Infotrol technology

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더 똑똑한 미래를 위한 스마트 솔루션 – INFOTROL의 APC, 에너지 최적화 및 자동화

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Infotrol technology

회사 개요

회사 연혁
  • 2009 : 한국 중소기업 신기술 개발 사업 선정
  • 2008 : 기업 부설 R&D 기관 설립 및 인증
  • 2007 : 대한민국 정부로부터 이노비즈 인증
  • 2006 : 한국 벤처기업 인증
  • 2004년 5월 : 인포트롤테크놀러지 주식회사 설립
비즈니스 영역

고급 제어, 운영 자동화 및 에너지 최적화

  • 연속 공정 APC (고급 공정 제어)
  • 에너지 네트워크 균형, 시뮬레이션, 최적화 및 계획
  • 프로세스 자동화 (통합 프로세스 운영 전문가 시스템)
  • 배치 및 반배치 프로세스 APC
핵심 기술
  • 자동화, APC 및 최적화 솔루션
  • 연속 및 배치 프로세스 제어
  • 고급 제어 시스템과 조율된 프로세스 시퀀스 자동화
  • 에너지 네트워크 최적화 및 계획 시스템
  • 에너지 네트워크 최적화 및 생산 계획 시스템
  • 맞춤형 제품 구
  • 사용자의 특정 요구 사항에 따른 맞춤형 제품
  • 경험이 풍부한 엔지니어에 의한 지속적인 유지 보수
  • 최첨단 사내 개발 솔루션

회사 조직 및 엔지니어 교육

대표: 김원호
  • 루이지애나 주립대학교(미국 LA), 화학공학 박사(Ph.D.)
  • 서울대학교(서울), 화학 석사
  • 한양대학교(서울) 화학 학사
  • 셋포인트 주식회사(미국 텍사스 휴스턴), MPC 개발
  • 삼성 SDS(한국), 수석 컨설턴트
  • 하니웰 하이스펙 솔루션(싱가포르) 한국 담 매니저
  • 아스펜테크 코리아(한국), 비즈니스 매니저
프로젝트 리어
  • APC, 자동화 및 에너지 관련 제품 개발
    (HPCB, 인포트롤-MPC, ISA/IPOES, ENetOPT, ENetPlan)
  • 삼성정밀화학, 삼성석유화학, GS칼텍스 APC 및 최적화 프로젝트
  • SK, LG석유화학, 인천석유화학 APC 및 최적화 프로젝트
  • 필리핀 페트론 정유 공장 APC 및 최적화 프로젝트
  • 말레이시아 Petronas, 미국 Texaco Eldorado, 베네수엘라 Maraven 정유 공장 APC 및 최적화
  • 카타르 NODCO APC 수석 엔지니어

Infotrol Technology Solutions

SOP Automation

  • 숙련 오퍼레이터 부족
  • 베이비붐 세대 은퇴로 인한 운영 노하우 차질
  • 개별 작업자의 기술 변화로 인한 운영 불안정
  • 축적된 노하우
  • 운영 경험을 회사 자산으로 축적
  • 데이터 수집 및 분석을 통 개선이 필요한 부분 파악
  • 생산성 향상
  • 품질 및 생산성 향상
  • 제조 시스템의 효율적인 운영
  • 최적화 운영을 위한 구 조건

SOP Automation

IPOES Web
  • 간편한 SOP 설계
  • Low-Code/No-Code 플랫폼
  • Flow chart 기반의 SOP 구성
  • 계층 구조 layer 지원
  • 다양한 인터페이스와 연결
  • 표준 데이터 인터페이스 프로토콜
  • 다양한 RTDB 서버와의 인터페이스
    ‍(OPC DA/UA, PHD, PI, IP.21, DataPARC)
    또한 RDB와 인터페이스 가능 (오라클, MSSQL 등)
  • 실시간 프로세스 모니터링을 지원하는 웹 및 B/S 시스템
  • 편리한 통합 솔루션 지원
  • 인포트롤 솔루션과 통합
    (AI Vision 제어, 인포트롤-MPC, RMS, 에너지 네트워크)
  • 안전
  • 감시를 통한 안전성 향상
  • 이상 상황 감지 및 측정
  • 생산성
  • 편차를 통한 운영 비용 최소화
  • 반복 작업 수행에 따른 작업 시간 단축
  • 제품 품질 및 수율 변동의 최소화
  • 축적된 노하
  • 숙련 엔지니어의 운영 노하우로 SOP 표준화
  • SOP 자동화를 통해 데이터베이스 내 데이터 수집 가능
  • 작업 주문, 프로세스 자동화, 성과 관리 등 동시에 관리 가능

Advanced Process Control

Infotrol-MPC | HPCB
인포트-MPC (모 예측 제어)
  • 뛰어난 제어 성능
  • Batch 공정을 위한 다변수 제어 시스템, 다층 최적화를 통해 최적 솔루션 제공
  • 경쟁사 시스템에서 발생하는 예측 불가능한 장애에 대한 대응력이 강한 고속 예측 제어
  • 생산성, 품질, 안전, 에너지 집약도 개선
  • 직원의 업무량 감소
  • 편차 감소
  • 예측 제어를 통한 최적의 제어로 에너지 비용 절감
  • 편리한 통합 솔루션 지원
  • 자동화 시스템 구성을 위한 인포트롤 솔루션과 통합
    (AI Vision 제어, 인포트롤-MPC, RMS, 에너지 네트워크)
HPCB (배치에 대한 계층적 예측 제어)
  • Batch 프로세스를 위한 최적의 제어 시스템
  • Batch 프로세스에서 feed inlet 냉각 및 가열 등 다양한 조건을 정밀하게 제어 가
    (Batch 프로세스를 고려한 최적의 제어 알고리즘)
  • 경로 추 제어
  • 궤적 목표 설정을 통한 배치 온도 제어
  • 교란 및 방해를 고려한 예측 제어
  • 미래의 설정값을 고려한 제어
  • 반응열을 고려한 예측 제어
  • 반응열을 고려하여 자동으로 feed 및 recipe를 조정하는 배치 반응기 온도 제어 시스
  • 편리한 통합 솔루션 지원
  • 자동화 시스템 구성을 위한 인포트롤 솔루션과 통합
    (AI Vision 제어, 인포트롤-MPC, RMS, 에너지 네트워크)

