Technical Report
유지보수? 이제 걱정하지 마세요!
James R. Koelsch(객원 편집자)
자동화 공정의 어떤 부분의 고장을 우려하고 있는가? 예상하지 못한 가동중단이나 고장으로 인해 비용 및 시간의 낭비는 물론, 상황의 악화가 예상되나?
본 기사는 진단 및 예측 유지보수 기술 기업들의 중요한 동향에 대해 다루고 있다.
학교 연구소 및 기업의 연구원들은 정보 흐름의 간소화 및 자동화를 위해 센싱, 네트워킹 및 알고리즘의 개발에 총력을 다 해 매진해 왔다. 예측 유지보수 향상이란 공동의 목표를 향해 개인 또, 공동으로 노력해 왔다.
한 예로 IMC 센터는 Harley Davidson 공장의 모터사이클 엔진 생산 장비에 무선 진동 센서의 프로토 타입을 설치하는 작업을 수행했다. 스핀들 진동은 엔진 품질에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, Harley Davidson 제조 엔지니어들은 스핀들 모터의 상태를 모니터링해서 조기에 시정 조치를 취하고 싶어 했다. 더욱이, 장비의 절삭유, 칩 및 동작으로 인해 유선 센서를 설치하는 일이 매우 어려웠기 때문에 엔지니어들은 무선 기술을 사용해 보기로 결정했다.
센서에 전원을 인가하는 중요한 문제에 대해서는 IMC 센터에 도움을 요청했다. 외부 전원 소스에 연결할 수 있는 전선이 없기 때문에, 센서는 자체 전력을 저장해야 한다. 결과적으로 가장 핵심적인 이슈는, 에너지 보존이었다. IMS 센터의 연구원인 Edzel Lapira 박사는 “센서는 특정 시간에 켜져서 데이터를 전송한 후에, 에너지 절약을 위해 유휴 상태로 들어가야 합니다"라고 설명한다.
예측 및 진단 데이터 수집을 위해 센서를 추가하는 방법을 찾는 일 외에 Edzel 및 동료들은 자동화 장비의 상태를 모니터링할 수 있는 반침입적 방법에 대해서도 고민했다. 이 연구는 장비 및 해당 제어기에 이미 존재하는 신호 및 데이터로부터 더 많은 정보를 추출할 수 있는 방법에 대한 것이었다. 이러한 접근 방식은 센서 및 기타 하드웨어 비용의 절감은 물론 네트워크상의 다른 컴퓨터 또는 클라우드를 사용해 계산 작업을 수행할 수 있게 해 준다.
산업용 로봇은 이러한 접근 방식에 대한 훌륭한 어플리케이션이었다. 다축 동작과 밀접한 구획들로 인해 장비에 센서를 부착하는 일이 매우 어려워서 IMS 센터의 연구원들은 각 축의 토크 신호를 분석하곤 했다.
부품의 열화가 시작되면 토크 신호가 예측 가능한 형태로 변하게 된다. 수석 박사과정 연구원인 David Siegel은 “신호와 신호 간 상관관계 패턴에는 많은 정보가 포함되어 있습니다"라고 말한다.
이러한 변화가 로봇의 상태 측면에서 무엇을 의미하는지 해석하기 위해서 IMS 센터는 Watchdog Agent 소프트웨어용 통계 분석 및 패턴 인식 툴을 개발하고 있다. 이 툴은 다양한 신호의 처리를 통해서 장애 검출, 문제 진단 및 성능 예측을 수행한다. 이 툴의 최신 버전은 열화 패턴을 기존 패턴과 비교해서 문제의 정도를 결정할 수 있는 궤적 기반 예측이라는 새로운 기술을 사용한다. 이 소프트웨어는 인텔리전트 기능을 통해 장비의 잔여 수명을 예측해서 제공하므로 사용자가 본인에게 맞는 일정을 수립할 수 있다.
데이터가 너무 많은 경우에도 연구원들이 올바른 예측 모델을 개발할 수 있게 돕는 다른 툴들이 존재한다. 수석 박사과정 연구원인 Wenyu Zhao는 “계측 대상이 많은 장비의 경우처럼 데이터를 세팅하는 기간이 너무 길거나 변수의 수가 너무 많은 경우에 발생할 수 있습니다"라고 말한다. “이러한 경우 가장 신경 써야 하는 일은 고장과 가장 밀접한 변수들 또는 장비의 전체 상태에 가장 밀접한 변수들을 파악하는 일입니다."
