IT Insight

정유, 석유화학 공장의 스마트 플랜트로 변신

2019.03.18 15:43

넓은 공장 부지에 복잡하게 얽힌 배관 사이로 대규모의 회색 공정 설비들이 있습니다. 공정 설비에서는 요란한 펌프 소음이 들리고, 가끔 설비나 공장 내 도로변의 배관에서 하얀 증기가 뿜어져 나옵니다.


큰 규모의 공장임에도 공장에는 직원은 거의 보이지 않고, 공장 내 도로에 탱크로리 트럭만 다닙니다. 흔히 플랜트(Plant)라고 불리는 정유 공장이나 석유화학 공장의 전형적인 모습입니다. 다른 산업에 비해 플랜트 산업은 초기 공장 구축 공사를 할 때 공정 설비와 함께 공정 상태를 계측하는 센서와 공정 자동화 시스템을 함께 도입합니다.


따라서, 배관이나 탱크 내부에 있는 원자재나 제품은 눈에 보이지 않고 센서를 통해 얻은 상태 값을 기초로 공정 상태를 감시하고, 제어 시스템을 통해 원격으로 운전합니다. 공장에는 몇 명의 인원이 제어실 내부에서 근무하지만, 통상 교대 근무를 통해 365일 밤낮없이 24시간 연속 운전을 통해 제품을 생산합니다.



최근에는 정유나 석유화학 업계에서 생산 효율성이나 공정 안정성을 높이기 위해 정보 통신 기술을 접목한 스마트 플랜트(Smart Plant)로 변신을 서두르고 있습니다. 스마트 플랜트는 공정 자동화 수준을 넘어서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등 최신 디지털 신기술들을 활용하여 공정 설비의 생산능력을 높이거나, 제품의 품질 수준을 향상, 공정 운영의 안정성이나 신뢰도를 향상하는 미래형 플랜트를 말합니다.


l How Slumping Oil Prices Drove Big Oil Into The Hands of Big Data (출처: blog.newtonx.com)


 디지털 신기술을 통한 공정 관리 혁신


정유나 석유화학 공장은 원재료 투입부터 제품 생산까지 다양한 공정 설비가 서로 유기적으로 연계되어 있어서 특정 공정에서의 변화가 후속 공정에 영향을 미치고 결국 제품의 품질까지 영향을 미치게 됩니다. 각 공정에서의 공정 상태 값들을 수집하여 상호 연관 관계를 파악하여 하나의 모델을 통해서 공정 상태 값들의 변화를 예측할 수 있다면 최적 공정 운전 조건을 쉽게 찾아갈 수 있을 것입니다.


다른 산업보다 정유나 석유화학 산업에서는 각 공정 설비별로 대규모의 운전 데이터들이 이미 수집되어 있어서 이를 효과적으로 활용해 제품의 물성 예측이나, 에너지 절감 기회 모색, 품질 불량 예측 등을 해오고 있습니다.


다만 예전에는 담당 엔지니어가 혼자 힘으로 수많은 데이터를 수집하고, 정제해 의미 있는 분석 결과를 얻는 데 많은 어려움을 겪었다면, 최근에는 막대한 정보를 한 번에 수집, 처리할 수 있는 컴퓨팅 자원과 알고리즘을 활용, 실시간에 가까운 속도로 공정 운전을 최적화할 수 있습니다.


오랜 시간 동안 가동한 공정 조건과 제품 품질을 빅데이터로 분석해 공정 조건에서 평소와 다른 데이터의 변동으로부터 품질 불량을 예측하고, 이를 선제적으로 공정에서 대응하여 불량을 최소화할 수 있는 것입니다.


l 디지털 트윈 (출처: GE Digital Twin)


최근에는 한발 더 나아가 빅데이터와 사물인터넷의 기술 위에서 디지털 트윈(Digital Twin)이라는 개념이 논의되고 있습니다.


예를 들어 고온, 고압의 공정 상태를 어떻게 관리할 것인가 하는 문제는 물리적인 현실 공간에서는 매우 위험해 다양한 시도가 불가능했지만, 디지털 가상 공간에서는 다양한 조건에 대한 반복적인 가상 실험을 통해 공정 관리 방안을 모색할 수 있는 것입니다.


 원부 재료 최적 수급 의사결정


공장에 투입되는 원료 가격을 예측해 원자재 구매 비용을 획기적으로 절감하는 데에도 빅데이터가 활용됩니다. 시장의 원유 가격과 석유화학 제품 가격 추이, 각종 환율 데이터 등 수백 가지 변수를 고려하여 원자재 가격을 예측해 가장 유리한 시점에 구매하는 것입니다. 워낙 거래 규모가 크다 보니 정확한 가격을 예측해 낮은 가격으로 구매하면 수백억 원 규모의 비용을 아낄 수 있습니다.


또 다른 사례로는 기존 몇몇 구매처로부터 원재료를 수급하던 방식에서 벗어나 다양한 구매처로부터 복수의 원재료를 수급해 배합하는 방식으로 전환한 사례입니다. 원재료의 도입, 배합, 반제품, 완제품 생산 등 다양한 공정 상황에 대한 대규모 데이터를 수집해 이를 빅데이터로 분석 후 최적 운영 조건을 도출한 것입니다.


l (출처 : OilPrice.com)


이를 위해 수급처 별 원재료의 성상 및 조성 특성 차이를 고려하여 최적의 배합 조건을 얻기 위해 시료 분석, 가격 분석, 그리고 공정 영향 분석까지 수행한 것입니다. 이를 통해 원재료 도입 비용도 절감하고 시장에서 유연한 원재료 수급 구조로 개선한 효과도 있었습니다.