Recipe Management System

  • Recipe 관리 및 적용
  • Grade별 recipe 저장 및 수정
  • Feed 입력을 통한 SOP 관리
  • 제어 변수와의 연동 및 각 단계 자동 제어
  • 제조 완료 후 recipe 수정
  • 특정 상황에 따라 grade별 하위 recipe 관리
  • 데이터 분석을 통한 recipe 개선
  • 생산성 및 품질 향상
  • 생산성 향상
  • Recipe 입력으로 인한 인적 오류 감소
  • 직원의 업무량 감소
  • 최적 제어 및 완전 자동화된 운전으로 품질 편차 감소
  • 레시피 개선 및 축적
  • Grade 별 recipe 관리 시스템 구축
  • 축적된 데이터와 머신 러닝을 기반으로 SOP 및 제어 변수 수정 방안을 제안

Optimal Production Planning

  • 배치 제품을 위한 최적의 생산 계획
  • 다중 생산 라인, 다중 grade 생산
  • Grade에 따른 다양한 배치 주기 기간
  • 배치 생산 후 품질 검사, 포장, 재고 이전 등에 필요한 추가 시간
  • Grade에 대한 생산 주문 선호도
  • Grade 변경에 대한 준 시간 요구 사항
  • MILP 모델 조직
  • 에너지 최적화 생산 계획
  • 연속 프로세스를 위한 최적화된 에너지 일정 수립
  • 제약 조건 설
    (제품 요구 사항, 최대/최소 제약 조건, 실행/중지 조건)
  • 비주얼 모델링 기반 최적 프로그램
    (ENetPlan — 에너지 최적 생산 계획)

Energy Intensity Management

Infotrol EIM
  • 유틸리티(설비 및 공)의 실시간 모니터링
  • 현재 에너지 강도를 이전 최적 운영 조건과 비교 분
  • '에너지 강도' 장애가 발생하는 경우
  • '에너지 집약도 분석' 보고서 추출
  • '플로우 차트' 구성 로직을 통한 근본 원인 및 솔루션 분석
  • 이상 감지 및 해결 방법 제안
  • 에너지 집약도 (EI) 플랫폼
  • EI 플랫폼에 장착 IPOES-web
  • - 편리한 사용, 간편한 편
  • 유연한 에너지 집약도 분석 시스템
  • - 간편한 사용자 인터페이스 및 데이터베이스 구성
  • AI 애플리케이션
  • 자동 저장 기능의 EI 보고서 분석
  • AI를 사용 EI Report의 근본 원인 파악
  • - 숙련된 엔지니어를 AI로 대

Energy Network Optimization

ENetOPT
  • 증기, 전기, 연료, 수소의 생산 및 소비 밸런스
  • 증기, 전기, 연료, 수소의 생산 및 소비 밸런스
    (제약이 있는 2차 프로그램 — 데이터 조정)
  • 수소 밀도를 반영한 질량 밸런스
  • 질량 및 에너지 불균형 분석
  • 총체적 오류 감지 — 증기, 전기, 연료 불균형의 근본 원인 분석
  • 에너지 손실, 기기 이상 감지 및 검증
  • 에너지 계측기 모델 장비
  • 석유화학 및 정유 산업에서 사용되는 에너지 제품·장비 생산 기능을 대부분 내장 (특정 모델의 값 설정 가능)
  • 실시간 최적 운영 유틸리티
  • 목표 에너지 소비를 만족하는 실시간 운영 최적화
  • 스팀 헤더 및 터빈 제어 시스템과 연결하여 폐루프 최적화를 구성합니다.
  • 혼합 정수 프로그래밍
  • 기기 켜기/끄기 및 최소 작동 부하로 정수 변수 최적화 수행
    (상용 GUROBI 옵티마이저 — 기본 옵션)
  • 단위 계측기 및 프로세스 비선형 효율 함수의 조각별 선형화

Energy Network Planning

ENetPlan
  • Optimal plan for steam, fuel and H2 production, consume and distribution
  • Short / Long term schedule forintegral production and consume
  • Link with optimal control system to organize closed-loop optimization  
  • Predict CO2 emission & absorption, support CO2 trading system
  • Optimal plan for energy demand, production of renewable energy, H2 production
  • Predict CO2 emission in a short / long term and establish reduction plan
  • Establish greenhouse gas management system including H2 fuel cell, CO2 absorption
  • Provide greenhouse gas trading system
  • PV, Renewable energy, Battery &Turbine optimal operation
  • Organizations of PV(photovaltaics), Renewable energy, Battery,  LNG or Steam Turbine of optimal energy planning and operation
  • Integration with Microgrid frequency control system for optimal operation
  • Suggestion for Demand Response (DR)    
  • Suggest peak load about energy consume for each period of time
  • Provide DR traffic for users
  • Energy Intensity Production Planning
  • Optimal planning for minimizing energy intensity
  • Optimal energy intensity considering H2 production, consume, distribution, and compressor schedule    

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