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[연재] 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 -(2) 센서

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

[연재] 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 -(2) 센서

스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들
(2) 센서

글_ 마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)

 

이 글은 산업 자동화의 미래에 관한 시리즈의 2부로서, 센서(sensors) 기술이 어떤 역할을 하는지 살펴본다. 산업 분야로 디지털화가 가속화함에 따라서 생산 라인에서부터 원자재를 공급하는 공급 채널 전반에 걸쳐서 각종 센서의 사용이 빠르게 늘어나고 있다.

센서는 측정하고자 하는 파라미터에 따라서 적합한 것을 사용해야 한다. 산업 공정에서 온도와 압력을 측정하는 것에서부터 장비로 진동을 모니터링하고 주요 자산들에 대해서 위치를 추적하는 것에 이르기까지 다양할 수 있다. 코일 내부에 설치된 센서를 통해 모터의 상태를 확인하고, 광 센서를 사용해서 절단 블레이드 휨이나 로봇 팔의 방향과 같은 것을 정확하게 측정할 수 있다. 다양한 산업 프로세스로 이미지 센서를 사용해서 광학적 검사를 할 수 있으며, 이미지 인식 소프트웨어를 사용해서 로봇을 유도할 수 있다. 카메라로 포착된 데이터를 중앙의 데이터베이스로 제공해서 머신러닝(ML)과 모니터링을 할 수도 있다.

산업용으로는 센서 패키징을 중요하게 고려해야 한다. 산업용으로 사용되는 센서는 가혹한 환경에 설치되며 높은 온도, 부식성 대기, 높은 습도, 강한 충격과 진동에 노출되면서도 신뢰성 있는 작동이 필수적이다. 또한 크기가 작아야 하고 저전력으로 동작해야 한다.

 

온도 센서

양의 온도 계수(PTC) 서미스터는 온도가 상승함에 따라 저항이 증가하고, 음의 온도 계수(NTC) 서미스터는 온도가 상승함에 따라서 저항이 감소한다. 국부적인 온도를 측정할 뿐만 아니라 온도 제한기로도 사용될 수 있다. 마이크로컨트롤러 유닛 및 제어 소프트웨어와 함께 동작해서 지정된 임계값을 넘을 때 경고를 발생시킬 수 있다. 써모커플보다 정확도와 선형성은 우수하나, 써모커플처럼 넓은 온도 범위를 지원하지는 못한다. 또한 갈수록 더 컨트롤러 칩으로 온도 센서를 통합하고 있다. 그럼으로써 주변 전자장치들을 모니터링할 수 있다.

 

압력 센서

첨단 산업 설비로 발생되는 다양한 압력을 측정하기 위해서는 다양한 압력 센서가 필요하다. 스퍼터 방식 박막 스트레인 게이지는 극히 까다로운 동작 조건으로 신뢰할 만하고 정확한 것으로 인정받고 있으며, 0~100psi부터 0~30,000psi까지의 범위를 지원할 수 있다. 가변 커패시턴스 트랜스듀서는 0~2psi부터 0~15psi까지 낮은 압력을 취급할 수 있다. 이 센서는 압력이 변화됨에 따라서 두 판 사이에 커패시턴스가 변화되는 것을 활용한다. MEMS(micro-electromechanical system) 압력 센서는 지난 십여 년 사이에 인기가 크게 높아졌다. 기본적으로 정전용량식 센서를 확장한 것으로서, 실리콘 서브스트레이트 안으로 미세하게 가공된 커패시터 판을 사용한다. MEMS 압력 센서는 낮은 수준의 압력만 취급할 수 있으나, 모든 신호 컨디셔닝 회로를 통합할 수 있다는 것이 큰 장점이다. 그러므로 신호 무결성을 향상시킬 뿐만 아니라(산업용 환경의 근본적인 소음에도 불구하고) 시스템을 간소화하고 작동 수명을 길게 한다.

 

움직임과 위치 감지

기계 장비로 반복정밀성이나 정렬 등을 위해서 산업 기계 장비 내부의 움직이는 부품 위치에 대한 실시간 데이터를 포착할 수 있는 센서가 필요하다. 특히 안전을 위해서 로봇 팔이 작업자와 가까워지는 것을 감지하는 것은 아주 중요하다. 이러한 용도로 MEMS 기반 다축 가속도계와 자이로스코프를 사용해서 움직임 방향과 속도를 정확하게 측정할 수 있다. 이들 디바이스와 함께 관성 측정 유닛(IMU)을 결합하면 로봇으로 유용한 균형 및 방향 데이터를 제공할 수 있다.

