국내 제조 산업의 큰 축을 담당하는 반도체 산업, 화학 산업 그리고 최근의 2차전지 산업은 갈수록 강화되고 있는 환경 관련 기준으로 인해 수처리 플랜트와 대기 방지 시설과 같은 환경 플랜트에 대한 요구를 증대시킨다. 다행인 것은 국내의 환경 플랜트 산업은 FEED(From End Engineering Design)나 기본 설계(Basic Design)의 상당 부분을 해외 기술에 의존하는 여타 분야와 달리 산업의 다양성을 가진 국내의 여건으로 해외보다 앞선 엔지니어링 기술을 가지고 있다.

하지만 환경 플랜트 엔지니어링 업무는 공정 설계로 대표되는 전문 기술의 부족과 설계 업무 과정에서 발생하는 반복적이고 단순한 업무 그리고 초기 설계 실수에 의해 전체 사업성이 크게 훼손할 수 있다는 위험성과 문제가 상존한다. 또한 환경 플랜트 엔지니어링은 다른 플랜트 엔지니어링과 달리 반복적인 업무가 많다는 점에서 알 수 있듯 설계 업무가 한정된 공법과 기술을 중심으로 패턴화되어 있으며, 엔지니어링 산출물의 양과 종류가 많지 않고 사업주에 의한 제약 사항이 많지 않다는 특징을 가지고 있다.

이와 같은 환경 플랜트 엔지니어링 업무의 문제점과 특성을 고려했을 때 표준화를 기반으로 한 설계 자동화가 설득력을 얻는다. 구체적으로 설계 자동화에는 도면 및 설계 산출물 생성의 자동화와 이를 기반으로 한 견적 내역의 자동화를 포함하며, 다음의 세부 기능을 통해 구성된다.

첫째, 설계 요소의 표준화와 모듈화가 포함된다. 반복적인 설계 요소의 모듈화와 재활용 환경을 구축하여 설계 기준 정보에 따라 자동으로 재활용할 수 있다.
둘째, 장비·배관·부품 등의 선정 자동화 기능을 포함한다. 통상 이러한 자동화 기능은 엔지니어링 표준에 해당하는 이른바 룰셋(Ruleset)을 기반으로 한다. 특히 설계 요소의 모듈화와 부품 사양의 구분 관리는 관리 모듈의 숫자를 최소화하고, 유연한 재활용을 지원할 수 있다.
셋째, 선행 공정 데이터 기반의 후행 공정 자동화 기능을 포함하며, 통상적으로 공정 설계를 선행 데이터로 한 후행 공종인 전기 혹은 계장 설계의 자동화를 의미한다.
넷째, 기본 설계 데이터에서 추출할 수 없는 상세 정보를 견적 내역에 반영하기 위하여 제작도 및 배치도(GA, General Arrangement) 자동화 기능을 포함한다.

표준화 기반의 설계 자동화는 앞에서 살펴본 환경 플랜트 엔지니어링의 특징을 투영하여 문제점을 해결하는 데 중요한 목적이 있고, 최소화된 인원 투입으로 일관성 있게 설계 도면 및 문서의 품질을 유지할 수 있으며, 제안 단계의 발주처 요구에도 빠른 대응이 가능하다. 추가적으로 확보할 수 있는 장점은 중앙 집중화된 기업 노하우 혹은 지식 정보의 발전 관리이다.

모든 엔지니어링 분야가 그렇지만, 환경 플랜트 엔지니어링 분야의 신규 프로젝트 수행은 일반적으로 실적을 참조한 설계가 필요하다. 신규 프로젝트의 상당 부분이 과거 실적을 재활용하는 과정을 통해 구체화되고 있기 때문에 재사용이 편하게 실적은 표준화된 형태로 관리하고, 자동화 기반으로 활용하는 방식은 궁극적으로 회사 노하우 혹은 지식 정보를 체계적으로 관리 및 발전시키는 방법론으로의 활용성도 갖는다.
     

