[첨단 헬로티]
산업 현장에서 데이터의 중요성은 날로 증가하고 있다. 각광받는 기술인 머신러닝과 AI, 엣지 컴퓨팅, 블록체인, 디지털 트윈, 자율주행 자동차 등 미래를 이끌어갈 모든 기술들이 데이터와 연관되어 있으며, 기업 입장에서 이러한 데이터를 기반으로 기업의 가치를 증대하고자 하는 다양한 노력이 시도되고 있다. 하지만 실제 산업 현장에서 데이터를 수집하고 이용하기 위해서는 여러 가지 어려움이 있다.
첫째, 기존 시스템들은 중앙 서버를 통해 데이터를 수집과 분석하기 때문에 서버에 과부하가 발생하고 비효율적으로 서버가 운영되는 문제가 있다. 둘째, 센서에서 수집되는 데이터와 다양한 설비 데이터를 통합적으로 수집하기 위해서는 이를 위한 인터페이스와 프로토콜을 처리하기 위한 방법들이 필요하다. 셋째, 여러 데이터 ‘ALOOH Industrial IoT Platform’으로 공정 프로세스 최적화 소스를 통해 수집되는 데이터는 데이터별 전송주기, 사이즈 및 형태가 다양하여 분석을 위해 적합한 형태로 만들어야 하는 추가 작업이 요구된다. 이러한 산업 현장의 핵심인 데이터의 특징을 이해하고, 이를 해결하기 위해 다양한 방법이 강구되고 있다.
엣지 컴퓨팅의 등장
엣지 컴퓨팅은 기존의 수집된 데이터를 모두 중앙의 서버에 전송하여 분석하는 처리 방식이 아닌, 데이터가 생성되는 가까운 곳(엣지=의미상 데이터가 생성되는 곳)에서 데이터를 처리하는 방식이다.
기존의 데이터 수집 분석 방식이 생성된 모든 데이터를 중앙 서버에 전송하는 반면, 엣지 컴퓨팅은 즉각적인 처리를 필요로 하는 데이터는 엣지에서 실시간으로 처리하고, 장기적으로 종합적인 분석을 필요로 하는 데이터는 중앙 서버를 통해 처리하는 방식으로, 최근 산업 현장에서 각광을 받고 있는 기술이다. 가트너와 트렌드포스 등 글로벌 시장 조사기관에서 선정한 2018년 10대 기술로 아마존과 GE와 같은 글로벌 대기업들도 이 기술에 관심을 기울이고 자사 플랫폼에 도입하고 있는 상황이다.
엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징은 데이터 과부하의 감소를 통한 안정적인 데이터 수집과 효과적인 데이터 처리이다. 데이터 과부하를 통해 야기되는 문제는 산업 현장의 센서에서 발생하는 초당 수십 수백 만 개의 데이터를 전송하는데 발생하는 데이터로 인해 네트워크 과부하가 발생하고, 이로 인해 데이터 분석 및 처리가 늦어진다는 점이다. 엣지 컴퓨팅에서는 데이터가 수집되는 엣지에서 데이터를 1차로 전처리하여, 유의미한 데이터만을 서버에 전송함으로써, 데이터의 과부하를 줄이고 서버를 효율적으로 사용할 수 있다.
▲ ALOOH IIoT Platform을 이용한 스마트 팩토리 구조
‘ALOOH IIoT Platform’
‘ALOOH IIoT Platform’은 엣지 컴퓨팅 기술이 적용된 산업 현장 적용에 적합한 IoT 플랫폼이다. ALOOH IIoT의 가장 큰 특징은 엣지 플랫폼 방식을 적용하여 실시간성을 보장한다는 점이다. 중앙 집중형 서버 분석 방식에 대비하여 엣지-서버 분석 방식은 서버에서 학습된 모델을 엣지에 적용하고 데이터를 분석하여 실시간성을 보장한다.
