펄프 및 지류 제조 업계에서의 데이터 분석 활용 방안

펄프, 제지 공장에서의 생산 공정은 복잡성이 높기 때문에 성공 여부는 다양한 요소에 의해 좌우되며, 제지기를 비롯한 여러 가지 보조장비의 제어가 완벽하게 이루어져야 합니다. 싸토리우스의 다변량 데이터 분석(MVDA) 소프트웨어, SIMCA^®는 손쉬운 사용성과 고도의 기능성을 모두 갖춘 분석 툴셋으로, 역사적 생산 데이터를 기반으로 생산품의 최종 품질, 수율, 지속가능성 등과 같은 최적화 목표 지표에 미치는 영향도가 큰 인자의 최적값을 산출함으로써 원재료 투입부터 생산품 산출에 이르기까지, 공정 전 과정에서의 품질을 예측하고 공정 가시성을 확보하는데 활용할 수 있습니다.

다변량 변수에서의 계수값을 시각화 하게 되면 NO_x 발생량에 기반한 보일러 / 증기 터빈, 증기 발생 장치의 작동 상태를 알 수가 있습니다. 계수값의 시각화는 원 변수 값이 미치는 영향도를 붉은 색 (양의 값)에서 푸른 색 (음의 값)까지 나열하는 방식으로 이루어지며, 이와 같이 NO_x 발생량을 최적화 한다는 개념에서 접근하여 어떠한 인자가 부족하고 어떠한 인자가 넘치는지를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

다변량 변수 분석의 가장 두드러진 장점은 아무래도 information depth를 낮출 수 있다는 점일 것입니다. 수백 종의 변수로 구성된 역사적 공정 데이터를 하나의 그래프 상에 나타내면서도 공정 데이터가 소실되지 않는다면 어떠한 지점에서도 심도 있는 드릴다운 분석이 가능하게 되고, 결국 변수별로 어떠한 인자가 가장 큰 영향을 미치는지를 파악하게 됨으로써 공정의 고도화를 달성할 수 있게 되는 것입니다. 또, 데이터 속에 숨겨진 상관관계나 인과관계를 발굴해 내어 기존에 알지 못하였던 인사이트를 공정으로부터 찾아낼 수 있음은 물론입니다.

장비 운용 시 다변량 데이터 분석법에 대한 교육훈련이 반드시 이루어져야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 훈련된 인원이 향후 퇴직하더라도 다른 인원이 다변량 데이터 분석을 반드시 실시할 수 있어야 하기 때문입니다.

생산 최적화에 있어 데이터 분석 솔루션을 활용하여 파악할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

• 생산 최적화에 가장 큰 영향을 미치는 인자(변수)가 무엇인지
• 어떠한 운전 모드, 부하 수준에서 이러한 영향이 발견되는지
• 생산 효율을 상시 최적화된 상태로 유지하기 위해서는 어떠한 조치를 취하여야 하는지
• 기존에 알지 못했던 변수 사이의 인과관계가 있는지

각 플랜트 현장별 공정 설비 구성에 따라 다소간의 차이는 있지만, 펄프, 제지 업계에서의 공정 모니터링 및 관리 역시 다른 업계와 마찬가지로 분산 제어 시스템(DCS)과 제조 실행 시스템(MES)을 컨트롤 프로그램에 연동하는 것을 기본으로 합니다. 이 경우, 싸토리우스 SIMCA^®-online과 같은 컨트롤 소프트웨어를 활용하면 기존 DCS, MES과 연동하여 공정의 관리감독을 간편하게 수행할 수 있습니다.

한편, 데이터 분석 솔루션을 활용한 모델링을 통해 여러 건의 단변량 컨트롤 차트를 하나의 다변량 컨트롤 차트로 통합할 수 있는데, 이와 같은 원리의 데이터 통합을 통해 차트상 어느 시점에 발생한 공정 이탈의 원인을 파악하고 그에 적합한 수정 조치를 설계할 수가 있습니다.

통합된 데이터에 기반한 다변량 공정 제어는 다음과 같은 통상적인 시나리오에 현장 상황, 사용자 선호에 맞는 적절한 보정을 거쳐, 그다지 복잡한 과정이 않고도 간단하게 수행할 수 있습니다.