표준화 기반의 설계 자동화는 설계 정보의 데이터화가 필수적으로 요구된다. 사람의 이해나 판독을 목적으로 한 기존의 도면이나 문서와 달리 도면 혹은 문서의 자동 생성이 시스템적으로 자동화되기 위해서는 시스템이 이해할 수 있는 언어인 데이터와 사람이 이해할 수 있는 도면 및 문서가 결합된 기반 환경이 필수이다.

이러한 환경은 자동화된 도면 및 문서를 수정 및 편집할 수 있도록 기존의 CAD나 문서편집용 소프트웨어가 제공하는 작도 혹은 작성 기능을 동시에 제공해야 한다. 이러한 환경을 요약하여 정의하면 데이터 기반의 엔지니어링 플랫폼이라 할 수 있으며, 도면 및 문서와 자동화 기반으로 양방향 연계된 데이터 모델을 관리하는 형태를 갖고 다음과 같은 기능을 제공한다.

데이터 모델은 엑셀이나 다른 소프트웨어 같은 외부 정보에 의한 생성에 자유로운 형태를 가짐으로써 설계 기준 정보와 같은 외부 정보를 통한 데이터 생성을 지원해야 하며, 구조적으로는 설계의 구성 요소 단위에 따라 독립적으로 객체화된 데이터가 종속 관계, 연결 관계 등 상호 관계성이 관리될 수 있는 형태를 가져야 한다.

데이터 모델은 도면 및 문서와 실시간 연계되어야 한다. 데이터 모델의 변화는 도면 혹은 문서에 바로 반영될 수 있으며, 동일한 데이터가 여러 도면 혹은 문서에 반영되는 경우(특정 펌프가 P&ID, 전기 단선도, 기자재 내역서에 반영되는 경우) 데이터의 변화는 연계된 모든 도면 및 문서에 일괄적으로 반영된다.

데이터 모델은 데이터를 기반으로 하며, 사용자화(Customization)를 거쳐 도면 자동 생성 및 문서 자동 생성 기능을 제공해야 한다. 회사의 사업 방식에 따라 설계 기준 정보 관리는 각각 다를 수 있고, 수처리 분야와 대기 방지 분야의 자동화에 대한 기준과, 같은 수처리 분야라고 할지라도 폐수처리와 순수 처리 분야가 엔지니어링적인 측면에서 다른 특성을 가지고 있다. 이 때문에 자동화에는 사업 주체별 특성을 반영할 수 있는 사용자화가 필수적으로 요구된다.

데이터 모델은 플랫폼에서 생성 혹은 작성할 수 있는 도면 및 문서뿐 아니라 상세 설계 단계에서 요구되는 다양한 유형의 도면 및 문서와의 연계 기능을 제공할 수 있어야 한다. 예를 들어 3D 모델링이나 CAD 등의 사용하는 상세 제작도의 경우 이미 특정 소프트웨어가 독점적 지위를 갖는다. 이러한 경우 외부 소프트웨어와 연계를 통해, 또 다양한 유형의 도면 및 문서와의 연계 기능 제공을 통해 제안 및 설계 자동화에 요구되는 도면 및 문서의 자동화를 실현할 수 있다.

앞에서 살펴본 바와 같이 표준화 기반 설계 자동화는 환경 플랜트 엔지니어링이 현재 마주하고 있는 문제점을 해결하고, 갈수록 경쟁이 치열해지는 사업 환경에서 기업 노하우 혹은 지식 정보의 발전 관리를 지원할 수 있다. 한 가지 기대 효과는 최근에 주목받고 있는 AI(Artificial Intelligence)를 엔지니어링 업무에 현실화를 위한 기반을 구축할 수 있다는 것이다. AI 운영 기반은 디지털화된 데이터 환경이다. 특히 엔지니어링 데이터 모델과 같이 정형화된 데이터는 AI 기술 접목을 가속화할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 표준화 기반 설계 자동화는 현재의 문제점을 해결하기 위한 솔루션이기도 하지만, 미래 AI 세계를 여는 마중물 역할을 할 수 있다.

AKi@aucotec.com