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테크놀로지

수제 맥주 회사, 로크웰 오토메이션의 제조 분석 솔루션 도입

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미국에서 수제 맥주가 호황을 누림에 따라 오래된 맥주 업체들 조차도 음료를 즐기는 소비자들의 기대에 부응하기 위한 창의적인 방안을 모색하고 있다. 클리블랜드에서 1988년에 설립된 독립 수제 맥주 회사인 그레이트 레익스 브루잉(Great Lakes Brewing Company, 이하 ‘GLBC’)은 최근 제품의 품질을 떨어트리지 않으면서 생산량을 확대할 수 있게 하는 새로운 제조 분석 기술을 채용했다.

GLBC는 자체 공장에 사물인터넷(IoT)과 분석 기능을 도입하기 위해 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)의 장치 분석 기술인 ‘디바이스용 팩토리 토크 애널리틱스’(FactoryTalk Analytics for Devices) 어플라이언스를 채용했다. GLBC가 이 기술을 사용하면 맥주 제조기계의 정상적 상태를 더 잘 파악하여 효율성과 생산성을 높이고 정지 시간을 최소화할 수 있게 한다.

그레이트 레익스 브루잉의 존 블라이스톤(John Blystone) 전기 및 제어 감독은 “GLBC는 생산 공정에 사용하는 재료는 물론 그 외 성분의 품질 향상에 처음부터 꾸준히 역점을 두어 좋은 맥주를 만드는데 최선을 다해왔다”며 “공장 현장에 첨단 분석 및 하드웨어 진단 기술을 추가하여 생산 장비를 더욱 의미 있게 통찰함으로써 우수한 품질의 제품을 제공하겠다는 의지를 계속 실행할 수 있게 됐다”고 말했다.

이 솔루션은 맥주 공장 현장에 있는 디바이스의 정상적 상태와 진단 자료를 분석한다. 로크웰 오토메이션의 어플라이언스 안에는 ‘셸비’(Shelby)라는 봇(bot)이 있어서 자연 언어를 사용하여 생산 직원과 상호 작용할 수 있다. ‘마이크로소프트 봇 프레임워크’(Microsoft Bot Framework)를 바탕으로 하고 ‘마이크로소프트 인지 서비스’(Microsoft Cognitive Services)를 통해 제공되는 이 기술은 맥주 공장 직원들이 장비의 문제점을 쉽게 확인하고 실시간으로 대응할 수 있게 한다.

블라이스톤은 “‘셸비’는 공장 현장을 더 잘 연결된 환경으로 전환하는데 중요한 역할을 하여 기존의 풍부한 데이터를 활용, 문제를 매우 신속하게 해결할 수 있게 한다”고 덧붙였다.

Microsoft와 로크웰 오토메이션에 제공하는 제조 분석 솔루션을 통해 Great Lakes Brewing은 수제 맥주 제조 장비 문제를 실시간으로 파악하고 해결할 수 있다.

Microsoft와 로크웰 오토메이션에 제공하는 제조 분석 솔루션을 통해 Great Lakes Brewing은 수제 맥주 제조 장비 문제를 실시간으로 파악하고 해결할 수 있다. (사진. 로크웰오토메이션)

GLBC가 이번에 구축한 솔루션은 기업체들이 디지털 전환을 최대한 활용할 수 있게 하기 위해 로크웰 오토메이션과 마이크로소프트가 기술 협력을 통해 개발한 구성체 중 하나이다.

프랭크 쿨라체비츠(Frank Kulaszewicz) 로크웰 오토메이션 아키텍처 및 소프트웨어 수석부사장은 “그레이트 레익스 브루잉은 미국 산업계가 지속적 성장을 뒷받침하기 위해 디지털 체제로 전환하는 추세에 따라 이 솔루션을 채용했다”며 “이 기술은 엔지니어들이 실행 가능한 데이터와 통찰력을 갖고 이미 잘하고 있는 업무를 향상시키고 더 좋은 제품을 만들 수 있는 능력을 준다”고 말했다.

샘 조지(Sam George) 마이크로소프트 애저(Azure) IoT 담당 이사는 “우리는 로크웰 오토메이션과의 협력을 통해 제조업체들이 데이터와 심층 분석기술을 사용하여 업무를 쇄신함으로써 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있게 했다”며 “우리의 오랜 협력 업체가 산업 및 제조 고객사들에게 차별화된 솔루션을 제공하여 매우 기쁘다”고 말했다.

오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr

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산업용사물인터넷

산업용사물인터넷(IIoT)이 가져온 제조환경의 변화

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B&R 오렌지박스

B&R 오렌지박스, 브라운필드에서 금맥을 찾다

데이터는 미래의 통화(通貨)다. 오늘날의 브라운필드 공장과 기계 표면 바로 아래에 묻혀 있는 정보의 보고를 발굴하기 위해, B&R은 오렌지 박스(Orange Box)를 개발하였다. 이러한 현저히 단순하고도 편리한 솔루션의 최초 사용자 중 하나는 Continental의 차대 및 안전(Chassis & Safety) 디비전 내의 차량 다이내믹스(Vehicle Dynamics) 유닛으로써 최첨단 데이터 획득 및 분석 기술로 기존 공장을 개보수하는 곳이다. 구현은 몇 분 이내에 완료되었고, 관리 팀은 전반적 기기 효율성(overall equipment effectiveness: OEE)과 같은 핵심적 성능 지표의 최초 실시간 개관을 통해 즉각적인 보상을 받는다.

