BNF테크놀로지(주)
PHI 개발의 가장 큰 목적은 지수화이다. 기존 발전소의 예측장비는 고정된 값을 이용해 기존데이터와 현재 값이 다르면 경고를 해주는 방식이기 때문에 신뢰도를 판단하기 어려웠다. PHI는 이러한 문제점을 해결하고자 고정 값을 이용하지 않고 최신 기술 트렌드인 학습기법을 적용하였고 세계최초로 현재 값을 예측하는 기법을 개발하여 상황 별 예측정보를 파악과 발전설비의 신뢰도 안전성 및 성능향상을 높여준다. PHI의 성능 지수화 시스템으로 발전소 불시정지 및 출력감발을 유발할 수 있는 계통 및 기기의 취약 부분을 파악함으로써 불시정지 예방을 위한 기술 및 최적 예방 정비 방안 도출 시스템을 갖췄다. 이는 발전소 신뢰도 지수 감소 시 설비의 이상원인 자동 추적을 통해 운영 경험이 적은 신입직원들도 발전소 불시정지를 사전에 예방 가능하도록 지원할 수 있다. 또한 기존제품이 하나의 발전소에 적용되어지기 위해서는 각 발전소의 환경에 맞게 최적화된 제품으로 수정해야 했지만, PHI는 하나의 학습 알고리즘을 통해 예측시스템을 프로그램화하면 플랜트를 운영하는 어떤 곳이든 적용 가능해 발전소뿐만 아니라 석유화학 설비 등 다양한 산업분야로 확대 적용할 수 있는 이점이 있다. 현재 영흥 화력 발전소 1호기 보일러에 설치할 예정이며 오는 4일 완성 목표로 진행 중에 있다. BNF테크놀로지는 PHI제품 사용화로 모든 플랜트 분야에 도입해 설비 신뢰도 향상 및 안정적 전략 공급한다. 그리고 발전설비 이외의 다른 산업 시설에 대해 예측정비 기법의 확장 적용함에 따라 설비관리체계혁신을 기대하고있다. 기존 플랜트는 DDC(Direct Digital Control)로 한 대의 컴퓨터에 모든 공정관리가 집중됐기 때문에 플랜트 장비의 이상 발생되면 공정 전체가 제어 불능이 됐다. 그래서 최근 플랜트 분야에서는 여러 Control Loop를 동시에 처리할 수 있는 DCS로 교체하고 있다. 하지만 아쉽게도 DCS는 Plant에서 발생하는 장기간의 수많은 Data History을 저장 할 수 없는 단점이 있다. 이러한 점을 해결하기 위해서 구상된 Data Historian은 Data압축 기법을 사용해 데이터를 수년간 보관하게 되었고 엔지니어는 장기간의 데이터를 Trend로 비교 분석할 수 있게 됐다. BNF테크놀로지㈜는 PRISM Data Historian 제품 개발로 플랜트 공정 운영자에게 기존의 압축 데이터 저장방식으로 얻어지는 왜곡된 결과가 아닌 무손실 데이터 축약방식을 적용해 Raw Data와 100% 일치하는 정밀한 데이터로 정확한 분석이 이뤄지게 해 최종의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있는 SW 솔루션을 제공한다. PRISM Data Historian은 프로세스 플랜트의 공정 운영자에게 원인 추적과 추이 분석 등 효율적인 업무 성과를 제공하기 위해 대용량의 프로세스 플랜트 데이터를 고속으로 실시간 수집 저장이 가능하도록 했다. 보다 편리한 실시간 트렌딩 및 과거 데이터 분석을 할 수 있도록 익숙한 MS-Office 스타일 인터페이스와 언제 어디서든 사용자가 원하는 Viewer 설정할 수 있게 하여 현장 특성에 맞는 고객 맞춤형 솔루션을 제공한다.
그 밖에 BNF테크놀로지㈜는 사용자에게 유지보수 지원이 용이하도록 고객별 담당자 지정 및 24시간 전문 AS 지원 체계를 구축하여 고객 서비스의 질을 향상시키는데 주력하고 있다. 또한 외부 시스템으로 데이터 제공 필요 시 API(Application Programming Interface) 공급 등 다양한 서비스 혜택으로 외산 제품 대비 30% 이상 비용 절감하는 경제적 효과를 볼 수 있다. BNF테크놀로지㈜는 차별화된 전략으로 국내외 산업 SW시장에서 고가의 해외 수입 제품 대체와 외화 유출을 억제하고 글로벌 제품화로 거듭나길 기대했다.
권석림 기자
srkwon@knpnews.com