IA2IA로 산업 자율화로의 여정을 가속화
IA2IA를 통해 Yokogawa는 산업 자동화에서 산업 자율화로의 전환을 위한 명확한 방향성과 비전을 제시합니다. 이는 점점 더 상호 연결되는 세계에서 지속 가능한 가치 창출을 가능하게 하고, 글로벌 과제 해결에 기여합니다.
Yokogawa는 IA2IA를 여러 단계로 이루어진 여정으로 인식하고 있으며, 이에 따라 고객의 현재 상태와 IA2IA의 다음 단계를 규명하기 위한 성숙도 모델을 개발했습니다.
자율 운영을 구현하는 방법
강화학습 AI를 통한 산업 자율화의 획기적 진전
Yokogawa와 나라첨단과학기술대학교(NAIST)가 공동 개발한 Factorial Kernel Dynamic Policy Programming(FKDPP)은 강화학습 기술을 활용한 자율 제어 AI 프로토콜입니다. FKDPP는 기존 제어 방식으로는 대응이 어려워 수작업이 필요했던 플랜트 운영 영역까지 제어 및 자율화를 가능하게 합니다. Yokogawa는 플랜트 운전 및 제어에 대한 자사의 노하우를 활용해 FKDPP를 실용화했으며, 화학 플랜트의 증류탑에서 수작업 운전을 성공적으로 자율화했습니다.
로보틱스를 통한 플랜트 운영의 안전성과 효율성 향상
OpreX Robot Management Core는 Yokogawa의 로봇 운영 솔루션을 구성하는 핵심 제품입니다. 기존에 사람이 수행하던 플랜트 유지보수 작업을 수행하는 다양한 유형의 로봇을 통합 관리함으로써, 고객이 설비를 보다 안전하고 효율적으로 유지할 수 있도록 지원합니다. 또한 플랜트의 제어 및 안전 시스템과 연계될 경우, 로봇이 취득한 제조 현장 데이터를 활용하고 로봇에 작업 절차 지시를 내릴 수 있어, 자율 플랜트 운영을 향한 첫 단계를 가능하게 합니다.
작업 관리(Control of Work)를 통한 안전한 산업 자율화
산업 자율화가 진전되더라도, 인간의 안전 확보와 리스크 관리는 여전히 필수적입니다. 작업 관리(Control of Work, CoW)는 누가 어떤 작업을 수행하며 어떻게 실행되는지를 엄격하게 관리함으로써 위험 작업의 안전을 보장합니다. 이러한 관리는 자율 시스템과 작업 환경에서도 적절한 자격과 절차가 일관되게 준수되도록 하여 사고와 사고 발생 위험을 예방하는 데 기여합니다. 따라서 CoW는 산업 자율화 구현에 있어 안전을 유지하기 위한 핵심 기반 요소로 기능합니다.
Case Studies
강화학습 AI를 통한 안정적 운영과 에너지 효율 향상
실제 플랜트 운영을 강화학습 AI가 직접 제어한 세계 최초의 검증된 적용 사례로, ENEOS Materials Corporation은 FKDPP 자율 제어 AI를 활용해 복잡한 운영을 수행하고, 일관된 제품 품질을 확보하는 동시에 폐열 활용을 최적화했습니다.
AI 기반 다중 로봇 협업을 통한 자산 모니터링 향상
Shell Global Solutions International B.V.와 Yokogawa는 AI 및 로봇 기반 점검 솔루션을 공동으로 개발했습니다. 본 협업은 Shell의 비주얼 분석 도구와 Yokogawa의 로봇 관리 플랫폼을 통합함으로써 플랜트 운영의 안전성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
Industry 4.0 로드맵을 통한 전환 가속화
Yokogawa는 Smart Industry Readiness Index(S.I.R.I.)를 활용해 Mewah의 디지털 성숙도를 평가했습니다. 또한 운영 및 재무 측면에서 가장 큰 효과를 창출할 수 있는 전환 영역을 식별하고 우선순위를 설정하여, Mewah Group의 Industry 4.0 로드맵과 연계했습니다.
머신러닝 기반 알람 관리로 효율성과 신뢰성 향상
BASF SE를 위해 Yokogawa는 알람과 운영 간의 인과관계를 분석하는 Alarm Behavior Analysis를 적용했으며, 알람 발생 이후 운전원이 수행한 모든 조치를 분석하기 위해 e-SOP 솔루션을 활용했습니다.
운전원의 고부가가치 데이터 분석 업무 전환
DIC Corporation을 위해 Yokogawa는 데이터 분석 준비에 소요되던 막대한 시간을 대폭 줄일 수 있는 데이터 활용 플랫폼을 구현해, 운전원이 본연의 데이터 분석 업무에 집중할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 데이터 분석의 품질을 향상시키는 동시에, 운전원이 보다 고차원의 업무에 도전하도록 동기를 부여했습니다.
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