사물인터넷(IoT)을 지원하는 보다 스마트한 머신의 수요가 점점 늘어나면서 엔드유저의 현장에 스마트 머신을 빠르고 비용 효율적으로 통합하는 것이 많은 장비제조업체에게 중요하게 되었다.
이와 관련, 시장에서 기업들이 자주 하는 질문이 있다면, 그건 “통합이 용이하도록 제어 시스템이 더 많은 정보를 지원하게 만들고, 스마트 머신으로 지원되는 솔루션을 향상시키려면 어떻게 해야 할까요?”이다.
스마트 머신을 위한 스마트 오브젝트
현재 개발 중인 혁신적인 제어 시스템 설계 툴들은 시스템 통합 훨씬 이전에 발견 가능한 데이터 포인트와 데이터 관계 모델을 정의할 수 있도록 하여 규정처럼 정해져 있는 장비 통합의 틀을 바꾸는데 초점을 맞추고 있다. 여기에서 데이터 포인트는 이제 제어 레벨에서 머신 프로그래밍 프로세스의 일부로 정의될 수 있기 때문에 설계 과정에서 새로운 수준의 효율성을 확보하게 된다.
이러한 새로운 기능을 구현하는 데서 핵심이 되는 것은 ‘스마트 오브젝트’를 설정할 수 있게 해주는 시스템 디자인 명령어다. 태그 구조의 일부로 포함되는 스마트 오브젝트는 정보 시스템 애플리케이션의 요구사항에 따라 수집할 데이터와 데이터의 수집 방법 및 시기를 파악한다.
두 번째 명령어 세트는 데이터 중심으로 조직을 구성하고 데이터가 그룹화되는 방법을 결정한다. 예를 들면 여섯 개의 데이터 포인트가 함께 의미가 있는 경우, 명령어는 데이터 포인트를 동시에 수집하기 위한 단일 '상위'를 정의한다
장비 제어 플랫폼에 추가된 정보 게이트웨이 소프트웨어는 수집된 데이터와 조직 모델을 함께 찾아 데이터베이스에 자동으로 매핑한다. 필요한 데이터를 가져오기 위해 정보 시스템 애플리케이션들은 수집된 데이터가 존재하는 게이트웨이 그리고 데이터베이스 포맷으로 액세스할 수 있는 데이터 모델과 통신한다.
통합을 간소화해주는 새로운 접근방식
스마트 장비 제어 시스템을 설계할 때 새로운 접근방식을 취하면, 장비가 생산 현장에 도달하기 전에 통합 프로세스에서 가장 힘든 부분 중 하나를 간소화할 수 있다. 이는 컨트롤러의 명령어를 사용해 제어 플랫폼의 기능을 설정할 수 있는 기존 직원의 기술을 활용함으로써 가능해진다.
스마트 오브젝트에 기반한 접근방식은 통합 간소화는 물론, 장비의 수명주기 전반에서 다음과 같은 이점도 제공할 것으로 기대된다.
①동기화된, 더 나은 데이터
오늘날의 생산 현장에서는 일정 시간마다 정보 애플리케이션이 데이터 포인트 별로 기계 제어 시스템을 폴링(지속적으로 확인)한다. 이러한 비동기 데이터로 구축된 관계 모델은 수집된 변수의 순서나 분석이 필요한 조건이 발견되는 경우에 따라 불완전한 경우가 많다.
하지만 스마트 오브젝트는 제어 시스템에서 감지된 조건에 따라 데이터 수집을 자동으로 트리거(trigger)한다. 조건과 관련된 모든 데이터는 이벤트가 발생할 때 동시에 수집되어 정보 게이트웨이로 전송된다.
이를 통해 단기적으로, 동기 데이터는 장비의 상태가 ‘가동’에서 ‘결함’으로 변경되는 이유를 정확히 파악할 수 있는 최적의 방법을 제공하고, 장기적으로는, 전체 장비 효율성(OEE)을 개선할 수 있는 방법을 파악하는데 도움을 주는 인사이트를 제공한다.
②더 적은 처리 역량으로 가능한 소규모 데이터 세트
여러 다른 정보 애플리케이션들이 동일한 장비 데이터를 필요로 하는 경우가 많다. 오늘날 대부분의 애플리케이션은 장비 제어 시스템을 폴링하고, 데이터 세트를 생성하기 때문에 공장의 데이터 공간이 확장된다.
스마트 오브젝트는 동일한 데이터를 찾는 여러 애플리케이션의 질문을 최소화한다. 결과적으로 데이터 세트 수가 크게 줄어 데이터 관리·분석 및 스토리지 관련 비용이 절감된다. 또한 데이터의 동기화된 수집은 데이터 세트에서 ‘노이즈(잘못된 항목)’가 적다는 것을 의미하므로, 정보 시스템 애플리케이션에서 데이터가 사용되기 전에 노이즈를 파악 및 제거하는 역량이 더 적게 필요하다는 것을 의한다.
