2021 글로벌 모션컨트롤 산업의 6가지 핵심 기술 동향
제조 시장의 고객은 더 낮은 가격과 더 많은 성능의 제품을 요구하고 있다. 제조 시장은 이러한 고객의 니즈에 따라 대량 생산 방식이 개별 생산에 대한 요구에 맞춰지면서 생산 유연성을 지원하는 장비 및 소프트웨어로 빠르게 전환하고 있다.
세계 경제 포럼에 따르면, 미국의 GDP는 2020년에 1분기 5%, 2분기 32.9%가 하락했다. 최근 자동화 발전 협회의 발표에 의하면, 2020년 2분기 수주는 전년 대비 6.7% 감소해 8억 8200만 달러였고 출하량은 5% 감소했다. 2020년 상반기 수주는 전년 대비 16.7억 달러가 감소했다.
이렇듯 지금의 어려운 시장 상황을 누구도 부정하지 못할 것이다. 본문에서는 기업, OEM, 사용자들이 이러한 문제를 해결할 수 있는 6가지 대안을 제시한다.
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디지털화를 대비하라
현대는 Industry 4.0, 스마트 공장, 사이버 시스템 등 소프트웨어가 모든 것을 정의하는 시대다. 기업과 OEM, 사용자는 단지 살아남기 위해서가 아니라 성공하기 위해서 디지털 기술로 전환하고 있다. 아날로그 기계 및 수동 입력 방식이 디지털 형식으로 변환하는 ‘디지털화’는 이미 수십 년 전부터 진행돼 왔다. 디지털화는 디지털 데이터를 사용하여 프로세스를 실행하고 개선하는 것으로, 기계 가동 정지 시간을 줄이고 운영 비용을 절감하는 등 효율성이 입증되면서 산업 전반에 추진력을 얻고 있다.
디지털화는 IIoT, 엣지 컴퓨팅, 5G와 같은 기술을 활용하여 예측 유지 관리, 디지털 트윈 및 증강 현실(augmented reality)과 같은 기술을 지원한다. 이제부터 각각의 항목을 자세히 살펴본다.
1. 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 효율성
사용자는 장비의 상태 및 성능, 운영 생산성 및 제품 품질에 대한 보다 나은 가시성을 원하며 IIoT는 이러한 요구를 충족할 수 있다. IIoT 전략을 올바르게 실행하면 가동 시간과 생산성을 크게 향상시키면서 비용을 절감할 수 있다.
엄밀히 말하면 IIoT는 거의 실시간으로 데이터를 교환하기 위해 네트워크로 연결된 센서 및 스마트 구성요소의 패브릭(fabric)이다. 그러나 사람들이 IIoT에 대해 이야기할 때는 장비의 성능, 상태 및 처리량에 대한 통찰력을 얻기 위해 IIoT 데이터를 분석하는 방법에 초점을 두고 있다. 데이터는 분석 및 시각화를 위해 중앙 집중식 플랫폼에서 집계될 수 있으며 IIoT 사용 사례로는 실시간 모니터링, 에너지 분석, 프로세스 제어, 품질 보증 등이 있다.
IIoT의 장치는 인공 지능(AI) 또는 머신 러닝(ML) 애플리케이션의 분석을 위해 클라우드로 데이터를 보낼 수 있다. IIoT 애플리케이션의 대시 보드는 결함을 감지하는 온도 센서, 전류 모니터, 진동 모니터의 핵심 성과 지표(KPI), 상태 데이터를 제공할 수 있다.
IIoT의 연결을 통해 권한이 있는 사용자는 어디서나 데이터에 액세스 할 수 있다. 관리자는 책상이나 서재에서도 장비를 모니터링 할 수 있다. OEM 및 유지 관리 직원은 시설 전체, 시내 또는 전국에서도 문제를 해결할 수 있다.
2. 클라우드보다 처리 속도가 빠른 엣지 컴퓨팅
IIoT는 많은 장점을 제공하지만 몇 가지 문제도 있다.
첫째, 모든 산업 사물에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 클라우드(사설 기업 클라우드 또는 공용 클라우드)로 전송하려면 엄청난 양의 대역폭이 필요하다. 대부분의 센서가 정상 상태 작동을 보고하기 때문에 캡처한 모든 데이터를 전송하면 네트워크가 압도될 수 있으며 경우에 따라 인프라 업그레이드가 필요하다.
둘째, 데이터를 클라우드로 전송하면 대기 시간이 발생한다. 이는 애플리케이션 모니터링에서 결함의 주요 문제는 아니지만 고속 생산 라인에서는 짧은 시간에 상당한 양의 스크랩(및 손실)을 초래할 수 있다.
