이 장치는 운전 기술과 정보 기술 사이의 경계에 있다.(사진.B&R 제공)
기계와 기기 운전자들은 계속적으로 산업 사물 인터넷에 대한 그들의 초점을 강화하고 있다. 커넥티드 팩토리(Connected Factory)를 최대한 활용하기 위해, 기계와 기기는 반드시 클라우드에 연결되지 않으면 안 된다. 이것은 소위 엣지 디바이스라고 알려진 장치를 이용하여 달성된다.
산업 프로세스는 효과와 효율성을 지속적으로 더 높은 수준으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 에너지 소비는 반드시 추적되어야 하고, 기기 서비스는 더 빠르고 용이해야 하며, 자산 성능의 측정 과 비교가 가능해야 한다. 산업 IoT(Industrial IoT)는 고도로 자동화된, 울트라 커넥티드(Ultra-Connected) 기계 및 생산 라인과 함께 이 모든 것과 그 이상의 것을 약속한다.
효과적인 데이터 이용
산업 IoT 솔루션은 사용자로 하여금 그의 기계와 기기로부터 정보를 추출하는 것을 허용하며, 이것은 단순한 경보와 이벤트 통보를 훨씬 넘어서는 것이다. “사용자는 컴포넌트가 언제 마모의 징후를 보이는지 언제 고장이 발생할지에 대해 정보를 제공받을 수 있다”고 B&R의 산업 IoT 제품 부장 Ralf Puhler는 말한다. 현재 공장에 의해 생산되는 데이터 중 약 1%만이 실제로 이용되고 있다고 그는 강조한다. B&R은 고객 요구를 충족시키도록 적응될 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 컴포넌트 로 구성된 모듈형 솔루션 패키지를 이용하여 이 비율을 높이는 것을 목표로 한다.
Mapp 기술의 모듈형 소프트웨어 컴포넌트는 기계로부터의 데이터를 수집하고, 처리하고, 시각화하는 것을 가능하게 한다. 에너지 감시 시스템을 구성하기 위해 자동화 엔지니어가 해야 할 일은 Mapp Energy 컴포넌트를 Automation Studio 내의 자신의 프로젝트로 드래그 앤 드롭(Drag and Drop)하는 것뿐이다. 소프트웨어 컴포넌트는 모든 기계 축으로부터 자동적으로 소비 데이터를 수집한 다음에 해당 파라미터를 계산하고 시각화 한다. “Mapp Energy 이외에도 많은 컴포넌트가 있는데, 여기에는 전반적 기기 효율성을 계산하는 컴포넌트가 포함된다”고 Puhler는 덧붙인다.
실질적으로 무제한적인 저장 용량
지금까지 기계 데이터는 간헐적으로만 저장되다가 결국 새로운 데이터에 의해 덧써지고 지워져 왔다. “이 데이터를 추가로 분석하고 활용하고자 한다면 어디엔가 저장해 둘 필요 가 있다”고 Puhler는 말한다.
그러나 산업 IoT의 시대에 우리의 관심을 끄는 것은 단지 개별 기계에 관해 데이터가 무엇을 말해줄 수 있는 것만은 아니다. “우리는 다른 기계와 다른 생산 라인과, 혹은 세계 각지의 다른 생산 현장과 비교해 볼 수 있기를 원한다”고 Puhler는 설명한다.
원칙적으로 여기에 필요한 데이터의 양은 현지 컴퓨터를 이용하여 분석되고 평가될 수 있다. “그러나 클라우드에 의해 제공되는 실질적으로 무제한적인 처리 용량과 저장 용량을 취하는 것이 더 합리적인 경우가 많다”고 이 산업 IoT 전문가는 지적한다.
IT를 만난 OT
취합된 데이터를 클라우드로 보내는 하드웨어는 엣지(edge) 장치라고 알려져 있다. “우리가 그렇게 부르는 이유 는 이 장치가 클라우드로 가는 길에 거치는 마지막 물리적 개체 이기 때문”이라고 Puhler는 설명한다.
이들 장치는 기계 레벨에서의 운전 기술(Operational Technology: OT)과 클라우드의 IT 솔루션 사이의 인터페이스를 형성한다. OT에는 실시간으로 장치, 프로세스 및 이벤트를 감시하고 제어하는 하드웨어와 소프트웨어 컴포넌트가 포함된다.
OT 레벨에서 수집된 데이터는 각각의 어플리케이션과 데이터 물량에 따라서 여러 가지 방법으로 클라우드로 전송될 수 있다. “그러한 이유로 당사는 각 상황에 적합한 솔루션을 갖출 수 있도록 세 가지 유형의 엣지 장치를 제공하는 것”이라고 Puhler는 말한다.
세 가지 엣지 변형
만약 센서가 한 시간에 한 번 신호를 수신한다면 데이터를 직접 클라우드로 전송하는 것이 현실적으로 합리적이다. 센서를 이용하여 누설 감시가 이루어지는 송유관이 좋은 실예이다. “이와 같은 사례에는 실시간 제어가 요구되지 않기 때문에 현장 제어 로직은 필요하지 않다.”
