제조업의 미래
: 실시간 데이터 및 AI 기술 활용

예기치 못한 설비 고장이나 품질 저하, 운영 비효율 등은 제조업에 있어 주요 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 이는 생산 중단과 비용 증가로 이어지며, 글로벌 경쟁 속에서 제조업의 지속가능성을 위협하는 주요인으로 작용한다.

특히 공정 전반에 걸쳐 수집되는 데이터가 SCADA·HMI와 같은 다양한 자동화 시스템으로 분산되어 있어 데이터를 통합·분석하지 않는다면 데이터를 인사이트로 발전시키는 데 어려움이 존재한다. 이러한 문제는 빅데이터를 체계적으로 활용하지 못하게 만들고, 품질 관리와 비용 절감 목표 달성에 악영향을 준다.

최근 트렌드에 따라 소비자 니즈가 다변화되며 제조 환경이 복잡해지고, 제조 기업(소비자의 지속 가능 생산)에 대한 기대가 높아지고 있다. 제조 산업계에서는 위와 같은 구조적 문제를 해결하고자 실시간 데이터와 AI 기술을 기반으로 한 새로운 제조업 운영 전략, AI 자율 제조에 대한 관심이 증가하고 있다.

AI 자율 제조는 선도 기업을 중심으로 적용 단계에 들어섰으며, 실시간 데이터 기반 설비 운영을 통해 생산성과 품질 경쟁력을 확보하고 있다. 여전히 많은 제조 기업이 기존의 노동집약적이고, 경험 의존적인 플랜트 운영 방식에 머무르고 있어 실시간 데이터와 AI 기술을 실제 설비 운영 현장에 도입하고자 한다.

제조업 혁신
: 실시간 데이터와 AI 자율 제조의 결합

제조업 경쟁력 유지의 핵심은 실시간 데이터 활용이다. 자동화 시스템(SCADA, HMI 등)을 도입하여 데이터를 수집하고 있는 기업 중에도 데이터 분석과 활용을 위한 구체적인 전략을 갖추지 못한 경우가 많다.

수집된 데이터는 단순히 저장·시각화를 넘어, 예측·판단할 수 있는 인사이트 발굴에 사용되어야 한다. 데이터는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 재료로 활용된다.

AI는 제조업에 적용될 때 단순한 설비 상태 감시를 넘어 다음과 같은 고차원의 제조 역량을 확보할 수 있다.
•운영 효율 극대화(병목 개선)
•이상 징후의 조기 탐지와 대응
•고장 가능성 예측 및 다운타임 최소화
•최적의 정비 타이밍 판단

BNF테크놀로지는 실시간 데이터 수집, AI 기반 데이터 분석 및 의사결정 지원까지 제조업 전 과정을 지원할 수 있는 통합 솔루션을 보유하고 있다.

HanPrism은 BNF테크놀로지의 실시간 빅데이터 통합 플랫폼이다. HanPrism은 SCADA·PLC·센서 등 이기종 시스템으로부터 수집된 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합해 시각화하고, 실시간 설비 모니터링을 가능하게 한다. HanPHI는 머신러닝 기반의 예지보전 솔루션이다.
AI 머신러닝 알고리즘 기술로 정상 운전 패턴을 학습해 이상 징후 발생 시 잠재 고장을 사전에 예측하고 경고한다. 이를 통해 설비 고장을 예측하고, 정비 시점과 유지보수 계획을 최적화할 수 있다. AIFDS는 AI 기반의 고장 진단 시스템으로, AI로 학습된 고장 예측 모델과 실시간 데이터를 비교 분석하여 설비의 고장 가능성을 진단한다.
이처럼 BNF테크놀로지의 기술은 데이터의 흐름을 수집-통합-저장-관리-AI 기반 분석으로 연결하여 제조 현장의 문제를 해결할 수 있는 AI 자율 제조 체계를 구현하고 있다.
이는 단기적인 효율 향상을 넘어 장기적으로 에너지 자원 및 비용 낭비를 줄이고, 예기치 못한 위험 상황을 최소화하며, 제조업의 지속가능성을 가능하게 한다.

