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테크놀로지

[테크] 개념을 현실로 변화시키는 산업용 사물인터넷 혁신 기술

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사물인터넷(IoT)은 산업 자동화, 보안 및 감시 분야, 빌딩 자동화와 같은 분야에서 증가하는 상호 연결성을 포함한 산업 분야의 사물인터넷 개념을 새롭게 만들고 있다. 제조 응용 분야의 산업인터넷은 다목적이면서도 신속한 대량 생산을 위한 스마트 공장들을 가능케 함으로써 생산 제조 분야의 혁명을 가져올 만큼 위대한 잠재력을 가지고 있다.

저자. Wiren Perera, IoT Strategy, ON Semiconductor

 

유선 인터넷 또는 무선 네트워크를 통해 연결되는 장비 및 설비에 임베디드된 작동 장치와 센서들을 사용하는 산업용 사물인터넷은 생산성을 증대하는 능력, 자동 실시간 감지 제어 및 조정 기능들을 통해 공급 체인을 더욱 전례 없이 활성화시키고 있다.

산업 사물인터넷에 있어서 핵심이 되는 개발 트렌드는 반도체 제조공장들에서 시작된 혁신 가능한 기술들과 솔루션들에 상당히 크게 의존하고 있다. 이러한 기술은 개념상으로 설계된 생산 구조를 현실 작업 현장에 구현하게 만드는 변화의 과정을 확실하게 해준다.

그림 1: 산업용 사물인터넷의 구성 요소들
그림 1. 산업용 사물인터넷의 구성 요소들

산업용 사물 인터넷은 M2M 혹은 임베디드 연결성과 같이 다른 이름으로 불리우기도 했지만 사실 오랜 시간 동안 걸쳐서 발전되어 왔으며 최근 더욱 구체화되고 있다. 고객 지향형 사물인터넷이 계속 발전해 응용 분야가 급성장함에 따라 제조와 서비스 산업들은 이러한 흐름과 보조를 맞추어 제조 시스템의 생산성을 보다 증대시키기 위한 방법을 모색하게 되었다.

산업용 사물인터넷분야의 경우 사물인터넷의 하위 시스템을 매우 빠르고 거대하게 성장하게 만드는 중요한 부분이 있는데, 그것은 운영적 기술과 정보 기술간의 연결이 보다 긴밀해지고 발전된다는 것이다. 결국 산업용 사물인터넷은 사물인터넷을 구성하는 수많은 연결 ‘요소’들의 숫자를 매우 많이 증가시킬 것이다.

 

측정할 수 없다면 발전시킬 수도 없다

유명한 학자 피터 드러커가 “ 당신이 그것을 측정할 수 없다면, 그것을 발전시킬 수 없다”는 말을 한 적이 있는데 이는 산업용 사물인터넷이 가지는 철학의 핵심을 찌른 명언이다. 데이터의 반응과 분석을 완전하고 신속하게 많이 측정해 그 과정들마다 빠른 개선안을 내놓으면 이 모든 사항이 글로벌 비즈니스 영역의 여러 분야에서 영향을 미칠 것이다. 그러나 우리가 더욱 더 이러한 트렌드를 측정할수록 매우 자주 보다 정확하게, 보다 많은 변수들을 분별, 측정해야 한다.

센서는 산업용 사물인터넷 분야의 근간을 이루는 핵심 요소이다. 현존하는 기술들과 관련된 여러 영역의 소프트웨어가 수익 증대를 가져올 수 있지만 진정한 발전의 요소는 보다 많은 변수들을 구체화시킬 장이 필요하다는 것이다. 우리가 감지하는 새로운 모든 변수들은 중요한 변화 창조의 기회를 가져올 뿐 아니라 시스템을 보다 스마트하게 만든다. 센서들은 실로 산업용 사물인터넷을 가능케 할 뿐 아니라 그로 인한 여러 가지 능력을 확장해주는 ‘눈, 귀, 양손’ 이라고 할 수 있다.

