냉동기 + 공기압축기 합산
SEMICONDUCTOR · UTILITY · BIG DATA · CHILLER · COMPRESSED AIR
반도체공장 Big-data 기반 Utility 운전최적화
Utility 운전수준이 이미 높은 대형 반도체 제조공장을 대상으로 냉동기와 공기압축기의 수요·공급 밸런스, 시스템 운전밸런스, 유량·온도·압력·밸브 개도율, 가동대수와 설비별 성능을 데이터로 분석하여 추가적인 에너지성능 개선기회를 도출한 사례입니다.
01 · BACKGROUND
이미 잘 운영되는 Utility에서 추가 절감기회를 찾는 방법
일반적인 절감활동 이후에는 데이터 기반 최적화가 필요
대상 사업장은 Utility 운전성능이 비교적 높은 수준이고 일반적인 운전개선도 상당 부분 시행된 상태였습니다. 따라서 단순 설정값 조정이나 고효율설비 교체만으로 접근하기보다, 다수의 운전변수를 함께 분석해 수요·공급, 설비조합, 설정값, 제어로직 사이의 관계를 찾는 방식으로 추가 절감 가능성을 평가했습니다.
02 · SAVING POTENTIAL
생산거점별 Utility 절감잠재량
| 구분 | 대상 | 연간 에너지비용 | 예상 절감률 | 예상 절감액 |
|---|---|---|---|---|
| 생산거점 A | 냉동기 2계통 + 공기압축기 | 약 32.7억원/년 | 약 4.8% | 약 1.58억원/년 |
| 생산거점 B | 냉동기 + 공기압축기 | 약 107.8억원/년 | 약 4.4% | 약 4.76억원/년 |
| 전체 | 2개 생산거점 Utility | 약 140.4억원/년 | 약 4.5% | 약 6.34억원/년 |
생산거점 명칭은 고객정보 보호를 위해 A/B로 변경했습니다. 모든 금액과 절감률은 보고서의 실행 전 예상치입니다.
03 · PRIORITY SITE
에너지소비 규모와 사업성을 고려한 우선 적용
전체 Utility 운전최적화 예상치
제안단계 예상 절감효과
사업성이 높은 거점에서 먼저 검증 후 타 거점으로 확대
04 · EQUIPMENT POTENTIAL
우선거점 냉동기·공기압축기별 예상효과
| Utility | 연간 에너지비용 | 예상 절감률 | 예상 절감액 |
|---|---|---|---|
| 냉동기시스템 | 약 67.7억원/년 | 약 3.0% | 약 2.06억원/년 |
| 공기압축기시스템 | 약 40.0억원/년 | 약 6.7% | 약 2.70억원/년 |
05 · OPTIMIZATION METHOD
Big-data 기반 주요 개선활동
| 분석항목 | 최적화 방향 |
|---|---|
| 수요·공급 Balance | 생산공정이 요구하는 냉수·압축공기 수요와 실제 공급량 사이의 불필요 여유 최소화 |
| 시스템 운전 Balance | 복수 설비의 부하분담을 조정하여 전체 시스템 효율을 최대화 |
| 설정값 | 유량·온도·압력·밸브 개도율을 공정 요구조건 범위 내에서 최적화 |
| 제어 Logic | 불필요 동시운전·우회·과잉공급을 줄이는 방향으로 제어방식 개선 |
| 가동대수 | 부하에 맞춰 필요한 설비대수만 운전하고 부분부하 효율을 고려한 조합 선정 |
| 성능우위 설비 | 동일 부하에서 에너지성능이 우수한 설비를 우선 운전 |
| 성능열위 설비 | 유지보수·성능개선을 통해 전체 Utility 효율의 하한을 높임 |
06 · IMPLEMENTATION
데이터 기반 구축 → 실시간 진단 → 지속 최적화
| 단계 | 수행내용 |
|---|---|
| 1. 데이터 기반구축 | 현장실사, 기존 계측기 검교정, 추가계측, 데이터 연계 |
| 2. 분석환경 구축 | 모니터링 맵·프로그램 설계, 데이터 품질 검증 |
| 3. 실시간 성능진단 | 냉동기·공기압축기의 효율·가동대수·부하율·설정값 지속 분석 |
| 4. 운전최적화 | 가동대수 최적화, 고효율설비 우선운전, 설정값/제어 개선 |
| 5. 현장 Skill-up | 운전개선 과정을 공유하고 자체적인 데이터 기반 성능개선을 지속 |
07 · M&V
예상 절감효과와 실제 절감성과를 구분
4.5%는 사전 분석값이며 실행 후 검증이 필요
냉동기와 공기압축기의 전력사용량은 생산부하, 냉수·압축공기 수요, 외기조건과 운전대수에 따라 달라집니다. 따라서 개선 전·후 단순 전력량 비교가 아니라 주요 영향인자를 반영한 Baseline을 구축하고 실제 사용량과 비교하여 절감량을 검증해야 합니다. 공개 사례의 4.5%와 6.34억원/년은 이러한 M&V 이전의 예상 절감잠재량입니다.
자료 기준: 국내 대형 반도체 제조공장의 Utility 운전최적화 사업제안 · 실제 고객사명·생산거점 번호·계약 및 투자조건은 공개 소스에서 제거
SEMICONDUCTOR PROCESS · UTILITY BIG-DATA OPTIMIZATION
운전수준이 높은 반도체공장일수록 설비 하나보다 Utility 전체의 데이터 관계를 봐야 합니다.
냉동기와 공기압축기의 수요·공급, 가동대수, 설정값, 설비효율을 함께 분석하면 기존 운전개선 이후에도 추가 절감기회를 찾을 수 있습니다.