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[대전 열병합] 스마트 발전소 구축 사업

대전열병합발전과 BNF테크놀로지의 만남, 빅데이터 기반 실시간 에너지 최적화 SESS (Smart Energy Supply System) 구축 사업! 대전 지역 에너지 허브 역할을 수행하는 대전열병합과, 플랜트 운영 및 관리 소프트웨어를 제공하는 BNF테크놀로지가 ‘똑똑한’ 스마트 에너지 시스템을 만들기로 했습니다. 대전열병합은 한국산업단지공단에서 공고한 ‘4차산업형 스마트공장 구축 지원사업＇에 지원하여 스마트 발전소를 구축하기 위한 사업을 추진합니다. 에너지 가격이 상승하고 4차 산업혁명 대비 제조업 혁신이 가속화되면서, IT 기술융합을 통해 효율적 생산체계를 구축하고 사업경쟁력을 강화하기 위한 전략을 구상해온 대전열병합은, 스마트 발전소로 탈바꿈하기 위한 첫 번째 단계로 빅데이터 기반 실시간 에너지 최적화 SESS (Smart Energy Supply System)’ 구축 사업을 설계하고 이를 BNF테크놀로지와 함께 진행하기로 했습니다. 본 사업을 통해 이뤄질 모습은 다음과 같습

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[HanPHI 사례] 화학공장 예지보전과 사고예방

스마트플랜트란 ICT기술을 통해 프로세스 플랜트의 공정이 실시간으로 연계되고, 모든 공정 데이터가 빅데이터로서 저장되고 정보로서 활용되며, 이를 통해 최적의 플랜트 운전을 달성할 수 있는 지능형 플랜트입니다. 최근 석유화학 업계는 안정적이고 효율적인 플랜트 운영을 위해 ICT 기술을 접목한 스마트플랜트로서 나아가고 있습니다. 따라서, 최신 솔루션 도입을 통해 플랜트를 안정적으로 운전하고, 고장 감소와 유지보수 비용 절감을 도모한 쿠웨이트의 화학 플랜트 사례를 소개하고자 합니다. HanPHI와 쿠웨이트 석유화학 플랜트의 만남 쿠웨이트의 석유화학 산업은 대규모 투자비가 소요되는 신규 플랜트 건설보다는 기존 플랜트 수명을 연장하여 계속 운전하는 추세로, 노후 플랜트의 증가 현상이 가속화되고 있었습니다. 따라서, 설비 노후화에 따라 증가하는 고장 문제를 미리 감지하고, 발전정지로부터의 위험을 최소화하기 위하여 고장 예측 정비 및 관리 기술을 개발하고 적용하려는 움직임이 활발했습니다. 저희

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[HanPHI 사례] 기존 경보 시스템의 한계 극복

BNF테크놀로지의 기기고장예측 시스템 HanPHI는 기계의 잠재고장, 숨은고장, 기계적 결함을 사전에 감지하여 경보를 제공합니다. HanPHI를 도입하여 설비 상태에 기반한 예지보전을 수행하고, 가동 중단 비용을 절감한 N사의 사례를 공유합니다. 고객의 니즈 Challenges 제한된 실시간 플랜트 상태 정보 N사는 실시간 상황에 맞는 기기 상태 정보를 확인하기 어려웠습니다. 기기의 실시간 상태에 기반하여 비정상적인 상태를 감지할 수 없습니다. N사가 각 기기의 정상과 비정상 상태를 파악하기 위해서는 기기의 운전 환경과 특성을 학습할 수 있는 시스템이 필요했습니다. 실시간 플랜트 상태를 반영한 정보를 활용하여, N사는 잠재 고장을 예측할 수 있고, 유지보수를 위한 충분한 조치 시간을 확보할 수 있기 때문입니다. 불규칙한 고장 프로세스 플랜트는 체계적으로 작동하는 수천의 회전/비회전 장치를 지속적으로 운영하고 있습니다. 바람직한 수준의 생산 결과를 유지하기 위해, 기기를 적정 상태

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[HanPrism 사례] 사이버 보안과 데이터 인프라

G사는 기존의 플랜트 정보 시스템을 HanPrism 시스템으로 교체하였습니다. 안전한 플랜트 운영을 위한 데이터 인프라로서의 HanPrism 도입 사례를 소개합니다. 고객의 니즈 Challenges 안전은 G사의 최우선 사항입니다. G사는 안전 진단 및 비상 훈련을 지속적으로 실시하고, 천연가스의 수급에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 가스 생산에서 공급까지의 전 과정에서 위험을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다. G사는 데이터 자원을 관리하기 위한 데이터 인프라가 중요하다고 생각하고 있었지만, 기존의 플랜트 정보 시스템은 G사의 안전하고 효율적인 운영을 돕는데 한계가 있었습니다. 사이버 보안 문제 정부는 G사를 주요정보통신기반시설로 지정하였습니다. 따라서 G사는 기업을 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 정보 시스템을 포함한 보안 시스템을 강화해야 했습니다. 기존 플랜트 정보 시스템이 사이버 보안 솔루션을 제공 할 수 있었지만, 비용이 너무 비쌌습니다. 유지 보수 및 업그레이드

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[HanPrism/HanPHI 사례] 풍력발전단지를 위한 데이터 통합 모니터링 및 설비 예지보전 솔루션 : 스마트 신재생 발전소 구축

Y사는 국내 대규모 풍력발전단지 중 하나로, 약 7년전 산업데이터 통합 관리 플랫폼 HanPrism과 AI기반 예지보전 솔루션 HanPHI를 설치하였고 오랜시간 비앤에프테크놀로지의 소프트웨어를 잘 사용하고 있는 고객사 중 한 곳입니다. 고객의 니즈 Challenges 태양광, 풍력 등과 같은 신재생에너지발전소는 출력이 일정하지 않고 변동성이 크고 발전량 예측에 어려움이 있습니다. 이러한 신재생에너지발전소의 특성은 효율적인 전기 생산 및 안정적인 플랜트 운영에 걸림돌이 되는 경우가 많습니다. 특히 풍력발전기는 기어의 파손이 잦다는 문제를 지니고 있기도 합니다. 풍력발전소는 건설에 막대한 비용이 들뿐만 아니라 고가의 설비들로 구성되어 있기 때문에 설비고장이 발생할 경우 비용문제로 직결되는 경우가 많습니다. Y사는 실시간 모니터링으로 플랜트 운영의 안정성을 증대시키고 설비 고장을 예방할 수 있는 솔루션을 찾고있었습니다. 1. 정확한 데이터 기반의 실시간 통합 모니터링 솔루션에 대한 니즈

