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플랜트의 주요 설비는 고장 직전에 갑자기 이상을 일으키는 것처럼 보이지만, 실제 데이터에는 그보다 앞서 미세한 변화가 나타나는 경우가 많습니다.
온도와 진동이 조금씩 달라지거나, 여러 센서 사이의 관계가 평소와 다르게 움직이기 시작하는 것입니다.
하지만 측정값이 설정된 경보 임계치를 넘지 않았다면 기존 시스템에서는 이러한 변화를 정상으로 판단할 수 있습니다. 운전자가 이상을 인지했을 때는 이미 성능 저하나 설비 손상이 진행된 이후일 수도 있습니다.
Curtiss-Wright의 FAMOS는 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 방식으로 설비 상태를 분석하는 PdP와 EAD 예측 모델을 제공합니다.
두 모델은 각각 정상 운전과 과도 운전에서 강점을 발휘하며, 함께 적용하면 설비의 전체 운전 주기를 보다 폭넓게 감시할 수 있습니다.
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**PdP(Predictive Pattern Recognition)**는 설비가 정상적으로 운전될 때 축적된 과거 데이터와 현재 데이터를 지속적으로 비교하는 예측 모델입니다.
유사성 기반 머신러닝 알고리즘을 이용해 현재 운전 조건과 가장 유사한 과거 정상 패턴을 찾고, 이를 바탕으로 설비가 보여야 할 **예측값(Expected Value)**을 계산합니다. 이후 실제 측정값과 예측값 사이의 편차인 Residual을 분석하여 정상 범위를 벗어나는 징후를 조기에 감지합니다.
PdP는 특히 정격 출력과 같이 운전 조건이 비교적 안정적으로 유지되는 정상 상태(Steady-state) 감시에 적합합니다. 오랜 시간에 걸쳐 서서히 진행되는 성능 저하나 센서 편차, 설비 열화 등을 추적하는 데 강점이 있습니다.
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**EAD(Equipment Anomaly Detection)**는 개별 측정값뿐만 아니라 시간에 따른 데이터의 흐름과 여러 센서 사이의 복잡한 관계를 함께 학습하는 이상 감지 모델입니다.
EAD는 LSTM Autoencoder 기반 순환 신경망을 활용합니다. 정상 시계열 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 학습한 후, 정상적인 흐름과 다르게 나타나는 복원 오차를 분석해 이상 가능성을 판단합니다.
이러한 특성으로 인해 EAD는 기동, 정지, 급격한 부하 변화처럼 데이터가 빠르게 변하는 과도 상태(Transient) 감시에 효과적입니다. 또한 대규모 디지털·아날로그 신호가 복합적으로 변화하는 상황에서도 데이터의 구조적 이상을 탐지할 수 있습니다.
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| 비교 항목 | PdP (예측 패턴 인식) | EAD (장비 이상 감지) |
|---|---|---|
| 핵심 알고리즘 | 유사성 기반 고급 패턴 인식 (APR) | LSTM Autoencoder 기반 딥러닝 (RNN) |
| 주요 분석 방식 | 과거 정상 패턴과 현재 상태 비교 | 시계열 흐름과 센서 간 관계 학습 |
| 최적 운전 영역 | 정상 상태 (Steady-state) 운전 | 과도 상태 (Transient) 및 급격한 변동 운전 (Turn On/Off) |
| 데이터 처리 강점 | DCS/SCADA 아날로그 센서 데이 | 대규모 디지털·아날로그 신호 조합 |
| 최대 장점 | 예측값과 실제값의 편차를 명확하게 확인 | 복잡하고 비선형적인 동적 변화 분석 |
| 기술적 한계 | 기동/정지 등 급변하는 환경에서 오경보 가능성 | 신경망 특성상 PdP 대비 모델 해석(XAI)의 복잡성으로 인한 계산 리소스 |
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PdP와 EAD는 동일한 역할을 놓고 경쟁하는 모델이 아닙니다.
서로 다른 운전 영역을 담당하며 설비 감시의 공백을 줄이는 상호보완적 모델입니다.
설비가 정지 상태에서 기동하고 부하가 급격하게 변하는 동안에는 EAD가 시간에 따른 동적 변화와 복잡한 신호 관계를 분석합니다. 설비가 정격 출력에 도달해 안정적으로 운전되기 시작하면 PdP가 정상 패턴과의 미세한 편차를 지속적으로 추적합니다.
이처럼 두 모델을 함께 활용하면 기동부터 정상 운전, 부하 변화, 정지에 이르는 **전체 운전 주기(Full Cycle)**를 보다 효과적으로 감시할 수 있습니다.
또한 SmartPlatform 환경에서는 Historian에 축적된 데이터를 활용해 PdP와 EAD 모델을 동일한 엔지니어링 환경에서 구축하고 관리할 수 있습니다.
이를 통해 모델 운영의 일관성을 높이고, 설비 상태 분석과 이상 징후 검토를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.
설비 이상 감지의 목적은 단순히 더 많은 경보를 발생시키는 것이 아닙니다.
실제 고장이나 성능 저하로 이어질 가능성이 있는 변화를 조기에 발견하고, 정비와 운전 대응을 위한 근거를 제공하는 데 있습니다.
FAMOS의 PdP와 EAD를 함께 적용하면 안정 운전 구간의 미세한 열화부터 기동·정지 과정의 동적 이상까지 폭넓게 분석할 수 있습니다.
이는 플랜트 데이터를 단순한 기록에서 벗어나, 불시 정지 위험을 낮추고 설비 신뢰성과 자산 수명을 높이기 위한 **조치 가능한 정보(Actionable Insight)**로 전환하는 기반이 됩니다.
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