Yokogawa의 공정 데이터 분석 소프트웨어(Process Data Analytics, PDA) 및 분석 서비스는 기업이 제품의 품질을 안정화하고 지속적으로 개선할 수 있도록 도와주는 품질 안정화 솔루션으로, 공정 데이터를 4M(Material, Machine, Method, huMan) 관점에서 분석하여 플랜트의 상황을 보다 깊이 이해할 수 있습니다.
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Key areas for Operational Excellence Transformation
Process Data Analytics는 Yokogawa와 KBC의 공동 혁신 솔루션 및 서비스 포트폴리오입니다. 당사는 컨설팅 및 디지털 기술을 활용하여 4개 분야에서 비즈니스 자동화를 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다.
Asset Operations and Optimization
자산 운용 및 최적화(Asset Operations and Optimization)를 통하여 에너지 등 변동비용을 최소화하면서 처리량을 늘리고 고부가가치 제품의 생산을 극대화함으로써 물리적 자산의 잠재력을 실현할 수 있습니다. 경제적 성장을 달성하고 환경 요구 사항을 충족시키기 위해 소규모/대규모 설비 투자를 원하는 시간 및 예산에 맞춰 제공될 수 있도록 합니다. 이러한 역량을 통해 기업은 물리적 자산을 최대한 활용할 수 있습니다. Yokogawa의 자산 운용 및 최적화(Asset Operations and Optimization) 솔루션은 업계 최고의 기술을 활용하여 정확한 운전 정보를 제공함으로써 운전자의 통찰력을 높이고 궁극적으로 성능과 수익성을 향상시킵니다.
Asset Operations and Optimization(자산 운용 및 최적화)를 위한 주요 운영 역량
- 자산 전략: 기업 전략에 맞추어 플랜트의 용량, 운용성, 생산량에 대한 요구사항 정의
- 자산 개선: 플랜트 운전 기간 확대 및 플랜트 증설/변경을 통한 플랜트 수익성 개선
- 자산 최적화: 교대 근무조가 생산 계획에 따라 운전 기간 내에 활동을 실행할 수 있도록 하여 플랜트 최적화
- 자산 운용 및 공정 제어: 교대 근무조가 생산 계획을 효율적으로 실행하고 공정의 비정상적인 상황을 관리할 수 있도록 하여 플랜트 운전
- 설비 투자 계획 제공: 비용면에서 효율적이고 시기 및 목적에 적합한 설비 투자 계획을 선별, 설계 및 제공
프로젝트 수행, 철저한 Lifecycle 서비스, KBC 컨설팅 제공 실적 등을 통해 고객은 물리적 자산을 극대화하는 것에 대한 실용적이고 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. Yokogawa는 수익성뿐만 아니라 전반적인 안전성, 운용성, 신뢰성 향상에 기여하고 실현하는 것을 목표로 합니다.
· Supply Chain Optimization(공급망 최적화)
- 제품 시장의 수요를 고려하여 석유, 정유 또는 화학 자산에 대한 공급 원료 등 공급 관리를 최적화합니다. 이를 통해 시장 상황을 최대한 활용할 수 있는 대응력을 갖출 수 있습니다.
· Operational Risk Management(운영 리스크 관리)
- 개인 및 프로세스 수준에서 안전, 보건 및 환경 리스크를 안정적으로 제어합니다. 이는 치명적인 손실을 방지하는 데 필요한 견고성을 보장합니다.
· Asset Management and Integrity(자산 관리 및 무결성)
- 자산의 안정성과 가용성을 확실하게 유지하면서도 유지보수 비용을 제어할 수 있습니다. 이는 자산이 항상 기대치를 충족하고 단기적인 시장 기회를 이용할 수 있도록 보장합니다.
Process Data Analysis
공정 데이터 분석은 플랜트에 축적된 공정 데이터(빅데이터)를 4M(Material, Machine, Method, huMan) 조건에 따라 분류, 정리, 해석하여 Historian으로부터 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 AI, 산업용 IoT 기술을 활용하여 품질 및 수율 향상, 생산 안정화를 위해 공정 데이터 분석을 도입하는 기업이 늘고 있습니다. 그러나 실제로 현장에서 공정 데이터를 분석하려고 해도 다음과 같은 문제로 공정 데이터의 활용이 어려운 상황입니다.
Customer Challenge
다양한 시장 요구에 신속하게 대응하는 동시에 생산 라인에서 나오는 제품의 품질을 안정화 할 필요성이 있습니다. 제품 품질은 원재료의 품질 변동 및 제조 시설의 노후화와 같은 요소의 영향을 받습니다. 상이한 공급사에 의해 공급 된 원료의 조성이 다를지라도, 최종 제품에서 높은 품질을 보장 할 필요가 있습니다. 각 생산 프로세스의 품질을 향상시키고 최종 제품의 품질을 향상시키기 위해 제조업체는 다양한 유형의 데이터를 분석해야 합니다. 이러한 분석은 각 생산 현장의 근로자들의 노하우와 전문 지식이 매우 중요합니다.
공정 빅데이터 분석은 데이터 추출 및 전처리 시 공정 설계 개념과 4M 조건을 고려해야 하기 때문에 시간이 많이 소요됩니다. 대부분의 경우 데이터 분석 작업을 전문으로 하는 data scientist 인력이 적거나 없는 경우가 많으며, 비전문적인 소프트웨어를 사용하여 데이터 분석에 많은 어려움을 겪고 있습니다.
