Beckhoff, ‘PC 기반 제어’를 말하다!

정보와 자동화기술 융합에 기반이 돼온 PC 제어

Beckhoff의 PC 기반 제어기술은 Industry 4.0 개념에 이상적인 툴박스를 제공한다. 이것은 오늘날 클라우딩 컴퓨팅에서부터 사회 자동화에 이르기까지 공상적 아이디어의 구현에 새로운 길을 열어줬다. Beckhoff의 우슬라 프랭크(Ursula Frank) 박사와 요셉 파펜포트(Josef Papenfort) 박사는 기본 기술, 기능 및 서비스가 이미 이용될 수 있는지, 그리고 어떤 부분에서 추가 개발이 필요한지에 대해 설명했다.

김 미 선 기자

독일 ‘Industry 4.0’ 계획의 목적은 통신 및 지능적 제어를 통해 제조의 유용성, 효용성 및 지속 가능성을 향상시킴으로써 자국의 산업경쟁력을 강화하는 것이다. 어떻게 PC 기반 제어기술이 이 계획에 기여할 수 있나?
Industry 4.0의 핵심은 정보(IT)와 자동화기술(AT)의 융합이다. 이를 위해 지난 25년 이상의 시간 동안 Beckhoff는 토대를 세우고 미래 개념을 위한 최고의 솔루션을 제공해 왔다. 글로벌 IT 표준을 사용함으로써 우리는 IT가 제시해야 하는 최고의 솔루션으로 자동화기술의 가치를 높이고 있다. 또한 이것은 Industry 4.0의 개념을 실현하기 위해 필요한 모듈성 및 객체 지향성을 특징으로 하는 TwinCAT 3 자동화 소프트웨어에도 적용된다.

Microsoft Visual Studio와 TwinCAT 3의 통합은 IT의 최신 소프트웨어 엔지니어링 툴로 전체 생산 라이프사이클에 일관된 엔지니어링을 위한 이상적 기반을 제공한다. 자동화장치 사양(ADS), EtherCAT 자동화 프로토콜(EAP) 및 OPC 통합 구조(OPC UA)와 결합해 승인된 플랫폼인 PC로, Beckhoff는 Industry 4.0에서 요구되는 수평 및 수직적 통합을 구현하기 위해 사용자가 필요로 하는 모든 툴을 가지고 있다.

한편, Beckhoff는 Industry 4.0 개념에 따라 지능형 생산시설 및 스마트한 공장을 구현하는데 기본 기술을 제공한다.

특히 Industry 4.0 개념과 관련해 시스템이 효율적일 뿐만 아니라, 안전하고 신뢰성 있게 작동하는 것이 점차 중요해지고 있다. 이것은 ‘과학적 자동화’의 개념이 통합 측정기술 및 복잡한 생산시스템의 모니터링까지 모든 상태 모니터링에 거대한 잠재성을 제공하는 부분이다. 설명하자면, 과학적 자동화는 다양한 분야로부터의 과학적 발견을 자동화기술에 통합하는 것과 연관이 있다. 그래서 우리는 내재적으로 지능적 특징을 가진 더 신뢰성 있고 에너지 효율적인 생산 시스템을 만들 수 있다.

또한 이것은 인간이 일상 업무를 더 쉽게 수행하고 지능형 기계와 더 효율적으로 상호작용할 수 있도록 해주는 새로운 직관적 오퍼레이터 인터페이스의 개념을 필요로 한다. 결국 Industry 4.0은 인간 요소를 배제하려는 의도가 아니며, 우리의 멀티-터치 산업용 패널은 이 새로운 오퍼레이팅 개념을 가능하게 해준다.

Industry 4.0이 실제 애플리케이션에 이미 구현되고 있나? 만약 필요하다면 어떤 부분에서 추가 개발이 필요한가?
ERP 시스템의 통합을 포함해 Beckhoff 기술로 주문 수령에서부터 배송에 이르기까지 전체 시스템을 자동화한 대형 주방기기 제조사와 같은 최종 사용자들이 이미 많이 있다. 예를 들어, 지능적 생산 환경에서 모든 수준에 걸쳐 몇몇 접근 방식과의 지속적인 통신을 제공하기 때문에 일부 초기 솔루션은 분명히 Industry 4.0 개념과 일치한다. 우리는 앞으로도 이 방향으로 우리의 제품 및 포트폴리오 개발을 계속해 나갈 계획이다.

