철강 플랜트는 여러 종류의 많은 기계 및 전기 설비와 계측·제어 시스템으로 구성되어 있으며, 원료에서 제품까지 다양한 공정이 연속적으로 이루어지는 대표적인 대규모 플랜트이다. 이 글에서는 철강 플랜트, 구체적으로는 열간 압연 라인·냉간 압연 라인 등의 압연 라인을 대상으로 스마트 매뉴팩처링에 기여하는 플랜트의 감시·진단 시스템과 적용 사례를 소개한다.

 

먼저, 철강 압연 라인에서 스마트 매뉴팩처링을 실현하는 시스템 개념을 설명한다. 다음으로 그곳에 배치되는 감시·진단 기능의 요건을 정의하고, 마지막으로 이러한 개념과 시스템 구성 위에 구현되는 감시·진단의 사례를 소개한다.

 

데이터 이활용 시스템

 

스마트 매뉴팩처링은 디지털 기술을 매개로 한 데이터를 활용해 제조의 전체 프로세스에서 다양한 의사 결정과 제어를 가속화하는 대응이다.

 

철강 플랜트는 오랜 발전 과정에서 생산 계획에서부터 제조 라인까지의 시스템 구성, 기능 배치 및 데이터․정보의 흐름이 최적화되어 왔다. 특히 철강 압연 라인은 일찍부터 감시 제어의 디지털화가 진행되어 정상 시의 제조 프로세스는 거의 자동화되어 있다. 이처럼 고도 자동화를 실현하고 있는 시스템 체계에서 스마트 매뉴팩처링을 추진하기 위해서는 기존 시스템의 기능 분담을 활용하면서 횡단적으로 데이터 기반의 의사 결정 기능을 도입할 필요가 있다. 새로운 기능을 효율적으로 창출하기 위해 최근에는 기존 시스템에 외부 설정 형태로 데이터 이활용 시스템을 신설하는 경우가 증가하고 있다.

 

철강 압연 라인의 정보·제어 시스템에 데이터 이활용 시스템을 증설한 개념도를 그림 1에 나타냈다. 기존의 정보·제어 시스템에서는 생산 관리 시스템에서 생산 계획이 작성되고 제조 관리 시스템에서 제조 지시가 작성된다. 이를 바탕으로 각 압연 라인에서는 플랜트 제어 시스템에 의해 프로세스가 자동 제어된다. 여기서 데이터 이활용 시스템이 플랜트 제어 시스템과 연계되어 제조 라인의 데이터 추출 및 데이터 전처리가 효율화되고 가시화, 감시·진단, 분석 기능이 강화된다. 또한 분석·추출된 제조 라인의 문제는 CPS(Cyber Physical System)를 이용한 최적화·유지보수 자동화 기능에 의해 해결된다. 더 나아가, 동적 변경·최적화 기능이 제조 관리 시스템이나 생산 관리 시스템과 연계되어 제조 라인의 상황에 따라 제조 지시, 설비 관리 계획, 그리고 생산 계획이 순차적으로 최적화된다.

 

 

설비 가동률 향상을 예로 들면, 가시화, 감시·진단, 분석 기능은 설비의 이상이나 전조의 조기 및 자동적인 발견과 원인 추정을 지원하고, 최적화·유지보수 자동화 기능은 수명 예측과 유지 보수 내용·공정의 입안을 지원한다. 이로 인해 작업 시간과 인력이 절감되고 효율화가 이루어진다. 또한 동적 변경·최적화 기능은 예측된 수명이나 유지보수 공수를 고려해 생산 계획, 제조 일정, 그리고 유지보수 계획의 최적화를 지원한다. 이처럼 데이터 이활용 시스템의 새로운 기능이 기존 시스템과 연계되어 관리·계획을 포함한 최적화가 가능해진다.

 

감시·진단 기능의 요건과 구성 예

 

철강 압연 라인의 플랜트 성능은 ①설비·제어의 건전성, ②생산성, ③제품 품질, ④에너지 소비의 관점에서 평가된다. 스마트 매뉴팩처링의 목적은 이러한 성능을 여러 평가 축에 대해 횡단적으로 최적화하는 것이다. 따라서 플랜트 성능 각각을 상태 평가․분석하기 위해 감시·진단 기능이 필요하다.