마지막으로, 기업은 데이터 침해 및 보안 취약성에 대해 우려를 가지고 있다. 대부분의 경우 사용자는 외부 소스에서 제어 및 업그레이드를 허용하는 것을 꺼릴 뿐만 아니라 데이터를 노출하는 것을 꺼린다.
엣지 컴퓨팅은 이러한 세 가지 문제에 대한 솔루션을 제공한다. 엣지 컴퓨팅에서 데이터 수집, 분석 및 저장은 데이터가 인터넷으로 전달되기 전에 엔터프라이즈 네트워크의 ‘엣지’ 내에서 이루어진다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장치에 분석을 수행할 때 대역폭 수요와 대기 시간이 최소화된다.
정교함의 수준은 구현마다 다르며, 경우에 따라 네트워크를 통과하는 데이터의 양을 최소화하기 위해 필터링 및 정규화와 같은 사전 처리(preprocessing) 단계만 포함시킨다. 또한 엣지 장치 자체가 AI 및 ML 애플리케이션을 실행하여 시각화 및 분석만이 아니라 경우에 따라 경고와 응답도 할 수 있다.
엔터프라이즈 네트워크 내에 엣지 컴퓨팅 프로세스를 유지하면, 보안 취약성이 크게 감소하여 사용자가 데이터를 보는 것뿐만 아니라 머신 제어 및 업데이트의 편리함을 느낄 수 있다.
엣지 컴퓨팅은 시간에 매우 민감하거나 많은 양의 데이터를 포함하는 애플리케이션에 가장 적합하다. Schneider Electric의 Secure Power 사업부 솔루션 설계자인 Carsten Baumann은 품질 보증 및 프로세스 제어를 위해 엣지 처리를 도입한 음료 생산 기업을 좋은 예로 소개했다.
이 업체는 머신 비전을 사용하여 동작 축의 성능을 모니터링하고 채우기 수준, 레이블 위치 등을 확인한다. 처음에는 클라우드에서 분석을 수행했지만 데이터 스트리밍은 비용이 들고 데이터를 사외로 전송하면 보안 위험이 발생할 수 있었고, 이중 가장 중요한 이유는 클라우드 솔루션이 시간이 매우 지연됐기 때문이다.
Baumann은 “클라우드는 프로세스가 너무 오래 걸린다. 클라우드에서 분석을 수행할 때 지연 시간을 따라잡기 위해 제조 프로세스 속도를 늦춰야 했다. 음료 생산 기업은 엣지 컴퓨팅을 사용하여 작업 현장에서 직접 처리해야한다고 판단했다. 엣지 컴퓨팅 솔루션을 통해 지연 시간을 1초 미만으로 줄일 수 있었다. 그 결과 데이터 분석이 제조 프로세스 자체를 손상시키지 않고 최적화된 속도로 정확하게 제조 프로세스를 실행할 수 있었다.”고 말했다.
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3. 원격 모니터링을 통한 유지 보수
유지 보수는 예상치 못한 기계 정지 시간을 방지하고 운영 비용을 최소화하기 위해 고안됐다. 유지 보수는 센서 및 스마트 장비의 데이터를 고급 분석기와 결합해 문제가 발생하거나 심각해지기 전에 고장 이슈를 식별한다. 모터의 진동 스펙트럼의 급격한 온도 상승 또는 스파크 베어링 결함의 발생을 예측해서 보여줄 수 있다. 예측 유지 관리는 원격 모니터링을 통해 치명적인 오류를 사전에 예방할 뿐만 아니라 생산 일정에 지장을 주지 않도록 부품을 주문하고 관리할 수 있도록 한다.
미국 에너지부(Department of Energy)에 따르면 예측 유지 보수 프로그램을 통한 평균 절감 비용 은 다음과 같다.
• 25% ~ 30% 유지보수 비용감소
• 70% ~ 75% 오류 제거
• 35% ~ 45% 정지 시간 감소
• 20% ~ 25% 생산량 증가
예측 유지 보수는 전혀 새로운 것이 아니다. 지난 10여 년 동안 기술에 대한 관심이 증가하면서 특히 차량 관리를 간소화하려는 OEM의 관심이 꾸준히 증가했다.
그러나 코로나19 팬데믹으로 갑자기 고장난 장비의 문제를 해결하고 수리하기 위해 고객을 찾아가는 것이 쉽지 않게 되면서 엔지니어링 및 기술자는 어디서나 보장되는 실시간 가시성과 액세스가 필요했다. IIoT는 예측 유지 보수 데이터를 캡처, 보관할 뿐만 아니라 외부 전문가에게도 데이터를 제공할 수 있다.
