풍력 발전의 시장 출시 시간을 단축한 Siemens Gamesa
Microsoft Azure의 Computer Vision으로 터빈 블레이드 제조의 효율성 향상
풍력 터빈 블레이드 공장 야외 보관 공간

Siemens Gamesa Renewable Energy는 전 세계 수백만 명의 사람들을 위해 청정 에너지를 생산하는 풍력 터빈을 제작합니다.

친환경 에너지 혁명을 선도하기 위해 생산량을 늘리는 것을 목표로 하고 있지만, 수작업 공정으로 인해 터빈 블레이드 생산 속도가 느려지는 문제가 발생했습니다.

제조 속도를 높이기 위해 Siemens Gamesa는 IBM 컨설팅 과 협력해 레이저 그리드를 사용하여 각 유리 섬유층을 배치할 정확한 위치를 명확하게 표시하는 머신러닝(ML) 솔루션을 Microsoft Azure에 구축했습니다.

이 새로운 솔루션에는 컴퓨팅 비전, ML, 엣지 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 적용되었습니다. Siemens Gamesa는 IBM 컨설팅의 전문가와 자체 디지털 벤처 랩 (DVL, Digital Ventures Lab)의 협업을 통해 설계 단계의 아이디어를 공장 현장에 신속하게 실현하는 데 필요한 역량을 확보할 수 있었습니다.

더 빠른 ROI

 

새로운 제조 시스템으로 2.5년 이내에 완전한 ROI 달성 기대

실제 블레이드에서 솔루션을 테스트하는 동안 모두가 원활하게 협력했으며, IBM은 즉석에서 코드를 변경하기도 했습니다. 이 프로젝트는 의심할 여지 없이 성공적이었으며, IBM은 Siemens Gamesa의 완벽한 파트너였습니다. Finn Mainstone 시니어 프로덕트 매니저 Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
모두를 위한 재생 에너지

Siemens Gamesa는 현재 덴마크 올보르에 위치한 생산 라인 중 한 곳에서 기술자가 유리 섬유로 터빈 블레이드를 주조하는 데 데이터 기반 제조 솔루션을 사용하고 있습니다.

Siemens Gamesa의 수석 제품 관리자인 핀 메인스톤(Finn Mainstone)은 다음과 같이 설명합니다. “각 터빈 블레이드는 엔지니어가 정확한 사양에 따라 맞춤 설계합니다. 따라서 제조 공정 중 결함이 발생하는 경우 많은 비용과 시간이 소요되는 복잡한 수정 작업을 거쳐야 합니다. 이러한 상황을 방지할 수 있도록 각 블레이드 위에 레이저 그리드를 표시하여 각 유리 섬유 층의 정확한 배치 위치를 확인할 수 있도록 했습니다. 무엇보다도 이제 솔루션이 블레이드 표면에서 오류나 이상을 감지하면 즉각적인 알림을 받을 수 있습니다.”

메인스톤은 다음과 같이 덧붙입니다. “공장의 IoT 연결 카메라와 엣지의 머신러닝 모델을 사용한 지속적인 분석을 모두 Microsoft Azure에서 관리할 수 있어 기술자는 각 블레이드 레이어를 더 빠르고 정확하게 배치할 수 있습니다. 그 결과 자재를 잘못 배치하여 발생하는 제조 오류율을 줄이고 생산 라인을 원활하게 가동하는 데 도움이 되고 있습니다. 실제로 솔루션을 전 세계에 배포하면 우수 사례를 더 잘 공유할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이를 통해 프랑스 르아브르와 같이 새로 개장한 공장 팀의 학습 곡선을 줄여 처리량을 늘리고 더 많은 고객 주문을 수용하며 전 세계 더 많은 사람에게 친환경 에너지의 혜택을 제공할 수 있게 될 것으로 전망합니다.”

