Opcenter APS를 사용하여 가스 터빈 테스트 설비 용량 25% 증대

실제 성능 테스트

안전은 Siemens Energy 가스 터빈 설비의 최우선 과제입니다. 제조 프로세스 중에 터빈 블레이드를 검사하고 무게를 측정한 후 비슷한 무게의 블레이드의 반대쪽에 전략적으로 배치합니다. 단일 블레이드는 2리터 자동차 엔진의 동력을 생성할 수 있습니다. 따라서 로터 어셈블리 테스트에 사용되는 극한의 속도에서는 약간의 불균형도 과장될 수 있습니다. 이는 영국 링컨에 있는 테스트 설비에서 수행하는 많은 안전 조치 중 하나입니다.

Adrian Toyne은 Siemens Energy의 핵심 어셈블리 및 테스트 부문 Operations Manager로 팀, 장비, 설비를 책임지고 있습니다. 여기에는 새 엔진과 복원된 엔진의 신뢰성을 분석하는 데 사용되는 8개의 테스트 장비가 포함됩니다. "우리의 업무는 매우 직접적이며 모든 제조 현장과 관련이 있습니다. 테스트는 고객 납품 전 마지막 단계이므로 가장 마지막으로 고려되는 경우가 많습니다. 우리는 요구를 충족하고 회사가 약속과 기한을 지킬 수 있도록 지원하기만 하면 됩니다."라고 Toyne은 설명합니다.

복잡한 환경에 대처

이 현장에서는 매년 130~140개의 터빈을 생산합니다. 이렇게 생산량이 낮음에도 불구하고 모든 테스트 리소스와 활동을 예약하기는 어렵습니다. 테스트 부서는 다양한 기계 용량과 필요한 기술을 보유한 설치자 및 엔지니어의 가용성 등 광범위한 제약 조건에 직면해 있습니다. 테스트 및 분석은 고객 입회 테스트로 이어질 수 있는 엄격한 환경 내에서 수행되어야 합니다.

Toyne은 이렇게 말합니다. "우리는 고압 가스 연료를 사용하고 있기 때문에 모든 것을 엄격하게 통제된 방식으로 관리해야 합니다. 특정 제한 사항이 있는 여러 시스템이 있습니다. 예를 들어, 고정 파이프라인의 가스 연료 공급은 액체 연료 탱크의 용량과 마찬가지로 제한되어 있습니다. 우리는 물을 공급하는 시스템과 사용하는 물 냉각을 위한 다른 용량의 시스템을 보유하고 있습니다. 전기를 적게 사용하는 것을 목표로 하며 소음 및 배출과 관련하여 엄격한 요구사항을 충족해야 합니다. 선택지가 너무 많기 때문에 일정을 검토하는 방법도 다양합니다."

Toyne이 처음 역할을 맡았을 때 그는 테스트 설비 내에 상세하고 발전된 계획이 부족하다는 것을 깨달았습니다. "연간 단위 테스트가 200개 미만인 경우 이론적으로 스프레드시트 하나면 계획을 세우기에 충분합니다. 그러나 이 모델은 매우 복잡합니다. 예를 들어, 원래의 냉각 시스템은 두 개의 개별 냉각 타워와 두 개의 다른 펌프로 작동하는 다양한 물 다리를 통합했지만 한 번에 두 개의 다리만 작동할 수 있었습니다. 스프레드시트를 사용하여 가장 효율적인 방식을 찾을 가능성은 낮습니다."라고 Toyne은 설명합니다.

신뢰성 및 엄격성 향상

제약 조건을 강조하고 기회를 식별할 수 있는 도구를 찾는 것이 우선 순위가 되었습니다. 따라서 Toyne은 소프트웨어, 하드웨어, 서비스로 구성된 Siemens Xcelerator 비즈니스 플랫폼의 일부인 Opcenter™ APS(Advanced Planning and Scheduling) 소프트웨어를 배포했습니다. 이는 2016년 Siemens의 기술 팀이 Toyne 및 그의 동료들과 협력하여 모든 제약 조건을 매개변수로 입력하고 알고리즘을 구축한 후 구현되었습니다. 이들은 부서의 운영을 효과적으로 디지털화하고 간편하게 답변을 제공할 수 있었습니다.

"Opcenter APS 시스템 설치 시 고려해야 할 데이터가 많습니다."라고 Toyne은 말합니다. "시스템은 특정 세부 정보를 요구하며 우리가 제공하지 않은 모든 정보에 플래그를 지정합니다. 그 결과 Opcenter APS는 포괄적이면서도 읽기 쉬운 시각화 보고를 지원하는 직관적인 인터페이스와 함께 높은 수준의 엄격한 계획을 제공합니다."

리소스 및 제한 사항 관리

'Opcenter APS에서 가장 먼저 알게 된 것 사실 중 하나는 직원이 충분하지 않다는 것이었다'고 Toyne은 말합니다. "우리는 다른 리소스의 부족이 걸림돌이라고 생각했지만, 시스템이 가용 인력을 계획에 적용했을 때 불일치할 것이 분명했습니다. 이 시스템은 우리에게 어떤 유형의 숙련된 인력이 필요한지 정확히 알려주었습니다. Opcenter APS가 없었다면 이러한 수준의 세부 정보를 직접 파악하지 못했을 것입니다."