“과거 우리의 주된 초점은 생산 라인의 자동화 수준과 무관하게 제품 관련 주문과 주요 데이터의 수집과 분석에 관한 것이었습니다.” Manuel Krebs는 말한다. 그는 차량 다이내믹스 유닛의 중앙 제어 및 생산 IT 시스템(Central Control & Production IT Systems) 부서의 수장이다. “데이터를 현대식 제어 시스템에 통합하기 위한 옵션의 범위가 증가함에 따라, 그 초점을 현저히 확장시키고 훨씬 더 빠르고 공장 정지와 그 밖의 가동률 문제에 대해 목표를 맞춘 방식으로 대응하는 것이 가능해졌습니다.”

B&R 오렌지박스

B&R 오렌지박스, 브라운필드에서 금맥을 찾다

자동차 공급자는 여기에서 최적의 설정으로부터 편익을 누린다. “차량 다이내믹스 유닛에서는 당사의 모든 생산 현장에 대한 모든 생산 기기를 계획하고 설계합니다.” Krebs는 설명한다. “제어 기술, MES 시스템 및 생산 IT에 대한 책임은 모두 한 곳에 집중되어 있습니다. 이것은 광범위한 생산 데이터를 평가하기 위한 표준화되고 매우 구조화된 접근방식을 위한 최적의 조건을 당사에 제공해줍니다.”

기존 공장을 생산 IT에 통합하기

오래된 공장은 일반적으로 공장 소프트웨어에 개입하지 않으면 충분한 양의 데이터를 수집하고 평가하기 위한 기술적 요건을 충족시키지 못한다. 기존 공장에서 다년간의 생산 수명을 얻어내고자 하는 기업들에 대해 연결성의 이러한 간극을 메우지 않고 작업을 계속한다는 것은 허용될 수 없는 일이다. 오렌지 박스는 기존 공장을 통합시킴에 있어서 공장 조작자들이 비침투적 방식으로 그리고 최소한의 투자로 최종적 장애를 제거할 수 있는 손쉬운 방법이다. 이것은 하노버(Hanover)에 위치한 Continental Teves 회사 본사에 있는 기존 공장의 실례에서 잘 볼 수 있다. 이 공장은 오래 동안 자동차 공기 현가 시스템을 생산해왔다.

B&R 오렌지박스

스마트폰에서 영감을 얻은 사용자 인터페이스 디자인과 기능성은 어떠한 전문 지식에 대한 요구 없이 직관적인 사용을 가능하게 한다.

“B&R은 오렌지 박스를 발표한 순간부터 우리 회사의 관심을 받아왔습니다.” Krebs는 회상한다. “오렌지 박스는 당사의 브라운 필드 현장의 효율을 목표대로 개선하기 위해 우리가 필요한 해답을 얻을 수 있는 효율적이고 직접적인 방법을 약속하였습니다. 그러나 일부는 또한 기술에 대한 단순히 순수한 호기심과 열정이기도 하였습니다.” 그는 이렇게 시인한다.

공장 소프트웨어는 변함 없이 그대로

구현 요건은 명확하고 상당히 엄격하였다. 첫째, 기존의 보증이나 인증을 훼손하는 것을 회피하기 위해 기존 공장 기술은 반드시 변함 없이 그대로 유지해야 했다. 둘째, 오렌지 박스의 설치와 시운전 기간 전체를 통해 생산에는 지속적으로 지장이 없어야 했다. 셋째, 시스템을 사용하게 될 Continental 직원들에 대한 훈련 부담은 반드시 절대적인 최소한으로 유지되어야 했다. 오렌지 박스는 세 가지 조건을 모두 용이하게 충족시켰다. 바로 그러한 상황에 대해 설계된 물건이기 때문이다.

B&R은 기존 기기와 오렌지 박스 사이의 통신을 확립하는 세 가지 방식을 제안한다. 기존 컨트롤러가 필드버스 인터페이스를 갖추고 있다면 첫 번째 옵션은 그 인터페이스를 이용하는 것이다. B&R은 오렌지 박스에 가장 일반적으로 사용되는 제어 제조사들을 위한 데이터 인터페이스를 장착하였기 때문에, 나머지 작업은 적용되는 인터페이스를 선택하는 것뿐이다.

만약 컨트롤러가 직접 지원되지 않거나, 공장이 이미 적합한 필드버스 인터페이스가 전혀 없는 상태로 가동 중이라면, 오렌지 박스는 도한 갖춰져 있는 어떠한 입출력 하드웨어도 이용할 수 있다. 만약 이것조차도 옵션이 될 수 없다면, 병렬 배선과 추가 센서를 사용하여 기기로부터 데이터를 추출할 수 있다. 오렌지 박스가 지원하는 상대적으로 현대적인 라인 제어 시스템을 이미 사용하고 있었기 때문에 프로젝트 관리자들은 기존의 필드버스 인터페이스를 이용하는 가장 용이한 통합 옵션을 선택하였다.