캘리포니아주 Milpitas 소재 반도체 제조 회사인 GlobalFoundries가 식각 장비의 정전 척(electrostatic chuck)에 대한 예측 모델을 개발하기로 결정했을 때, 그들은 이 문제에 직면하게 되었다. 제조 시 제어 및 장애 감지를 위해 공정 전반에 걸쳐 100개 이상의 신호를 모니터링하고 1,000개 이상의 통계치를 계산하기 때문에, GlobalFoundries의 엔지니어들은 너무 많은 데이터에 혼란을 느꼈다. 결과적으로, GlobalFoundries는 모든 정보를 체계적으로 정리해서 예측 모델을 개발하기 위해 IMS 센터에 도움을 요청했다.
IMS 연구원들은 데이터 분석 및 파라미터 선택 툴을 사용해 신호들을 약 5개의 관리 가능한 그룹으로 줄였다. 이를 통해 핵심 신호 및 변수를 선별함으로써 예측 모델을 개발할 수 있었다.
연속 공정 업계의 회사들은 고객이 제어실에서 현장 장치의 상태를 추적하고, 현장에 기술자를 파견하기 전에 대부분의 문제를 진단할 수 있는 툴을 개발하고 있다. 예를 들면, 에머슨 프로세스 매니지먼트의 AMS Device Manager 및 DeltaV historian은 캐나다 북동부 앨버타주의 오일샌드 매장층으로부터 캘거리 소재 Laricina Energy가 석유를 캐내기 위해서 사용하고 있는 스팀 & 솔벤트(steam-and-solvent) 공정의 현장 장치를 모니터링하고 문제 해결하는데 사용하고 있다.
이 현장 장치는 자체 진단 기능을 갖춘 스마트 트랜스미터이기 때문에, 주기적으로 자신의 상태를 장치 관리자 소프트웨어로 보고할 뿐만 아니라, 문제 발생 시 경고 신호를 전송한다. 따라서 기술자가 현장에 나가기 전에 제어실에서 데이터를 살펴보는 일이 가능하다. AMS Suite 및 DeltaV 스타트업을 책임지는 자동화 프로젝트 관리사였던 Laricina Energy를 은퇴한 Russ Ritchie는 “기술자들은 이제 데이터 검토 후 필요한 장비를 가지고 현장에 나갈 수 있습니다"라고 말한다.
Ritchie는 기계 그룹의 상대 담당자 역시, 결국 자산 관리 소프트웨어의 예측 유지보수 기능을 사용하게 될 것이라고 얘기한다. 예를 들면, 펌프에 대해 진동 분석과 같은 작업을 수행함으로써 마모, 진공현상 및 정렬 불량 등에 대한 선조치가 가능하다. Ritchie는 “자동화 측에서는 필요한 모든 것들을 제공해 주었습니다"라고 말한다. “소프트웨어와 종단 장치가 모두 무선 네트워크상에서 동작하고 공장은 이미 무선으로 돌아가고 있습니다."
DeltaV와 같이 현장 장치를 DCS(distributed control system)로 연결하는 분야에 특화된 기업들도 네트워크의 물리 계층을 모니터링하고 발생하는 문제를 진단할 수 있는 툴들을 제공하고 있다. 이들 중 선두업체는 오하이오주 Twinsburg 소재 Pepperl+Fuchs로, 이 회사는 약 5년 전에 첨단 진단 모듈을 출시했다. 이 모듈은 자산 관리 시스템에 접목되어 특정 항목이 알려진 기준점에서 벗어날 경우 알람을 발생시킨다. 이로 인해 유지보수 부서는 네트워크가 다운되기 전에 초기 문제를 시정할 수 있다.
이러한 제품의 출시로 모니터링 프로그램에 존재해 왔던 결함이 보완되었다. Pepperl+Fuchs의 필드버스 리모트 I/O 및 무선 Hart 제품에 대한 비즈니스 개발 매니저인 Bernd Schuessler는 “고객들은 계장으로부터 얻을 수 있는 추가적인 진단 정보를 통해서 필드버스 기술을 받아들이게 되었습니다"라고 말한다. “그러나, 이 정보는 물리적 계층에 문제가 없을 경우에만 DCS 또는 자산 관리 시스템에 전달될 수 있습니다."
이 층을 모니터링할 수 있는 툴이 출시되기 전에는 대부분의 사용자가 통신에 문제가 발생한 후에야 문제에 대응할 수 있었다. 문제 해결을 위해 휴대용 툴을 소지한 유지보수 인력을 현장에 파견해야 했습니다. “그러나, 그 때는 이미 너무 늦었을 때였습니다"라고 Scheussler는 말한다. “공정은 이미 다운된 상태입니다.”
P+F의 Advanced Diagnostics Module과 같은 툴은 고장이 발생하기 훨씬 이전에 성능 파라미터가 한계치를 벗어날 때마다 유지보수의 필요성을 알려준다. 엔지니어 및 기술자들은 내장 오실로스코프를 사용해 네트워크의 일부를 살펴보고 네트워크상의 노이즈, 지터 및 프레임 오류를 캡쳐할 수 있다.
