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제조업과에너지산업이고도화됨에따라, 공장운영을최적화하고효율을향상시키는것은관리자에게항상과제입니다. 점차강화되는환경규제와경쟁자들의도전에맞서, 산업을이끄는기업들은생산성을최대화하기위해지속적으로노력하고있습니다. 제조혁신의흐름속에서공장의데이터는계속적으로증가하고있습니다. 산업을이끄는기업들은그들공장의성능과수익성을최상의컨디션으로유지하기위해, 흩어져있는데이터들을가공하여의사결정을하는데적극적으로활용하고있습니다. 그러기위해서는데이터수집, 전처리, 데이터분류, 분석과같은데이터가공을최소한의인력을들여해내는것이필요합니다. 이러한문제를해결하기위해 Integration Objects는 KnowledgeNet Analytics라는제품을개발하였습니다. 이제품은수많은센서데이터, 랩데이터, 복잡한이벤트데이터로부터지식을추출하여예측모델을만들고, 타겟을최적화할수있도록합니다. Integration Objects 의 KNet Analytics 는독창적인데이터분석프로그램으로, 아래와같은방법으로활용가능합니다. 데이터를정리하고가공되지않은데이터를정보와지식으로변환합니다. 예측모델을생성하고생성된모델을실시간으로공장에적용합니다. 에러가있는데이터를제거하고문제가발생한지역을정확히찾아냅니다. 문제발생적선제적인의사결정을지원하여비정상조건발생을방지합니다. 반복되는패턴과이벤트간의연관성을찾아냅니다. 반복적인분석과정 Your Best Business Partner
지식추출의자동화 KNet Analytics로수행하는분석과정은다음과같습니다. 공장에서부터데이터를획득하고, 불필요한데이터와노이즈제거하여데이터의품질을향상시킵니다. 그리고모델을만들고해석하여가치있는지식의형태로가공합니다. 이러한모델은공장운전시특정한상태와비정상적인이벤트를감지하여운전을보조합니다. 이러한방식은사람이직접데이터를해석하여 Trouble Shooting을하는방법보다더욱효과적이고빠릅니다. Beyond Analytics KNet Analytics 는드러나지않은공정의지식을발견할뿐만아니라, 예측모델을만들고, 데이터간의관계를분석하여 공정의동특성을파악하는데도움을줍니다. 실시간적용 분석과정을통해만든모델은 KNet 의온라인플랫폼에탑재되어, 실시간으로모니터링이가능합니다. 사용자는이를 관리하고최적화하여공장의상태를최상으로유지하고 Operating costs 를최소화할수있습니다. Who benefits from KNet Analytics? Oil & Gas Water & Utilities Oil Refineries Chemicals Power Plants Mining & Minerals and many more! >> Learn more at www.apstinc.com
Machine Learning 기계학습을통해생성된모델은공장의흐름을모사합니다. 이러한모델은운전모드를인식하고 Failure 를예측합니다. KNet Analytics 는인공신경망, 의사결정나무, 선형분류등의기계학습알고리즘을제공합니다. Optimization 최적화는제한조건내에서목적함수가 가장적합한 " 값을갖도록하는것입니다. 이러한기능은 KNet Analytics 의 Optimize 기능으로구현되어있습니다. Workflow Workflow 는사용자가수행하는분석과정을자동으로처리하는 KNet Analytics 의강력한기능중하나입니다. 사용자의분석과정을자동으로저장하여도표를생성합니다. Graphical Environment 기존의데이터분석도구와달리 KNet Analytics 는직관적인 UI 를사용하여통계에대한지식이부족한사용자도쉽게사용할수있습니다. Your Best Business Partner
Models KNet Analytics 는실제공정데이터를기반으로한설명및예측모델을제공합니다. 설명모델은공정특성을더잘이해할수있도록핵심변수와변수사이의관계를식별합니다. 반면예측모델은여러모델예측기술을융합하여공정의거동을설명합니다. Pattern Recognition KNet Analytics 는데이터의규칙성을파악하여패턴을인식합니다. 예를들어, 운전데이터의분포를분석하여운전모드를파악하거나알람과이벤트의반복되는시퀀스를찾아냅니다. Exploration 일반적으로, 데이터는불완전하고일관적이지않으며노이즈를포함합니다. 따라서고급분석을위해서는불필요한데이터를제거하고보정하는과정이필요합니다. KNet Analytics 는 Cleaning, Sampling, Smoothing, Correlation 과같은기능을제공합니다. Visualization KNet Analytics 는 Scatter plot, Line chart, Pie chart, Area chart, Box plot, Radar chart, Polar chart 와같은다양한시각화도구를탑재하고있습니다. >> Learn more at www.apstinc.com