예를 들어, TwinCAT 3의 일환으로 더 쉬운 통신 능력 및 구성과 같은 추가 기능을 제공함으로써 우리는 엔지니어링 기능을 개선하는 데 매진하고 있다. 또한 이와 관련해 중요한 것은 OPC 재단 및 PLCopen 협회에 의해 정의된 것과 같은 보편적 통신 표준을 지속적으로 개발하는 것이다. Beckhoff는 이 표준화 노력에 활발히 관여하고 있다. 목표 중 하나는 OPC UA 또는 ADS를 통해 ERP 시스템과 데이터를 교환하는 것뿐 아니라, PLC에서 직접 메소드를 불러와서 실행하는 것이다. 이것은 통신 진화의 다음 단계가 될 것이다.

‘사물인터넷(Internet of Things)’에 있어 PC 제어의 개방성이 얼마나 중요한가?
매우 중요하다. 추상적으로 말하면, 사물인터넷은 시스템 및 모듈뿐만 아니라, 제품이 서로 개방적으로 통신할 수 있다는 것을 의미한다. Beckhoff의 개방형 제어기술은 개발자가 지능적으로 작동하고 통신할 수 있는 능력을 가진 시스템을 설계할 수 있도록 해줌으로써 이것을 가능하게 한다.

개방형 인터페이스는 PC 제어의 큰 이점을 제시한다. 이것은 RFID 칩이나 지능센서와 같은 통합 구성요소뿐만 아니라, 엔지니어링 애플리케이션 및 사용 중인 필드버스 기술에도 적용된다.

이 개방성은 집중 또는 분산 시스템처럼 자동화 아키텍처에도 적용되나?
물론이다. 그 결과, 개방성은 엔지니어링, 데이터 관리 및 진단 영역에서 이점이 있기 때문에 우리는 중앙집중식 접근법을 선호한다.

그러나 분산 접근법이 더 효과적으로 작동할 수 있는 조립기계와 같은 시스템도 있다. 예를 들어, 중앙집중식 제어 요소는 새로운 작업 스테이션에만 적용돼야 하기 때문에 이 같은 솔루션은 개별 모듈로 쉽게 대체할 수 있도록 해준다. 게다가 생산 현장의 시스템이나 기계는 독립적으로 작동하지 않고, 보통 네트워크로 연결돼 있다. 이런 추세는 Industry 4.0으로 인해 상당히 가속화될 것이다. 따라서 각 기계는 더 큰 시스템이나 Industry 4.0 개념 안에서 국부적으로 제어된다.

이 접근법에서 가장 중요한 요소는 우리가 TwinCAT을 통해 모듈형 프로그래밍을 지원하는 소프트웨어 측면에서의 구현이다. 결국 10개의 소프트웨어 모듈이 중앙 CPU에서나 혹은 10개의 각기 다른 제어기에서 개별적으로 작동되는지는 중요하지 않다. 또한 데이터 트래픽이 모듈 사이에서 어떻게 실행되는지도 중요하지 않다. PC 제어는 애플리케이션 요건에 따라 어떤 버전이든 구현하는 것을 쉽게 만들어 준다.

Industry 4.0 버전은 심지어 ‘기계의 Facebook’ 또는 ‘사회 자동화’라고 불릴 수 있는 것으로도 확대됐다. 이것은 실제로 무슨 의미인가?
사회 자동화 비전은 정보 및 통신기술에 있어서 새로운 발전을 산업용 애플리케이션으로 옮겨오는 것과 관련이 있다. 우리가 앞에서 언급한 것처럼, PC 기반 제어기술을 통한 정보와 자동화기술의 연결은 Beckhoff 기술의 핵심이다. 따라서 Beckhoff는 자동화기술의 사용과 관련해 정보기술의 최신 발전을 항상 주의 깊게 지켜볼 것이다. 예를 들어, 소셜 미디어와 같은 트렌드가 새로운 통신 능력을 제공할 수도 있다. 우리는 자동화 분야에서 그런 통신 능력의 사용으로 잠재적 이익이 발생할 수 있는지 확인해야 한다.

‘기계의 Facebook’도 그 시나리오 중 하나다. 예를 들어, 사용자는 Facebook에 개별 프로파일을 만들어 ‘Timeline’에 자신의 생활을 서술하고, ‘Wall’에 정보 또는 서비스를 제공할 수 있다. 이를 산업용 애플리케이션에 적용한다면, 기계가 Wall에 현재의 사용률을 게시하거나 서비스를 제공할 수 있다는 의미다. 만약 요구되는 능력이 없다면, 그것은 이해관계자에게 해당 Facebook 기계 그룹에서 ‘Friend’를 찾아보게 할 수 있다.

