장비를 더욱 스마트하게 만드는 방법

데이터 사이언티스트가 아니더라도 스마트한 IoT 지원 장비의 수요가 증가하고 있다는 사실은 장비제조업체라면 누구나 알고 있습니다. 장비제조업체는 더 많은 데이터 수집하고, 데이터를 정보 시스템과 유용한 방식으로 공유하는 장비에 대한 고객의 요구를 충족해야 합니다.

엔드 유저의 스마트 머신을 신속하고 비용 효율적으로 통합하는 것은 많은 장비제조업체가 직면한 주요 도전 과제입니다. 마찬가지로, 정보 연결 문제를 해결하는 것은 수십 년 간의 기술 발전 과정에서 항상 핵심 주제였습니다.  

여기에 시장에서 해결해야만 하는 한 가지 핵심 질문이 있습니다. 어떻게 하면 제어 시스템을 정보화하여 통합을 용이하게 하고 스마트 머신이 제공하는 솔루션을 개선할 수 있을까요?

문제의 핵심은 체계적이지 않고, 검색할 수 없는 데이터입니다.

오늘날의 스마트 머신은 이전보다 더 많은 데이터를 생성합니다. 그러나 일반적인 장비 제어 시스템에 의해 생성된 데이터는 체계적이지 않고, 정의되어 있지 않아 정보 시스템이 검색할 수 없습니다.

역사적으로 머신 정보를 검색 가능하게 만드는 것은 정보 시스템 플랫폼의 통합 중에 발생하는 과제였습니다. 유용한 정보를 수집하려면 먼저 한 번에 한 요소씩 각 데이터 요소를 검색하여 데이터 집합을 구축하고 정의해야 합니다. 다음으로 정보 애플리케이션이 데이터를 폴링(poll)하고 수집하는 방법을 정의합니다.

효율적이지는 않지만, 장비 데이터 요소가 수십 개였을 때는 프로세스가 간단했습니다. 그러나 복잡한 분석과 시스템당 데이터 요소가 수천 개인 장비를 필요로 하는 오늘날에는 프로세스가 더 복잡해지고 비용도 증가합니다.

그리고 검색 가능한 데이터 집합을 생성하는 것은 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다. 또한 데이터 요소는 어떻게 그룹화되는지에 따라 서로 다른 의미를 갖습니다. 프로세스에서 시간 소모적이면서 중요한 또 다른 부분은 데이터의 관계 모델을 정의하는 것입니다.

제어 레벨에서 방정식 변경

현재 개발 중인 혁신적인 제어 시스템 설계 도구는 장비 통합 방정식을 변경하는데 초점을 맞추고 있습니다. 

어떻게 가능할까요? 장비제조업체가 시스템 통합 전에 장비 프로그래밍 프로세스의 일부로 제어 레벨에서 검색 가능한 데이터 요소와 데이터 관계 모델을 정의함으로써 가능합니다.

이 새로운 기능의 핵심에는 태그 구조의 일부가 되는 "스마트 오브젝트"를 구성할 수 있는 시스템 설계 명령이 있습니다. 정보 시스템 애플리케이션 요구 사항에 따라 스마트 오브젝트는 수집할 데이터와 데이터 수집 방법 및 시기를 파악합니다.

두 번째 명령 집합은 데이터를 중심으로 조직을 만들고 데이터를 그룹화하는 방법을 결정합니다. 예를 들어, 6개의 데이터 요소가 함께 의미가 있는 경우 명령이 단일 "상위(parent)"을 정의하여 데이터 요소를 동기적으로 수집합니다.

장비 제어 플랫폼에 추가된 정보 게이트웨이 소프트웨어는 조직 모델과 함께 수집된 데이터를 찾아서 데이터베이스에 자동으로 매핑합니다. 필요한 데이터를 검색하기 위해 정보 시스템 애플리케이션은 수집된 데이터와 데이터 모델이 데이터베이스 형식으로 액세스 가능한 게이트웨이와 통신합니다.

처음부터 스마트 장비로 시작

스마트 머신 제어 시스템 설계에 대한 이 새로운 접근 방식은 머신이 생산 현장에 도착하기 전에 통합 프로세스에서 가장 힘든 부분 중 하나를 간소화합니다. 또한 PLC 명령을 사용하여 제어 플랫폼에서 기능을 구성하는 데 익숙한 직원의 기술을 활용합니다. 

통합을 간소화하는 것이 주요 목표이지만, 스마트 오브젝트에 기반한 접근 방식은 장비의 수명 주기 동안 추가적인 이점을 제공할 것으로 기대됩니다.

• 향상된 동기 데이터
  
  • 오늘날 생산 현장에서 정보 애플리케이션은 시간 간격을 기준으로 개별 데이터 요소에 대해 장비 제어 시스템을 폴링합니다. 이 비동기 데이터로 구축된 관계 모델은 수집된 변수의 순서에 따라, 그리고 분석이 필요한 조건이 발견될 때 불완전한 경우가 있습니다.
  • 스마트 오브젝트는 제어 시스템에서 감지된 조건에 따라 데이터 수집을 자동으로 시작합니다. 조건과 관련된 모든 데이터는 이벤트가 발생할 때, 동기적으로 수집되어 정보 게이트웨이로 전달됩니다.
  • 동기데이터는 단기적으로 "실행"에서 "오류"로 장비 상태가 변경되는 이유를 정확히 찾아내는 데 최적입니다. 장기적으로는 종합 설비 효율(OEE)을 향상시키는 방법에 관한 향상된 정보를 제공합니다.  

• 작아진 데이터 집합으로 필요한 처리 성능 감소
  
  • 서로 다른 정보 애플리케이션이 동일한 장비 데이터를 찾는 경우가 종종 있습니다. 오늘날 각 애플리케이션은 장비 제어 시스템을 폴링하고 데이터 집합을 생성하며 생산 현장의 데이터 공간을 확장합니다.
  • 스마트 오브젝트는 종종 동일한 것을 찾는 여러 애플리케이션의 문의사항을 최소화합니다. 그 결과 데이터 집합이 크게 감소해 데이터 관리, 분석 및 저장과 관련된 비용이 절감됩니다. 또한 동기 데이터 수집은 데이터 집합에 거짓 항목 또는 "노이즈"가 적기 때문에 정보 시스템 애플리케이션에서 데이터가 사용되기 전에 노이즈를 식별하고 제거하는 데 필요한 처리 성능이 감소합니다.

그러나 이 외에도 장비 설계에 '스마트 오브젝트' 접근 방식을 구현해서 얻을 수 있는 이점은 많습니다. 스마트 오브젝트는 장비 제조업체를 위한 IoT 솔루션의 모든 기능을 활성화하는 전략의 기초입니다.

로크웰 오토메이션의 기술이 장비 제조 업체의 스마트 장비 제조를 어떻게 돕는지 자세히 알아보십시오.

장비 제조 업체 부문 매니저 에반 카이저(Evan Kaiser)가 이 게시물의 작성에 도움을 주었습니다.