주요 PLM 소프트웨어 소개   3D 시뮬레이션 소프트웨어, Visual Components 개발 : Visual Components(핀란드), www.visualcomponents.com 자료 제공 : 알씨케이, 02-575-0877, www.rckorea.net 비주얼 컴포넌츠(Visual Components)는 4차 산업혁명에 최적화된 가상의 공간에서 자동화 설비 공정, 물류 라인 구축 및 로봇 OLP를 위한 3D 시뮬레이션 소프트웨어로, 의사결정 지원 및 최적화를 지원하는 솔루션이다.  1. 주요 특징 및 장점 ■ 공정 설비, 물류 라인, 로봇 OLP 등 시뮬레이션 동시 수행 가능 ■ 디지털 트윈을 위한 다양한 연동 제공 및 실 데이터 사용 시뮬레이션 ■ 다양한 eCatalog (3000+ 개) 제공, 지속적인 Update 및 자체 컴포넌트 등록 가능 ■ ABB, Fanuc, KUKA, Yaskawa, Nachi, Doosan 등 40+ 여개 로봇 브랜드 OLP 시뮬레이션 지원 ■ 쉽고 빠른 사용법 및 직관적인 사용자 인터페이스 ■ 다양한 시뮬레이션 레포팅 기능 ■ VR/모바일 연동 가능 및 포토 리얼리즘 ■ 최고의 교육, 기술지원, 개발 지원 서비스 2. 쉽고 빠른 디지털 트윈 구축 다양한 PLC, 로봇 브랜드와의 다이렉트 연결과 OPC-UA, MQTT 등 통신 기능 제공 3. 국내 주요 고객사 삼성전자, 현대위아, LG전자 등 중소기업부터 대기업까지 국내 다양한 규모의 기업에서 설비 공정, 물류 라인 시뮬레이션, 로봇 프로그래밍은 물론, 영업 자료 및 디지털 트윈 구축 플랫폼으로 Visual Components를 사용하고 있다. 또한 국내 연구원, 인력개발원, 대학교 등에서 Smart Factory 관련 인재를 양성하기 위한 정규 교육과정으로 진행 중이다. 이외에도 여러 고등학교에서도 Visual Components를 정규교육 과정으로 채택했으며, 대학원에서 내부연구 및 외부 연구 플랫폼으로 채택되어 연구가 진행 중이다. 4. 최근 소식 Visual Components의 오랜 파트너이자, 역사 깊은 OLP 전문 소프트웨어 Delfoi Robotics가 Visual Components에 인수되었다. 이에 따라, Visual Components는 기존의 설비 공정 및 물류 라인 시뮬레이션 소프트웨어에서 로봇 OLP 기능이 추가된 통합 시뮬레이션 소프트웨어로 발전하였다. Visual Components 단일 소프트웨어를 통해 다양한 산업 분야에서의 제조 및 OLP 시뮬레이션이 가능하며Welding, Processing, Spraying 모두 Visual Components Robotics를 통해 시뮬레이션이 가능하다. Visual Components Robotics는 17개 브랜드 로봇의 프로그래밍을 지원하여 로봇의 종류 및 브랜드에 구애받지 않고 가상의 환경에서 로봇 프로그래밍이 가능하다.  더 나은 시뮬레이션 소프트웨어가 되기 위해 Visual Components 는 Missions와 같은 새로운 기능 출시와 함께 Process Modeling, Statements 등에 지속적인 기능 업데이트를 진행 중이며, 디지털 트윈 플랫폼으로서 경쟁력을 갖추기 위해 23년도에 FBX Exporter, MQTT, Doosan Robot 커넥터를 출시하였다. 또한 앞으로도 다양한 PLC, 로봇 브랜드는 물론 VDA5050과의 직접 연동 역시 계획하고 있다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기   

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (5)   지난 2회에 걸쳐 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스인 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)를 다양한 관점에서 살펴보았다. 이번 호에서는 OPC UA 프로토콜을 기반으로 산업 현장에서 발생하는 다양한 설비 데이터를 수집 및 구조화하며, 이를 기반으로 기업의 신속한 의사 결정에 도움을 주는 서비스인 AWS IoT 사이트와이즈(AWS IoT SiteWise)에 대해 소개하도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현 제2회 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어 제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅰ 제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅱ 제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈 제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ 제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   ■ 조상만 AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   공장을 가지고 있는 많은 제조 기업 고객의 애로 사항 거의 모든 제조 기업은 공장 내의 수많은 생산 라인, 설비 또는 센서에서 발생하는 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 기업의 의사 결정에 활용하고자 한다. 