스마트 팩토리가 제조 산업에서의 디지털화와 디지털 전환 과정에서 최적의 제조 혁신 방안으로 제시되고, 추진되고 있습니다. 그렇다면 스마트 팩토리 구현을 위해 우리에게 필요한 기술들은 어떠한 것이 있을까요? 이에 대한 대답을 들어봅니다. ‘스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들’ 시리즈를 앞으로 5회에 걸쳐 기고글로 연재합니다. 독자 여러분의 많은 관심 기대합니다. [편집자 주]
이 글은 아이씨엔 매거진을 통해 다음과 같은 순서로 연재될 예정입니다.
1. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 커넥티비티 (11월 18일)
2. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 센서 (12월 9일)
3. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 코봇의 부상 (1월 6일)
4. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 디지털 트윈
5. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – AI
6. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 데이터 보안
스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들
(1) 커넥티비티
글_ 마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)
제조업체가 경쟁력을 유지하고 수익성을 높이기 위해서 데이터를 실시간으로 모니터링하고 관리하는 것이 중요하게 되었다. 이것은 제조 설비로부터 다수의 자재 및 부품 협력사에 이르기까지 제조 사슬 전반에 걸쳐 이뤄져야 한다. 인더스트리 4.0(Industry 4.0) 구현을 위해서는 데이터를 전송할 수 있는 능력이 토대가 된다. 신뢰할 수 있는 통신 기술을 사용해서 클라우드로 연결하는 것이 필요하다.
이 글은 인더스트리 4.0의 다양한 측면들에 관해서 설명하는 시리즈의 1부로서, 현재 사용되고 있거나 새롭게 등장하고 있는 다양한 커넥티비티 기술에 대해서 설명한다. 거리, 대역폭, 전력 소모, 보안 등에 있어서 각기 기술의 특징을 살펴본다.
유선 프로토콜
이더넷은 이미 오래 전부터 자리잡고 있는 산업용 통신 기술이다. 공개 표준으로서 다수의 업체들이 이 기술을 지원하고 있다. 필요한 데이터 속도에 따라서 다양한 이더넷 표준이 사용되고 있으며, 공장 설비로 구조화된 케이블을 사용해서 견고하고 신뢰할 수 있는 연결성을 달성하고 컴퓨팅 인프라로 연결할 수 있다. RS485나 RS422 같은 레거시 시리얼 프로토콜을 사용하는 일련의 구형 장비들을 프로토콜 컨버터 모듈을 통해서 이더넷 기반 시스템으로 인터페이스 할 수 있다.
대부분의 센서 데이터는 초당 1~2회만 샘플링하고 비교적 낮은 대역폭을 필요로 하므로 개별 센서 노드의 출력은 별 문제가 되지 않는다. 문제는 규모에 있다. 수천 개의 이러한 센서들을 중앙의 서버(또는 클라우드)로 연결해야 하기 때문이다. 카메라/이미지 센서의 숫자와 고선명 비디오 사용이 늘고 있다는 점 또한 가용 대역폭에 영향을 미친다. Cat5와 Cat6 같은 구조화된 케이블은 10M bps, 100M bps, 1G bps의 데이터 속도로 링크를 지원한다. 대부분의 산업용 환경으로 존재하고 패킷 손실을 일으키는 원인이 되는 전자기간섭(EMI)에 대해서 시험을 거쳐야 한다. 시간 민감형 네트워킹(TSN; Time-sensitive networking)은 복잡한 산업 프로세스가 완전히 동기화되도록 – 지연시간에 대한 어떠한 불확실성도 없는 – 결정론적 통신을 제공할 수 있다는 것을 의미한다.
HART는 산업용 환경에서 일반적으로 사용되는 4-20mA 링크를 그대로 사용하면서 1200 bps 데이터 속도로 양방향 디지털 통신이 가능한 프로토콜이다. 따라서 아날로그와 디지털 각 2개 채널을 제공하며(하나는 아날로그, 또 하나는 디지털), 높은 수준의 신뢰성과 견고한 EMI 내성을 특징으로 한다. 또 다른 대안은 Modbus이다. Modbus는 원래 PLC(programmable logic controllers)용으로 개발된 시리얼 프로토콜인데, 지금은 오픈 소스로 모든 방식의 산업용 시스템으로 무료로 적용할 수 있는 통신 플랫폼이 되었다. 데이터 타입은 PLC에 사용되는 래더 로직(LD)을 기반으로 한다.
무선 프로토콜
산업용으로 무선은 유선에 비해서 여러 면에서 유리할 수 있다. 설치가 더 손쉽고(그에 따른 설치 비용 절감), 더 높은 수준의 시스템 유연성이 가능하다는 점을 들 수 있다. 대신에 보안에 취약할 수 있고 간섭 문제가 발생될 수 있다는 단점이 있다.
WirelessHART는 HART 프로토콜의 무선 버전으로써, IEC 62591 국제 표준이다. 이 표준은 메시(mesh) 네트워킹 기능을 추가해서 각 노드가 라우터로 동작하며 다른 디바이스들로부터의 메시지를 전달할 수 있다. 이 프로토콜에 기반한 커넥티비티는 AP나 게이트웨이가 필요없다. 그러므로 네트워크 아키텍처를 단순화할 수 있으며, 데이터를 수 많은 대체 노드들을 통해서 전달할 수 있으므로 어떠한 결함 지점을 우회해서 복구하는 능력이 뛰어나다.
