삼성엔지니어링, 스마트플랜트 구축으로 작업기간·비용 줄여

온프레미스 설계시스템 클라우드로 전환, 데이터레이크 구축

“온프레미스 환경의 설계시스템을 클라우드로 전환하며 2개월 이상 걸리던 작업을 1주일 내외로 단축하고 운영 비용도 최소화 했다”

삼성엔지니어링 이정훈 책임 엔지니어는 리인벤트2020 컨퍼런스에서 AWS 솔루션을 활용한 스마트 플랜트 시스템 구축 사례를 소개했다.

스마트플랜트는 설비를 공급하거나 공장을 짓는 플랜트 산업에 클라우드, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등의 기술을 적용해 설비생산 능력을 높이거나 공정 운영 안정성을 향상시킨 미래형 플랜트를 말한다.

삼성엔지니어링 이정훈 책임 엔지니어(이미지=AWS 리인벤트)

앱스트립 2.0은 중앙에서 데스크톱 애플리케이션을 관리하고 모든 컴퓨터로 안전하게 제공할 수 있도록 지원하는 완전관리형 애플리케이션 및 데스크톱 스트리밍 서비스다. 스마트플랜트 사업에선 EPC 설계 및 정보관리앱을 스트리밍하는 플랫폼으로 사용할 수 있다.

데이터레이크 온 AWS는 AWS 클라우드 환경에 텍스트 등 정형데이터와 이미지, 영상 등 비정형 데이터를 하나로 모을 수 있는 저장소다. 플랜트 현장 및 백오피스에서 생성되는 모든 데이터를 한곳에 저장할 수 있고, 업무에 필요한 데이터를 손쉽게 활용할 수 있다.

삼성엔지니어링 이정훈 책임 엔지니어는 두 서비스를 활용한 스마트플랜드 시스템 구축 사례를 소개했다.

삼성엔지니어링은 아마존 앱스트림 2.0을 활용해 플랜트 건설의 기반이 되는 플랜트 디자인 시스템을 AWS 클라우드에 구축했다. 보다 빠르고 효율적인 협업을 통해 업무 효율을 높이고 작업 속도를 높이기 위함이다.

플랜드 사업은 수조 원에 달할 정도로 규모가 크다. 그만큼 전체 프로세스를 담당하는 공정팀을 비롯해 제어계측 설비, 전기 설계, 기계, 건축, 토목 등 각 전문 부서 또는 기업에서 각자 설계를 담당해 협업한다.

하지만 각 업무를 담당하는 기업이 세계 각지에 흩어져 있어, 서로 도면을 실시간으로 공유하거나 타 부서간 의견을 공유하기가 어려웠다.

그동안 삼성엔지니어링는 헥사곤의 데이터베이스 기반 설계시스템을 활용해왔다. 플랜트와 같이 거대하고 안전이 중요한 프로젝트는 설계 도면만큼 입력해야 할 데이터 정보가 중요하기 때문이다.

문제는 헥사곤의 모든 설계시스템은 온프레미스 기반이라 정보 공유에 어려움을 겪었다. 기존에는 데이터 도면을 추출해 FTP로 전송하거나 애플리케이션 가상화, 데이터베이스 싱크 등을 활용했지만 속도가 느리거나 구축 시간이 오래 걸리고 비용이 높다는 단점이 있었다.

삼성엔지니어링은 이러한 문제점을 극복하기 위해 앱스트림 2.0을 도입했다. 앱스트림 2.0을 기반으로 헥사곤의 설계 솔루션을 운영하며, 멕시코 등 데이터센터를 보유하지 않은 지역에서도 네트워크 지연 없이 안정적으로 설계를 할 수 있게 구축했다.

또한, 스트리밍 기반인 만큼 PC의 성능에 상관없이 웹브라우저나 앱스트림 전용 클라이언트를 통해 3D설계가 가능해졌다. 클라우드 포메이션 및 표준 시스템 개발가이드 문서를 활용해 설계환경 구축도 일주일 미만으로 단축했다.

고성능 컴퓨팅 파워가 필요한 3D 디자인을 위해 T4텐서코어 GPU 기반인 G4dn 인스턴스를 사용해 앱스트림을 구성했다. 보안과 안정성을 위해 AWS 백본 네트워크인 트랜짓게이트웨이를 구성하고, 트랜짓게이트웨이 구성은 인터리전 페어링해 세계 어디에서나 원활하게 3D 설계할 수 있는 구조를 갖췄다.

삼성엔지니어링은 설계시스템을 앱스트림 2.0 전환하며 2~3개월 소요되던 글로벌 설계 시스템 구축시간을 최소 1주일로 단축했다.

지역에 상관없이 실시간으로 고객에게 설계자료를 공유하고, 피드백 할 수 있게 되며 보다 효율적이고 정확한 플랜트 구축이 가능해졌다.

비용 절감 효과도 얻었다. 사용자당 4천만 원에서 1억이 넘는 고가의 플랜트설계 프로그램을 사용하지 않을 때 강제로 라이선스를 회수할 수 있을 뿐 아니라, 고성능 워크스테이션 요구가 줄었기 때문이다.

모든 설계 시스템을 클라우드로 전환한 삼성엔지니어링은 축적되는 설계 데이터를 활용하기 위한 데이터뱅크 플랫폼을 함께 구축했다.

기존 데이터베이스는 부서에 따라 나뉘어 있어 통합 운용이 어려웠으며, 데이터를 활용하려면 DB 전문가에게 별도로 요청해야 하는 번거로움이 있었다. 또한 각 발주처는 여러 부서에서 나오는 설계 데이터의 정합성을 정확하게 요구하지만 이에 대한 대응책이 마련돼 있지 않았다.

데이터뱅크 플랫폼은 여러 부서에서 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 모든 설계데이터 하나로 모은 후 개방하는 것이 목적이다. 이를 위해 데이터레이크와 마이크로소프트아키텍처(MSA)를 활용했다.

데이터뱅크 구성을 위해 AWS내 구축된 프로젝트는 트랜짓게이트웨이로 모두 통합했다. 클라우드 상에 없는 온프레미스 기반 프로젝트는 VPN으로 연결했다.

설계 데이터는 AWS 글루를 통해 추출, 변환, 적재(ETL) 작업을 거친다. 파일형식 데이터는 데이터싱크를 활용해 가져온다. 확보한 데이터는 모두 AWS S3에 통합 적재되어 집계와 분석에 활용된다. 일부 빠르게 조회되야 하는 데이터는 오로라로 옮겨 사용한다.

이어서 집계된 데이터는 설계자가 쉽게 활용할 수 있도록 API 게이트웨이와 람다를 이용해 MSA로 구성해 개방했다.

이정훈 책임 엔지니어는 “그동안 시스템을 하나하나 찾아가며 필요한 자료를 취합하고 분석하던 수동적인 업무를 데이터 뱅크를 통해 아주 쉽게 수행할 수 있게 됐다”며 “불필요하게 소요되던 맨아워를 최소 20%에서 최대 80%까지 줄였다”고 말했다.

이어서 그는 “삼성엔지니어링은 여기에서 그치지 않고 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 더해 우리만의 플랫폼을 구축해 설계부터 데이터분석, 활용이 한곳에서 이뤄지도록 하려 한다”며 “고객 가치를 실현하겠다”며 발표를 마쳤다.