데이터 네트워크 및 제조 공정 트렌드

인더스트리 4.0 개발 측면에서 프로세스 책임자들은 제조 현장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 트렌드를 제 때에 인지해야 한다. 이때 개선이 필요한 사항을 적용하기 위해서는 다른 산업의 변화도 눈 여겨 보아야 한다.

올리버 쇤펠드(Oliver Schönfeld): 저널리스트

데이터 네트워크와 네트워킹의 차원은 다양하다. 사물 인터넷의 의미에서 디지털 네트워킹은 하나의 단면에 불과하다. 따라서 학제간 및 분야별 경계를 초월하는 사고가 필요하다. 특히 자동화 분야에서 새로운 기술은 프로세스를 잘 이해하지 못하면 그 잠재력을 제한적으로 펼칠 수밖에 없다. 다른 동기는 정보 기술의 파급에서 기인한다. 제조 산업과 공정 산업의 프로세스를 자세히 들여다 보면 자동화 프로세스를 제대로 이해할 수 있다. 

실무 보고와 이론에 대한 논문을 발표하는 자동화 회의

모든 실무적 책임자들은 새로운 기술적 가능성을 항상 열어두어야 한다. 해마다 독일 남서부 바덴바덴에서는 자동화 회의가 개최되는 데, 이 회의에 참여하는 것만으로 도움이 될 수 있다. 이 행사는 이미 독일어권의 과학 기술분야의 선도적 행사로 자리잡았다. 올해 열린 제18회 자동화 회의에서도 이론 중심의 논문과 실무 보고가 한 자리에 발표되었다. 이번 행사에서도 개요에 관한 강의가 진행되었고 각 분야의 경계를 뛰어넘는 노하우를 교환할 수 있는 폭넓은 장이 마련되었다. 특히 올해의 주제는 „Technology networks Processes“로 진행되었다.

사이버 공격을 방어하기 위한 비정상적 감지

측정기술이 제조산업에서 공정 중 원하지 않는 변화를 제때 감지하기 위한 중요한 역할을 한다.

인더스트리 4.0의 다양한 기회는 또한 정보 보안의 문제에 맞닥트리게 된다. 산업 장치와 시스템의 신뢰성과 무결성 그리고 가용성을 어떻게 보장할 수 있을까? 이번 행사에서는 특히 이런 주제를 다양한 시각으로 다루었다. 네트워크는 생산 시스템에 허락되지 않은 접근이나 원치 않는 개입이 가능한 틈이 생기기 때문이다. 해커의 공격은 생산 결함, 시스템 정지 또는 심지어 인명 손상으로 이어질 수도 있다. Koramis와 Zema 사의 연구 프로젝트 Anoko는 생산 시스템으로 허락되지 않은 액세스나 개입을 식별하고 방지하는 것이 목표이다. 이러한 프로젝트는 생산 시스템의 산업 통신 시스템을 지정된 시간 간격을 두고 오차를 분석하여 달성할 수 있다. Anoko는 이번 프로젝트에서 비정상 감지 시스템을 개발, 테스트하였으며, 이 시스템을 통해 실시간으로 산업 어플리케이션 내에서 일원화된 모니터링이 가능하다. 이는 운영자들이 생산 시스템을 포괄적인 공격으로부터 보호하도록 하기 위한 것이다.

이번 프로젝트에 대해 공학박사 하이코 아담칙(Koramis GmbH의 Business Development, Security und Industrie 4.0 담당)이 보고서를 발표하였다. 프로젝트의 목표를 달성하기 위해서는 선택한 산업 통신 프로토콜의 디자인을 분석하게 된다. 하이코 아담칙에 의하면 핵심은 OPC-UA와 프로피넷이라고 한다. 이를 토대로 관찰 기준과 평가 기준을 정의하고 실현한다. „프로젝트 결과를 이용하여 비정상 감지 시스템을 쉽게 특정 산업 프로토콜에 맞추어 조정할 수 있고 실제 조건에서 평가할 수 있습니다. 이 시스템은 추후에 기존 시스템에 통합할 수 있으며, 향후 인더스트리 4.0 어플리케이션 개발에서 베이스 플랫폼으로 이용할 수 있습니다.“(하이코 아담칙)

주제인 ‘데이터를 분석하고 최적화를 위해 이용하다.‘는 보안 영역에만 반영되는 것이 아니다. 조작자 지원 시스템의 사용자 안내가 통합 데이터 분석과 데이터 융합을 통해 어떻게 개선될 수 있는가?

