를 최적화하기 위에서 전통적으로 사용되어왔던 도구는 이제 한계를 보이고 있다고 말한다.

그는 “결과적으로 전반적인 생산 프로세스에 대한 우리의 견해가 모호하며, 그로 인해 최적화의 잠재력을 인식하고 효율성 향상을 활용하지 못하고 있습니다”라고 말한다.

빅데이터와 학제 간 최적화 프로그램의 기존 프로세스 경험 및 전문성을 결합하는 것이 앞으로 나아갈 수 있는 길이라고 Dadhe는 생각한다.

실제로, 이는 직원이 보다 나은 정확성을 갖춘 운영 조건을 확인할 수 있도록 최신 계기, 장비 등으로부터 지속적인 흐름의 데이터를 수집, 저장 및 전략적으로 사용하는 것을 뜻하며, 이를 통해 오류 분석을 더욱 간단하고 정확하게 수행할 수 있다. 결국 개별적인 장비에 맞춘 수리 및 유지보수를 가능하게 하는 신뢰성과 투명성을 촉진하게 된다.

“빅데이터에 대한 명백한 사실은 회사의 개별적인 부분이 데이터를 다루는 방식을 변화시키고, 디지털 정보를 더욱 중요하게 만들고, 이 정보를 모든 의사결정 과정에 통합하고, 또한 회사 내 규율 및 부서 사이의 경계를 모호하게 하고 있습니다. 이는 모두에게 있어 큰 도전 과제이며, 다시 말해 전문적인 현대화와 지원을 필요로 한다는 뜻입니다”라고 Dadhe는 말했다.

시범 프로젝트

이를 토대로 한 새로운 개발 프로젝트에서, Evonik의 중간 사업 분야에서는 디지털 정보가 정의된 생산 프로세스에 지닌 잠재력을 더욱 자세히 알아보기 위해서 프로세스 기술과 엔지니어링 사업 분야 및 글로벌 정보 기술과 프로세스 부서와의 협력을 통해 독일 말에 위치한 말화학단지(그림 1)에서 시범 프로젝트를 진행했다.

Dadhe가 ‘엄청난 도약’이라고 설명한 이 프로젝트는 기술 및 비즈니스적 면을 포함하는 다양한 각도에서 어떻게 빅데이터를 사용하여 프로세스를 최적화하고 회사 전체에 걸쳐 전문성을 통합할 수 있는지를 분석한다. 프로젝트의 목적으로는 PdM의 적용과 구체적인 프로세스 문제의 해결 두 가지가 있다.

주요 PdM문제는 디지털 인텔리전스가 재료의 침전에 특히 취약한 특정 기계를 위한 더욱 효율적이고 유연한 유지보수 및 수리 정기 작업을 가능하게 할 것 인지이다. 이런 침전물은 프로세스 효율성에 부정적인 영향을 미치며 수리 작업을 증가시킬 수 있다고 그는 말한다.

그는 “모든 가능한 디지털 측정 데이터를 사용하고 분석하여 팀은 침전물이 왜 생성되는지, 어떤 프로세스 파라미터가 침전물의 생성을 촉진하고, 이를 어떻게 감소시킬 수 있는지를 설명할 것이다. 프로젝트의 목적은 부정적인 영향을 미치는 요소를 최소화하고 비용을 절약할 수 있는 적절한 유지보수 도구를 개발하는 것”이라고 설명했다.

그 동안 하위 프로젝트에서는 대규모 기술 프로세스 내 특정한 재료 특성에 영향을 미치는 원치 않는 변동에 초점을 맞추고 있으며, 이런 현상은 대개 화학 생산 중 일어난다.

여기서 팀은 빅데이터를 사용하여 매개변수가 달라지는 이유와 어떤 프로세스 과정에 그 책임이 있는지를 밝히고자 한다. 예를 들어, 그 이유가 전도물질 또는 중간물질의 구성 요소 내 변동으로부터 일어나는 것일까? Dadhe는 “이런 연구는 오류와 그 원인을 빠르게 그리고 확실하게 찾는다는 것은 전체 공급망을 살펴봐야 한다는 것”이라고 말했다.

