인더스트리 4.0과 IoT를 위한 솔루션

IT 기술과 자동화 기술이 점차 융합됨으로써 클라우드 기반 통신 서비스와 데이터 서비스가 산업 제어 프로젝트에 사용 푹이 점점 넓어지고 있다. 전통적인 제어 작업을 확장하여 빅데이터, 데이터 마이닝, 상태 모니터링 또는 파워 모니터링과 같은 애플리케이션이 미래 지향적인 우수한 자동화 솔루션을 구현할 수 있게 되었고, 인더스트리 4.0과 IoT를 위한 Beckhoff의 신제품이 최대한 간단하게 구현할 수 있도록 보장한다.

감수: (주)트라이텍 강윤정 이사

인더스트리 4.0과 사물 인터넷 컨셉트는 장치와 서비스의 네트워킹과 통신에 까다로운 요건을 제기한다. 전통적인 통신 피라미드(그림 1)

그림 1: 통신 피라미드

의 관점에서 보면 센서와 상위층 간에 많은 양의 데이터가 교환된다. 현대식 생산 시설에서는 PLC 컨트롤간의 수평적 통신도 중요한 역할을 한다. PC기반 컨트롤 기술은 이를 위한 필수 기반이며, 오늘날의 자동화 프로젝트에 없어서는 안 될 필수 요소이다. 새로운 TwinCAT IoT 솔루션을 사용하여, TwinCAT3 엔지니어링 및 컨트롤 소프트웨어는 인더스트리 4.0 컨셉 및 IoT 통신을 위해 최적화된 기본 기술을 제공한다. 또 새로운 IoT와 호환 가능한 Beckhoff I/O 콤포넌트를 사용하면 퍼블릭 클라우드 어플리케이션과 프라이빗 클라우드 어플리케이션을 간단하게 구성하고 완벽하게 통합할 수 있다.

사업 목적을 경쟁력 증대로 정의하다

인더스트리 4.0과 IoT는 사용하는 기술에서 시작되는 것이 아니라, 훨씬 그 이전부터 시작되었다. IoT 프로젝트를 구현할 경우, 먼저 자신의 사업 목표를 점검하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉 기업체로서는 프로젝트를 통해 얻을 수 있는 이점을 끌어내는 것이 중요하다. 자동차 제조사의 시각으로 보면 고객의 카테고리는 두 가지로 정의할 수 있다. 기계 제조사와 그 기계를 사용하는 최종 소비자인데, 특히 제조업의 경우, 효율적이고 신뢰할 수 있는 생산 컨트롤을 통해 또는 경우에 따라 불량품 감소를 통해 자체 생산비용을 낮추는 데에 관심이 있다. 전통적인 기계 제조사는 거의 유사한 목표를 추구하며 일차적으로 일정한 품질로 또는 향상되는 품질로 저렴하게 기계를 제조하는 데에 관심이 많다. 이런 경우 에너지 소비 효율 최적화와 기계 생산 사이클 최적화 또는 예측 정비와 고장 진단이 중요하다. 특히 마지막 두 요소인 예측 정비와 고장 진단은 서비스 작업을 위한 추가적인 비지니스 모델로 최종 고객에게 제공할 수 있다. 결국 기계 제조사와 최종 소비자 모두에게 기계 또는 제품이 매력적으로 만들어지고 시장에서 경쟁력을 갖는 것이 관건이라 할 수 있다.