둘째로 구축비용 절감과 구축 기간의 감소이다. 제조 시설 등 산업 현장마다 다양한 환경과 설비 그리고 그에 따른 다양한 데이터들이 존재한다. 이러한 데이터를 분석해 의미 있는 값을 추출하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 센서를 통해 수집하고 또 분석, 처리하고 데이터를 실제 사용자가 쉽게 볼 수 있도록 가시화하는 작업 등이 필요하다. 엣지 플랫폼은 이러한 작업들을 상대적으로 저비용으로 손쉽게 구축할 수 있도록, A to Z까지의 원스톱 서비스를 제공하고 있다.
플랫폼은 엣지 하드웨어, 서버 및 가시화를 포함하고 있으며, 산업 현장의 복잡한 대용량 데이터를 실시간으로 수집 분석하고, 중앙에서 현장의 데이터 수집까지 관리가 가능하다. 하드웨어인 엣지 프로세서는 WiFi, Zigbee 같은 다양한 통신을 지원하고, 멀티채널 센서를 통해 고속, 고해상도 데이터 수집이 가능하며, 모듈형 디바이스로 다양한 방식으로 커스터마이징이 가능하다. 엣지 서버와 엔진에서는 드래그 앤 드랍 형태로 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 수집 분석하고 그 결과를 볼 수 있도록, 룰 빌더와 가시화 페이지를 제공하고 있어 현장의 사용자가 쉽게 사용 및 관리할 수 있다.
ALOOH IIoT Platform은 방대한 양의 아날로그 데이터 수집 및 분석을 기반으로 설비의 이상 상태 및 예지 수행하는 예지보전(Predictive Maintenance)과 엣지 컴퓨팅을 결합하여, 장비에서 즉각적인 기능 수행을 통해 효과적인 예지 보전 실행이 가능하다. 생산 설비의 실시간 분석과 예지 보전은 데이터를 기반으로 하는 스마트 산업 현장에서 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 장비의 갑작스러운 작동 정지나, 이상 작동으로 인한 손실은 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문이다.
기존에는 설비의 수명이 다하거나 작동이 정지했을 때 이를 교체하거나 수리하는 데 많은 시간이 소요되어 생산 차질은 불가피한 현상이었다. 하지만 ALOOH IIoT Platform은 실시간 분석을 통해 이상 신호를 미리 감지하고, 예지보전을 통해 장비의 고장과 수명을 예측하는 기술을 통해 이러한 문제들을 미리 방지할 수 있다.
▲ ALOOH IIoT Platform을 이용한 스마트 팩토리 적용 예시
ALOOH IIoT Platform 적용 사례
제조 기업들은 납기관리, 재고관리, 생산성 증가 및 품질개선 등 스마트 팩토리 구축을 통해 기업의 이윤 및 가치를 증대하기 위해 노력하고 있으며, 최근 정부 지원 프로그램을 통해 기초에서 중간 1단계 정도의 스마트 팩토리를 도입하고 있는 사례를 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있다.
최근 ALOOH 플랫폼을 도입한 전자부품 정밀 기기를 생산하는 A기업도 같은 상황이었다. 주요 공정으로는 주조, 가공 및 검사 공정 등이 있으며, 일부 공정은 전산화되어 자동으로 데이터의 수집 및 모니터링이 이뤄지고 일부 공정은 데이터 수집이 안 되거나 또는 수작업을 통해 해당 작업자가 데이터를 업로드 하도록 진행되고 있었다. 이 기업은 공정에서 수집되는 데이터와 품질 데이터를 통해 불량 예측 및 최적의 공정 프로세스를 도출하는 스마트 팩토리 시스템을 구축하고자 했다.
크레스프리는 우선 엣지 프로세서를 통해 데이터가 수집되지 않았던 공정에서의 데이터 수집 및 모니터링/분석에서 데이터가 효율적으로 활용될 수 있도록 엣지에서 데이터를 가공하도록 하였으며, 기존 시스템과 연동하여 모든 공정의 데이터를 수집할 수 있는 통합 서버 시스템을 구축했다. 통합 서버 시스템은 다양한 설비, 센서 및 문서 데이터를 모두 수집/관리할 수 있는 구조로 시스템이 구성됐으며, 서버와 엣지의 특징을 고려하여 분석 알고리즘을 분산 수행할 수 있도록 최첨단 스마트 팩토리 시스템을 구축 완료했다.
