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테크놀로지

언제 어디서나 안전한 원격 접근 서비스, VSE(Virtual Support Engineer)

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'Virtual Support Engineer(VSE)' 원격 모니터링 및 제어 솔루션

로크웰 오토메이션이(www.rockwellautomation.co.kr)이 언제 어디서나 기기 정보에 접근하여 현장에 설치된 기기를 원격으로 안전하게 사전에 지원하는 서비스인 VSE(Virtual Support Engineer )를 제공한다.

Virtual Support Engineer (VSE)는 인터넷에 연결된 모든 기기에 빠르고 안전하게 연결을 수행하며, 특히 자산에 안전하게 접근함으로써 전송된 데이터의 보안을 유지하며 중요한 기기 정보에 접근할 수 있도록 만들어주는 서비스이다.

로크웰 오토메이션은 성능을 최적화하기 위해 IT 환경에 적합하고 안전한 원격 접근 환경을 제공해 기술 문제를 사전에 예방, 해결 정비 작업을 수행하며 기기의 설치 제품을 모니터한다. 그 결과 여러분의 고객은 시스템 가동 시간을 최대화 하고, 문제를 빠르게 해결하게 되며, 동시에 경쟁력 있는 가격으로 서비스를 제공할 수 있다.

이 기술은 고성능 보안 기기에서 작동 하도록 고안된 것으로, 고객의 기존 IT 환경을 수정할 필요가 없다. 고객의 방화벽을 통한 아웃바운드 전용 통신으로, 간편한 구성을 바탕으로 핵심 태그와 성과 지표를 모니터할 수 있어 적절한 가격과 보안을 고려한 업계 최상의 방법을 제공한다.

'Virtual Support Engineer(VSE)' 원격 모니터링 및 제어 솔루션

 

Virtual Support Engineer (VSE)는 로크웰의 Allen-Bradley® 200R Non-display 산업용 컴퓨터에서 실행된다. 이 컴퓨터는 최신 기술과 견고성을 바탕으로 소형 크기를 찾는 고객의 요구를 만족시키고 있다. 200R IPC는 소형 크기로 많은 공간을 필요치 않고, 모니터 뒤쪽에 Vesa 마운트로 장착할 수 있으며 DIN 레일 또는 기기 마운트를 사용해 컴퓨터를 기존 패널에 통합할 수 있도록 지원한다. VSE 표준형 제품을 200R에 설치하고 사용자 지정 설치 방법을 사용할 수 있도록 했다.

 

1. VSE 특징 및 장점

 

간편하고 안전한 연결

인터넷에 연결된 모든 기기에 빠르고 안전하게 연결할 수 있습니다. Virtual Support Engineer는 IT 업계에서 승인된 아웃바운드 전용 통신을 사용합니다. 또한 자산에 안전하게 접근함으로써 전송된 데이터의 보안을 유지하며 중요한 기기 정보에 접근할 수 있는 환경을 제공합니다.

 

실시간 알람

VSE는 기기에 문제가 발생하면 실시간 알람를 통해 이 문제를 알려 줍니다. 알람을 프로그래밍하여 이메일과 텍스트 메시지를 보낼 수 있고 귀사, 고객 또는 로크웰 오토메이션의 원격 지원 어플리케이션 엔지니어(Remote Support Application Engineer)에 전송되도록 사용자를 지정할 수도 있습니다.

 

데이터 수집 및 분석

VSE를 통해 고객 기기의 다양하고 유용한 알람 데이터와 분석 결과에 접근할 수 있습니다.

 

확장 가능한 비용 절감형 솔루션

로크웰 오토메이션은 원격 지원을 위해 간편한 확장형의 비용 절감 솔루션을 만들었습니다. DIN 레일이 장착된 소규모 공간에도 설치 가능하며 원격으로 구성된 인터페이스를 통해 간편하게 작업할 수 있습니다.