글로벌 전략 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)의 보고서는 제조 업체의 OT(Operational Technology) 데이터를 분석하여 데이터 기반의 예지보전(predictive maintenance)을 적용할 경우, 설비 가동 중지 시간을 30~50% 줄일 수 있으며 기계 수명을 20~40% 늘릴 수 있다고 보고하고 있다.   Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability(McKinsey & Company) : https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability   그러나 전통적 제조 기업에서 생산 라인 및 설비에 데이터 기반 의사 결정 시스템을 구축하는 데에는 크게 다음과 같은 3가지 애로 사항이 존재한다. 첫 번째, 공장 내에는 다양한 설비들이 존재하며 이 설비들은 제각기 다른 벤더사에 의해 제조되었기 때문에 다른 프로토콜을 이용해 데이터를 주고받는다. 예를 들어, 산업 현장에는 동일한 이더넷 기반임에도 불구하고 프로피넷(PROFINET), 이더캣(EtherCAT), 모드버스(Modbus), 이더넷/IP(EtherNet/IP) 등 설비로부터 발생하는 데이터를 주고받기 위한 수백여 개 이상의 다양한 통신 프로토콜이 존재한다. 이렇게 다양한 설비 및 통신 프로토콜을 통해 데이터를 통합하여 수집, 관리하는 것은 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 공장 현장에서 발생하는 거의 모든 데이터들은 사일로(silo) 형태로 존재하게 된다. 그러나 이렇게 복잡한 생산 현장에서 데이터 기반의 스마트 공장 구현을 위해 데이터의 통합은 필수이며, 이를 위해 최근에는 대부분의 PLC(Programmable Logic Controller), DCS(Distributed Control System)와 같은 산업용 설비에서 산업용 표준 통신 프로토콜인 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)를 지원하고 있다. 두 번째는 이러한 산업용 데이터에 접근했다 하더라도 장비로부터 발생하는 데이터 자체가 너무 많다는 점이다. 따라서 이러한 산업용 빅데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하여 관리할 필요가 있으나, 대부분의 데이터가 구조화되어 있지 못하다는 또 다른 문제가 존재한다. 의미 있는 인사이트를 도출하기 위해서는 구조화된 데이터가 필요하지만, 현실적으로 이를 구현하기란 쉽지 않다. 세 번째 애로 사항은 데이터 전문 인력이 부족한 제조 기업이 생산 현장에서 수집된 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스 의사결정에 반영하기가 매우 어렵다는 점이다. 이와 관련된 내용은 이미 앞선 연재에서 여러 번 언급하였다.   손쉽게 공장 설비 데이터 분석을 도와주는 AWS IoT 사이트와이즈 AWS에서는 제조 고객의 이러한 애로사항 해결에 도움을 줄 수 있도록 2020년 AWS IoT 사이트와이즈라는 서비스를 정식 출시하였으며, 현재 서울 리전에서도 사용할 수 있다. 이 서비스는 로컬의 에지 디바이스를 이용하여 공장에서 발생하는 데이터를 손쉽게 수집 및 구조화하고, 이를 통해 실시간 KPI 및 지표를 생성하여 수집된 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. <그림 1>은 AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 핵심 기능을 소개하고 있다. 공장의 다양한 설비로부터 발생하는 데이터는 ▲OPC UA 프로토콜을 통해 AWS IoT 사이트와이즈 서비스로 수집되며 ▲AWS IoT 사이트와이즈 내부에서 가상 자산과 함께 구조화되고 ▲코드 개발 없이 구현할 수 있는 대시보드를 통해 시각화된다. 결국 수집되는 데이터들은 <그림 1>의 오른쪽과 같이 설비의 상태를 감시하거나, 예지보전 등의 데이터 기반의 의사결정에 사용된다.   