탄화수소 생산업체는 운영 비용을 줄이고 효율성을 높여야 한다는 극심한 압박을 받고 있습니다.말처럼 쉽지는 않습니다.감시 제어 및 데이터 수집 (SCADA) 시스템, 역사학자, 위성 시설 및 원격 펌프장의 자동화 제어 시스템을 실행하는 구식 운영 기술 (OT) 인프라가 이를 가로막고 있습니다.수십 년 전에 설치된 이러한 시스템은 잠재적으로 중요한 데이터를 수집하는 경우가 많지만 높은 수준의 분석을 위해 데이터를 추출하는 것은 어렵거나 심지어 불가능합니다.
한편, 같은 에너지 기업의 IT 팀은 가상화, 연결성 및 데이터 분석을 통해 엄청난 발전을 이루고 있습니다.OT 업그레이드가 계속 지연되면 에너지 생산업체는 석유 및 가스 산업을 재정의하는 산업용 사물 인터넷 (IIoT) 기술의 힘을 활용하지 못하게 됩니다.기계, 장비 및 센서를 고급 제어 시스템 및 분석과 연결하는 것은 효율성을 높이고 비즈니스 통찰력을 확보하여 성장을 촉진하는 데 필수적입니다.
지능형 커넥티드 엔터프라이즈로서 달성할 수 있는 것은 무엇일까요?컬럼비아 파이프라인 그룹 (CPG) (최근 인수) 을 생각해 보십시오.트랜스캐나다 미국 전역에서 약 15,000마일에 달하는 가스 파이프라인을 운영하는 Corporation) 사는 실시간 운영 데이터 및 비즈니스 분석을 생성하는 내결함성 SCADA 시스템으로 OT를 업그레이드했습니다.첫 해에 CPG는 유지보수 비용을 230만 달러 절감하고 예상치 못한 다운타임을 줄였으며 100% 에 가까운 가용성과 함께 100% 용량으로 운영될 것으로 예상하고 있습니다.오늘날 이러한 절감액은 980만 달러 이상입니다.
처음부터 전체 업그레이드를 진행하지 않고도 회사를 IIoT 지원 엔터프라이즈로 발전시킬 수 있는 방법은 무엇일까요?Stratus에서는 IIoT에 대한 점진적 투자를 포함하는 단계별 접근 방식을 권장합니다.
1단계: 센터에서 시작하기
먼저 레벨 2 감시 제어 및 레벨 3 운영 및 제어 인프라와 같은 제어 환경을 업그레이드하십시오.이를 통해 가동 시간 성능 및 효율성을 즉시 높이는 동시에 공장 전체와 원격 위치에 있는 분산 제어 시스템을 점진적으로 업그레이드할 수 있는 토대를 마련할 수 있습니다.레벨 1 프로세스 컨트롤러 및 센서의 데이터는 변경되지 않지만, 이 데이터를 고급 분석에 사용하여 운영 및 비즈니스 계획을 개선할 수 있습니다.
2단계: 외부로 확장
지능형 커넥티드 엔터프라이즈를 개별 센서, 액추에이터 및 제어 밸브를 비롯한 운영 인프라 전반의 개별 머신으로 확장하면 자동화 및 예측 관리가 완전히 새로운 수준으로 올라갑니다.사용자 환경은 몇 초마다 데이터를 수집하는 대신 수백 개의 센서에서 거의 지속적으로 데이터를 수집하여 분석 엔진에 제공합니다.향후 레벨 1 기본 제어 환경과 레벨 0 인프라로 업그레이드하면 생산성과 효율성을 높이고 예기치 않은 다운타임을 줄임으로써 엄청난 가치를 실현할 수 있습니다.
업그레이드 계획에 관계없이 현대화의 이점을 최대한 활용하려면 견고한 가용성 전략이 필수적입니다.구형 PC를 가상 서버로 교체하면 설치 공간을 크게 줄이고, 진단 및 수리를 간소화하고, 새 애플리케이션의 프로비저닝을 간소화하고, 시스템 관리 워크로드를 줄이는 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
이러한 장점에도 불구하고 제어 애플리케이션을 단일 물리적 시스템에 통합하면 여러 장애 지점이 단일 장애 지점으로 대체되어 계획되지 않은 다운타임의 위험이 증가할 수 있습니다.이 문제는 내결함성이 있고 상시 가동되는 가상화된 처리 환경을 통해 쉽게 해결할 수 있습니다.기존의 장애 복구와 달리 이러한 내결함성 솔루션은 장애 발생 및 전송 중 데이터 손실을 방지합니다.IIoT에서는 특히 데이터의 양과 가치가 증가함에 따라 무중단 데이터 스트림이 매우 중요합니다.
변화는 위험을 수반하지만 탄화수소 산업에 대한 수요 증가에 발맞추어 효율성을 높이고 비용을 절감하는 것이 필수적입니다.자동화 및 제어 인프라 업그레이드에 대한 신중하고 점진적인 접근 방식을 통해 위험을 최소화하면서 현대화의 이점을 얻을 수 있습니다.기다리지 마세요.첫 단계를 빨리 밟을수록 IIoT의 매력적인 재무 및 경쟁 우위를 더 빨리 확보할 수 있습니다.