 

2. VSE의 기능

 

보안

• 고객의 표준 방화벽을 활용하여 공용 접근으로부터 장치 보호

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• 특정 장치와 정보에 대한 접근 수준 설정 가능

• 원격 세션 기록

• 설비에서 전송될 수 있는 정보 지정 가능

• SSL(Secure Socket Layer) 프로토콜로 데이터를 암호화해 감청 방지

• 고객의 방화벽을 통해서만 아웃바운드 통신 허용 (VPN 아님)

• 엔드 유저의 접근 권한 지정

 

알람

• 서비스 센터용으로 개발된 GUI 인터페이스

• OPC 장치 알람의 빠른 매핑 디바이스

• 다양한 알람 범주 구성
원격 액세스에 대한 표준 기능과 프로그램 원격 편집

• 로크웰 소프트웨어를 추가할 필요없음

• 기타 솔루션은 VPN이 필요함

• 사용자 PC에서 RSLogix™ 및 RSLinx®를 사용해 프로그램 편집
로크웰 오토메이션 지원

• Virtual Support Engineer (VSE) 상태를 모니터하고 끊어진 경우 대응

• 필요한 업데이트와 패치 제공

IIoT 기술 매거진 - 아이씨엔

• 빠른 재배치를 위해 설정 백업

• 로크웰 오토메이션 TechConnectSM Support팀의 연중 무휴 지원

 

아이씨엔 오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr

 

산업용IoT

엣지 노드와 센서 설계의 더 높은 수준을 요구하는 디지털 트위닝

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포뮬러 1 경주

디지털 트윈 모델은 센서 설치와 관련하여 꽤 까다로운 요건들을 수반한다. 레거시 애플리케이션들은 특히 그렇다. 이에 따라 디지털 트윈 시스템 설계자는 최적의 솔루션을 구할 때까지 센서 성능과 대역폭 제한에 각별한 주의를 기울일 필요가 있다.

디지털 트윈(digital twins, DT) 모델이 제조를 비롯한 산업 분야로 빠르게 도입되고 있다. 사물인터넷(IoT)의 연결성과 저렴한 가격대의 센서를 사용할 수 있게 된 덕분이다. 하지만 디지털 트윈을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 요구된다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 이 글에서는 센서와 엣지 노드 아키텍처에 대한 개요를 비롯하여, 엣지 노드의 중요성과 엣지 노드 통신에 대해서 설명한다.

 

센서와 엣지 노드 아키텍처
디지털 트윈 아키텍처는 3가지 차원의 IoT 아키텍처와 매우 비슷하게 닮았다(그림 1):

• 엣지 노드 – 엣지 노드 상의 센서들은 기능 유닛(산업용 로봇, 항공기 엔진, 풍력 터빈 등)의 동작에 대한 실시간 정보를 수집하고, 이 정보를 유선 또는 근거리 무선 통신망(LAN)을 통해서 전송한다.
• 게이트웨이 노드 – 게이트웨이 노드는 다양한 프로토콜을 사용하는 여러 개의 엣지 노드와 통신하고 이 정보를 취합해서 광역 통신망(WAN)으로 전송한다.
• 엔터프라이즈 노드 – 엔터프라이즈 노드는 게이트웨이 데이터를 수신하고, 디지털 모델을 적용하고, 그 결과를 통신한다.

정확한 모델과 고품질 데이터를 활용한다면 DT 모델을 통해 결함을 예측하고 효율을 높일 수 있을 뿐 아니라, 심지어는 가상이 아닌 실제 세계에서의 동작까지도 변경할 수 있다.

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다.

 

엣지 노드의 중요성
DT는 물리적 기계를 가상으로 모델링하기 위해 실제 세계로부터 지속적으로 수집한 고품질 데이터를 필요로 한다. 그렇지 않다면 실제 세계와 가상 세계의 차이가 점점 더 벌어져, DT를 적용한 계산이나 예측이 쓸모 없어질 것이다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 또한 물리적인 프로세스까지 변경할 수 있는 DT 모델이라면 액추에이터도 엣지 노드에 포함된다.

센서 측정은 두 가지 범주로 구분할 수 있다:
• 동작 측정(기계 또는 장비의 물리적 동작): 장력, 속도, 유량, 변위, 토크, 동작 온도, 진동 등
• 환경 데이터(물리적 동작에 영향을 미침): 주변 온도, 기압, 습도 등

엣지 노드에는 다양한 형태의 센서들이 사용될 수 있다. 온도 센서, 압력 센서, 로드 셀, 가속도계 같은 다양한 센서들이 실제 세계의 특성을 측정하고 수치적 정보를 제공한다. 센서 퓨전 시스템은 여러 센서 측정 결과를 조합해서 단일 센서로는 할 수 없는 통찰을 제공할 수 있다. 카메라와 마이크로폰은 복잡하고 구조화되지 않은 정보를 사용해서 비디오 및 오디오 스트림을 발생시키므로 이를 해석하려면 별도의 프로세싱이 필요하다.