기존 데이터는 오류의 원인과 관련된 전문가의 가설을 확인하거나 반론하는 도구로 사용될 수 있으며, Dadhe는 직원들이 복잡한 디지털 공간 내 인과 관계를 확인하고 그 지식을 실제 생산 문제에 적용할 수 있는 방법을 배우는 중이라고 강조한다. 즉, 데이터를 사용하고 신뢰하도록 배우고 있는 것이다.

“프로젝트가 제품 특성을 보장하면서 동시에 효율성과 시스템 가용성을 향상하고자 하는 그 목표를 성공적으로 달성한다면, 그로 인한 혜택은 회사의 직접적인 영향을 받은 그 영역을 넘어설 것입니다. 이런 성공은 빅데이터가 전체 공급망에 미칠 수 있는 어마어마한 잠재력이 그저 이론이 아니라는 사실을 증명할 것”이라고 결론지었다.

주요 계획

독일 루트비히스하펜의BASF도 또한 2015년에 출시된 ‘Industry 4.0’ 활동의 필수 요소인 PdM을 통해 디지털 성보의 유용성을 더욱 폭 넓게 살펴보고 있다. 디지털 변화를 이루기 위해 설계된 이 계획은 디지털 기술을 활용하여 프로세스의 효과와 효율성을 높이고 고객에게 더욱 큰 부가가치를 제공하는 새로운 디지털 제품 및 서비스의 개발을 목적으로 한다.

현재는, 다각적 팀이 루트비히스하펜 및 기타 전 세계 사이트에서 시범 및 ‘등대’ 프로젝트들을 수행하며 다양한 어플리케이션의 잠재력을 테스트하고 있다. 성공적인 시범 프로젝트와 어플리케이션은 결국 더욱 큰 규모로 적용될 것이다.

다섯 개의 등대 프로젝트 중 하나는 스마트 제조에 주력하고 있으며, 회사는 더욱 안전하고 효율적인 생산을 위해서 디지털 기술과 어플리케이션을 플랜트에 적용하고 있다.

이 프로젝트의 일환으로, 펌프 및 모터와 같은 장비의 상태를 예측하기 위해서 첫 PdM 어플리케이션이 루트비히스하펜(그림 2) 내 증기 분해기에 설치되었다. 센터는 운전 상태에 대한 실시간 데이터를 수집하고, 그 후 유지보수 이력과 같은 과거 프로세스 데이터를 고려하여 특수 분석 소프트웨어로 이를 평가한다.

대변인은 “이 때 목적은 유지보수 작업을 위한 최적의 타이밍을 예측하는 것입니다. 이를 통해서 계획하지 않은 수리와 가동중지를 줄이고, 유지보수 및 생산 프로세스의 조정을 최적화할 수 있을 것”이라고 말했다.

스마트 제조 프로젝트에서는 증강현실을 사용하는 프로젝트도 착수하고 있다. 예를 들어, 직원들은 특정 위치 및 상황에 따라 태블릿을 통해서 관련 수리 매뉴얼과 설명서에 접근할 수 있으며, 이는 작업 프로세스를 더욱 효율적으로 만든다.

대변인은 “시범 플랜트의 엔지니어, 프로그래머 및 직원들의 협력을 통해 유지보수와 같은 필수 앱을 개발할 수 있었습니다”라고 덧붙였다. 이 앱이 작용하는 방식과 증기 분해기 PdM프로젝트에 관한 더욱 자세한 정보는 올해 말에나 준비될 예정이다.

산업 개척

화학 산업은 그 보수성으로 유명하다. 그러나 Evonik및 BASF 프로젝트들은 이 업계가 에머슨의 Granger가 강조한 부분인 PdM을 개선하기 위한 노력을 기울이고 있는지를 전형적으로 보여주고 있다.