그림 1. AWS IoT 사이트와이즈가 제공하는 주요 기능   ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (4)   지난 호에서는 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)의 개념 및 활용 방법을 살펴보았다. 이번 호에서는 AWS IoT 그린그래스가 제공하는 주요한 5가지 기능에 대해 소개하고, 지난 호에 언급한 일종의 소프트웨어 모듈인 컴포넌트(component)의 개념 및 배포 방법에 대해 자세히 소개하도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현 제2회 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어 제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT 그린그래스 Ⅰ 제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT 그린그래스 Ⅱ 제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈 제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ 제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   ■ 조상만 | AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   AWS IoT 그린그래스로 무엇을 할 수 있을까 대표적으로 AWS IoT 그린그래스를 적용할 수 있는 기능 사례로는 다음의 다섯 가지가 있다.   로컬 메시징 AWS IoT 그린그래스 서비스가 제공하는 기능 중 가장 많이 활용되는 기능으로, 로컬 환경에서 클라우드와 네트워크 연결이 단절되는 경우에도 로컬에 존재하는 디바이스 간 MQTT 메시지를 지속적으로 주고 받을 수 있는 기능을 제공한다. 클라우드와의 연결이 일시적으로 단절된 경우 AWS IoT 그린그래스 코어 디바이스가 일종의 게이트웨이 역할인 로컬 MQTT 메시지 브로커 역할을 수행하게 된다. 로컬 메시징 기능에 대한 설명은 <그림 1>에서 확인할 수 있다. <그림 1>의 아래쪽에 있는 2개의 개별 디바이스(Publisher & Subscriber)는 AWS의 IoT 코어 서비스를 통해 클라우드에 등록되었지만, 클라우드 연결 없이도 AWS IoT 그린그래스를 통해 디바이스 간 통신이 가능함을 보여주고 있다. 이러한 기능은 우리나라와 같이 통신 환경이 매우 우수한 경우에는 크게 의미가 없을 수 있다. 그러나 동남아 또는 중동과 같이 인터넷 상황이 열악한 환경에서 다수의 디바이스 연동이 필요한 비즈니스에는 오프라인 시나리오를 준비하는 데 매우 유용한 기능이다.   그림 1. AWS IoT 그린그래스 서비스의 로컬 메시징 기능   산업용 데이터의 수집 공장과 같은 산업용 설비 현장에서는 AWS IoT 그린그래스 코어 디바이스가 일종의 OPC-UA 클라이언트 역할을 하며, 산업용 업계 표준 통신 프로토콜인 OPC-UA를 통해 설비에서 발생하는 산업용 데이터를 클라우드로 수집한다. 만약 OPC-UA가 아닌 모드버스(Modbus)와 같은 또 다른 산업용 프로토콜로 연결된 장비로부터 데이터를 수집해야 한다면, 이러한 데이터를 수집할 수 있는 일종의 애플리케이션인 컴포넌트를 AWS IoT 그린그래스 코어 소프트웨어 위에 구현할 경우 클라우드로 데이터 수집이 가능하다.   데이터 스트림의 관리 기존에는 공장의 설비와 같은 디바이스로부터 수집되는 엄청나게 많은 데이터의 대부분을 클라우드에 업로드하여 분석을 시도하였으나, 실제로 상당수의 설비 데이터가 분석에 도움이 되지 못한다는 사실을 알게 되었다. 따라서 AWS IoT 그린그래스 코어 소프트웨어에서 제공하는 스트림 매니저 기능을 사용하여 로컬 AWS IoT 그린그래스 코어 디바이스에서 데이터에 대한 필터링을 수행함으로써, 높은 가치를 지니는 데이터만 클라우드로 전송하는 것이 가능하다. 이렇게 필터링된 데이터는 <그림 2>와 같이 AWS IoT 애널리틱스(AWS IoT Analytics), 아마존 키네시스 데이터 스트림(Amazon Kinesis Data Streams), AWS IoT 사이트와이즈(AWS IoT SiteWise), 아마존 S3(Amazon Simple Storage Service, Amazon S3) 등 AWS가 제공하는 데이터 분석 및 저장 서비스로 전송된다. <그림 2>는 스트림 매니저를 통한 AWS 클라우드로의 데이터 유입 아키텍처를 보여준다.   그림 2. AWS IoT 그린그래스의 스트림 매니저를 이용한 AWS 클라우드로의 데이터 전송   ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 자동화 전문 기업 오토닉스가 산업 현장 내 설비, 공정을 효과적으로 관리할 수 있는 소프트웨어인 SCADAMaster를 출시했다고 밝혔다. SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)는 다양한 장치·장비의 데이터를 수집하고, 이를 중앙에서 모니터링 및 제어할 수 있는 소프트웨어다. 