효율과수익성을극대화하여경쟁우위를점합니다. KNet Analytics는검증된모델을활용한목표타겟팅을통해운전컨셉을제공하며, 공정의거동이시시각각변하더라도적용이가능합니다. 이러한방식은관리의신뢰도를높여주고, 관리자가주시하는지표나 KPI 더욱신뢰할수있도록합니다. 또한, 생산극대화를위한최적의 setpoints를찾고, 장치의가용성을증가시키며, 에너지나원료의소비를절감할수있도록합니다. 시간과돈을절약하기위한새로운기회를찾을수있습니다. 분석을통해운전비용을절감하고, 생산성을극대화하는방법을찾습니다. 예를들어, 제품의품질과생산량을모델링하여손실이나 Off-spec 제품을예측할수있습니다. KNet Analytics를활용하면, 문제를파악하고해결방안을도출하는시간을단축할수있습니다. 변화를대처에더많은유연성을갖습니다. 패턴인식과예측모델을활용함으로써, 사용자에게공정이거동하는방식이나특성을쉽게이해할수있도록합니다. 즉, 사용자는공정이어떻게변할지변화를미리감지할수있고선제적인대응을할수있습니다. 예를들어, 비정상조건에진입하기전에사전에감지함으로써공정의생산성저하와가동정지를방지할수있습니다. 결정을내리는과정이효과적이고신뢰도가있습니다. KNet Analytics 는데이터베이스내의방대한데이터를기반으로한의사결정을제공합니다. 이러한기법은 사용자에게더욱효과적이고신뢰할수있는의사결정을제공합니다. Minimum Hardware/ Software Requirements Your Best Business Partner
>> 공장운전모드와상태를자동으로인식 KNet Analytics는공정의변화를감지하여, 운전모드나생산량의변동성, 원료품질의변화를식별합니다. 또한, 타워의 Flooding이나, 재비기의 Fouling, 컴프레서의 Surging, 누수, 부식과같은비정상적인상황을시나리오화할수있습니다. KNet Analytics는군집화와모델을이용한분류화를통해체계화된규칙을만듭니다. 이러한규칙은온라인으로전달하여실시간으로공정을모니터링할수있습니다. >> KPI Dynamic Targeting 기존의 KPI 어플리케이션들은고정된타겟을사용하여공장의성능을모니터링해왔습니다. 이러한방식은공정의동특성을고려하지않아예외적인상황이발생하고시간과노력의낭비로이어집니다. 또한, 문제에대한정확한진단이어렵습니다. 그결과, 공정의동특성을반영하는정확하고신뢰성있는시스템이필요해졌습니다. KNet Analytics는공정의거동을설명할수있는 Dynamic target을세울수있는방법을제공합니다. >> 센서검증다양한모델을결합하여신뢰도를높여센서의값과상태를검증하는모델을만듭니다. 감지능력이떨어진센서나, 진동이있는센서, 편향이있는센서로부터불량데이터가발생합니다. KNet Analytics는이러한데이터를검증하여센서의상태를진단하고값을검증합니다. 또한, 분석기나랩데이터의측정값을보조할수있는소프트센서를만들수도있습니다. >> Asset 성능모델링사용자는 KNet Analytics를활용하여장치의중요한변수를입력변수로하여성능모델을만들수있습니다. 이러한모델은장치의성능곡선과실제값을비교하여성능차를식별하는데사용할수있습니다. 예를들어, 컴프레서의성능공선은다변량회귀분석을통해모사될수있으며, 효율은속도와흡입유량과압력에의해결정되는함수입니다. 또한, KNet Analytics는장치의운전모드를모델링하거나, 장치고장시데이터를활용하여고장상태감지모델을만들수있습니다. KNet Analytics 를이용하여얻은원유시추 펌프고장시의그래프패턴 >> Learn more at www.apstinc.com
Project History 2007 02 월삼성 SDI - Dynamic Modeling Tool(gPROMS) 공급 03 월한화케미칼 ( 구. 한화석유화학 ) - 성능감독시스템을이용한공정성능진단엔지니어링서비스 05 월삼남석유화학 - Dynamic Modeling Tool 을이용한공정성능진단엔지니어링서비스 07 월한화케미칼 ( 구. 한화석유화학 ) - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축 [ 울산 / 여수 ] 08 월삼성정밀화학 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축 [ 울산 ] 11 월 SKC - Dynamic Modeling Tool 을이용한공정설계엔지니어링서비스 11 월 SK Chemicals - Dynamic Modeling Tool 을이용한공정성능진단엔지니어링서비스 2008 01 월 SK Energy 인천 CLX - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축 02 월에이피이 - 신규공장의장치설계검토엔지니어링서비스 11 월 POSCO - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축및공정효율개선 12 월제일모직 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축및공정효율개선 2009 02 월현대오일뱅크 - BTX 공정에너지개선 07 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 여수 ) - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축및 PC 공정의공정개선 10 월현대오일뱅크 - Control Loop Monitoring 시스템구축 2010 01 월한화케미칼 ( 구. 