[플랜트 산업 쉽게 접근하기] 플랜트 산업의 스타트업4
해외 스타트업 #3 - AI와 빅데이터
이번 주에 소개해 드릴 스타트업은 빅데이터와 AI를 이용한 기술로 PLANT 4.0 STARTUP INCUBATOR에서 주목받은 기업들입니다.
-----------------------------------
새로운 제품을 개발하고 생산하는 과정에는 예상하지 못한 문제나 오류에 의한 시행착오가 항상 발생합니다. 당연히 이런 문제가 발생하면 생산 계획에 차질이 생기고 위험한 상황에 놓일 수도 있습니다. 이러한 문제를 개선하기 위한 방안으로 2000년대 초반 GE(General Electrics)가 내놓은 개념이 디지털 트윈(Digital Twin)입니다.
실제 물리적인 자산 대신 가상공간에 실물과 똑같은 ‘쌍둥이’를 만들어서 시뮬레이션해보고, 실제 자산의 특성(현재 상태, 생산성, 동작 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있는 방법입니다. IoT를 통해 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되고 컴퓨터의 처리 능력이 비약적으로 발전하면서 디지털 트윈의 정확도가 높아졌습니다.
아래에 소개해 드릴 스타트업은 디지털 트윈 기술을 이용해서 가상공간에서 시뮬레이션한 장비 및 시스템의 모니터링 결과를 실제 설비에 적용하여 안전검증, 사고예방, 생산성 향상, 설비 최적화 등의 다양한 목적을 달성할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다.
SAMP – Digital Twin – AI, 3D Modeling
해결하려는 문제
대부분의 플랜트는 환경 문제를 피하면서 안전하고 효율적으로 생산활동을 지속하기 위해 유지 관리, 노후설비 현대화에 신경을 쓰고 있습니다. 하지만, 대부분의 플랜트는 설계와 동일하게 건설되지 않거나(As Built 도면이 있지만..), 유지/보수 과정 중 변경된 사항에 대한 기록이 누락될 수 있습니다. 그래서 결국, 부정확한 정보를 기초로 잘못된 가정을 세우게 되고, 설비 파손이나 사고 등의 원하지 않던 결과를 얻게 됩니다. (SAMP는 홈페이지에서 프랑스에서 5시간마다 한 번씩 산재가 발생한다고 언급했습니다)
솔루션
SAMP는 디지털 트윈 기술을 적용해서 플랜트 현장의 모든 작업이 가정이 아닌 사실을 기반으로 계획하고 실행할 수 있도록 다음과 같이 서비스하고 있습니다.
① 레이저 스캔, 사진 측량과 같이 일반적으로 사용 가능한 기술로 플랜트의 설비를 간단하게 스캔합니다.
② SAMP에서 개발한 지능형 3D Model 소프트웨어로 스캔한 모든 물체와 설비를 자동으로 식별합니다.
③ SAMP가 제공하는 3D Model은 플랜트 내의 모든 개체를 쉽게 검색하고 둘러볼 수 있습니다.
④ 3D Model로 구축한 각 항목은 현장에서 관리되는 설계문서나 유지관리 시스템에 연동되어 관계자가 온라인으로 확인할 수 있습니다.
SAMP의 출발은 “신뢰할 수 있는 유일한 정보는 현장 자체”라는 믿음이었던 것 같습니다. 그래서, 준공 당시 설계 도면과 현장을 비교하고 조정하는 데 엄청난 시간을 소비하는 현장 작업자와 엔지니어의 문제를 가상공간에서 현장의 실제 모습을 오차 없이 보여줄 수 있는 디지털 트윈 기술에 AI를 접목하여 해결하고 있습니다.
Wizata – Digital Twin – AI
디지털 트윈을 적용한 두 업체, SAMP vs Wizata의 차이점
SAMP는 3D Modeling으로 가상공간에 실제 플랜트를 그대로 구축해서 엔지니어를 비롯한 관계자들이 최적의 판단을 할 수 있는 서비스를 제공하지만, 디지털 트윈을 표방한 또 다른 회사인 Wizata는 가상공간에 만들어진 ‘쌍둥이’의 비주얼은 다이어그램으로 단순화하는 대신 생산 공정을 자동화할 수 있는 AI 솔루션 구축에 더 힘을 줬습니다.
솔루션
Wizata는 고객이 플랜트를 운전하면서 쌓은 다양한 정보를 기반으로 공정 전체를 파악해서 온라인으로 구동할 수 있는 가상의 플랜트를 구축합니다. 시뮬레이션을 통해 쌓이는 데이터는 Wizata의 머신러닝 알고리즘으로 분석하여 플랜트 운영에 필요한 조치를 권장하거나 상황에 따라 알림이나 경고를 주는 생산 공정 자동화 솔루션을 제공하게 되는데, 마이크로소프트가 제공하는 머신러닝 서비스(마이크로소프트 애저, Microsoft Azure)를 이용하기 때문에 안정적인 서비스 구동이 가능합니다.