이 소프트웨어를 통해 현장 전체를 관장할 수 있고 생산 공정 단위의 세부 관리 운영도 가능해, 스마트 공장의 중요한 요소로 자리잡고 있다.     오토닉스가 선보인 SCADAMaster는 스마트 공장 분야의 표준으로 사용되는 통신 프로토콜인 OPC UA를 지원하며, 모바일 기기나 낮은 대역폭의 소형 디바이스에 최적화한 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜을 함께 지원한다. 이를 통해 클라우드, MES, ERP 등 상위 시스템뿐 아니라 다양한 생산 현장 제어기기와 연결할 수 있어 여러 곳에 분산된 현장 내 장비의 데이터 수집을 쉽게 하는 것이 특징이다. 이렇게 수집된 데이터는 이미지, 애니메이션 등 다양한 라이브러리를 통해 실제 현장과 비슷하게 작화할 수 있는데, SCADAMaster는 이미지를 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일로 제공해 사이즈 변화에도 왜곡이 발생하지 않아 고품질의 작화 구현이 가능하다. 또한, 모듈화된 패널 박스와 쉬운 화면 구성으로 누구나 쉽게 사용할 수 있는 UX/UI 디자인을 제공해, 데이터를 효과적으로 시각화하는 장점이 있다. 이 밖에도 ▲유효성 검사 기능(프로젝트 오류 확인 용이) ▲Alias 기능(기준 페이지를 통해 동일한 여러 장비 설정·제어) ▲시스템 태그(명령어 및 함수 없이도 가동 시간, 프로젝트명 등을 바로 확인) ▲경보 알림(SMS, 이메일로 현장 오류 알림) ▲다수의 DBMS(MS SQL Server, MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQLite, IBM DB2) 등의 기능을 제공한다.     오토닉스는 "SCADAMaster는 그간 소프트웨어를 개발하며 쌓은 오토닉스의 기술력과 노하우를 바탕으로 개발돼 높은 전문성과 신뢰성을 기반으로 탄생된 제품"이라면서, "스마트 팩토리, 빌딩 자동화 시스템, 수소 충전 시스템, 스마트 팜 시스템 등 다양한 환경에 적용해 공정 운영의 효율성을 제공할 수 있다"고 소개했다. 또한 "오토닉스의 센서·컨트롤러·모션 디바이스 등 다양한 필드 제품과 연계해 유연하고 효율적인 현장 관리를 실현하는 데 도움을 줄 수 있을 것"이라고 설명했다.

GE디지털은 자사의 주력 HMI/SCADA 솔루션인 iFIX 및 CIMPLICITY 소프트웨어의 최신 버전을 발표했다. 프로피시(Proficy) 소프트웨어 포트폴리오의 일부인 iFIX 2023와 CIMPLICITY 2023은 네이티브 HTML5 HMI, MQTT, 중앙집중식 배포, 그리고 공통 포트폴리오 구성 기능을 통해 생산성 향상과 개발 가속화를 돕는다.  연결된 작업자가 기존의 HMI보다 더 많은 기능을 사용할 수 있도록 설계된 차세대 iFIX 및 CIMPLICITY는 프로피시 오퍼레이션 허브(Proficy Operations Hub)와 네이티브 HTML5 HMI를 함께 사용하여 설치 및 유지보수 노력을 줄여 줄 수 있다. 이와 같은 노코드(no-code) & 로코드(low-code) 환경은 사용자가 선택한 기기에서 보다 쉽게 모빌리티, 반응형 디자인, 최신 웹 기능을 활용한 부가 가치, 보안 설계 그리고 사용자가 필요한 풍부한 정보를 지원한다.   ▲ Proficy iFIX(이미지 출처 : GE리포트 코리아)   GE디지털의 새로운 네이티브 HTML5 그래픽 디자인 도구와 가볍고 확장 가능한 런타임은 더 빠르고 향상된 방법으로 HMI 개발을 지원한다. 기업은 iFIX 또는 CIMPLICITY를 타 OT 및 IT 시스템과 쉽게 결합하여 PDF, 비디오, SQL 테이블, 작업 주문 등과 같은 정보를 추가할 수 있는 통합된 운영자 경험을 바탕으로 투명성과 생산성을 높일 수 있다.  iFIX 2023 및 CIMPLICITY 2023은 통신을 단순화하고 운영 최적화를 지원하는 새로운 MQTT5 클라이언트를 제공한다. 새로운 클라이언트는 스마트 IoT 센서와 기기의 데이터를 SCADA 애플리케이션으로 가져오고, MQTT 메시지 버스 데이터를 구독한다. iFIX 및 CIMPLICITY의 다른 신기능으로는 프로피시(Proficy) 포트폴리오 전반에 걸쳐 데이터 자동 바인딩 및 공통 구성과 같은 화면 구축 가속기가 포함된다. iFIX 및 CIMPLICITY 애플리케이션 공통으로 사용할 수 있는 신기능 외에도 iFIX 2023은 개발 속도와 안정성을 더욱 향상시킬 수 있는 혁신을 제공한다. 