운영기술(OT)과 정보기술(IT)의 융합, ‘생산설비 효율성 제고’를 위한 필수조건

최태우 / 기사승인 : 2019-08-01 12:07:11
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[source=siemens ag]

엄청난 양의 데이터가 생산기술의 적용 과정에서 센서, 제어기, 카메라, 컨택터 등의 입력기기를 통해 생성된다.


이 중에서 거의 대부분은 PLC(Programmable Logic Controller)의 시퀀스 제어를 위해 사용된다. 하지만 실제로는 조건 명령어를 실행하는 용도보다 더 많은 잠재력이 이 데이터 안에 숨어있다.


암베르크(Amberg)에 위치한 지멘스(SIEMENS)의 공장에서는 연간 1600만개의 지멘스 자동화 솔루션(SIMATIC)을 생산하고 있다. 약 75%의 공정이 자동화되어 있는, 지멘스의 디지털 생산 시스템을 대표하는 공장 중 하나이기도 하다.


지멘스는 100% 수준의 높은 품질을 보증하기 위해 SIMATIC 제품의 PCB(Printed Circuit Board)는 제조 중에 X-레이 검사기를 통해 납땜 품질 등의 요소를 확인하기 위한 절차를 거치게 된다.


하지만 X-레이 검사 프로세스는 다른 장비들의 생산 속도에 비해 긴 시간을 요구하기 때문에 전체 프로세스에 병목현상을 발생시킬 수 있다. 암베르크 공장은 이러한 검사장비로 인한 병목현상을 없애고 생산성을 확보하기 위해 생산과정에서의 불량을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다.


착안한 점은 납땜공정의 운영환경(OT)에서 매우 큰 규모의 데이터셋이 만들어지며, 이것을 분석을 위한 빅데이터로 활용하는 것이 도움이 될 것이라는 아이디어였다. 그리고 40개의 데이터셋이 이러한 품질 예측을 위해 정의되었다.


첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 인공지능(AI)을 학습시키는 것이었다. 암베드크 공장에서 데이터는 지멘스의 TIA 포트폴리오를 통해서 산업용 클라우드 플랫폼인 마인드스피어로 수집된다.


여기에서 AI 알고리즘은 로컬PC보다 월등한 램과 컴퓨팅파워로 합습된다. 알고리즘이 학습되고 나면 모델은 엣지 애플리케이션으로 옮겨지게 되고, PCB 공정에서의 데이터 수집과 전처리, 그리고 공정 품질 예측에 활용된다.


예측기술로 전이되는 AI 알고리즘
프로젝트의 마지막 단계는 지멘스의 산업용 엣지 관리 시스템(SIEMENS Industrial Edge System)에 업로드하는 것이다. 이 단계에서 AI 알고리즘은 엣지 do플리케이션 형태로 로컬 엣지 디바이스에 배치되어 더 이상 마인드스피어 클라우드로 데이터를 올리지 않아도 생산 데이터를 분석할 수 있도록 설계됐다.


민감하고 중요한 생산 데이터는 생산 라인 내부에서 유출되지 않고 품질 예측 시스템은 실시간 레벨로 동작하게 된다.


예측 시스템 적용의 결과로 X-레이 검사가 필요한지 아닌 지에 대한 피드백을 PCB 보드에 적용하면서 생산관리시스템(MES)에 전달하면, 해당 PCB 보드를 X-레이 검사기에 투입할지 말지 결정해서 병목현상을 회피할 수 있다. 우리는 이러한 폐루프 분석 방식을 이용해서 실시간으로 생산 데이터를 분석하고 AI 프로세스 최적화에 적용할 수 있었다.


암베르크 공장에서는 현재 머신러닝(ML) 워크플로우에 대해 데이터 수집부터 전처리 그리고 AI 학습을 최적화하는 작업이 진행되고 있다. 이러한 작업들은 마인드스피어 클라우드 시스템의 학습을 기초로 한 알고리즘의 학습과 전세계 생산라인에 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.


이는 결국 장비의 개발 방식을 바꾸게 될 것이며, 장비의 효율성 또한 새로운 프로그램의 작성 혹은 편집 없이 자동적으로 향상될 수 있는 것을 의미한다.


운영기술(OT)이 정보기술(IT)을 만날 때
암베르크 공장에서 OT와 IT를 융합하기 위한 지멘스의 도전과제로 엣지컴퓨팅, 클라우드컴퓨팅, 그리고 AI와 같은 신기술들이 매우 많은 실제 적용사례로 검증되고 있다. OT와 IT이 한 팀을 이룰 때 생산 설비의 효율을 향상시킬 수 있다.


해당 사례에서 지멘스는 X-레이 검사 프로세스를 약 30% 절감하고 약 50만유로의 투자비용도 절감하면서 공정의 개선을 시작했고, 알고리즘의 끊임없는 개선으로 테스트 공정이 더 이상 필요하지 않는 이상적인 상황을 만들어 내기 위해 지금도 노력하고 있다.


당신의 공장에는 얼마나 큰 잠재력이 잠들어 있는가? 가장 큰 도전은 프로세스를 이해하고, 그 과정에서의 모든 가능한 데이터의 투명성을 확보하고 마침내 데이터의 잠재된 가치를 알아내는 것이다.



글 : 헬뮤트 슈토퍼(Helmut Staufer) / 마케팅 매니저 / 지멘스



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