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기획특집 IoT를 활용한 전기시설 예방, 예측 유지보수로 관리 비용의 최적화 방법

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 2,025회 작성일 19-09-16 14:29

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4차 산업혁명 시대에 들어서면서 우리는 IoT 기기들을 통해 수집된 수많은 정보를 빅데이터화하고, 이를 클라우드 기반의 머신러닝 등으로 좀 더 지능화된 정보로 변환하고, 이를 통해서 효율적인 의사결정을 만들어가고 있다. 전기 분야에서도 이러한 IoT를 활용한 예지 정비 기반의 ‘효율적인’ 장비 관리 및 모니터링을 통하여 비용을 최적화하고, 관리의 효율성을 높일 수 있다.

제대로 유지보수하지 않은 배전반은 고장날 확률이 62%에 달한다. 따라서, 예방 정비나 예지 정비 프로그램을 적용하면 장비 수명은 연장되고 성능도 유지할 수 있다. 또한, 여러 가지 장비 운용 데이터를 기반으로 하는 예지 정비 유지보수를 적용한다면, 수명 연장뿐만 아니라 유지보수에 투입되는 비용 역시 최적화할 수 있다. 일반적인 설비의 경우 2~3년마다 유지보수를 수행하는 것이 좋다. 

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이전에는 장비에 문제가 발생한 후 이를 해결하기 위해서 해당 부품을 긴급하게 수급하고, 장비를 교체하는 경우가 많았다. 이렇게 될 경우 필연적으로 긴급하게 처리해야 하고, 유지보수 업체에 긴급 지원 요청으로 인한 유지보수 비용 증가 및 장비 정지로 인한 손실은 급격하게 늘어나게 된다.

이를 보완하기 위해서 문제가 발생하기 전에 예방 정비를 하는 개념이 보편적으로 도입 및 실행되고 있다. 즉, 일정 기간를 두고 정기적으로 정비 및 부품 교체 주기에 맞춰서 부품 교체를 하여 문제 발생의 위험성을 줄여나간다. 하지만 이 경우에는 부품 수명이 다하지 않는 경우에도 교체를 하게 됨으로써 발생하는 불필요한 교체 비용 증가가 발생한다.

그래서 이를 좀 더 효율적으로 개선하기 위한 방법이 예지 정비라는 개념이다. 즉, 장비 수명, 정기 유지보수 일시, 장비 운용에 대한 수치 등 수많은 데이터를 수집하고 분석하여 적절한 시기에 정비 및 부품 교체를 할 수 있도록 예측하는 방식이다. 하지만 이를 적용하기 위해서는 적절한 시점을 예측하기 위한 많은 데이터가 필요하고, 손쉽게 수집하는 방법이 필요하다.

다양한 지점에 퍼져 있는 장비들의 수 천가지 데이터를 일일이 수기로 수집하기는 불가능에 가깝다. 그래서 이를 효율적으로 수집하고, 활용하기 위해서 최신 IT 기술인 IoT 기술을 활용하게 된다. 각 장비에서 자동으로 수집되는 대량의 정보를 빅데이터, 머신러닝을 통해서 분석할 수 있도록 클라우드 기술을 활용하여 관리, 분석하게 된다. 이렇게 수집되고 분석된 정보를 통해서 예측 정비의 효율을 최적화할 수 있는 교체 주기, 장비 관리의 스위트 스팟을 찾을 수 있다.

여기서 발생하는 또 다른 고민은 새로 도입되는 장비에는 데이터 수집을 위한 연결성을 제공하는 IoT 기술이 적용 장비를 도입이 어렵지 않지만, 기존에 설치된 전기 장비들에 연결성을 부여하는 IoT화하기는 쉽지 않다. IoT 연결을 위해서 기존 장비 모두를 교체하는 것은 불필요한 비용 증가를 발생하므로 고려하기 어려운 방식이다.