이러한 기능으로는 중앙집중식 프로젝트 배포, iFIX와 프로피시 히스토리안(Proficy Historian) 및 프로피시 오퍼레이션 허브(Proficy Operations Hub)에서 사용할 수 있는 공통 모델, 그리고 네트워크/현장 전역에서 장애 극복이 가능하고, 아키텍처 유연성을 지원하며, 재해 복구를 용이하게 만드는 TCP/IP 기반 장애 극복 기능 등이 포함된다.   ▲ Proficy CIMPLICITY(이미지 출처 : GE리포트 코리아)   CIMPLICITY 2023의 추가 신기능은 구성을 단순화하고 위험을 줄이도록 설계되었다. 여기에는 사용자가 프로젝트를 정의하고 OPC UA 검색을 활용할 수 있는 GE디지털의 컨피규레이션 허브(Configuration Hub)가 포함된다. 또 사용자가 HMI 개발을 위한 CIMPLICITY 클래스/객체를 게시할 수 있는 공통 모델을 제공하고, 보안 및 고가용성 향상 기능도 제공한다. GE디지털의 HMI/SCADA 솔루션은 자동차 제조, 식품 가공 분야에서부터 발전 및 수처리 등 다양한 산업 부문에서 서비스를 제공한다. 베를린 소재의 ORmatiC GmbH는 GE디지털의 HMI/SCADA 솔루션을 사용하여 유럽과 북미의 바이오가스 공장을 자동화함으로써 경제적이고 효율적인 운영을 실현했다. ORmatiC은 ISA 표준 기반의 HMI 화면을 통한 시각화 선명도 향상, 작업자 인식 개선과 더 빠른 대응, 20% 더 빠른 구성 시간, 바이오가스 운영의 신뢰성 30% 향상, 원격 진단을 통해 바이오가스 운영 가동시간 25% 증가 등의 결과를 달성했다.  GE디지털의 리차드 케네디(Richard Kenedi) 제조 및 디지털 플랜트 사업부 대표는 “GE디지털의 고객 중심 혁신을 통해 운영 시각화와 컨텍스트를 개선할 수 있는 현대적인 웹 기반 HMI를 제공하게 되었다. 고객은 우리의 헌신적이고 지속적인 개발의 혜택을 누릴 수 있을 뿐만 아니라 전 세계에서 진행 중인 수 천개의 다양한 작업의 모니터링, 제어 및 시각화 등을 수행하는 입증된 소프트웨어의 신뢰성과 안정성의 혜택도 누릴 수 있다"고 말했다.

GE 에디티브(GE Additive)가 금속 3D 프린터 제품인 바인더 제트 라인(Binder Jet Line)과 시리즈 3(Series 3) 프린터에 대해 소개했다. 바인더 제트 라인 시리즈 3는 2023년 하반기에 프로덕션 납품이 시작될 전망이며, GE 애디티브는 고객 탐색, 협업 및 테스트 등 일련의 준비 과정을 통해 이 시스템이 현대적인 대량 생산 환경에 대응할 수 있는지 검증하고 있다고 밝혔다. 바인더 제트 라인 시리즈 3는 달성 가능한 스루홀 직경과 500μm 미만의 벽 두께를 지원하며, 주조 당량(casting equivalent)을 초과하는 재료 특성을 통해 복잡한 소형 및 대형 부품을 반복적이고 안정적으로 적층제조할 수 있도록 했다. GE 애디티브는 자사의 바인더 제트 기술에 대해 "생산을 위한 치수 및 피처의 허용 공차를 충족하는 최대 25kg의 스테인레스 스틸 부품을 성공적으로 출력할 수 있는 능력을 입증했다"고 밝혔다.     또한, 바인더 제트 라인은 미세한 피처를 파괴하지 않고 복잡한 부품을 제작할 수 있으며, GE 애디티브 Amp 소프트웨어의 왜곡 예측 및 보정 기능을 통해 원하는 공차 범위 안에서 부품을 가공할 수 있다. 기존 방법보다 빠르게 주조와 같거나 더 나은 품질의 부품을 개발할 수 있고, 표면 정밀도를 향상시켰다. GE 애디티브는 바인더 제트 라인이 적층제조의 비용 효율을 높였다고 소개했다. 사용하지 않는 분말을 재활용하고 다른 파우더 베드 기술에 비해 저렴한 재료를 활용하여 원료 비용을 줄일 수 있다. 서포트(support) 구조 없이 상하 및 좌우로 전체 빌드 박스를 활용할 수 있으며, 기존 적층제조 기술에서 비용이나 가공성 문제로 만들기 어려웠던 혁신적인 부품의 제조를 지원한다. 이외에도 바인더 제트 라인은 ▲여타 적층제조 방식보다 빠른 출력 ▲자동화 기술을 통한 생산성 향상 ▲택타임(takt time : 제품 1개 당 생산 소요 시간)을 최적화하는 프로세스 및 하드웨어 ▲매끄러운 산업화 및 팩토리 셀과의 통합 ▲위험 구역 지정이 필요없으며 시스템/금속 분말과 작업자의 접촉 최소화로 안전성 향상 ▲독립적인 실시간 안전 시스템을 통한 장비 상태의 지속 모니터링 ▲공장 MES 및 안전 시스템에 통합하기 위한 실시간 OPC UA 데이터 스트리밍 등을 특징으로 내세운다.     GE 애디티브의 수석 엔지니어이자 혁신 리더인 조시 무크(Josh Mook)는 "가시적인 비즈니스 모델 외에도 산업 규모의 적층제조 도입을 고려하고 있는 대량 제조 고객들은 급변하는 환경에서 긍정적인 재무 및 생산성 영향을 빠르게 입증해야 한다는 필요성을 갖고 있다"면서, "우리는 준비된 기술 솔루션을 출시하는 데에 주력하고 있으며, 고객이 투자 수익과 총 소유 비용을 입증하는 데에 도움을 줄 수 있다. 새로운 바인더 제트 라인과 시리즈 3의 경우는 신뢰할 수 있고 안전하며 현재와 미래의 요구를 충족시킨다"고 전했다.