다른 옵션은 Google Map이나 TomTom과 같은 인터넷 서비스의 트래픽 백업 정보를 산업용 생산 분야에 적용할 수 있다는 것이다. 이것은 우리가 Doodle 설문조사를 통해 공장의 기계 사용률을 모니터링하거나 심지어 기계에 대한 근무 편성표를 생성할 수 있도록 해 줄 것이다.

PC 제어의 관점에서 정보와 자동화기술의 융합으로 다시 돌아가 보자. 우리가 TwinCAT 3를 만들기 위해 Visual Studio IT 엔지니어링 툴과 우리의 자동화 노하우를 결합한 것처럼, 다음 단계는 Facebook, Doodle 또는 WhatsApp과 같은 풍부한 인터넷 서비스를 자동화기능과 연관시키는 것이다.

다른 접근법은 기술 연구를 통해 Beckhoff에 의해 이미 구현됐다. 예를 들어, 커미셔닝 및 고장 진단과 관련된 활동을 위해 ‘Wearable Device’와 같은 Google Glass가 인간-기계의 상호작용을 아주 단순화할 수 있다는 것을 증명했다. 온라인 지원 정보의 검색이나 비디오 기반의 라이브 채팅을 통한 전문가와의 고장수리 기능 등은 Google Glass를 사회 자동화를 위한 실행기술로 만든다.

클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터와 같은 현재 이슈가 되는 IT의 주제는 어떤 역할을 하나?
데이터 및 매개변수가 클라우드에 존재하는 미래에서 우리는 점점 더 많은 솔루션을 보게 될 것이다. 결국 정보가 어디에 저장되는가는 정말 중요하지 않다. 현재 혹은 앞으로도 데이터의 대부분은 여전히 기계나 시스템에서 처리될 것이다.

한편, 측정 데이터와 같은 것은 이미 클라우드에 저장되고 있으며, 많은 경우 오프라인으로 분석되고 있다. 우리는 클라우드 컴퓨팅 쪽으로 점점 옮겨가고 있는 것을 분명히 보게 될 것이다. 예를 들어, 장기적으로 기계 모니터링 앱과 같은 자동화기술에 영향을 미치는 인터넷 서비스가 반드시 존재할 것이다. 빅데이터 즉, 광범위한 소스로부터 나온 엄청난 양의 데이터와 관련해 현재 초점은 데이터 저장이라는 주제다. 더욱 철저한 Tracking 및 Tracing 애플리케이션에서 저장된 이미지 및 비디오의 결과물로서 데이터양은 훨씬 더 증가할 것이 분명하다. 게다가 우리는 더 많은 오프라인 분석을 보게 될 것이고, 클라우드 기반 서비스로서 오프라인 분석은 더 많이 수행될 것이다. 풍력에너지 분야에서 이 접근법은 수년간 이미 실행돼 왔다. 서비스 제공자는 터빈 자체의 데이터에 액세스하지 않고 오프라인에서 클라우드로부터 분석된 데이터를 얻는다.

이런 상황에서 우리는 더 많은 실시간 서비스를 볼 수 있나?
클라우드에 저장된 더 많은 데이터로, 우리는 실시간 또는 오히려 결정론적으로 더 많은 처리를 보게 될 것이다. IEEE 1588 프로토콜을 통해 기계 동기화의 실시간 서비스는 이미 구현되고 있다. 분산 데이터의 동기화된 수집은 특히 계측기술 분야에서 점점 더 일반화될 것이다.

그러나 그것이 기계의 로컬 제어 지능을 대체하지는 않을 것이다. 또 다른 측면이 더 중요하다. 우리는 실시간으로 클라우드의 해당 경로를 통해 데이터를 분석할 수 있는 기술을 이미 가지고 있다. 이런 기술은 저장 전에 중요하지 않은 많은 정보를 걸러 내기 위해 중기적으로 널리 사용될 수 있다.