프로세스 데이터 수집, 종합 및 분석

부가가치를 창출하고 사업 목표에 도달하기 위한 훌륭한 토대로 생산공정 중에 사용되는 공정데이터가 제공한다. 센서가 기록한 다음 필드버스를 통해 PLC로 전송되는 기계 데이터가 이에 속한다. 이러한 데이터는 컨트롤 소프트웨어 TwinCAT 3에 통합된 TwinCAT Condition Monitoring 라이브러리를 이용하여 시스템의 상태를 모니터링하기 위해 직접 컨트롤에서 분석하고, 이를 통해 다운타임과 정비 비용을 줄일 수 있다. 분산된 여러 개의 컨트롤이 있는 제조 영역에서는 개별적인 컨트롤이 데이터를 분석하는 것만으로는 충분하지 않다. 데이터를 분석하고 전체 시스템에 대해 분석적인 견해를 적용하려면, 생산시스템 또는 특정 기계 타입의 여러 컨트롤 또는 심지어는 모든 컨트롤에서 집계된 데이터가 필요하다. 이를 위해서는 적절한 IT 인프라가 필요하다. 지금까지 형태에서는 중앙 서버 시스템을 사용하는 것이었다. 이 중앙 서버 시스템은 기계 네트워크나 회사 네트워크에 구축되고, 흔히 데이터뱅크 시스템 형태의 데이터 저장소를 갖추고 있다. 분석 소프트웨어는 데이터 뱅크 내에서 집계된 데이터에 바로 액세스할 수 있고, 적절히 평가를 실행할 수 있다 (그림 2).

그림 2: 컨트롤러 또는 서버에서의 분석

생산시설에서 데이터 집계와 분석을 실현하기 위해 이러한 방식이 잘 작동했지만, 동시에 몇 가지 문제도 안고 있는데, 이는 필요한 IT 인프라가 제공되어야 하기 때문이다. 이와 관련하여 적절한 서버 시스템에 필요한 하드웨어와 소프트웨어 비용이 많이 든다. 인력 측면에서도 무시할 수 없다. 특히 생산현장이 분산되어 있는 경우, 제조 시스템의 네트워킹이 복잡해지고, 이를 실행할 수 있는 적합한 인력이 필요하다. 또 다른 문제는 그러한 솔루션의 확장성이 매우 낮다는 점이다. 결국 제공되는 메모리 용량이든 분석에 필요한 CPU 성능이든 작업 메모리 크기이든, 서버 시스템의 물리적 한계에 도달하게 된다. 시스템에 새로운 기계를 추가하거나 컨트롤을 확장해야 하는 경우, 수작업을 통해 교체 장착 작업이 벌어지는 경우가 많다. 끝으로 추가적인 데이터 트래픽을 취급하고 처리하려면 중앙 서버 시스템도 함께 커져야 한다.

퍼블릭 클라우드로 가는 길

클라우드 기반 통신서비스와 데이터서비스는 사용자에게 토대가 되는 하드웨어 시스템과 소프트웨어 시스템에 대한 추상화된 관점을 제공하면서 위에서 언급한 단점을 방지하고자 한다. 여기서 추상화되었다는 것은 사용자가 서비스를 이용할 때에 각각의 서버 시스템에 대해 전혀 생각할 필요가 없다는 의미이다. 사용자는 서비스를 이용하는 것만 신경 쓰면 된다. IT 인프라의 모든 정비작업과 관리작업은 클라우드 시스템 제공자 측에서 실시한다. 그러한 클라우드 시스템은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드로 나뉜다.

Microsoft Azure 또는 AWS(Amazon Web Services™)와 같은 이른바 퍼블릭 클라우드 서비스 공급자는 사용자에게 자체 데이터 센터의 다양한 서비스를 제공한다. 이러한 서비스는 사용자 자신이 운영 체제와 설치된 응용 프로그램을 제어하는 가상의 기계에서 사용자가 어플리케이션에 통합할 수 있는 추상화된 통신 서비스와 데이터 서비스에 이른다. 추상화된 통신 서비스와 데이터 서비스는 특정 기계 정보와 생산 정보를 바탕으로 데이터 상태에 대해 예상하고 분류할 수 있는 기계 러닝 알고리즘으로의 접근도 포함한다. 알고리즘은 이를 위해 필요한 내용을 통신 서비스를 이용하여 받는다.

