KR101387968B1 - 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 상태분석 룰을 이용하여 대용량의 플랜트의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 발명에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법은, 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받는 단계; 및 설정된 상태분석 룰을 이용하여 상기 필드 데이터를 상태 분석하여 필터링 된 필드 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수집되는 대량의 실시간 플랜트의 필드 데이터를 대상으로 유효한 범위를 벗어나는 측정값을 제거하거 중복된 필드 데이터를 제거하는 등 상태분석을 수행하는 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치에 관한 것이다.
플랜트 시스템은 플랜트 설비에 관련된 다양한 장치 및 센서 등이 결합되어 서로 연결되는 복잡한 시스템이다. 내부적으로 또는 외부에 대하여 다양한 장치 및 센서가 대용량의 데이터를 서로 주고받으며, 이들에 대한 처리가 신속하고 정확한 처리가 필요하다.
이때, 외부 시스템으로부터 다양한 종류의 측정값이 수집될 수 있다. 외부 시스템으로부터 수집되는 대량의 실시간 필드 데이터를 대상으로 계측불량, 이상 운전 등에 기인하는 이상 데이터를 제거하거나 특정 조건으로 필터링할 필요가 있다. 필드 데이터는 운영 중인 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터가 될 수 있다.
이때, 필드 데이터 상태분석이란 수집되는 대량의 실시간 필드 데이터를 대상으로 유효한 범위를 벗어나는 측정값을 제거하거 중복된 필드 데이터를 제거하는 등의 작업을 이야기 한다. 이러한 필드 데이터는 대량의 실시간 데이터로서 효율적으로 처리할 필요가 있다.
본 발명은, 상태분석 룰을 이용하여 대용량의 플랜트의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법은, 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받는 단계; 및 설정된 상태분석 룰을 이용하여 상기 필드 데이터를 상태 분석하여 필터링 된 필드 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 필드 데이터가 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 필드 데이터에서 미리 설정된 필드 데이터 타입에 따라 필드 데이터 패턴을 감지하는 단계; 및 상기 필드 데이터 패턴을 상기 상태분석 룰을 이용하여 필터링 하는 단계를 포함할 수 있다.
필터링 된 상기 필드 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 필드 데이터를 외부에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 또는 미리 설정된 조건에 따라 수정 가능할 수 있다.
상기 상태분석 룰이 설정된 필드 데이터 타입과 상기 필드 데이터의 필터링 기준값에 따라 결정되고, 상기 필드 데이터 타입과 상기 필터링 기준값 중의 적어도 어느 하나가 사용자 설정에 의하여 결정될 수 있다.
상기 필드 데이터로부터 일정시간 동안 수집된 센서 측정값의 평균값, 최대값, 및 최소값 중의 적어도 어느 하나 이상을 산출하거나, 상기 필드 데이터로부터 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값을 제거하거나, 상기 필드 데이터로부터 중복된 필드 데이터를 제거할 수 있다.
실시간으로 상기 필드 데이터를 입력받는 단계, 상기 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단하는 단계, 상기 센서 데이터의 측정값이 설정된 유효범위에 속하는가를 판단하여 필터링하는 단계, 필터링된 상기 데이터를 필드 데이터 데이터베이스에 저장하는 단계, 상기 플랜트 설비의 센서 측정값을 외부에 제공하는 단계, 및 상기 플랜트 설비의 상태를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 필드 데이터를 입력받는 단계, 상기 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단하는 단계, 설정된 시간동안 상기 센서 데이터를 취합하여 리스트를 생성하는 단계, 상기 리스트에서 상기 센서 데이터 측정값이 설정된 정상범위를 벗어나는 데이터를 추출하는 단계, 상기 플랜트 설비를 장애 경고 처리하여, 필드 데이터 데이터베이스에 저장하는 단계, 및 상기 플랜트 설비의 장애 경고 메시지를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 필드 데이터를 입력받는 단계, 상기 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단하는 단계, 설정된 시간동안 상기 센서 데이터를 취합하여 리스트를 생성하는 단계, 상기 센터 데이터 측정값들의 평균 측정값을 산출하는 단계, 상기 평균 측정값을 필드 데이터 데이터베이스에 저장하는 단계, 및 상기 평균 측정값으로부터 상기 플랜트 설비의 상태 추이를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석장치는, 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받는 필드데이터 연계 인터페이스; 및 설정된 상태분석 룰을 이용하여 상기 필드 데이터를 상태분석하여 필터링 된 필드 데이터를 생성하는 필드데이터 상태분석부를 포함할 수 있다.
