계장기술(PROCON)

특별기고 성공할 수밖에 없는 인공지능 예측 분석 솔루션〈제2부 : 프로세스 산업을 위한 예측 분석 솔루션〉

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 47회 작성일 20-08-14 10:44

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1. SAM GUARD의 주요 기능

SAM GUARD는 측정 데이터를 기준 모델과 비교하여 이상값을 탐지하고, 기계의 동작 표준에 기반하여 근본 원인을 분석하고, 벗어난 정도를 축적하여 과거 패턴과 급격하게 다르게 동작하는 경우 전문가에게 경고를 1일 3~4개 발생하고, 사용자는 트렌드 분석으로 문제 유무를 최종적으로 판단하고 조치하는 솔루션이다.

SAM GUARD의 기능을 요약하면 다음과 같이 세 가지로 정리할 수 있다.

1) 기준 모델 생성 기술
과거 1년간의 축적된 모든 센싱 데이터를 기반으로 비지도 학습에 의한 머신러닝으로 Baseline Model을 제품별, 계절별 등의 범주로 생성한다.

2) 머신러닝의 단점을 보완한 Human Enhanced Maching Learning
SAM GUARD Studio를 통해서 사용 중인 P&ID를 기반으로 설비 간 상호 연관성 및 표준 동작 모델을 정의하여 모델 기반으로 물리적 연관성을 학습시킨다. 
3) 이상 분석 및 판단 기술
실적치가 상하한 값을 초과하였다고 알람을 발생하는 것이 아니라, 초과한 양과 정상 범위 내에서 패턴이 지속적으로 변화된 양을 점수화하여 축적하면서 초과 점수의 기울기가 급격하게 변화하면 문제가 있다고 알람을 발생시킨다.

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2. 가상 센서

제조업체들은 가용성, 품질, 성능의 세 가지 지표로 표현되는 높은 수준의 OEE(Overall Equipment Effective ness)를 달성하기 위해서 노력한다. SAM GUARD의 가상 센서 기능은 실시간으로 품질 측정에 따른 문제를 줄이고, 긍극적으로 플랜트의 전체 OEE를 개선하는데 도움을 주는 고유한 기능이다.

1) 가상 센서란 무엇인가?
가상 센서를 통해 SAM GUARD 시스템은 실제로는 존재하지 않지만, 다른 실제 센서의 데이터를 기반으로 감시 및 예측할 수 있다. 이것은 히스토리 데이터에 가상 태그를 추가함으로써 동작이 되며, 실제 센서로부터 오는 데이터에 적용된 미리 정의된 공식에 기반하여 센서의 값이 수집된다. SAM GUARD의 머신러닝 알고리즘은 기존의 데이터와 이러한 새로운 데이터 사이의 상관관계를 학습하고, 자동으로 모델을 구축한다.

2) 가상 센서를 운영하는 이유
가상 센서의 도움 없이는 실시간으로 품질 정보를 관리하고 수집하는 것이 거의 불가능하거나, 감당하기 어려울 정도의 비용이 든다. 가상 센서 이전에는 제조 공정 전반에 걸쳐 재료의 품질을 추적하는 것은 정확하게 추적할 수 있는 단일 센서가 없었기 때문에 간단한 작업이 아니었다. 더욱이 실험실에서의 품질 검사는 제조 과정에서 이루어지는 것이 아니고 제품 생산 이후에 완료되는 경우가 많기 때문에, 만약에 어떤 배치의 품질이 나쁨으로 판명되는 경우 시간, 재료 및 비용의 손실을 초래하게 된다.
가상 센서는 플랜트 관리자에게 품질이 저하를 인식할 수 있는 능력을 실시간으로 제공한다. 따라서 관리자들은 상황에 따른 공정 변경을 하거나, 심각한 경우에는 라인을 정지시키거나 하는 등의 능동적은 대응이 가능하여 불필요한 손실을 막을 수 있다.