또 다른 주제를 다루는 강연이 있었다. 이 공정에서 어떤 데이터를 분석에 이용할 것인가? 데이터들을 어떻게 연결 할 것인가? 그리고 적합한 행동 권장 사항을 어떻게 얻을 수 있는가? 하는 문제였다. 조립 중 결함이 있는 부품 또는 공정에 의해 발생하는 비용을 낮추는 데에 기여할 수 있다.

솔루션에 대해서는 공학박사 베노 뤼디케, 정보학 박사 크리스토프 레가트 그리고 Assystem의 데이비드 레나우드의 발표가 이어졌다. 이들이 제기하는 문제 가운데 하나는 데이터 분석으로 어떻게 오류가 있는 부품을 식별하고 이를 방지할 수 있는가? 하는 것이다. 이를 위해서는 우선 공정 매개변수를 신뢰할 수 있게 기록해야 한다. 데이터 분석을 이용하여 오차를 정량화하고 정상화할 수 있다. „이러한 인식을 바탕으로 결정을 내립니다. 많은 경우 재 가공을 권장하거나 다른 경우에는 재가공 비용을 낮추기 위해 공구 교체를 제안합니다.“(베노 뤼디케)

인더스트리 4.0 맥락에서 예측 유지보수

Sybit GmbH의 최신 연구 프로젝트가 스위스 기술 콘체른 Bühler와 협력하여 유지보수 프로세스 자동화, 기계 정비에서 효율성 높이기, 마지막으로 예측적 유지보수 실현 등 다양한 주제에 단계적으로 접근하는 방법을 설명하였다. 전세계에 설치된 기계들을 전문 지식으로 원격으로 정비하고 유지보수하기 위해 사용할 수 있다. 전체 정비 비용이 많이 들고, 계획에 없는 가동 중단으로 즉각적인 서포트가 필요한 경우가 많다.

우선, 서비스 기사의 출장과 그와 관련된 시간 소비를 줄이기 위해 증강 현실 고글을 사용한다. „서비스 전문가는 현장에 있는 것처럼 사무실에서 전세계 기계를 들여다 볼 수 있고, 현지의 기계 조작자에게 정비를 지도할 수 있습니다.“(공학박사 예스코 엘스너, Sybit GmbH 연구 매니저) 효율적인 원격 진단으로 진입하는 시작 단계를 형성되었고, 돈과 시간과 노력을 절약할 수 있다. 전문가의 지식과 증강 현실 고글을 통해 시각적 지각 그리고 기계의 센서가 지속적으로 제공하는 데이터를 조합하여 성공적인 원격 정비가 가능하다고 한다. 이미 이런 방식으로 많은 문제를 해결하였고, 원격 정비를 통해 효율적으로 잠재적인 대체 부품 수요를 미리 인지하고 필요한 부품을 신속하게 발송할 수 있다.

Sybit사는 이번 프로젝트를 통해 개별적인 정비 사례에서 훨씬 더 발전할 수 있었다. 다양한 유지보수 상황에서 발생한 데이터를 수집하고 시스템을 통해 자동으로 평가하여 자주 발생하는 정비 사례 패턴을 파악할 수 있었다. 향후에 유사한 정비 사례에 보다 빠르고 체계적으로 대응할 수 있으며, 예측 정비까지 가능해졌다. 필요한 정비 주기를 정확하게 예상할 수 있고 계획에 없던 셧다운을 더욱 줄일 수 있다. „이제 기계 제조사들에게는 완전히 새로운 사업 모델이 생길 수 있습니다. 예를 들면 순수하게 기계만 판매하는 대신, 정비 서비스와 보장된 생산 개수를 조합하는 것입니다.“(예스코 엘스너)