상기 필드데이터 연계 인터페이스가 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 필드 데이터를 수집하는 필드데이터 계장 시스템으로부터 상기 필드 데이터를 입력받을 수 있다.
상기 필드데이터 상태분석부가, 상기 필드 데이터에서 미리 설정된 필드 데이터 타입에 따라 필드 데이터 패턴을 감지하고, 상기 필드 데이터 패턴을 상기 상태분석 룰을 이용하여 필터링할 수 있다.
필터링 된 상기 필드 데이터가 저장되고, 저장된 상기 필드 데이터를 상기 필드데이터 연계 인터페이스를 통하여 외부에 제공하는 필드데이터 데이터베이스를 포함할 수 있다.
상기 상태분석 룰이 저장되는 필드데이터 상태분석 룰 저장소를 구비하고, 상기 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 또는 미리 설정된 조건에 따라 수정 가능할 수 있다.
상기 상태분석 룰이 설정된 필드 데이터 타입과 상기 필드 데이터의 필터링 기준값에 따라 결정되고, 상기 필드 데이터 타입과 상기 필터링 기준값 중의 적어도 어느 하나가 사용자 설정에 의하여 결정될 수 있다.
상기 필드 데이터로부터 일정시간 동안 수집된 센서 측정값의 평균값, 최대값, 및 최소값 중의 적어도 어느 하나 이상을 산출하거나, 상기 필드 데이터로부터 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값을 제거하거나, 상기 필드 데이터로부터 중복된 필드 데이터를 제거할 수 있다.
플랜트 설비를 관리 또는 모니터링 하는 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템으로 상기 필드 데이터 연계 인터페이스를 통하여 출력된 필터링된 상기 필드 데이터를 출력할 수 있다.
상기 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템이, 플랜트 설비를 모니터링, 플랜트 설비를 관리 또는 장애 예측 통보, 및 플랜트 설비 추이 분석 중의 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치는, 상태분석 룰을 이용하여 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법에서, 상태분석 룰을 등록하는 단계를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3은 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 상태를 모니터링 하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 4는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 관리 및/또는 장애를 예측 통보를 수행하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 상태의 상태 추이를 분석하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법에서, 상태분석 룰을 등록하는 단계를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3은 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 상태를 모니터링 하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 4는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 관리 및/또는 장애를 예측 통보를 수행하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 상태의 상태 추이를 분석하는 실시예를 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다. 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명에서는 도면에 도시된 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치를 예로 들어 설명할 것이나, 본 발명은 도면에 도시된 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법 및 장치에 한정되는 것은 아니다.
도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)을 나타내는 흐름도가 도시되어 있다.
상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)은 도 6의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치(300)에서 수행되는 것으로 동일한 내용은 도 6에 대한 설명을 참조하고, 여기서는 그 자세한 설명을 생략한다.
도면을 참조하면, 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)은 필드데이터 입력단계(S110); 필드데이터 패턴감지 단계(S120); 필드데이터 상태분석 단계(S130); 필드데이터 저장단계(S140); 및 필드데이터 제공단계(S150)를 포함할 수 있다.
필드데이터 입력단계(S110)에는 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받을 수 있다. 필드데이터 분석단계(S120, S130)에는 설정된 상태분석 룰을 이용하여 플랜트의 필드 데이터를 상태 분석하여 필터링 된 필드 데이터를 생성할 수 있다.
따라서, 상태분석 룰을 이용하여 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 된다.
본 발명에 따르면, 외부 시스템 예를 들어 필드데이터 계장 시스템(도 6의 100) 등으로부터 수집되는 대량의 실시간 필드 데이터를 대상으로 상태분석 룰을 이용하여 계측불량, 이상 운전 등에 기인하는 이상 데이터를 제거하거나 특정 조건으로 필터링하여 필드데이터 데이터베이스에 저장하고 이를 타 시스템 예를 들어 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템(도 6의 200)에 제공할 수 있다.