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[HanPrism 사례] 수소연료전지발전소의 데이터 인프라 구축

서울 소재의 공원 한복판에서 가동되고 있는 발전소가 있습니다. 바로 N 수소연료전지발전소인데, N 수소연료전지발전소에서는 현재 HanPrism을 설치하여 사용하고 있습니다. 고객의 니즈 Challenges 수소연료전지의 주요 부품중 하나인 스택(Stack)은 수명이 길어야 5년이라는 비교적 짧은 설비수명을 갖고 있습니다. 스택은 수소와 산소를 결합하여 전기를 생산하는 역할을 하는데, 스택 관리를 소홀히 하거나 교체없이 오랜시간 사용할 경우 발전효율이 떨어지게 됩니다. 또한 스택은 고가의 부품이기 때문에 교체시기가 되었을 때 교체비용을 감당할 수 없는 등의 문제가 발생하면, 심한경우 전체 발전소 운영 중단의 위기에 처할 수 있다는 위험도 지니고 있습니다. N 수소연료전지발전소는 데이터를 통합하여 모니터링 할 수 있음과 동시에 스택과 같이 중요한 설비들의 관리를 위해 설비 유지관리 방식을 개선하는데에 필요한 데이터를 제공해줄 솔루션을 도입하고자 했습니다. 1. 데이터 통합 및 실시간 데

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대전열병합발전(주)의 스마트발전소 구축 사례

대전열병합발전은 1995년부터 대전 지역에 공정용 증기와 지역난방 및 전력을 공급해온 에너지 전문 기업으로, BNF테크놀로지의 HanPrism을 기반으로 스마트발전소를 구축하며 디지털전환으로의 첫발을 떼었습니다. 스마트발전소 구축 배경은? 산업 전반에서 디지털전환의 흐름이 거대해지고 기술이 발전하면서 정보통신기술(ICT)을 현장에 도입하며 디지털 혁신에 나선 대전열병합발전은 디지털 전환으로 아래와 같은 목표들을 달성하고자 했습니다. 1. 급변하는 외부환경 대응 및 기업 경쟁력 제고 에너지 비용의 증가, 정부의 탄소 배출 규제 강화 등 기존의 운영방식으로는 대응이 점점 어려워지는 외부환경의 변화를 겪으면서 대전열병합발전은 플랜트의 효율적 운영과 안정성을 증대시킴으로써 기업 경쟁력을 제고할 수 있는 방안으로 디지털 전환을 선택했습니다. 2. 데이터에 기반한 운영으로 산업단지 내 안정적인 에너지(열,전력) 공급 대전열병합발전은 현장의 데이터들을 하나의 시스템으로 통합하여 효율적인 데이터

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[제품 소개] HanPrism

HanPrism은 다양한 데이터 수집 장치로부터 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 가치 있는 정보로 전환하여 필요한 때, 필요한 사용자에게, 필요한 형태로 전달하는 데이터 인프라입니다. HanPrism - 산업용 데이터 인프라 HanPrism은 방대한 양의 실시간 및 과거 플랜트 운영 데이터를 신속하고 정확하게 수집, 저장, 분석하여 DCS의 왜곡 없는 데이터 정보를 제공해 주는 고성능 운전정보시스템입니다. HanPrism은 사용자가 언제 어디서든 플랜트 데이터에 접근할 수 있도록 하며, 효과적인 분석을 위한 다양한 시각화 도구를 제공합니다. HanPrism은 다양한 사용자들이 목적에 맞는 정보를 적시에 활용하여, 의사소통하고 전략적 의사결정을 할 수 있도록 전사적 차원의 협업을 도와줍니다. HanPrism 장점 빠른 속도와 빈틈없는 정확성 · 과거데이터를 빠른 속도로 Trend에 표시 · 데이터 해상도: Event Data - 1 ms, Analog Data - 10ms

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[제품 소개] HanPHI

HanPHI는 심각한 고장으로 이어질 수 있는 기능적 결함, 잠재고장, 숨은 고장을 사전에 발견하여 플랜트의 신뢰성, 가용성, 안전을 향상시키는 예측진단 솔루션입니다. HanPHI - 고장 예측, 예지 보전 HanPHI는 플랜트의 과거 정상 운전 정보를 토대로 기기특성 및 데이터의 상관관계를 고려한 경험적 학습 모델과 실시간 데이터를 비교 분석 하여 치명적인 고장으로 발전할 수 있는 잠재고장을 사전에 경고하는 조기경보시스템 입니다. HanPHI는 플랜트의 센서이상, 잠재적인 기기이상, 운영상의 잘못된 프로세스로부터 비롯되는 이상상태 등 다양한 잠재 고장 들을 사전에 예방하는 상태기반 조기 경보를 제공합니다. HanPHI를 통해 사용자들은 체계적이고 과학적인 유지보수를 실현하고 운영 비용을 절감하며, 플랜트의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. HanPHI 장점 상태변화에 대한 놀랍도록 정확한 예측 · 정교한 알고리즘이 만들어내는 정확한 고장예측 · 실시간 튜닝기법을 통한 예측모델 최

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[HanPrism] 태그란 무엇이고, HanPrism 서버는 얼마의 태그를 처리하나요?

