[2023][AW 2024 주목 솔루션] “예지보전 솔루션은 설비 운영관리 최적 기술…원프레딕트 ‘가디원’, AI 기반으로 고장까지 예측”

2023-11-08

현재 설비관리 방법 중 기본이 되는 요소에는 고장이 발생한 후에 정비하는 ‘사후정비’와 정해진 주기마다 설비 교체 및 설비 내부 수리를 진행하는 ‘시간 기반 정비(TBM)’가 있다. 사후정비는 기업 입장에서 적지 않은 금전적 시간적 손실로 이어지며, TBM은 내부 부품이 문제가 없더라도 의무적으로 부품을 교체해야 하기 때문에 효율성 측면에서 약점을 드러낸다. 때문에 예지보전 솔루션은 산업 설비 운영관리의 최적화된 기술로 평가받는다.

이 글에서는 산업 AI 기반 설비진단 솔루션을 공급·개발하는 원프레딕트의 가디원 솔루션이 기존 설비진단 솔루션의 한계를 어떻게 돌파하고 어떤 이점을 줄 수 있는지에 대해서 소개한다.



스마트 팩토리가 산업 내 화두로 등장함에 따라 예지보전 솔루션이 스마트 팩토리 세부 요소 중 한축을 담당하는 중이다. 아날로그 기반 사후 정비를 채택했던 기존 설비 정비 방식에서 스마트 팩토리 등장 후 작업자를 대체하면서도 수율을 높일 수 있는 방식으로 예지보전 솔루션이 각광받는 중이다. 이 배경에서도 여전히 전문가의 노하우와 수작업에 의존해 정비를 진행하는 현장이 많다. 이를 대체하기 위한 기술이 산업 AI 기반 설비진단 솔루션이다. 


왜 예지보전 솔루션이 필요한가 

그렇다면 산업 현장에서 운용되고 있는 설비에 대한 예지보전 솔루션이 왜 필요할까? 제조 산업에서 설비 관련 이슈 중 설비관리에 대한 전략과 관련 인력이 부족하다는 점이 문제점으로 지적받는다. 현재 설비관리 방법 중 기본이 되는 요소는 고장이 발생한 후에 정비하는 ‘사후정비’, 정해진 주기마다 설비 교체 및 설비 내부 수리를 진행하는 ‘시간 기반 정비(TBM)’이다.

사후정비는 예상하지 못한 설비 고장이 발생해 설비 셧다운(Shutdown)이 발생하는 것이 가장 큰 단점으로 지적된다. 생산 공정 내 다운타임이 일어나는 것인데, 이는 기업 입장에서 적지 않은 금전적, 시간적 손실로 이어진다.

TBM은 주기적으로 설비를 분해해 진단하고, 부품을 교체하기 때문에 불필요한 정비 활동을 불러온다. 특히 내부 부품이 문제가 없더라도, 의무적으로 부품을 교체해야 하기 때문에 효율성 측면에서 약점을 드러낸다.

여기에 ‘지속적인 품질 개선 필요성’, ‘현장 전문 인력 노령화 및 지식 증발’, ‘ESG 경영의 대두’ 등은 예지보전 솔루션이 요구되는 이유로 분석된다. 이에 산업 예지보전 솔루션은 산업 설비 운영관리의 최적화된 솔루션을 제공하는 기술로 평가받는다.

원프레딕트는 산업 AI를 기반으로 설비 건전성 및 설비 상태를 진단하는 디지털 트윈 솔루션을 공급·개발하는 업체다. 설비에서 얻을 수 있는 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 진단 프로세스를 진행하는 것이 특징이다. 원프레딕트 설비진단 솔루션이 다루는 데이터는 아날로그와 디지털을 막론해, 센서 취득 데이터부터 경험적 지식까지 확장된 범위로 구성된다. 쉽게 말해, 도메인 지식과 AI가 융합된 기술을 통해 설비 상태를 진단하고, 결함 원인을 분석하며, 사후 보전 활동까지 제시한 후 고장까지 예측하는 솔루션이다.

해당 솔루션의 또 다른 특징은 설비 담당자 솔루션을 통해 도출된 진단 결과를 기반으로 설비의 문제를 분석할 수 있다는 점이다. 단순히 설비 문제 발생 시 알리는 기능만을 하는 기존 설비진단 솔루션의 한계를 돌파한 기술로 의미가 있다.