 

진동 센서

산업용 환경에서는 진동을 감지하는 것도 중요하다. 압전 크리스털을 사용한 진동 센서는 진동으로부터 전류를 발생시킬 수 있는데, 지금은 점차 MEMS 가속도계로 대체되고 있다. MEMS 가속도계는 감도가 더 우수하고 온도 변화에 대한 취약성이 훨씬 덜 하다(그러므로 보정 메커니즘 불필요). 장비의 특정 부위로 진동 센서를 정상 작동일 때의 공진 주파수로 튜닝함으로써 이 주파수로부터 벗어나는 것을 감지할 수 있다. 이것은 모터나 어떤 회전 부품으로 문제가 발생했다는 것을 나타내므로 조기에 수리 작업을 할 수 있다.

 

광 센서

시중에는 다양한 광 센서들이 나와 있다. 단순한 적외선(IR) 포토다이오드와 빔이 깨진 것을 감지할 수 있는 포토트랜지스터(모터 인코더에 사용되는 것과 같은)부터 세밀한 품질 검사 용도의 고해상도 이미지 센서 어레이에 이르기까지 다양하다. 미래의 공장에서는 로봇이 더 많이 사용됨으로써 좀더 정교한 이미징 시스템들이 흔하게 사용될 것이다.

smart factory

 

범위 확대

인더스트리 4.0을 위해서 센싱을 필요로 하는 것은 생산 설비 뿐만이 아니다. 고정밀 위치 데이터를 사용해서 물품들이 세계 각지로 이동하는 것을 추적할 수 있다. 이것은 여러 가지 방법으로 할 수 있는데, 주로 사용되는 것이 위성 기반 위치 추적이다. 미국의 GPS, 러시아의 GLONASS, 중국의 BeiDou 위성군에 더해서 조만간 유럽의 Galileo 네트워크가 합류하게 될 예정이다. 대부분의 리시버 칩이 이 4개 위성군 모두를 지원한다. 이러한 내비게이션 센서는 데이터를 중앙의 데이터베이스로 전송하기 위해서 무선 링크를 필요로 한다. 이것은 로컬 무선 네트워크(셀룰러 인프라 같은)로의 링크일 수 있으며, 물품이 네트워크 범위 안으로 들어왔을 때 위치를 주기적으로 확인한다.

 

전력 문제

센서 하드웨어를 구축할 때 전력 소모를 매우 중요하게 고려해야 한다. 공장 이곳저곳으로 추가적인 전선을 설치하는 것은 실용적이지 않고 비용적으로 경제적이지 않다(다만 최근에 Power-over-Ethernet이 점점 더 많이 도입됨으로써 이 측면에서 도움이 되고 있다). 매년 수십만 개의 배터리를 교체한다는 것도 마찬가지다. 센서와 그에 딸린 통신 트랜시버의 전력 소모를 낮춤으로써 공장의 전반적인 가동 비용을 낮추는데 기여할 수 있다. 그러므로 배터리를 대체하기 위한 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다.

주변 환경으로부터 에너지를 수집해서 센서를 구동할 수 있다. 에너지 수집은 온도 차이, 진동, 전파를 사용 할 수 있다. TEG(thermal energy generator)가 크기는 축소되면서 전력 출력은 높아지고 있다. 어떤 것은 2°C에 불과한 온도 차이로 센서 노드를 구동하기에 필요한 에너지를 공급할 수 있게 되었다. 진동 모니터링에 사용되는 압전 센서는 진동에서 전력을 발생시킬 수 있다. 에너지 수집을 활용함으로써 무선 센서 노드의 케이블을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 배터리를 교체하기 위해서 접근하기 어려운 장소에 설치된 장비도 손쉽게 센서를 설치할 수 있다.

 

맺음말

기계 장비, 프로세스, 물품을 실시간으로 모니터링함으로써 제조업체가 다양한 활동들을 훨씬 더 잘 파악하고 문제가 발생되기 전에 이상 징후를 포착할 수 있다. 차세대 산업 프로세스는 단순히 실시간 모니터링을 하는 것을 넘어서 센서로 포착된 데이터를 활용해서 특정한 프로세스 또는 전체적인 공장을 디지털 시뮬레이션으로 모델링할 수 있게 될 것이다. 이것이 이 시리즈의 다음 편에서 다룰 주제이다. (제공. 마우저일렉트로닉스)

 

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