수분 이내에 최초 데이터 제공

일단 오렌지 박스가 표준 B&R 컨트롤러와 같은 하드웨어 플랫폼을 이용하여 제어 캐비닛 내에 설치되자, 시스템은 2017년 7월에 운영되는 생산 시스템 상에서 활성화되었다. 최초의 데이터 배치(batch)는 단 수분 이내에 제공되기 시작하였다.

“우리 측과 관련된 유일한 준비는 우리에게 관심 있는 특정한 데이터 포인트를 선정하는 것이었습니다.” Krebs는 말한다. “모든 취합과 분석은 B&R 소프트웨어에 의해 다루어집니다.”

오렌지 박스의 현대식 사용자 인터페이스는 수집된 데이터를 설정하고, 분석하고, 가시화하는 작업을 매우 용이하게 해준다. 개별 데이터 포인트는 코드 한 줄도 작성하지 않고 OEE와 그 밖의 KPI 수치들을 가시화하는 그래픽을 작성하기 위해 불 대수 연산자를 이용하여 시각적 편집기에 링크될 수 있다. “프로그래밍이 아닌 설정 작업, 바로 이것이 오렌지 박스를 돋보이게 해주는 점입니다.” Krebs는 말한다.

프로그래밍이 아닌 설정 작업

mapp 기술을 통해 단순한 설정 작업이 지루한 프로그래밍을 대체한다. 오렌지 박스를 위한 사용자 인터페이스는 mapp View를 이용하여 작성되었으며, 이것은 100% 웹 표준을 기반으로 하는 B&R의 HMI 솔루션이다. mapp View는 표준형 브라우저의 어떠한 디스플레이 하드웨어 상에서도 최적의 가시화를 보장하고 모든 스마트폰 사용자에게 친숙한 직관적 운전 개념을 구현하는 것을 가능하게 만든다. 홈 화면 상의 아이콘들은 대부분의 중요한 기능에 용이한 접근을 제공한다. 그 아래에는 대시보드(dashboard)에 핵심적 효율 측정치들이 표시된다. 사용자들은 B&R의 지속적으로 범위가 확장되는 mapp 컴포넌트들로부터 필요한 기능을 선택하고 최소한의 새로운 엔지니어링 작업으로 한 번에 한 모듈씩 툴을 확장할 수 있다. 예를 들어서 공장 조작자들은 그들의 스마트폰에 경보나 그 밖에 중요한 통지를 전송하기 위해 mapp Tweet을 이용하거나 OPC UA를 통해 더 높은 수준의 데이터베이스에 백업하기 위해 mapp Data를 사용할 수 있다.

B&R 오렌지 박스

오렌지 박스 대시보드는 실시간으로 어떠한 장소로부터도 공장의 가장 중요한 효율 측정치의 개관을 빠르고 풍부하게 제공하기 때문에 필요한 경우에 충분한 정보가 제공된 조작자들이 교정 조치를 신속하고 정밀하게 취할 수 있도록 한다.

효율을 개선하기 위한 신속한 방법

오렌지 박스를 구현함에 있어서, Continental의 주된 초점은 공장 가동률에 가장 큰 영향을 미치는, 특히 계획되지 않은 공장 정지와 관련된 요인들에 대한 통찰의 획득에 관한 것이었다.

“오렌지 박스는 이러한 요인들과 그 밖의 OEE 측정치들을 신속하고 용이하게 제공해줍니다.” Krebs는 설명한다. “생산 감독자들은 자산의 효율에 관한 개관을 획득하고, 적절한 시기에 적절한 질문을 던지고, 효율을 개선하기 위한 조치를 효과적으로 추진할 수 있습니다. 바로 이것이 정확히 우리 회사가 찾고 있던 것입니다.”

mapp 기술이란 무엇인가?
B&R mapp 기술은 철저히 시험된 기성품의 소프트웨어 컴포넌트를 제공함으로써 기본적인 기계 기능을 위해 빈번히 재사용되는 프로그래밍 작업의 구현을 합리화한다. 그러면 프로그래머들은 자신의 주요 업무, 즉 어플리케이션 소프트웨어에 기계 프로세스를 구현하는 작업에 집중할 수 있다. mapp 컴포넌트들은 B&R Automation Studio 개발 환경에 빈틈 없이 통합된다. Easily configurable 설정이 용이한 mapp 컴포넌트들은 각각의 모든 디테일을 코딩해야 하는 지루한 작업으로부터 프로그래머들의 작업을 경감시킨다.

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스마트플랜트

프로세스 최적화.. 최적의 성능을 위해 튜닝된 제어 루프

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프로스세 최적화 (B&R)

공장과 기계는 일단 가동되고 운영되기 시작하면 최적의 성능을 유지하기 위해 지속적으로 세심히 관리해야 한다. 그러나 많은 PID 컨트롤러는 “한 번 설정하면 잊혀지는” 존재가 된다. 이러한 컨트롤러들을 지속적으로 점검하고 조정하는 일은 한 마디로 지나치게 시간 장비적이다. 만약 사용자 제어 루프의 성능을 감시하고 필요한 경우에 목표로 하는 조정을 수행하는 기성품 소프트웨어 컴포넌트를 갖추고 있다면, 상황은 크게 달라진다.