이러한 통신 서비스는 publish / subscribe 원리에 기반하는 통신 프로토콜을 바탕으로 한다. 이로 인해 서로 통신하는 모든 어플리케이션이 분리된다는 점이 장점이다. 모든 어플리케이션은 중앙 클라우드 서비스를 통해 통신한다. 반면에 클라우드 서비스와의 데이터 통신, 이른바 메시지 브로커 (그림 3)

그림 3: 퍼블릭 클라우드 서비스의 publish / subscribe 통신

은 단말기 입장에서 볼 때 순수한 아웃바운드 통신 연결이다. 데이터가 송신되느냐(publish) 아니면 수신되느냐(subscribe)는 상관이 없다. 따라서 IT 인프라 구성 시 생겨나는 장점이 분명히 드러난다. 방화벽이나 기타 네트워크 단말기에서 인바운드 통신 연결을 구성할 필요가 없다. 따라서 IT 인프라 스트럭처 측의 장비 비용과 정비 비용이 현저히 낮아진다. 데이터 통신에 사용되는 전송 프로토콜은 MQTT 및 AMQP와 같이 매우 간소화되고 표준화된 프로토콜이다. 또한 메시지 브로커에 대한 데이터 통신과 인증 암호화 같은 다양한 보안 메커니즘도 갖추고 있다. 표준화된 통신 프로토콜 OPC UA 역시 publish / subscribe에 기반한 통신 시나리오의 부가가치를 인지하고, 이러한 통신 원리를 명세기준에 통합하기 위한 단계를 시작했다. 따라서 MQTT 및 AMQP 외에 다른 표준이 클라우드로의 전송 메커니즘으로 제공될 것이다.

프라이빗 클라우드

이러한 publish / subscribe 메커니즘은 퍼블릭 클라우드 시스템과 회사 네트워크 또는 기계 네트워크에서도 사용할 수 있다. MQTT 및 AMQP의 경우 필요한 인프라를 메시지 브로커 형태로 매우 간단하게 임의의 PC에 설치하여 사용할 수 있다. 이를 통해 M2M 시나리오가 실현되고 스마트폰과 같은 임의의 단말기를 컨트롤에 연결하는 것도 가능하다. 또한 이러한 장치로의 접근은 방화벽 시스템에 의해 보호된다 (그림 4)

그림 4: 기계 네트워크 내 publish / subscribe 통신

. publish / subscribe과 관련한 OPC-QU 사양 확장은 앞으로 기계 네트워크 내에서 1:N 통신 시나리오의 구성 및 사용을 수월하게 만든다.

인더스트리 4.0 및 IoT를 위한 제품

Beckhoff는 사용자에게 클라우드 기반 통신과 데이터 서비스에 간단하고 표준화된 방식으로 통합할 수 있도록 다양한 콤포넌트를 제공한다. TwinCAT 3 자동화 소프트웨어 내의 IoT 제품은 표준화된 publish / subscribe 기반 통신 프로토콜을 통해 프로세스 데이터를 교환하고 퍼블릭 클라우드 서비스 제공자의 특수한 데이터 서비스와 통신 서비스에 접근할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 해당 서비스는 Microsoft Azure™ 또는 AWS와 같은 퍼블릭 클라우드 시스템에서 호스팅할 수 있지만 프라이빗 클라우드 시스템에서도 사용할 수 있다.

어플리케이션을 통해 제어 프로그램 외부에서도 구성할 수 있다. 전송할 프로셋 데이터는 그래픽 컨피규레이터를 통해 간단히 선택하고 특정 서비스로 전송하도록 구성할 수 있다. 이와 관련한 장점은 데이터 에이전트가 기존의 TwinCAT 시스템에 클라우드 기반 서비스를 통합할 수 있다는 점이다. 또한 프로세스 데이터는 표준화된 통신 프로토콜을 OPC UA를 통해 판독할 수 있으므로, Beckhoff 시스템이 아닌 데이터도 사용할 수 있다. (그림 5).

