일전에 인쇄소 스마트 팩토리 구현 사업에 여러 인쇄기에 Nano 33 IoT 모듈을 사용하여 클라우드와 연동한 시스템을 개발하였다. 일찍부터 투자한 스마트 팩토리 사업의 성과가 탄소 배출 감소, 사고 예방, ESG 경영, 매출 확대와 같은 눈에 보이는 결과들을 많이 가져오고 있다는 보도가 많아졌다.
참고 논문은 PLC를 이용하여 아두이노와 라즈베리파이와 같은 다른 프로세서의 입 출력을 주소로 할당한 방식과 데이터를 수집하여 그래픽으로 검증할 수 있는 방식이 괜찮아 보였다. 자세한 내용은 아래 참고 논문을 찾아보면 좋겠다.
제조업 분야에서 ICT를 기반으로 하는 제4차 산업혁명 이 진행되면서 스마트 팩토리 구축에 대한 관심이 크다. 특 히 전 세계가 인구 노령화에 따른 숙련공의 부족과 코로나 19 사태로 제조업체의 경영난 등이 커지면서 스마트 팩토리가 관심을 받고 있다. 고객 수요에 따라 유연하고 맞춤형 생산이 가능한 스마트 팩토리 생산방식은 고객 만족과 동 시에 신규시장 확보로 기업의 수익성을 증가시킬 뿐 만 아니라 비용절감에 따른 이익 증대에도 기여할 것으로 예상되기 때문이다. 그러나 국내의 경우 스마트 팩토리 전담 조직인 스마트 제조혁신기획단은 2022년도까지 스마트 팩토리 3만 개를 보급할 계획을 가지고 있으나 국내의 스마트팩 토리 구축한 기업의 70%가 초기단계에 머물러 있는 실정이다.
스마트 팩토리가 일반화되기 위해서는 엔지니어와 장비들간 네트워크 통신을 통하여 실시간으로 자동화된 공정을 진행함으로써 공장의 효율성을 극대화하고 구축된 IT 시 스템의 연계가 원활해야 한다. 특히, 이기종 설비에서 실시간 데이터를 수집하여 저장하고 방대한 양의 데이터를 분석하고 시각화하여 필요한 정보를 활용할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 팩토리 도입 전에 자동화 시스템이 구축되어 있는 경우가 많으므로 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 및 빅데이터(big data) 등의 연결을 통한 스마트 팩토리 구축을 위하여 범용으로 사용되고 있는 PLC (MELSEC iQ-F FX5), 아두이노(Arduino), 라즈베리파이 (Raspberry-Pi), 임베디드 시스템(Embedded System) 등 4종의 제어기를 구성하여 실시간으로 데이터를 수집 및 저장하여 정보를 관리할 수 있는 프로그램을 개발하고자 한다.
- 스마트 팩토리 도입 전에 자동화 시스템이 구축되어 있는 경우가 많으므로 IT시스템과 연계하여 이기종 시스템의 데 이터를 수집하여 관리하기 위하여 제어기를 구성(이미지 참고)
- PLC 제어기: MELSEC iQ-F FX5 시리즈, AC 85 V ~ 264 V, 소비전력은 30 W
- 아두이노와 라즈베리파이 활용: 각종 입출력 장치와 인터넷, 스마트폰, TV 등에 연동하여 제어
- 디지털 입출력을 14개를 지원하고 6개의 아 날로그 입력과 USB 연결, 리셋 버튼과 파워잭을 지원하는 아두이노를 사용
- CortexM4는 최소형으로 저비용의 장점이 있어 최저전력의 제어 장치에 최적화
네트워크 통신을 통하여 실시간으로 자동화된 공정을 진행하여 공장의 효율성을 극대화하고 구축된 IT 시스템의 연계가 가능하여야 한다. 또한 이기종 설비들에서 실시간 데이터를 수집하여 저장하고 방대한 양의 데이터를 분석하여 시각화하여 필요한 정보를 활용할 수 있어야 한다.
따라서 본 연구에서는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술 연결이 가능한 스마트팩토리 구축을 위하여 범용으로 사용되고 있는 PLC, 아두이노, 라즈베리파이, 임베디드 시스템 등 4종의 제어기를 구성하여 실시간으로 데이터를 수집하고 저장하여 정보를 시각화하여 관리할 수 있는 프로그램 개발에 관하여 연구하였다.
제어기별 통신 검증을 위하여 프로그램 내 Data Log로 데이터 통신을 구현하여 검증하였으며 제어기별 계획 수량, 실적수량, 생산 진도, 가동률, 불량률 등의 공정 상태를 확인하기 위하여 3D 모니터링을 구현하여 정보를 시각화하여 관리할 수 있도록 하여 검증하였다. 향후 데이터 수집 및 관리를 통하여 빅데이터 관리와 AI 설루션과 연계할 수 있을 것이다.
참고 논문
스마트팩토리를 위한 데이터 수집 관리 프로그램 개발 Data Collection Management Program for Smart, J. Korean Inst. Electr. Electron. Mater. Eng. Vol. 35, No. 5, pp. 509-515 September 2022 DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2022.35.5.14 ISSN 1226-7945(Print), 2288-3258(Online) Factory
Keywords: Smart manufacture, PLC, Cortex-m, Raspberry pi, Iot, Hmi
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