얼마 지나지 않아 이 시스템을 통해 수랭식이 너무 많은 제약을 가하고 있으며, 회사에 세 번째 수랭식 타워가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. "정말 분명하게 파악할 수 있었죠." Toyne은 이어서 이렇게 말합니다. "정량할 수 있는 답변을 받아 이전에는 오직 추측만 가능했던 것을 확인할 수 있게 되었습니다.

Opcenter APS는 동일한 퍼즐의 개별 요소를 드러내고 자신 있게 변경할 수 있도록 함으로써 잠재적인 변화의 영향을 입증할 수 있습니다. 추가 냉각 타워에 대한 비즈니스 사례는 매우 명확했으며, 냉각 타워를 건설하고 용량을 극대화할 수 있는 기회를 얻었습니다."

이 시스템을 통해 배출량에 대한 새로운 사실도 알게 되었습니다. Toyne은 이렇게 말합니다. "가스 터빈에서 가스나 액체를 태우는 과정에서 배출물이 매우 깨끗하고 이를 쉽게 계산할 수 있는 특정 지점이 있습니다. 터빈이 특정 전환 지점을 통과할 때 출력을 측정하고 표준을 충족하는지 확인하는 것이 특히 중요합니다. 이전에는 배기 가스를 확인하고 배기 가스의 구성 부분을 이해하는 능력이 제한적이었습니다. 한 번에 최대 3개의 테스트만 실행할 수 있었죠. 세 번의 테스트를 거친 후 어떤 테스트를 어떤 장비로 판독할지 결정해야 했습니다. 이제 Opcenter APS를 통해 일정을 효과적으로 관리하면서 다양한 테스트를 정확하게 판독하여 배출물을 최대한 깨끗하게 유지할 수 있습니다."

생산성 향상

Opcenter APS를 설치했을 때 초기 목표는 제조 및 서비스 측면의 수요 수준에 대처하여 고객을 위해 엔진을 교체할 수 있도록 복원하는 것이었습니다. "우리는 일주일에 약 3개의 가스 터빈을 생산했으며 1년 동안 30개 엔진의 백로그를 실행하고 있었습니다."라고 Toyne은 말합니다. "지난 2년 동안은 백로그가 없었고 수요가 확실히 증가했지만 이제 이를 처리할 수 있습니다. 내년에는 생산량이 주당 4개로 25% 증가할 것입니다."

보다 효율적인 관리는 회사 전체에 다음과 같은 이점을 제공했습니다. 서비스 측에서는 더 많은 교체 장치를 쉽게 사용할 수 있으며 납품 준비의 각 단계가 충족됩니다. 이 시스템은 미래 타이밍에 대한 매우 구체적인 데이터를 제공합니다. 과거에는 고객이 보낸 전 세계의 엔지니어가 링컨에 있는 설비에서 테스트를 참관했습니다. 일반적으로 2~4주 전에 미리 통지해야 했습니다. 테스트 원격 보기는 이제 고객에게 제공되는 기본 옵션입니다. 이 옵션을 제공하려면 엔지니어가 특정 날짜와 시간에 온라인으로 연결할 수 있도록 계획해야 합니다.

또한 이 시스템은 개별 제약 조건을 해제하여 영향을 표시하는 것과 같은 가상 시나리오를 테스트하는 기능도 제공합니다. 수요 증가가 시뮬레이션되면 시스템은 관련된 모든 영향을 강조 표시하고 생산성 유지에 필요한 조치를 파악합니다.

전략적 도구로 효율 향상

Toyne은 Opcenter APS를 자주 실행할 것이라고는 상상도 하지 못했다고 말합니다. "기존 계획 도구와 함께 사용할 수 있는 핵심적인 전략적 답변을 제공하려면 이 도구가 필요합니다. 이는 운영의 핵심이며 시스템의 출력은 일상 작업에 영향을 미칩니다. 제약 조건이 비교적 사소한 경우를 식별합니다. 또한 자산이나 리소스의 큰 변화 없이는 아무리 긍정적인 노력을 기울여도 변화를 가져올 수 없는 경우를 확인할 수 있습니다. 이 시점에서 다양한 접근 방식을 사용하여 어려움을 해결할 수 있는 방법이 있는지 탐색할 수 있습니다."

테스트 부서는 이제 시스템이 마지막 순간의 요구에 대비하여 일부 용량을 비축할 수 있는 수준에 도달했습니다. Toyne은 '급한 요청이 있을 경우 신속하게 입력을 재조정할 수 있으며 시스템은 몇 분 안에 관리 가능 여부와 방법을 기업에 알려준다'고 말합니다. "우리는 시스템을 학습시키고 그 시스템을 신뢰해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 장점은 신뢰할 수 있는 실질적인 데이터를 중심으로 대화가 이루어질 수 있다는 것입니다."

Opcenter APS의 성공에 힘입어 이 시스템은 공장의 다른 영역에서 대량 제조 생산량을 관리하는 또 다른 사내 구현에 도입되었습니다.