매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2022a를 발표했다. 이번 릴리스 2022a(R2022a)는 수백 개에 달하는 매트랩 및 시뮬링크의 신규 및 업데이트된 기능 및 함수와 함께 5개의 새로운 제품과 11개의 주요 업데이트를 포함한다. 매트랩의 새로운 기능에는 신규 앱과 앱 디자이너 함수, 그래픽 개선 사항, 라이브 편집기 작업 사용자 지정 기능 등이 있다. 또한, 이번 시뮬링크 업데이트를 통해 사용자는 새로운 마스크 편집기로 마스크 처리 워크플로를 간소화하고, 모델 참조 로컬 솔버를 사용하여 시뮬레이션을 가속화할 수 있다. 이번 R2022a를 통해서는 자율주행, 무선 통신 및 산업용 통신을 지원하는 새로운 제품도 출시한다. 매스웍스 블루투스 툴박스(MathWorks Bluetooth Toolbox)는 블루투스 통신 시스템을 설계, 시뮬레이션, 검증하는 표준 기반 툴을 제공한다. 또한 테스트 파형 생성, 골든 참조 검증 및 블루투스 네트워크 모델링을 지원한다.   ▲ 매스웍스 블루투스 툴박스는 블루투스 통신 시스템의 시뮬레이션, 분석 및 테스트를 위한 표준 기반 툴을 제공한다.   DSP HDL 툴박스(DSP HDL Toolbox)는 무선, 레이더, 오디오 및 센서 처리와 같은 신호 처리 애플리케이션을 개발할 수 있도록, 사전 검증되어 바로 하드웨어에 사용할 수 있는 시뮬링크 블록 및 서브시스템을 제공한다. 이 툴박스는 매트랩 및 시뮬링크와의 상호 작용을 위한 템플릿 및 참조 예제를 포함한다. 산업용 통신 툴박스(Industrial Communication Toolbox)를 사용하면 매트랩 및 시뮬링크에서 실시간 및 저장된 산업 플랜트 데이터에 직접 액세스할 수 있다. 사용자는 분산 제어 시스템, 감독 제어 및 데이터 수집 시스템, 프로그램 가능 로직제어기(PLC)와 같은 기기에서 OPC UA(Unified Architecture) 데이터를 읽고, 쓰고, 기록할 수 있다. 무선 테스트벤치(Wireless Testbench)는 고속 데이터 전송·수집 및 스펙트럼 모니터링을 위해 무선 신호를 사용하는 USRP와 같은 소프트웨어 정의 무선 통신(SDR) 하드웨어에서 바로 실행 가능한 참조 애플리케이션을 제공한다. 로드러너 시나리오(RoadRunner Scenario)는 자율주행 시스템의 시뮬레이션 및 테스트를 위한 시나리오를 설계할 수 있는 대화형 방식의 편집기다. 편집기 내에서 차량과 경로를 배치하고, 로직을 정의하고, 시나리오를 파라미터화 및 시뮬레이션할 수 있다. 사용자는 내장된 차량 액터를 선택하거나 매트랩 및 시뮬링크 또는 칼라(CARLA)를 사용해서 액터를 직접 설계할 수 있다.   ▲ 로드러너 시나리오는 자율주행 시스템 시뮬레이션 및 테스트를 위한 시나리오를 대화형 방식으로 설계하도록 지원한다.   이들 신제품 외에도, R2022a는 매트랩 컴파일러 SDK(MATLAB Compiler SDK), 매트랩 프로덕션 서버(MATLAB Production Server), 로보틱스 시스템 툴박스(Robotics System Toolbox), 시뮬링크 리얼타임(Simulink Real-Time), 신호 처리, 계산 금융, 검증, 확인 및 테스트 분야 기타 제품에 대한 주요 업데이트를 포함한다.

