KR102108158B1 - 비스페놀-에이 품질 예측 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 비스페놀-A(bisphenol-A)에 대한 중간 생산물과 최종 생산물의 품질을 예측할 수 있는 시스템을 개시한다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 비스페놀-A 품질 예측 시스템은 비스페놀-A 생산 과정에 대한 공정 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 공장 정보 시스템, 비스페놀-A 생산 과정에서 생성되는 중간 생산물과 최종 생산물에 대한 품질 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 품질 정보 시스템 및 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터를 매칭시킨 후 매칭된 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터에 대한 다변량 통계 분석을 수행하여 상기 공정 데이터를 독립 변수로 하고 상기 품질 데이터를 종속 변수로 하는 회귀모형을 생성하는 통합 시뮬레이션 장치를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 비스페놀-A(bisphenol-A)에 대한 품질 예측 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 비스페놀-A의 전체 생산 공정의 공정 데이터와 품질 데이터에 대한 통계적 데이터 분석을 활용하여 각 공정 유닛에서 생산되는 중간 생산물의 품질을 예측하고 이를 통해 최종 품질에 대한 예측을 수행할 수 있는 비스페놀-A 품질 예측 시스템에 관한 것이다.
비스페놀-A(BPA)는 폴리카르보네이트 수지나 폴리아릴레이트 수지 등의 엔지니어링 플라스틱, 또는 에폭시 수지 등의 여러가지 폴리머의 상품 제조시 공급원료 또는 중간 생성물이다. 고품질의 폴리카보네이트 제조시 무색이면서 고순도의 비스페놀-A가 사용되어야만 한다.
이러한 비스페놀-A는 2몰의 페놀과 1몰의 아세톤을 산성 촉매의 조건하에서 축합 반응시킴으로써 제조된다. 이때, 페놀은 화학양론적조건의 몰 과량(molar excess)으로 존재하며, 산성 촉매로는 황 함유 아민 화합물로 부분적으로 변성된 강산성 양이온 교환 수지가 알려져 있다.
현재, 비스페놀-A는 증류, 건조, 결정화, 정제, 용매 추출 및 이와 유사한 절차를 수반하는 고비용의 다단계 절차들을 통해 제조된다.
그런데 이러한 비스페놀-A의 생산 공정에 있어서, 아직까지는 비스페놀-A의 품질을 개선하기 위한 전체 생산 공정에 대한 통합적인 데이터 예측 방법이 없는 실정이다. 따라서, 실제 운전 경험이 없는 새로운 운전 범위에 대한 예측이 불가능한 상황이다.
또한, 비스페놀-A의 컬러 품질과 생산량이 실제로는 독립적이지 않음에도 불구하고 이들의 독립적으로 각각 분석할 수밖에 없는 실정이다.
본 발명은 비스페놀-A의 전체 생산 공정에 대한 통계적 데이터 분석을 활용하여 각 공정 유닛에서 생산되는 중간 생산물의 품질을 예측하고 이를 통해 최종 제품에 대한 품질 예측을 수행할 수 있는 예측 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 비스페놀-A에 대한 품질 예측 시스템은 비스페놀-A 생산 과정에 대한 공정 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 공장 정보 시스템, 비스페놀-A 생산 과정에서 생성되는 중간 생산물과 최종 생산물에 대한 품질 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 품질 정보 시스템 및 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터를 매칭시킨 후 매칭된 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터에 대한 다변량 통계 분석을 수행하여 상기 공정 데이터를 독립 변수로 하고 상기 품질 데이터를 종속 변수로 하는 회귀모형을 생성하는 통합 시뮬레이션 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 비스페놀-A의 전체 생산 공정에 대해 통합적으로 분석이 가능함으로써 이전에 운전된 이력이 없는 공정 조건에 대해서도 분석 및 예측이 가능하며, 공정 조건들의 변동에 따른 민감도 분석이 가능하고, 비스페놀-A의 생산량과 다른 요소(예컨대, color)의 품질과의 관계 및 변화에 대한 파악이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비스페놀-A 품질 분석 시스템의 구성을 간략하게 나타낸 구성도.
도 2는 도 1의 품질 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비스페놀-A의 공정 모형화의 개념을 나타내는 도면.
도 4는 각 기간별 실제 BPA의 생산량 및 컬러와 본 실시 예에 따른 시뮬레이션 장치를 통해 예측된 BPA의 생산량 및 컬러를 함께 나타낸 도면.
도 2는 도 1의 품질 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비스페놀-A의 공정 모형화의 개념을 나타내는 도면.
도 4는 각 기간별 실제 BPA의 생산량 및 컬러와 본 실시 예에 따른 시뮬레이션 장치를 통해 예측된 BPA의 생산량 및 컬러를 함께 나타낸 도면.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 BPA 품질 분석 시스템의 구성을 간략하게 나타낸 구성도이다.