한화석유화학 ) - Oxy4/CA4 증설공장의신규공장조기정상화 03 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 여수 ) - 성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한 BTX, DMC 공정의성능개선 03 월현대오일뱅크 - Control Loop Monitoring 시스템구축서비스 03 월 GS Caltex - 성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한 Alkylation 및 BTX 공정의성능개선 08 월 GS Caltex - 성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한 NO3 HOU 공정의 PID Tuning 11 월현대오일뱅크 - #2 HOU 공정조기정상화를위한 PID Tunning System 공급및엔지니어링서비스 11 월한화케미칼 - 여수 VCM 공장의에너지개선엔지니어링서비스 2011 03 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 여수 ) HEG, 3PP 공정개선엔지니어링서비스 06 월한화화학 ( 닝보 ) 중국한화화학 ( 한화케미칼 ) 공정개선엔지니어링서비스 10 월한화케미칼 울산가소제생산공장 ( 울산 3 공장 ) 공정개선엔지니어링서비스 12 월 SK 에너지인천 CLX - 성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한엔지니어링서비스 2012 04 월 SKC( 울산 ) - 성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한엔지니어링서비스 06 월 Vietnam BSR - Control Performace Monitoring System 구축및엔지니어링서비스 07 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학 ) - BTX, BD, UC 공정성능감독시스템 (PlantTriage) 을활용한엔지니어링서비스 08 월한화케미칼 ( 울산 ) - EVA 공정 ( 신규 ) 조기정상화를위한엔지니어링서비스 09 월 Samsung Engineering(Algiers Sikida) - #1 CDu, #30 Gas Plant, #1121 Hot Oil System 공정조기정상화를위한성능감독시스템 (PlantTriage) 공급및엔지니어링서비스 12 월현대오일뱅크 - #2 BTX 공정 ( 신규 ) 조기정상화를위한성능감독시스템 (PlantTriage) 활용한엔지니어링서비스 2013 02 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 여수 ) - PP-4, PE-4, PE-3, PE-2 공정개선을위한엔지니어링서비스 06 월삼성토탈 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축 08 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 대산 ) - BTX 공정개선엔지니어링서비스 12 월 GS 건설 (U.A.E, Ruwais) - 4th NGL Train 공정의조기정상화를위한엔지니어링서비스 2014 01 월삼성토탈 - EVA( 신규 ) 공정의조기정상화를위한엔지니어링서비스 05 월현대오일뱅크 - LBO 공장 ( 신규 ) 조기정상화를위한엔지니어링서비스 05 월삼성토탈 - A2(CFU, PLAT, PAREX : 신규 ) 조기정상화를위한엔지니어링서비스 05 월롯데케미칼 ( 구. 호남석유화학, 대산 ) - EG2 공정개선엔지니어링서비스 10 월 GS 건설 (U.A.E, Ruwais Refinery Expension2) - 조기정상화를위한엔지니어링서비스 12 월 SK 건설 (U.A.E, Ruwais Refinery Expension2) - 조기정상화를위한엔지니어링서비스 2015 04 월 LG 화학 ( 중국닝보 ) - SBL 공정의반응기온도제어개선 06 월 GS 건설 - Cilacap RFCC 프로젝트신규공정조기정상화 09 월 Uz-KorGas - UGCC 신규공정조기정상화 2016 03 월롯데케미칼 - 엔지니어링서비스및 DCS 최적화 08 월현대케미칼 신규공장조기정상화를위한성능감독시스템 (PlantTriage) 공급및엔지니어링서비스 09 월 GS E&C 보령 LNG Terminal 신규공장조기정상화를위한엔지니어링서비스 10 월 POSCO UGCC 신규공정조기정상화 12 월롯데케미칼 신규공정조기정상화를위한제어기튜닝지원 12 월한국전력연구원 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 공급 Contact Us 주소 : 서울시강서구양천로 452, 어위시예다인 B 동 1104 호대표전화 : 070-7578 - 1992 Email : apst@apstinc.com