3) 골든 배치 생성
히스토리안에 의해서 추적된 데이터를 활용하면, 이전 생산 공정을 기반으로 하는 이상적인 품질 파라미터를 관리할 수 있다. 고품질의 배치가 있었다면, 그 배치의 히스토리 데이터로부터 특정 파라미터들을 확인할 수 있을 것이다. 이 파라미터들을 “골든 배치”라고 부른다.
그 기준들이 온도, 진동, 유량 또는 재료의 정밀 측정 등 무엇이든지 될 수 있으며, 시스템은 완벽한 완제품을 만들 수 있는 이상적인 파라미터들 생성하기 위해 이 정보들을 사용할 수 있다. 일단 이 파라미터들이 설정되면, 가상 센서는 공정에 따라 품질을 간단히 추적하여, 각 요소가 데이터 히스토리로부터 사전에 선택된 조건과 일치하는지 확인한다.
재료가 생산 프로세스에서 어디에 위치하든지, SAM GUARD는 가상 센서의 값을 사용하여 프로세스가 골든 배치에서 벗어고 있는지, 다시 말해서 만약 잠재적인 품질 문제가 있는지를 경고한다. 이것은 최상의 시나리오에 해당하는 값과 비교하여 무엇이 잘못되어 가는지를 인지하고, 재료와 시간의 낭비를 예방할 수 있다.
가상 센서로 플랜트 관리자는 품질이 저하되고 있으면, 어디에서 왜 그것이 발생되는지 그리고 어떻게 골든 배치 품질을 충족할 수 있는 파라미터를 변경해야 하는지를 통보 받게 된다. 그럼으로써 생산관리자는 골든 배치를 충족하지 못할 때 왜그런지 원인을 파악할 수 있다.

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3. 온라인 모니터링

SAM GUARD의 설비 현황 화면은 한 눈에 전체 설비의 이상 유무를 파악할 수 있다. 이 화면에서 문제가 있는 설비를 클릭하면 해당 데이터가 표시된다. 트렌드 화면에서는 녹색 점선이 문제가 시작된 시기를 나타내는데, 이 기능이 없을 때는 아무리 데이터 전문가라고 해도 그냥 정상 데이터로 볼 수 있는 것들이다.

결국 문제가 생긴 후에야 그것이 문제인지를 알 수 있었지만, SAM GUARD에서는 문제가 생기기 전에 녹색 점선 전 후의 데이터를 중심으로 정상인 상태와 비정상인 상태를 비교할 수 있다. 이 기능은 SAM GUARD의 맛보기 기능이지만, 이 기능 하나만으로도 사용자는 트렌드를 보는 능력은 전혀 달라질 것이다.

더욱이 SAM GUARD는 문제를 명확하게 이해할 수 있도록 데이터와 모델의 조합에 따라 고려해야 할 다른 태그들을 자동으로 추천해준다. 데이터 분석을 위해서 사용자가 태그를 이리저리 찾으러 다닐 필요가 없는 것이다.

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4. 할일 관리

또 SAM GUARD에서 새로 생성된 이슈는 “To Do Issues” 항목에 기록되어 사용자의 분석 활동을 저장 관리를 할 수 있다. 이러한 관리 기능으로 사용자는 매일 경고 분석 작업을 해야 하는데, 시스템 적용 초기에는 많아야 5개 정도, 최적화 후에는 2~3개 미만이 되기 때문에 많은 시간을 투자할 필요는 없다. 만약, 다른 작업으로 조사 연기를 하면 “In Progress” 탭으로 이동되어 관리된다. 