제조산업 지능화의 구축 방법과 사례 (2)   생산에 영향을 주는 제조 결함을 미리 파악해서 해결하기 위해서는 사람, 시스템, 사물의 융합을 통한 산업 지능화(Industrial AI)가 요구된다. 이번 호에서는 산업 분야에 초점을 맞춘 산업 지능화 시스템의 구축 방법과 함께, 4차 산업혁명의 핵심 기술을 도입해 제조 혁신을 이뤄낸 등대공장에 대해 살펴본다.   ■  차석근 | 에이시에스(ACS)의 부사장/CTO이다. 40여년 간 MES와 ISO 표준화를 중심으로 스마트 공장 솔루션 경험을 쌓았다. 중소기업청 생산정보화, 산업부 스마트공장, 중기부 스마트제조혁신 프로그램을 기획했다. 이메일 | sk_cha@acs.co.kr 홈페이지 | http://acs.co.kr   제조 결함 탐지해결에 대한 의식전환 물리적 세계의 생산 현장을 사이버 세계의 정보화 관점에서 보면, 생산 활동 정보 즉 4M1E는 <그림 1>과 같이 정의할 수 있다. 일반적으로 생산 제품을 자동으로 생산하고 있는 생산 설비(machine)는 디지털 제어기기인 PLC(Programmable Logic Controller), 공작기계, FMS 등과 같은 복합 자동화 설비 등으로 구성되며, 제어기기의 레벨에 따라 차이가 있으나 주로 실시간 기반으로 자동 정보 수집을 하게 된다. 생산 설비가 아무리 자동화되어도 생산 공정에는 필히 작업자가 필요하게 되고 자동화 설비로부터 수집되지 않거나 품질 내용, 설비의 고장 내용, 로트(lot)의 변경 등과 같은 작업자가 판단하고 처리하는 작업자의 활동이 필요하다. 생산 공정에서는 원자재에서 생산에서 출하되기 전까지 전체 물류 과정을 추적하여 공정상의 재고(WIP : Work In Process), 각 생산 공정에 작업 중인 자재의 추적과 투입 등의 정보 수집이 필요하다. 작업 방식(method)은 원자재에서 완제품까지 전체 과정을 디지털화하여 제품별 생산 비용의 산출, 품질 정보, 설비의 가동 정보, 공장 내 물류 정보, 각 해당 생산 공정 간의 최적화된 일정 정보와 특히 국제 표준화를 제안하고 있는ISO 22400 KPI for MOM에 대한 정의를 바탕으로 QCD(품질·비용·딜리버리)대응을 위한 제조업 중점 관리에 필수적 항목이 된다. 4M1E의 정보수집 방법에는 <그림 2>와 같이 유선 및 무선 센서 네트워크를 활용한 자동, 반자동 및 수동 형태로 크게 3가지 방식으로 분류할 수 있다; ■ 자동 수집 방안 : 생산 설비의 제어기기가 외부 정보 시스템과 연결되는 인터페이스 장치를 보유한 경우에는 TCP/IP, OPC(Open Protocol Communication), MIMOSA(Machinery Information Management Open System Alliance), SECS(Semiconductor Equipment Communication Specification) 등과 같은 실시간 통신 프로토콜 프로그램을 통하여 생산 설비의 운전 상태에 대해 정보를 수집한다.  ■ 반자동 수집 방안 : 크게 두 가지 형태로 구분된다. 첫 번째 방안은 PLC 등과 같은 제어기기가 있는 경우 센서로부터 PLC와 연결된 프로세스 I/O와 실시간 정보 수집 장치를 통하여 정보를 수집하는 것이다. 두 번째 방안은 추가로 정보 수집에 필요한 센서를 부착하여 실시간 정보 수집 장치를 통하여 정보를 수집하는 것이다. 이 방식의 경우에는 모든 센서와 시스템 간의 표준 인터페이스 지향을 위하여 IEEE 1451 혹은 정보 기술의 국제적인 표준화 작업을 합동 관리하기 위한 ISO/IEC JTC1 국제 표준기반의 구축이 요구된다.  ■ 수동 수집 방안 : 바코드 리더기, RFID, 터치스크린과 모바일 장치를 이용하여 작업자가 직접 정보를 처리하는 방식이다.   그림 1. 생산 자원(4M1E) 기반 스마트 팩토리 정보 관리(TTAK.KO-11.0227) TTA 단체표준  