 

1. 감시·진단 기능의 구성 예

감시·진단 기능에서는 이상 원인을 찾아 응급 처치나 근본 처치를 하고, 조업 조정을 통해 영향을 최소화하는 등 구체적인 행동으로 연결되는 정보를 제공하는 것이 중요하다. 여기서 ①설비·제어의 건전성은 위의 ②, ③, ④를 적절히 유지하기 위한 필요조건이며, 설비·제어의 감시·진단이 시스템의 기본 기능이 된다. 행동을 촉진하는 정보를 효율적으로 얻기 위해서는 기본적인 설비·제어의 감시·진단과 플랜트 성능의 감시·진단을 적절히 연계시킬 필요가 있다.

 

철강 압연 라인은 설비·제어가 대체로 고정화된 계층 구조를 형성하는 특징이 있다. 이를 이용해 각 계층을 포괄하는 이상 전조 검지 기능을 도입해 라인 전체의 이상을 효율적으로 검출한 사례가 보고되어 있다. 또한 계층 구조의 상하 간의 기능 연쇄를 이용하면, 플랜트 성능의 열화·이상에 대해 효율적으로 원인을 특정할 수 있다.

 

설비·제어는 기계 설비와 전기 시스템으로 구성된다. 각 설비에 포함된 디바이스, 기기, 장치의 사양 및 상하 방향의 결합 관계는 설계 정보에 명시되어 있다. 이를 이용하면 라인 전체의 설비·제어를 포괄하는 감시·진단 기능을 계층적으로 정의할 수 있다.

 

그림 2에 철강 압연 라인의 설비·제어에서 플랜트 성능까지의 계층과 이에 대응하는 감시·진단 기능의 구성 예를 나타냈다.

 

 

철강 압연 라인에서는 기계 설비에서 재료에 큰 힘이나 열의 프로세스를 부여해 제품을 만든다. 여기서는 압연, 가열·냉각이라는 재료와 설비 간의 상호작용 외에도 재료의 이송도 포함해 프로세스로 정의한다. 기계 설비는 센서·전자 밸브를 포함한 유압장치나 모터 등의 액추에이터에 의해 구동되며, 드라이브 장치, PLC(Programmable Logic Controlle)와 같은 제어장치에 의해 제어된다. 프로세스 제어는 물리 현상의 예측 모델을 사용해 원하는 프로세스와 제품이 되도록 제어장치에 명령값을 설정한다. 생산성, 제품 품질, 에너지 절약 성능과 같은 플랜트 성능은 이러한 프로세스의 결과이며 관리 시스템에서 평가된다.

 

이에 대해 그림 2의 기계 설비, 전기 시스템, 프로세스 및 플랜트 성능 각각의 감시·진단 기능이 대응한다. 여기서 상위의 감시·진단 기능이 하위의 감시·진단 결과를 참조할 수 있도록 구성함으로써 플랜트 성능 저하·이상 시의 원인 특정과 행동의 의사 결정이 용이해진다.

 

2. 구성 기능

(1) 기계 설비 감시·진단 : 기존부터 진동 계측 시스템 등의 전용 시스템을 설치해 한계값 또는 전조 검출에 의한 감시·진단이 이루어지고 있었다. 그 결과는 액추에이터 또는 프로세스의 감시·진단 하위 정보로 이용된다.

 

(2) 전기 시스템 감시·진단 : 액추에이터(전자 밸브·센서를 포함한 유압장치와 모터) 및 제어장치(드라이브 장치와 PLC)를 세부적으로 분해해 건전성을 감시하고 이상을 진단한다. 또한 이들이 제공하는 위치·압력·유량의 제어에 대해서도 기능·성능을 감시해 이상을 진단한다. 액추에이터와 제어장치의 감시·진단 결과는 제어의 감시·진단 하위 정보로 이용된다.

