이제 추세는 소프트웨어 기반 제어 시스템이다.

디지털화는 이미 오래전부터 제어 시스템에 적용되어 왔다. 점점 증가하는 소프트웨어 기반 제어에 디지털 트윈과 시뮬레이션 모듈이 보완되고 있다. 여기에 더해 3D 기반 모델링과 프로젝트 엔지니어링 기술 그리고 인공 지능이 있다.

라인홀드 셰퍼(Reinhold Schäfer)

핵심 내용

  • 하나의 시스템을 가상으로 시운전할 수 있다.
  • 특히 안전이 관건인 경우, 소형 컨트롤러도 가치가 있다.
  • 인공 지능은 제어 분야에서 계속 연구될 것이다.

매년 가을이 되면 개발자들과 디자이너 그리고 자동화 전문가들이 뉘른베르크 SPS에서 PLC 제어 기술에 대한 최신 동향을 선보였다. 하지만 지난해 SPS는 온라인으로만 정보를 교환할 수 있었다. 이러한 상황에서 시장의 새로운 소식을 알려주기 위해 중요한 혁신 기술들을 살펴보았다.

수정된 시뮬레이션 플랫폼

ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH는 두 가지 혁신적인 신기술을 선보였다. 우선 ISG-virtuos 시뮬레이션 플랫폼은 시스템의 전체 수명주기를 위해 완전히 수정되었다. 모델, 소프트웨어 또는 하드웨어(MiL, SiL 및 HiL 시뮬레이션) 영역에서 개발과 동시에 진행되는 시뮬레이션 모델을 사용하여 디지털 방식으로 일관되게 엔지니어링하는 것 외에, ISG-virtuos 3는 프로세스 시뮬레이션 범위 내에서 업스트림에서 교육, 유지 보수, 테스트 및 서비스 목적의 가상 시운전(VIBN)에도 사용할 수 있다. 동시에 3D 프로젝트 엔지니어링과 기존의 메카트로닉 시뮬레이션 및 데이터 모델을 사용하여 모델링 시간을 크게 단축하였다.

또한 지난 SPS connect에서 ISG는 Twinstore를 시장 성숙도로 끌어올렸다. 시스템 제조사들은 고객 별 자동화 솔루션에 따라 사전 제작된 구성 요소 모델로 이루어진 ISG-virtuos에서 모델을 원활하게 계획할 수 있다. 다른 한편으로 그들은 부품 제조업체의 상세한 디지털 트윈과 시뮬레이션 전문가의 전문가 모델을 이용할 수 있다.

가상으로 시운전할 수 있다

Dr. 크리스챤 샤이펠레, ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH 시뮬레이션 테크놀로지 R&D 책임자: “사용자는 매우 복잡한 설비의 가상 시스템을 3D 모듈 형태로 형성할 수 있으며, 다양한 인터페이스 패키지를 가상 컨트롤로 사용하여 직관적으로 운영할 수 있습니다.”

ISG의 R & D 시뮬레이션 기술 책임자인 크리스챤 샤이펠레는 공급업체의 판매 포인트가 중요하다고 설명하였다. “부품 제조업체는 Twinstore를 통해 고객에게 부품과 어셈블리의 인증된 디지털 트윈을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기계 및 시스템 제조사는 자동화 솔루션을 가상으로 시운전(VIBN) 하면서 동시에 모델링 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 가상 모델은 인터페이스, 매개 변수 및 필수 동작 특성을 일대일로 실제 구성 요소를 나타냅니다. ISGvirtuos 3 시뮬레이션 플랫폼은 MiL, SiL 및 HiL 시뮬레이션을 위한 연속적인 개발 플랫폼입니다. 레이아웃 계획에서 엔지니어링 및 프로세스 시뮬레이션, VIBN, 생산 진행에 이르기까지 전체 생산 시나리오를 시뮬레이션 할 수 있습니다.”(크리스천 샤이펠레) 검증된 ISG 커널 제어 솔루션도 SPS connect에서 이미 선을 보였다. 제어, 시스템 및 기계 제조업체에 동적으로 구성 가능한 다용도 소프트웨어 모듈을 제공하고 기존 제어 기술을 보완하여 토탈 시스템을 만든다.

오픈 자동화 플랫폼

Schneider Electric은 Ecostruxure Automation Expert를 통해 IEC-61499 표준을 기반으로 완전 개방형 자동화 아이디어를 구현하고, 이를 통해 소프트웨어 중심의 상호 운용 가능한 산업 자동화의 새로운 시대가 열었다. “IT 세계는 이미 개방형 운영 플랫폼의 장점을 인식하고 있습니다. 이제는 업계 차례입니다.”(페터 헤벡, Schneider Electric의 산업 자동화 부사장)

“산업 자동화의 시스템 아키텍처가 제조 산업을 현재 수준으로 끌어올렸습니다. 하지만 이러한 시스템은 현대 제조기업에 중요한 민첩성과 탄력성을 제공할 수 없습니다. 우리는 4차 산업 혁명의 모든 약속을 이행하기 위해 기술 모델을 재고해야 합니다. 우리는 플랫폼을 열어 하드웨어에서 소프트웨어를 분리하고, 시스템의 민첩성과 확장성을 근본적으로 개선해야 합니다.”(페터 헤벡)

Ecostruxure Automation Expert의 첫 번째 버전은 Modicon 시리즈의 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러, Altivar 시리즈의 인버터와 산업용 PC와 같은 클래식 자동화 플랫폼을 지원한다. 여러 드라이브에 대한 복잡한 제어 알고리즘을 프로그래밍하여 중앙 PLC 없이 드라이브 컨트롤러에 배포할 수 있다. Docker 기반 Linux 컨테이너에서 실행되는 가상 소프트웨어 컨트롤러는 범위를 완성하고 에지 컴퓨팅 아키텍처의 분산 정보 및 제어 시스템을 지원한다.