프로스세 최적화 (B&R)

프로스세 최적화 (B&R)

 

많은 플랜트는 필요한 이중화를 제공하기 위해 바로 옆에서 운전되는 복수의 유사한 생산라인을 갖추고 있다. 이들 라인은 동일한 제품을 생산하기는 하겠지만, 일반적으로 상이한 공급자들로부터의 기계와 컴포넌트로 구성되어 있다. 그러나 플랜트 조작자의 가장 큰 관심은 결과뿐이다. 유사한 생산 라인이 생산성에서 현저한 차이를 보이기 시작하면 그 이유를 찾아내기 위한 조사가 시작된다. B&R의 프로세스 자동화 사업 부장인 Martin Reichinger는 말한다. “이러한 조사에서 너무나 흔히 간과되는 것은 생산 라인을 구성하는 개별 기계들입니다.”

이것은 개별 기계 수준에서 데이터를 분석하는 능력은 상대적을 최근에 개발된 것이라는 사실과 관련이 있다. 그러나 오늘날의 기술은 기계의 내부 작동에 대한 전적으로 새로운 수준의 통찰을 제공한다. “첨단 컨트롤러를 이용하면,” Reichinger는 말한다. “사용자는 그것이 열교환기든 원심 펌프든 모든 제어 루프와 모든 기계에 용이하게 접근할 수 있습니다. 또한 이들의 성능을 상시적으로 최적화하는 것이 가능합니다.”

모든 것은 상대적

압력이나 온도와 같은 것을 조절하기 위해 PID 파라미터를 설정할 때, 엔지니어는 전통적으로 교육받은 바와 같은 추측과 경험적 원칙에 의존해왔다. “그 결과 모든 제어 루프의 3분의 2는 안정적이기는 하지만 최적으로 튜닝되지 않은 상태에 있습니다.” Reichinger는 말한다. 이것은 현저한 개선의 여지를 남긴다. “그러나 사용자가 해야 할 일이 모두 단일 PID 컨트롤러 수치 조정뿐이라고 하더라도, 어느 것이 문제의 원인이 되는 컨트롤러인지 추론하는 데도 어려움이 있을 것입니다.” 자동화 전문가는 이렇게 지적한다. 그러나 두 개의 유사한 기계나 시스템을 비교할 수 있다면 관련된 특정 프로세스에 관한 지식이 없다 하더라도 작업은 훨씬 더 손쉬울 것이다.

이러한 유형의 비교를 기반으로 하는 평가 방법은 제어 성능 감시(control performance monitoring: CPM)라고 알려져 있다. CPM 모듈은 B&R의 “고급 프로세스 제어(advanced process control: APC)” 솔루션에 포함되어 있다. APROL APC는 독립적 솔루션으로써 혹은 B&R APROL 자동화 플랫폼의 통합 컴포넌트로 이용될 수 있다. CPM 제어 모듈은 또한 OPC UA를 통해 외부 시스템에 연결될 수 있기 때문에, 다른 현장으로부터의 데이터를 비교하는 것도 가능하다.

다변수 제어는 단일 변수 컨트롤러와 대조적으로 상호의존성(interdependencies)을 고려한다.

다변수 제어는 단일 변수 컨트롤러와 대조적으로 상호의존성(interdependencies)을 고려한다.

PID 루프 평가를 위한 매트릭스
B&R의 CPM 솔루션은 다양한 매트릭스를 기반으로 PID 루프를 평가하고 효율적인 튜닝 방식을 이용하여 루프 설정을 최적화하는 것을 가능하게 한다. 그러한 방식 중 하나는 자산 감시(asset monitoring)이며, 이것은 열교환기의 오염이나 원심 펌프의 캐비테이션을 식별할 수 있다.

Reichinger의 팀은 CPM 솔루션을 위한 여러 가지 유용한 보고 도구를 개발하였으며, 여기에는 단일 PID 루프에 초점을 맞춘 루프 보고서와 복수의 로프나 전체 플랜트의 개관을 제공하는 플랜트 보고서가 포함된다. “이들 보고서를 보면 어느 파라미터가 두드러지는지를 알 수 있습니다.” Reichinger는 말한다. “이들 보고서는 사용자의 PID 설정 품질에 관한 명확한 명세를 제공합니다.” CPM 솔루션은 또한 조작자가 몇 번 개입해야 했는지 그리고 얼마나 자주 제어 루프가 한계 값에 도달했는지도 보여준다.

