페트로나스- 글로벌 석유 및 가스 회사입니다. 1974년 창립 이래 35개국에서 사업 관계를 맺고 있습니다.
모바일 직원 개념
언제 IoT 기술을 Petronas에서 구현하기 시작 했습니까?
— 정유공장에서는 디지털기술은 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러 - Hi-Tech), DCS(분산 제어 시스템 - Hi-Tech)도 모두 디지털 기술입니다. 예를 들어 압력을 측정하는 다양한 센서는 우리 이전에도 존재했습니다. 이제 우리의 과제는 시스템 개선에 집중하고 노력하는 것입니다. 문제가 발견되면 IT 팀은 예측 등에 필요한 소프트웨어를 제공합니다. 들어오는 데이터의 도움으로 조기 경보 시스템을 구축하고 공장을 개선하여 경쟁력을 높일 수 있습니다.
- 이제 IoT 기술을 주로 수집 된 데이터를 기반으로 예측에 사용합니까?
- 두 부분이 있습니다. 첫 번째는 반복적 인 작업과 프로세스의 자동화입니다. 운전자가 장비를 점검하면 일상 업무를 수행하고 모든 데이터를 노트북에 씁니다. 이 데이터는 손실 될 수 있습니다. 우리는 데이터를 입력하기 위해 노트북을 사용하는 디지털 플랫폼을 제공합니다. 이 모든 데이터는 즉시 중앙 데이터베이스로 전송됩니다. 정보가 손실되지 않으면 분석 할 수 있습니다. 기술자는 휴대용 장치에 대한 보고서를 작성하고 엔지니어는 정보를 분석하고 필요한 수정을 처리합니다. 따라서 일상 업무의 비율을 줄이고 식물의 효율성을 높입니다.
예비 부품에 대한 모든 정보, 모든 문제 -이것은 휴대용 장치에 있습니다. 직원들은 전화 번호로 필요한 세부 사항을 요청할 수 있습니다. 그리고 수리가 매우 빠릅니다. 수리 절차에 필요한 지침을 찾을 수도 있습니다. 우리는 그것을 모바일 직원이라고 부릅니다.
우리는 예측 유지 관리도 수행합니다.일부 장비는 고장날 수 있으며 이에 대해 심각한 문제는 없습니다. 전체 공장의 운영에 영향을 미치지 않기 때문에 간단히 수리됩니다. 하지만 중요한 장비로는 이를 수행할 수 없으며 전략이 필요합니다. 특정 장비는 8,000시간 작동 후 전원을 끄고 검사해야 합니다. 그러나 예측 분석을 사용하면 장비 상태를 모니터링하고 특정 시간만큼 작동 시간을 연장할 수 있습니다. 이렇게 하면 많은 돈을 절약할 수 있습니다.
"IoT가없는 회사들, 데이터가 없다"
- 전세계에 몇 개의 공장이 있습니까?
- 30에서 50 사이의 특정 수치를 기억하기가 어렵습니다.
- 식물은 사용 된 기술면에서 서로 다르다.
- 일부 식물은 훨씬 앞서 있으며 일부는멀리 뒤. 우리는 모범 사례를 찾고 오래된 식물로 옮깁니다. 이제 우리에게는 하나의 디지털 전략이 있습니다. IT 및 IoT의 디지털 전략 리더가 있습니다. 함께 회사를 새로운 차원으로 끌어들이는 솔루션을 찾습니다. 이 전략에 따라 본사는 디지털 시스템의 통합으로 나아갈 것입니다.
- 모든 데이터에 대해 단일 시스템이 있습니까?
— 이제 통합 디지털 PI 시스템이 생겼습니다.OSIsoft. 이는 DCS(분산 제어 시스템 - 하이테크)의 모든 데이터가 로드되는 플랫폼입니다. 불행하게도 우리에게는 통일된 DCS 표준이 없습니다. 한 공장은 Honeywell 시스템을 사용하고, 두 번째 공장은 Yokogawa 시스템을 사용하고, 세 번째 공장은 Foxboro 시스템을 사용할 수 있습니다. 그것들이 많이 있습니다. 그러나 서로 다른 DCS의 데이터는 단일 플랫폼으로 들어갑니다. 이 데이터로 예측, 인공 지능 추가 등 원하는 것은 무엇이든 할 수 있습니다.
