자동화 설비에 가시성을 확보하는 것은 결코 늦지 않습니다.
과거에는 IO-Link에 관해 이야기할 때 설비의 PLC 가 SLC 500, PLC-5, 최악의 경우에는, 저보다 더 나이가 많은 PLC를 사용할 경우 별로 이야기할 것이 없었습니다. 이러한 경우 PLC는 다른 네트워크 통신 카드와 호환되지 않거나 PLC 메모리가 초과되거나 DeviceNet, Profibus, 또는 ASi와 같은 오래된 네트워크를 사용했습니다. 아니면 그저 너무 낡아서 이미 희망과 기도로 함께 붙들고 있었습니다. 그러나 오늘날 우리는 IIoT 및 Industry 4.0 개념을 활용하여 오래된 자동화 설비에 더 많은 가시성을 확보할 수 있습니다.
IIoT와 Industry 4.0은 빅 데이터의 전형적인 이미지보다 현장에 있는 장비에서 사용할 수 있는 다수의 제품을 만들어 냈습니다. 공정 가시성을 확보하기 위한 3가지 주요 기능이 있습니다. 데이터 생성 장치, 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 저가형 컨트롤러, 그리고 데이터의 시각화입니다.
데이터 생성 장치
최근에는 PLC와 직접 통신하지 않고 데이터를 생성할 수 있는 장치가 많습니다. 예를 들어 Ethernet/IP 환경에서는 지능형 장치를 Ethernet/IP 네트워크에 직접 배치하거나 IO-Link로 간접적으로 장치를 추가할 구 있어 비용 효율성이 높고 동일한 수준의 데이터를 제공할 수 있습니다. 이러한 장치는 온도, 유량, 압력, 그리고 위치 데이터 모니터링 기능을 추가하여 다운타임을 줄이고 결함이 있는 제품의 폐기를 줄일 수 있습니다. Ethernet 기반의 프로토콜로 장치들은 통신을 하며 오래된 PLC의 개입 없이 데이터를 추출할 수 있습니다. JSON, OPC UA, MQTT, TCP/IP로 보조 컨트롤러에서 데이터를 사용할 수 있습니다.
리눅스 기반 컨트롤러
값싼 Raspberry Pi는 보조 컨트롤러로 사용할 수 있지만 온도, 진동 등에 대한 산업용 사양을 갖춘 리눅스 기반 개방형 컨트롤러도 시장에 출시되었습니다. 보다 저렴한 가격의 컨트롤러는 Ethernet 프로토콜로 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 리눅스 기반의 "샌드박스(Sandbox)" 시스템으로 여러 프로그래밍 소프트웨어 패키지를 다운로드할 수 있습니다. 소프트웨어 패키지에는 Node-Red, Codesys, Python 등이 있습니다.
데이터의 시각화
이제 데이터가 생성, 수집, 그리고 분석되고 있으므로 다음 단계는 구형 장비에 공정 가시성을 확보하는 것입니다. 리눅스 기반의 시스템에 다운로드 할 수 있는 프로그래밍 소프트웨어는 대시보드 (Node-Red) 형태 또는 HMI (Codesys) 같은 데이터의 시각화를 제공합니다. 이것은 설비 근처에 저렴한 모니터를 설치하여 데이터를 표시할 수 있습니다.
IIoT 및 Industry 4.0 의 "큰"개념에 사용된 제품을 활용하여 구형 장비에 진단 시각화를 추가하여 손쉽게 유지 보수를 하고 폐기율을 줄이고 예측 유지보수를 쉽게 수행할 수 있습니다.