 

기존 장비를 개조할 때의 어려움

 

DT 설계는 실제 설치물을 위한 모델 역할을 하는 디지털 설계에서 시작한다. 따라서 실시간 데이터를 제공하는 센서들이 이 모델에 포함되어 최종 버전까지 계속해서 기능을 수행할 수도 있다. DT는 석유 및 가스, 핵 에너지, 항공우주, 자동차 같은 하이테크 애플리케이션에 주로 사용된다. 여기에 사용되는 기계들은 가상 모델이 도입되기 훨씬 전에 설치되었을 수 있다. 그러므로 디지털 트윈이 가능하도록 엣지 노드를 업그레이드하기에는 많은 어려움이 따른다.

기존 산업 분야에 DT를 도입하기 위해서 DT에 대한 현실 세계 버전을 완전히 처음부터 설계하는 경우는 거의 없다. 수 년 또는 수십 년 동안 잘 작동해온 기존 설비를 가지고 어떻게든 해보아야 한다. 다시 말해서 기존 시스템을 DT가 가능하도록 개조해야 하는 것이다. 디지털 트윈 시스템을 아무리 잘 설계한다 하더라도, 기존 장비의 성능을 모니터링하기 위한 센서가 부족하거나 아예 설치되어 있지 않다면 통합 과정은 엄청나게 복잡해질 것이다. 이러한 기술을 수용할 수 있도록 전혀 설계되지 않은 기계에 수십 혹은 수백 개의 센서들을 설치해야 하기 때문이다.

이미 센서들이 설치되어 있는 경우라도, 센서의 정확도가 디지털 모델에 유용한 데이터를 제공하기에 미흡할 수 있다. 예컨대 온도 센서가 설치되어 있기는 하지만 과열 결함만 감지할 수 있을 뿐, 결함을 조기에 예측하는데 필요한 온도 스트레스 패턴까지는 식별하지 못할 수 있다.

통신 네트워크의 용량 또한 문제가 될 수 있다. 기존에 설치된 IoT는 다양한 유선 및 무선 표준을 사용해서 엣지 노드를 해당 게이트웨이로 연결한다. 이러한 통신 기술에는 다음과 같은 표준 기술들이 포함된다:
• 지그비 – 저전력 메시 애플리케이션용
• 서브 1GHz – 저전력 및 장거리용
• 와이파이 – 고속의 직접 인터넷 연결
• 블루투스 – 가장 낮은 전력
• 기타

설계자는 각 표준들이 디지털 트윈 데이터로 인해서 가중되는 부담을 처리할 수 있는지 면밀히 검토해야 한다.

 

수십 배 증가해야 하는 센서 수

 

디지털 트윈은 많은 산업 분야에서 아직은 초기 단계에 있지만, 많은 제품들이 첫번째 시제품을 세상에 선보이기 위해 가상 세계에서 설계, 테스트, 검증 과정을 거치고 있다. 이러한 제품들 역시 특수한 실시간 센서들에 의해 엄청난 양의 데이터가 수집되고 있다. 항공기 엔진과 포뮬러 1 경주용 차는 대표적인 두 가지 사례이다.

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항공기 엔진
항공기 엔진은 이미 고도로 계장화 되어 있다. 전통적인 터보팬 엔진(그림 2)은 압력, 온도, 유속, 진동, 속도를 측정하기 위한 센서들을 포함한다. 또한 각 범주별로 여러 특수 센서들이 사용되어 보다 세분화된 기능들을 담당한다. 압력 측정을 예로 들면 터빈 압력, 오일 압력, 오일 또는 연료-필터 차동 압력, 스톨 감지(stall detect) 압력, 엔진 제어 압력, 베어링실 압력 등을 측정하기 위해 각각의 센서들을 사용할 수 있다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT는 기존의 모니터링 애플리케이션보다 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 하기 때문에 그만큼 훨씬 더 많은 수의 센서들을 필요로 한다. 오늘날 사용되는 대부분의 항공기 엔진은 약 250개의 센서를 포함하지만, 요즘 나오고 있는 차세대 DT 가능 제품은 5천 개 이상의 센서를 포함한다. 연료 유량, 연료 및 오일 압력, 고도, 대기 속도, 전기 부하, 외부 공기 온도 등을 모니터링하는 센서들로부터 추가적인 데이터가 제공된다. 롤스로이스(Rolls-Royce), GE, 프랫 앤 휘트니(Pratt & Whitney) 같은 회사들은 이미 DT를 사용해서 신뢰성과 효율을 끌어올리고, 제조 비용은 낮추고 있다.