Azure 기반 생산 시스템의 투자 회수 기간은 약 2년 6개월로 예상합니다. 그리고 더 많은 기능을 추가하고 더 많은 부수적인 이점을 얻을수록 비즈니스 사례는 점점 더 좋아질 것으로 기대합니다. Kenneth Lee Kaser 해외 운영 담당 수석 부사장, Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
생산성을 저하시키는 결함

터빈 블레이드의 공기역학적 프로파일은 효율적인 전력 생산에 매우 중요한 요소이며, 각 블레이드를 제작하는 데는 고도로 숙련된 작업이 필요합니다. “최신 SG 14-222DD 터빈의 블레이드 길이는 108미터에 달하지만, 여전히 거의 전량 수작업으로 제작됩니다.”라고 메인스톤은 말합니다. “각 블레이드는 주문 제작되기 때문에 우리 팀은 조립 라인의 작업자라기보다는 가구를 만드는 장인에 가깝습니다. 하지만 다른 모든 수작업 공정과 마찬가지로 인적 과실에 대한 위험은 항상 존재합니다.”

Siemens Gamesa는 엄격한 품질 보증 프로세스를 갖추고 있으며, 터빈 블레이드는 제조 최종 단계에서 검사 및 수리됩니다. 예를 들어, 유리 섬유 조각이 잘못 배치되거나 이물질 위에 놓인 경우 블레이드의 해당 부분을 잘라내어 교체합니다. 이는 드물지만, 비용이 많이 드는 작업입니다.

“블레이드를 재작업할 때마다 비용이 증가하고 각 기간에 생산할 수 있는 블레이드 수가 제한됩니다.”라고 메인스톤은 말합니다. “마진과 처리량에 가중되는 이러한 압박은 경쟁이 치열한 시장에서 어려운 과제입니다. 전 세계적으로 풍력발전에 대한 수요가 증가하고 있으며, 처리량을 늘리면 이러한 새로운 기회를 포착하고 비즈니스를 더 쉽게 성장시킬 수 있다는 사실을 알고 있었습니다. 목표를 달성하기 위해 기술자가 정확하고 신속하게 작업할 방법을 모색했습니다.”

IBM은 아이디어를 구체화하는 데 상당한 시간과 리소스를 투입했습니다. 이 과정은 새로운 솔루션의 최적 설계와 구성을 결정하는 데 있어 매우 중요한 역할을 했습니다. Finn Mainstone 시니어 프로덕트 매니저 Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
업계 전문가 영입

Siemens Gamesa는 글로벌 활동에 더 큰 표준화와 효율성을 선사하는 새로운 디지털 역량을 구축하기 위해 내부 혁신 전문가 팀인 디지털 벤처 랩(Digital Ventures Lab, DVL)을 조직했습니다. DVL의 첫 번째 프로젝트는 레이저 그리드를 사용하여 생산 중 유리 섬유층을 배치할 위치를 표시하여 팀이 해당 위치를 파악할 수 있도록 하는 품질 관리 시스템이었습니다. 그러나 이 시스템은 제조 공정의 결함을 감지할 수 없었고 작동하려면 상당히 반복적인 수동 개입이 필요했습니다.

메인스톤은 “팀에 시각적 신호를 제공함으로써 올바른 방향으로 나아가고 있다는 확신이 들었습니다. 또한 지능형 자동화를 통해 품질 관리 시스템을 보강함으로써 프로세스를 개선할 수 있다는 큰 가능성을 발견했죠.”라고 당시를 회상합니다.

IBM의 수석 관리 컨설턴트이자 프로젝트 책임자인 멜라니 벡(Melanie Beck)은 “Siemens Gamesa 팀은 각 제조 스테이션 위에 카메라 어레이를 장착하고 컴퓨팅 비전과 ML 모델을 사용하여 각 레이어의 배치를 실시간으로 검증하겠다는 야심 찬 아이디어를 가지고 있었습니다.”라고 설명합니다.

IBM은 머신러닝 분야의 강력한 역량과 철저한 클라우드 엔지니어링 관행을 바탕으로 우리의 모든 요구 사항을 충족하는 솔루션을 구축하는 데 도움을 주었습니다. Finn Mainstone 시니어 프로덕트 매니저 Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.