이를 일부 해결할 수 있는 부분이 고압/저압 전기설비에 직접 설치할 수 있는 IoT 기반의 온/습도 센서를 활용한 모니터링 솔루션이다. 전기시설의 문제를 사전에 발견할 수 있는 기초적인 방법은 온도에 대한 모니터링 방식이다. 전기시설에 문제가 발생할 경우 대부분은 온도의 변화가 감지된다. 현재에도 안전 관리 측면에서 주기적으로 패널 내부 온도나 변압기 온도를 측정하도록 하고 있다. 

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하지만 매번 사람이 직접 측정하는 방식은 실시간 모니터링도 어려우며, 이를 수집 관리하는 방법도 쉽지 않다. 하지만 앞서 언급한 IoT 기반의 온습도 모니터링 솔루션을 활용한다면 부스바 내의 결선 부위의 온도를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 축적하며, 문제 발생 시 실시간 알람을 통해서 사전 해결도 가능하다. 또한, 축적된 온습도 데이터와 유지보수 정보와 결합하여 향상된 예측 정비도 가능하다.

최근, 유지보수 방식은 신뢰성 중심으로 전환되고 있다. 이전에는 문제가 발생하면 해결하여 시간 및 가격에 효율성이 없었다. 그 후 예방 유지보수로 정기적인 일정에 따라 보수를 하며 위험을 감소하였지만, 여전히 불확실 하였다. 그러나 최근에는 IoT로 수집된 데이터를 기반으로 ‘조건 기반 유지보수’를 하여 시간 및 비용에 효율성을 높였다. 


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슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처 에셋 어드바이저

슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처 에셋 어드바이저(Eco Struxure Asset Advisor)는 전기 및 IT를 위한 가장 저렴하고 포괄적인 자산 관리 클라우드 플랫폼으로, 중요한 설비를 연결하는 최초의 파트너가 되도록 하는 제품 수명주기에 맞춘 서비스와 묶어 최적의 솔루션을 제공한다.

슈나이더 일렉트릭의 에셋 어드바이저는 크게 2가지로 레벨로 구분된다. 에셋 어드바이저 프리밴티브(Asset Advisor Preventive)와 에셋 어드바이저 프리딕티브(Asset Advisor Predictive)이다. 프리밴티브 서비스는 예방 유지보수 성격의 서비스라고 할 수 있는데, 웹 대시보드와 모바일 앱으로 24시간 설비의 상태를 언제 어디서나 볼 수 있으며, 문제 발생 시 알림 시스템으로 빠른 파악이 가능하다. 또한, 연중무휴 전문 기술팀과의 연결로 언제나 빠른 문제 해결이 가능하다. 프리딕티브 서비스는 예방 예지 보수의 서비스인데, 중요한 설비가 최적의 상태로 유지될 수 있도록 유지보수 예산의 효율성을 극대화하여 그래프 및 빅데이터 분석 기술을 활용하여 예측하고, 문제 발생 이전에 알려주고 컨설팅해준다.

따라서, 슈나이더 일렉트릭의 에셋 어드바이저는 원격 모니터링, 24시간 365일 연중무휴 모니터링 및 슈나이더 일렉트릭 글로벌 기술 지원 제공을 제공하는 클라우드 기반의 혁신적인 상태 기반 유지보수 솔루션이다.

앞에서 지적한 바와 같이, 문제가 발생하기 전에 유지보수를 수행하면 전기시설을 소유하고 운영하는 비용을 최소화할 수 있다. 기업에서 클라우드를 도입하는 과정이 쉬운 것은 아니나 “1달러를 버는 것보다 1달러를 저축하는 것이 낫다.”는 옛말이 있다. 이처럼 4차 산업혁명 변화의 소용돌이 속에서 IoT를 활용한 효율성 높이는 솔루션을 찾는 것이 최우선이라고 할 수 있다. 그러므로, 각 기업에 맞는 적합한 접근을 통해 성공으로 이끌 4차 산업혁명 시대에 대응할 준비를 하는 것이 필요하다. 

yeong-han.bang@se.com

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