4. 시뮬레이션, 디지털 트윈과 가상현실
시뮬레이션은 자동화 장비의 설계, 시운전, 운영 및 유지 관리에서 점점 더 중요한 역할을 한다. 도면으로 장비를 설계하고 프로토 타입에서 문제를 발견하는 시대는 사라지고 있다. 기계의 상세한 시뮬레이션을 통해 가상 프로토 타이핑, 시운전 및 유지 보수가 가능하다.
디지털 트윈은 실제 장치의 세부 모델로 구성되며 실제 물리적 자산의 센서 데이터를 사용하여 지속적으로 업데이트된다. 시간이 지남에 따라 디지털 트윈은 정확도가 매우 높은 장비로 묘사되고 있다. 장비 성능, 생산 라인 또는 공장에서도 적용할 수 있다. 디지털 트윈은 가상 커미셔닝, 부품 마모 모니터링, 문제 해결, 새로운 제어 알고리즘 시험 등에 사용할 수 있다.
5. 비대면 소통 방법, 증강 현실
모션 제어를 사용하는 제조 업계는 기술 격차에 직면해 있다. 베이비 붐 세대는 수십 년간의 지식과 경험을 가지고 은퇴하고 있어서 기술 계승에 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 대안 중 하나가 증강현실이다. 커넥티드 작업자(connected worker)는 증강 현실을 활용하여 기술 격차를 해소하고 교육 속도를 높일 수 있다. 증강현실을 통한 교육은 종이 매뉴얼에서만 사용할 수 있었던 정보에 대한 신속한 액세스를 제공한다.
증강 현실은 실제 장면을 보완하는 역할도 한다. 작업자가 익숙하지 않은 프로세스를 수행해야하는 경우 증강 현실 디스플레이에 일련의 단계가 표시되거나 프로세스가 진행되는 동안 실제 장면을 오버레이 하는 애니메이션을 표시할 수 있다. 기어 박스의 하우징을 보고 있는 유지 보수 기술자는 내부 구성 요소의 렌더링과 베어링 온도, 오일 점도 등과 같은 매개 변수 목록을 표시할 수 있다.
사회적 거리두기, 제한된 인력, 심지어 정리 해고와 같은 한계로 인해 증강 현실의 활용도는 증가했다. 직원이 현장에 있고 엔지니어가 집에 있을 때 문제가 발생하면 증강 현실을 통해 현장의 직원이 엔지니어에게 문제에 대한 추가 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 외부 전문가는 화면에 화살표와 원을 추가할 수도 있다.
6. 네트워크 속도를 해결할 수 있는 5G
텔레비전을 켜거나 뉴스 또는 엔터테인먼트 웹사이트를 방문하면, 5G 이동 통신 서비스에 대한 광고를 항상 보게 된다. 5G의 가장 큰 영향은 몇 초 안에 영화를 다운로드 할 수 있는 능력이 아니라, 밀리 초(ms) 이내 데이터를 일정하게 배치(parallel machine-to-machine communications)하고 지원하는 능력이다. IIoT를 위해 맞춤 제작된 5G는 공장 레이아웃과 증강 현실과 같은 연결 애플리케이션을 지원한다.
3G 및 4G LTE 네트워크는 RF 스펙트럼의 낮은 주파수(600MHz ~ 2GHz)에서 작동하며, 전파를 송신하기 위해 높은 타워와 더 큰 안테나가 필요하다. 신호가 빨라 건물을 잘 통과하지만 대부분의 안전이 중요한 애플리케이션에는 대기 시간이 충분하지 않다.
5G 네트워크는 중대역(2GHz ~ 10GHz) 및 고대역(10GHz ~ 37GHz)에서 작동한다. 주파수가 높을수록 속도가 빨라지고 지연 시간은 짧다. 중대역과 고대역은 기업이 플랜트 수준의 네트워크와 같은 사설 5G 네트워크를 쉽게 구축할 수 있도록 하여 개인 정보 보호 및 보안과 같은 문제를 해결하는 데도 도움이 된다. 무선 네트워킹은 여전히 산업 분야에서 인기가 높으며 5G가 이를 실현할 것이다.
우리가 코로나19를 언제 통제할 수 있을지는 보장할 수 없다. 그러나 한 가지는 확실하다. 세계의 경제는 연속적으로 여러 위험들로부터 위협받고 있으며 매우 불확실하다는 것이다. 본문에서 언급한 6가지 기술은 OEM, 통합자 및 사용자에게 현재와 미래의 과제를 해결할 수 있는 분명한 솔루션이 될 것이다.