포뮬러 1 경주

포뮬러 1 경주 (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT 기술은 치열한 경쟁이 펼쳐지는 포뮬러 1 경주에서 운전자와 자동차의 성능을 향상시키는 데에도 사용될 수 있다. 맥클라렌-혼다(McLaren-Honda) 팀은 200개 이상의 센서를 사용해서 엔진, 기어박스, 브레이크, 타이어, 서스펜션, 공기역학에 관한 실시간 데이터를 전송한다. 경기가 진행되는 동안, 이 센서들은 영국 워킹(Woking)에 있는 맥클라렌 기술 센터(McLaren Technology Centre)로 100GB에 이르는 데이터를 전송한다. 분석가들은 이 데이터를 분석하고 DT를 적용해서 운전자에게 최적의 경주 전략을 전달한다. 가상의 세계에서 DT가 실제 자동차와 동일한 도로 조건, 날씨, 온도로 동일한 경기를 펼친다.

 

DT 엣지 노드 아키텍처의 미래

 

DT 모델의 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 기존의 엣지 노드 아키텍처에서 다음과 같은 몇 가지 과제들을 해결해야 한다:

스마트 센서와 엣지 노드 프로세싱
센서들이 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라서, 디지털 모델로 데이터를 어떻게 사용할지, 또 데이터를 어디에서 처리해야 할지(노드, 게이트웨이, 클라우드 등) 결정해야 한다. 노드에서 처리하면 네트워크 대역폭은 줄일 수 있으나 정보를 잃을 우려가 있고, 그러면 DT 성능이 떨어질 수 있다.

이 결정에는 사용하는 센서가 어떤 유형인지가 영향을 미친다. 많은 센서들은 예컨대 압력을 나타내는 디지털 전송처럼, 사용하기 편리한 구조화된 포맷으로 정보를 전송한다. 하지만 마이크로폰이나 이미지 센서 같은 것들은 구조화되지 않은 대량의 원시 데이터를 발생하므로 대대적인 프로세싱을 하지 않으면 쓸모가 없다.

향상된 통신 인터페이스
엣지 노드 프로세싱을 늘린다 하더라도, 어마어마하게 늘어나는 데이터 양 때문에 시스템 설계자는 어떻게든 네트워크 대역폭을 늘려야 할 것이다. 예를 들어 항공기 엔진은 엔진 한 대마다 초당 5GB의 데이터를 발생하며, 상업용으로 사용되는 트윈 엔진 항공기는 하루에 최대 844TB의 데이터를 발생한다.
전통적인 산업들은 또 다른 복잡함을 안고 있는 엄청난 양의 데이터를 발생한다. 전통적인 산업용 IoT 애플리케이션에 이용되는 많은 원격지 엣지 노드들은 저전력 소비 특성을 최적화하기 위해 배터리 전원과 저성능 무선 프로토콜을 사용한다. 따라서 이러한 기존 설계에 DT를 사용하려면 통신 병목지점이 어디인지부터 파악할 필요가 있다.

견고한 엣지 노드 보안
기존에 설치된 IoT 네트워크는 엣지 노드 디바이스에서 보안성이 문제가 될 수 있다. 이에 따라 암호화, 보안 하드웨어, 애플리케이션 키, 장치 인증서 같은 보안 조치들이 점점 더 일반화되고 있다. DT 프로그램의 도입이 늘어날수록 이러한 보안 기술들의 중요성은 더욱 강조될 것이다. 특히 인터넷 프로토콜(IP) 연결이 가능한 노드들은 해커들의 공격 대상이 되기 쉽다.

 

맺음말

 

디지털 트윈 프로그램을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 필요하다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 엣지 노드는 디지털 트윈을 구현하는 데 있어서 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 현재 디지털 트윈은 주로 항공기와 자동차 같은 분야에 사용되고 있다. 이들 분야에는 이미 많은 수의 센서들이 사용되고 있는데, 여기에서 디지털 트윈이 가능하도록 기존 장비를 개조하려면 지금보다 수십 배 더 많은 센서들을 설치해야 한다. 그 밖에도 엣지 노드 프로세싱, 통신 프로세싱, 엣지 노드 보안 같은 것들을 향상시켜야 한다.

