실시간 열차 상태 및 운행정보 분석해 차량정비 주기 최적화

왼쪽부터 NBP 강남 비즈니스 센터에서 김종년 현대로템 철도기술연구소장과 NBP 김태창 사업본부장이 열차 빅데이터 분석 플랫폼 개발 협력을 체결하고 기념촬영을 하고 있다
왼쪽부터 NBP 강남 비즈니스 센터에서 김종년 현대로템 철도기술연구소장과 NBP 김태창 사업본부장이 열차 빅데이터 분석 플랫폼 개발 협력을 체결하고 기념촬영을 하고 있다

현대로템이 철도차량 유지보수 기술 개발에 박차를 가한다.

현대로템은 13일 네이버 클라우드 플랫폼 서비스를 제공하는 네이버 자회사인 ‘네이버 비즈니스 플랫폼(이하 NBP)’과 철도차량 상태기반 유지보수 시스템(CBM, Condition Based Maintenance) 구축에 필요한 빅데이터 분석 플랫폼(SMART Train 4.0) 개발 협력을 위해 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다.

상태기반 유지보수 기술은 각종 센서와 IoT(사물 인터넷) 기술을 활용해 실시간으로 열차 주요장치의 상태 및 운행정보와 고장 이력 등의 빅데이터(Big Data)를 분석해 차량 정비 주기를 최적화하는 선진화된 유지보수 기술이다.

현대로템은 4차 산업 기술 트랜드에 따라 최신화된 유지보수 시스템을 구축하기 위해 2018년 1월부터 상태기반 유지보수 시스템 개발을 진행해 왔으며 2020년까지 기술개발을 완료할 계획이다.

이번 협약을 통해 현대로템은 클라우드를 기반으로 한 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 NBP는 현대로템이 개발한 플랫폼이 네이버 클라우드 플랫폼에서 안정적이고 효율적으로 운용될 수 있도록 기술 지원한다.

현대로템의 빅데이터 분석 플랫폼은 열차 주요장치의 정보를 데이터베이스화해 최적화된 고장 예지 알고리즘으로 사용자에게 고장 위치 및 부품 교체 시기 등 차량 상태의 종합적인 정보를 실시간으로 제공할 수 있어 유지보수 비용을 절감하고 열차의 가용성과 안전성을 향상시킬 수 있다.

빅데이터 분석 플랫폼을 통한 상태기반 유지보수 기술을 고속철도차량에 적용할 경우 기존 대비 유지보수 비용이 최대 30%까지 절감되고 예비품 재고 역시 20~30%가량 감소, 장치 수명은 20~40% 증대된다.

또 현대로템은 가상의 클라우드 서버를 기반으로 한 빅데이터 분석 플랫폼뿐 아니라 지상의 물리 서버를 기반으로 한 플랫폼도 함께 개발해 사용자가 원하는 환경에서 플랫폼을 사용할 수 있도록 했다.

현대로템은 빅데이터 플랫폼 개발로 상태기반 유지보수 시스템을 구축해 기존 유지보수 사업을 고도화하고 글로벌 시장을 적극 공략한다는 전략이다. 또 네이버 클라우드 플랫폼의 판매 전용채널인 마켓플레이스를 활용해 클라우드 기반 빅데이터 분석 플랫폼의 판매루트를 확보한다는 계획이다.

현재 세계 철도차량 유지보수 시장 규모는 약 72조원 규모로 신규 차량 발주 시장 규모(70조원)를 추월했으며 연평균 3.2% 성장률로 지속적인 성장이 예상된다.

현대로템은 2009년 서울 9호선 전동차, 2010년 터키 마르마라이 전동차, 2015년 우크라이나 전동차, 2016년 뉴질랜드 웰링턴 전동차, 2017년 이집트 카이로 전동차, 2018년 브라질 CPTM 전동차 등 총 7000억원 규모에 달하는 다양한 차량 유지보수 사업 실적을 보유하는 등 국내외 유지보수 시장에서 경쟁력을 인정받고 있다.

현대로템 김종년 철도기술연구소장은 “이번 NBP와의 협약으로 철도차량 유지보수 시장에서 한 단계 더 도약할 수 있을 것으로 기대한다”며 “최적화되고 최신화된 유지보수 시스템과 다양한 사업 실적을 바탕으로 국내외 유지보수 시장 공략에 더욱 박차를 가할 것”이라고 말했다.

김태창 NBP 사업본부장은 “종합 중공업 회사와 협력은 이번이 처음으로 현대로템의 빅데이터 분석 플랫폼인 SMART Train 4.0 개발을 지원하는 것은 NBP의 클라우드 사업 포트폴리오를 다각화하는데 큰 의미가 있다”며 “현대로템의 시장 경쟁력 강화를 위해 적극적으로 협력할 계획”이라고 밝혔다.

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