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PlantTriage PlantTriage 기능 활용 목적 제어시스템의 KPI관리 (공정별/equipment별/controller별) 실시간 운전정보 수집 및 저장 문제 원인 분석 및 진단 PID 최적화 및 상세 원인 분석 기능 Control Loop간의 interaction 분석 및 Oscillation 근본원인 분석 공정개선: 공정안정성 향상, 제품품질 향상, 에너지 비용절감, 장치수명 증대 신규 공정의 조기 정상화 업무개선: 엔지니어 및 운전원 업무량 감소, 엔지니어간 협업환경 개선 PlantTriage Etc. Control System KPI Mng. Interaction Analysis KPI Trends of A Plant Real Time Data Collection / Store / Trend >> Assessment / Analysis Learn more at www.apstinc.com PID Optimization / Simulation
Ultramax Ultramax Ultramax 는 Machine Learning 개념의최적화솔루션으로, non-linear regression 기법과새로운최적점을찾기위해 Bayesian statistics 방법을활용한 SEO (Sequential Empirical Optimization) 솔루션입니다. Ultramax 는산업현장에서검증된기술로계속적인자기학습을통해점진적최적화를이루며, 이미최적화되었다고간주된기존의운전을포함하여새로운장치의최적조건을빠르게찾도록해주는진보된실험계획법을제공하여운전장비와제어에있어그효율을극대화시킬수있습니다. 특징 다른최적화기술과비교하여 optimum point 에더빠르게접근 Model 중심이아니라 Data 중심의접근방식 문제원인분석및진단 Unknown 원인으로인한공정변화에 more dynamic approach 공정특성을자동적으로 learning 활용목적 최소비용으로제품을생산하기위해 균일한 quality 를가진제품을생산하기위해 문제원인분석및진단 에너지소비를최소화하기위해 Moving target 에대응하기위해 제품종류 Stand Alone: Offline optimization Online Advisory: online input & offline output (manual output change) Online Closed-loop: Online Input/Output Your Best Business Partner
KNet KnowledgeNet KnowledgeNet(KNet)은 단위설비부터 공장전체의 KPI성능관리 뿐만 아니라 Abnormal Condition관리를 위해 data interface에서부터 Abnormal Condition detection & monitoring, 근본 원인 분석 및 해결 방안 제시 등을 위한 모든 기능을 제공하는 Platform입니다. 2 1 KNet Analytics extracts the knowledge KNet identifies abnormal cond. Event notification 3 KRules KRCA KNet Analytics Automatic root cause analysis Performance deviation 4 Guidance to fix the problem KWorkflow Benefits of KnowledgeNet >> 기존 : 문제를 포착하고 진단하는 동안 상태는 점점 악화됨 KNet : 문제 발생의 조짐이 보이는 순간부터 진단을 하고 해결방법을 제시 이와 같은 Decision Support는 데이터 기반의 지식 축적과 사람의 경험 반영으로 완성됨 빠른 문제 진단 및 해결로 수익 창출 Learn more at www.apstinc.com
KNet KRules Goals KRules 비정상상황을조기에진단 단순데이터를가공된정보로전환 시뮬레이션시나리오수행 이벤트발생예측 KRCA Goals KRCA 다년간의운전지식축적 운영문제의근본원인탐색 문제해결시간단축 운전원의지식향상 KWorkflow Goals Kwork flow 업무스케쥴링및자동화 MES 와의융합을통한성능향상 문제해결시간및의사결정시간단축 업무유연성증대 KMap Goals KMap 운영의시각화달성 공정과장치간의연관성을논리적으로파악가능 운전원의판단능력향상 Your Best Business Partner
KNet Analytics KNet Analytics KNet Analytics는 공장에서 발생하는 데이터를 사용자의 필요에 맞춰 가공할 수 있는 도구입니다. 다른 통계 분석 툴과 달리 생산 공정 분석에 용이하도록 되어 있어, 공정 운전에 관련한 빅데이터 분석에 강점을 가집니다. 다양한 종류의 전처리기능을 제공하고, 데이터 군집화를 통해 의미 있는 데이터를 추출 할 수 있습니다. 공정에 대한 지식과 통계에 대한 지식이 있는 사용자에게 훌륭한 데이터 분석 & 마이닝 도구가 될 것 입니다. 또한, KNet Analytics는 반복되는 데이터 처리 과정을 매크로화하여 분석 시간을 획기적으로 단축시킵니다. >> 기능 활용목적 Dynamic target mode recognition and modeling Abnormal condition detection을 위한 threshold 설정 Optimization을 위한 운전조건 제시 Soft-sensor modeling Alarm analysis Pattern recognition Modeling Machine learning Optimization Visualization Workflow Learn more at www.apstinc.com
CCI Cake CCI Cake CCI는 AspenTech 출신의 개발자에 의해 설립된 Software & Consulting 회사입니다. CCI Cake는 RAM base의 Database인 Redis를 사용하여 기존 타 솔루션보다 10배 이상 빠른 속도를 자랑합니다. Tag 제한 없는 License 정책과 1000명의 동시 사용자가 접속하더라도 속도저하가 없는 데이터의 자유를 제공합니다. The CCI Historian uses a radically different method for storing data, allowing it to provide world class storage efficiency 기능 CCI Historian CCI Plot CCI Graphics CCI Calc CCI Search CCI Web CCI Extract Scripting Easy Installation Simple Licensing Memory based Database 1 Million Tags < 1 sec Extremely Fast Unlimited Tags & Users Continuous Innovation Open System Expandable Centralized Configuration & Management Your Best Business Partner