도 1의 BPA 품질 분석 시스템은 공장 정보 시스템(PIS; Plant Information System)(110), 공정 데이터베이스(120), 품질 정보 시스템(LIMS; Laboratory Information Management System)(210), 품질 데이터베이스(220) 및 통합 시뮬레이션 장치(300)를 포함할 수 있다.
공장 정보 시스템(PIS)(110)은 비스페놀-A(이하, BPA라 함) 생산 현장(공장)의 공정 데이터를 실시간으로 수집 및 통합하여 이에 대한 데이터베이스(120)를 구축하고, 데이터베이스(120)에 저장된 공정 데이터를 관리한다. 예컨대, 공장 정보 시스템(210)은 BPA의 전체 생산 과정에 있어서 각 공정 단계(unit)의 반응기에 투입되는 재료(feed)의 구성, 재료 조건 및 공정 운전 조건(예컨대, 온도, 유량, 압력, 회전수 등)에 대한 데이터를 실시간으로 수집하여 데이터베이스(120)에 저장 및 관리한다. 또한, 공장 정보 시스템(110)은 통합 시뮬레이션부(300)와 연동하여 통합 시뮬레이션부(300)의 요청에 따라 데이터베이스(120)에 저장된 공정 데이터를 통합 시뮬레이션부(300)에 제공한다.
공정 데이터베이스(120)는 공장 정보 시스템(110)에 의해 수집된 공정 데이터를 저장한다. 예컨대, 공정 데이터베이스(120)는 전체 BPA 생산 공정에 있어서 각 공정 단계별로 공정 데이터를 구분하여 저장할 수 있다. 또한, 공정 데이터베이스(120)는 공정 데이터를 해당 공정이 진행된 날짜별로 구분하여 저장할 수 있다. 이때, 공정 데이터는 어느 특정 생산 현장(공장)의 특정 공장 정보 시스템(110)에서 수집된 공정 데이터뿐만 아니라 복수의 BPA 생산 현장에서 수집된 공정 데이터를 포함할 수 있다.
품질 정보 시스템(LIMS)(210)은 BPA의 전체 생산 과정에 있어서 각 공정 단계(unit)에서 생산된 중간 생산물들 및 최종 제품(BPA)에 대해 측정된 품질 데이터를 취합하여 이에 대한 데이터베이스(220)를 구축하고, 데이터베이스(220)에 저장된 품질 데이터를 관리한다. 예컨대, 품질 정보 시스템(200)은 공장 정보 시스템(110)이 적용되는 BPA 생산 현장(공장)에 대한 실험실의 분석기기들을 이용하여 측정된 각 공정 단계의 중간 생산물들 및 최종 제품에 대한 품질 데이터(실험 데이터)를 제공받아 이에 대한 데이터베이스(220)를 구축하고, 데이터베이스(220)에 저장된 품질 데이터를 관리한다. 중간 생산물들 및 최종 제품에 대한 품질 측정 및 품질 데이터 저장은 기 설정된 일정 주기 마다 이루어질 수 있다. 이때, 중간 생산물들 및 최종 제품에 대한 품질을 측정하는 곳은 생산 현장에 있는 실험실에 한정되지 않는다. 예컨대, 관련된 연구소 또는 품질 검증기관에서 제품의 품질을 측정하여 품질 데이터를 얻을 수도 있다.
품질 데이터베이스(220)는 품질 정보 시스템(210)에 의해 취합된 품질 데이터를 저장한다. 중간 생산물에 대한 품질 데이터는 각 공정 단계에서 생산되는 각 물질(중간 생산물)들에 대한 생산량을 포함하며, 최종 제품에 대한 품질 데이터는 BPA 생산량, 불순물(종류 및 양), BPA 컬러(color)에 대한 정보를 포함한다. 이때, 품질 데이터베이스(220)는 품질 데이터를 품질이 측정된 날짜(기간)별로 구분하여 저장할 수 있다.