플랜트의 필드 데이터는 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이때, 플랜트의 필드 데이터는 플랜트 설비에 대한 온라인 모니터링 데이터가 될 수 있다. 필드 데이터는 플랜트 설비의 상태를 모니터링하거나, 플랜트 설비의 관리 및/또는 장애를 예측 통보하거나, 플랜트 설비의 상태 추이를 분석하기 위하여, 필드 데이터 계장 시스템(도 6의 100) 및/또는 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템(도 6의 200)에서 수집한 다양한 종류의 데이터가 될 수 있다.
플랜트 설비는 모든 생산 시설이나 공장에 필요한 설비들을 포함하는 것으로 플랜트 설비들이 모여 플랜트 시스템을 형성할 수 있다. 예를 들어, 플랜트 설비는 생산에 들어가는 각종 기기 및 장비, 동력을 위한 전력 시설 및 동력기기, 시험 및 연구를 위한 각종 시험, 측정, 검사기기, 공장의 공기 조절을 위한 냉동공조 기기, 항온항습 유지를 위한 설비, 컨베어 시스템, 생산 제품의 보관을 위한 창고 설비, 최종 제품의 불량을 방지하기 위한 비파괴장치, 포장기기, 오폐수 처리설비 등을 포함할 수 있다.
따라서, 상태분석 룰을 이용하여 플랜트 설비에서 수집된 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 플랜트 설비를 효율적으로 관리 및/또는 모니터링 할 수 있게 된다.
여기서, 필드 데이터는 플랜트 설비를 주요 대상으로 하나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고, 필드 데이터는 현장 기술자 또는 영업 담당자에 의해 수집된, 제품의 성능이나 불만, 고장이나 수리 등에 관한 여러 가지 데이터를 포함하는 정보의 집합체가 될 수 있다. 또한, 필드 데이터는 특정 설비 또는 시스템의 자료 수집 장치에서 수집되는 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)은 실시간 감시, 추이(trend) 분석, 각종 계산, 각종 보고서 생성 등 다양한 분야에 기초정보를 제공할 수 있다.
따라서, 상태분석 룰을 이용하여 다양한 장치 또는 시스템에서 수집된 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 해당 장치 또는 시스템을 효율적으로 관리 및/또는 모니터링 할 수 있게 된다.
필드데이터 패턴감지 단계(S120)에는 수집된 필드 데이터에서 미리 설정된 필드 데이터 타입에 따라 필드 데이터 패턴을 감지할 수 있다. 필드데이터 상태분석 단계(S130)에는 감지된 필드 데이터 패턴을 상태분석 룰을 이용하여 필터링할 수 있다.
필드데이터 상태분석 단계(S130)에는 감지된 필드 데이터 패턴을 상태분석 룰을 이용하여 필터링함으로써, 수집된 필드 데이터에 대한 상태분석을 수행할 수 있다. 이때, 감지된 필드 데이터 패턴을 상태분석 룰을 이용하여 필터링함으로써, 필터링된 필드데이터를 생성할 수 있게 된다.
이때, 상태분석은 수집된 필드 데이터로부터 일정시간 동안 수집된 센서 측정값의 평균값, 최대값, 및 최소값 중의 적어도 어느 하나 이상을 산출할 수 있다. 따라서, 상태분석을 통하여 센서 측정값의 평균값, 최대값, 및/또는 최소값의 데이터를 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템에 제공함으로써, 플랜트 설비의 상태를 설정된 기준에 따라 효율적으로 관리 및/또는 모니터링 할 수 있게 된다. 여기서, 플랜트 설비에서 수집된 센터 측정값은 배관 압력, 온도, 크랙 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 상태분석은 수집된 필드 데이터로부터 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값을 제거할 수 있다. 이때, 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값은 계측 불량 또는 이상 운전에 기인하여 측정된 센서 측정값으로 판단할 수 있다. 따라서, 상태분석을 통하여 문제가 있는 것으로 판단되는 데이터를 제거하여 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템에 제공함으로써, 잘못된 센서 측정값으로 인한 플랜트 설비의 관리/모니터링 오류를 방지할 수 있게 된다.
