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디지털 트랜스포메이션의 선도 사례- 지멘스 EWA 암베르그 생산공장
산업용 엣지 컴퓨팅 및 AI 통해 공정 과정의 애로 극복... 디지털 트윈과 실제 검증 활성화

[지멘스 제공] 디지털 엔터프라이즈(Digital Enterprise)를 통해서 지멘스는 고객 사이트와 사내 모두에서 산업의 디지털 전환을 지속적으로 추구하고 있다. 예를 들어, 지멘스의 EWA(Electronics Works Amberg)를 살펴보면 이런 상황이 더욱 뚜렷해진다. 최적화된 생산 처리량이나 빠른 제품 주기, 신뢰할 수 있는 보안 대책 등과 상관없이 제조의 미래는 디지털 엔터프라이즈 포트폴리오의 수많은 솔루션 덕분에 이미 EWA 분야에서 상당수 현실화되고 있다.

인더스트리 4.0은 지멘스 Electronics Works Amberg(EWA)의 많은 분야에서 현실로 나타나고 있으며, 미래 기술은 이미 디지털 변환의 다음 단계를 실현하고 있다. [사진=지멘스]

암베르그 공장에서는 하루 350개의 생산 전환과 약 1,200개의 서로 다른 제품들이 포함된 포트폴리오가 생산되고 있다. 또한, 연간 1,700만 개의 SIMATIC 구성 제품들도 만들어지고 있다. 이런 현황을 감안할 때, 지멘스의 EWA에서 생산과정이 순조롭게 이뤄지기 위해서는 약 5,000만 개의 공정과 제품 데이터를 평가하고 최적화해야만 한다. 이뿐만 아니라 인공지능(AI), 산업용 엣지 컴퓨팅, 클라우드 솔루션과 같은 획기적인 기술은 이미 매우 유연하고 효율적이며 안정적인 생산 시퀀스를 가능하게 만들고 있다.

향상된 생산 처리량을 위한 산업용 엣지 컴퓨팅 및 AI

지멘스 암베르그 공장의 전략 디지털화 책임자인 조헨 뵈니그 박사는 "엣지 컴퓨팅을 사용하면 공장이나 기계에서 생성된 데이터를 즉시 처리하는 것이 가능하다"고 말했다. 분산된 I/O 구성 요소를 위해 PCB 기판이 제조되는 생산 라인에서 EWA는 이렇게 하고 있다.

하지만 여기서도 생산은 충분히 최적화되지 않는다. 물론 이것이 공장 가용성이나 공정 품질의 결함이 나타난다는 의미는 아니다. 다만 PCB 생산이 끝나고 자동 X-ray 검사 섹션에서 병목현상이 발생하는 것이다. 손톱 크기의 회로 기판은 다양한 연결 핀으로 기능에 관련한 BUS 커넥터로 구성된다. 조립 전의 테스트에서 이러한 납땜 연결 이음매는 X선 검사기에서의 촬영을 통해 올바르게 작동이 될지 점검하며, 이 구간은 생산 라인에서 언제나 병목이 되곤 한다.

이는 공장 가용성이나 공정 품질의 결함이 아니다. 다만, 검사 장비의 검사 속도에 관련된 문제일 뿐이다. 그렇다면, 생산량의 증가를 위해 새로운 검사 장비를 구매해야 하는 걸까?그 대신에 EWA에서는 생각을 바꾸어 답을 찾아보았다. 검사장비의 속도가 생산에 문제를 주는 것이라면, 선별적으로 검사장비에 제품을 투입할 수 있으면 되는 것이다.

PCB 생산 공정에서 AI 제어 모델이 안정적인 양 불량 판정을 수행하고 있다. [사진=지멘스]

대안은 인공지능에서 찾을 수 있었다. 센서로부터의 데이터는 PLC 제어기와 엣지디바이스로 구성된 TIA Portal에서의 설정 환경을 통해 클라우드로 전송된다. 전문가에 의해 프로세스 변수에 바탕을 둔 AI 알고리즘이 육성되며, 알고리즘은 엣지 애플리케이션 상에서 프로세스 데이터를 납땜이 돼야 할 회로 상의 연결부위의 품질에 어떻게 반영해서 예측해야 할지 배우게 된다.