1. 공정의 범주와 가용 자원, 준수 조건의 정의
2. 다변량 소프트웨어 설정
3. 데이터 전문가가 제공하는 컨설팅 서비스를 통해, 사내의 담당자가 향후 스스로 공정을 수행할 수 있도록 교육 훈련 설계
4. 데이터 히스토리안 등으로부터 목적에 가장 적합한 데이터 세트를 결정
5. 공정의 조사를 가장 효율적으로 수행할 수 있는 변수를 확인하고, 이들 변수로부터 다변량 모델을 수립
6. 수립된 모델을 온라인 모니터링 소프트웨어에 업로드 하면 완료

IT 설비의 설치 역량만 갖추어져 있다면 컨설팅, 교육 훈련 등 상기와 같은 과정은 현장 인력 파견 없이도 충분히 원격 수행이 가능합니다.

각 플랜트 현장별 공정 설비 구성에 따라 다소간의 차이는 있지만, 펄프, 제지 업계에서의 공정 모니터링 및 관리 역시 다른 업계와 마찬가지로 분산 제어 시스템(DCS)과 제조 실행 시스템(MES)을 컨트롤 프로그램에 연동하는 것을 기본으로 합니다. 이 경우, 싸토리우스 SIMCA^®-online과 같은 컨트롤 소프트웨어를 활용하면 기존 DCS, MES과 연동하여 공정의 관리감독을 간편하게 수행할 수 있습니다.

도식에 나타난 SIMCA^®-online을 활용한 공정 제어를 서술하면 다음과 같습니다. 먼저, 프로그램을 DCS 또는 MES와 연동하여 데이터 네트워크에 연결합니다. 이 때, 페이퍼 머신 이나 다른 모든 외장 디바이스가 동일한 네트워크에 연결되어 있어야 합니다. SIMCA^®-online 서버에서 이들 데이터베이스로부터 데이터를 읽어 들이고, 히스토리안 (또는, 해당하는 경우, 배치 데이터베이스), 필요에 따라 DCS / MES로 데이터를 기록합니다.

도식에 표현되어 있는 셋업은 단순 모니터링에서 폐쇄 회로 제어까지 다양한 공정 제어에 활용될 수 있습니다. SIMCA^®-online의 모니터링 원리는 다음과 같습니다. 먼저, 읽어 들인 공정 데이터를 최적 공정 모델과 비교하여 그 결과 (및 2σ, 3σ 표준편차)를 하나의 다변량 컨트롤 차트에 통합 기록하여 표준편차에서 벗어나는 공정 지표를 시스템 운용자가 손쉽게 확인할 수 있도록 합니다.

다음은 정교화 스케일(Sophistication Scale)에서의 예측적 제어(Predictive Control)입니다. 소프트웨어가 역사적 데이터를 분석한 결과에 의거하여 현 공정의 진행 상황을 예측, 제어하게 되면 정해진 공정 런타임 이후의 공정 결과 (수율 지표, 품질 지표)를 예측하거나, 또는 장래의 어느 시점에 공정이 허용 오차 범위를 벗어날 것인지를 확인할 수 있습니다. 특히 후자의 경우에는 실제로 공정 오류가 발생하여 이를 인지하기 훨씬 전에 관리자가 오류 여하를 확인할 수 있으므로 예측적 제어의 취지에 정확하게 부합한다고 할 수 있습니다.

가장 고도화된 제어 원리인 규범적 제어(Prescriptive Control)를 구현하게 되면 주요 설정 중 변경이 필요한 사항을 미리 안내함으로써, 이탈이 발생하기 전에 관리자가 새로운 값으로 리셋하여야 할 지표를 선제적으로 파악할 수 있게 됩니다. 싸토리우스에서는 이와 같은 규범적 제어가 가능한 환경을 가장 고도화된 제어 환경으로 보고 있습니다. 규범적 제어 역시 폐쇄 회로 제어 방식으로, 즉 규범적 제어에 따라 리셋한 지표를 DCS / MES에 자동으로 반영될 수 있도록 관리할 수 있습니다.