또한, 상태분석은 수집된 필드 데이터로부터 중복된 필드 데이터를 제거할 수 있다. 따라서, 상태분석을 통하여 중복된 필드 데이터를 제거하여 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템에 제공함으로써, 불필요하게 중복된 데이터의 처리 및/또는 저장 등에 소요되는 자원의 낭비를 방지할 수 있으며, 플랜트 설비의 관리 및/또는 모니터링을 효율적으로 수행하도록 할 수 있다.
필드데이터 저장단계(S140)에는 필터링 된 필드 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 여기서, 필터링 된 필드 데이터가 저장되는 데이터베이스에는 필드 데이터를 효율적으로 저장 및/또는 관리할 수 있도록 필드 데이터가 조직화하여 저장될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고, 필터링 된 필드 데이터는 메모리 소자 등의 통상의 물리적인 저장수단에 저장될 수 있다.
필드데이터 제공단계(S150)에는 저장된 필드 데이터를 외부로 제공한다. 필드데이터 제공단계(S150)에는 저장된 필드 데이터가 플랜트 설비 모니터링 시스템으로 제공되어, 상태분석 룰에 의하여 상태 분석된 필드 데이터를 활용하여 플랜트 설비를 모니터링을 수행(S160)하도록 할 수 있다.
또한, 필드데이터 제공단계(S150)에는 저장된 필드 데이터가 플랜트 설비 관리/장애 통보 시스템 등에 제공되어, 상태분석 룰에 의하여 상태 분석된 필드 데이터를 활용하여 플랜트 설비를 관리 및/또는 장애 예측 통보 등을 수행(S170)하도록 할 수 있다.
또한, 필드데이터 제공단계(S150)에는 저장된 필드 데이터가 설비 상태 추이 분석 시스템에 제동되어, 상태분석 룰에 의하여 상태분석된 필드 데이터를 활용하여 플랜트 설비의 상태 추이 분석(S180) 등이 수행되도록 할 수 있다.
한편, 상태분석 룰은 미리 설정되어 필드데이터 상태분석 룰 저장소(도 6의 330)에 저장되어, 필요시 필드데이터 상태분석 룰 저장소(도 6의 330)에 저장된 상태분석 룰을 참조하여 필드 데이터를 상태 분석할 수 있다. 즉, 미리 저장된 상태분석 룰을 사용함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 상태 분석을 수행하도록 할 수 있다.
이때, 상태분석 룰은 정해진 규칙에 따라 테이블의 형태로 구성함으로써, 대용량의 필드 데이터를 계산 부담을 줄이면서 더욱 효율적으로 상태 분석을 수행하도록 할 수 있다.
이때, 상태분석 룰은 설정된 필드 데이터 타입과 필드 데이터의 필터링 기준값 및/또는 그 범위에 따라 결정될 수 있다. 또한, 필드 데이터 타입과 필터링 기준값 중의 적어도 어느 하나가 사용자 설정에 의하여 결정될 수 있다. 따라서, 사용자가 원하는 기준에 따라 사용자가 원하는 필드 데이터 상태 분석을 수행할 수 있게 된다.
한편, 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)에서는 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 수정 가능하도록 설정될 수 있다. 또한, 미리 설정된 조건에 따라 수정 가능하도록 설정될 수 있다. 즉, 상태분석 룰은 동적으로 적용 가능하여, 필요시 시스템 변경 없이 상태분석 룰 저장소(도 6의 330)에 저장된 상태분석 룰을 수정하여 필드 데이터 상태분석 시에 반영할 수 있게 된다.
따라서, 플랜트 운용 조건 및/또는 상황 등이 변경된 경우에도 적응적으로 필드 데이터를 상태 분석할 수 있게 됨으로써, 더욱 정확한 플랜트 설비의 관리 및/또는 모니터링 작업을 수행할 수 있게 된다.
도 2에는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)에서 사용되는 상태분석 룰을 등록하는 단계(S200)를 나타내는 흐름도가 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 상태분석 룰을 등록하는 단계(S200)는 필드데이터 타입 등록단계(S210), 필터링 기준 설정단계(S220), 및 상태분석 룰 등록단계(S330)를 포함할 수 있다.
필드데이터 타입 등록단계(S210)에는 필드 데이터 타입을 등록한다. 필터링 기준 설정단계(S220)에는 필드 데이터의 필터링 기준을 설정한다. 상태분석 룰 등록단계(S330)에는 필드 데이터의 상태분석 룰을 등록한다.