뵈니그 박사는 “이렇게 만들어진 인공지능 모델을 통해서 알고리즘은 PCB의 납땜 연결부위에 대한 품질을 예측한다. 다른 말로 바꿔서 이야기하자면, 공정 끝단에서 검사기에 제품을 투입해야 할지 여부를 확인할 수 있다는 것”이라며 “폐(閉)루프(closed loop)형의 진단 절차를 거쳐 이 데이터는 생산 요소에 바로 반영된다”고 설명했다.

조기 경보로 불편한 놀라움을 예방한다

폐루프 기반의 분석과 산업용 엣지 기술은 밀링 공정에서도 이용된다. SIMATIC 제품의 구성을 위해 수행되는 PCB의 분할 공정에서, 밀링 분진은 때때로 제품의 오작동을 야기하기도 한다. 자동 엑스선 검사기의 예처럼, 지멘스의 전문가들은 예지보전 기능을 구현하기 위해 엣지컴퓨팅과 인공지능의 조합을 고민하고 있다.

전문가팀들은 계획되지 않았던 다운타임과 관련된 두 가지 매개변수를 분리했다. 이 두 매개변수는 밀링 스핀들의 회전속도와 드라이브에 필요한 전류였다. 이 데이터는 사전에 훈련된 알고리즘이 프로세스데이터와 다운타임의 이상 징후 사이에서 있는 상호관계를 식별해 다시 생산과정에 공급하는 엣지 장치로 보내진다.

지멘스 EWA 암베르그 생산공장의 모습. 지멘스EWA는 맞춤형 보안 솔루션를 활용하여 네트워크 인프라의 사이버 공격 위험을 최소화하고 있다. [사진=지멘스]

Performance Insight 앱은 개방형 클라우드 기반의 IoT 운영 체제인 MindSphere의 사용자들에게 결과를 제공한다. 그 결과 공장 운영자는 이제 잠재적인 시스템 고장 발생 12시간~ 36시간 전에 상황을 통보받고 그에 따라 대응할 수 있다.

그러나 데이터와 이상 징후는 단순히 MindSphere에 저장만 되는 것이 아니다. 알고리즘은 점점 더 정밀해지는 결과를 전달할 수 있도록 계속 훈련돼야 한다. EWA의 IoT 전문가인 플로리안 마이어호퍼는 “EWA의 일관된 엔드 투 엔드 디지털화 환경은 자동화, 산업용 에지 및 클라우드 컴퓨팅 간에 필요한 원활한 상호작용을 보장한다”고 설명했다.

디지털 트윈과 실제 검증 콘셉트

디지털 트윈의 도입으로 현재 SIMATIC 제어기 구성 부품의 생산은 8초의 목표 사이클 시간 이내에서 이뤄지고 있다. 초기 시뮬레이션은 11초의 사이클 시간이었지만, 11초 시뮬레이션으로 운영되는 실제 장비들은 주요 사용 라인이 아니다. 따라서 이 장비들이 전체 공정에 영향을 끼치는 부분을 해소하기 위해 지멘스의 전문가들은 이 모듈들도 생산의 디지털 트윈에서 더욱 적절한 구성 요소로 대체했다. 결국 다음 시뮬레이션에서는 목표 사이클 시간이 매끄럽게 달성되어 검증 콘셉트가 확인된 것이다.

결국 지멘스의 EWA(Electronics Works Amberg)에서는 디지털 트랜스폼에 특화된 S7-1500, 산업용 엣지 등의 하드웨어 및 TIA Portal 등과 같은 소프트웨어 솔루션, 산업통신, 사이버보안 및 여타의 서비스를 최적으로 조정해 일관된 말단에서 말단까지의 수평 수직 통합을 이뤄냈다. 이는 결국 원활한 생산시퀀스로 효율적인 생산시스템을 이뤄내는데 기여했으며, 대표적인 디지털 트랜스포메이션의 사례로 유지되고 있다.

[김관모 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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