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공정 알람, 이제는 ‘경험’이 아닌 ‘데이터’로 대응한다

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✅ 공정 알람, 여전히 ‘사람’에 의존하고 있지 않습니까?

화학 및 발전 플랜트에서는 수많은 계장(Tag) 데이터가 실시간으로 모니터링되고 있으며, 공정 이상 징후가 발생하면 DCS(Distributed Control System)는 자동으로 알람을 발생시켜 운전원의 개입을 유도합니다.

그러나 중요한 건 그 다음입니다.

어떤 알람에 어떤 방식으로 조치(Op Move)를 취해야 가장 빠르게 공정을 정상화(Return)할 수 있는지는 여전히 경험 기반에 의존하고 있는 경우가 많습니다.

🔍 우리가 주목한 포인트는 ‘패턴’입니다

공정 운전 중 동일한 알람이 반복 발생할 때, 그에 대응하는 운전원의 조치 내용(Op Move)도 반복적으로 기록됩니다.

예시)

• [Alarm 발생] → [Op Move (4단계 조치)] → [Return]
• [Alarm 발생] → [Op Move (6단계 조치)] → [Return]
• [Alarm 발생] → [Op Move (6단계 조치)] → [Return]

같은 알람에 대해 운전원은 다른 방식으로 대응했으며, 일부 조치는 더 빠른 시간 내에 공정을 안정화시켰습니다.

이 말은 곧, “효율적인 대응 패턴”이 존재한다는 것입니다.

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🤖 데이터 기반 알람 대응 추천 시스템

우리는 수집된 알람-조치-해제 데이터 패턴을 분석해,

가장 빠르고 안정적인 Op Move 패턴을 도출하고, 이를 추천 알고리즘으로 제공합니다.

• 📌 알람 유형별 최적 조치 추천

  (예: "알람 X는 과거 Op Move 3단계 방식이 가장 효과적이었습니다")

• ⏱ Return까지 걸린 시간 비교

• 🔁 반복 발생하는 알람의 조치 패턴 학습 및 도출

• 🧠 운전원 조치 자동 평가 및 가이드 제안

💡 기대 효과

• 🧩 운전원 의사결정 단순화 및 고도화
• 📉 공정 비정상 상태 지속시간 단축
• 📊 경험 기반 운전 지식의 시스템화 및 공유
• 🔄 유사 상황에 대한 반복 대응 품질 향상 </aside>

각 사이클마다:

• 운전원의 조치 내용은 다름
• 조치 단계(횟수)가 다름 (예: 4단계, 5단계 등)
• 같은 알람이라도 어떤 조치가 빠르게 안정화를 유도했는지를 비교할 수 있음

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• 사이클 : 특정 알람(Tag+Alarm Type)이 발생하고 조치되어 Return된 상황을 사이클이라고 정의
• Alarm 복귀 시간 : Alarm 발생 후 Return 될때까지 소요된 시간
• 조치 단계 횟수 : Alarm을 Return 시키기 위해 Operator가 조치한 단계

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