Challenge
도입 배경
대규모 석탄을 소비하는 소성공정에서, 절감의 근거가 될 데이터가 부족했습니다.
무연탄 소비 최적화 필요
Pre-Heater와 Kiln 중심 소성공정은 대규모 석탄을 소비하는 만큼, 운전 최적화 여지가 컸지만 정량적 기준이 없었습니다.
에너지 로스 감시 부재
소성공정의 열손실을 실시간으로 파악할 수단이 없어, 최적 운전 구간을 데이터로 판단하기 어려웠습니다.
운전원 판단 의존
운전원의 경험에 의존한 원격 수동제어로, 담당자에 따라 편차가 발생했습니다.
Applied functions
적용 기능
K-FEMS의 EOS(Energy Optimization System)를 소성공정에 적용했습니다.
FUNCTION 01
소성공정 운전 최적화
Pre-Heater·Kiln 운전조건을 최적화해 무연탄 소비를 절감합니다.
FUNCTION 02
공정 제어 (EOS)
CO·O₂ 범위 내 운전, fCaO 품질지표 범위 내 운전을 자동으로 유지합니다.
FUNCTION 03
Heat Balance 분석
소성공정 열수지를 분석해 열손실과 최적 운전 구간을 감시합니다.
FUNCTION 04
최적화 검증
사전·사후 데이터로 최적화 효과를 정량 검증합니다.
System
시스템 구성
현장 계측에서 EOS 자율운전까지의 제어 흐름입니다.
SENSE
공정 계측
CO · O₂ · fCaO
전력 · 연료
전력 · 연료
→
DECIDE
K-FEMS EOS
Heat Balance
최적 운전 산출
최적 운전 산출
→
ACT
자율운전 제어
Pre-Heater
Kiln
Kiln
→
VERIFY
효과 검증
원단위 비교
절감 리포트
절감 리포트
EOS 적용 설비
Pre-Heater
KILN
제어 기준
CO 범위
O₂ 범위
fCaO 범위
Results
정량 효과
비교기간 대비 정량적으로 확인된 개선 효과입니다.
10.7억원
연간 무연탄 비용 절감
소비량 약 1.01 Ton/hr 감소 환산
4%
소성공정 원단위 평균 개선
비교기간 대비
범위 내
CO · O₂ 안정 운전 유지
분위기 제어 자동화
범위 내
fCaO 품질지표 유지
품질 안정화 제어
What changed on site
사용자 행동변화
숫자보다 오래 남는 변화는 현장의 일하는 방식입니다.
BEFORE → AFTER
- 01운전원 판단에 의한 원격 수동제어에서, EOS 적용에 따른 자율운전으로 전환했습니다.
- 02품질지표(fCaO)와 분위기(CO) 등 부가적인 안정화 제어를 자동으로 수행합니다.
- 03대규모 석탄 소비 공정을 대상으로 운전 최적화를 통한 구조적 에너지 절감을 실현했습니다.
- 04에너지 발란스 분석으로 열손실과 최적 운전 구간에 대한 조건을 데이터로 확보했습니다.
Customer voice
담당자 코멘트
"운전원마다 달랐던 소성 제어가 데이터 기준으로 통일됐습니다. 절감액도 크지만, 안정적으로 품질을 유지하면서 줄인다는 점이 가장 의미 있었습니다."
— 시멘트 제조 H사 · 에너지관리 담당
— 시멘트 제조 H사 · 에너지관리 담당