“현장에 누군가 파견하기 전에 항상 정확한 신호의 상태를 확인할 수 있습니다"라고 P+F의 제품 엔지니어인 Aaron Severa는 말한다. “예상하지 못한 가동중단시간을 방지할 뿐만 아니라 불필요한 트립도 방지해 줍니다"라고 덧붙였다.
사우스 캐롤라이나 Gaston 소재 DAK Americas 공장의 제어 기술 부서에 근무하는 전기 엔지니어인 Chris Williams에 의하면 진단 모듈은 다른 방식으로도 이점을 제공한다.
Williams는 음료수 병에 사용되는 플라스틱인 PET(polyethylene terephthalate)를 생산하기 위한 PTA(purified terephthalate acid)를 생산하는 공정에 이 모듈들을 설치했다. 이 설치는 Foundation Fieldbus를 사용하는 첨단 계장의 확장 작업의 한 부분으로 진행되었다.
시간이 지남에 따라 계기와 케이블을 부식시키는 다양한 산(acids)이 공정에 사용되기 때문에, Williams는 제어실에서 계기 및 케이블의 상태를 모니터링하고 현장에서 신속한 교체 작업이 가능한 솔루션을 원했다. 휘발성 유기 기체의 발화 위험을 줄이면서 각 라인에서 최대 16대의 계기를 현장까지 설치하기 위해서 Williams는 본질적으로 안전한 Pepperl+Fuchs의 고전압 간선과 Fieldbus를 조합해서 사용하기로 했다. 이러한 설계로 각 라인은 위험 지역 밖인 계기 부근의 필드 배리어에 도착하기 전까지는 최대 전력으로 동작하고, 위험 지역부터는 해당 기체의 발화를 촉발할 수 없는 매우 적은 에너지로 각 현장 계기에 도달하게 된다.
잘못된 라인이 모든 계기를 다운시키고 공정 전체를 다운시키는 위험을 줄이기 위해서 Williams는 4개 라인마다 상태 모니터링을 위한 P+F 진단 모듈을 설치했다. Williams는 “현장의 계장과 공정 제어에 영향을 미치기 이전에 케이블 시스템의 고장을 미리 발견하기 위한 목적으로 Foundation Fieldbus에 진단 장비를 설치했습니다"라고 말한다. 지금까지는 케이블 고장이 발생하지 않아서 진단 장비를 사용할 기회는 없었다고 Williams는 덧붙였다.
그러나 이 시스템은 이미 다른 방식으로 그 가치를 제공하고 있다. 계장 업체 및 도급 업체에 DCS 및 Fieldbus 라인은 잘 동작하고 있으며, 문제는 현장 장치에 있다는 점을 증명해 보일 수 있었다. Williams는 “해당 업체는 가장 먼저 네트워크에 문제가 있다고 말하곤 합니다"라고 말한다. “네트워크 문제가 아니라 현장 계기에 문제가 있다는 사실을 증명해 보이기 위해 캡쳐한 오실로스코프 궤적과 첨단 진단 모듈의 진단 장애 로그를 보여줍니다."
초기에는 이 모듈이 시스템의 물리적 확인 과정에서 놓친 일부 종단 오류 및 겹친 전선 등의 문제를 보여주지만, 공정이 몇 달 동안 운영된 이후에는 DCS가 문제를 발견하기 훨씬 이전에 밀봉이 제대로 되지 않아 장치 내 전선의 부식이 발생하고 있다는 사실을 발견해서 알려준다.
많은 고객들이 자체 운영 및 유지보수 인력들을 위해서 진단 기술을 설치하고 있지만, 어떤 고객들은 멀리 떨어져 있는 서비스 제공자를 위해 진단 기술을 설치하기도 한다. 그 예로 사우스 캐롤라이나에서 포장재를 생산하는 재활용 공장을 들 수 있다. 이 공장은 ABB의 새로운 ServicePort 포털의 베타 버전을 사용해서 자동화 회사의 전문가, 구성 툴, 진단 어플리케이션 및 기타 서비스를 원격으로 액세스하고 있다.
이 공장은 한 동안 ABB의 DCS를 사용해 왔으며 최근 ABB의 첨단 QCS(quality control system)를 설치했다. 지속적 개선 프로그램의 일환으로 해당 공장의 엔지니어들은 QCS 설치 후 ABB의 엔지니어들에게 서비스 비용 절감을 위한 도움을 요청했다. 이 포털은 공정 성능 최적화를 위해 ABB의 전문성은 그대로 활용하면서 비용을 절감할 수 있는 방안이었다.
