석유 화학 산업의 기회 및 도전과 함께 매우 핵심적인 기술이 나타나면서 제조, 엔지니어링, 소재, 공급망 및 수명 주기 관리를 포함한 산업 프로세스를 근본적으로 바꿀 수 있는 새로운 혁신이 일어나게 되었습니다. 최근에 개발된 스마트 공장은 석유 화학 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 핵심 제조 기술을 채택했습니다. 기존 석유 화학 부문의 생산 프로세스와 달리 스마트 공장은 정의, 의도, 구조 및 기술 등의 향후 연구 의제를 평가하고 포지셔닝해야 합니다. 스마트 공장에서는 시스템 사고와 문제 해결의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다.
한 연구에서는 스마트 공장을 발전시키는 원동력에 대한 이해를 기반으로 수명 주기 청사진과 합의 기반의 운영 및 기술 로드맵을 제안합니다. 석유 화학 산업은 보다 엄격한 환경 보호 및 에너지 절약 규제, 제품 비용 절감에 대한 압박, 다양한 원자재 공급원, 전문화된 고객 요구, 조합 및 공급망 최적화, 기타 요인으로 인한 새로운 어려움에 직면해 있습니다. 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 로봇 공학 및 빅 데이터 기술은 모두 새로운 과학 및 기술 발전의 일부입니다. 또한, 운영 및 제조 기술과 정보 통신 기술(IT)이 통합되면서 석유 화학 산업의 생산 모드가 획기적으로 변했습니다.
이 문서에서는 에너지 제약은 물론 가치 사슬, 생산 및 서비스 모드, 관리 및 제어 사슬의 관점에서 스마트 석유 화학 공장이 직면한 최신 변화를 분석합니다. 스마트 석유 화학 공장의 정의와 의미에 대한 논의를 주류 연구와 비교하여 스마트 석유 화학 공장의 기술 체계 및 로드맵을 제안하고 연구할 핵심 핫스팟 기술을 요약합니다.
석유 화학 산업에서 스마트 공장이 내포하는 의미
학계와 산업계는 다양한 각도에서 "스마트 공장"을 정의합니다. Industry 4.0은 주로 CPS(사이버 물리 시스템)에 중점을 둔 지능형 생산 관점에서 스마트 공장을 정의하고, SMLC(Smart Manufacturing Leadership Coalition)는 지식과 모델링 관점에서 스마트 공장에 대해 주로 논의합니다. 정유·화학 사업을 중심으로 산업화와 IT 애플리케이션을 통합한다는 점에서 스마트 공장은 우수합니다. 석유 화학 산업의 스마트 공장은 두 가지 관점에서 정의할 수 있습니다.
1. 석유 화학 분야의 한 스마트 공장은 석유 화학의 산업 생산 사슬 전체에 중점을 두고 있습니다. 공장의 수평적, 수직적, 종단간 통합을 달성하기 위해 차세대 IT와 인력, 프로세스/장비 운영 기술 및 기존 석유 화학의 생산 공정을 긴밀하게 결합합니다. 또한 전반적인 위치 인식, 예측 및 조기 경고, 협업 최적화, 과학적 의사 결정의 네 가지 핵심 기능을 최적화하여 공장 운영 및 관리 수준을 보다 섬세하고 동적으로 개선하고 제조 및 비즈니스 모델의 혁신을 촉진합니다.
2. 석유 화학 분야에서 스마트 공장은 유비쿼터스 센서, 지능형 하드웨어, 제어 시스템, 컴퓨팅 설비, 정보 단말기를 CPS를 통해 지능형 네트워크에 연결된 유비쿼터스 센싱 및 지능형 서비스를 특징으로 하는 새로운 석유 화학 생산 환경을 조성하고 있습니다. 이를 통해 비즈니스, 사람, 사물 및 서비스의 연결 방식을 이해하고 최대한 많은 정보 리소스, 지식 및 전문 지식을 생산 및 통합하고 사용할 수 있습니다.
간단히 말하자면 석유 화학 분야의 스마트 공장은 우수한 공장 운영을 지원하는 환경 친화적이고, 매우 효율적이며, 안전하고, 지속 가능한 새로운 첨단 시설입니다.
석유 화학 산업의 기회 및 도전
운영 민첩성
공급 원료, 시장 수요 및 가격 변동으로 인해 변화하는 조건에 빠르게 적응하는 능력인 운영 민첩성은 스마트 프로세스 제조의 필수 특성 중 하나입니다. 이러한 사소한 변화가 공장 성능에 매우 큰 영향을 줄 것입니다. 따라서 프로세스 흐름도를 재구축하고 온도, 유량 및 압력의 변화와 같은 운영 방식을 전환하는 것이 중요합니다. 여기서 첫 번째 문제는 가장 낮은 수준의 제어 시스템이 정확한 설정 지점에 신속하게 도달하는지에 관한 것입니다.
