[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 우리나라에서는 스마트팩토리 보급률 선도국이라는 위상에 어울리지 않게 예지보전 솔루션이 후순위로 밀려나 있는 모양새이다. 이런 상황에서 슈나이더일렉트릭이 대규모 프로젝트 없이도 저렴하게 도입 가능한 예지보전 솔루션을 제시하며 완성도 높은 스마트팩토리화에 힘을 보태고 있다.

슈나이더일렉트릭은 전 산업분야의 회전기기에 적용 가능한 TMC Digital Solution을 기존 주 고객사인 석유·화학 분야 및 발전사에 우선적으로 도입시키고자 총력을 기울이고 있다. [사진=dreamstime]

글로벌 시장 선두에 위치한 솔루션 선봬

최근 기업은 비용을 통제하고 이미 투자한 가치를 극대화하는데 노력과 자원을 집중하고 있다. 신뢰성, 성능 및 안전성 향상은 산업 플랜트 및 기타 자산 집약적인 기업들의 최우선 과제 중 하나로 대두되고 있다. 

조기 경고 및 고급 작업절차(Work Flow)가 원만히 이뤄진다면 간간히 발생하는 문제의 원인을 빠르게 파악하고 제때에 해결할 수 있다. 즉, 예측관리(Predictive Maintenance)를 통해 고객사의 플랜트에 예기치 않은 다운 타임을 줄이고 자산 신뢰성과 성능을 개선하며 유지보수 비용을 감축할 수 있는 것이다. 

하지만 국내에서는 이런 기능을 갖춘 솔루션은 여유 있는 일각의 기업만 선호하는 특수한 솔루션이라는 인식이 강해 주력으로 자리매김하기 쉽지 않은 상황이다. 이 가운데 업계의 통찰력과 현실을 균형 있게 조화를 이뤄내기 위해 슈나이더일렉트릭이 전면에 나섰다. 

슈나이더일렉트릭 하영복 인더스트리 사업부 수석은 “예측분석(Predictive Analytics)은 디지털 트랜스포메이션 여정의 일부이다. 특히 예측관리 솔루션 시장은 전 세계적으로 이미 상당히 성숙한 시장이다”며, “슈나이더일렉트릭은 이 분야에서 전 세계적으로 주도적인 역할을 하고 있다”고 호언했다. 슈나이더일렉트릭은 이 새로운 트렌드와 기술로 빠르게 변화하는 세상으로 가는 징검다리를 놓는 역할을 맡겠다는 방침이다. 

슈나이더일렉트릭의 예측분석은 개발 기간 동안 과거의 기록 데이터 또는 실제 데이터들을 분석하는 머신러닝 기술을 통해 이뤄진다. [사진=dreamstime]

국내 예지보전 보급에 앞장 설 것

슈나이더일렉트릭의 40년이 넘는 터보 머신 컨트롤(TMC; Turbo Machinery Control)에 대한 경험과 산업용 소프트웨어 파트너사의 예측분석을 결합한 터보 머신 컨트롤 디지털 솔루션(TMC Digital Solution)으로 완성도 높은 예지보전이 가능하다고 피력한다.

프로그래밍이나 장비 지식이 없어도 사용하는데 크게 지장이 없는 슈나이더일렉트릭의 TMC Digital Solution을 활용하면 직관적인 모델 구축 프로세스의 경우, 구성에 몇 분이 채 걸리지 않을 정도로 빠르다는 것을 체감하게 된다. 이에 인위적인 Logic 구성이 필요한 기존의 빅데이터 방식에 비해 개발 기간이 짧고 비용이 저렴해질 수 있는 것이다. 클라우드 등 외부로 데이터를 보낼 필요 없으며 모든 유형의 장비 또는 제조업체와 호환된다. 

슈나이더일렉트릭은 전 산업 분야의 회전기기에 적용 가능한 TMC Digital Solution을 기존 주고객사인 석유·화학 분야 및 발전사에 우선적으로 도입시키고자 총력을 기울이고 있다. 오랜 기간 동안 축적된 전문성을 필두로 특정 절차를 요구하는 각각의 유닛에 대한 최적화된 솔루션을 제공하겠다는 복안이다.

