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Asset performance management

APM 솔루션을 통해 설비의 성능을 향상시킬 수 있습니다

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Maros and Taro RAM analysis software
오일/가스 산업에서의 설비 성능 관리(Asset performance management)
 
Look ahead of the game - A quick intro to APM

오일/가스 산업에서의 설비 성능 관리(Asset performance management)

오일/가스 산업에서 설비 성능의 부상

설비 성능 관리(Asset performance management)는 오일 및 가스 산업에서 설비의 신뢰성과 가용성을 높일 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이는 오일 및 가스 회사가 설비를 관리하는 방식을 바꾸게 하고, 강력한 분석 솔루션을 바탕으로 기존의 여러 방법들에 통합된 접근 방식을 제공하고 있습니다.

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The Rise of Asset Performance Management in the oil and gas industry.


설비 성능 관리(Asset performance management)란? 

설비 성능 관리(Asset performance management)는 설비 수명 주기 전반에 걸쳐 성능이 최적화될 수 있도록 활용되는 차세대 방법들을 포괄하는 프레임워크입니다.

DNV GL에서는 설계 및 운전에 대한 포괄적 위험성 기반 접근 방식으로 설비 성능 관리 (Asset performance management) 를 재정의하고 있습니다. 이는 업계의 지식과 표준을 활용하여 확립되어 있는 기술을 장단기 의사 결정 과정에 결부시킨다는 것을 의미합니다. DNV GL의 설비 성능 관리 (Asset performance management) 는 설비의 운전 성능을 개선하기 위해 데이터 수집, 통합, 시각화 및 분석 기능을 포함하고 있습니다. 또한 상태 모니터링 및 예측, 신뢰성 중심 유지보수(reliability-centered maintenance (RCM), 위험성 기반 검사(risk-based inspection (RBI), 정량적 위험성 평가(quantitative risk assessment (QRA), 안전 보전 수준(safety integrity level (SIL) 및 보전 운영창(integrity operating window (IOW)) 의 개념을 포함하고 있습니다.


설계 단계에서의 APM

프로젝트가 설계 과정에서 최적화 design optimization. 단계를 거쳐 진전이 되고 나면 비용에 영향을 주는 것이 어려워집니다. 그러므로, 오일 및 가스 산업의 투자 프로젝트 개발에 있어서 APM의 신뢰성, 가용성 및 유지보수성 분석 (RAM analysis) 과 운전 예측 operational forecasting 과 같은 방법은 필수적이며 프로젝트에서 어떤 것을 변경하기 위한 결정은 빠르면 빠를수록 비용절감에 더 효과적일 것입니다.


운전과 유지보수 단계에서의 APM

APM의 위험성 기반 검사(risk-based inspection (RBI), 안전 보전 수준(safety integrity level (SIL), 신뢰성 중심 유지보수(reliability-centered maintenance (RCM))와 같은 위험성 기반 방법을 사용하여 시스템 및 설비의 중요도 순위를 지정하고, 위험성 관리를 위한 유지보수 및 검사 전략을 수립할 수 있습니다. 위험성 접근 방식은 비용, 직원 사기, 유지보수 리소스 할당, 유지 보수 예산 관리, 효율성 및 생산 폐기물 절감 등 여러 분야에 상당한 영향을 미치고 있습니다.

신뢰성 및 안전 프로그램이 잘 구축되어 있는 회사는 보통 정량화되고 더욱 발전된 방법(예: 정량적 위험 기반 검사, 고장 모드 효과 및 중요도 분석(FMECA, failure mode effect and criticality analysis))을 사용합니다.


Digital Twin(디지털 트윈)을 이용한 효율적인 정보 관리

열악한 정보 관리는 눈에 보이지는 않지만 운영 예산의 최대 5분의 1까지 차지할 수 있습니다. 디지털 트윈은 이러한 취약점을 해결하기 위한 방편이 될 수 있습니다. 디지털 트윈이란 실제 설비를 디지털화한 가상 설비로 이를 통해 설비 수명주기 전반을 관리하고 언제든지 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 새로운 개념의 중심에는 디지털 설비 에코시스템 digital asset ecosystem. 의 조성이 있습니다. 디지털 설비 에코시스템은 설비와 관련 시스템을 서로 연결하여 데이터 교류 및 상호 작용할 수 있게 해 줍니다. 이러한 접근 방식의 장점 중 하나는 설비 성능 관리를 향상시키는데 필요한 핵심적인 차세대 예측 분석이 가능하다는 점입니다.


지능적 분석 솔루션으로서의 APM

설비 성능 관리(APM, Asset performance management) 솔루션에서 활용되는 주요 분석 방법들은 다음과 같습니다:


디지털 설비 에코시스템 (The digital asset ecosystem)

디지털 설비 에코시스템은 서로 다른 부서간에 정보를 공유하고 운영상의 소통장벽을 허무는데 용이하며, 설비 수명주기 전반에 대한 의사 결정을 내릴 수 있도록 통합 및 협업 환경을 제공합니다. 설비 수명 주기 단계와 운전 영역 사이의 데이터 및 과정에서의 소통장벽을 허무는 것은 효과적인 설비 성능 관리(Asset performance management) 체계를 개발하는데 있어 핵심적인 단계입니다.