최소한의 개입으로 최적화
일단 CPM을 이용하여 최적화에 대한 가능성이 확인되면, B&R의 APC 라이브러리는 자동적으로 제어 루프가 작동하는 방법을 결정하고 최적의 PID 파라미터를 계산하기 위해 상이한 방법을 적용하는 몇 가지의 튜닝 블록을 제공한다. “전통적으로 사용자는 상이한 I 또는 D 값을 사용하면서 무슨 일이 일어나는지를 살펴보아야 했습니다.” Reichinger는 설명한다. “그러나 당사의 블록을 이용하면 그러한 작업은 더 이상 필요하지 않습니다.” 블록 중 하나는 유한 주파수 방식(finite-frequency method)을 기반으로 하는 튜닝을 허용한다. “이 방식의 장점은 매우 작은 여기(勵起) 신호를 이용하여 컨트롤러를 최적화할 수 있다는 점입니다.” Reichinger는 지적한다.

변조를 위한 ±0.5%의 진폭만으로도 잘 튜닝된 PID 컨트롤러를 얻는 데 충분하다. 상이한 생산 프로세스는 상이한 유형의 제어 루프를 필요로 한다. 분할 범위(split-range) 루프와 교차(alternating) 루프 그리고 그 밖에도 많은 종류의 루프가 있다. “아무런 사전 준비 없이 이러한 컨트롤러를 개발하려면 많은 작업이 요구됩니다.” Reichinger는 말한다. B&R은 고전적 PID 컨트롤러에 대한 부가물로써 작동하는 다양한 제어 기능을 개발함으로써 이 과정을 단순화하였다. 예를 들어서 운전 지점을 기반으로 자동적으로 PID 파라미터를 조정하는 컨트롤러를 구현하기 위해 이득 스케줄링(gain scheduling) 기능을 이용할 수 있다. 이들 제어기능은 튜닝 블록들과 함께 APC 라이브러리에 열거되어 있다.

MPC는 PID 컨트롤러와는 달리 사용자가 넘는 것이 허용되지 않는 한계 값을 정의하는 것을 허용한다. 그러나 어떻게 하여 이것이 가능한가? “MPC는 장래에 수치가 어떻게 진행되는지를 지속적으로 계산하기 위한 프로세스 모형을 이용합니다.” Reichinger는 설명한다. 이것은 컨트롤러로 하여금 값이 한계를 넘어설 위험이 있을 때 조기에 그 위험을 결정하고 넘어서기 전에 필요한 보정을 수행하는 것을 가능하게 한다. “공정 정지는 거의 전적으로 일어나지 않도록 할 수 있습니다.” 한계를 초과하는 것을 효과적으로 보장함으로써 프로세스로 하여금 운전 한계에 가깝게 실행되는 것을 가능하게 한다.

유연한 솔루션 패키지

APROL APC의 정교한 제어 알고리즘은 프로세스 제어 시스템을 사용하는 사람들에게만 이용될 수 있는 것은 아니다. 이들은 산업용 PC 상에 미리 설치된 독립형 솔루션으로써 기존 공장에서도 구현될 수 있으며, 이의 사용에는 전문적 지식이 요구되지도 않는다. 동일한 산업용 PC를 Edge Controller로써 이중화하여, 분석과 그 밖의 서비스를 위해 데이터를 취합하고 보다 높은 수준의 시스템으로 혹은 클라우드까지 전송하는 것이 가능하다.

고급 프로세스 제어에 의해 제어변수가 그의 운전 한계에 더 가깝게 운영되는 것이 허용된다.

고급 프로세스 제어에 의해 제어변수가 그의 운전 한계에 더 가깝게 운영되는 것이 허용된다.

 

최적화된 제어 루프를 통한 보다 높은 효율
현대 기술에 의해 제어 루프와 생산 자산을 지속적으로 감시하고 그의 성능을 적응시키는 것이 용이해졌다. 이것은 조작자로 하여금 최적의 제어 설정을 유지하고 프로세스를 그의 한계에 가깝게 운영하는 것이 가능하게 한다. “최적화된 제어 루프는 계획되지 않은 정지 시간을 방지하고, 기계와 플랜트의 운전을 보다 효율적이고 수익성 있게 만듭니다.” Reichinger는 말한다.

그들의 제어 성능을 수 년간 유지하기 위해, 프로세스는 지속적인 감시와 유지가 요구된다.

그들의 제어 성능을 수 년간 유지하기 위해, 프로세스는 지속적인 감시와 유지가 요구된다.

 

운전 한계의 정의
제어 루프가 다른 변수와 상호작용하는 복수의 변수를 갖는 경우에 고전적인 PID 컨트롤러만으로는 충분하지 않다. “그럼에도 불구하고 많은 개발자들은 고전적 PID 컨트롤러를 이용하는 것을 시도하고 있습니다.” Reichinger는 말한다. 이렇게 하면 최적과는 거리가 있는 제어 성능으로 이어질 뿐만 아니라, 어느 수치 하나를 통제할 수 없게 되면 전체 기계나 플랜트의 정지를 가져올 수 있다.