전통적인 센서들은 계속 진화되어 왔다. 즉 우리는 온도, 광선, 위치, 레벨, 습도, 압력 그리고 이전보다 다른 여러 가지 변수들을 측정할 수 있다. 그러나 센서들이 보다 소형화되고 저렴해지며 기기 내에 내장될수록 이러한 센서들은 사실 기능이나 적용에 있어서 매우 제한을 받게 되었다. 영상 기반의 감지 센서는 이러한 제한 요소를 해결해주고 있는 데 일단 기계가 실제로 대상을 감지할 수 있다면 거의 모든 것이 가능하게 되는 것이다.

비전 감지 센서를 프로그램화 할 수 있게 됨에 따라 훨씬 다양한 기능 작동이 가능해졌으며 비전 시스템이 놓치거나 잘못 인지하는 요소들도 감지할 수 있게 되었다. 그런가 하면 통제 불가능한 상황들이 초래하는 과정들의 변화도 절묘하게 색상으로 감지되는 추세이다. 산업용 사물인터넷은 범용 센서들이 더욱 기본적인 사항을 측정하도록 하겠지만 여전히 정지 화상 및 동영상 기반의 센서 감지 기능이 추가됨에 따라 스마트 시스템을 보다 유연하고 가치 있게 만들어 줄 것이다.

생산 라인과 공장들은 하나의 제품에서 다른 제품으로 이동하기 위해 또는 복잡한 제품을 연속적으로 만들기 위해 라인을 재구성하게 되는데 이에 따라 비전 시스템들은 더 이상 수동으로 새로 세팅되거나 재구성 할 필요가 없어진다. 하나의 제어 프로그램에서 다음 단계로 넘어가는 데에는 간단한 변화만 있어도 되는데 이를 통해 비용과 시간, 인력을 절약하게 되며 작업자들이 저지를 수 있는 실수들도 제거하는 게 가능해지고 있다.

 

‘산업용 데이터의 인터넷’

많은 분야에서 데이터는 이러한 혁명을 가져온 열쇠라고 할 수 있다. 센서는 신뢰할 수 있는 항목의 점검, 균형, 불필요한 중복 검사를 통해 데이터를 가져오지만 사후 공정은 공장들의 제조 과정들을 제어, 증진시키는데 필요한 능력과 소중한 정보를 제공한다.

사람이 시스템에 타이핑으로 정보를 입력하는 시대는 이미 오래 전 일이다. 그 당시에는 속도도 매우 느리고 비용도 비쌀 뿐 아니라 에러가 발생하기 쉬우며 지속적이지 못한 환경이었다. 바코드 스캔하는 기술 조차도 큰 진전을 보지 못하는 상태지만 산업용 사물인터넷 분야는 실로 많은 데이터를 요구하고 있다.

실시간 센서는 알람이 울리는 비율에 데이터를 생성 할 수 있다. 종종 3개의 기능이라고 불리는 양, 다양성, 속도에 의해 제품 기능이 구체화되는데 ‘빅데이터’는 오래된 관계형 데이터베이스로 분석, 관리될 수 없다. 전통적인 계산형 컴퓨팅의 분야들의 입지는 더욱 위축되고 있으며 빅데이터는 클라우드에 의존한다. 왜냐하면 대형 데이터 분석은 이러한 대형 데이터들이 배분된 클러스터에 걸쳐 설정, 저장되며 멀티 소스에서 나오는 진행형 데이터와 결합된 데이터의 플랫폼을 필요로 하기 때문이다.

기계들은 학습하고 이해할 수 있다. 데이터 수집 작업을 할 때 소프트웨어는 인간의 소비 성향과 관련된 데이터의 패턴과 트렌드를 찾게 되는데 이러한 목적으로 소프트웨어가 제공된다. 기계 학습은 유사한 데이터 수집 방법을 따르지만 정보의 결과는 기계에서 기계로 바로 이동되어 수정과 개선 과정들을 실시간으로 경로에 따라 정확히 진행시킨다.

데이터 발전과 많은 업무량을 처리하기 위해 클라우드가 유익한 해답을 가져다 준다. 클라우드는 글로벌 회사들의 장벽들을 제거해야 하는 솔루션을 제공한다. 예를 들면 중국의 스마트 공장에서 일어난 문제들이 유럽의 어느 지역에서도 유사하게 발생할 수 있기 때문에 미리 예방해주거나 문제 발생시 즉시 대응이 가능하게 해준다.

