빌핑거 UK, 프로세스 산업 디지털 트랜스포메이션 주도

인더스트리 4.0과 디지털화, 프로세스 산업에 전례 없는 연결성과 생산성 해방

차세대 산업혁명으로 널리 여겨지는 인더스트리 4.0과 디지털화는 우리 운영의 모든 수준에서 시스템 간 전례 없는 연결성을 제공할 기회를 연다. 이는 우리 설비에서 완전히 새로운 차원의 생산성을 해방할 잠재력을 가진다. 그렇다면 프로세스 운영자는 어떻게 디지털 모니터링, 분석, 제어를 도입할까? 빌핑거 UK(Bilfinger UK) 디지털·혁신 총괄 마크 켈리(Mark Kelly)가 설명한다.

대부분 제조업체는 프로세스 모니터링과 자동화를 활용해 효율성, 신뢰성, 산출을 높이는 것에 익숙하다.

하지만 더 나아가 성과 향상을 약속하는 새로운 혁명이 진행 중이다: 디지털화(Digitalisation).

화학 플랜트와 제조 시설 등 산업 프로세스에 크게 의존하는 제조업체들에게 디지털화는 고급 분석을 촉진해 효율성을 높이고, 실시간 데이터 기반 예측적 의사결정을 가능하게 하며, 모든 프로세스 매개변수 간 관계에 대한 더 깊은 이해를 제공한다.

디지털화(Digitisation) vs 디지털화(Digitalisation)

먼저 우리가 달성하려는 바를 이해하는 게 중요하며 두 단어로 요약할 수 있다: 디지털화(Digitisation)와 디지털화(Digitalisation). 둘 사이에는 중요한 차이가 있다.

디지털화(Digitisation)는 단순히 아날로그 시스템 대신 디지털로 활동을 수행하는 것을 의미한다. 예를 들어 종이 기반 유지보수 프로세스를 태블릿이나 데이터베이스 시스템으로 옮기거나 전자 기록과 보고를 사용하는 것이다. 여기에서 분명히 효율성을 얻을 수 있지만, 인더스트리 4.0의 초점 영역은 아니다.

디지털화(Digitalisation)는 프로세스를 진정으로 이해하고 디지털 솔루션 구현의 장기적 이점을 추구하는 것을 의미한다. 이는 지속적 학습과 트랜스포메이션, 여러 기능에 정보를 활용할 수 있는 가치 사례 기반 솔루션 구축, 프로세스 지속적 개선에 관한 것이다.

새로운 것 없는가?

물론, 디지털 센서로 플랜트 내 공정 핵심 요소를 모니터링하는 건 복잡한 공정으로 대규모 제품을 만드는 대부분의 제조업체에게 새로운 게 아니다. 하지만 본격적 디지털화와의 주요 차이는 시설 전체에서 일어나는 모든 프로세스 간 연결고리를 이해하는 능력이다.

최신 세대 스마트 설비와 맞춤형 클라우드 플랫폼으로 플랜트를 디지털로 접근 가능하게 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다.

이질적 공정 지표를 한곳에서 중앙 집중식으로 가시화할 수 있는 형식으로 데이터를 수집하면 운영자, 관리자, 소유자가 관련된 모든 매개변수 간 복잡한 관계를 시각화할 수 있고, 새로운 최적화 전략 기회를 제공한다.

어디서 시작하나? - 견고한 기반 구축

디지털화 프로젝트 고려 시 첫 단계는 가치 사례(value case) 구축이다. 대부분 경우 최적 시작점은 기존 플랜트 데이터로, 현재 운영 중인 공정을 평가하고 모니터링, 운영, 유지보수 방식과 관련 비용 등 모든 측면을 이해하는 것이다. 기존 데이터에 분석을 적용하면 공정 개선 기회를 강력하게 부각할 수 있다.

운영적 관점에서 이 접근법의 함의도 고려해 모든 이해관계자의 동의를 얻어야 한다. 이는 영향을 완화하고 성공적 구현을 촉진하는 데 필수적이다.