필드 데이터 상태분석 룰은 필드데이터 상태분석 룰 저장소(도 6의 330)에 저장되고, 필드 데이터에 대한 상태 분석 시에 이를 참조하여 상태 분석을 수행하도록 할 수 있다.
도 3에는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법을 활용하여 플랜트 설비의 상태를 모니터링 하는 실시예(S300)가 개략적으로 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 플랜트 설비 상태 모니터링 단계(S300)는, 필드데이터 수집단계(S310), 센서데이터 확인단계(S320), 센서데이터 분석단계(S330, S370), 필드데이터 저장단계(S340), 필드데이터 외부 제공단계(S350), 및 설비상태 출력단계(S360)를 포함할 수 있다.
플랜트 설비 상태 모니터링 단계(S300)에는 특정 플랜트 설비의 이상 데이터를 제거할 수 있다. 이를 위하여, 먼저 계장 시스템 등 외부 시스템으로부터 수집되는 대량의 필드 데이터를 대상으로 패턴 감지할 수 있다. 이때, 특정 설비의 센서 데이터 중에서 유효한 범위를 벗어나는 필드 데이터를 계측 불량 또는 이상 운전에 기인하여 측정된 것으로 감지한다. 이때, 유효한 범위를 벗어나는 데이터를 제거하고 플랜트 설비 모니터링 시스템에 제공할 수 있다.
필드데이터 수집단계(S310)에는 실시간으로 필드 데이터를 입력받는다. 센서데이터 확인단계(S320)에는 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단한다. 이때, 센서 데이터가 포함된 것으로 판단되면 다음 센서데이터 분석단계(S330, S370)를 수행하고, 센서 데이터가 포함되지 아니한 것으로 판단되면 대기한다.
센서데이터 분석단계(S330, S370)에는 센서 데이터의 측정값이 설정된 유효범위에 속하는가를 판단하여 필터링한다. 이때, 미리 설정되어 저장된 필드데이터 상태분석 룰을 이용하여 센서데이터 분석단계(S330, S370)를 수행할 수 있다. 따라서, 상태분석 룰을 사용함으로써, 효율적으로 센서데이터 분석단계(S330, S370)를 수행할 수 있게 된다.
이를 위하여, 센서 데이터의 측정값이 설정된 유효범위에 속하는가를 판단하고(S330), 유효범위에 속하지 않는 것으로 판단되는 경우에는 센서 데이터를 제거하고(S370), 유효범위에 속하는 것으로 판단되는 경우에는 다음 필드데이터 저장단계(S340)를 수행할 수 있다.
필드데이터 저장단계(S340)에는 필터링된 센서 데이터를 필드 데이터 데이터베이스에 저장한다. 필드데이터 외부 제공단계(S350)에는 플랜트 설비의 센서 측정값을 외부에 제공할 수 있다. 설비상태 출력단계(S360)에는 플랜트 설비의 상태를 출력할 수 있다. 그에 따라, 플랜트 설비의 운용 및/또는 작동 상태를 효율적으로 모니터링할 수 있게 된다.
도 4에는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)을 활용하여 플랜트 설비의 관리 및/또는 장애를 예측 통보를 수행하는 실시예(S400)가 개략적으로 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 플랜트 설비 관리/장애 예측 통보 단계(S400)는 필드데이터 수집단계(S410), 센서데이터 확인단계(S420), 센서데이터 취합단계(S430), 센서데이터 분석단계(S440), 추출데이터 판단단계(S450), 필드데이터 저장단계(S460), 및 필드데이터 외부 제공단계(S470, S480)를 포함할 수 있다.
플랜트 설비 관리/장애 예측 통보 단계(S400)에는 특정 플랜트 설비의 장애 여부를 판단하고, 장애를 경고할 수 있다. 이를 위하여, 먼저 계장 시스템 등 외부 시스템으로부터 수집되는 대량의 필드 데이터를 대상으로 패턴 감지할 수 있다. 이때, 특정 설비의 센서 데이터를 일정 시간동안 취합한 후, 이들 센서 데이터(측정값) 중에서 정상 범위를 벗어난 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 해당 설비의 장애 경고 메시지를 플랜트 설비 모니터링 시스템에 제공할 수 있다.