클라우드는 정보의 사용가용성을 모기업, 근거리 근무자, 근거리 고객과 공급자까지도 확장시켜준다. 날마다 사용하는 휴대용 기기의 증가는 즉각적으로 정보의 흐름을 가져올 수 있는 연결 환경을 제공한다. 결함 내용이 공급자에게 알려지면 고객은 그 제품이 생산 현장의 담당자에게 인지되어 재확인 과정을 겪은 뒤 바로 수리가 될 시점을 알게 된다. 이처럼 자동화된 정보의 흐름은 필요한 정보와 가치를 기업 및 관련 산업계에 가져다 준다. 스마트 공장환경에서의 기계는 함께 소통하고 문제를 풀어나갈 수 있게 되는 것이다.

 

미래를 가능하게 하는 것

산업용 사물인터넷의 성장 가능성을 가로 막고 있는 가장 도전적인 과제중의 하나는 전력 전압이다. 산업용 사물인터넷에서 작동이 일어나는 위치에 배치되는 센서에 안정된 전력을 공급하는 것이 문제로 대두되고 있다. 상승하는 에너지 비용은 두 말할 것도 없이 산업용 사물인터넷 센서의 과잉 전압과 관련이 있다.

산업용 사물 인터넷을 실현키 위해 개발된 특별한 센서들은 네 개의 속성을 가진다. 바로 셀프 파워 기능, 데이터 수집, 상태 알림 그리고 타 장치와 연결될 수 있는 성능이다. 이는 미래 지향적인 밑그림으로서 에너지 하베스팅(버려진 에너지를 수확하여 전력으로 재활용하는 기술)용 무선 인터넷 기반의 센서들이 산업용 사물인터넷을 가속화 해주는 조건들이다.

이러한 센서들의 새로운 재탄생에는 온도, 습도, 압력, 센서 거리 감지도 등 물리적이고 다양한 변수들을 측정하는 성능이 필요할 뿐 아니라 직류 전원 소스의 사용 없이도 데이터와 통신할 수 있어야 한다. 예를 들면 온세미컨덕터는 최근에 무 배터리(battery-free), 무 마이크로 컨트롤러 (microcontroller-free) 기능의 무선 환경을 지원하는 센서류를 출시했다.

그림 2. 에너지 하베스팅 무선 센서
그림 2. 에너지 하베스팅 무선 센서

 

이러한 기술은 보다 많은 종류의 센서를 만들 수 있게 함으로써 이전에 불가능했던 장비들과의 연결성도 가능하게 해준다. 울트라 슬림 형태의 원가 절감형 소자는 공간적으로 제한되었던 장소나 전통적인 센서들이 접근할 수 없었던 영역에 감지 기능을 제공해 산업용 사물인터넷의 많은 애플리케이션들을 제공한다. 바이오 센서 데이터 융합 과정에 있어서도 이와 유사한 발전들이 헬스케어 산업 분야에 있어 사물인터넷 성장의 원동력이 될 것이다.

실제로 이러한 센서들이 에너지 하베스팅 방법을 통해서 전력을 자체적으로 획득하는 기술 혁신이 일어났다. 에너지 하베스팅은 미래의 다양한 분야에 더 많은 것을 약속해준다. 원리는 새로운 것이 아니지만 풍력이나 조류 간만의 차를 이용한 에너지 등 대규모의 신재생 에너지의 많은 부분을 공유, 적용한다. 주변의 환경 에너지를 자유롭게 축적하고 필요에 맞게 활용할 수 있는 능력은 센서들이 자체적으로 작동할 수 있게 해줄 것이다. 이러한 자원들은 태양이나 풍력 에너지 등 매우 다양하고 풍부한데 그 대상이 운동 에너지, 열경사도, 신체 온도 그리고 청각 소음과 같은 분야로 까지 확대되고 있다.