- 인공 지능과 기계 학습을 사용합니까?
- 네. 예를 들어, 우리는 우리의 구매에 AI를 사용합니다. 이를 통해웨어 하우스에서 사용 가능한 재고를 분석하므로 스토리지를 최적화 할 수 있습니다. 창고는 많은 돈을 가지고 있기 때문에. 그러나 데이터를 기반으로 우리는 정확히 무엇을 저장할 필요가 있으며 무엇이 아니라고 어떤 양으로 저장할 수 있는지 말할 수 있습니다. 누군가가 보험을 위해 예비 부품을 보관해야한다고 말하면 데이터를 보여줍니다.
데이터는 다음을 가능하게 하는 도구입니다.이해관계자는 돈을 더 잘 관리하는 청지기입니다. 데이터가 없는 공장에서는 필요할 때 올바른 일에 적시에 돈을 지출하도록 이해관계자를 설득할 방법이 없습니다. IoT가 없는 기업에는 데이터가 없습니다. 데이터가 없다면 어떻게 이해관계자를 설득할 것인가?
샤룰 라시드
예를 들어, 새로운 공장을 위해 우리는 힘을 합쳤습니다.사우디 회사 Aramco와 함께. 이것은 말레이시아 Pengerang에서 진행되는 프로젝트입니다. 생산량 - 하루 30만 배럴. 그들이 효과를 볼 수 있도록 데이터를 제공해야 합니다. 내가 이해관계자라면 사람을 신뢰하지 않을 것입니다. 나는 데이터를 보고 그로부터 공장에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해해야 했습니다. 안전하고 효과적이며 데이터 기반이어야 합니다.
"작품이 사람을 필요로하지 않는다면, 우리는 그것을 제거한다"
- 전 세계에 공장이 있습니다. 어디서나 새로운 기술을 도입하는 것이 똑같은가요?
- 당신은 지역 문화를 이해해야하고, 따라서 모든 사람들이 편안하게 그렇게해야합니다. 물론 남아프리카에서는 예를 들어 더 어려워집니다. 말레이시아에서는 더 쉽습니다.
- 평균적으로 얼마나 많은 센서가 한 플랜트에 관련됩니까?
- 센서의 수는 발전소의 크기에 따라 다릅니다. 대형 공장에는 50,000 개의 장치가있을 수 있으며, 작은 장치에는 10,000 개가있을 수 있습니다.
- 센서의 주요 기능은 무엇입니까?
- 제어 및 모니터링에 필요합니다. 센서는 압력, 레벨, 온도, 유량 등 모든 것을 측정합니다. 이 모든 매개 변수는 특정 제한을 초과하지 않아야합니다.
- 그런 수의 센서를 도입하는 것은 비용이 많이 듭니다. 비용은 얼마나 빨리 갚을 수 있습니까?
- 우리가 뭔가를 구현하고자 할 때 우리는각 프로젝트에 대한 투자 회수 계산. 보통 1 ~ 2 년이 걸립니다. 예, 비용이 많이 들지만 무선 통신을 사용하면 비용을 크게 줄일 수있었습니다. 케이블을 배치하는 것은 매우 비싸고 오늘날에는 무선 가스 감지기를 사용할 수 있습니다.
- 우리가 생태학에 관해 이야기한다면, 데이터는 어떻게해서 배출량을 감소 시키는가?
— 환경 문제에 관해 우리는 함께 협력합니다말레이시아 환경부. 우리는 방출을 기록하는 센서를 설치했습니다. 말레이시아는 재생에너지법을 발족시켰으므로 우리는 해당 요구사항을 준수해야 합니다.
- 석유 및 가스 산업에서 일하는 청정 에너지를 위해 노력할 수 있습니까?
“우리는 균형을 찾으려고 노력해야 합니다.” 이에 대해서는 더 이상 논평할 수 없습니다.
- 업계의 미래는 어떻게 될 것입니까? 사람들은 공장에 머무를 것인가?
- 사람들이 필요합니다. 그러나 사람들의 수는 최적화 될 수 있습니다. Petronas는 전통적인 프로세스를 검토하고 있으며, 사람들이 필요하다면 그대로 두도록하십시오. 작품에 사람이 필요하지 않으면 삭제합니다. 특정 프로세스에 따라 다릅니다.