우베코산(Ube Kosan)이 공장 경쟁력을 강화하기 위해 첨단 디지털 기술 도입에 박차를 가하고 있다.
우베코산은 일본 Chiba Petrochemical 공장에서 AI(인공지능) 및 IoT(사물인터넷) 기술을 활용해 생산성 향상 및 작업부담 경감을 추진하고 있다.
구체적으로는 자동차 타이어용 합성고무 생산공정에 AI로 이상 조짐을 감지하는 시스템을 도입하고 현장순찰 등에서 사용하는 종이장부를 스마트폰, 컴퓨터에 직접 입력할 수 있는 형태로 전환해 전자화하고 있다.
우베코산은 2019년 3월 BR(Butadiene Rubber)을 생산하는 일부공정에서 이상 감지 시스템을 본격적으로 운용하기 시작했다.
다변량 통계적 프로세스 관리(MSPC) 시스템을 적용한 것으로, 온도, 압력, 유량, 액면을 포함한 가동 데이터를 이용해 정상적인 가동 상태의 통계모델을 구축하고 기계학습에 투입한 후 실시간으로 감시한 가동 데이터가 통계모델에서 벗어나면 이상 조짐으로 간주해 알리는 방식이다.
BR을 중합한 후 용제 및 잔존 모노머를 제거하는 회수공정과 회수 후 용제 및 모노머를 정제하는 증류탑 등 총 6개 공정에 적용했으며 다차원 통계모델을 구축하면 이상 감지 감도가 향상되기 때문에 적게는 18개, 많게는 155개 가동 데이터를 이용하고 있다.
AI가 이상을 감지하면 계기실 모니터 화면에 해당 공정 및 데이터가 표시됨에 따라 작업자가 한눈에 파악할 수 있는 것으로 파악되고 있다.
실증 중 시스템 성능을 검증한 결과 증류탑에서 실제로 이상이 나타나기 약 4개월 전부터 조짐을 감지한 사례도 있었던 것으로 알려졌다.
우베코산은 해당 시스템이 본궤도에 오름으로써 트러블을 미연에 방지함과 동시에 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.
그러나 시스템 정밀도를 향상시키기 위해서는 운용 후에도 AI에 학습시키는 가동 데이터에 포함된 이상수치를 제외하는 데이터 정화(Data Cleansing) 등이 필요함에 따라 기대성능을 끌어내기 위해 꾸준한 개선이 가장 중요할 것으로 판단하고 있다.
Chiba Petrochemical 공장에서는 2021년 7월 BR 설비 가동을 관리하는 분산 제어 시스템(DCS)을 최신형으로 교체해 더욱 수준 높은 자동제어를 적용함으로써 안정성을 향상시킴과 동시에 DCS 조작화면에서 이상 알림을 파악할 수 있도록 각 시스템을 연동시킬 계획이다.
해당 시스템은 앞으로 일본 뿐만 아니라 타이, 말레이지아 공장에도 도입할 방침이다.
IoT를 활용해 사원의 작업 부담을 줄이는 대책도 추진하고 있다.
Chiba Petrochemical 공장에서는 기계의 소리, 진동 등을 보거나 들어 상태를 정확히 파악하기 위해 BR 설비의 회전기기 등을 매일 직접 순찰하며 점검하고 있다.
이전에는 담당자가 현장을 순회하면서 미터기 정보 등을 종이장부에 수기로 기록한 후 현장 주임이나 관리자의 승인을 얻어 보관했으나 2018년부터는 방폭형 스마트폰인 아이폰(iPhone)을 채용해 현장에서 필요한 사항을 터치패널로 입력한 후 전자데이터로 보관하는 시스템으로 변경했다.
입력, 확인누락 등 인위적인 실수를 방지할 수 있고 입력한 데이터를 시간 순으로 확인할 수 있는 기능도 있어 기계 상태의 변화를 파악할 수 있으며 생산기술, 설비 부문 등에서 데이터를 2차 이용할 때에도 입수가 용이해진 것으로 파악되고 있다.