에지 애플리케이션이 확장된다

Siemens는 Edge 애플리케이션 Analyze Mymachine/Condition을 해당 Mindsphere 애플리케이션으로 확장하고 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅을 지능적으로 연결하는 방법을 시연하였다. Siemens는 EMO 2019에서 발표한 Sinumerik Edge 애플리케이션 Analyze Mymachine/Condition은 고주파 CNC 데이터를 사용하여 공작기계의 기계적 지문을 생성한다. 사용자는 응용 프로그램에서 유연하게 구성 가능한 일련의 측정을 사용하여 개별 축에서 강성, 마찰, 백래시와 같은 다양한 매개 변수를 기록하고 평가할 수 있다. 이후 측정 결과를 시각화하고 참조 데이터와 비교할 수 있다.

Analyze Mymachine/Condition에 대한 추가 Mindsphere 응용 프로그램을 통해 기계 간 비교와 평가가 가능하다. 경고 및 서비스 임계 값은 각 애셋에 대해 개별적으로 시각화할 수 있으며 여러 시스템의 상태를 장기간 모니터링하고 시각화할 수 있다. 이는 사용자가 더 오랜 기간 동안 편차를 확인할 수 있음을 의미한다. 또한 다양한 시스템에서 이상 징후를 감지할 수도 있다. 따라서 Sinumerik Edge 및 Mindsphere에 대한 Mymachine/Condition을 분석하면 중요한 편차를 조기에 감지하고 필요 기반 유지 관리 조치로 인한 생산 중단을 피할 수 있다. 이는 공작 기계의 가용성을 높이고 생산성을 높일 수 있다.

소형 컨트롤러도 가치가 있다

안전의 대명사 Pilz도 소프트웨어 버전 10.13의 관련 소프트웨어 도구 Pnozmulti Configurator를 통해 구성 가능한 소형 제어 Pnozmulti 2에 대해 Pnozmulti 2가 실행하는 안전한 사용자 프로그램의 손쉬운 구성을 위한 새로운 요소를 제공한다. 이는 모듈식 보호 도어 시스템의 Psenmlock 보호 도어 센서에도 적용되며, 이는 신호 시퀀서 구성을 위한 추가 요소와 잠금 및 잠금 해제를 위한 신호 시퀀스 구성을 위한 추가 요소로 보완된다. 또한 Pnozmulti 2는 이제 뮤팅용 라이트 그리드 애플리케이션을 위한 L-뮤팅 요소를 제공한다. 이러한 요소를 통해 사용자는 안전 기능을 더욱 효율적으로 모니터링하기 위한 광범위한 요건을 구현할 수 있다.

Ysakawa는 지난 SPS connect에서 새로운 Micro PLC를 선보였다.

Yaskawa도 제어 영역의 혁신 기술을 선보였다. 이는 바로 전류 및 전압 아날로그 입력이 있는 마이크로 PLC이다. Slio-IO 시리즈를 위한 확장 모듈 등이 온라인으로 진행된 지난 SPS connect에서 소개되었다.

인공 지능이 안전을 강화한다

딥러닝 알고리즘이 현대 인공 지능(AI)의 핵심 기술로 간주되기는 하지만, 이 기술이 추론하는 결론은 높은 수준의 보안을 제공하지 않는다. 따라서 AI 사용 잠재력이 있는 많은 영역은 검증할 수 없는 시스템으로 제어하기에는 너무 위험하다. 따라서 독일 브레멘에 있는 DFKI의 연구 그룹은 빠르고 독립적인 학습과 신뢰할 수 있는 검증의 이점을 결합하는 새로운 방법을 연구하고 있다. 독일 연방 교육 연구부가 자금을 지원하는 Veryhuman 프로젝트는 혁신적인 방법을 사용하여 휴머노이드 로봇을 실행하는 것을 목표로 한다.

사진은 로봇 시스템의 일부이다.

이름에서 알 수 있듯이 인공 지능을 기반으로 한 제어 시스템을 인간의 능력에 더욱 가깝게 만드는 것이 ‘Veryhuman-휴머노이드 로봇의 복잡한 행동 학습 및 검증’ 프로젝트의 핵심 요소이다. 따라서 새로운 접근 방식의 효과는 안정적으로 똑바로 걷는 휴머노이드 로봇을 이용하여 검토하였고, 이 방법이 제대로 기능하는 것을 입증하였으며, 보다 복잡한 동작도 수행하였다.

하지만 스스로 학습하는 알고리즘의 거동을 검증하는 문제는 인공 지능의 다른 수많은 영역에도 영향을 미치고 있으며, 시스템 거동이 위험을 초래할 수 있는 경우에 매우 치명적이다. 따라서 결정 자체를 수학적으로 검증할 수 있는 AI 시스템이 내포하는 바는 광범위하게 크다.