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HanPrism : 데이터 통합과
분석을 위한 플랜트 빅데이터 플랫폼

HanPrism은 플랜트 전반에 분산된 데이터를 통합하는 빅데이터 플랫폼이다. 운영자는 통합된 데이터를 활용하여 에너지 절감, 운영비용 절감, 생산 효율 향상을 계획할 수 있다. 이로써 자율적이고 지속 가능한 운영 전략 수립과 기업 경쟁력을 강화할 수 있다.

① HanPrism Spotlight : 직관적 모니터링 및 정확한 트렌드 분석
운영자는 실시간 데이터 수집 기능을 통해 플랜트 내 설비 상태, 공정 흐름을 직관적으로 모니터링할 수 있다. 과거 특정 시점의 공정 데이터를 정확하고 빠르게 재현해 비교 분석하며, 플랜트의 이상 신호나 반복적인 설비 문제의 원인을 파악하는데 효과적이다. 특히 과거 데이터의 패턴 분석을 위해 트렌드 차트를 효과적으로 활용할 수 있다. 다중타임 마커 및 상한·하한선(임계치)을 트렌드에 추가해 직관적으로 데이터를 분석하고, 메모를 추가함으로써 데이터상 이벤트 또는 유지 정비 이력을 기록할 수 있다.

② Alarm Management : 통합 알람 분석
플랜트 전반의 분산된 알람을 통합 수집하고, 설비 계통별로 체계적인 분석을 가능케 한다. 시각화된 위험도는 알람 발생 빈도·유형·우선순위로 필터링해 볼 수 있어, 운영자는 어떤 공정/설비가 반복적으로 문제를 일으키는지 직관적으로 파악할 수 있다. 확인된 알람 신호는 ACK 마크를 표시하여 작업자 간 알람 확인 및 조치 상태를 공유하고, 원활한 의사결정을 돕는다.

③ HanPrism Insight : 사용자 경험 기반의 Dashboard 및 Report
Dashboard 및 Report는 복잡한 플랜트 구조나 데이터를 공정/설비/조직 단위로, 직관적으로 시각화할 수 있다. 운영자는 그래프와 차트로 공정 상태를 실시간으로 표시할 수 있다. HanPrism Insight로 정기 보고서를 자동 생성해 수작업을 줄이고, 인적 오류를 최소화해 업무 효율을 상승시킬 수 있다. 또 웹 기반 인터페이스로 언제 어디서나 빠르게 데이터를 확인할 수 있다. Dashboard를 통해 업무 목적에 따른 KPI를 구성할 수 있어 운영 목표 관리와 데이터 기반 의사결정을 지원한다.

HanPrism 도입 사례

S사는 국내 및 해외에 다수의 공장을 보유하고 있고, 첨단 전자 부품에서 기계 부품까지 생산하는 글로벌 종합 부품 제조 회사이다. S사는 제조 공정에 필요한 다양한 설비를 감시/운영/모니터링하고, 에너지를 절감하고자 운전 정보 시스템인 HanPrism을 도입했으며, Utility 설비(보일러, 공조기, 냉동기 등)에 우선 적용했다.
HanPrism은 이기종 시스템의 데이터를 OPC 통신을 통해 서버에 저장하고, 저장한 데이터를 다양하게 시각화한다. Trend, Mimic, Report, Dashboard 기능을 통하여 사용자에게 필요한 정보를 제공한다. 또한 설비나 운전실에 가지 않고도 사무실에서 데이터를 모니터링/가공할 수 있어 설비 운영/관리에 최적화되어 있다.

EMS(Energy Management System)라는 HanPrism add-on 시스템을 통해 전체 사업장에 대한 건물, 공정에 사용되는 다양한 에너지원(전력, 용수, LNG 등)의 사용량 목표와 실적을 관리하여 효율적인 에너지 사용 및 절감을 수행하고 있다.

이렇게 HanPrism은 다양한 설비의 데이터를 통합/운영하고, 나아가 사업소 차원의 에너지 관리를 지원하여 비용 절감을 동시에 이룬다. 이를 통해서 스마트 팩토리 구축의 중요한 시스템으로 자리 잡았다.

seojh@bnftech.com