필드데이터 수집단계(S410)에는 다양한 필드 데이터를 입력받을 수 있다. 센서데이터 확인단계(S420)에는 수집된 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단할 수 있다. 이때, 센서 데이터가 포함된 것으로 판단되면 다음 센서데이터 취합단계(S430)를 수행하고, 센서 데이터가 포함되지 아니한 것으로 판단되면 대기한다. 센서데이터 취합단계(S430)에는 설정된 시간동안 센서 데이터를 취합하여 리스트를 생성할 수 있다.
센서데이터 분석단계(S440)에는 리스트에서 센서 데이터 측정값이 설정된 정상범위를 벗어나는 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 미리 설정되어 저장된 필드데이터 상태분석 룰을 이용하여 센서데이터 분석단계(S440)를 수행할 수 있다. 따라서, 상태분석 룰을 사용함으로써, 효율적으로 센서데이터 분석단계(S440)를 수행할 수 있게 된다.
추출데이터 판단단계(S450)에는 정상범위를 벗어난 것으로 판단되어 추출된 데이터가 있는지 여부를 판단한다. 이때, 추출된 데이터가 있는 것으로 판단된 경우에는 다음의 필드데이터 저장단계(S460)가 수행될 수 있다. 필드데이터 저장단계(S460)에는 플랜트 설비를 장애 경고 처리하여, 필드 데이터 데이터베이스에 저장할 수 있다.
필드데이터 외부 제공단계(S470, S480)에는 해당 플랜트 설비의 장애 경고 메시지를 전달하고(S480), 해당 플랜트 설비의 장애 경고 메시지를 출력할 수 있다. 그에 따라, 설비의 장애가 발생하는 경우에 수행되는 것으로 설정된 작업을 수행할 수 있도록 함으로써, 플랜트 설비를 효율적으로 관리할 수 있게 된다.
도 5에는 도 1의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)을 활용하여 플랜트 설비의 상태 추이를 분석하는 실시예(S500)가 개략적으로 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 플랜트 설비 상태추이 분석단계(S500)는 필드데이터 수집단계(S510), 센서데이터 확인단계(S520), 센서데이터 취합단계(S530), 센서데이터 분석단계(S540), 필드데이터 저장단계(S550), 필드데이터 제공단계(S560) 및 필드데이터 출력단계(SS570)를 포함할 수 있다.
플랜트 설비 상태추이 분석단계(S500)에는 일정시간 동안의 특정 설비의 상태를 측정할 수 있다. 이를 위하여, 먼저 계장 시스템 등 외부 시스템으로부터 수집되는 대량의 필드 데이터를 대상으로 패턴 감지할 수 있다. 이때, 특정 설비의 센서 데이터를 일정 시간동안 취합한 후, 이들 센서 데이터(측정값)의 평균을 산출하여 플랜트 설비 모니터링 시스템에 제공할 수 있다.
필드데이터 수집단계(S510)에는 다양한 필드 데이터를 입력받을 수 있다. 센서데이터 확인단계(S520)에는 수집된 필드 데이터에 설정된 플랜트 설비의 센서 데이터가 포함되어 있는가를 판단할 수 있다. 이때, 센서 데이터가 포함된 것으로 판단되면 다음 센서데이터 취합단계(S530)를 수행하고, 센서 데이터가 포함되지 아니한 것으로 판단되면 대기한다. 센서데이터 취합단계(S530)에는 설정된 시간동안 센서 데이터를 취합하여 리스트를 생성할 수 있다.
센서데이터 분석단계(S540)에는 센터 데이터 측정값들의 평균 측정값을 산출함으로써, 필드 데이터 상태분석을 수행할 수 있다. 이때, 미리 설정되어 저장된 필드데이터 상태분석 룰을 이용하여 센서데이터 분석단계(S540)를 수행할 수 있다. 따라서, 상태분석 룰을 사용함으로써, 효율적으로 센서데이터 분석단계(S540)를 수행할 수 있게 된다.