 

물리적인 실제 제품

산업용 사물인터넷이 충분히 잠재 능력에 도달하게 하려면 해당 정보의 중요한 부분을 잘 활용해야 한다. 피드백 과정을 완수해 바이너리 데이터가 물리적인 액션이 일어나도록 바꾸어야 한다. 간단한 on-off 또는 ‘bang-bang’ 컨트롤은 반도체 스위치 애플리케이션을 통해서 쉽게 구체화되었지만 여전히 여러 산업용 제어기는 더 복잡해지는 추세이며 비례적인 컨트롤이나 아직 신속한 정도는 아니지만 주의가 필요한 포지셔닝을 필요로 한다. 즉 로봇의 팔을 정밀 작업 모드로 작동시키기 위해서는 환경을 제어하거나 장비 내 핵심 부분의 온도를 낮추는 팬부터 밸브 조정용 모터, 서보 혹은 정밀한 스테퍼 모터 등 여러 가지 중요한 물리적 요소들이 필요하다는 의미이다.

산업용 사물 인터넷의 급속한 발전과 더불어 이러한 엑츄에이터 작동기 및 관련 컨트롤러들도 비슷한 발전을 해오고 있다. 모터 컨트롤에 필요한 이 솔루션들은 매우 빨리 사라지고 있으며, 앞서가는 새로운 기술의 집적된 전원 모듈로 대체되는 추세이다. 전원 스테이지, 드라이버, 싱글 모듈의 보호 및 제어 로직 등을 단일 모듈에 하나의 시스템들로 제공하게 되면 설비의 설치 및 실행을 보다 간단하고 소형, 경량에 가능하게 해주는 매우 고집적도의 솔루션이 된다.

 

보다 넓은 영역으로 확대되는 애플리케이션

하나의 통합된 제조 프로세스에 필요한 센서 기술들의 폭넓은 애플리케이션 영역은 새로운 도전 과제를 가져왔다. 완벽한 센서와 액츄에이터로 가득한 스마트 공장 건설에 필요한 여러 전문 지식 기술은 엔지니어들의 전문성을 뛰어 넘는 분야로서 반도체 등 부품 공급업체들이 감당해야 할 몫이 되고 있다.

완벽하게 통합된 하드웨어 및 소프트웨어의 발전 환경은 최종 제품에 특정한 기능들을 맞춤형으로 적용시키는 핵심적 요소이다. 모듈 방식은 이러한 플랫폼들이 새로운 임베디드 솔루션을 기반으로 한 산업용 사물인터넷 및 사물인터넷의 기능과 도구에 적용되어 재빨리 응용분야를 확대하는 중이다. 오픈 소스 지원 방식 또한 중요한 부분으로서 폭넓은 에코 시스템과 상호 운용이 사물인터넷의 성공을 이끄는데 핵심 역할을 해주고 있다.

영상 감지 능력을 예로 들어보자. 이것은 하드웨어 관점으로 볼 때 제품 설치를 위한 비디오 프로세싱 기술을 요구하는데 당연히 데이터 스트림을 포함한 여러 영상 처리 과정들을 실행하도록 이미지 프로세싱 소프트웨어도 필요로 한다. 이러한 영역에 있어서 디자인 설계 주기들을 가속화하기 위해서 온세미컨덕터는 ‘MatrixCamTM (VDK).’비디오 개발 키트와 같은 툴을 통해 엔지니어 고객들과 관련 지식들을 함께 공유하고 있다.

한편 최근에 출시된 에너지 하베스트 무선 센서용 사물인터넷 개발 키트들은 센서 데이터를 클라우드로 이동해 애플리케이션 개발을 확산시키고 있다. 여러 반도체 솔루션 제공업체들 또한 전문적인 지식들을 이용해 개발 키트나 레퍼런스 디자인을 제공함으로써 산업용 사물인터넷의 급속한 발전에 매우 중요하게 기여하고 있다.

그림3. 에너지 하베스트 무선 센서를 지원하는 IoT 사물인터넷 개발 키트
그림3. 에너지 하베스트 무선 센서를 지원하는 IoT 사물인터넷 개발 키트

 

모두를 함께 하나로 엮어 내는 것

센서, 데이터, 액츄에이터들은 산업용 사물 인터넷의 매우 중요한 요소이다. 그러나 통신하고 데이터를 공유하며 명령어를 전달하고 실행하는 도구가 없이는 어떠한 산업용 사물인터넷도 존재 할 수 없다.