“이러한 경우에 다변수 컨트롤러(multi-variable controller)를 이용하면 현저히 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.” Reichinger는 주장한다. 바로 그 이유로 B&R은 모형 예측 컨트롤러(model predictive controller: MPC)를 개발하였으며, 이것은 각각 10개까지의 복수의 제어 외란과 조절 변수를 지원한다. Reichinger에 따르면, MPC는 실제로 경험적으로 설정되어야 하지만, 그 작업은 관리 가능하다고 한다. “자동화 엔지니어는 페이스플레이트(faceplate)를 이용하여 단순히 원하는 전송 거동을 선택하고 몇 개의 파라미터를 설정합니다. 몇 차례의 최적화 작업과 함께 MPC가 최적 상태로 실행되도록 하는 것이 가능합니다.” 지금까지 MPC 컨트롤러의 도입은 몇 가지 인상적인 결과를 도출해왔다. “일 주일에도 몇 번씩 돌발적으로 계획되지 않은 정지를 경험해온 플랜트가 MPC로 전환한 후에는 몇 개월씩 원활하게 운전되고 있습니다.” Reichinger는 회상한다.

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산업용사물인터넷

Industry 4.0과 수직 통신 구현 방안

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netIOT

4차 산업혁명이란 대량의 데이터와 넓은 대역폭 만을 의미하지는 않는다. Industry 4.0과 사물인터넷(IoT) 역시 개별 필드장치로부터 클라우드에 이르기까지 수직 통신을 필요로 한다. 이는 새로운 기술과 전혀 다른 통신 인프라처럼 들릴 수도 있지만, 기존 방식을 유지한 채 기능을 추가 탑재하는 방법도 있다. 그리고, 그 솔루션이 바로 OPC UA와 TSN에 있다.

글_ 한스 위르겐 힐셔 (Hans-Jurgen Hilscher), 아민 퓌어링거 (Armin Puhringer) / 힐셔(Hilscher Gesellschaft fur System Automation mbH)

netIOT

netIOT – Industry 4.0과 수직 통신 구현 방안

 

산업용 통신(Industrial communication)은 크게 두 가지 레벨에서 나란히 병존하며 실행된다. IT(Information Technologies)는 사무실에서 이더넷 기반의 LAN과 WLAN 네트워크를 통해 각종 서버, 데스크톱 컴퓨터 및 노트북 등을 연결한다. 반면, OT(Operational Technology)는 필드버스(Fieldbus)와 실시간 이더넷(Real-Time Ethernet) 시스템을 이용하여 필드 디바이스를 컨트롤러에 연결하고, 컨트롤러는 다시 산업용 이더넷을 통해서 SCADA 및 프로세스 제어 시스템과 통신한다.

하지만 Industry 4.0을 구현하기 위해서는 IT 및 OT 환경을 융합이 필요하다. 이 경우, RAMI 4.0(Reference Architectural Model Industry 4.0)은 IT와 OT가 융화된 완전한 모델로 통합하기 위해 미래형 산업용 통신 구조의 기반이 된다. 여기서 통신 계층이 중요한 역할을 하여, 물리적 필드 계층(physical field layer)과 상위 정보 계층(overlying information layer) 간에 연결 고리 역할을 한다. 이러한 레퍼런스 아키텍처의 목적 중 하나는 개별 필드장치에서 클라우드로 확장되는 일체의 통신 인프라 구축에 있다. 바로 여기에서 사물인터넷(IoT)의 산업계로의 진입이 이루어진다. IT와 OT의 통합에 따라, 시스템 역시 공간적 제한이 없는 셈이다.

이를 실현하기 위한 미래의 표준 기술로 OPC UA(OPC Unified Architecture)와 TSN(Time Sensitive Networking)이 부상하고 있다. 이러한 기술들은 기존의 통신 인프라를 매끄럽게 통합하고 새로운 애플리케이션을 구현할 수 있는 수직 통신을 가능하게 한다.

새로운 기능을 갖춘 검증된 기술

미래 산업용 통신은 상당히 높은 대역폭이 필요하기 때문에, 기가비트 이더넷을 사용해야 한다. 또한, Industry 4.0을 실현하기 위해서는 통신 인프라 역시 높은 수준의 서비스 품질을 제공해야만 한다. 바로 이러한 요구를 충족하는 것이 OPC UA TSN이다. TSN은 기존 이더넷 표준을 최적화하여 낮은 지연시간, 사이클 타임의 보장 및 신뢰성 향상 등을 충족시킨다. OPC UA는 버추얼 디스크립션(virtual description)을 통해 필드 디바이스에 대한 종단간 시맨틱(semantics)을 구현한다.

아울러, IEC 62948 표준은 무선 전송 지연과 신뢰성을 보장하기 위해 산업용 WLAN 영역에서 더욱 향상되고 있다. 양자 모두 일선 기계 및 생산 셀 레벨에서 실시간 통신에 필요하기 때문이다. OPC UA는 정보 모델의 추가를 통해 이전 디바이스 당 비트와 바이트를 해석하던 문제를 해결하며 정보 교환 및 검색을 위한 통신 인프라와 IEC 62443과 같은 최신 표준에 따른 보안 시스템을 제공한다.

그림 1. IT/클라우드로 전송하는 3가지 방법

그림 1. IT/클라우드로 전송하는 3가지 방법

 

기존 통신 환경과 신기술의 접목

이러한 TSN과 OPC UA를 결합함으로써 PROFINET, EtherNet/IP, EtherCAT 등의 기존 TCP/IP 기반 통신 네트워크와의 원활한 통합이 가능하게 되었다. 결국, TSN이 적용된 OPC UA는 이미 다양한 하드웨어와 소프트웨어 에코시스템 분야에서 전세계적으로 검증된 뛰어난 내구성의 이더넷 기술과 호환 가능하게 된다.