필드데이터 저장단계(S550)에는 산출된 평균 측정값을 필드 데이터 데이터베이스에 저장할 수 있다. 필드데이터 제공단계(S560)에는 해당 설비 센서의 평균 측정값을 외부에 제공할 수 있다. 이때, 해당 설비 센서의 평균 측정값을 플랜트 설비 모니터링 시스템에 제공할 수 있다. 필드데이터 출력단계(SS570)에는 해당 설비의의 상태 추이를 출력할 수 있다. 그에 따라, 해상 설비 센서의 평균 측정값을 제공하도록 함으로써, 플랜트 설비를 효율적으로 관리할 수 있게 된다.
도 6에는 본 발명의 일 실시예에 따른 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치(300)의 블록도가 도시되어 있다.
상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치(300)는 도 1 내지 도 5의 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 방법(S100)을 수행하는 것으로 동일한 내용은 도 1 내지 도 5에 대한 설명을 참조하고, 여기서는 그 자세한 설명을 생략한다.
도면을 참조하면, 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치(300)는 필드데이터 연계 인터페이스(310); 필드데이터 상태분석부(320); 필드데이터 상태분석 룰 저장소(330); 및 필드데이터 데이터베이스(340)를 구비할 수 있다.
필드데이터 연계 인터페이스(310)는 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받을 수 있다. 필드데이터 상태분석부(320)는 설정된 상태분석 룰을 이용하여 플랜트의 필드 데이터를 상태 분석하여 필터링 된 필드 데이터를 생성할 수 있다. 따라서, 상태분석 룰을 이용하여 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 된다.
본 발명에 따르면, 외부 시스템 예를 들어 필드데이터 계장 시스템(100) 등으로부터 수집되는 대량의 실시간 필드 데이터를 대상으로 상태분석 룰을 이용하여 계측불량, 이상 운전 등에 기인하는 이상 데이터를 제거하거나 특정 조건으로 필터링하여 필드데이터 데이터베이스에 저장하고 이를 타 시스템 예를 들어 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템(200)에 제공할 수 있다.
필드데이터 연계 인터페이스(310)는 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 필드 데이터를 수집하는 필드데이터 계장 시스템(100)으로부터 필드 데이터를 입력받을 수 있다.
필드 데이터는 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이때, 필드 데이터는 플랜트 설비에 대한 온라인 모니터링 데이터가 될 수 있다. 필드 데이터는 플랜트 설비의 상태를 모니터링하거나, 플랜트 설비의 관리 및/또는 장애를 예측 통보하거나, 플랜트 설비의 상태 추이를 분석하기 위하여, 필드 데이터 계장 시스템(100) 및/또는 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템(200)에서 수집한 다양한 종류의 데이터가 될 수 있다.
따라서, 상태분석 룰을 이용하여 플랜트 설비에서 수집된 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 플랜트 설비를 효율적으로 관리 및/또는 모니터링 할 수 있게 된다.
여기서, 필드 데이터는 플랜트 설비를 주요 대상으로 하나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고, 필드 데이터는 현장 기술자 또는 영업 담당자에 의해 수집된, 제품의 성능이나 불만, 고장이나 수리 등에 관한 여러 가지 데이터를 포함하는 정보의 집합체가 될 수 있다. 또한, 필드 데이터는 특정 설비 또는 시스템의 자료 수집 장치에서 수집되는 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석 장치(300)는 실시간 감시, 추이(trend) 분석, 각종 계산, 각종 보고서 생성 등 다양한 분야에 기초정보를 제공할 수 있다.
따라서, 상태분석 룰을 이용하여 다양한 장치 또는 시스템에서 수집된 필드 데이터를 상태 분석함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 해당 장치 또는 시스템을 효율적으로 관리 및/또는 모니터링 할 수 있게 된다.
필드데이터 상태분석부(320)는 필드 데이터에서 미리 설정된 필드 데이터 타입에 따라 필드 데이터 패턴을 감지하고, 필드 데이터 패턴을 상태분석 룰을 이용하여 필터링할 수 있다. 이를 위하여, 필드데이터 상태분석 룰 저장소(330)에는 상태분석 룰이 저장되고, 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 또는 미리 설정된 조건에 따라 수정 가능할 수 있다.
한편, 상태분석 룰은 미리 설정되어 필드데이터 상태분석 룰 저장소(330)에 저장되어, 필요시 필드데이터 상태분석 룰 저장소(330)에 저장된 상태분석 룰을 참조하여 필드 데이터를 상태 분석할 수 있다. 즉, 미리 저장된 상태분석 룰을 사용함으로써, 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 상태 분석을 수행하도록 할 수 있다.