 

글_ 폴 피커링(Paul Pickering) / 마우저 일렉트로닉스

 

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스마트공장

물리적 세계와 디지털 세계를 이어주는 새로운 기술들

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디지털 트위닝(digital twinning, DT)은 인더스트리 4.0(Industry 4.0)과 산업용 사물 인터넷(industrial Internet of Things, IIoT)을 위한 기술 로드맵의 일부이다. 물리적 영역과 디지털 정보 영역을 하나로 연결하기 위해서는 전 영역에 걸쳐 신기술들이 서로 융합하고 유기적으로 작동해야 한다.

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디지털 트위닝이란 데이터에 기반한 방법으로 물리적 시스템을 디지털 모델로 컴퓨터로 복제해 개별적으로 구현함으로써 물리적 시스템의 설계와 유지보수를 향상시키는 기술이다. 자동화와 데이터 교환이 발달하면서 데이터 트위닝이 다양한 산업 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있게 된 것이다.

물리적 세계와 디지털 세계가 만나는 이러한 새로운 산업 환경을 4차 산업 혁명, 즉 인더스트리 4.0이라 부른다. 수많은 첨단 전자기기와 컴퓨터 시스템이 교차하는 지점에 적용되는 인더스트리 4.0의 ‘새로운 방식’은 이득과 효율을 증대시키고 유연성을 높여준다. 물리적 영역과 디지털 정보 영역을 하나로 연결하기 위해서는 전 영역에 걸쳐 신기술들이 서로 융합하고 유기적으로 작동해야 한다. 인더스트리 4.0의 잠재력을 실현하기 위해 다음과 같은 기술들이 디지털 트위닝에 활용되고 있으며, 디지털 트위닝은 인더스트리 4.0을 위한 기술 로드맵의 일부일 뿐이다.

• 페어링 기술
• 가상 물리 시스템
• 증강, 가상 및 혼합 현실
• 인공 지능
• 적층 가공
• 3D 프린팅
• 디지털 스레드

페어링 기술
페어링 기술(Pairing technologies)은 어떤 디바이스나 시스템이 다른 디바이스와 시스템을 찾아서 연결 및 통신할 수 있게 해주는 기술로 디지털 트위닝과 인더스트리 4.0 세계에서 매우 중요하다. 일례로 센서와 산업용 사물 인터넷 제품들은 다른 디바이스를 성공적으로 찾아서 연결할 수 있어야 한다. 블루투스(Bluetooth®) 같은 기술들이 이러한 연결에 사용된다. 이를 수행하려면 연결된 디바이스는 다른 연결 가능한 디바이스를 성공적으로 찾을 수 있어야 한다. 특정 디바이스는 다른 디바이스를 찾을 때 질의응답 및 데이터를 공유하고자 하는 대상과 통신하고 있는지 확신할 수 있어야 한다. 디바이스가 적절히 활성화되고 절차가 성공적으로 이루어지면 이를 페어링이라 부른다.

이때 보안 문제는 굉장히 중요하다. 모든 디바이스는 크로스토크를 방지하고 잘못된 정보가 전달되지 않도록 정확한 식별이 확인된 후에만 페어링 해야 한다. 어떤 디바이스가 페어링 해야 하는 다른 디바이스를 빠르고 쉽게 식별할 수 있는 프로그래밍 알고리즘을 통해 바로가기를 만들 수 있다. 페어링은 암호화를 이용한 인증 키를 통해 수행된다. 페어링은 디바이스 간에 데이터를 교환하는 관계에서 연결이 본딩 상태를 유지하도록 보장하고 외부 소스에 이러한 데이터 교환이 누출되지 않도록 방지한다.

유연한 작동 역시 매우 중요하므로 디바이스는 외부에서 사람의 개입 없이 신속하게 페어링을 만들고 해제할 수 있어야 한다. 페어링이 성공한 경우, 페어링을 활성 상태로 유지하기 위해 지속적인 통신이 필요할 수 있다. 디바이스 중 하나가 더 이상 페어링 본드가 필요 없다고 판단하는 경우 페어링 관계를 끊고 다른 페어링을 준비한다.