그림 5: OPC UA를 통해 구성 가능하고 클라우드 연결을 간단하게 사용할 수 있는 TwinCAT IoT Data Agent

추가로 사용할 수 있는 스마트폰 앱을 통해 기계의 알람과 상태 메시지를 이동 중에도 확인할 수 있다.

제어 프로그램 없이 I/O 신호를 직접 전달하는 경우, Beckhoff의 IoT 버스커플러 EK9160을 통해 클라우드 서비스로 전송하기 위해 장치 상에서 간단히 구성해야 할 웹사이트에 대한 I/O 데이터를 매개변수화 할 수 있다. 이 버스커플러는 디지털 또는 아날로그 I/O 값을 클라우드 서비스에 독립적으로 전송한다. IoT 커플러 스테이션은 EK 9160과 함께 사실상 무한한 개수의 초고속 EtherCAT 터미널로 구성된다. 선택적으로 암호화되어 클라우드 서비스로 전송되는 데이터는 사용자에게 친숙하고 표준화된 JSON 형식으로 전송된다. 인터넷 연결이 끊어진 경우 I/O 데이터의 로컬 버퍼링과 같은 고급 메커니즘은 연결된 필드 버스의 모니터링과 동일한 방식으로 제공된다. 따라서 I/O 신호는 EtherCAT과 CANopen 또는 PROFIBUS를 통해 수집할 수 있다.

분석법 및 기계 러닝

그림 6: TwinCAT IoT 및 클라우드 버스 커플러

데이터가 퍼블릭 클라우드 또는 프라이빗 클라우드 서비스로 전송되었다면, 그 다음 문제는 어떤 방식으로 데이터를 처리할 것 인가이다. 많은 퍼블릭 클라우드 제공업체는 다양한 분석과 기계 러닝 서비스를 제공하여 프로세스 데이터를 추가로 처리하는 데 사용할 수 있다. Beckhoff도 자체 분석 플랫폼인 TwinCAT Analytics을 보유하고 있다. 이는 데이터 분석을 위한 중요한 메커니즘을 제공하여 기계의 모든 프로세스 관련 데이터가 정확한 사이클 방식으로 기록된다. 이 결과 전체 기계 시퀀스를 완전히 받아쓸 수 있다. 필요에 따라 데이터는 기계 컴퓨터에 로컬로 수집 평가하거나 또는 퍼블릭 클라우드나 프라이빗 클라우드 솔루션 내에서 수집 평가할 수 있다. TwinCAT Analytics는 TwinCAT IoT를 사용하여 클라우드 솔루션에 연결하여 원활한 데이터 통신을 보장한다. 전반적으로 많은 새로운 비즈니스 아이디어와 모델이 기계 제조사와 그들의 최종 고객에게서 발생한다.

요약

필자: 스벤 골드슈타인(Sven Goldstein), Beckhoff TwinCAT 제품 매니저

요즘은 모든 사람들이 인더스트리 4.0과 IoT를 이야기한다. 새로운 비즈니스 모델을 구현하려면 기본 인프라에 혁신적인 요건이 필요하므로 IT와 자동화의 병합이 더욱 촉진된다. 클라우드 기반 데이터 서비스는 자동화 프로젝트를 구현하는 데에 도움이 된다. 이들은 기계 제조사나 그들의 최종 고객을 적절한 IT 노하우로 보호한다. TwinCAT IoT와 EK 9160 클라우드 버스 커플러를 사용하는 Beckhoff는 클라우드 기반 데이터 서비스를 제어 프로젝트에 쉽고 빠르게 통합할 수 있는 두 가지 제품 라인을 기계 제조사와 그들의 최종 고객에게 제공한다. TwinCAT Analytics를 추가로 사용하여 기록된 프로세스 데이터를 평가하는 강력한 분석 플랫폼을 통해 이러한 프로젝트를 완성할 수 있다.