마이크로소프트가 제조업, 헬스케어, 유통, 금융, 비영리단체 등 5대 산업군에 특화된 클라우드를 발표했다. 이번에 공개된 산업별 특화 클라우드는 공통 데이터 모델, 클라우드 간 커넥터, 워크플로, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 함께, 각 산업의 구성 요소 및 표준을 마이크로소프트의 클라우드 서비스와 통합한 것이 특징이다. 마이크로소프트는 이런 산업 특화 클라우드를 통해 각 산업의 변화하는 환경에 빠르게 적응하고, 새로운 가치를 창출해 미래에 잘 대비할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 특히 각 산업별 사내 전문가와 함께 산업별 우선 과제를 염두에 두고 특화된 클라우드를 설계한 만큼, 각 산업에서 가장 시급한 부분부터 기술 혁신을 이루도록 광범위한 정보를 제공할 것으로 기대하고 있다. 이 가운데 제조산업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)는 최근 데이터 기반 자동화, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 인공지능(AI) 활용이 필수가 되고 있는 제조업의 핵심 프로세스와 업계 요구 사항을 지원하도록 설계됐다.  마이크로소프트는 제조산업에서 민첩한 공장, 인력의 전환, 새로운 고객 관계, 탄력적인 공급망, 혁신 실현 및 신규 서비스 공급 등이 최근의 과제가 되고 있다고 보았다. 그리고 이를 위해 마이크로소프트의 포트폴리오 전반과 신규 기능을 통합한 제조 솔루션으로 인력, 자산, 워크플로, 사업 프로세스 등을 연결할 수 있는 역량을 제공한다는 계획이다. 또한, 마이크로소프트는 제조산업 클라우드와 관련해 오픈 매뉴팩처링 플랫폼(Open Manufacturing Platform), OPC 재단(OPC Foundation), 디지털 트윈 컨소시엄(Digital Twins Consortium) 등 국제 표준 단체를 비롯해 다양한 파트너 생태계를 통한 협력을 진행 중이라고 밝혔다. 제조산업 클라우드는 오는 6월 퍼블릭 프리뷰로 제공될 예정이다.   ▲ 마이크로소프트의 제조산업 클라우드(Microsoft Cloud 유튜브 캡처)   마이크로소프트 금융 클라우드(Microsoft Cloud for Financial Services)는 다중 보안 및 광범위한 컴플라이언스에 더해, 다양한 마이크로소프트 솔루션, 고유한 템플릿, API 및 업계 표준 등을 제공한다. 이를 기반으로 금융 산업의 기업은 ▲고객 경험 차별화 ▲생산성 및 협업 효율 증대 ▲용이한 리스크 관리 ▲핵심 시스템 현대화 등을 실현하게 된다. 마이크로소프트 금융 클라우드는 현재 일부 은행과 보험사 등에서 활용하고 있으며, 오는 3월 퍼블릭 프리뷰로 출시될 예정이다. 마이크로소프트 비영리단체 클라우드(Microsoft Cloud for Nonprofit)는 여러 시스템을 사용하면서 데이터 분산 문제로 어려움을 겪는 비영리단체에 더 긴밀하게 연결되고 스마트한 플랫폼을 제공한다. 비영리단체 특화 클라우드는 연대, 프로그램 기획 및 실행, 자원봉사 관리, 모금 활동 등 해당 산업의 가장 일반적인 시나리오와 연계해 서비스를 제공한다. 비영리단체 클라우드는 오는 6월 퍼블릭 프리뷰로 론칭한다. 현재 프라이빗 프리뷰로 제공되고 있는 유통 클라우드(Microsoft Cloud for Retail)는 밸류체인 전반에 걸쳐 다양한 데이터 소스를 통합해 보다 관련성 높은 맞춤형 경험을 제공하고 운영을 최적화해 지속적인 수익성을 제공한다. 유통 회사들은 해당 클라우드를 통해 ▲고객 권장 사항 및 알림 기능 구축 ▲이행 옵션 확장 ▲결제 처리 간소화 ▲포괄적 부정행위 방지 혜택 등 보다 체계적이고 효율적인 혁신 기반을 마련할 수 있다. 오는 3월 퍼블릭 프리뷰로 전환될 예정이다. 또한, 작년에 처음 공개한 헬스케어 클라우드(Microsoft Cloud for Healthcare)는 오는 4월에 기능이 대거 업데이트될 예정이다. 가상 모니터링, 케어 코디네이팅 등 원격 헬스케어 기능과 환자 셀프서비스 기능이 업데이트되며, 한국어를 포함 8개의 신규 언어 지원 기능이 추가된다. 마이크로소프트의 알리사 테일러(Alysa Taylor) 비즈니스 애플리케이션 부문 부사장은 “이번에 발표하는 산업 특화 클라우드는 고객이 끊임없이 변화하는 새로운 현실에 빠르게 적응하도록 돕고자 만들어진 솔루션”이라면서, “마이크로소프트의 파트너 에코시스템으로 거의 모든 시나리오와 기능을 포함하게 된 이 솔루션을 통해 기업들은 각 산업에서 비즈니스 과제를 해결하는 데 속도를 낼 수 있을 것”이라고 강조했다.