최대 수요 전력 감시 · 목표전력 부하 제어
- 문제
- 겹쳐 돌아가는 대전력 설비로 급증하는 피크
- 접근
- 목표 전력을 설정해 최대 전력 사용량을 그 안으로 관리하고, 목표 피크 초과 전에 알립니다.
- 성과
- 전력 요금 절감과 피크 리스크 감소
가공 공정 현장의 문제
열처리 · 성형 · 코팅 공정에서 반복되는 문제입니다.
공정 조건의 미세한 변화가 품질과 직결된다
열처리로 · 압축공기 · 냉각수 · 성형 장비가 연속으로 돌며 작은
조건 차이가 제품에 그대로 남습니다.
열처리는 설비 안정성과 에너지 제어를 함께 요구한다
온도 · 유지 시간 · 냉각 조건이 소재 특성을 정하기 때문에 둘 중
하나만 맞춰서는 재현되지 않습니다.
에너지 흐름이 복잡하고 피크가 자주 튄다
에너지가 공정마다 흩어져 흐르는 데다 고온 · 대전력 설비가
겹쳐 돌아 과소비 구간을 짚기도, 최대 수요를 잡기도 어렵습니다.
문제를 푸는 방법
가공 · 소재 현장에서
Refinery가 실제로
하는 일입니다.
압축공기 수요 맞춤 제어 · 상태 감시
- 문제
- 수요와 무관하게 과하게 운전되는 압축공기 설비
- 접근
- 소비 전력과 배관 유량, 온·습도를 함께 계측해 수요 맞춤 공급이 되도록 제어합니다.
- 성과
- 에너지 소비 감소와 설비 수명 연장
열처리 공정 온도 · 시간 패턴 분석
- 문제
- 결과물이 나온 뒤에야 확인되는 공정 조건 이탈
- 접근
- 열처리로의 온도 · 유지 시간 · 냉각 곡선을 배치별로 쌓아 정상 패턴과 비교합니다.
- 성과
- 소재 품질 안정화
공정별 에너지 흐름 시각화
- 문제
- 어느 공정이 에너지를 삼키는지 보이지 않는 구조
- 접근
- 공정 · 설비를 온톨로지로 연결해 에너지 흐름을 한 구조로 모으고, 공정별 사용을 같은 기준으로 나란히 세웁니다.
- 성과
- 과소비 구간 식별과 공정 효율 개선
냉각수 설비 원격 제어 · 모니터링
- 문제
- 사람이 현장에 가야 확인되는 냉각수 설비 상태
- 접근
- 냉각수 온도 · 유량 · 펌프 상태를 원격으로 감시하고, 기준을 벗어나면 즉시 알립니다.
- 성과
- 설비 운영 안정성 확보
진동 기반 설비 상태 감시
- 문제
- 멈춘 뒤에야 드러나는 회전체 이상
- 접근
- AI 에이전트가 진동 추세에서 이상을 읽어 전조를 일찍 잡고, 원인 추정과 다음 조치를 근거 이력과 함께 제시합니다.
- 성과
- 고장 예방과 유지 보수 효율 향상
솔루션 구조
현장 데이터가 의미를 얻고 의사결정으로 이어지는 흐름입니다.
현장
- 열처리로
- 압축공기
- 냉각수
- 성형 장비 센서
연동
- SCADA
- PLC
- FEMS
- Modbus TCP
- CAN
- LTE-M
Refinery
- 온톨로지
- AI 에이전트
- 룰/자동화
활용
- 공정 대시보드
- 피크 알람
- 품질 이력
기존 PLC/FEMS가 있으면 걷어내지 않고 그 위에 얹어 양방향 연동하고, 없는 현장은 수집부터 새로 구축합니다.
연동 시스템
가공 · 소재 현장에서 흔히 쓰는 시스템 · 프로토콜과 연결됩니다.
SCADAPLCFEMSMESModbus TCP/IPCANOPC-UALTE-M
목록에 없는 시스템도 표준 프로토콜 · API로 연동 가능합니다. 자세한 내용은 문의해 주세요.
도입 효과
운영 · 기술 · 경영 관점 모두에서 얻는 이점입니다.
열처리 품질 안정화
온도 패턴을 배치별로 남겨
같은 결과를 반복합니다.
압축공기 수요 맞춤 공급
필요한 만큼만 공급해
낭비와 누설을 줄입니다.
최대수요전력 사전 감지
피크에 닿기 전에 감지해
부하를 미리 낮춥니다.
공정 단위 에너지 편차 분석
공정마다 에너지를 나눠
과소비 구간을 짚습니다.
고장 예방
진동에서 이상을 미리 잡아
유지 보수 효율을 높입니다.