▲ 그림 1 가디원 모터 진단 원리


원프레딕트의 설비진단 솔루션

원프레딕트는 가디원 모터(GUARDIONE® MOTOR)와 가디원 서브스테이션(GUARDIONE® SUBSTATION) 등 산업 설비별 설비진단 솔루션을 보유했다. 가디원 모터는 전류 기반 전동기(모터) 설비 상태를 진단하는 솔루션이다. 기존 진동 기반 기술이 주를 이루던 모터 설비진단 솔루션에서 벗어나 전류를 활용하는 점이 특징이다. 해당 솔루션은 현재 산업 내 점유율 및 활용성이 높다고 평가받는 삼상 유도 전동기를 주요 타깃으로 활용된다.

모터 결함 종류는 모터 구성요소와 밀접한 연관이 있는데, 전동기는 축·베어링·고정자·회전자로 구성된다. 축과 베어링은 주로 기계적 결함에 기인하고, 고정자와 회전자는 전기적 결함과 관련된다. 모터는 전기적 장치로, 인가되는 품질에 따라 고장을 야기할 수 있다. 여기서 모터에 인가되는 전류 건전성을 분석하는 데 가디원 모터가 활용된다.

가디원 모터는 주파수 분석을 기반으로 한다. 입력 전압에 따라 출력되는 방식으로 작동하는 원리다. 가디원 모터를 사용할 때, 정상적으로 구동하는 모터는 회전 주파수가 큰 변동 없는 그래프를 나타내게 된다. 반면 결함 모터는 회전 주파수 내 고장 특성과 관련된 인자가 그래프를 통해 표시된다. 이를 통해 작업자는 설비 고장을 발견하게 된다. 가디원 모터의 핵심은 결함 인자별로 그래프에 표시된다는 점이다.


▲ 그림 2 가디원 서브스테이션 솔루션 차별점


원프레딕트 관계자는 간편한 설치, 진단 범용성, 판단 데이터 제공, 자체개발 알고리즘 적용, 디지털 트윈 UI 제공 등 다섯 가지 특징으로 가디원 모터를 설명했다. 특히 ‘전체 모터 현황’, ‘일일 진단 결과’, ‘설비 모니터링’, ‘트렌드 분석’, ‘진단 및 주파수 분석 결과’ 등이 포함된 디지털 트윈 기반 UI를 제공한다는 측면에서 편의성 및 활용성이 확보된 솔루션으로 평가받는다.

현재 기업들은 변압기 진단 국제 표준과 현장 관리자의 경험에 의존해 유입식 변압기를 관리하고 있다. 가디원 서브스테이션은 유입식 변압기에 활용되는 예측진단 솔루션으로, 박용주 원프레딕트 과장은 “정량화된 데이터를 기준으로 일관된 진단 데이터를 도출한다”고 소개했다. 박 과장은 이어 “60~70% 수준의 국제 표준 정확도보다 신뢰성 높은 분석 결과가 산출된다”고 덧붙였다.

가디원 서브스테이션은 도메인과 인공지능(AI)을 결합한 기술로, 원프레딕트는 30년 동안 약 8100대 이상 변합기에서 추출된 14만 건 이상의 DGA 데이터 세트를 분석해 자체 알고리즘을 개발했다. 여기에 도메인 전문가의 보고서를 바탕으로 솔루션 수준을 향상시켰다.

해당 솔루션은 DGA 데이터 복구 기능, 딥러닝 기반 진단 정확도, 변압기 상태 예측, 유사 변압기 분석, 유지보수 인사이트 등 기능을 차별하된 특징으로 앞세운다.

가디원 서브스테이션과 함께 활용되는 UX 및 UI는 사용자 지향적 특성을 보유했다. 대시보드에는 변압기 수량, 변압기 통계 데이터, Rule 기반 표준 진단 결과 등을 담았다. 더불어 정비 이력 기능도 적용 가능하다.

박용주 원프레딕트 과장은 “원프레딕트 솔루션은 직관적 활용성을 통해 업무 향상성을 확보한 기술”이라며 “특히 가디원 솔루션은 산업 내 설비 상태를 미리 확인하기 위한 최적의 솔루션”이라고 평가했다.










(주) 원프레딕트    대표이사. 윤병동
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