[HanPrism] 태그란 무엇이고, HanPrism 서버는 얼마의 태그를 처리하나요? Answer 태그(tag)란 어떤 정보(data)에 부여된 키워드나 분류를 말합니다. 특정 데이터에 대해서 부가적인 정보를 추가하기 위해 뒤에 따라붙는 정보를 의미합니다. 서버에서 처리하는 데이터는 단순한 값(value)만 들어오는 것이 아닙니다. 시계열 데이터로부터 시간, 값, 그리고 상태 및 특성이 하나의 단위로 전송되고 처리되기 때문에, HanPrism의 데이터 처리량은 태그 단위로 표현합니다. 태그는 데이터 포인트라고도 합니다. 태그에는 이벤트 태그와 아날로그 태그가 있습니다. 이벤트 태그는 값이0과 1의 이진법 체계를 가진 태그입니다. 아날로그 태그는 0~10의 십진법 숫자로 데이터 값이 생성되는 태그입니다. HanPrism의 서버 1대는, 이벤트와 아날로그 태그를 합쳐서 초당 794,000 이상의 태그를 처리할 수 있습니다.

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스마트 팩토리를 위한 데이터 인프라 | HanPrism

스마트 팩토리와 데이터 인프라 스마트 팩토리의 핵심은 기업의 내부와 외부로부터 발생하는 데이터를 통해 인사이트를 획득하고, 기업의 경쟁력을 강화하는 것입니다. 특히 다수의 설비를 운영하는 공장이나 플랜트는 대량의 설비 데이터를 정확하게 수집, 보관, 전달하고 통합 관리하는 데이터 인프라가 요구됩니다. 데이터 인프라는 적합한 때에, 적합한 사람에게, 적합한 형태로 데이터를 제공합니다. 기업은 빠르고 정확한 데이터에 기반해서, 급변하는 비즈니스 환경과 고객의 요구사항에 민첩하게 대응하면서도, 공장의 효율성과 안전성을 해치지 않는 최적의 의사결정을 할 수 있습니다. 공장을 운영하는 기업들은 생산성, 가용성, 신뢰성을 향상 시키고자 합니다. 또한 설비의 효율성과 생산성을 높이기 위해 시기적절한 유지보수가 요구됩니다. 그러나, 과도한 유지보수 비용이 발생하지 않으면서도 문제 발생 이전에 정비하고, 예상치 못한 정지를 방지고, 생산량과 납기일을 준수해야 합니다. 설비 상태, 설비 수명, 생산

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스마트팩토리를 위한 고장 예측 솔루션 | HanPHI

스마트팩토리와 고장 예측 솔루션 스마트팩토리는 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 공장의 전과정이 데이터에 기반해서 이루어지는 디지털화된 공장입니다. 현대의 제조 환경에서는 하루에도 100억 개 이상의 데이터가 발생하는데, 수 많은 데이터를 수집, 저장, 분석하는 데이터 인프라를 바탕으로 공장의 빅데이터는 기업의 지속적 경쟁력 확보를 위한 자산이 될 수 있습니다. (참조: 스마트 팩토리를 위한 데이터 인프라) 이렇게 수집된 데이터를 기반으로 불량품이 발생하는 지점과 시점, 공장 가동 상의 문제점과 불량 원인, 설비의 이상 징후를 파악할 수 있습니다. 특히, 설비의 이상 징후 파악하는 것은 숙련된 작업자의 경험과 노하우에 의존해왔습니다. “이거 이상한데, 한 번 확인해봐”라는 노련한 관리자의 지시나 대대적 계획정비(overhaul) 혹은 제어 시스템에 셋팅된 알람을 통해 비극적인 가동 중단과 이로 인한 손실을 피해갔을 수도 있습니다. 그러나 인구 고령화와 생산인구 감소, 과거에 경

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[HanPHI] 조기경보는 어떻게 발생하나요?

[HanPHI] 조기경보는 어떻게 발생하나요? Answer HanPHI는 과거의 정상적인 운영 데이터를 학습하여 만든 예측 값과 실시간 값을 빠르게 비교하여, 쉽게 지나칠 수 있는 설비의 이상 상태에 대해 조기경보를 제공합니다. HanPHI는 DCS, PLC, SCADA 등 시스템이나 HanPrism과 같은 RTDB로부터 데이터를 받습니다. 모니터링하는 파라미터간의 상관관계를 고려하여 설비의 과거 정상 데이터만을 학습합니다. 그리고, HanPHI만의 패턴 예측 알고리즘을 통해 예측값을 생성합니다. 이렇게 생성된 예측값과 실시간으로 들어오는 실제값을 비교하여 플랜트와 설비의 건강지수를 제공합니다. 조기 경보는 건강지수가 사용자가 정의(user-define)한 알람 기준치 이하로 떨어질 경우 발생하는데, 위험 정도에 따라서 다른 수준의 알람이 발생합니다.

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플랜트 데이터를 활용한 트랜드 분석 | HanPrism Spotlight

HanPrism Spotlight HanPrism Spolight 실시간/과거 데이터를 다양한 형태로 모니터링 할 수 있습니다. 익숙한 공정화면부터, 추세를 단번에 알 수 있는 트랜드, Bar 차트와 X-Y 차트 분석 등 데이터를 이해하고 활용 가능한 정보로서 전환하기 위한 시각화 도구를 제공합니다. 우선, HanPrism Spotlight의 트랜드 기능을 알아볼까요? HanPrism Spotlight는 여러분이 더욱 빠르고, 편리하고, 정확하게 데이터를 분석할 수 있도록 도와줍니다. Drag & Drop 먼저 신호 검색창에 간단한 신호 이름이나, 신호 정보의 일부를 입력하면, HanPrism Spotlight는 해당 신호를 빨리 찾아줍니다. 해당 신호를 더블 클릭하거나 화면에 끌어다가 놓기만 하면 왼쪽 화면에 트랜드들이 바로 추가됩니다. Save As Group 여러분이 현재 모니터링하는 트랜드들을 하나의 그룹으로 저장할 수도 있습니다. 그리고, 저장된 트랜드 그룹은 동료들과 함께

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[HanPrism] HanPrism은 손실 없이 데이터를 처리하나요?