가상 물리 시스템(CPS)
미국 국립과학재단(NSF)은 가상 물리 시스템(cyber-physical system, CPS)을 “컴퓨팅 자원과 물리적 자원 간의 긴밀한 결합과 조정”으로 정의한다. 이 정의에서 중요한 요소는 일련의 연결된 사물 또는 부분이 복잡한 전체를 구성한다는 시스템적인 접근방법을 채택하고 있는 점이다.

현재 CPS의 예로는 자동화된 항공사 비행 제어 시스템을 들 수 있다. 인더스트리 4.0은 이를 실현하기 위해 비행기가 아닌 기계, 컴퓨터, 로봇, 센서 및 공정이 전체적으로 함께 작동하게 하는 교통 통제를 필요로 한다. 이는 복잡도 사슬에서 한 단계 높은 수준이므로 IIoT보다 높은 차원의 시스템을 나타낸다. IIoT가 막대한 양의 데이터를 수집하고 처리, 공유하는 것과 관련되는 곳에서 CPS는 다양한 시스템에서 수집되는 이러한 방대한 양의 데이터를 관련된 산업과 연관된 여러 분야에 걸쳐 적절히 활용하도록 보장하는 데 초점을 맞춘다. 특정 산업의 고유한 딜레마는 특정 과제를 해결하기 위해 엔지니어링 전문지식을 필요로 한다.

증강, 가상 및 혼합 현실
새로운 기술들이 우리의 현실을 확장하고 있다. 이 기술들은 디지털 콘텐츠를 우리 앞에서 물리적으로 중첩시키고, 가상 세계와 실제 세계를 한데 합쳐 증강된 세계로 인식되는 혼합 현실을 만들어낸다. 이러한 효과를 통해 엔지니어는 새로운 방식으로 사물을 볼 수 있다. 예를 들어 컴퓨터 모니터에서 DT를 보는 대신 디지털 콘텐츠에 참여하거나 홀로그램과 상호작용할 수 있게 하는 증강 현실(AR) 헤드셋을 사용해 DT를 볼 수 있다.

이러한 AR을 사용하면 착용자는 신체적 감각을 통해 몰입감 높은 체험을 할 수 있다.

현실감을 높여주는 헤드셋은 디저털화 한 환경을 통해 물리적 세계를 체험함으로써 물리적 세계에서 발생하는 실제 조건을 실시간으로 경험할 수 있게 한다. AR은 새로운 통찰과 이해로 이어질 수 있다. 또한 DT 디스플레이를 사용자의 시야에 띄울 수 있는데, 이렇게 하면 훨씬 더 접근 가능하고 사용하기 쉬운 실시간 피드백이 가능하다.

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인공지능(AI) 기술
IIoT는 연결된 데이터의 제공을 약속한다. 따라서 유용한 데이터를 저장하고 분석해야 한다. 인공 지능(AI)은 막대한 양의 디지털 데이터를 어떻게 분석하고 성공적으로 처리할 것인가에 대한 해결책이다. AI는 신속한 통합과 하이브리드 통합, 투자 활용, 시스템 관리와 컴플라이언스를 구현하여 가치를 증진시키므로 디지털 트위닝을 보다 완전하게 실현할 수 있게 도와준다.

머신러닝을 통해 AI는 디지털 데이터를 사용하여 모델링, 분석, 훈련, 적용, 그리고 최상의 의사결정을 추론하는 기회를 제공한다. AI는 컴퓨팅에 대한 전통적인 관점을 바꾸어 놓고 있다. 지금까지는 주로 공정 자동화와 스케일링의 관점이었다면 이제는 실행 가능한 통찰을 통해 지식 기반 관점으로 옮겨가고 있다. 조만간 AI는 엔지니어가 새로운 통찰과 가치를 창출하는 방법을 얻는 데 도움을 주게 될 것이다. 데이터 과학 접근방법을 사용하게 될 때 결정은 빠르게 강력해지고, 이는 추가적인 기회를 만들어낼 것이다.

적층 가공
적층 가공(additive manufacturing, AM)은 재료를 한층씩 쌓아 올려 3D 물체를 만드는 제조 방법이다. AM은 변화하는 수요에 대처하고 유통 가능하며 유연한 제품을 제조할 수 있는 산업을 이끌고 있어 전망이 밝다. AM의 두 분야인 3D 프린팅과 디지털 스레드는 디지털 트위닝을 가능하게 만들면서 계속 발전하고 있다.