TSN 기능을 겸비한 실시간 이더넷(Real-Time Ethernet) 시스템을 구축함으로써 다양한 기계와 생산 단위의 컨트롤러 간의 직접적이고 동기화된 수평적 통신이 가능하며 이들 기능을 이용한 TCP/IP 인터넷 통신 덕분에 추가적인 수직 통신도 최초로 가능하게 되었다. 이는 기존의 로컬, 광역, 혹은 글로벌 기업 네트워크를 통해 생산 시스템의 개별 구성요소에 관한 정보를 제공할 수 있다.

OPC UA TSN을 적용함으로써, 기존 네트워크 구조를 통해 정보의 수직 또는 수평적 흐름이 가능하게 되고, 이는 지연시간의 최소화, 대역폭의 극대화 및 높은 수준의 서비스 품질은 물론 전반적으로 강력한 기능을 보장한다.

클라우드 연결: 현재의 표준화를 통한 미래 조명

독일 하터스하임(Hattersheim)에 있는 힐셔(Hilscher Gesellschaft fur Systemautomation)는 4차 산업혁명의 접근 방식과 핵심을 조기에 인식하여, 당사의 netIOT 통합 솔루션을 적용, 모든 필수 통신 시나리오 모델의 산업용 클라우드 통신에 필요한 기술을 개발하였다. 여기에는 다음의 3가지 핵심 시나리오가 있다:

1) 브라운필드 연결
많은 생산 설비의 핵심 과제는 제조 환경 내 다른 실시간 이더넷(Real-Time Ethernet) 데이터에 영향을 미치지 않으면서 추가 수직 정보를 클라우드/IT에 병행 전송하는 것이다. 이는 PROFINET이나 EtherNet/IP가 제공하는 비(非) 실시간 전송 채널을 통해 구현될 수 있다. 여기서 가능한 것이 바로 OPC UA통신이라고 할 수 있으며 에지-게이트웨이(edge gateway)가 이에 적합한데, 에지-게이트웨이의 OPC UA 서버는 시스템 토폴로지를 파악하여, 상위 수준의 IT/클라우드로 전송 가능한 정보 모델을 생성할 수 있다.

netIOT 에지 게이트웨이는 제조 네트워크와 IT 네트워크를 연결하고 이것을 다시 클라우드로 연결할 수 있다. 개별 사용자 그룹에 대한 관리 권한과 미리 정의된 기능을 제한할 수 있는 역할 관리와 같은 추가 기능도 실행 가능하다. 또 다른 특수 기능인 수동 모드는 에지 게이트웨이가 패킷 스니퍼(packet sniffer)와 같은 데이터에 부정적인 영향 없이, 즉, PLC를 변경하지 않고 데이터를 읽을 수 있다.

내장되어 있는 에지 서버는 실시간 이더넷(Real-Time Ethernet) 시스템 프로토콜을 파악하여, 비 주기적 서비스를 통해 디바이스를 식별하고 자산 관리용 클라우드에 이를 등록할 수 있다. 힐셔는 다중 클라우드 전략을 지향하며, IBM의 Bluemix, Microsoft Azure 및 SAP 클라우드 플랫폼과 제휴해 클라우드 플랫폼을 지원한다. 수집된 정보는 LAN 또는 IT/클라우드를 통해 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 에지 게이트웨이의 블루투스 및 WLAN 인터페이스를 통해 스마트폰, 태블릿, 노트북에서 애플리케이션을 사용할 수 있다.

2) 이기종 생산 설비
두 번째 시나리오는 다양한 컨트롤러와 이더넷 시스템으로 구성된 자동화 기계들로 이루어져 있는 생산시설이다. 이들 컨트롤러는 보통 시장에 안착된 실시간 시스템 (PROFINET, EtherNet/IP, EtherCAT 등) 중의 하나를 통해 필드장치들과 통신한다. 이들 컨트롤러가 이미 OPC UA 서버 및 방화벽 사양을 탑재한 경우, 사실상 클라우드로의 연결에는 전혀 문제가 없다. 다만, 이들 PLC 기반 컨트롤러는 대용량 데이터 전송에 적합하지 않을 수 있고, 클라우드로 추가 정보를 제공하려면 시퀀스 프로그래밍의 변경이 필요할 수도 있다. 그러나, 이 방법이 항상 가능한 것도 아니고 시스템 오퍼레이터가 허용하지 않는 경우도 많기 때문에 오퍼레이터의 재 프로그래밍이 가능한 기계 및 생산 설비의 경우 특별히 이 시나리오(OPC UA 서버 및 클라우드 연결기능을 부가한 PLC)가 적합하다고 할 수 있다.

기계설비 공급업체는 납품 전에 전송 가능한 정보의 범위를 사전에 정의하여 조정해 두는데, 바로 여기가Industry 4.0 애플리케이션용으로 검증된 실시간 통신시스템과 PLC의 상호작용이 위력을 발휘하는 부분이다.