[HanPrism] HanPrism은 손실 없이 데이터를 처리하나요? 어떻게 데이터 손실을 방지하나요? Answer HanPrism은 손실없이 데이터를 처리합니다. 모든 데이터는 매우 빠른 속도로 스캔되는 동시에 동일한 속도로 버퍼링됩니다. 여러 설비의 데이터 소스로부터 HanPrism 서버로 데이터가 전송될 때, 데이터가 버퍼 영역에 저장됩니다. 만약 네트워크 문제로 데이터 전송이 중단되더라도, 버퍼에 저장되었던 데이터를 받아올 수 있기 때문에 데이터 손실을 방지할 수 있습니다. 또한 HanPrism은 전송되는 모든 데이터는 시간, 값, 퀄리티(Quality Code)가 함께 인식됩니다. Quality Code는 전송되는 데이터 값의 good, bad, uncertain 등을 나타냅니다. 따라서 실시간으로 발생하는 시계열 데이터가 정확하게 전송되고 있는지를 확인할 수 있습니다. 공장의 특성에 따라 HanPrism 서버를 이중화하는 경우가 있습니다. 만약 네트워크나 하드웨어의 문제

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스마트한 플랜트 데이터 분석과 리포팅 | HanAra Spreadsheet

HanAra Spreadsheet HanAra Spreadsheet는 엑셀 분석기능을 활용해 플랜트의 데이터를 분석할 수 있도록 도와줍니다. 여러분은 쉽게 데이터를 불러와 손쉽게 리포트를 작성할 수 있습니다. 그럼, HanAra Spreadsheet의 기능을 알아볼까요? HanAra Spreadsheet는 마이크로소프트 엑셀과 결합된 프로그램으로, 플랜트 데이터를 엑셀에서 분석하고, 보고서를 만들 수 있도록 도와줍니다. Report Overview 여기 Governing Valve 관련 데이터를 분석한 리포트가 있습니다. 통계데이터 툴을 활용하여 지난 일주일 동안 압력과 온도 신호의 최대 값과 최소 값을 구할 수 있습니다. Statistical Data Retrieval 원하는 신호이름을 검색하고, 불러올 데이터의 시작 시간과 끝 시간을 설정합니다. 통계 옵션과 데이터를 표시할 시작 셀, 그리고 디스플레이 형식을 선택하면, 순식간에 셀 안에 내가 불러온 데이터가 채워집니다. Curr

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나만의 대쉬보드를 통한 실시간 인사이트 | HanAra Dashboard

HanAra Dashboard HanPrism Dashboard를 통해 자신에게 꼭 필요한 정보를 담은 직관적인 나만의 상황판을 만들 수 있습니다. 여러분은 필요한 정보만 집약된 나만의 Dashboard를 만들고, 모니터링하고, 공유하여 전사적인 차원의 의사결정을 시기 적절하게 내릴 수 있습니다. 그럼, HanAra Dashboard의 기능을 알아볼까요? HanAra Dashboard는 여러분의 의사결정을 더욱 쉽고 강력하게 합니다. Visualization Applications HanAra Dashboard의 다양한 편집도구는 플랜트의 데이터를 의미있는 정보로 보여주어, 여러분이 더욱 직관적이고 정확하게 현재 상황을 모니터링 할 수 있도록 도와줍니다. Various Types of Chart 하나의 대쉬보드 페이지에서, 주요 설비의 실시간 데이터를 볼 수 있고, 특정 신호의 최대치 값에 비해 현재 값의 상태를 알 수 있습니다. 만약 이상현상이 의심되면 그 자리에서 트랜드 분석을

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[HanPHI] HanPHI의 예측 모델과 예측 값은 정확한가요?

[HanPHI] HanPHI의 예측 모델과 예측 값은 정확한가요? Answer HanPHI 모델은 견고한 수학적 알고리즘을 통해 만들어집니다. HanPHI는 예측값의 정확성을 높이기 위해 지속적으로 머신러닝을 통해 학습을 수행 합니다. 예측 결과의 정확도는 매우 높으며 100%에 가까운 정확도를 보입니다. 정확한 예측값은 정확한 예측 모델로부터 나옵니다. 예측 모델이 잘 만들어졌는지 확인하기 위해서는 우선 모델 그룹을 구성하는 태그들의 트랜드의 학습 패턴을 확인합니다. 그룹에 속한 태그의 트랜드들이 유사한 패턴을 보이며, 정상운전 데이터들이 학습되었는지를 확인합니다. 이 모델이 실제 시스템에서 HanPHI Model Executor로 실행시킵니다. HanPHI Client에서 실제값과 예측값을 비교하여 계산된 인덱스를 확인합니다. 가령, 정상운전 상태에서 실제값과 예측값이 일치하여 인덱스가 100%라면, 예측 모델이 정확하다고 판단할 수 있습니다. 예측 모델을 구성하는 태그들의 트

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[HanPrism, HanPHI] 제품의 품질을 어떻게 관리하나요?

[HanPrism, HanPHI] 제품의 품질을 어떻게 관리하나요? Answer BNF테크놀로지는 품질검사 프로세스를 통해 품질을 관리하고 있습니다. 품질 검사 활동은 계획 검토, 산출물 검토, 단계적 빌드 검토, 데모 시연 그리고 최종 검사로 이루어집니다. BNF테크놀로지는 엄격한 품질 관리를 위해 품질 관리 조직을 독립적으로 운영하고 있습니다. 품질 검사자는 정기적이고 체계적인 사내 교육과 평가를 받습니다. < 품질 관리 절차> - 계획 검토: 소프트웨어 개발을 성공적으로 수행하기 위하여 계획을 수립합니다. 계획을 통하여 품질 목표를 수립하고 이를 달성하고 개선할 수 있도록 정량적인 계획을 수립할 수 있도록 하고 있습니다. - 산출물 검토: 소프트웨어 개발 기간 중 발생하는 개발 관련 산출물을 검토하는 활동을 수행합니다. 산출물 검토를 통하여 사전에 결함을 예방하고 있습니다. - 단계적 빌드 검토: 소프트웨어 개발 기간 중 소스코드의 품질을 향상하기 위해 단계적 빌드 검토를 수

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[HanPHI] HanPHI 트랜드는 무엇인가요? 어떻게 사용하나요?