기존 정보에서 모든 운영 사례를 다룰 가능성은 낮으나, 산업 관점에서 전문가의 경험적 지식과 운영 전문성은 최상의 옵션입니다. 두 번째 문제는 지식 기반 방식의 정확도입니다. 학술적 관점에서 주요 전략은 모델 기반의 실시간 최적화입니다. 첫 번째 관심사는 화학 처리장치, 특히 복잡한 원자로에 대한 신뢰할 수 있는 첫 번째 주요 모델을 어디서 찾을 수 있는지입니다. 두 번째는 실시간 최적화 모델을 효과적으로 해결하는 방법입니다. 세 번째는 업계에서 최적화 결과를 받아들일지 여부입니다.
조정 가능한 데이터 기반 모델 구축
까다로운 첫 번째 주요 모델에 대한 최적화 모델을 해결하는 어려움은 이전 하위 섹션에서 논의되었습니다. 한 가지 가능한 옵션은 기존의 첫 번째 주요 모델 대신 데이터 기반의 대리 모델을 사용하는 것입니다. 신경망, 서포트 벡터 머신 및 수학적 프로그래밍을 포함하여 결함 진단, 프로세스 제어 및 최적화를 위한 대리 모델을 만드는 데 많은 통계 기술이 사용되었습니다. 대리 모델을 만들 때는 흐름도 최적화 또는 추세 예측에 사용할지 여부 등과 같이 의도된 사용 및 구현을 고려하는 것이 중요합니다.
흐름도 최적화에 신경망 기반의 대리 모델을 사용하면 심각한 계산 문제가 발생할 수 있고 정확도 결과가 높지 않을 수 있습니다. 대리 모델을 만드는 데 사용되는 기법에 관계없이 외부 연성은 중요합니다. 이 경우 첫 번째 질문은 정확도가 높은 대리 모델을 만드는 데 필요한 데이터 세트 수입니다. 두 번째 질문은 조정 가능한 데이터 기반의 모델을 만드는 방법입니다. 산업 데이터 세트를 사용하여 정확도를 확인해야 합니다.
전체 정유 공장 또는 석유 화학 공장의 계획 및 일정 관리
수학적 모델링과 글로벌 최적화로 정유 공장 또는 석유 화학 공장의 다양한 운영 계획 및 일정에 대한 비용 절감, 수익률 확대, 에너지 효율성 및 수요 만족에 대한 전망을 알 수 있습니다. 최근에야 정유 공장 또는 석유 화학 공장을 전반적으로 완벽하게 계획하고 계획할 수 있게 되었으며 이는 스마트 제조의 중요한 요소입니다. 대부분의 작업은 원유 혼합 및 처리, 처리장치 활동, 제품 혼합 및 유통입니다.
결론
석유 화학 공장 컴퓨팅을 중심으로 석유 화학 산업의 "스마트 공장"에 대한 기술 비전과 청사진이 구축되며 기존의 화학 공학 시뮬레이션을 확장합니다. 실제 공장과 가상 공장의 동시 운영 및 협업을 통해 실제 공장을 제어하고 관리할 수 있습니다. 석유 화학 분야의 스마트 공장을 위한 기술 프레임워크에 따라 스마트 공장 건설 시 물리적 환경에 대한 전반적인 이해가 필수이며, 최적화 및 의사 결정 기능을 갖춘 스마트 비즈니스 애플리케이션으로 부문 간 협력과 글로벌 석유 화학 생산을 최적화할 수 있습니다.
또한 사람에 중점을 둔 차세대 생산 및 운영 센터를 만들기 위해 인적 요소를 더욱 강조합니다. 이를 통해 적절한 인력이 적합한 시간과 장소에서 비즈니스 모델을 혁신하는 데 필요한 정보와 리소스에 액세스할 수 있습니다. 마지막으로, 산업 발전의 패턴을 고려하면서 우선적으로 개발에 주로 핵심 기술에 대한 조사가 필요합니다. 이 주제에 대한 연구는 아직 초기 단계에 있고 관련된 이론 연구가 최근에 시작되었기 때문에 성공적인 스마트 공장이 개발되기 위해서는 애플리케이션 요구와 관련 기술을 통한 많은 노력이 이루어져야 합니다.