하영복 수석은 “공장의 가장 중요한 투자요소인 터보 기계류(Turbomachinery)는 성능과 안전성을 모두 향상시켜야 한다. 계획되지 않은 다운 타임은 생산 손실로 인해 상당한 비용을 초래하므로 예측분석을 사용해 Turbo Machinery Control에 투자하는 것이 맞다”며, “이는 비교적 빠르게 시작하고 보다 빠르게 투자 수익을 보여줄 수 있을 것으로 예상된다”고 언급했다. 

이렇게 좋은 솔루션이지만 여전히 변곡점에 다가서지 못한 것은 국내 인식의 한계가 크다는 분석이다. 이러한 디지털 전환을 가속화 하는데 가장 큰 걸림돌이 관습과 교육의 부재라고 본 슈나이더일렉트릭은 여론을 환기시키기 위한 가이드로 나서겠다는 입장이다. 

슈나이더일렉트릭은 작은 결점도 치명타를 남길 수 있는 발전소에 IIoT와 예측분석을 활용해 설비고장을 막은 사례를 남긴 바 있다. 미국 전기·가스기업인 듀크 에너지(Duke Energy)는 트랜스포머의 고장으로 번진 2개의 터빈 고장으로 1,000만 달러 손실을 입게 됐다. 듀크 에너지 데이터 전문가들은 시간의 80%를 데이터 수집에 투입하고 20%만 이를 분석하는데 썼다. 허나 일관성 없는 진단과 제한된 리스크 분석으로는 좀처럼 해결책을 도출하지 못했다. 지속적인 모니터링이 필요하다고 판단한 듀크 에너지사는 SmartGen 프로그램의 일부로 AVEVA 예측분석 솔루션을 구축해 조기경보 및 선세 연결성 등을 단번에 해결했다.  

슈나이더일렉트릭은 모든 플랜트에 설치되는 포괄적인 솔루션 및 서비스 제품군을 제공하고 있다. 전 세계적으로 5,000개 이상의 고객사를 보유하고 있는 슈나이더일렉트릭은 중요한 TMC 자산의 전체 수명에 걸쳐 지속 가능한 성능 및 안전을 위한 AI 기술을 지원하는 곳으로도 널리 알려졌다. [사진=슈나이더일렉트릭]

AI 기술력과 더불어 도메인 지식 확보에 방점 

슈나이더일렉트릭은 모든 플랜트에 설치되는 포괄적인 솔루션 및 서비스 제품군을 제공하고 있다. 전 세계적으로 5,000개 이상의 고객사를 보유하고 있는 슈나이더일렉트릭은 중요한 TMC 자산의 전체 수명에 걸쳐 지속 가능한 성능 및 안전을 위한 AI 기술을 지원하는 곳으로도 알려졌다.

AI 또는 분석과정은 4단계로 진행될 수 있다. △기술 분석, 무슨 일이 있었는지 알림 △진단 분석, 왜 일어났는지 알림 △예측 분석, 미래에 일어날 일을 알림 △처방 분석, 우리가 어떻게 해야 하는지 또는 문제가 일어나지 않게 할 수 있는지 알림을 진행하는 순으로 가장 어려운 기술을 요하는 것들이지만 적절한 예지보전 솔루션을 구현하기 위해서는 꼭 해결해야 할 것들이다.

예측분석에는 AI 기술뿐만 아니라 전문가의 도메인 지식도 필요하다. 하영복 수석은 “일반적으로 성공적인 AI 프로젝트에 필요한 것은 30%는 AI 기술, 70%는 데이터 및 도메인 지식이다”고 강조했다. 강력한 예측 유지보수를 가능하게 하기 위해서는 예측 분석 결과를 도메인 지식과 결합해 사용자에게 유용한 다음 조치를 안내할 수 있는 결함진단(Fault Diagnostic) 기능을 제공해야 한다.

슈나이더일렉트릭의 예측분석은 개발 기간 동안 과거의 기록 데이터 또는 실제 데이터들을 분석·학습하는 머신러닝 기술을 통해 이뤄진다. 기계 전문가는 원격 모니터링 및 진단 서비스를 통해 이벤트를 분석한다. 이러한 반복 서비스를 통해 자산 상태, 과도 분석 등과 같은 주요 기계 보고서를 고객사에 제공하고 있다.

슈나이더일렉트릭이 TMC 디지털 솔루션을 통해 국내 업체들의 안전하고 수익성 있는 비즈니스 경영을 실현시킬 가능성이 점쳐지고 있다.

[최정훈 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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