아스펜테크, 석유화학업계 AI기반 셀프 옵티마이징 플랜트로 전환 지원하는 아스펜 유니파이드 출시
아스펜테크, 석유화학업계 AI기반 셀프 옵티마이징 플랜트로 전환 지원하는 아스펜 유니파이드 출시
  • 최광민 기자
  • 승인 2020.09.09 20:31
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셀프 옵티마이징 플랜트는 인공지능(AI)기반으로 자가적응 (Self-adapting), 자가학습 (Self-learning) 및 자가유지 (Selfsustaining)를 실행하는 소프트웨어 기술의 조합으로서 미래의 상황을 예측하고, 그에 따른 조치를 취하기 위해 유기적으로 작동

선도적인 자산 최적화 소프트웨어 기업인 아스펜테크(한국지시장 김흥식)가 아스펜 유니파이드(Aspen Unified™)를 새롭게 출시, 전 세계 정유, 석유화학사의 비즈니스 프로세스를 혁신할 차세대 생산 최적화 솔루션을 출시했다.

아스펜 유니파이드 솔루션은 생산계획과 스케줄링을 단일 환경에서 제공함으로써, 분산된 프로세스를 연결하고 자동화하며, 고부가가치 제품의 수율을 극대화하고, 운전을 한계치에 가깝도록 하여 수익성 개선으로 이어지게 한다.

정유, 석유화학사의 생산계획팀과 운전팀은 직관적인 통합 플로우시트 인터페이스를 통해 시각적으로 모델을 손쉽게 구축하고 유지할 수 있을 뿐만 아니라, 현재 상황과 공정 제약 조건을 보다 더 정확하게 파악할 수 있게 된다. 아스펜 유니파이드 솔루션은 서로 다른 운영 조직 간에 발생할 수 있는 마진 로스를 줄이고, 생산계획과 스케줄링 간에 보다 일관성 있는 모델 데이터를 제공할 수 있도록 설계되었다.

아스펜테크의 동적 최적화 기술인 ‘아스펜 GDOT™’이 적용된 아스펜 유니파이드는 공장 운전과 경제성을 연계시켜 실시간으로 생산 최적화를 달성할 수 있게 한다. 이를 통해, 재무와 생산 KPI 외에도 안전 및 환경 목표까지 석유화학 업계가 추구하는 목표를 보다 탁월하게 달성할 수 있게 된다. 아스펜 유니파이드는 셀프 옵티마이징 플랜트(Self-Optimizing Plant)라는 비전을 실현하는 첫 걸음이다.

아스펜테크는 운전 조건의 변화에 자동적으로 대응할 수 있는 공장을 셀프 옵티마이징 플랜트라고 정의한다. 

셀프 옵티마이징 플랜트는 인공지능(AI)기반으로 자가적응 (Self-adapting), 자가학습 (Self-learning) 및 자가유지 (Selfsustaining)를 실행하는 소프트웨어 기술의 조합으로서 미래의 상황을 예측하고, 그에 따른 조치를 취하기 위해 유기적으로 작동하며, 어디에서나 손쉽게 실시간으로 데이터와 정보에 액세스함으로써 엔지니어링의 기본 원리와 AI를 결합하고, 공정 지식을 수집 및 사용하여 여러 단계에 걸쳐 최적화하며, 권장 사항을 제공하는 것은 물론, 클로즈드 피드백 루프에서 자동화된 조치를 안전하게 실행할 수 있게 한다.

아스펜테크는 조직 간의 사일로(Silo)를 연결하고, 높은 수준의 효율을 반자율적으로 유지할 수 있는 산업용 애플리케이션을 구축하고 있다. 아스펜 유니파이드를 통해 생산계획과 스케줄링을 APC(Advanced Process Control)와 동적최적화와 같은 폐쇄 루프(Closed-Loop)로 연결한다면, 운전 단계에서부터 보다 높은 수준의 운영 효율을 확보할 수 있다. 이로써 어떠한 시장 조건에서도 안전을 확보하면서 보다 생산성있고 민첩하며 유연하게 수익성을 개선할 수 있다.

아스펜테크의 제품 관리 부문 수석 부사장인 데이비드 아베이틀(David Arbeitel)은 “아스펜 유니파이드는 단일 환경에서 생산계획과 스케줄링을 함께 제공하기 때문에 사일로를 연결하고 가시성을 높여 의사결정을 개선할 수 있다. 클라우드로 배포 가능하도록 설계되어, 공장 전체에 빠르게 설치가 가능하다”라며, “생산계획, 스케줄링, 운전을 보다 긴밀하게 연결함으로써 모델을 빠르고 일관되게 구축할 수 있게 한다. 따라서 생산계획이 보다 정확해지고 성공적인 실행으로 이어지게 된다”라고 설명했다.

ARC 자문그룹(ARC Advisory Group)의 수석 애널리스트인 피터 레이놀즈(Peter Reynolds)는 “한층 강화된 성능과 일관된 데이터 모델을 지원하는 아스펜 유니파이드는 기업의 워크플로우를 간소화해 줄 수 있다. 생산계획, 스케줄링, 운전 간의 협업을 강화하고 사일로를 제거하기 때문에 기업은 업무 프로세스를 개선하고 수익성을 높일 수 있는 기회를 확보할 수 있다”라고 강조했다.

 


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