[HanPHI] HanPHI 트랜드는 무엇인가요? 어떻게 사용하나요? Answer HanPHI 트랜드는 변화하는 플랜트(공장)의 상태와 태그 값을 나타내는 라인 그래프입니다. HanPHI는 플랜트(공장) 전체, 하위 시스템, 그리고 개별 태그에 대해서 그래프를 제공합니다. 트랜드의 Y축은 플랜트(공장)의 태그 값을 나타내고, X 축은 시간을 나타냅니다. 이러한 트랜드는 플랜트(공장) 설비의 잠재 고장, 숨은 고장, 기능적 결함을 발견하는 데 매우 유용합니다. 사용자는 Main display에서 플랜트 전체와 주요 시스템의 그룹 트랜드를 모니터링합니다. 그룹 트랜드에서 이상이 감지되면, 같은 그룹에 포함되어 있는 서로 연관된 하위 태그들의 트랜드를 분석하여, 문제 신호와 시점, 과거 이력, 조기경보 기록 등을 파악할 수 있습니다. 가령, 플랜트 전체 상태를 건강지수와 트랜드가 하락했다면, Success Tree에서 그룹 지수를 떨어뜨리는 문제 신호를 확인할 수 있습니다. 해당 신호와

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[웨비나] 공장 효율성 향상을 위한 과거 데이터의 활용 : Advanced Pattern Recognition

BNF테크놀로지의 해외 법인인 HanAra Software에서 진행된 웨비나를 소개드립니다. 이번 웨비나는 고장예측 솔루션인 HanPHI의 핵심기술인 Advanced Pattern Recognition에 대해서 다루었습니다. 문의사항 및 데모 요청은 BNF테크놀로지 본사로 연락주시기 바랍니다. Tel. : 042-939-9082 Email : [email protected] Website: www.bnftech.com Executive Summary - 데이터를 기업의 자산으로서 바라보는 시각이 요구된다. - 패턴 인식이란 비슷한 것들이 정기적으로 발생한다는 사실을 인식하는 것이다. - 패턴인식은 5단계를 거친다. - 유지보수는 예지보전으로 나아가고 있다. APR은 예지보전을 위한 중요한 기술이다. - APR 기술을 적용한 솔루션의 도입결과 비용이 감소한 효과가 있다. - 현재 소속된 플랜트(공장)에 적합한지 판단하기 위해 3가지 질문을 해본다. - HanPHI는 APR을 적용한

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[웨비나] 스마트팩토리와 데이터 | Power of Data

BNF테크놀로지의 해외 법인인 HanAra Software에서 진행된 웨비나를 소개드립니다. 이번 웨비나는 공장의 운영 최적화 달성을 위한 데이터의 가치와, 데이터의 잠재력을 발휘하고, 그 활용성을 높일 수 있도록 도와주는 HanPrism에 대해서 다루었습니다. 문의사항 및 데모 요청은 BNF테크놀로지 본사로 연락주시기 바랍니다. Tel. : 042-939-9082 Email : [email protected] Website: www.bnftech.com Executive Summary - 스마트팩토리, 스마트플랜트, 디지털 플랜트를 위해서 데이터는 필수 요소이다. - 다양한 출처와 여러 유형의 데이터, 그리고 데이터의 소유자와 사용자를 조정하고 관리하여, 데이터를 비즈니스 전략을 위해 사용할 수 있다. - 축적된 데이터를 활용하고, 맥락 속에서 해석할 때 의미가 있다. - 우수한 성능의 데이터 인프라를 활용해, 기업의 데이터 활용성을 높일 수 있고, 데이터를 통해 가치를 창출할

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스마트팩토리 구축을 위한 빅데이터 인프라스트럭쳐 HanPrism

빅데이터 인프라스트럭쳐는 실시간으로 데이터를 수집, 통합, 저장, 관리함으로써 데이터를 유용한 정보로 전환하고 필요한 때에, 필요한 장소에서, 필요한 형태로 데이터를 제공합니다. 기업은 빅데이터 인프라스트럭쳐를 통해 플랜트 운영에 대한 인사이트를 얻고 효율적인 운영을 위한 전사적인 의사결정을 할 수 있게 됩니다. 빅데이터 인프라스트럭쳐는 스마트팩토리 구축의 기반이 되는 시스템입니다. 스마트팩토리(플랜트)의 빅데이터 인프라스트럭쳐 구축의 필요성 ① 기업의 경쟁력 강화 빅데이터 인프라스트럭쳐는 서로 다른 제조사의 설비들이 보내는 수많은 데이터를 수집하고 가공하여 시각화합니다. 데이터 인프라스트럭쳐를 통해 획득한 인사이트를 급변하는 환경과 고객의 요구사항 대응에 활용하여 기업의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ② 효율적인 설비 관리 설비효율과 생산량을 높이기 위해서는 지속적인 설비 모니터링으로 문제를 발견하고 적절한 대처가 가능한 시스템이 필요합니다. 빅데이터 인프라스트럭쳐는 실시간으로 끊

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빅데이터 인프라스트럭쳐 HanPrism의 데이터 시각화

HanPrism은 플랜트 내의 모든 데이터를 실시간으로 통합하여 누구나 활용가능한 정보로 가공하고 시각화 합니다. 다양한 분석 도구를 지원하는 HanPrism은 실시간 & 과거 데이터 분석, 보고서 작성, 알람 통합 관리, 웹 기반 모니터링 등을 지원하여 사용자의 필요에 맞게 어떤 방향으로든 데이터 활용할 수 있도록 합니다. 적절한 타이밍에 꼭 맞는 데이터 시각화 도구는 데이터의 흐름을 분석한 결과에 따른 최적 의사결정을 지원합니다. HanPrism은 데이터 축적에서 그치지 않고, '어떻게 하면 데이터를 잘 활용할 수 있을까?' 에 대한 해답을 드릴 수 있습니다. 데이터 시각화가 필요한 이유 데이터는 많은 것을 알려줍니다. 데이터의 패턴을 분석하면 과거의 흐름을 알 수 있고, 미래의 사고를 예측할 수 있는 배경이 되기도 합니다. 데이터의 양이 급증하고 시장의 히스토리안 기술의 성장에 따라 최근에는 많은 사람들이 대용량 데이터를 축적하는데 성공하지만, 데이터를 제대로 활용하는데는 차이