 

(3) 프로세스 감시·진단 : 프로세스에서 발생하는 이상 원인은 재료에 작용하는 기계 설비, 액추에이터, 제어장치, 제어, 재료 자체의 이상 및 장비와 재료 간에서 유발되는 이상이 있다. 이상 현상의 대부분은 슬립, 헌팅, 과부하 등 이상 모드로 분류할 수 있고, 원인도 알려져 있는 경우가 많다. 또한 각 이상 모드에 대해 주목해야 할 신호가 정해지므로 그것을 중심으로 감시·진단하면 효율적인 현상 판별과 원인 분석이 가능해진다. 그리고 이상 모드에 해당하지 않는 경우도 있으므로 프로세스에서 얻은 실적 신호를 폭넓게 감시하고 이상으로 판단된 신호 발생원의 설비를 특정해 이상 원인을 찾는 것도 필요하다.

 

(4) 플랜트 성능 감시·진단 : 철강 압연 라인에서는 생산성, 제품 품질, 에너지 소비가 KPI(Key Performance Indicator)로서 목표값이 설정되고 성적이 관리된다. 플랜트 성능 감시·진단에서는 각 분야의 KPI와 관련된 사상․상태를 KPI 구성 요소로서 감시·진단한다. 이상의 장소·현상을 단적으로 나타내는 KPI 구성 요소를 선택함으로써 전기 시스템 감시·진단 및 프로세스 감시·진단과 연계해 효율적으로 원인을 분석할 수 있게 된다.

표 1에 각 플랜트 성능의 KPI 및 KPI를 구성하는 요소의 예를 나타냈다.

 

 

3. 감시·진단 기능의 연계 사례

여기서 각 기능의 연계 예를 소개한다.

 

(1) 생산성 감시와 분석 : 재료를 운반하는 테이블 롤과 그 구동장치(모터․드라이브 장치)로 구성된 설비에 대해, KPI 구성 요소인 반송 시간에 지연(이상)이 검출되었을 때, 전기 시스템 감시·진단에서 모터의 속도·가속도 실적과 드라이브 장치의 구동 이상을 확인한다. 이들에 이상이 없고 상위 기능의 프로세스 감시·진단에서 전류·토크에 부하 급변이 있다면, 재료와 설비 간에 슬립이 발생했다고 추정할 수 있다.

 

(2) 품질 불량 분석 : 불량 발생 위치, 변동·강도 정보는 제품의 길이 방향 품질 계측값의 파형 패턴으로 집약된다. 이 파형 패턴과 프로세스 이상·불량의 관계는 알려져 있는 경우가 많으며, 파형 패턴별로 관련성이 높은 프로세스와 부수하는 전기 시스템의 상태를 확인함으로써 원인을 분석할 수 있게 된다.

 

(3) 에너지 소비 분석 : 예를 들어 연속 프로세스 라인에서는 재료를 감싸서 장력을 발생시키기 위해 브라이들 롤이 배치된다. 여기서 전력 소비량이 증대했을 때, 프로세스 감시·진단에서는 장력에 이상이 없고 전기 시스템 감시·진단에서 모터 토크가 증대했다면 롤 구동부의 열화 가능성이 있다.

 

감시·진단 기술과 적용 사례

 

각 계층의 감시․·진단에 대해 수리 모델 등을 이용한 진단 기술과 적용 사례를 설명한다. 이들 기술의 발전은 현저하며 다른 많은 기법이 보고되어 있다.

 

1. 전기 시스템 감시·진단의 사례

센서, 릴레이와 같은 디바이스는 ON/OFF 횟수·사용 기간이 감시되며, 사양 상한과 비교해 고장 가능성이 진단된다. 드라이브 장치, PLC 등의 장치는 감시 기능이 장착되어 온도·전류 등의 물리값을 한계값으로 감시·진단하고 알람에 의해 상태가 통지된다.

