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BNF테크놀로지, 플랜트 운영 최적화 위한 데이터 인프라스트럭처 제공
플랜트 운영 최적화를 위한 소프트웨어 솔루션을 제공하는 BNF테크놀로지는 안정적인 플랜트 운영과 자원의 효율적 활용을 위해 데이터를 활용 가능한 정보로의 전환을 지원하고 있다.

스마트 플랜트 위한 예지보전에 최적화

[인더스트리뉴스 방제일 기자] 플랜트는 지속적으로 데이터를 생산한다. 그러나 수많은 데이터가 범람하고 있기에 진짜 필요한 정보를 분석하기에는 많은 시간이 소요된다. 따라서 분석 툴을 이용해 데이터의 잠재적인 필요를 이끌어 낼 때 데이터는 비로소 회사의 자산이 되며 스마트 플랜트 구축을 위한 정보로 활용될 수 있다.

이 점에 대해 BNF테크놀로지 정일재 차장은 “스마트 팩토리 구축에 있어 통합의 의미는 공장의 설비 자동제어 시스템이 PLC 등 여타 다른 설비의 제품들과 통합돼 하나의 데이터 통합 플랫폼이 필요하다”며, “BNF테크놀로지의 플랫폼은 공장에 산재해 있는 여러 브랜드들의 제품들을 데이터를 통합해 분석할 수 있다”고 밝혔다.

BNF테크놀로지 정일재 차장 [사진=인더스트리뉴스]

빅데이터 기반 ‘데이터 인프라스트럭처’

최근 제조 부문의 기업들은 품질 향상, 설비 예지보전, 에너지 절감, 안전 운전의 목표를 달성하기 위해 빅데이터 분석에 기반한 의사결정과 기업 경쟁력 강화에 초점을 맞추고 있다.

이 점에서 설비 데이터는 설비의 고장 징후나 사용 에너지를 보여주는 지표 중 하나다. 또한 설비 가동 데이터는 각 공정 과정에서 나오는 산출물의 품질과도 연계된다.

따라서 이런 제조 산업이 직면한 과제를 해결하기 위해 스마트 팩토리 도입이 시급하며 특히 데이터 분석 측면에서 실시간으로 설비 데이터를 모니터링하고 분석할 수 있는 시스템 도입이 적극적으로 검토되고 있다.

정 차장은 “제조업에서 산출되는 산출물에 대한 불량으로 인해 발생되는 비용을 감소시키기 위해 산출물을 측정하고 관리할 수 있는 인프라는 구축이 돼있는 경우는 흔하다”며, “그러나 샘플링 검사를 통한 사후 관리로 이루어지고 있어 실시간 측정과 분석이 필요하다”고 말했다.

이어 그는 “구체적으로 빅데이터 분석을 기반으로 하는 BNF테크놀로지의 HanPrism은 플랜트 운전데이터의 실시간 처리 및 히스토리 기능을 이용해 전사적 데이터 관리를 지원하는 소프트웨어 솔루션”이라 언급했다.

간단명료한 사용자 인터페이스를 자랑하는 HanPrism

스마트팩토리, 스마트플랜트, 디지털 플랜트를 위해서 데이터는 필수 요소로 다양한 출처와 여러 유형의 데이터 그리고 데이터의 소유자와 사용자를 조정하고 관리해 데이터를 비즈니스 전략을 위해 사용할 수 있다. 특히 축적된 데이터를 활용하고 맥락 속에서 해석할 때 의미가 있으며 우수한 성능의 데이터 인프라를 활용해, 기업의 데이터 활용성을 높일 수 있고 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있다. 나아가 뛰어난 데이터 인프라는 빠르고, 직관적이고, 사용하기 편리해야 한다.

이 점에서 BNF테크놀로지의 HanPrism은 대량의 실시간 데이터를 수집, 보관, 시각화해 정보를 제공하는 플랜트 정보 시스템으로 다양한 데이터 수집 장치로부터 대용량 데이터를 수집해 이를 가치 있는 정보로 전환하고 적시에 필요한 사용자에게 전달하는 데이터 인프라다.

HanPrism은 실시간과 과거 데이터를 모니터링해 더욱 빠르게 데이터를 분석할 수 있고 공장 전체에서 동일한 정보를 공유할 수 있다. [사진=BNF테크놀로지]

구체적으로 HanPrism은 실시간과 과거 데이터를 모니터링해 더욱 빠르게 데이터를 분석할 수 있고 공장 전체에서 동일한 정보를 공유할 수 있다. 향상된 모니터링 방식을 통해 분석 및 협업을 지원하고 공장 운영의 우수성을 실현하고 불필요한 비용을 줄일 수 있다.

아울러 HanPrism은 데이터의 수집, 보관, 시각화, 그리고 언제 어디서든 데이터 공유가 가능하다. 단방향 솔루션을 적용할 경우 외부 해킹이나 사이버 공격으로부터 안전하게 공장을 운영할 수 있다.

나아가 HanPrism과 더불어 BNF테크놀로지가 자랑하는 또다른 솔루션은 HanPHI다. HanPHI는 변화하는 플랜트의 상태와 태그 값을 나타내는 라인 그래프로 플랜트 전체, 하위 시스템, 그리고 개별 태그에 대해서 그래프를 제공한다.

트랜드의 Y축은 플랜트(공장)의 태그 값을 나타내고 X축은 시간을 나타낸다. 이는 플랜트(공장) 설비의 잠재 고장, 숨은 고장, 기능적 결함을 발견하는 데 매우 유용하다.

정일재 차장은 “HanPHI 사용자는 메인 디스플레이에서 플랜트 전체와 주요 시스템의 그룹 트렌드를 모니터링할 수 있으며 그룹 트렌드에서 이상이 감지되면 같은 그룹에 포함돼 있는 서로 연관된 하위 태그들의 트렌드를 분석해 문제 신호와 시점, 과거 이력, 조기경보 기록 등을 파악할 수 있다”고 말했다.

이어 그는 “예를 들어 플랜트 전체 상태를 건강지수와 트렌드가 하락했다면 Success Tree에서 그룹 지수를 떨어뜨리는 문제 신호를 확인할 수 있다”며, “해당 신호와 상관관계가 있는 신호들의 트렌드를 같이 분석한다. 동시에 하락하는 신호가 있거나 혹은 해당 신호만 지속적이고 반복적인 트랜드의 변화를 보인다면, 문제를 구체화하고 원인을 파악하기 용이하다”고 말했다.

끝으로 정 차장은 “현재 수요기업의 니즈는 예지보전에 맞춰져 있는 경우가 많지만 실제 중소 공장의 상태는 센서의 노후화 및 센서 미설치로 데이터 수집조차 되지 않는 경우가 다반사”라며, “이 점에서 설비 데이터 수집 및 분석에 최적화된 BNF테크놀로지의 솔루션은 하나의 플랫폼으로 데이터와 관련된 모든 복잡한 문제를 해결할 수 있다”고 언급했다.

나아가 그는 “꼭 필요한 솔루션을 전문가의 도움을 받아서 스마트 팩토리 구축을 하는 것을 추천드리며 단순히 대기업의 제품이라고 무작정 사용하는 것이 아닌 공장의 현 상태를 반영해 문제와 요구사항을 해결할 수 있는 솔루션 선택을 통해 제대로 된 스마트 팩토리 구축이 이뤄졌으면 좋겠다”고 강조했다.

[방제일 기자 (news@industrynew.co.kr)]

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