많은 기계와 기기 운전원들은 데이터를 수집하지만 분석하지는 않는다.
그들은 이 과정에서 최적화를 위한 막대한 잠재력을 상실한다.(사진.B&R 제공)
더욱이 유지보수팀은 수 일 이내에 송유관을 점검하는 것으로 충분하다. 이러한 단순한 어플리케이션에 대해서는 B&R 버스 컨트롤러만 있으면 충분하다. OPC UA를 통해 미처리 입출력 신호를 암호화된 형태로 클라우드로 전송하는 것이다. “우리는 이러한 옵션을 엣지 커넥트(Edge Connect)라도 부른다”고 Puhler는 말한다.
더 많은 데이터 물량이 관련되는 경우에는 먼저 기계 상에서 데이터를 취합하는 것이 바람직하다. 여기에는 두 가지 장점이 있다. 첫째, 대역폭 요건과 클라우드 서비스 비용이 감축된다. 둘째 연결 오류가 발생하는 경우에 데이터가 상실되는 것을 방지하는 데 충분한 버퍼가 제공된다. “이러한 경우에는 당사의 표준형 제어 시스템을 이용할 수 있다”고 Puhler는 지적한다. “우리는 이것을 임베디드 엣지(Embedded Edge)라고 부르며, 실시간 기계 로직을 수행할 뿐만 아니라 클라우드로 데이터를 전송한다.”
기계 학습 시스템
전체 생산 라인을 감시하려면 클라우드로 전송하기 전에 수백 개의 입출력으로부터의 데이터를 사전에 처리해야 한다. 이러한 경우에 표준형 컨트롤러로는 더 이상 충분하지 않다.
Puhler는 이러한 경우에 대한 솔루션도 갖고 있다. “여기에서는 B&R Automation PC가 종합형 산업용 IoT 플랫폼과 조합 되어 소위 엣지 컨트롤러(Edge Controller)를 형성할 수 있다.”
산업 IoT 구현에 대한 네 가지의 기본적 측면이 있으며, 이들은 각각 데이터 획득에 이용되는 하드웨어, 데이터 자체, 데이터를 분석하는 데 이용되는 소프트웨어 그리고 연결성(connectivity), 다시 말해서 다른 세 가지 측면을 한 데 묶어주는 네트워크의 네 가지이다.(사진.B&R 제공)
그의 고도의 처리 능력과 저장 용량으로 인해, 산업용 PC가 다른 두 가지 엣지 옵션보다 더 발전된 사전 처리 및 분석을 수행할 수 있다. 더욱이 이것은 예를 들어, 기계 학습 시스템에서 이용 되는 것과 같은 복잡한 알고리즘을 계산할 수 있다.
선택 가능한 다양한 엣지 구조를 이용함으로써, 산업용 IoT를 위한 새로이 건설된 공장 설비를 구축하는 것은 용이한 일이다. “엣지 컴퓨팅은 단지 신형 장비만을 위한 것은 아니다”라고 Puhler는 강조한다. “엣지 컴퓨팅은 지금까지 상대적으로 격리된 상태로 운영되어 온 구식 기기에도 커다란 편익을 제공한다.”
B&R은 또한 오렌지 박스(Orange Box)라는 브라운필드 기기를 위한 솔루션도 갖추고 있다. 오렌지 박스는 소프트웨어와 하드웨어 컴포넌트의 유연한 조합으로써 기존 기계에 연결되고 엣지 구조에 빈틈없이 통합될 수 있다.
튼튼한 연결을 위한 프로토콜
데이터는 대량의 데이터의 전송을 지원하는 특수 프로토콜을 이용하여 엣지로부터 클라우드로 전송된다.
B&R은 메시지 큐 텔레메트리 트랜스포트(Message Queue Telemetry Transport: MQTT) 및 고급 메시지 큐잉 프로토콜(Advanced Message Queuing Protocol: AMQP)과 같은 친숙한 큐잉 프로토콜을 제공하며, 이들은 네트워크 연결이 불량하거나 간헐적으로 이용할 수 없는 경우에도 데이터 패킷이 높은 신뢰도로 전송될 수 있도록 한다. 이것은 데이터 패킷을 큐에 저장함으로써 필요한 경우에는 추후에 전송될 수 있도록 함으로써 가능하다.
B&R은 세 가지 유형의 엣지 구조로 모든 상황에 대한 솔루션을 제공한다.(사진.B&R 제공)
OPC UA를 포함하는 다른 프로토콜을 MQTT 및 AMQP를 통해 전송할 수 있다. “OPC UA는 제조사와 무관하게 IT 영역과 제어 시스템 레벨 양쪽의 모든 유형의 하드웨어와 소프 트웨어에 의해 이해된다는 장점을 갖고 있다”고 Puhler는 설명한다. 이것은 사용되는 하드웨어와 무관하게 기계 레벨과 클라우드 사이의 확실한 연결을 보장한다.