이 작업 정보는 유지보수 활동에 아주 중요한 역할을 하는데, 때로는 중대한 고장을 사전에 예방하기 위해서 계획되지 않은 정비 활동을 위한 의사결정을 위한 판단용 근거로 사용되기도 하며, 또는 계획정비 때에 형식적인 정비가 아니라 꼭 점검해야 할 포인트로서도 활용이 될 수 있다. 이러한 정비 활동은 기존의 활동에 변화를 주어 기업의 큰 이득으로 작용할 것이다. 원인이 분석되고, 조치된 다음에는 원인에 대한 유형, 건명 및 개요를 등록하여 이슈는 종료할 수 있다.

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5. 리포팅

SAM GUARD는 다음과 같이 네 가지의 리포트 기능을 제공한다.
•Alert Monitor Overview
  지정된 기간 동안의 경고 유형, 처리 결과 등을 차트 형태로 표시한다.

•Morning Meeting Report
  SAM GUARD의 분석 활동은 업무가 시작되는 아침을 권장한다. 어제까지의 데이터로 보고된 이슈를 통해서 원인을 조사하는 것으로 하루를 시작하는 것이다. 그리고 조사 과정에서 다른 부서의 협조를 받거나, 또는 다른 전문가의 도움을 받거나, 또는 필요한 기록 사항을 날마다 저장하여 사람의 노하우를 데이터베이스화 한다.
•Current Alert Monitor Status
  현재의 경고 상태에 대한 현황 및 통계 자료를 보여준다.

•Issue Lifecycle
  보고된 이슈가 언제 발생되고, 언제 해결이 되었고, 다시 그것이 재발되는지 등의 상태를 보여준다.

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6. SAM GUARD Case Study

여기서는 두 가지 고장 예방 사례를 살펴보고, SAM GUARD의 실제 활용을 살펴보겠다.

1) 화학 공장 – 오븐 내의 센서 결함 조치
우측 상단의 그림은 SAM GUARD 분석 화면을 보여주는데, 사용자는 SAM GUARD의 오븐 제품 온도에 대한 경고를 보고, 엔지니어가 신속하게 대처함으로써, 생산 설비의 막힘 현상을 미연에 방지하고, 고장난 센서를 빠른 시간에 고칠 수가 있었다. 그림에서 원으로 표시된 첫 번째 영역의 하강 부분은 오븐 운영이 정지되면서 떨어진 것이기 때문에 알람이 발생하지 않는다. 하지만 원으로 표시된 두 번째 영역은 공기 온도는 정상을 유지하는데, 제품 온도가 떨어지면서 경고가 발생되었다.

2) 시멘트 공장 – Dynamic Raw Mill #4 톱니 파손
한 시멘트 공장에서 SAM GUARD는 Raw Mill의 온도를 일정하게 유지하도록 하여 주는 10개의 팬 중에서 하나의 팬에 대해서 지속적인 경고를 생성하였다. 플랜트 엔지니어는 면밀한 조사를 통해서 부러진 톱니가 있는 것을 확인하고 수리하여 잠재적인 심각한 고장을 방지하였다.

위 사례들은 기존의 제어시스템에서는 경보되지 않았으며, SAM GUARD가 아니었다면 사전 조치를 취할 수 없었던 것들이다. 이외에도 많은 사례가 있는데, 자세한 것은 국내 판매사인 Smart M&F Group에 의뢰하면 자료를 받을 수 있다.

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7. 요 약

지금까지 살펴본 SAM GUARD의 예지보전 기능은 다음과 같이 정리할 수 있다.

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SAM GUARD는 다른 어떤 제품과도 차별되는 프로세스 플랜트에 꼭 필요한 예지보전 솔루션이다.
기계가 이상이 있어 아프다고 말하는 것을 알아들을 수 있는 솔루션이며, 기업의 인력을 가장 효율적으로
사용할 수 있는 솔루션이다.

SAM GUARD로 이슈들을 하나씩 해결해 나갈 때 플랜트는 점점 더 건강하게 되고, 그것은 기업의 이익으로
돌아올 것이다. SAM GUARD와 함께라면, 진정한 디지털 혁명을 이루어갈 수 있음을 확신한다.


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