그런데 산업용 사물인터넷의 요구 조건들을 검토해보면 모든 기준들과 프로토콜이 만족스러운 것 만은 아니다. 스마트폰용 개인 통신망이나 단일 공급자 기준만을 위한 기술들은 거의 성공하지 못할 것이므로 산업용 사물인터넷 플랫폼은 고유의 프로토콜과 Thread, SIGFOX, EnOcean, M-BUS, KNX, ZigBee®, 등 다양한 기준들을 지원해야 한다. 소프트웨어 무선 기술의 채택은 단 하나의 플랫폼만으로도 멀티 프로토콜을 지원하게 해준다.

ZigBee와 Thread 는 매우 보완적인 것들이므로 이러한 프로토콜 뒤에 존재하는 기술 연합체들이 스마트 홈 내에서 더욱 널리 적용되도록 추진해야 한다. Thread 는 IP 기반의 네트워킹 프로토콜로서 안전하고 쉽게 수 백 개의 소자들을 서로 연결시켜주는데 직접적으로 클라우드에 접속이 가능한 ‘low-power 802.15.4’ 메쉬 네트워크용 오픈 기준에 기반을 두고 있다. 보안과 상호 운용성은 Thread 가 핵심적으로 구현하는 가치의 두 가지 요소이다.

이와는 정반대로 SIGFOX는 넓은 지역에 설치된 고정형 또는 이동성 스마트 도구나 센서들을 이용해 낮은 대역폭에서 상호 통신을 제공하는 광대역 네트워크를 가능하게 해준다. 운송용 컨테이너 또는 차량들 추적 시스템, 스마트 시티 장비나 오일 펌프 및 파이프 라인 등 지리학적으로 넓게 분포된 자산들과의 통신 등이 애플리케이션의 예이다.

 

결론

산업용 사물 인터넷은 산업 자동화에 놀랄만한 변화를 가져오고 있으며 공장과 제조 과정의 자율적 연계성도 보다 가깝게 이끌어준다. 근거리에서 개별 소자를 하나의 네트워크로 제어, 모니터링, 확인할 수 있는 기능은 최상의 효과를 산업용 애플리케이션에 가져다 준다. 산업용 사물 인터넷의 성공에 있어 중요한 핵심은 센싱, 컴퓨팅 및 제어 기술을 탄력적이고 에너지 효율적인 방식을 이용해 효과적으로 매슁, 연결하는 것이다.

산업용 사물인터넷 시대의 급속한 발전과 혁신은 관리의 효율성, 운영비의 절감, 보다 빠른 회복력, 셀프 러닝, 프로세스의 진보 등 측면에서 기업의 이익을 확실하게 증대시켜준다. 이러한 산업용 사물인터넷의 미래를 더욱 촉진시키기 위해 유수의 반도체 회사들이 관련 기술을 더욱 활발히 개발 중이다.

이러한 점들을 종합해보면 스마트 공장들이 전 세계의 휴대용 기기들에게 다음과 같은 메시지를 보낼 날도 머지 않았다. “문제가 있었지만, 바로 수정되었고 모든 것이 스케줄에 맞추어 돌아가고 있음” 산업용 사물 인터넷은 이렇듯 새로운 세계로 계속 진군 중이다!

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스마트공장

훼스토 IO-Link 기술로 Industry 4.0 연결한다

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전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

IO-Link 기술이 적용된 Festo 자동화 기술

표준화된 IO-Link 기술은 센서 및 액추에이터의 심플하고 경제적인 연결을 지원한다. 3 ~ 5 개의 배선을 가진 이 저비용 연결 기술은 혁신적인 개발 결과로, 복잡한 배선없이 최소한의 자재로 점대점 연결을 실현한다.
IO-Link는 새로운 형태의 버스 시스템은 아니지만 필드 버스, 이더넷 시스템을 대체하기 위한 새로운 종류의 통신 인터페이스로 추가 개발되었다.

이 기능을 사용하면 제어 시스템에서 센서 또는 액추에이터의 파라미터 데이터를 다운로드 할 수 있을 뿐만 아니라 진단 데이터를 제어 시스템에 전송할 수도 있다. 기존에는 제일 하위 레벨을 필드버스 인터페이스 통합하기 위해서 매우 많은 비용이 들었지만 이제는 디지털 또는 아날로그 값과 모든 파라미터 및 진단 데이터를 케이블의 스크리닝, 트위스트, 임피던스 또는 종단 저항 추가와 같은 특별한 작업 없이도 심플한 3선 또는 5선 케이블로 전송할 수 있다.