Flare Monitor Flare Monitoring System Flare & Pilot Monitor 는 Flare 의연소상태를모니터링하는측정장치입니다. 초고온온도계제조사인미국 Williamson 사의이장비는 2013 년에개발되었으며, 전세계적으로 160 개이상설치가되어있는성능이보증된장비입니다. 1) 공장의 Atomizing Steam 조절을자동화하여, Smokeless( 그을음이없는 ) Flare 상태를유지하도록합니다. 또한, 2) 운전원보다빠른조치로그을음을방지하고 3) 과잉 Steam 에의한 VOC(Volatile Organic Compounds) 의발생을방지합니다.4) 이러한 Atomizing Steam 의자동제어는운전원의업무량과 Steam 사용량을줄입니다. 1. 측정원리와측정범위물과이산화탄소의간섭을받지않는파장을사용하기때문에기상의영향을받지않습니다. 극초단파를이용하여불꽃이방출하는산소와탄소이온의비를측정하여최적의연소조건을모니터링합니다. 측정값범위 : 0 ~ 2000 사이의무차원값 Smoking point( 그을음발생지점 ): > 1300 과잉 Steam 에의한 VOC 방출지점 : < 700 Zone1 : Steam 을최적의상태보다많이사용하고있는상태로, Steam 을절감할수있는상태입니다. Zone2 : 불꽃의크기가안정적이며대부분의고객이원하는상태입니다. 하지만관측치는 950 대로추가적인스팀절감이가능합니다. Zone3 : Steam 유량에따라관측치가급격히변하는임계점이존재하며, 위사진에서는 7.5Ton/h 부근입니다. Zone4 : Steam 을과도하게사용하는상태로, 불완전연소로인한 VOC 방출가능성이있습니다. Your Best Business Partner
Flare Monitor 2. 제품신뢰성 기상의영향을받지않기때문에제품의신뢰성이높으며아래그림과같이 Flare 의연소조건감지가빠르고정확합니다. 3. Steam 유량자동제어의필요성 운전원이 CCTV 를통해눈으로보고 Steam 유량을제어하게되면 Upset 상황에의한 Smoke 발생시빠른대처가힘들수있습니다. 또한, 공장이안정화되어도 Steam 유량을줄이지않아불완전연소및 steam 낭비를유발할수있습니다. steam flow 5000KG/H steam flow 6500KG/H 4. 설치및제어시스템구성도 Your Best Business Partner
Project History 2007 02 월삼성 SDI - Dynamic Modeling Tool(gPROMS) 공급 03 월한화케미칼 - 성능감독시스템을이용한공정성능진단엔지니어링서비스 05 월삼남석유화학 - Dynamic Modeling Tool 을이용한공정성능진단엔지니어링서비스 07 월한화케미칼 - 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 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축및 PC 공정의공정개선 10 월현대오일뱅크 - Control Loop Monitoring 시스템구축 2010 01 월한화케미칼 - Oxy4/CA4 증설공장의신규공장조기정상화 03 월롯데케미칼 - 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 Tuning 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 - 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 - PP-4, PE-4, PE-3, PE-2 공정개선을위한엔지니어링서비스 06 월한화토탈 - 성능감독시스템 (PlantTriage) 구축 08 월롯데케미칼 - 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 - EG2 공정개선엔지니어링서비스 10 월 GS 건설 (U.A.E, Ruwais Refinery Expension2) - 조기정상화를위한엔지니어링서비스 12 월 SK 건설 (U.A.E, Ruwais Refinery Expension1) - 조기정상화를위한엔지니어링서비스 Contact Us 주소 : 서울시강서구양천로 452, 어위시예다인 B 동 1104 호대표전화 : 070-7578 - 1992 Email : apst@apstinc.com
Project History 2015 04 월 LG 화학 ( 중국닝보 ) - SBL 공정의반응기온도제어개선 05 월한화케미칼 - 공정성능개선 (PVC, ECH, OA 등 ) 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 - 발전소제어성능감독시스템구축 12 월롯데케미칼 - 신규공정조기정상화를위한제어기튜닝지원 12 월한국전력연구원 공정제어성능분석시스템 (PlantTriage) 공급 2017 3 월한화케미칼 - 운전최적화솔루션 (Ultramax) 및공정데이터분석솔루션 (Knet Analytics) 도입 6 월롯데정밀화학 - 운전최적화솔루션 (Ultramax) 도입 7 월대한유화 - 온산공장공정제어성능분석시스템 (PlantTriage) 구축 8 월 SK 인천석유화학 - 공정제어성능분석시스템 (PlantTriage) 활용공정진단 9 월삼성전자 - 유틸리티파트공정제어성능분석시스템 (PlantTriage) 구축 11 월포스코인재창조원 - CCI Cake RTDB 시스템도입 12 월포스코 - 포항발전설비공정제어성능분석시스템 (PlantTriage) 구축 2018 1 월현대오일뱅크 Smokeless flare 를위한 Flare Monitoring System 도입예정 Contact Us 주소 : 서울시강서구양천로 452, 어위시예다인 B 동 1104 호대표전화 : 070-7578 - 1992 Email : apst@apstinc.com