3) 한계가 없는 그린필드
세 번째 시나리오는 OPC UA TSN을 사용하는 센서, 액추에이터 등 필드장치의 데이터를 직접 전송해야 하는 경우로, PLC는 여기서 아무런 역할을 하지 않는다. 디바이스 데이터는 TCP/IP 이더넷 인프라를 통해 직접 이용할 수 있는데, 이 경우 필드 디바이스에 OPC UA TSN이 내장되어 있어야 한다. 디바이스 공급자들은 차세대 디바이스 제품 개발 시, 항상 이 점을 염두에 두어야 한다. IO-Link와 같은 표준에서는 시맨틱 디스크립션(semantic description)의 이점은 살리면서 비용에 민감한 필드 디바이스를 연결할 수 있도록 하고 있다.

그림 2. 마이그레이션 경로로서의 netX SoC

그림 2. 마이그레이션 경로로서의 netX SoC

 

OPC UA TSN의 진가는 바로 여기에서 발휘된다: IT/클라우드에 이르는 수직 통신 덕분에 디바이스 제조사들이 기술 스택 하나만 사용하여 새로운 애플리케이션이나 사업 모델을 개발할 수 있게 되었다.

netIOT 에지 게이트웨이를 사용하면 위에서 설명한 시나리오들 뿐만 아니라 기존 컨트롤러에 실시간 이더넷(Real-time Ethernet) 시스템을 사용하는 것과 같은 새로운 설치 요구까지도 충족할 수 있다. 그리고 현장의 모든 사물인터넷(IoT) 통신을 통합하여 상위 레벨의 이더넷 네트워크에 맵핑할 수 있다. 이를 통해 기업의 MES나 ERP 시스템에서 디바이스 데이터를 직접 사용하여 분석 작업 및 시스템 유지 관리도 가능하다. 뿐만 아니라, 모바일 기기에서도 디바이스 데이터에 직접 접근할 수 있다.

Industry 4.0에 이르기까지 시스템의 공존 보장

힐셔는 제조 산업의 모든 표준 프로토콜에 대한 연결 솔루션에 대해 오랜 경험을 축적하고 있으며, 그 동안의 노하우가 집약된 제품이 바로 netX 칩이다. netX 칩의 경우 칩 상에서 통신과 펌웨어 애플리케이션을 확실하게 분리시켜 어느 디바이스든지 기존 시스템 환경으로 손쉽게 통합할 수 있기 때문에 하드웨어 제조사는 다른 기술 구현에 대해 염려할 필요가 없다. 필요한 프로토콜만 디바이스에 내장되어 있으면 되기 때문이다.

충분한 메모리와 그에 상응하는 기능들만 갖추고 있으면 소프트웨어를 이용하여 기존 솔루션을 OPC UA TSN으로 업그레이드할 수 있다. 전송 속도는 100Mb로 제한되지만 이 정도면 시간적으로 민감하지 않은 정보(non-time-critical information)를 전송하기에는 충분하다.

컨트롤러의 로드 없이도 TCP/IP 환경을 통해 디바이스에 접속이 가능한데, 자동화 시스템을 위해서 기존 인프라나 클라우드를 통해 데이터를 직접 관리할 수 있는 바로 이러한 방법이 미래의 Industry 4.0에서 요구되는 것이다.

그림 3. 디바이스에서 디지털 트윈에 이르는 수직 통합

그림 3. 디바이스에서 디지털 트윈에 이르는 수직 통합

 

클라우드 서비스를 지원하는 게이트웨이를 통한 데이터의 사내 보유

제조 설비의 가장 중요한 요구 중 하나는 모든 디바이스, 기계, 시스템의 가동을 극대화하는 것이다. 이를 위해서 중요한 것은 예방적 유지보수(predictive maintenance)다. 자산 관리 시스템과 연계해서, 예비 부품 요청 및 서비스 주문과 같은 비즈니스 프로세스를 직접 할 수 있다. 또한, 정기 유지보수를 통해서 잠재적인 문제들을 미리 해결하다 보면 추후에 높은 생산성 달성 및 시스템 다운타임 최소화가 가능하다. 필드버스 표준화 및 필드 디바이스용 OPC UA 정보 모델부터 관리 셸(administration shell)의 표준화에 이르기까지 수직적 종단간 시맨틱 디스크립션의 기반을 형성하게 된다.

또한 결함을 미리 감지할 수 있는 특정 알고리즘이 내장형 도커(Docker) 프레임 워크를 통해 데이터에 직접 액세스가 가능하다. 이는 에지 게이트웨이에서 직접 결함을 예측할 수 있음을 의미한다. 데이터를 평가하기 위해서 고가의 별도 인프라를 구축할 필요가 없으며, 주요 공정 데이터가 시스템에 남아 있다는 것이 또 다른 이점이다.

Industry 4.0 도전과제 충족

OPC UA TSN은 다년간 현장에서 검증된 필드버스 기술을 구현하는 마이그레이션의 첩경을 제공하는 한편 수직 통신에서 전혀 새로운 애플리케이션의 구현을 가능하게 한다.

 

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