통합 시뮬레이션 장치(300)는 공장 정보 시스템(PIS)(110)으로부터 공정 데이터를 제공받고 품질 정보 시스템(LIMS)(210)으로부터 품질 데이터를 제공받아 이들을 서로 매칭시킨 후 매칭된 공정 데이터와 품질 데이터에 대한 다변량 통계 분석을 수행하여 공정 데이터를 독립 변수로 하고 품질 데이터를 종속 변수로 하는 회귀모형을 생성한다. 예컨대, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 매칭된 공정 데이터와 품질 데이터에 대해 부분최소제곱법(Partial Least Squares)이라는 회귀분석법을 활용하여 회귀모형을 생성할 수 있다. 본 발명은 회귀모형을 생성하는 것 자체에 특징이 있는 것이 아니라, BPA 생산을 위해 실제 운전되었던 공정 데이터와 그러한 공정을 통해 실제 생산된 BPA의 품질 데이터에 대한 다변량 통계 분석을 수행하여 회귀모형을 생성한다는 것에 특징이 있다. 따라서, 회귀모형을 만들기 위한 다변량 통계 분석 방법은 어떠한 방법이 사용되어도 무방하며, 본 실시 예에서는 그러한 통계 분석 방법 자체에 대해서는 설명을 생략한다. 이러한 회귀모형을 이용하여, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 BPA 생산을 위한 최초의 재료와 각 공정 단계의 공정 운전 조건이 주어지면, 각 공정 단계에서의 중간 생산물 및 최종 생산물의 품질을 예측할 수 있게 된다.
도 2는 도 1의 품질 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 실제 BPA 생산 공장에서 BPA를 생산하는 과정에서 생성되는 공정 데이터와 품질 데이터를 수집하여 데이터베이스화 한다(단계 210).
즉, 공장 정보 시스템(110)은 실제 BPA 생산 공장에서 BPA를 생산하기 위해 각 공정 단계에서의 사용되었던 재료 및 공정 운전 조건을 수집하여 데이터베이스(120)를 구축한다. 이때, 공정 운전 조건은 온도, 유량, 압력, 회전수 등을 포함할 수 있다.
더불어, 품질 정보 시스템(210)은 BPA 생산 과정에서 생성된 각 공정 단계별 중간 생산물들 및 최종 생산물(BPA)에 대해 측정된 품질 데이터를 수집하여 데이터베이스(220)를 구축한다.
이렇게, 일정 기간 동안 축적된 공정 데이터와 품질 데이터는 통합 시뮬레이션 장치(300)에 제공된다. 즉, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 공장 정보 시스템(110)과 품질 정보 시스템(210)에게 요청하여 축적된 공정 데이터와 품질 데이터를 제공받는다.
통합 시뮬레이션 장치(300)는 공정 데이터와 품질 데이터를 매칭시킨다(단계 220). 예컨대, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 공정 데이터가 수집된 날짜와 품질 데이터가 측정된 날짜를 기준으로 공정 데이터와 품질 데이터를 매칭시킬 수 있다.
이때, 공정 조건은 실시간으로 수집이 가능하지만, 생산물의 품질은 실시간으로 분석하는 것이 현실적으로 어렵기 때문에 품질 데이터는 실시간으로 획득하는 것이 현실적으로 곤란하다. 즉, 품질 데이터는 일정 기간 단위로 획득이 가능하다.
또한, 공정 조건이 변경될 때마다 그에 대응되는 생산물의 품질을 측정할 수도 있으나, 경우에 따라서는 생산물에 대한 품질 측정은 공정 조건의 변동과 무관하게 일정 주기로 이루어지거나 비정기적으로 이루어질 수 있다.
이처럼 공정 데이터가 수집되는 주기와 품질 데이터가 수집되는 주기가 서로 일치하지 않는 경우, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 품질 데이터의 측정 간격 내에 수집된 모든 공정 데이터에 대해 동일한 품질 데이터를 매칭시킨다. 예컨대, 품질 데이터의 측정이 10월 1일에 이루어진 후 10월 8일에 이루어졌다면, 10월 2일부터 10월 8일 동안에 수집된 모든 공정 데이터에는 10월 8일에 이루어진 품질 데이터를 매칭시킨다.
공정 데이터와 품질 데이터에 대한 매칭이 완료되면, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 매칭된 공정 데이터와 품질 데이터에 대한 통계적 회귀모형을 생성한다(단계 230).
예컨대, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 공정 데이터를 독립 변수로 하고 품질 데이터를 종속 변수로 하는 회귀분석을 수행하여 공정 데이터와 품질 데이터에 대한 회귀모형을 생성한다. 이때 회귀분석 방법으로는 부분최소제곱법이 활용될 수 있다.
회귀모형이 생성되면, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 주어진 재료 및 공정 운전 조건(공정 변수)을 그 회귀모형을 적용하여 각 공정 단계별 중간 생산물 및 최종 생산물에 대한 품질을 예측한다(단계 240).
예컨대, 도 3에서와 같이, BPA 생산 공정이 8개의 단위 공정들로 이루어지는 경우, 최초 공정(단위 공정 1)에 투입되는 재료와 공정 조건(공정 변수 1)에 따라 중간 생산물 1이 생성되며, 두 번째 공정(단위 공정 2)은 이전 공정(단위 공정 1)에서 생성된 중간 생산물 1을 재료로 하여 공정 변수 2에 따라 중간 생산물 2를 생산하게 된다. 이러한 과정은 최종 생산물인 BPA 및 불순물이 생성될 때까지 계속 진행된다.