Plant integrity management
플랜트 보전 관리

플랜트 보전 관리 (Plant integrity management)

DNV GL의 설비 성능 관리(APM, Asset performance management) 시스템에는 플랜트 보전관리 (Plant integrity management) 를 위한 솔루션인 Synergi Plant도 포함하고 있습니다. 이를 통해 기업에서는 설비의 신뢰성과 가용성을 향상시킬 목적으로 신뢰성 중심 유지보수 (RCM), 위험성 기반 검사 (RBI), 성능 예측 (RAM analysis) 및 안전 보전 수준 (SIL)과 같은 분석툴과 병합하여 데이터를 수집, 통합, 시각화함으로 설비 관리 기능을 강화할 수 있습니다.

플랜트 보전 관리(Plant integrity management)에 대한 상세한 내용을 보시려면 클릭해 주십시오.
Maros and Taro RAM analysis software
RAM 분석 – 신뢰성(Reliability), 가용성(Availability) 및 유지보수성(Maintainability)

RAM 분석 – 신뢰성(Reliability), 가용성(Availability) 및 유지보수성(Maintainability)

RAM 분석을 통해 가용성, 생산 효율성 및 수익성 측면에서 설비의 전체 수명주기에서의 성능을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 분석 방법을 사용하게 되면 문제가 발생하기 전에 어떤 부분이 문제를 야기하는지 미리 예측해 볼 수 있습니다. RAM 분석은 업스트림의 오일 및 가스 추출에서부터 가공 및 운송, 완성 제품의 고객 전달까지 모든 단계에서 수행될 수 있습니다. 시스템 성능을 완벽하게 분석하여 시스템을 구성, 유지보수 전략 및 운전 이니셔티브를 변경함으로서 귀사에 맞는 최적화된 접근 방식을 결정할 수 있습니다

RAM 분석 소프트웨어에 대한 상세한 내용을 보시려면 클릭해 주십시오.
Process safety and hazard software
공정의 잠재위험 분석 (Process hazard analysis)

공정의 잠재위험 분석 (Process hazard analysis)

오일 및 가스와 같은 물질은 부분적으로 높은 에너지 함량으로 인해 상당한 잠재위험을 내포하고 있습니다. 제약 및 석유화학 제품은 인화성, 폭발성 및 독성 물질이 될 수 있습니다. 경우에 따라 제품을 생산하는데 있어 위험성을 표시하기 위해 이들 물질의 잠재위험을 나타내는 압력과 온도가 필요하기도 합니다. 이러한 이유로 공정 산업은 사람, 재산 및 환경에 중대한 위험을 초래할 수 있는 산업으로 여겨지곤 합니다. 이러한 이유로 인해 공정 안전 전문가들로 구성된 글로벌 커뮤니티는 이러한 잠재위험을 관리하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. DNV GL의 잠재위험 분석툴은 실험적으로 입증된 위험물질의 누출 거동을 시뮬레이션 할 수 있는 선두적인 모델을 포함하고 있습니다.

공정 잠재위험 분석 (Process hazard analysis) 소프트웨어에 대한 상세한 내용을 보시려면 클릭해 주십시오.
Safeti Onshore for Quantitaitve risk analysis (QRA)
위험성 분석 (Risk analysis) – QRA

위험성 분석 (Risk analysis) – QRA

전통적으로 위험성 분석을 수행하는 목적은 규제 요구 사항을 준수하는데 맞추어져 왔습니다. 이러한 패러다임은 위험성 기반 설계 및 위험성 기반 운전전략 수립으로 진화해 왔습니다. 위험성의 정량화는 주어진 제한적인 자원만을 고려하여 사고의 회피, 예방 및 완화 조치를 어디에 집중해야 할지 결정하는데 도움이 되는 중요한 기반이 되고 있습니다. 현재 DNV GL의 위험성 분석툴은 위험성을 이해하고 관리하려는 목적으로 전 세계 오일, 가스, 석유화학, 화학, 제약, 보험, 철강 및 기타 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

위험성 분석 (Risk analysis) 소프트웨어에 대한 상세한 내용을 보시려면 클릭해 주십시오.
Safeti Offshore QRA is a methodology that can be used to improve offshore safety
해양설비의 QRA. Photo: Øyvind Hagen, Statoil

해양설비의 QRA

현재까지도 해양에 매장된 오일 및 가스를 계속 탐사 및 시추하고 있습니다. 새로운 설비나 오래된 설비의 수명 연장, 그리고 FLNG (Floating Liquefied Natural Gas Facilities)와 같은 새로운 접근방식이 전 세계 에너지 수요 증가로 인해 계속 개발되고 있는 실정입니다. 탄화수소(hydrocarbon) 시추 설비의 특성은 제한된 공간 내에 작업자의 밀도가 집중되어 있고, 복잡한 운전 및 화학공정이 이루어지며, 제품이 원거리로 운송된다는 점입니다. 고압에서 고에너지 제품을 대량으로 처리하게 되면 대규모의 인명 손상이 발생할 수 있습니다. DNV GL은 오랜 경험을 바탕으로 해양설비와 그 설비의 안전(offshore safety)을 도모하기 위해 최고의 QRA 소프트웨어를 제공하고 있습니다.

해양설비의 QRA (Offshore QRA) 소프트웨어에 대한 상세한 내용을 보시려면 클릭해 주십시오.
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