 ▲ LG화학 여수공장 직원들이 DX가 적용된 설비를 시찰하고 있다. |
LG화학 여수공장이 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI), 빅데이터 등 기술을 이용해 비즈니스를 혁신하는 디지털 변혁(DX)을 산업 현장에 접목해 작업의 효율성을 극대화하고 있다.
7일 LG화학에 따르면 여수공장은 최근 '플레어 스택(Flare Stack)' 공정 이상 감지 시스템을 구축을 통해 작업 효율을 증대했다고 밝혔다.
배출가스 연소탑이라고도 불리는 플레어 스택은 공정 중 발생하는 폐가스, 액체 성분이 매연이 되지 않도록 완전히 연소시킨 뒤에 안전하게 배출하는 처리 시설이다.
딥러닝(Deep Learning) 기반의 영상 분석 기술을 적용한 공정 이상 감지 시스템은 해당 플레어스택의 불꽃과 그을음 정도를 자체적으로 인식해 이상 상황을 감지해 연소에 필요한 산소 투입량을 조정해 잔여 성분이 완전 연소되도록 한다.
기존 공장 운전원이 수동으로 처리하던 사항을 AI가 자체적으로 대응함으로써 생산 효율과 안전성을 높인 것이다.
이에 따라 LG화학 여수공장은 현재 운용중인 1개 공장과 더불어 추가 5개 공장에 대해 올해 상반기 내로 시스템을 확대 적용할 예정이다.
또 기존 고숙련 작업자의 기술에 의존해 진행하던 고위험 작업들도 DX가 대체한다. 석유화학 공장은 통상 2~4년의 법적 주기로 공장 가동을 중지하고 전체 설비에 대한 정비를 실시 하는데, 고소·밀폐 작업 등 사고 발생 위험도가 높은 작업들이 수반된다.
해당 정비 과정에 DX를 적용하여 고도 150M의 높은 설비 등 사람의 접근이 어려운 곳을 고성능 드론으로 검사하고, 고압 설비 세정·가압 등의 위험 작업을 완전 자동화 기계가 수행한다.
아울러 생산된 제품의 품질을 검사할 때에도 DX가 적용된다. 제품 이물 분석기가 촬영한 이미지를 AI모델이 분류하여 실타래, 이색 등의 이물을 자동으로 색출한다.
기존에는 기계가 1차적으로 분류한 이미지를 검사원들이 수동으로 재분류하였으나, AI 분류 시스템 도입을 통해 검사원 간 편차를 감소시키고 작업 효율성을 증대하여 품질 신뢰도를 향상시킨다.
LG화학 여수공장 관계자는 "LG화학 여수공장은 제품 생산부터 설비 유지보수, 품질 검사에 이르기까지 생산 라인 전반에 DX를 적용해 스마트 플랜트(Smart Plant) 구축을 위해 노력하고 있다"며 "사람의 신체적·정신적 한계로 발생할 수 있는 휴먼 에러(Human Error) 방지를 통해 작업 안전성 및 생산 효율성을 확보하도록 하겠다"고 밝혔다.
[아래는 구글로 번역한 영문기사 전문입니다. 영문번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다. Below is the full English article translated by Google. It is assumed that there may be errors in the English translation.]
LG Chem's Yeosu Plant is maximizing work efficiency by applying digital transformation (DX), which innovates business using technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and big data, to industrial sites.
According to LG Chem on the 7th, the Yeosu plant recently announced that it had increased work efficiency by establishing the ‘Flare Stack’ process abnormality detection system.
A flare stack, also called an exhaust gas combustion tower, is a treatment facility that completely combusts waste gases and liquid components generated during the process so that they do not turn into smoke, and then discharges them safely.
The process abnormality detection system, which applies deep learning-based image analysis technology, recognizes the flame and soot level of the flare stack, detects abnormal situations, and adjusts the amount of oxygen input required for combustion to ensure complete combustion of remaining components. do.
Production efficiency and safety have been improved by AI autonomously responding to matters that were previously handled manually by factory operators.
Accordingly, LG Chem's Yeosu plant plans to expand the system to five additional plants in addition to the one plant currently in operation within the first half of this year.
In addition, DX replaces high-risk tasks that previously relied on the skills of highly skilled workers. Petrochemical plants usually stop operation at a legal interval of 2 to 4 years and conduct maintenance on the entire facility, which involves work with a high risk of accidents, such as working at heights or in confined spaces.
By applying DX to the maintenance process, high-performance drones inspect places that are difficult for humans to access, such as high facilities at an altitude of 150 meters, and dangerous tasks such as cleaning and pressurizing high-pressure facilities are performed by fully automated machines.
In addition, DX is also applied when inspecting the quality of manufactured products. The AI model classifies the images taken by the product foreign matter analyzer and automatically detects foreign substances such as threads and foreign colors.
Previously, inspectors manually reclassified images that were primarily classified by machines, but the introduction of an AI classification system reduces variation between inspectors and increases work efficiency, thereby improving quality reliability.
An official from LG Chem's Yeosu plant said, "LG Chem's Yeosu plant is working to build a smart plant by applying DX to the entire production line, from product production to facility maintenance and quality inspection." “We will ensure work safety and production efficiency by preventing human errors that may occur.”
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