DVL은 목표 솔루션에 대한 상세한 설계도를 작성하고 비전을 실현할 파트너를 찾았습니다. 메인스톤은 “까다로운 입찰 과정에서 IBM 컨설팅은 일관되게 두각을 나타냈습니다.”라고 말합니다. “한 달에 걸친 심층적인 논의를 통해 IBM은 전문성, 열정, 심도 있는 전문 지식을 갖춘 인력으로 구성된 강력한 제안서를 작성했습니다.”

메인스톤은 다음과 같이 덧붙입니다. “IBM은 아이디어를 구체화하는 데 상당한 시간과 리소스를 투입했습니다. 이 과정은 새로운 솔루션의 최적 설계와 구성을 결정하는 데 있어 매우 중요한 역할을 했습니다. 예를 들어 고가의 고해상도 카메라를 소수로 배치할지, 아니면 저가의 저해상도 카메라를 대량으로 배치할지 결정해야 했을 때 IBM은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 옵션의 장단점을 파악하고 우리의 요구 사항을 충족하는 균형 잡힌 접근 방식을 찾도록 도와주었습니다.”

계약의 일부가 아니었음에도 IBM은 공장의 엣지 컴퓨팅 시스템 구성을 돕기 위해 추가 지원을 아끼지 않았습니다. 또한 코로나19가 발생했을 때 IBM 컨설팅은 원격 근무를 위한 IBM Garage 방법론을 신속하게 적용하여 우리가 정상적으로 업무를 진행할 수 있도록 도와주었습니다. Finn Mainstone 시니어 프로덕트 매니저 Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
실시간 피드백 제공

IBM 컨설팅은 DVL과 협력하여 Siemens Gamesa가 자주 반복되는 개발 주기를 사용하여 프로젝트를 빠르게 진행할 수 있도록 지원했습니다. 두 팀은 IBM Garage™ 방법론의 도움을 받아 대량의 복잡한 작업을 매우 짧은 기간 내에 완료할 수 있었습니다. Siemens Gamesa는 단 몇 달 만에 설계에서 프로토타입 제작, 올보르 소재 공장의 최소 기능 제품(MVP) 배포까지 마칠 수 있었습니다.

“우리는 입찰 과정에서 매우 구체적인 요구 사항을 제시했습니다. 최소한의 지연 시간으로 97미터 길이의 흰색 블레이드 위에 있는 유리 섬유 시트의 흰색 가장자리를 감지할 수 있는 기능 등에 대해 말이죠."라고 메인스톤은 설명합니다. “IBM은 머신러닝 분야의 강력한 역량과 철저한 클라우드 엔지니어링 관행을 바탕으로 우리의 모든 요구 사항을 충족하는 솔루션을 구축하는 데 도움을 주었습니다. 계약의 일부가 아니었음에도 IBM은 공장의 엣지 컴퓨팅 시스템 구성을 돕기 위해 추가 지원을 아끼지 않았습니다. 또한 코로나19가 발생했을 때 IBM 컨설팅은 원격 근무를 위한 IBM Garage 방법론을 신속하게 적용하여 우리가 정상적으로 업무를 진행할 수 있도록 도와주었습니다.”

Siemens Gamesa는 Microsoft Azure IoT Edge 플랫폼에서 비디오를 처리함으로써 대량의 비정형 데이터에 고급 ML 모델을 실시간으로 적용하고 레이저 그리드 시스템을 사용하여 공장 팀에 피드백을 제공할 수 있습니다. 새로운 솔루션은 Microsoft Azure를 기반으로 구축되었습니다. 따라서 Siemens Gamesa의 까다로운 기업 IT 표준에 부합하는 강력한 고가용성 클라우드 기능을 통해 이 미션 크리티컬 디지털 서비스가 연중무휴 24시간 원활하게 실행되도록 설계되었으므로 안심하고 사용할 수 있습니다.