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3D 프린팅
3D 프린팅(3D printing)은 아마도 AM 중에서 가장 잘 알려진 예일 것이다. 3D 프린팅에서 프린터는 거의 영(제로)에 가까운 리드타임으로 플라스틱, 금속 또는 기타 맞춤형 재료를 사용하여 물체를 프린트하도록 프로그래밍할 수 있다. 3D 프린팅은 대단히 유연하며, 큰 규모의 경제에서 발생하는 제조와 관련된 문제를 없애준다. 이것이 미래에 의미하는 것은 누구나 마치 패스트푸드를 주문하듯 원하는 것을 신속하게 얻을 수 있게 된다는 것이다.

디지털 스레드
복잡한 시스템에서는 관련된 모든 시스템이 통일된 하나의 시스템에서 동작하지 않으며, 따라서 스케일링이 어렵기 때문에 AM은 주로 실험실에 제한적으로 사용되었다. 디지털 스레드(digital thread)가 이를 바꾸고 있다.
디지털 스레드는 데이터에 기반한 디지털 시스템 뒤에서 이를 일정하게 하나로 묶어주는 끊이지 않는 데이터 흐름을 말한다. 디지털 스레드는 공유된 정보의 소스인 스레드에 서로 다른 애플리케이션을 연결하여 하나로 통일함으로써 AM의 잠재력을 끌어낸다. 디지털 스레드는 재설계된 인더스트리 4.0에 관련된 모든 위치에서 정보의 수집, 관리, 분석을 위한 더 쉬운 공정을 생성한다. 또한 전체 공정을 통해 설계와 생산, 가동의 효율을 높이고 최적화한다.

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결 론
디지털 트위닝은 기존 제품과 공정의 이득과 효율, 유연성을 증가시키면서 인더스트리 4.0의 중요한 지표가 될 것이다. 그러나 디지털 트위닝은 인더스트리 4.0 로드맵의 일부일 뿐이다. 페어링 기술, CPS, AI 및 AM이 물리적 세계와 DT 정보와 통찰력의 세계를 하나로 연결하는 데 핵심적으로 활용되고 있다. 이러한 기술의 복잡성이 디지털 트위닝이라는 기술에 통합되어 적용될 때, 이들 기술은 인더스트리 4.0의 잠재력을 실현하는 데 기여하게 될 것이다.

글_ 폴 골라타(Paul Golata), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)

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English News

New Technologies Pair the Physical with the Digital

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Digital twinning is one part of the technology road map for Industry 4.0 and the Industrial Internet of Things. A gamut of new technologies must be integrated to work seamlessly together to pair the physical domain with the digital information domain.

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Digital twinning seeks to improve the design and maintenance of physical systems by offering datadriven ways to discretely map these physical systems into digital and computerized replicas of themselves. With the arrival of automation and data exchange, digital twinning could be useful in a myriad of industrial applications.

This new industrial context, where the physical and the digital worlds meet, is known as the fourth industrial revolution—or Industry 4.0. Brought on by the intersection of a host of high-technology electronic and computer systems, the “new way” of Industry 4.0 promises increasing gains, efficiencies, and flexibility. A gamut of new technologies must be integrated to work seamlessly together to pair the physical domain with the digital information domain. Digital twinning is only one part of the technology roadmap for Industry 4.0, as these additional technologies are helping to enable digital twinning for Industry 4.0 to manifest its potential:

• Pairing technologies
• Cyber-physical systems
• Augmented, virtual, and mixed reality
• Artificial intelligence
• Additive manufacturing
• 3D printing
• Digital thread

Pairing Technologies
Pairing technologies are critical to digital twinning and the world of Industry 4.0, as these technologies empower a device or system to find, connect, and communicate with other devices and systems. For example, sensors and the Industrial Internet of Things (IIoT) products require the ability to find and connect with other devices successfully. Technologies such as Bluetooth®, among others, are employed to make these connections. To accomplish this, connected devices must be able to interrogate other potentially connectable devices successfully. When inquiring other devices, units must be able to ascertain whether they are communicating with a unit that they should be corresponding and exchanging data with. When properly enabled and successful, this accomplishment is called pairing.

Security issues are paramount. Every device should pair only after proper identification has been confirmed to avoid crosstalk or misinformation. Shortcuts may be achieved through programming algorithms that allow the devices to quickly and easily identify other units that they should pair with. Pairing gets accomplished through authentication keys employing cryptography. Pairing works to ensure that the connections stay bonded in a data exchanging relationship between devices and works to prevent an external source from prying into their data exchanges.