 

한편, 밸브·실린더로 구성된 유압장치나 모터와 같은 액추에이터는 기계 설비와 결합되어 있어 세부적으로 감시·진단하기가 어렵다. 위치·압력의 제어 동작에서 시스템의 특성을 동정해 그 변화를 통해 감시·진단하는 방법이 이용된다.

 

그림 3에는 압연기의 유압 롤 갭 장치의 감시·진단 예를 나타냈다. 압연 중의 실린더 위치의 제어 지시값과 응답 실적을 ARX(Auto-Regressive model with eXogenous input)로 동정하고, 시스템의 시정수를 산출해 감시한 결과이다. 장기적으로는 시정수가 증가하고 있어 장치 자체의 유지보수·교체가 필요해질 것으로 예측된다.

 

 

2. 프로세스 감시·진단의 사례

프로세스 감시·진단의 공통 기술이 되는 실적 신호의 이상 검지 방법의 사례와 적용 예를 소개한다. 실적 신호는 기계 설비, 장치, 제어의 동작 실적, 재료, 제품의 계측값, 하중, 온도 등의 프로세스 측정값을 수 밀리초에서 수십 밀리초 정도의 샘플링 주기로 수집한 시계열 데이터이다. 프로세스의 실적 신호 자체는 정상인지의 여부를 판단하는 기준 설정이 어렵고, ‘항상 상태’를 기준으로 이상 징후와 이상의 유무를 판단하는 경우가 많다.

 

그림 4에 통계적 기법에 의해 감시·진단하는 절차의 예를 나타냈다. 신호의 분석·해석, 지표 계산, 판단·근거의 대부분은 범용적인 통계적 기법에 의해 실현되고 있다.

 

 

그림 5에는 압연 롤 갭 위치의 실적값 이상을 검출한 예를 나타냈다. 이상 케이스에서는 정상 시에 보이는 미세 변동이 없다. 운전원이나 보전원이 알아차리지 못할 정도의 차이지만, 악화되면 제품 판두께 품질의 열하, 압연 불안정 및 압연 정지로 이어질 가능성이 있다. 그림 4의 기법에 따르면 실적값의 편차 변동에 대해 파형률 등의 특징량에 변화가 있으며, Hotelling 지표와 χ2 분포로부터 정상에서 이탈하고 있는 것(이상)으로 판단할 수 있다.

 

 

3. 플랜트 성능 감시·진단 사례

열간 압연 라인의 제품인 박판 코일의 품질 불량 분석 사례를 소개한다. 제품의 선단에서 후단까지 길이 방향의 품질 계측 파형을 클러스터링함으로써 동일한 패턴의 불량·이상에 대해 공통되는 원인 프로세스를 찾을 수 있다.

 

그림 6은 제품 품질 중 하나인 판 폭에 대해, 라인의 중간 공정(조압연)의 판 폭 파형 및 제조 완료 시의 제품 판 폭 파형을 클러스터링한 결과를 보여준다. 제품 판 폭 파형의 분류 결과로부터 불량 패턴 중 하나로 재료의 선단과 후단에서 판 폭이 좁아지는 현상이 발생하고 있다. 중간 공정(조압연)의 판 폭 파형에서도 유사한 불량 패턴이 발생하고 있으며 양자 간에 강한 상관이 있다. 이를 통해 제품 판 폭의 선후단 불량은 조압연의 프로세스(엣저(edger) 설비에 의한 폭 성형)에 원인이 있는 것으로 추정된다. 또한 전기 시스템 감시․진단을 통해 엣저 설비의 장치․·제어의 정상성을 확인함으로써 조압연의 원인 분석이 가능해진다.

 

 

맺음말

 

대책으로 이어지는 감시·진단 기능의 구성 예로서, 계층 간의 진단 결과·정보를 연계시키는 사례를 소개했다. 설계 정보를 이용함으로써 다수의 설비·제어·프로세스를 포괄할 수 있게 된다. 앞으로 기계 설비·전기 시스템의 각 애셋이 자기 감시·자율화 기능을 갖추고 플랜트에 참여, 자동적으로 연계되어 감시·진단하는 시스템 기법과 조합하는 것도 개발할 예정이다.