적절한 하드웨어 설치

필수 기초 작업이 끝나면 팀은 필요한 모든 매개변수 데이터를 수집해 텔레메트리와 효과적 의사결정에 필요한 실시간 정보를 제공하는 실용적 솔루션을 엔지니어링해야 한다.

자연스럽게 탱크 레벨, 유량, 온도, 진동, 전력 소비 등 변수를 모니터링하는 센서 데이터가 포함된다. 하지만 반드시 완전히 새로운 센서와 장비 스위트가 필요한 건 아니다. 많은 경우 기존 시스템 데이터가 활용되어 새로운 디지털 플랫폼에 공급될 수 있다.

빅픽처 드러내기

전통적 공정 데이터 소스 외에 디지털화는 다른 많은 데이터 소스를 활용하게 한다. 예를 들어 유지보수·운영 데이터를 고려해 유지보수·자산 상태 기반 생산 의사결정을 내리고 그 반대의 경우도 가능하다. 날씨 데이터 같은 외부 소스도 습도가 고려사항인 공정에서 생산 계획에 반영할 수 있다.

다음 단계는 이러한 모든 소스에서 생성된 원시 디지털 정보를 수집, 분석, 시각화해 실행 가능한 통찰을 도출하는 플랫폼을 구축하는 것이다.

기술은 점점 정교해졌다. 불과 5~10년 전만 해도 대규모 공정의 중앙 집중식 모니터링과 제어 기능을 운영자에게 주려면 복잡하고 비싼 맞춤형 구축이 필요했다. 이제 클라우드 기반 대시보드 가용성으로 이 기능이 훨씬 저렴해졌다.

이 플랫폼들은 모든 공정 매개변수에 대한 실시간 정보에 원격 접근을 가능하게 해 소유자나 운영자가 현장에 있지 않아도 공정이 어떻게 돌아가는지 상세히 파악할 수 있다.

운영 효율성과 지속적 개선

이 모든 것의 핵심 목표는 운영 효율성 지속적 개선과 관련 비용 절감이다.

처리량, 진동, 소음, 전력 소비 변화 등 공정 장비에 유지보수가 필요함을 알리는 징후는 많다.

이 변수들을 모니터링하면 시스템 내 비최적 행동을 식별하고 이해하는 알고리즘을 구축할 수 있다. 이는 문제를 조기에 플래깅하고 수정 조치를 취할 수 있게 한다. 공정의 작은 조정인지 전체 중단 유지보수 절차인지에 관계없이 말이다.

이 예측적 접근은 다운타임을 최소화하고 비즈니스에 상업적·운영적으로 비용이 많이 들고 나머지 절차에 위험한 연쇄 효과를 줄 수 있는 예기치 않은 고장을 피할 수 있게 한다.

자동화를 넘어

제조 공정 관리에서 인간 입력을 줄여야 할 좋은 이유는 많다. 변화하는 조건에 빠르고 일관되게 대응해 생산성을 높일 수 있기 때문이다.

데이터가 다음 산업혁명의 기반이라면, 공정의 모든 매개변수를 한곳에 모은 디지털 그림을 구축하는 것은 제조업체가 인공지능 기반 시스템이 최적 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 갖도록 하는 중요한 발걸음이다.

사실 데이터 분석과 시각화가 공정 성능 개선에 있어 '어려운 부분(hard bit)'이다. 인텔리전스 기반으로 이루어질 조정(밸브 개폐, 온도 조절 등 물리적 개입)은 자동화하기 훨씬 쉬울 수 있다.

확실한 건 플랜트 운영 디지털화가 더 이상 미래의 개념이 아니며 기술은 존재할 뿐 아니라 널리 이용 가능하고 저렴해졌다는 것이다. 여전히 공정 모니터링을 수작업으로 수행하는 제조업체라면 디지털화 투자의 논거는 명확하다.