Being that flexibility is paramount, units must be able to make and break their pairing quickly and without external, human involvement. Successful pairing may require ongoing communication to keep the pairing active. If one of the units determines that the pairing bond is no longer relevant to its successful operational objectives, it will remove its pairing relationship and present itself available for a different pairing opportunity.

(photo. Mouser Electronics)

Cyber-Physical Systems
The National Science Foundation (NSF) defines cyber-physical systems (CPS) as, “The tight conjoining of and coordination between computational and physical resources.” The critical element in this definition is that it focuses on a system approach— where a set of connected things or parts form a complex whole.

A current example of a CPS is the automated airline flight-control systems. Industry 4.0 requires traffic control, not for airplanes, but for the machines, computers, robots, sensors, and processes that comprehensively work together for its realization. It represents a system of higher order than IIoT, because it sits one level higher in the complexity chain. Where IIoT is concerned with collecting, handling, and sharing of large amounts of data, CPS is focused on ensuring that this large amount of data, collected from multiple systems, gets properly utilized across multiple disciplines that are relevant to the industry involved. The unique dilemmas of any given industry will require engineering expertise to address these specific challenges.

Augmented, Virtual, and Mixed Reality
New technologies are augmenting our reality. They are providing us with the ability to overlay digital content in front of us physically, merging the real with the virtual, creating a mixed reality that should be considered augmented. This gain is allowing engineers to view things in new ways. For example, rather than viewing a DT on a computer monitor, we could view a DT using an augmented reality (AR) headset that enables the users to engage with digital content or interact with holograms.

The use of such AR empowers viewers to have an immersive experience whereby they engage their bodily senses.

Reality-enhancing headsets can create real-time experiences of actual conditions happening in the physical world, by way of experiencing them through a digitized environment. AR could lead to new insights and understandings. Additionally, a DT display could appear in the user’s field of view, making real-time feedback that much more accessible and easy to use.

Artificial Intelligence Technologies
IIoT offers the promise to provide connected data; therefore, useful data must be stored and analyzed. Artificial intelligence (AI) is a solution to how to analyze and successfully handle large amounts of digital data. It helps in allowing digital twinning to become more realized because it promotes value by enabling rapid integration, hybrid integration, investment leverage, and system management and compliance.

Through machine learning, it offers the opportunity to use digital data to model, analyze, train, apply, and infer how best to make decisions. AI is helping to change the traditional perspective of computing, moving it beyond what primarily has been an automating- and scaling-process perspective towards a knowledgebased perspective, via actionable insights. Soon, it will help engineers gather new insights and ways to create value. By using a data-science approach, rapidly powered decisions will enable the generation of further opportunities.

Additive Manufacturing
Additive manufacturing (AM) is a method of production in which 3D objects are built by adding layer-upon-layer of material. AM holds promise because it leads to industries that can address variable demand and produce products that are distributable and flexible. Two areas of AM – 3D printing and digital thread – are advancing to make digital twinning possible.

(photo. Mouser Electronics)

 

3D Printing
3D printing is perhaps the most well-known example of AM. In 3D printing, a printer is programmed to print an object using plastics, metals, or other custom materials with virtually zero lead-time. 3D printing is extremely flexible and eliminates the issues involved in producing objects with large economies of scale. What this means for the future is that you will be able to get what you want quickly—as if walking up to the fast food counter.

Digital Thread
With complex systems, however, AM has been confined primarily to the laboratory because all the systems involved do not operate under a unified system and, thus, are hard to scale. Digital thread promises to change that.

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A digital thread is a single, seamless strand of data that acts as the constant behind a data-driven digital system. It activates the potential of AM by allowing a unification of disparate applications by way of their adherence to the thread, which is their source of shared information. A digital thread creates an easier process for collecting, managing, and analyzing information from every location involved in the redesigned Industry 4.0. It enables better and more efficient design, production, and utilization throughout the entire process.

Conclusion
Digital twinning will be a hallmark of Industry 4.0, helping to increase gains, efficiencies, and flexibility for existing products and processes. But digital twinning is just one part of the Industry 4.0 road map. Pairing technologies, CPS, AI, and AM are key to seamlessly bringing together the physical realm and the realm of its DT information and insights. While these technologies are bringing their complexities into the digital twinning equation, ultimately, they promise to enable Industry 4.0 to manifest its potential.

by Paul Golata for Mouser Electronics

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