O-Link: 컨트롤러, 밸브 터미널, 비례 제어 밸브 및 센서를 통해 Festo는 완벽한 범위의 IO-Link 자동화 기술을 제공한다.

O-Link: 컨트롤러, 밸브 터미널, 비례 제어 밸브 및 센서를 통해 Festo는 완벽한 범위의 IO-Link 자동화 기술을 제공한다.

필드버스와 IO-Link 슬레이브 간의 게이트웨이는 일반적으로 여러 IO-Link 마스터 채널이 있는 필드버스 디바이스 형태로 제공된다. 사이즈 때문에 필드버스가 필요하지 않은 소형 머신 또는 시스템에서는 PLC가 IO-Link 마스터 역할을 한다.

보안 강화

IO-Link는 아날로그, 바이너리 및 직렬 통신 장치에 대한 보안 연결을 제공한다. 자동차 BIW 제조 및 어셈블리 현장의 작업자 보호를 위한 안전 펜스, 중장비 건설 및 머신 툴에서, 매뉴얼 워크 스테이션, 어셈블리 셀, 입/출력 스테이션 등과 같은 복잡한 센서 기술 및 터미널이 적용된 곳에서 전형적인 IO-Link 어플리케이션을 찾아볼 수 있다.

미래 연결 컨셉을 지원하는 IO-Link는 표준화된 프로토콜이기 때문에 낮은 투자 리스크를 가진다. 그 결과 장비 다운타임이 줄어들고 생산성이 향상된다. 디바이스와 마스터 시스템 간의 진단 및 운영 데이터의 포괄적인 데이터 교환은 문제 해결을 가속화시키고 상태 모니터링 시스템의 기초를 형성한다.

업무 단순화를 통한 효율성 증가

IO-Link는 설치 및 배선을 위한 균일하고 표준화 된 효율적인 기술이다. IO-Link 디바이스는 간단하고 편리하게 파라미터화할 수 있으며, 엔지니어링 소프트웨어 툴없이 교체 직후에 바로 작동 상태로 되돌릴 수 있다.

IO-Link 마스터를 통해 지능형 센서 및 액추에이터의파라미터를 쉽게 설정하고 재할당 할 수 있다. IO-Link를 통한 복잡하지 않고 표준화된 센서-액추에이터 조합의 배선은 자재 비용을 절감하고, 물류의 단순화가 가능해지며 시간을 절약할 수 있게 된다. 이로 인해 설치를 훨씬 편리하게 할 수 있다.

전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

전동 실린더 EPCO, 서보 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블이 있는 OMS(Optimised Motion Series) 패키지는 기존의 전기 위치 시스템보다 훨씬 저렴하다.

향상된 경쟁력

Festo라는 단일 공급원을 통해 다양한 마스터, 압력 및 유량 센서, 변위 엔코더/위치 센서, 5 개 밸브 터미널 시리즈, 비례 압력 제어 밸브, 스텝 모터 컨트롤러 및 연결 케이블과 같이 IO-Link를 위한 포괄적인 제품 제공이 가능하다. 또한 Festo는 공장 자동화 및 프로세스 오토메이션에 대한 풍부한 어플리케이션과 산업 종사자를 위한 기본 및 심화 교육을 제공한다.

IO-Link 마스터와 CECC/CPX-E 컨트롤러

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하며, 전기 및 공압 드라이브를 제어한다. 이 소형 컨트롤러는 지능형 센서 및 밸브 터미널의 설치 및 네트워크 비용을 줄여 줄뿐만 아니라, 제어 캐비닛 내부 및 외부의 유용한 진단 옵션을 제공한다.

Festo는 크고 복잡한 어플리케이션을 위한 모듈형 모션 컨트롤러인 CPX-E를 제공한다. I/O 모듈은 모듈 당 4 개의 IO-Link 마스터를 사용할 수 있다. CPX-E는 EtherCAT® 마스터가 장착되어 있으며 독립형 CoDeSys 컨트롤러로 사용하거나 PROFINET 또는 EtherNet/IP 네트워크로 서브 시스템 및 슬레이브를 통합할 수 있다.