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빅데이터 인프라스트럭쳐 HanPrism의 데이터 통합

HanPrism은 플랜트 설비 데이터 통합 운영 관리 플랫폼입니다. 다양한 설비들의 데이터를 통합하고, 타 시스템과의 연계를 지원하며, 각기 다른 플랜트 환경에서도 데이터 수집을 가능케 하는 인터페이스를 다수 보유하고 있습니다. HanPrism을 통해 플랜트의 모든 데이터를 하나의 시스템으로 통합하고 관리하여 업무효율을 높이고, 플랜트 운영의 혁신을 경험해보세요! 데이터 통합의 필요성 데이터가 통합되지 않고 분산되어 관리 될 때 어떤 어려움이 있을까요? 우선 플랜트의 다양한 설비들의 데이터를 각기 다른 벤더사의 시스템으로 관리함에 따라 자연스럽게 업무시간이 증가하고, 직접 현장에 가서 설비데이터를 볼 수 있는 경우에는 위험도가 올라갑니다. 또한 데이터가 분리되어 있기 때문에 데이터로부터 얻을 수 있는 인사이트의 깊이가 비교적 얕고, 데이터 관리의 효율성이 떨어집니다. 위와 같은 문제를 겪고 있다면 데이터통합이 필요한 상황이라고 할 수 있습니다. 플랜트의 모든 데이터를 통합했을 때,

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빅데이터 인프라스트럭쳐 HanPrism의 데이터 관리

HanPrism은 뛰어난 데이터 관리능력으로 높은 안전성 그리고 사용성을 지원하는 산업용 빅데이터 통합 관리 플랫폼입니다. BNF테크놀로지의 독자적인 기술력을 바탕으로 빠르고 정확하게 데이터를 수집하며 데이터 기반으로 높은 신뢰도의 분석을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 HanPrism은 시스템 가용성을 높이고, 시스템 고장과 네트워크 장애와 같은 문제에 대한 선제적 대응을 할 수 있도록 지원합니다. 소프트웨어의 데이터 관리능력이 중요한 이유 ① 데이터 기반의 정확한 분석 사용자에게 올바른 분석결과를 제공하기 위해 누락이나 왜곡 없이 실시간 RAW 데이터 수집이 가능해야하며, 방대하게 쌓여가는 데이터를 보관할 넉넉한 저장용량은 필수적입니다. 이와 같이 소프트웨어의 성능이 뒷받침 되었을 때 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 정확하지 않은 데이터로 얻은 분석 결과를 플랜트 운영에 적용하는 것은 자칫 막대한 자원낭비로 이어질 수 있습니다. 또한 히

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스마트팩토리 예지보전을 위한 설비 고장예측분석 솔루션 HanPHI

수많은 설비가 복잡하게 얽혀 운영되는 플랜트 환경에서 발생하는 고장 중, 설비의 수명과 관련된 경우가 약 11%, 무작위로 발생하는 고장이 약 89%나 됩니다. 이말은 곧 설비의 고장은 예측할 수 없다는 말과 같습니다. 매초마다 쌓이는 데이터를 활용하여 스마트팩토리를 구축하고, 데이터를 기반으로 설비의 고장을 사전에 예측하고 조치를 취할 수 있도록 예지보전 체계를 갖춰야 합니다. 여러분은 예측이 어려운 설비의 고장에 어떻게 대처하고 계신가요? 설비 고장예측분석 솔루션이 왜 필요할까요? ① 유지보수 패러다임의 변화 데이터를 기반으로 설비의 고장을 예측 및 분석할 경우 유지보수 시스템을 TBM에서 CBM으로 한단계 진화시킬 수 있습니다. 시간 기반의 정기적인 예방정비(TBM)로는 무작위로 발생하는 설비고장에 대한 적시대응이 어렵습니다. 반면에 데이터를 활용한 설비 상태 기반의 예지보전 체계를 갖추면 이상징후를 사전에 발견하여 충분한 조치시간을 확보할 수 있습니다. ② 플랜트 안정성 향상

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웹 대시보드 및 공정 모니터링을 위한 HanPrism Insight

HanPrism Insight 는 사용자가 웹 브라우저를 통해 언제 어디서나 실시간 운영데이터에 접근 및 모니터링 할 수 있도록 지원합니다. 또한 HanPrism Insight의 웹 대시보드로 필요에 맞는 방식으로 데이터를 시각화 할 수 있습니다. 사용자는 기본적으로 제공되는 다양한 컴포넌트를 활용하여 중요한 정보를 한눈에 모니터링할 수 있습니다. 인터넷이 구축되어있는 환경이라면 어느곳에서든지 플랜트의 상태를 모니터링하고 기업의 목표를 관리하실 수 있답니다. 웹 기반 통합 모니터링 솔루션이 필요한 이유 웹을 기반으로 하는 모니터링 솔루션은 PC에 설치되어 사용하는 CS버전의 솔루션과 비교하여 갖는 몇가지 이점이 있습니다. 첫째, 웹 기반의 솔루션은 시간이나 공간의 제약을 받지 않고 데이터 모니터링 및 관리를 할 수 있습니다. 둘째, 네트워크 상에서 데이터를 주고 받는 시스템이기 때문에 유지보수나 업데이트 서비스를 제공받을 때 더욱 편리합니다. 셋째, 기업 내의 데이터 활용 범위를 확

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설비 예지보전을 위한 웹 모니터링 솔루션 HanPHI Insight