따라서, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 최초 재료의 품질 데이터와 단위 공정 1의 공정 운전 조건(공정 변수 1)을 회귀모형에 적용하여 중간 생산물 1의 품질을 예측할 수 있으며, 그 예측된 중간 생산물 1의 품질 데이터와 단위 공정 2의 공정 운전 조건(공정 변수 2)을 다시 회귀모형에 적용함으로써 중간 생산물 2의 품질을 예측할 수 있다. 즉, 후속 공정의 생산물에 대한 품질은 그 바로 이전 공정의 중간 생산물에 대한 품질 데이터와 해당 후속 공정의 공정 운전 조건을 자동으로 회귀모형에 적용함으로써 예측이 가능하다.
이러한 과정을 최종 공정까지 반복 수행함으로써, 통합 시뮬레이션 장치(300)는 최초 재료에 대한 품질 데이터와 각 공정 단위 공정의 공정 조건(공정 변수)들만 입력 받으면, 각 단위 공정에서의 중간 생산물과 최종 생산물에 대한 품질을 예측할 수 있게 된다.
더불어, 그러한 품질 예측을 통해, 최종 생산되는 BPA의 생산량과 그 컬러와의 관계도 알 수 있게 된다.
도 4는 각 기간별 실제 BPA의 생산량 및 컬러와 본 실시 예에 따른 시뮬레이션 장치를 통해 예측된 BPA의 생산량 및 컬러를 함께 나타낸 도면이다.
도 4의 도면을 참조하면, 본 실시 예에 따른 시뮬레이션 장치를 통해 예측된 결과(Est)가 실제(Real)와 정확히 일치하지는 않으나 실제와 매우 근접함을 알 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110 : 공장 정보 시스템
120 : 공정 데이터베이스
210 : 품질 정보 시스템
220 : 품질 데이터베이스
300 : 통합 시뮬레이션 장치
120 : 공정 데이터베이스
210 : 품질 정보 시스템
220 : 품질 데이터베이스
300 : 통합 시뮬레이션 장치
Claims (7)
- 비스페놀-A 생산 과정에 대한 공정 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 공장 정보 시스템;
비스페놀-A 생산 과정에서 생성되는 중간 생산물과 최종 생산물에 대한 품질 데이터를 수집하여 데이터베이스화하는 품질 정보 시스템; 및
상기 공정 데이터가 수집된 날짜와 상기 품질 데이터가 측정된 날짜를 기준으로 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터를 매칭시킨 후 매칭된 상기 공정 데이터와 상기 품질 데이터에 대한 다변량 통계 분석을 수행하여 상기 공정 데이터를 독립 변수로 하고 상기 품질 데이터를 종속 변수로 하는 회귀모형을 생성하고, 최종 생산되는 상기 비스페놀-A의 생산량과 컬러와의 관계를 예측하는 통합 시뮬레이션 장치를 포함하며,
상기 공정 데이터가 수집되는 주기와 상기 품질 데이터가 수집되는 주기가 서로 일치하지 않는 경우, 상기 품질 데이터의 측정 간격 내에 수집된 모든 공정 데이터에 대해 동일한 품질 데이터를 매칭시키는 것을 특징으로 하는 비스페놀-A 품질 예측 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 공장 정보 시스템은
비스페놀-A를 생산하기 위해 각 공정 단계에서의 사용되었던 재료 및 공정 운전 조건을 수집하는 것을 특징으로 하는 비스페놀-A 품질 예측 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 통합 시뮬레이션 장치는
매칭된 공정 데이터와 품질 데이터에 대해 부분최소제곱법(Partial Least Squares)을 활용하여 상기 회귀모형을 생성하는 것을 특징으로 하는 비스페놀-A 품질 예측 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 통합 시뮬레이션 장치는
최초 재료에 대한 품질 데이터와 각 공정 단계의 공정 운전 조건을 상기 회귀모형을 적용하여 각 공정 단계별 중간 생산물 및 최종 생산물에 대한 품질을 예측하는 것을 특징으로 하는 비스페놀-A 품질 예측 시스템. - 제 4항에 있어서, 상기 통합 시뮬레이션 장치는
후속 공정의 생산물에 대한 품질을 예측시, 상기 후속 공정 바로 이전 공정의 중간 생산물에 대해 예측된 품질 데이터와 상기 후속 공정의 공정 운전 조건을 상기 회귀모형을 적용하여 상기 후속 공정의 중간 생산물에 대한 품질을 예측하는 것을 특징으로 하는 비스페놀-A 품질 예측 시스템.
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