계장기술(PROCON)

특별기고 분석적인 통찰력을 ‘능동형 정보’로 전환하는 AI 재정의

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 14회 작성일 21-11-15 15:50

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반응형에서 예측형으로의 전환

데이터 분석은 디지털 전환 실현을 가능하게 하는 중요한 요소로, 이를 통해 전력 생산을 비롯한 수많은 산업이 운영 방식을 전환하고, 효율성과 민첩성을 높여 결과적으로 경쟁력 제고에 일조한다. 고급 분석을 통해 전력 생산자들은 사후 ‘대응 운영 및 유지보수 접근’ 방식에서 벗어나 ‘예측 및 예견 전략’으로 전환할 수 있다. 자동화 플랫폼에 직접 구축된 능동형 정보(Actionable Intelligence)는 기존 자원부터 재생 가능한 자원 전반에 걸쳐 운영 상황 인식을 개선하는 효율성을 제공한다. 궁극적으로 플랜트의 안전과 신뢰성 및 가용성을 높이는 동시에, 전체 비용도 절감해준다.

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성공의 필수 요소

일반적으로 대부분은 분석과 디지털 전환을 고려할 때 직관적으로 ‘기술’에 먼저 집중한다. 기술 발전은 분명 매우 혁신적이지만, 그 외에도 성공에 필수적인 두 가지 요소가 있다. 프로세스와 문화다. 프로세스는 두 가지 관점에서 바라볼 수 있다.

첫째, 어떻게 발전소의 열 프로세스 등 기능이 어떻게 작동하는 지의 관점에서 생각해보자. 프로세스는 디지털 전환 과정의 일부로서 분석 시스템을 전면적으로 배포하기 위한 작업 프로세스 또는 단계일 수도 있다. 그러나 ‘디지털 네이티브’가 아닌 직원들에게는 분석을 도입할 때 가장 큰 도전과제로 느끼는 영역이 바로 문화다.

문화가 이토록 중요한 이유는 무엇일까? 간단히 말해서, 혁신은 기술과 가장 많이 상호작용할 사람들과 의견을 충분히 나누고 조율할 때 가장 효과적으로 이뤄진다.

에머슨 전력 및 수력 산업 기술 담당 부사장 릭 케파트(Rick Kephart)는 “최신 기술과 프로세스를 적용하려면 새로운 문화적 사고방식이 필요하다”라며 “성공적인 디지털 전환을 위해서는 전체 조직의 동의가 필수적”이라고 밝혔다.

앞서 소개한 세 가지 요소 중 기술에 대해 보다 자세히 다뤄보겠다.

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분석의 힘

보다 구체적으로 말하자면, 분석의 힘과 그것이 어떻게 의사결정을 개선하는 지에 관한 것이다. 양질의 데이터가 의미 있는 인사이트를 제공함으로써 수익성 있고 성공적인 비즈니스를 이끄는 양질의 조치를 가능하게 한다는 것은 입증되었다. 이를 정량화하기 위해서 맥킨지(McKinsey& Company)가 실시한 연구에 따르면, 분석은 2025년까지 4조 달러에서 11조 달러 사이에 이르는 경제적 효과를 이끌어낼 수 있는 잠재력이 있다. 그러나 분명히 해야할 점은, 데이터의 양이 무조건 많다고 해서 좋은 것은 아니라는 점이다. 그러다 보면 오히려 진실과 거리가 멀어질 수 있다.
즉, 분석의 진정한 가치는 플랜트 운영자가 조치를 취하기 위해 필요한 정보를 제공하는 데이터에서 얻는 통찰력을 뜻한다. 이는 판도를 바꿀 수 있을 정도로 상당히 획기적인 것이다.

전력 생산자들의 경우, 자동화 플랫폼에 직접적으로 구축된 고급 분석은 대응적 운영에서 나아가 예측적 운영 및 유지보수를 가능하게 한다. 데이터 수집 및 보관을 향상시키면 해당 데이터를 이해하고, 사용할 수 있는 보다 양질의 도구를 도출할 수 있다. 이러한 제어시스템의 발전을 통해 기존 자원과 재생 가능한 자원 전반에 걸쳐 운영 상황에 대한 인식을 개선할 수 있는 효율성을 달성할 수 있다. 궁극적으로는 플랜트의 안전과 신뢰성 및 가용성을 높이는 동시에, 전체 비용을 절감할 수 있다. 이처럼 분석은 향후 “갖추면 좋은 역량”에서 반드시 필요한 요건으로 바뀔 것이다.

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원격 운영

유틸리티는 분석을 통해 파생된 능동형 정보를 두 가지 중요한 방식으로 활용한다. 첫째, 현대 첨단 제어 기술은 비정상 상태에 돌입하면 이를 신속하게 감지하고, 운영자에게 즉각적으로 주의를 보낸다. 이러한 신속 조치를 통해 잠재적으로 발생할 수 있는 문제를 예방할 수 있다. 둘째, 플랜트 데이터를 중앙 집중식 M&D 센터로 보내 전체적으로 장기적이고 전략적인 분석을 수행할 수 있다. 두 가지 방식 모두 데이터의 가치를 더해준다.

케파트(Kephart)에 따르면, 전력 산업에서 가장 두드러지는 흐름은 한 곳에서 다수의 발전 자산을 관리하는 제어실 통합 및 원격 통합 운영 방식이다. 그리고 이러한 시나리오 하에서는 분석의 중요성이 더욱 크다.

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여정의 시작

데이터 분석은 막대한 기회를 제공하지만, 항상 어디서부터 수행해야할 지 시작점이 불분명하다. 위의 그림은 분석을 성공적으로 수행할 수 있는 다섯 가지 요소를 제시한다. 1) 작은 규모부터 시작해 점차 규모를 조정할 것, 2) 가장 필요한 영역 결정, 3) 조직을 정비할 것, 4) 인적 요소를 고려할 것, 5) 학습한 인사이트를 적용할 것 등이다. 그림에는 선형으로 표현되었지만, 분석 과정은 직선적인 것이 아니라 각 단계가 다른 단계에 영향을 미치면서 끝없이 순환하는 원형의 형태로 진행된다.

그리고 무엇보다 명심해야 할 중요한 한 가지가 있다. 분석은 컴퓨터 프로그래밍처럼 생성되어야 한다. 분석은 서비스 제자 및 수혜자가 모두 인간이므로, 인간의 지성과 감성을 대체하지는 않는다. 하지만 분석을 제대로 적용하면 운영, 엔지니어링, 유지보수, 비즈니스 관리, IT등 영역을 비롯해 기업 전반에 통찰력을 제공함으로써 기업 구성원이 보다 효과적으로 각자 맡은 역할을 수행하고 몰입할 수 있게 만든다.

능동형 정보를 배포하는 데 유용한 기술 및 소프트웨어에 대한 내용은 에머슨 공식 홈페이지의 Ovation 분산 제어 시스템 페이지를 통해 보다 자세히 알아볼 수 있다.