이때, 상태분석 룰은 정해진 규칙에 따라 테이블의 형태로 구성함으로써, 대용량의 필드 데이터를 계산 부담을 줄이면서 더욱 효율적으로 상태 분석을 수행하도록 할 수 있다.
이때, 상태분석 룰은 설정된 필드 데이터 타입과 필드 데이터의 필터링 기준값 및/또는 그 범위에 따라 결정될 수 있다. 또한, 필드 데이터 타입과 필터링 기준값 중의 적어도 어느 하나가 사용자 설정에 의하여 결정될 수 있다. 따라서, 사용자가 원하는 기준에 따라 사용자가 원하는 필드 데이터 상태 분석을 수행할 수 있게 된다.
한편, 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 수정 가능하도록 설정될 수 있다. 또한, 미리 설정된 조건에 따라 수정 가능하도록 설정될 수 있다. 즉, 상태분석 룰은 동적으로 적용 가능하여, 필요시 시스템 변경 없이 상태분석 룰 저장소(330)에 저장된 상태분석 룰을 수정하여 필드 데이터 상태분석 시에 반영할 수 있게 된다.
따라서, 플랜트 운용 조건 및/또는 상황 등이 변경된 경우에도 적응적으로 필드 데이터를 상태 분석할 수 있게 됨으로써, 더욱 정확한 플랜트 설비의 관리 및/또는 모니터링 작업을 수행할 수 있게 된다.
필드데이터 데이터베이스(340)에는 필터링 된 필드 데이터가 저장되고, 저장된 필드 데이터는 필드데이터 연계 인터페이스(310)를 통하여 외부에 제공될 수 있다.
또한, 필드 데이터로부터 일정시간 동안 수집된 센서 측정값의 평균값, 최대값, 및 최소값 중의 적어도 어느 하나 이상을 산출하거나, 필드 데이터로부터 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값을 제거하거나, 필드 데이터로부터 중복된 필드 데이터를 제거할 수 있다.
플랜트 설비를 관리 또는 모니터링 하는 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템으로 필드 데이터 연계 인터페이스(310)를 통하여 출력된 필터링된 필드 데이터를 출력할 수 있다.
이때, 플랜트 설비 관리/모니터링 시스템이, 플랜트 설비를 모니터링, 플랜트 설비를 관리 또는 장애 예측 통보, 및 플랜트 설비 추이 분석 중의 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있게 된다.
본 발명에 따르면, 상태분석 룰을 이용하여 대용량의 필드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.
지금까지 본 발명의 바람직한 실시예 및 응용예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들이 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.
Claims (19)
- 외부로부터 수집된 플랜트의 필드 데이터를 입력받는 단계;
상기 필드 데이터에서 미리 설정된 필드 데이터 타입에 따라 필드 데이터 패턴을 감지하는 단계;
상기 필드 데이터 패턴을 설정된 상태분석 룰을 이용하여 필터링하여, 필터링 된 필드 데이터를 생성하는 단계;
상기 필터링 된 상기 필드 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계;
상기 필터링 된 상기 필드 데이터를 외부에 제공하는 단계;를 구비하고,
상기 상태분석 룰이 외부로부터의 입력에 의하여 수정 가능하여, 상기 상태분석 룰이 설정된 필드 데이터 타입과 상기 필드 데이터의 필터링 기준값에 따라 결정되고, 상기 필드 데이터 타입과 상기 필터링 기준값 중의 적어도 어느 하나가 사용자 설정에 의하여 결정될 수 있고,
상기 필드 데이터로부터 설정된 범위를 벗어나는 센서 측정값을 제거함과 아울러, 상기 필드 데이터로부터 중복된 필드 데이터를 제거하는 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법. - 제1항에 있어서,
상기 필드 데이터가 플랜트 설비에서 발생되는 센서 정보 및 검사 데이터 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는 상태분석 룰 기반 플랜트 필드 데이터 상태분석방법. - 삭제
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| KR101591193B1 (ko) * | 2014-09-17 | 2016-02-02 | 엘에스산전 주식회사 | Plc 로그 데이터를 이용한 이상 발생 예측 시스템 |
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