이제 HanPHI CS버전의 모든 기능을 웹 버전인 HanPHI Insight에서 활용할 수 있습니다. HanPHI는 AI 기반 머신러닝 알고리즘 기술 활용으로 잠재고장 및 숨은고장을 사전에 발견하여 사용자에게 알람을 보내 충분한 조치 시간을 확보해주고 플랜트의 안정성 향상에 기여하는 솔루션입니다. HanPHI Insight는 HanPHI의 웹 버전 솔루션으로, 언제 어디서나 설비상태를 모니터링 및 분석할 수 있도록 지원합니다. 더욱 진화된 HanPHI Insight를 만나보세요! 웹 기반 예지보전 솔루션이 가진 차별점 웹 기반의 HanPHI Insight는 설비를 더욱 편리하게 그리고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. HanPHI Insight는 웹 기반의 예지보전 솔루션으로, CS버전의 솔루션과는 다른 몇가지 차별점을 갖고 있습니다. 높은 접근성 : 사용자의 편의에 맞게 시공간의 제약 없이 설비 상태를 모니터링할 수 있습니다. 용이한 시스템 최신화 : 웹은 업데이트를

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제어 및 감시를 위한 고성능 설비제어 솔루션 HanHMI

기술이 발전함에 따라 모니터링 및 감시의 역할을 주로 해왔던 HMI 시스템의 기능과 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다. 전통적인 HMI를 기반으로 업그레이드된 고성능 설비제어 솔루션 HanHMI를 만나보세요! HMI(Human-Machine Interface)란 무엇인가요? HMI는 쉽게 말해 인간과 기계의 상호작용을 위한 하나의 도구이자 시스템이며, 넓은 의미로는 기계가 보내는 신호를 사람이 이해할 수 있는 형태로 가시화하여 보여주는 모든 스크린을 뜻합니다. 일반적으로는 발전소나 제조 공장 등과 같은 산업 현장에서 플랜트 상태 혹은 특정 데이터 값을 모니터링하기 위해 쓰이는 스크린을 HMI라고 부릅니다. HMI의 주된 용도는 모니터링 및 설비 제어입니다. 플랜트의 상태를 실시간으로 감시하고 HMI 화면을 통해 공정제어를 하며 플랜트를 더욱 안전하게 운전할 수 있게 되는 것이죠. 제어 및 감시를 위한 고성능 설비제어 솔루션 HanHMI HanHMI는 플랜트의 데이터를 사용자가 활용

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[FAQ] SOE(Sequence of Event)는 어떤 기능인가요?

SOE(Sequence of Event)는 어떤 기능인가요? SOE(Sequence of Event)는 주로 규모가 큰 플랜트의 제어시스템에서 사용하는 기능입니다. 발전소처럼 한 번 가동이 멈추면 비용 손실이 막대한 플랜트의 경우 가동중단에 대한 원인 분석이 명확해야 하기 때문에 SOE 기능을 필수적으로 사용하게 됩니다. Sequence는 "차례로 배열하다"라는 뜻을 갖고 있고, 산업 현장에서 Event는 각종 설비의 변화하는 상태를 의미합니다. 쉽게 말해 SOE(Sequence of Event)는 변화하는 설비의 상태를 시간 순서대로 정렬한 목록의 형태로 보여주는 기능입니다. SOE 기능의 가장 주요한 역할은 트립 혹은 고장 발생 시에 어떤 신호에 의해서 문제가 발생했는지 연관고리를 찾아갈 수 있도록 돕는 것입니다. 사용자는 문제 발생 전후의 데이터를 재료로 삼아 어떤 설비 그리고 센서로부터 문제가 시작되었는지 분석할 수 있는 것이죠. 이 때, HMI 시스템이 짧은 주기로 데이터를

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[FAQ] 노후화된 HMI 설비를 단독으로 교체(제어시스템 부분 교체)했을 때의 이점은 무엇인가요?

노후화된 HMI 설비를 단독으로 교체했을 때의 이점은 무엇인가요? 많은 산업현장에서는 안전한 플랜트 운영을 위해 제어시스템을 설치하여 플랜트를 운영합니다. 일반적으로 DCS와 HMI를 하나의 세트로 구성하여 운전을 하게 되는데, 이러한 경우 플랜트 운영에 있어서 한가지 공통적인 고민을 갖게 됩니다. 그 고민은 바로 DCS와 HMI의 수명주기가 상이하기 때문에 HMI 시스템이 노후화 되었을 때, 아직 수명주기가 남아있는 DCS까지 교체해야하는 경우가 발생하고 DCS 교체에는 막대한 비용이 들어 부담이 크다는 것입니다. 따라서 HMI 시스템의 단독교체에 대한 수요가 발생하게 되는 것이죠. 그렇다면 HMI 시스템을 단독으로 교체했을 때의 이점은 무엇일까요? 첫째, 노후화 된 제어시스템 교체 비용 절감 아직 설비 수명이 남은 기존 DCS는 그대로 둔 상태로, 전체 제어시스템을 교체하는 것보다 훨씬 적은 비용으로 HMI 시스템만을 교체함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 둘째, 제어시스

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[FAQ] HanPrism 관련 문의 모음 1 : 태그처리 / 제어명령 / 통신프로토콜 / 네트워크오류/물리적단방향통신

HanPrism은 최대 몇 개의 태그 데이터를 처리할 수 있나요? HanPrism은 최대 100만 개의 태그로부터 데이터를 받아 처리할 수 있습니다. HanPrism으로 제어 명령을 내릴 수 있나요? HanPrism은 데이터의 모니터링 및 분석을 위한 데이터 통합 관리 플랫폼입니다. 따라서 제어시스템으로 부터 데이터를 수집하는 것만 가능하며, 제어 명령은 내릴 수 없습니다. HanPrism은 어떻게 DCS, SCADA, PLC와 통신을 하나요? HanPrism은 OPC, ODBC, Modbus와 같은 표준 프로토콜 외에도 다수의 통신 프로토콜을 보유하고 있습니다. 또한 통신 드라이버를 직접 개발하여 제어시스템으로부터 데이터를 수집할 수도 있습니다. 네트워크 오류가 생길 경우, 오류가 발생한 기간 동안의 실시간 데이터는 어떻게 되나요? HanPrism은 최대 한 달 치의 데이터를 자체적으로 보관하며, 네트워크가 복구되었을 때 보관해두었던 데이터를 자동으로 히스토리안 엔진에 업데이트합니

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[FAQ] HanPHI의 플랜트 신뢰도 지수(Health Index)는 어떻게 계산되나요?