2.4GHz 비인가 ISM 대역을 사용하는 블루투스 저에너지 및 블루투스 5.0 프로토콜은 경제적인 저전력 점-대-점 링크를 제공하며 상호운영성이 뛰어나다. 오늘날에는 거의 모든 태블릿 및 휴대전화 단말기가 블루투스가 가능하므로 단말기를 쉽게 찾을 수 있다. 블루투스 5.0은 메시 기반 연결 프로토콜을 추가함으로써 다수의 노드들을 연결할 수 있으므로 공장 네트워크를 좀더 견고하게 만들 수 있다.
802.11 계열의 와이파이(WiFi) 프로토콜도 인더스트리 4.0으로 사용 가능한 기술이다. 와이파이는 널리 보편적으로 사용되고 있으며 상호운영성이 매우 뛰어나다. 2.4GHz와 5GHz로 와이파이 노드들을 손쉽게 사용할 수 있으며 인근의 AP를 통해 고대역폭 링크를 제공할 수 있다. 그러나 와이파이는 비교적 높은 전력을 소모하고 보안에 있어서 취약하다는 점을 고려해야 한다. 공장으로 예를 들어서 산업 스파이 활동에 취약할 수 있다. 2.4GHz 대역은 갈수록 혼잡해지고 있기 때문에, 특정한 산업용 링크로 5GHz 대역이 점점 인기가 높아지고 있다.
셀룰러 기술
GSM(2G), 3G, 4G LTE 패킷 기반 모뎀 등의 셀룰러 기술은 휴대전화와 같은 높은 수준의 보안으로 원거리 무선 커넥티비티를 제공할 수 있다. 셀룰러 프로토콜은 ISM 대역이 아니기 때문에, 통신에 따른 사용 요금이 부과된다는 점을 고려해야 한다. 따라서 많은 활용 사례들로 경제적인 이유에서 사용에 어려움이 있다.
조만간 5G 상용화가 본격적으로 시작될 것이다 (규모가 큰 기업들에서는 일부 사설 구축이 이미 시작되었다). 5G를 활용함으로써 훨씬 더 낮은 지연시간(200ms부터 5ms에 이르기까지)이 가능할 것이다. 다만 현재로서는 이 표준으로 진정한 결정론적 운전을 달성하기 위한 표준이 마련되지 않았다. (이 조항을 집어넣기 위한 논의가 이제 막 시작되었다). 이 기능이 추가된다면 산업 프로세스로 문제가 발생되었을 때 더 신속하게 대처할 수 있게 될 것이다. 그럼으로써 데이터 연결을 더 빠르게 셋업하고 차단할 수 있게 되고 산업용 무선 인프라로 전력 소모를 낮출 수 있을 것이다. LTE에서 파생된 협대역 IoT(NB-IoT)는 셀룰러 링크의 보안성과 5G의 신속한 셋업/차단 시간을 결합했으며, 그러면서도 대역폭을 제한함으로써 5G 링크보다 전력 소모가 낮다.
소프트웨어 프로토콜
인더스트리 4.0 링크를 위해서는 하드웨어만 필요한 것이 아니다. 기본적인 IP 링크들 외에도, 클라우드로 데이터를 관리하기 위해서 훨씬 더 최적화된 메시징 프로토콜들이 점점 사용이 늘고 있다. 이들 프로토콜들은 디바이스 제약을 충족하도록 경량임에도 불구하고, 효과적인 산업용 통신을 위해서 필요로 하는 보안과 서비스 품질(QoS) 기능들을 포함한다.
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)와 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)는 TCP/IP를 토대로 하며, CoAP는 좀더 간소화된 UDP/IP 기반 전송을 사용한다. 이러한 프로토콜들은 모든 다양한 하드웨어를 사용하는 링크들을 통해서 전송될 수 있다. 또한 표준화를 이루고 있고, 손쉽게 클라우드 기반 인더스트리 4.0 서비스로 연결할 수 있다. 이 글에서 설명한 유선, 무선, 소프트웨어 프로토콜들을 결합해서 데이터를 생성하고 데이터베이스로 제공할 수 있다. 또는 디지털 트윈(Digital Twin) 모델로 제공할 수도 있다. 데이터를 사용해서 산업 프로세스를 구성하고, 시험하고, 구현하고, 모니터링하는 것을 혁신적으로 향상시킬 수 있다.
맺음말
인더스트리 4.0을 위해서는 데이터 관리가 중요하다. 실시간 데이터를 사용해서 제조 프로세스로 문제를 빠르게 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 로컬 서버나 클라우드로 저장된 다량의 히스토리 데이터를 분석해서 패턴을 인식할 수 있다. 이 연재 시리즈의 또 다른 글에서 다룰 주제로서, 머신 러닝(ML) 패턴 인식을 사용해서 장비 건전성을 평가할 수 있다. 이것을 다른 지역의 설비에서 사용되는 동일한 장비의 데이터와 비교하고 취합함으로써 예측 유지보수(Predictive Maintenance)의 정확성을 향상시킬 수 있다. 필요한 부품을 미리 주문할 수 있으며, 제조 공정의 중단을 최소화하면서 다운타임 없이 교체작업을 수행할 수 있다. 이러한 모든 것들을 하기 위해서 다수의 센서들을 사용해서 장비를 지속적으로 모니터링하고 이 데이터를 서버로 제공해야 한다. 이 주제에 관해서는 시리즈의 또 다른 글에서 다루도록 하겠다. (제공. 마우저일렉트로닉스)
