IT Insight

빅데이터로 미리 이상징후를 파악하는 스마트 팩토리

2019.05.13 09:30

제조 기업들은 제품을 생산하는 설비의 고장을 예방하기 위해 점검, 정비, 개조, 개선 등 다양한 설비 관리 업무를 수행하고 있습니다. 설비가 정상적으로 작동하지 않을 경우 제품의 품질 수준이 악화하고 불량률이 증가할 뿐만 아니라 설비 가동률 저하에 따른 경영 실적 악화로 직결되기 때문입니다.


특히, 정유 및 석유화학산업과 같은 장치 산업에서는 설비 고장이 심각할 경우 안전사고와 환경사고로 이어질 수 있기 때문에, 설비 고장을 예방하기 위해 더욱 각별한 노력을 기울이고 있습니다.



그렇다면 스마트 팩토리에서는 설비의 고장을 사전에 예방하기 위해 어떠한 IT 기술을 활용하고 있는지 살펴보도록 하겠습니다.


 가상 공정 설계


안전하고 고장이 적은 공정 구축은 공정 설계부터 시작됩니다. 고온•고압으로 운전되는 특성, 산성•인화성 물질을 원재료를 사용하는 특성 등 해당 공정의 특이점을 고려하여 단위 설비 및 공정을 설계하게 됩니다.


스마트 팩토리에서는 이러한 설비 및 공정 설계를 3차원 도면 기술과 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용해 진행하고 있습니다. 실제 생산 작업이 이루어지는 설비와 공정 환경을 가상으로 구현함으로써, 공정 운전 조건에 다양한 변화를 주어 발생 가능한 상황을 가상으로 시뮬레이션해 설비와 공정의 안전성을 검증할 수 있습니다. 검증 과정에서 도출된 미흡한 부분은 보완해 보다 안전하고 튼튼한 설비와 공정을 설계하게 됩니다.



가상현실(VR, Virtual Reality) 기술을 활용할 수도 있습니다. 컴퓨터에서 실행되는 단순한 시뮬레이션이 아니라, 사람이 직접 VR 기기를 착용하고 디지털 트윈 기술로 구현된 가상공간의 공정에서 직접 설비를 운전하고 작업을 수행하면서, 설계된 공정의 작업성과 안전성을 보다 실제 상황에 가깝게 검증할 수 있게 되었습니다.


 설비 예지 보전


공장을 구축하고 나면 기업은, 공정 설비를 가장 효율적이고 안전하게 운전하기 위해 보전 활동을 수행하게 됩니다. 보전 활동은 전통적으로 예방 보전(PM, Preventive Maintenance)과 사후 보전(BM, Breakdown Maintenance)으로 구분됩니다.


예방 보전은 설비가 고장 나기 전 미리 점검과 정비 작업을 수행하는 활동이며, 사후 보전은 설비가 고장 나면, 필요한 정비 작업을 수행하는 활동입니다.


예방 보전은 시간 기반 예방 보전(TBM, Time Based Maintenance)과 상태 기반 예방 보전(CBM, Condition Based Maintenance)으로 구분될 수 있습니다. 시간 기반 예방 보전은 설비의 사용 시간을 기준으로 설비의 상태와 상관없이 설비를 정비하거나 교체하는 활동이며, 상태 기반 예방 보전은 주기적(일, 주, 월, 분기 등) 설비 상태 점검 또는, 실시간 설비 상태 모니터링을 통해 설비 고장이 예측될 때 신속하게 설비를 정비하거나 교체하는 활동입니다.


l 출처: GE Predix Homepage


스마트 팩토리에서는 IT 기술 및 고급 분석 기법을 활용해 설비 상태 변화를 조기에 감지하고 설비의 고장 발생을 사전에 예측해 필요한 조치를 선제적으로 취하는 설비 예지 보전 활동에 집중하고 있습니다.


최근, 설비의 다양한 상태 정보를 감지할 수 있는 센서 기술, 초고속 무선 통신 기술의 발달과 함께 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 등장으로 이전보다 다양한 설비의 상태 정보를 수집할 수 있게 되었고, 대용량의 실시간 데이터를 보다 저렴한 비용으로 쉽게 수집할 수 있게 되었습니다.


이렇게 수집된 설비 상태 데이터는 빅데이터 분석 기법과 결합하여 설비의 이상 여부를 사전에 감지하고 고장이 발생하기 전 필요한 정비 작업을 신속하게 수행하는 데 도움을 주고 있습니다.


l 출처: GE Predix Homepage


정유, 석유화학, 발전 산업 등에서 사용되는 대형 회전 설비 경우, 설비 제조사는 전 세계에 공급한 다수의 설비에서 실시간 상태 데이터를 수집해 설비의 설계 특성 정보와 함께 빅데이터 분석해 고장 발생 패턴 정보를 도출하고 있습니다.



이렇게 도출된 고장 발생 패턴 정보는 고객에게 제공되고 있으며, 설비를 사용하는 고객은 이 정보를 자신들이 설비 상태 실시간 데이터와 비교 분석해 설비 이상 발생 여부를 사전에 판단하고 있으며, 필요한 조치를 신속하게 취하고 있습니다.


설비 점검 및 정비 활동 간 증강현실(AR, Augmented Reality) 기술도 점차 확대 활용되고 있습니다. 증강현실 기술을 활용해 설비의 상태 정보를 현장에서 스마트폰 및 태블릿 PC 등과 같은 모바일 기기를 통해 실시간으로 확인할 수 있습니다.


이상 감지 시 작업자는 필요한 정비 매뉴얼을 모바일 기기를 통해 바로 제공받아 신속하고 정확한 표준 정비 작업을 보다 쉽게 실행할 수 있게 되었습니다.


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.


l LG CNS 팩토바 (출처: https://factova.lgcns.com/)


팩토바를 활용할 경우 기획 기간을 2~3개월 단축하고, LG CNS AI 빅데이터 플랫폼 DAP의 딥러닝을 통해 품질 검사 정확도를 99.7%까지 개선하는 등 생산 효율을 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 접목하여 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 제조 기업 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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