Wizata의 디지털 트윈 서비스 구동 화면디지털 트윈 기술은 활용범위가 매우 넓습니다. 거의 모든 제조업 뿐만 아니라, 가상공간에 실제 도시와 동일한 조건의 도시를 구축하여 반영될 정책을 미리 검증하는 데도 활용하고 있는데, 국내에서도 세종시나 전주시가 디지털 트윈 기술을 시의 운영에 적용하기 위해 적극적으로 움직이고 있다고 합니다.
디지털 트윈이 현실과 똑같은 온라인 쌍둥이를 만들어서 산업 현장의 문제를 해결할 수 있다면, 인공지능으로 훈련된 가상의 관리자(agent)를 파견하여 데이터를 모으고 문제를 해결하려는 스타트업도 있습니다.
FieldBox.ai – 유지보수 – AI, BigData
해결하려는 문제
플랜트 현장에서 수집되는 데이터는 공장의 운영을 위해 사용되지 못하거나, 아니면 특정 작업장이나 설비 등에만 국소적으로 사용되었기 때문에, 데이터에 근거한 효율적인 조업이 어려웠습니다. 더욱이 수십 년 동안 사용된 설비들도 많기 때문에 안전사고 등의 문제가 발생할 가능성도 높습니다.
여기까지는 예지보전 등의 디지털 유지보수 기술을 보유한 다른 업체의 문제의식과 큰 차이가 없지만, FieldBox.ai는 데이터 분석만으로는 플랜트의 운영에 실질적인 도움을 줄 수 있는 인공지능을 구축하기 어렵다는 문제에 집중했습니다.
솔루션
그래서 FieldBox.ai는 현장에서 수집되는 데이터를 분석할 수 있는 복잡한 알고리즘을 제공할 뿐만 아니라, 알고리즘을 이용해 가상의 인공지능 관리자를 훈련시키고, 현장에 배치하여 작업자나 엔지니어가 일상적인 작업을 수행하는 동안 인공지능 관리자가 반복적인 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 솔루션을 개발했습니다.
FieldBox.ai는 oil & gas 산업에 특화된 솔루션도 제공하고 있는데,
원거리 설비에 대한 스마트 예외 기반 모니터링 (exception-based monitoring): 설비에 발생할 수 있는 모든 예상외의 상황을 식별해서 설비의 구동 및 생산활동에 영향을 주는 문제를 신속하게 해결할 수 있는 접근 방식입니다.
현장의 열악한 통신 환경을 위한 엣지 분석 (Edge Analytics): 플랜트 현장의 통신 상태가 좋지 않은 경우 각 설비에서 서버나 MCC (Main Control Center)로 데이터를 보내서 설비의 상태에 대한 분석을 할 수 없기 때문에 간단한 분석은 설비에 부착된 센서 등의 도구를 통해 진행할 수 있게 한다고 합니다.
엄격한 접근 권한 관리
유정(oil well)을 관리하는 기존 전용 소프트웨어와 FieldBox.ai 솔루션의 통합 관리 기능
FieldBox.ai의 솔루션을 적용한 글로벌 에너지 업체FieldBox.ai의 인공지능 솔루션은 세계에서 가장 큰 에너지 기업 중 하나인 TOTAL의 해양플랜트에 설치된 펌프에 적용되었습니다. TOTAL은 FieldBox.ai의 기술 덕분에 펌프 고장 초기에 나타나는 약한 신호를 감지하여 예상치 못한 조업 중단에 의한 손실에서 벗어날 수 있었다고 합니다.
-----------------------------------
4주 동안 소개해 드린 스타트업보다 훨씬 많은 업체가 플랜트 산업의 혁신을 시도하고 있는 스타트업으로 선정되어 PLANT 4.0 STARTUP INCUBATOR에 소개되었습니다.
국내에서도 4차 산업혁명 기술을 플랜트 산업에 적용하기 위해 스타트업과 협업하려는 다양한 움직임이 있지만, PLANT 4.0 STARTUP INCUBATOR처럼 기술을 현장에 반영할 기회를 주거나 국내 에너지 대기업, 대형 플랜트 건설사와 보다 적극적으로 협업할 수 있는 기회가 지금보다 활발해 지기를 기대합니다.
다음 주에는 다른 주제로 찾아뵙겠습니다.
좋은 한 주 되세요!