급격하게 변화하는 오늘날의 시장 환경에서 현실에 대한 정확한 진단과 경영진의 발빠른 의사결정이 성공의 핵심 요소가 되고 있다. 이를 위해서는 기업 전체를 아우르는 비즈니스 관련 데이터의 수직적 통합이 필요하다. 의사결정에 투명성을 확보하고, 더 정확한 판단을 빠르게 내릴 수 있게 하기 위함으로, 지능형 IoT 게이트웨이는 기업 내부를 명확하게 파악하여 데이터 기반의 정확한 판단을 내릴 수 있도록 지원한다.

시스템의 복잡도가 증가함에 따라 투명성 확보에 대한 요구도 높아지고 있다. 더 빠른 의사결정이 비즈니스의 성공을 위한 핵심 과제가 되고 있기 때문이다. 오늘날 4차 산업혁명, 사물인터넷IoT 등의 확산에 따라 생산과 자동화, 그리고 IT/OT 사이의 네트워킹이 계속 확대되고 있는 상황에서 회사 내부의 효율적인 리포팅은 변화를 빠르게 감지하고, 비즈니스 전략의 변경이나 적절한 조치를 적시에 진행할 수 있게 해 비즈니스의 성공을 뒷받침한다.

다음과 같은 질문을 생각해 보자.
 - 회사에서 사용되는 어떠한 기계(또는 장비, 컴포넌트)에서 가장 많은 에너지를 소비하는가?
- 제품 생산 시 어떠한 프로세스가 가장 많은 문제를 발생시키는가?

지능형 게이트웨이의 필요성
지능적인 리포팅은 이러한 질문에 대한 해답을 신속하게 찾을 수 있게 한다. 하지만 이러한 리포팅이 가능하려면, 필요한 데이터가 사전에 수집되고, 관리 시스템 내에 저장되어 있어야만 한다.

이를 위해서는 먼저 전사적인 통신 체계가 요구된다. 통신의 영역이 필드 레벨부터 제어 레벨, 그리고 관리 레벨까지 아우르는 모든 경로로 확장되는 것이다.

회사 전체 영역을 포괄하는 광범위한 데이터의 취득과 교환은 네트워크에 많은 부하를 안기고 속도저하를 불러일으킬 수 있다. 지능형 게이트웨이는 관련 데이터(에너지 소비량, 품질 데이터 등)를 해당 영역의 현장에서 직접 전 처리하고, 처리된 데이터를 상위 레벨에 전달함으로써 부하와 속도 저하를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.

성능 및 지속적인 운영
생산 데이터의 지속적인 기록과 분석은 투명성을 증가시킨다. 생산 데이터의 지속적인 기록과 분석은 최적화된 생산 시퀀스, 품질 확보 등을 위한 의사결정을 사실에 입각하여 진행할 수 있게 하는 힘이다. 이때 단순히 버튼 하나를 누르면 현재 시점의 완료된 데이터가 신뢰할 수 있고 이해하기 쉬운 형태로 확인되어야 한다.

나아가 오늘날 품질 관리 및 규제 기관은 수년이 지난 후에도 제품이 추적 가능해야 한다고 요구한다. 여기에서 데이터의 정확성과 일관성은 필수이다. 타임 스탬프를 기반으로 사용자는 데이터가 기록 된 후 몇 년 후의 특정 시점에 어떠한 일이 발생하였는지 확인할 수 있다.

이를 위해서는 게이트웨이가 현장에서 발생하는 많은 데이터를 처리하고, 원시 데이터를 활용한 정확한 리포트에 필요한 시간 참조를 설정할 수 있는 결정적 근거를 제공하도록 지능화되어야 한다. 또 산업 환경에서 관련 데이터가 언제든지 원활하게 기록될 수 있도록 지속적으로 운영되어야만 한다.

개방성·확장성·연결성
대부분의 회사들이 다양한 제조사 및 기술들로 구축된 IT 및 자동화 환경을 사용하고 있기에 전시적 연결은 특별한 도전 과제가 된다. 요구사항이나 프로세스 시퀀스 변경 시 응답 시간과 유연성을 개선하고 전세계로부터 확보된 데이터의 일관성을 보장하기 위해 프로세스와 데이터, 시스템을 조화시키는 노력이 요구되는 것이다.

따라서 게이트웨이는 개방성을 제공하고, 자유로운 프로그래밍을 통해 다양한 자동화 및 IT 시스템을 서로 연결할 수 있어야 한다. <그림>은 생산(그림 하단)에서 기업의 IT 및 관리 시스템(그림 왼쪽 상단) 또는 클라우드(그림 오른쪽 상단)까지의 데이터 흐름을 개략적으로 표시한 것인데 여기에서 IoT는 다양한 레벨들을 서로 연결하는 중앙 구성 요소 및 게이트웨이 역할을 한다.

> 생산·품질 데이터의 수집 및 압축
첫 번째 단계에서 게이트웨이는 시리얼 또는 산업용 이더넷 기반 통신을 통한 필드레벨의 센서/액츄에이터, 드라이브, PLC, 산업용 PC 및 기계 등의 데이터를 안전하게 수집한다. 이러한 데이터 소스와의 연결은 OPC UA 또는 프로피넷 통신 등을 기반으로 수행될 수 있다.

> 데이터 프로세싱 또는 프로토콜 변환
두 번째 단계에서 게이트웨이는 수집된 생산 데이터를 전 처리한다. 이를 통해 모든 데이터가 아닌 관련 데이터(예: 에너지 소비 데이터 또는 기계 동작 시간)만 상위 시스템으로 전달함으로써 네트워크 부하를 줄일 수 있다. 또한 자동화 프로토콜간의 프로토콜 변환도 게이트웨이에서 수행되어 회사의 시스템 환경에 따라 자유롭게 적용될 수 있다.

> 관리 시스템 또는 클라우드로 전송
세 번째와 네 번째 단계는 관련 데이터를 IT 시스템, 혹은 클라우드로 안전하게 전송하는 것이다. 여기에서 데이터는 일정한 보고 메커니즘에 기초하여 준비되는데 상호 관계, 최적화 가능성, 그리고 중요한 정보를 한 눈에 볼 수 있도록 개괄적으로 표시된다.

§ Simatic IOT2040
지멘스의 산업용 게이트웨이인 Simatic IOT2040은 필요한 추가 데이터를 확보하고 회사 전 영역의 투명성 관련 최적화 가능성을 높일 수 있다. 기존 자동화 개념을 적용할 필요 없이 기존 플랜트 내에서 간단하게 업그레이드하여 상위 시스템(IT 시스템 또는 클라우드)과 연결할 수 있다. 또 자유롭게 프로그래밍할 수 있어 투명한 IoT 기업을 보다 가까운 현실로 만들게 한다.