그런 복잡한 Industry 4.0 엔지니어링 개념은 다루기가 쉬운가?
현대 시스템은 점점 더 복잡해지고 있고, Industry 4.0 개념은 이 추세를 단지 가속화시킬 뿐이다. 이것이 앞으로 우리가 효율적이고 신뢰성 있는 엔지니어링에 더 많은 관심을 기울여야 하는 이유다. 우리는 소스 코드 제어 및 자동 코드 생성과 같은 기능으로 엔지니어링 노력을 줄여주는 TwinCAT 3로 이 방향을 향해 이미 큰 걸음을 내디뎠다. 예를 들어, 모터 디자인 데이터를 직접 엔지니어링 시스템에 전송하는 것과 추가적인 노력 없이 그것을 가능케 하기 때문에 개선의 잠재성은 데이터 관리의 효율성에서 찾을 수 있겠다.

이것은 아직도 많은 연구가 필요한 부분이다. 엔지니어링 관점에서, 제어기술과 E-CAD 또는 M-CAD 사이와 같은 다양한 개발 도메인 사이의 데이터 전송은 아직도 오류에 완전히 자유롭지 못하며 매끄럽지 못하다. Automation ML 표준처럼 몇몇 접근법 및 솔루션이 있다.

현재 우리는 표준화된 데이터 풀(Pool)을 가지고 있지 않다. 몇 년 동안 TwinCAT은 많은 개방형 데이터 익스포트 및 임포트 인터페이스가 특징이었다. 시장에서 TwinCAT E-CAD 임포트 프로그램은 이 인터페이스를 사용해 다양한 E-CAD 프로그램과 직접 통신할 수 있다. 그러나 추가적인 툴을 여전히 필요로 한다. 예를 들어, ERP 시스템의 주문 데이터는 엔지니어링 수준으로 유입될 수 있어야 한다. 그러나 가장 중요한 것은 효과적이고 동기적 엔지니어링이 전체 라이프사이클에 걸쳐 가능하도록 데이터가 모든 수준에서 공유할 수 있어야 한다는 것이다.

Industry 4.0의 결과로 시뮬레이션이 엔지니어링 분야에서 더 큰 역할을 할 수 있을까?
Industry 4.0은 시스템을 더 복잡하고 지능적인 것으로 만들 뿐 아니라, 덜 예측 가능한 것으로 만들 수도 있다. 기계가 스스로 반응하고 다른 기계와 협상할 수 있을 때, 인간의 두뇌는 더 이상 전체 행동을 예측할 수 없다. 이것이 강력한 시뮬레이션 툴이 없어서는 안되는 이유다. 이것이 진정한 장기 비전이지만, 이상적으로는 우리는 그 개발 개념을 시뮬레이션할 뿐만 아니라, 스스로 시뮬레이션을 추진할 수 있는 툴을 가지게 될 것이다.

그런 시스템은 커미셔닝 시간뿐만 아니라 비용도 줄일 것이다. 시뮬레이션은 하드웨어 변경 없이 제어기술 및 소프트웨어를 통해 변화를 재빨리 검사할 수 있도록 하기 때문에 기계 설계 과정, 전기 엔지니어링 및 소프트웨어 개발과 같은 모든 분야를 지원할 수 있다. 당연히 시뮬레이션 모델을 불러오고 관련 데이터를 제공하기 위해서 해당 인터페이스가 사용 가능해야 한다.

현재, TwinCAT 3는 시뮬레이션 환경의 쉬운 구성을 위해 TwinCAT 시뮬레이션 매니저뿐만 아니라, 실시간 Matlab/Simulink 모델의 통합과 같은 기능들을 제공하고 있다.

Industry 4.0의 연구 활동에서 어떤 구체적인 결과가 있나?
우리는 이미 적극적으로 ‘It’s OWL(지능형 기술 시스템, OstWestfalenLippe)’ 네트워크에 참여하고 있다. 독일 연방 교육 및 연구부가 2012년 이 네트워크를 ‘첨단 클러스트’라고 명명했으며, 이것은 최초의 대형 Industry 4.0 프로젝트다. 무엇보다 우리는 참조모델, 즉 유사한 시스템에 전송될 수 있는 생산 시스템의 다양한 클래스를 위한 자동화 솔루션에 힘을 쏟고 있다. 게다가 이미 지능형 자가-최적화 기계와 시스템의 개발 및 운영을 위한 과학적 자동화 플랫폼에 중점을 둔 ScAut 프로젝트는 약간의 구체적인 경제 이익을 만들어내고 있다. 애플리케이션에 따라, 상태 및 전력 모니터링과 같은 과학적 자동화 기능은 대략 20%의 에너지 절약, 10%의 생산성 향상 및 50%의 유지보수 비용 감소를 만들어낼 수 있다.

FA Journal 김 미 선 기자 (fa@infothe.com)

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