Our Solutions
강력한 분석능력을 통한 제품 품질 목표 달성
공정 데이터 분석(Process Data Analytics, PDA) 애플리케이션은 설비 상태 정보, 작동 기록 및 기타 데이터를 분석하여 공정의 초기 단계에서 품질 또는 생산성 저하를 감지 할 수 있는 Yokogawa의 데이터 분석 소프트웨어입니다. Yokogawa의 분석 서비스와 함께 사용되는 이 소프트웨어는 회사가 제품의 품질을 안정화하고 지속적으로 향상시키는데 도움이 되는 품질 안정화 솔루션입니다.
PDA의 주요 기능
PDA는 공정 데이터의 신속한 분석을 위해 강력하고 사용자 친화적인 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능은 고객이 플랜트 빅데이터에 대한 분석 작업을 수행할 뿐만 아니라 대응 방안을 효율적으로 계획하고 구현할 수 있도록 조정할 수 있습니다. PDA의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 그래프 표시 기능
공정 데이터를 가져올 때 모든 추세 그래프가 즉시 표시됩니다. 또한 히스토그램, 분포도 및 오버레이 그래프와 같이 데이터 평가에 유용한 다른 차트 유형을 쉽게 만들고 표시할 수 있습니다.
- 데이터 추출/라벨 기능
공정 데이터에 포함된 4M 조건을 기반으로 데이터를 분할, 레이블 지정, 계층화하고 비교하여 원료 Lot 변경, 수동/자동 모드 전환, 설비 정지, 센서 고장 등 공정 변화에 대한 유용한 인사이트를 발견하고 강조할 수 있습니다.
- 시간차/위상차 조정 기능
공정 데이터 분석에는 관련 공정 태그의 데이터 간 위상 차이와 시간 차이를 조정하는 기능이 있습니다. 물리적 또는 화학적으로 서로 관련된 공정 태그 간에 시간 이동/차이가 있는 경우가 많기 때문에 의미 있는 데이터 비교를 위해서는 이러한 시간차/위상차 조정을 수행하는 것이 필수적입니다.
- 추세 데이터 전처리 기능
공정 데이터에 포함된 주기적 변동 및 측정 오차를 제거하기 위한 전처리 기능이 있으며, 이 기능을 통해 데이터의 특성을 추출하여 소프트웨어에 추세를 표시하고 확인할 수 있습니다.
- MT 분석 기능
PDA는 여러 통계 변수를 분석하기 위해 품질 공학을 위한 판별 분석 기능인 Mahalanobis-Taguchi method(MT method)를 사용합니다. 이 패턴 인식 기술은 주로 일본에서 패턴 인식 및 기타 기술에 대해 500개 이상의 라이센스를 판매한 컨설팅 및 MT시스템 개발 회사인 AngleTry Associates에서 공급 받는 기술이며, 일본 항공 우주 탐사국(JAXA: The Japan Aerospace Exploration Agency)의 앱실론 로켓의 자율점검에 AngleTry의 기술이 활용되었습니다. 이 소프트웨어는 상관 분석을 이용하여 비정상 데이터 포인트에 대한 정상 데이터 포인트 간의 관계를 정량적으로 검증할 수 있으며, 편차가 있으면 품질이 저하되었을 수 있음을 경고합니다.
PDA는 Exquanum, OSI 소프트웨어의 PI 시스템 및 MathWorks의 MATLAB과의 연계와 같은 데이터베이스 연결을 위한 기능을 지원하며, Yokogawa의 Exaquantum PIMS 데이터의 경우 파일 변환없이 그대로 사용할 수 있습니다.
Customer Benefits
생산 공정 중 비정상 상태 조기 발견
PDA 소프트웨어는 공정 데이터의 변화를 감지함으로써 공정의 초기 단계에서 품질 및 생산성 문제를 발견 할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 생산 작업을 정상 상태로 되돌리고 품질을 회복하기위한 조치를 취할 수 있습니다.
Fail-proof 품질 검사
PDA 소프트웨어는 공정 데이터의 변화를 감지함으로써 품질 저하의 징후를 감지하여 검수시에 간과 될 수 있는 결함을 파악할 수 있습니다. 이는 품질 관리 부서가 품질 검사 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
관련 실적:
Yokogawa는 2008년부터 PDA 소프트웨어를 제공해왔습니다. 현재까지 100개 일본내에 화학산업 및 기타 산업 부분의 회사와 100개 이상의 계약이 체결되었습니다.
적용 산업:
석유, 석유화학, 화학, 펄프 및 제지, 제철, 제약, 식품, 자동차, 유리, 고무, 전기 장비/전자 및 기타 산업
자료실
- Sumitomo Seika achieved the quality stabilization by cross-department project.
- The fusion of process knowledge and data analysis technology was a key to the success.
MGC Mizushima Plant selected Yokogawa's PDA to achieve one of its improvement activities.
MGC has successfully stabilized the process and reduced the operator work load.
Honshu Chemical has successfully improved product quality by process data analysis.
On-site capabilities were further strengthened by sharing each other's knowledge in the project.
Kuraray Engineering provides IoT big data analysis solution in collaboration with Yokogawa.
Collaborative process data analysis achieved a high level of quality stabilization at a customer site.
Osaka Gas Chemicals selected Yokogawa to solve long-standing problem at carbon fiber manufacturing process.
Osaka Gas Chemicals established unique problem-solving method using Yokogawa's process data analytics solution.
Yokogawa has a long history of co-innovation in process control and safety. Combined with recent strategic know-how and IP-rich acquisitions, the company can now apply its deep domain expertise to create a differentiated offering in the industrial automation space. From analog or manual data being digitized to the complete digitalization and improvement of work process, with recently-acquired KBC, Yokogawa is helping industrial organizations transform their businesses to help meet both current and future challenges.
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