포털을 통해 ABB 전문가들은 원격으로 공정을 모니터링, 문제를 해결하고 최적화할 수 있었다. 이 온라인 서비스를 통해 시간 및 비용을 크게 절감했을 뿐만 아니라 변동성을 줄여서 제품 품질도 크게 향상시켰다(2시그마 평균 종이 중량은 0.5 미만, 2시그마 평균 종이 수분 레벨은 2 미만).
이 포털은 15년 이상 개선되어 온 개념으로, 다양한 현장에서 자동화 장비의 문제를 해결하고 있는 ABB 직원들을 위해서 ABB 엔지니어들이 개발하고 다듬어온 다양한 서비스 툴을 바탕으로 계속해서 진화해 가고 있다. 이 툴을 사용하면 공정 제어 시스템에서 데이터를 자동으로 수집하고 즉각적으로 분석할 수 있다. 소프트웨어 툴과 관련된 하드웨어는 원래 현장에서 같이 사용하도록 설계되었지만, 하드웨어가 고객의 현장에 남아 있더라도 서비스 기술자는 원격으로 데이터를 액세스 및 분석할 수 있다.
오하이오주 Wickliffe 소재 ABB의 공정 자동화 서비스 부문의 수석 최적화 엔지니어인 Kevin Starr는 “전용 하드웨어를 개발하는 대신 모든 회사의 DCS와 쉽게 인터페이스할 수 있는 공통된 인프라를 개발했습니다"라고 말한다. “이로 인해 과거에는 몇 달 또는 몇 주가 걸리던 일을 단 며칠만에 우리의 서비스 능력과 지식의 확장을 통해 문제를 해결할 수 있게 되었습니다." 원격 액세스를 통해 출장비용 절감이 가능하며, 서비스를 더 자주 주기적으로 제공하는데 비용 효율적이다.
Starr는 “요약하자면, 우리는 사람들이 본연의 업무를 수행할 수 있도록 했습니다"라고 말하며, 전문가를 언제나 활용할 수 있다는 것은 큰 이점이라고 덧붙였다. Starr는 ABB가 추구하는 완전 자동 예방 보전이 많은 서비스 제품의 불량으로 이어지는 위양성(false positive)의 위험을 줄여줄 것이라고 믿는다. 서비스 제품의 불량을 초래하는 것은 위양성으로 인해 촉발되는 유해성 경고이다. 이러한 경고로 인해 시간을 낭비하는 일을 줄이기 위해서 고객은 임계치를 높게 설정하게 되고 이는 ‘심각한 상황’으로 이어진다. Starr는 “실제 고장이 발생했음에도 불구하고 아무도 알아차릴 수 없게 되는 것입니다"라고 말한다.
Starr는 지속적인 모니터링을 통해 인력의 직접적인 필요성을 없도록 하는 것이 올바른 솔루션이라고 하면서 ABB의 800xA Asset Monitors를 언급했다. “그러나, 시간 경과에 따른 성능 저하를 전문가가 식별해야 하는 경우도 존재합니다"라고 Starr는 설명한다. “공정의 성능 저하는 하드웨어 고장보다 훨씬 더 비용이 많이 들게 됩니다."
ServicePort는 기본 데이터를 자산 등급으로 분류하고 전문가가 성능 이력을 바탕으로 조정한 알람과 연결되어 있는 KPI와 연동함으로써 이러한 모니터링을 자동화할 수 있다. Starr에 의하면 대규모 자동화에서는 거의 불가능하다고 하는 루프 최적화가 한 예가 될 수 있다. Starr는 “이제 우리는 하루 안에 수 천 가지 제어 루프에 대해 ROI 기반 솔루션을 제공할 수 있습니다"라고 말한다.
Starr는 네덜란드에서 고급 원고지를 생산하는 공장을 언급했다. 해당 공장의 엔지니어들은 2대의 제지 장비의 루프 비효율성을 파악해 달라고 ABB에 도움을 요청했다. ABB의 QCS, DCS, 인버터 및 모터를 사용하고 있는 각 장비 중에서 분석하고 싶은 제어 루프의 목록을 ABB에 제공했다.
미국, 캐나다 및 인도에 각각 근무하는 10명으로 구성된 ABB팀은 ServicePort를 통해 수집한 데이터를 정리, 컴파일 및 검토했다. 서비스 팀이 파악한 성능 문제는 진동부터 상호 작용까지 다양했다. 안정적인 KPI와 불안정한 KPI도 파악했다. 따라서 해당 공장의 엔지니어들에게 공정 개선을 위한 조치 항목들을 제공할 수 있었다.
자료제공 : 한국 에머슨 프로세스 매니지먼트