CPX 터미널

리모트 I/O로 사용하거나 밸브 터미널 MPA 또는 VTSA와 함께 사용하면 IO-Link 디바이스에 하나 이상의 마스터 인터페이스를 통합 할 수 있다. 기능 통합 덕분에 공압 및 전기 드라이브를 제어하는 것이 CPX 터미널에서 매우 용이하다. PROFINET 또는 Sercos 지원 CPX 터미널은 2 채널 IO-Link의 I-Port 인터페이스를 갖추고 있다. 따라서 개별 IO-Link 타사 디바이스를 밸브 터미널의 근접한 곳에 바로 연결할 수 있다.

밸브 터미널

MPA-L, VTUG, VTUB, VTOC 또는 기존 CPV와 같은 밸브 터미널과 비교하여 경제적이며 효율적인 설치가 가능하다. 밸브 터미널용 멀티 핀 연결 케이블은 표준 M12 케이블과 IO-Link로 대체된다. 이렇게 하면 자재 비용이 절감되고 특히 유연하고 쉬운 설치, 특히 까다로운 작업 조건에 대한 적응과 같은 기술적 장점을 제공한다.

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하다.

4 개의 IO-Link 마스터 포트가 있는 소형 컨트롤러 CECC를 사용하여 경쟁력 있고 일관된 분산 설치가 가능하다.

전기 자동화

구성 및 진단을 위한 통합 웹 서버가 있는 모터 컨트롤러 CMMO-ST도 IO-Link 인터페이스를 지원한다. CMMO-ST는 스텝 모터를 위한 폐 루프 서보 컨트롤러이며 Festo의 OMS (Optimized Motion Series)의 중요한 부분이다. OMS 시스템은 포지셔닝을 매우 쉽게 만든다. 전기 실린더 EPCO, 서보 기능이 있는 스텝 모터 EMMS-ST, 모터 컨트롤러 CMMO-ST 및 필요한 모든 케이블은 기존의 전기 위치 제어 시스템보다 훨씬 저렴하다.

EPCO가 있는 Festo의 OMS는 두 가지 방법으로 구성할 수 있다. 웹 구성 및 서버의 파라미터 클라우드를 사용하여 매우 간단하고 빠른 구성을 할 수 있다. 컨트롤러는 자체 IP 주소를 가지며 사전 정의 및 테스트 된 조합에 필요한 모든 데이터가 포함된 카탈로그가 제공된다. 즉, 사용자가 많은 시간을 절약 할 수 있다.

비례 압력 제어 밸브 VPPM

IO-Link에 연결된 비례 제어 밸브 VPPM은 차폐된 아날로그 케이블이 필요하지 않아 신호 레벨이 간섭을 받을 확률이 감소된다. 파라미터는 IO-Link 마스터에서 설정되고 데이터가 저장된다. 이는 실용적이며 부품을 교체한 후 바로 재시작 할 수 있다. IO-Link는 점대점 연결 덕분에 짧은 사이클 시간이 가능하다. 압력 제어, 테스트, 미터링, 프레스 및 피팅 어플리케이션은 주로 특수 기계, 식품 및 음료, 인쇄 및 종이, 자동차 및 전자 산업에서 적용된다.

위치 센서 SDAT

IO-Link의 균일한 인터페이스는 개별 센서 연결을 대체하므로 복잡한 센서를 쉽게 통합할 수 있다. 즉, 위치 센서 SDAT 및 파라미터화 가능한 압력 및 유량 센서를 통합하여 저렴한 비용으로 설치할 수 있다. 예를 들어, 위치 센서 SDAT는 스크루 드라이빙, 리벳팅, 초음파 용접, 가압 및 클램핑을 위한 프로세스 모니터링에서부터 물체 감지에 이르기 까지 높은 반복 정밀도로 피스톤 위치를 감지한다. [제공. 훼스토]

더 자세한 내용보기 http://www.festo.com/cms/en-gb_gb/15646.htm

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칼럼

엣지 노드와 센서 설계의 더 높은 수준을 요구하는 디지털 트위닝

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포뮬러 1 경주 (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

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.

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

그림 3: 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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