“Siemens Gamesa는 여러 비즈니스 부문에서 Microsoft 솔루션을 광범위하게 사용하고 있으므로 이 프로젝트에 Microsoft Azure를 선택한 것은 당연한 선택이었습니다.”라고 메인스톤은 말합니다. “처음부터 Microsoft Azure 플랫폼에 대한 IBM 컨설팅 팀의 지식과 전문성에 깊은 인상을 받았습니다. IBM은 Microsoft Azure Machine Learning, Microsoft Azure DevOps, Microsoft Azure IoT Edge와 같은 구성 요소를 포함하여 Microsoft Azure의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 기술과 경험을 제공했습니다.”

처음부터 Microsoft Azure 플랫폼에 대한 IBM 컨설팅 팀의 지식과 전문성에 깊은 인상을 받았습니다. IBM은 Microsoft Azure의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 기술과 경험을 제공했습니다. Finn Mainstone 시니어 프로덕트 매니저 Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A.
새로운 공장을 더 빠르게 가동

새로운 솔루션은 매우 다양한 기능을 제공하므로 Siemens Gamesa은 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. “최근에 IBM이 만든 ML 모델을 우리가 자체 개발한 모델로 보강했습니다.”라고 메인스톤은 말합니다. “이 새로운 기능을 통해 금형에 있는 공구 및 잔해와 같은 이물질을 감지하고 팀에 이러한 사항을 미리 알려 제거하도록 함으로써 추후에 비용이 많이 드는 수리 작업을 피할 수 있습니다.”

Siemens Gamesa는 올보르의 생산 라인 한 곳에서 진행된 파일럿 프로젝트의 성공을 바탕으로 새로운 제조 솔루션의 전사적 배포를 목표로 하고 있습니다.

벡은 다음과 같이 덧붙입니다. “Siemens Gamesa는 솔루션의 핵심을 Microsoft Azure에 구축하고 IBM 컨설팅 AI@Scale 우수 사례를 활용했기 때문에 매우 간단하고 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다. 배포가 완료되면 Siemens Gamesa는 생산 프로세스의 품질과 일관성을 크게 개선하는 동시에 비용을 절감하고 마진을 보호할 수 있을 것으로 기대합니다.”

Siemens Gamesa는 프로젝트의 다음 단계로 올보르의 모든 제조 라인과 프랑스 르아브르 공장, 영국 헐 공장으로 솔루션을 확장할 계획입니다. 더 나아가 전 세계 모든 공장에 이 솔루션을 도입하는 방안도 검토하고 있습니다.

“Azure 기반 생산 시스템의 투자 회수 기간은 약 2년 6개월로 예상합니다.”라고 Siemens Gamesa의 해양 부문 운영 담당 수석 부사장인 케네스 리 카저(Kenneth Lee Kaser)는 말합니다. “그리고 더 많은 기능을 추가하고 더 많은 부수적인 이점을 얻을수록 비즈니스 사례는 점점 더 좋아질 것으로 기대합니다.”

“이러한 종류의 의사 결정 지원 시스템을 갖추면 새로운 생산 팀을 교육하는 데 필요한 시간을 획기적으로 줄여 시장 출시 시간을 단축할 수 있기 때문에 새로운 공장을 개설할 때 강력한 이점을 얻을 수 있게 됩니다.”라고 메인스톤은 결론을 내립니다. “IBM 컨설팅은 가장 신뢰할 수 있는 파트너 중 하나입니다. Siemens Gamesa는 전 세계 고객에게 차세대 재생 에너지 기술을 제공할 준비가 되어 있으며, 비즈니스 전반에 걸쳐 제조 솔루션을 출시할 때 IBM과 협력할 수 있기를 기대합니다.”

Siemens Gamesa 로고
Siemens Gamesa Renewable Energy, S.A. 소개

Siemens Gamesa(ibm.com 외부 링크)는 재생 에너지 산업의 글로벌 기술 선도 기업입니다. 주력 분야는 풍력 터빈의 개발, 제조, 설치 및 유지보수이며 1980년대부터 지속 가능한 에너지를 지향하는 글로벌 전환을 지원해 왔습니다. 재생 에너지 부문의 핵심 기업이자 혁신적인 선구자로, 전 세계 75개국에 107GW가 넘는 발전 용량을 설치했습니다.

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2021년 5월 미국에서 제작.

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