디지털 기술은 플랜트에서의 작업 방식도 완전히 바꿔 놓고 있다. 자산을 계장화하고 디지털 방식으로 통합한 덕분에 플랜트는 더 똑똑해지고 작업은 한결 쉬워졌다. 에머슨프로세스매니지먼트는 원격 모니터링 서비스가 자산 계장화의 가치를 늘려가는 과정을 조명하며 보다 편리한 산업자동화를 실현하고 있다.

에너지 효율 위한 계장 작업
플랜트에는 수백, 수천 대의 증기 트랩이 있다. 이 증기 트랩은 통상적으로 1년에 한 번밖에 검사를 안 받는데, 그 이유는 일단 개수가 너무 많고 대부분 용역 회사에 작업을 위탁하기 때문이다. 일반적인 증기 트랩의 수명이 비교적 짧은 점을 감안하면 상당량의 증기 트랩이 고장 나서 증기를 뿜어내고 있는데도 몇 달 동안 감지조차 되지 않는 상황일 수도 있다는 것이다. 이러한 것들은 플랜트 에너지 관리자가 관심을 가져야만 하는 과제로, 계장 증설로 해결될 수 있다.

계장은 플랜트 내 엄청난 수의 자산을 다루는 가장 실용적인 방법이다. 급수 설비, 압축공기 시스템, 연료가스 시스템, 전기 시스템, 증기 시스템 같이 기본적인 플랜트 시스템은 전체 모니터링의 대상이 돼 무결성을 보장해야 한다.

플랜트 전역에 무선 계측 네트워크 인프라 구축
지난 몇 년 동안 전 세계 수천 개의 플랜트가 다수의 ad-hoc 애플리케이션에서 무선 계측 실험을 실시했다. 이 기술에 익숙해진 플랜트는 체계적인 플랜트 전역에 무선 계측 네트워크를 채택해 플랜트 내 전 부서가 운영만이 아니라 신뢰성, 유지보수, 에너지 효율, 안전 등 여러 가지 이점을 누리고 있다. 기업이 단일 인프라에 투자하는 목적은 최선의 이익을 얻기 위해서다. 플랜트 내 부서마다 서로 다른 기술을 이용해 서로 다른 인프라를 사용한다면 그 플랜트는 세분화된 접근법을 지원하느라 곧 문제가 생기게 될 것이다. 모든 부서가 공유하는 단일 인프라가 최고의 선택이다.

공정 데이터 vs. 장비 데이터
예전부터 플랜트는 데이터의 외부 반출을 억제하는 정책을 펼쳐왔으며, 이 정책에 따라 자동화는 공정 제어 및 안전을 위한 첫 번째 레이어의 자동화에만 관련이 있고, 플랜트에서 전송되는 공정 데이터로 인해 독점적인 공정 지적 재산권이 공개될 수 있다.
그러나 플랜트 현대화를 위해 사용되고 있는 대부분의 계장 작업은 공정 데이터가 아닌 두 번째 레이어의 자동화로서 플랜트 내 핵심 사업이 아니라는 이유로 독점권이 없는 에너지 효율 및 장비 상태 데이터를 위한 자동화이다. 따라서 이런 데이터는 플랜트의 외부로 반출될 수 있고, 외부 하청업체는 이 데이터를 이용해 유지보수 및 작업 전환 서비스를 개선하고 신뢰성과 에너지 효율을 강화할 수 있다.

백홀 네트워크
계장 네트워크 인프라에서 백홀 네트워크는 데이터를 원격 모니터링 데이터 센터로 전송한다. 원격 자산 모니터링 서비스 제공자가 계기의 네트워크 인프라를 보유하고 있을 경우 데이터는 3G 휴대전화 네트워크를 용해 3G 라우터를 연결함으로써 원격 모니터링 데이터 센터로 역행할 수 있다. 이런 사물지능통신(M2M) 구조는 완벽한 네트워크 분리를 이룬다. 플랜트가 계기의 네트워크 인프라를 선호할 경우 외부 서비스 제공자의 원격 자산 모니터링이 가능하다. 백홀 네트워크는 2지점간 VPN을 이용한 보안 인트라넷 연결을 통해 신뢰성 및 에너지 효율 계장으로부터 원격 모니터링 데이터 센터로 전송되도록 조절할 수 있다.

사물인터넷 준비
산업자동화라는 맥락에서 사물인터넷 패러다임은 지능적이고 디지털 방식으로 네트워크화된 계장의 증가, 무선 또는 버스를 기반으로 한 생태계를 의미한다. 이 패러다임에는 데이터를 디지털화하는 센서와 지능 내장형 액추에이터도 포함한다. 많은 플랜트가 이미 계기 수준에서 전사적 수준까지 무선 및 기타 디지털 통신 네트워크를 사용하고 있다. 플랜트들은 하나 하나의 계기들을 오늘날의 인터넷으로 연결할 필요는 없지만, 디지털 네트워크를 갖춘 디지털 계기를 기반으로 한 퍼베이시브 센싱 구조를 활용한 기본 바탕을 마련하는 것이 중요하다. 사물인터넷의 ‘인터넷’은 플랜트가 준비되면 연결될 수 있다.

빅데이터 분석
산업자동화라는 맥락에서 빅데이터의 패러다임은 플랜트 전역의 계기에서부터 더 많은 정보를 수집하는 이력 관리 장치 같은 분석 소프트웨어를 의미한다. 오랜 기간에 걸쳐 예전보다 더 많은 지점에서 수집한 이력 데이터를 분석함으로써 플랜트에 대한 새로운 통찰력을 발견하고, 수십 년간 알려지지 않았던 플랜트에 대한 실제 모습을 확인할 수 있다. 예를 들어, 릴리프 밸브의 리프팅은 플랜트 내 다른 공정과 서로 관련이 있을 수도 있다. 이런 새로운 통찰은 플랜트를 개선하는데 도움이 된다. 운전자는 특정 관계를 직감적으로 알아챌 수도 있지만 추가 측정과 빅데이터 분석으로 그 관계를 입증할 수 있다.

성공적인 플랜트
오늘날의 플랜트는 모든 자산에 특별한 계장 작업을 거치지 않고 스마트 플랜트를 만들 수 있다. 플랜트는 가장 큰 압축기와 터빈, 가장 중요한 펌프에 대해 진동 모니터링을 수행하고 있지만, 단순 모니터링 그 이상은 없다. 플랜트는 개선을 위해 미가공 데이터에서 실행 가능한 정보를 뽑아낼 수 있는 훨씬 더 많은 계장과 새로운 소프트웨어가 필요하다. 기존 플랜트는 계기 증설만으로도 현대화될 수 있다. 신형 플랜트는 프로젝트 시작 단계에서부터 현대화 계획이 필요하다. 신뢰성, 에너지 효율에 대한 수요가 늘어나고 새로운 환경 및 안전 규정이 신설되는 상황에서 더 좋은 도구가 없으면 제대로 대처할 수 없다. 이제는 데이터 입력 장비를 새로운 소프트웨어 도구로 바꿀 때이다. 퍼베이시브 센싱 전략은 플랜트의 성공적 운영에 있어 없어서는 안 될 필수 조건이다.

FA Journal 이 서 윤 기자 (fa@infothe.com)

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