HanPHI의 플랜트 신뢰도 지수(Health Index)는 어떻게 계산되나요? 설비 예지보전 솔루션인 HanPHI가 제공하는 플랜트 신뢰도 지수(Health Index)는 전체 플랜트 혹은 특정 설비 시스템 혹은 센서의 정상 상태 대비 신뢰도를 백분율로 표시한 숫자를 의미합니다. 사용자는 실시간으로 업데이트되는 플랜트 신뢰도 지수를 통해 한눈에 플랜트의 신뢰도를 파악하고, 문제가 발생한 시스템을 빠르게 발견할 수 있습니다. 즉 직관적으로 플랜트의 상태를 확인할 수 있다는 데에 강점이 있습니다. 그렇다면 HanPHI의 플랜트 건강지수는 어떻게 계산되는 걸까요? HanPHI는 머신러닝 기술을 활용하여 설비의 정상 상태를 학습한 후 예측값을 생성합니다. 플랜트 신뢰도 지수는 BNF테크놀로지의 독자적 기술로 개발한 계산 알고리즘이 이러한 예측값과 실시간으로 들어오는 데이터 값의 잔차를 계산에 사용하여 만들어집니다. HanPHI는 예측 데이터와 실시간 데이터 간의 잔차를 기반으로 미세한 이

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EOCR(전자식 과전류 계전기) 전력데이터 모니터링 : HanPrism 기반 솔루션

EOCR(Electronic Over Current Relay)이란? EOCR은 제조사에 따라 EMPR이라고도 하며, 전자식 과전류 계전기 혹은 과전류 차단기라고 불립니다. 모터를 보호하기 위한 장치이며, 과전류로부터 발생가능한 고장을 방지하는 역할을 합니다. EOCR의 역할은? 운전 중인 모터에 지나치게 많은 양의 전류가 일정 시간 이상 흐르게 되면, 모터 내부의 전선들이 합선되어 고장을 일으키거나 지락과 같은 이슈로 인해 다른 설비에 영향을 주어 문제를 일으킬 수도 있습니다. 그래서 과전류를 차단시켜줄 장치가 필요하며 EOCR이 바로 그 역할을 수행하는 것입니다. 하지만 단순히 과전류가 발생했을 때 흐르는 전기를 막아주는 장치라고 하기에는 무리가 있습니다. 모터가 가진 한 가지 특징이 있는데, 모터를 기동시키는 처음 몇초 동안에는 평소 전력량의 최소 3배 이상으로 많은 양의 전류가 필요하다는 것입니다. EOCR은 첫 작동시에 일시적으로 발생하는 과전류를 허용하고, 일정 시간 이상

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[HanPHI 사례] 화학 공장의 예지보전 솔루션 도입 사례

화학 및 생명과학 분야에서 혁신을 이끌고 있는 국내 대형 화학기업 S사는, 몇 해 전 디지털 전환 전담 조직을 꾸렸습니다. S사는 업무의 자동화/정량화/객관화로 기업 성과를 증대시켜줄 다양한 솔루션의 도입을 전사적으로 추진하고 있습니다. S사는 화학 공장 설비의 고장 감소 및 생산품 수율 관리 최적화로 생산성을 향상시켜줄 예지보전 소프트웨어를 찾고 있었습니다. 수많은 소프트웨어 기업들과의 미팅 끝에 AI 기반 예지보전 솔루션 HanPHI을 도입한 이야기, 전해드립니다! ∎ 솔루션 도입 배경과 고객 니즈 1. 빠르고 정확한 설비 고장 발견 S사 U공장에는 기존 사용하던 설비 모니터링 시스템이 있었지만 단순한 설비 상태 파악을 넘어 센서 데이터 기반으로 이상 징후를 보이는 설비와 해당 신호의 위치를 정확하게 찾아낼 수 있길 원했습니다. 화학 공장의 중요한 생산 설비 중 하나인 반응기 내부의 격벽(격막)이 깨져버린 상황에서 설비 이상의 원인을 찾기 위해 외부에서 이런저런 조치를 취해봤지만

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산업현장 중대재해 막는 LOTO 작업 절차 디지털화로 달라지는 것 : HanPrism 기반 솔루션

LOTO(Lock-Out, Tag-Out) 작업 절차란 무엇인가요? LOTO 작업은 흔히 비정형 작업 혹은 비일상 작업이라고 부르는 설비 청소, 수리, 정비 등의 작업을 할 때 작업자의 안전을 위해 해당 설비에 잠금장치(Lock-out)나 안전 태그(Tag-out)를 설치해두는 것을 의미합니다. LOTO 절차는 왜 중요할까? 산업현장에는 일상적으로 계획에 따라 진행되는 작업 외에도 설비 점검이나 청소처럼 불시에 필요에 따라 진행하게 되는 작업들이 많습니다. 수많은 설비가 운전되고 있는 산업현장에서는 사전에 계획되지 않은 작업들을 근로자들 간에 정확하게 공유하는 데 한계가 있으며, 이러한 점이 불시 작업 중에 또 다른 근로자가 작업 사실을 인지하지 못하고 설비를 작동시켰을 때 중대재해 사고가 발생하는 원인이 되기도 합니다. 실제로 산업현장에서 발생하는 끼임 사고 중 약 10%가 설비 내부에 작업자가 있는 사실을 모르고 기계를 조작하여 발생한다고 합니다. 이 같은 사고는 LOTO 작업을

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