 지능형 설비 예지 보전


정유나 석유화학 공장은 다른 어떤 공장에 비해 설비 가용성 관리와 안정적인 설비 운영이 중요합니다. 대부분의 공정 설비들이 연결되어 하나의 시스템으로 운영되고 있기 때문에 한 개 장치의 고장이나 오작동이 전체 공장의 가동을 멈추게 하거나, 폭발이나 화재 등 대형 사고로 이어지는 일이 발생하기 때문입니다.


따라서, 많은 공장에서는 예전부터 현장 작업자가 핵심 장치나 설비 상태를 점검하고 이상 발생 시 조치하는 업무를 해왔는데, 최근에는 빅데이터와 사물인터넷을 활용하여 다양한 설비 상태 데이터를 수집하고 이를 분석, 미세한 설비 이상 징후를 감지하거나 예측해 설비 신뢰도를 획기적으로 높이고 있습니다.


l 디지털 스마트 시그널 (출처: GE Digital Smart Signal)


주로 회전 기기 중심으로 설비 이상 상태를 감시해오던 것이 최근에는 유량, 온도, 압력 등 공정 상태 값의 변화를 인공지능으로 학습시켜 설비 운전 건전성을 예측하기도 합니다.


 원격 공장 안전 관리


정유나 석유화학 공장의 각 현장에서는 다양한 고위험 작업이 진행됩니다. 화재, 폭발 등 안전사고 예방을 위해서 작업 전에 유관부서와 사전 협의가 완료되었는지, 안전 조치들은 제대로 수행되었는지 등 철저한 안전 관리 활동을 지속해서 수행하고 있습니다.


l EBN, 화학업계, 올해 '스마트 팩토리' 바람 본격화 예고 (출처: GE Digital Smart Signal)


최근에는 보안성과 안정성을 갖춘 최신 무선 통신 인프라 위에 사물인터넷 기술을 적용해 화학 공장 내 안전 관리도 크게 강화한 사례도 있습니다.


기존에도 공장 내 중요 시설은 CCTV를 통해 모니터링했지만 세세한 작업까지 확인하기 어려웠는데, 사물인터넷을 활용한 산업용 카메라 도입으로 현장의 실시간 영상을 방재실로 자동 송출합니다. 만일 현장에서 문제가 발생하면 신속한 종합 대처가 가능하고, 촬영된 영상은 데이터로 축적돼 원인 분석과 사후조치에 활용됩니다.


 스마트 플랜트 변화의 전제 조건


정유나 석유화학 기업들은 전통적인 정보 기술을 활용해 공장 데이터 수집, 처리해서 운영해왔습니다. 최근 치열해진 사업 환경 속에서 사업 경쟁력을 갖추기 위해 디지털 기술의 활용이 더욱 민첩하고 통합된 업무 환경으로의 변화를 추구하고 있습니다.


앞서 언급한 공정 운영 최적화, 원부재료 최적 수급 의사결정, 설비 예지 보전, 원격 안전 관리 등 다양한 사례에서 알 수 있었듯이 디지털 기술의 접목을 통해 기존 운영 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 기회들이 있습니다. 하지만, 이러한 기회를 현실에서 구현하기 위해서는 데이터 수집 및 관리 인프라 구축, 디지털 신기술과 업무 방식과의 접목 등이 수반되어야 합니다.


l LG CNS FACTOVA (출처: FACTOVA 홈페이지)


LG CNS도 제조업 혁신에 앞장서 스마트 팩토리 플랫폼 팩토바(Factova)를 제공하고 있습니다. 공장의 효율성과 불량률을 최소화하기 위해 기존의 공장 자동화 수준을 넘어 데이터 기반의 실시간 자율 운영 공장을 구현합니다. 팩토바를 활용할 경우 기획 기간을 2~3개월 단축하고, LG CNS AI 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사 정확도를 99.7%까지 개선하는 등 생산효율을 극대화할 수 있습니다.

 

그리고, 팩토바는 데이터 수집 및 제어, 정보화, 지능화 등 총 3개 계층으로 구성되어 있는데요. 데이터 수집 및 제어 계층에서는 각종 설비와 센서를 통해 빠르게 데이터를 수집하고, 정보화 계층에서는 계획부터 관리까지 제조의 전 라이프 사이클을 정보화해 관리합니다. 지능화 계층에서는 AI, 빅데이터 기술과 접목해 정보 전달뿐만 아니라 판단까지 제공합니다.

 

또한, 완성품(LG전자), 부품(LG디스플레이, LG이노텍), 소재(LG화학) 등 LG그룹 계열사 공장에서의 다양한 성공 레퍼런스를 보유하고 있는 것도 큰 장점입니다. 제조 역량을 집대성하여 실질적인 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 스마트 팩토리를 구축할 수 있기 때문입니다.


LG CNS는 지난 30여 년간 다양한 제조 현장에서 정보기술을 기반으로 한 제조기업 경쟁력 향상에 기여해 왔습니다. 축적된 현장 경험과 디지털 신기술 응용으로 보다 혁신적인 생산성 증대 기회를 제공할 것입니다.


글 l LG CNS 스마트팩토리그룹

 


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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