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“공정 알람, 이제는 ‘경험’이 아닌 ‘데이터’로 대응한다”

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✅ 공정 알람, 여전히 ‘사람’에 의존하고 있지 않나요?

정유, 석유화학 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 (3단계 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

공정이상(알람) 대응 패턴 추천

세이플랜트는 수집된

“알람-조치-해제” 데이터 패턴을 분석해,

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

• 📌 알람에 대응하는 최적의 조치 추천

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

• ⏱ Return까지 걸린 시간 비교

• 🔁 반복 발생하는 알람의 조치 패턴 학습 및 도출

• 🧠 운전원 조치 자동 평가 및 가이드 제안

각 사이클마다:

• 운전원의 조치 내용은 다름
• 조치 단계(횟수)가 다름 (예: 2단계, 3단계 등)
• 같은 알람이라도 어떤 조치가 빠르게 안정화를 유도했는지를 비교할 수 있음

💡 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>

이처럼 Alarm과 Operator Move 데이터는 공정의 이상 징후에 ‘가장 빠르게’ 대응하기 위한 지식이며, 운전원의 판단, 대응, 결과가 녹아든 귀중한 자산입니다.

알람 데이터를 ‘현장 지식’으로 전환한다면, 더욱 효과적인 공정 이상 대응이 가능할 것입니다.

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