그는 “화학 산업은 예측 유지보수에 있어 숙련된 사용자이며 지금까지 최고의 PdM/신뢰성 프로그램은 이 산업에서 찾아볼 수 있었습니다. PdM은 HSE를 위한 효과적인 비즈니스 전략이며, 유지보수 비용을 줄이고 가용성 및 처리량을 개선할 수 있다는 사실을 입증했습니다. 그 결과 다른 산업에서보다 최고 수준의 관리 지원을 받을 수 있었습니다”라고 말했다.

에머슨이 최근 수행한 화학 산업 설문조사에서플랜트들은 625%의 투자수익률(평균 $320,000의비용으로 평균 $200만의 이익)을 얻었다고 응답하며, PdM 프로그램의 상당한 혜택을 보여주고 있다. 대부분의 절약은 생산(42%), 부품(21%), 노동(15%), 품질/스크랩(10%)에서 발생했다. 또한, 이 설문조사는 플랜트에서 최소한 5개의 PdM기술을 사용하였으며 진동(40%), 두께(33%) 및 마찰학(10%)을 모니터링하는 것으로 큰 비용적인 혜택을 볼 수 있었다는 사실을 나타내고 있다. 추가적으로, 보통 PdM직원은 고도로 훈련되어 있으며 PdM은 필수적인 핵심 역량으로 여겨졌다.

그러나 Granger는 기술은 계속해서 발전중이며, 비즈니스 동인이 변화하고 있다고 말한다.휴대용 기술과 독립적인 소프트웨어를 활용하는 사일로화 된 부서로서의 PdM의 시대는 오래 지속되지 못할 것이라고 그는 예상한다.

그는 “일반적으로, PdM은 더욱 자동화(수집, 해석, 보고)되고 있으며 그 결과로 오는 정보는 전반적인 관리의 개선을 위해 플랜트 전체에 걸쳐 더욱 광범위하게 사용되고 있습니다.그 예로는, 생산에 중요한 압축기가 최적의 작업 성능 범위를 벗어날 경우 활동 및 제어에 대한 자동 알림과 처리량과 에너지 비용을 최적화할 수 있도록 상세한 성능 정보의 제공 등이 있습니다”라고 덧붙였다.

또한, 압력 및 온도와 같은 실시간 프로세스 제어 파라미터를 PdM분석 진단 소프트웨어로 가져오는 것으로 상황에 대해서 더욱 잘 이해할 수 있다.

이 부분에 있어서, 에머슨은 장치와 플러그 앤 플레이(plug-and-play) 통합에 대해 공통적인 관점과 느낌을 갖는 것으로 이를 간소화하기 위해 노력하고 있다. 즉, 예를 들어, 동일한 도구를 사용하여 진동 트랜스미터처럼 압력 트랜스미터를 설정하고 유지할 수 있으며 제어 시스템, 이력 장치 및 기존 자산 관리 소프트웨어는 생성된 데이터에 쉽게 접근할 수 있다. Granger는 “모든 기술에서 오는 정보는 플랜트 상태와 성능에 관한 더욱 더 명확한 관점을 갖기 위해서 서로 맞물려야 하는 퍼즐과 같습니다”라고 설명한다.

이런 프로세스의 또 다른 단계는 에머슨이 출시한 ARES 자산 관리 플랫폼이다. 이 플랫폼은 플랜트 내부 및 외부에서 태블릿, 스마트 장치(그림 3), 개인용 컴퓨터로 다양한 정보를 전송할 수 있다. 그는 “한마디로, 방대한 데이터를 추려내어 각 사용자에게 필요한 특정 기능 정보를 찾고 플랜트가 안전하고, 효과적이고, 효율적으로 운영될 수 있도록 합니다”라고 덧붙였다.

자료제공 : 한국 에머슨 프로세스 매니지먼트