IoT 및 스마트 팩토리를 위한 Beckhoff 솔루션에 주목하라 [월간CONTROL 2017/10]

IoT 및 스마트 팩토리를 위한

Beckhoff 솔루션에 주목하라

Joshua Alexander Rusdy / Area Sales Manager

제조업과 IT를 접목한 생산시설의 네트워크화와 지능형 생산시스템을 갖춘 스마트 팩토리 실현이 제조업계 최대 과제가 되고 있는 최근, 독일 Beckhoff가 이러한 제조 트렌드를 선도하며 IoT 및 스마트 팩토리를 위한 솔루션 확산에 앞장서고 있다. PC 기반 제어 기술의 대표적인 선도업체인 Beckhoff는 인더스트리 4.0이라는 큰 틀 아래 동사의 주력 기술을 바탕으로 새로운 시장 진출은 물론 이를 위한 새로운 솔루션을 대거 출시하며, 시장을 선도하고 있다. 최근 Beckhoff의 Joshua Alexander Rusdy 매니저가 내한, 동사가 주목하고 있는 자동화 시장 동향 및 동사의 향후 전략에 대해 설명하는 기자간담회를 가졌다.

Beckhoff는 하노버 메세 2017을 통해 PA 분야에 적용되는 신제품들을 대거 소개하고, 또한 PA 분야 진출에 따라 신설된 Process Industry 부문을 총괄하는 인사를 영입하는 등 PA 분야 진출을 본격화 했다.

  Beckhoff는 1980년 회사 설립 이래, PC 기반 제어 기술을 축으로 다양한 제품과 솔루션을 만들어왔다. 산업용 PC 구동 장치 I/O 장비, 자동 제어 소프트웨어 등을 제공하고 있으며, 그 주요 용도는 생산 시스템, 각종 자동화기기, 빌딩 자동화 등이다. 본사는 독일 북서부 노르 트라 인베스트 팔렌 주 훼아루에 있으며, 주요 제품의 공장도 여기에 있다. 또한 동사는 세계 유수의 FA 제조업체 및 산업용 기기 메이커가 채용하고 있는 산업용 오픈 네트워크 규격 ‘EtherCAT’의 개발사이다. 일본 도요타 자동차가 지난 2016년 이 표준의 최신 사양인 ‘EtherCAT P’를 공장 IoT화를 위해 채용한다고 발표해 업계에서 큰 화제가 되었다.

Q. Beckhoff는 PC 기반 제어 기술을 기반으로 하고 있는 업체이다. 이러한 특성이 최근 제조업계 화두인 IIoT 발전에 어떻게 작용될 수 있다고 생각하는가.

  A. Beckhoff 비즈니스의 가장 큰 특징은 PC의 플랫폼을 이용한 PC 기반 솔루션을 제공하는 것이다. 이 특징은 IoT의 보급과 함께 사업을 발전시키는데 유리하다고 생각하는데 이는 유연성을 갖춘 PC 기반의 솔루션은 다양한 IoT 기기와의 연결성을 확보하기 쉽기 때문이다. 자동화 기술과 IT의 융합(AT+IT) 이야 말로 이상적인 형태라 할 수 있고, IoT 및 Industry 4.0 프로젝트를 위한 PC 기반 제어 기술도 갖춰져 있으며, 클라우드 커뮤니케이션을 위한 최고의 플랫폼 통신은 PC 기술로 이미 구현이 가능하다.

  Industry 4.0과 IoT에 대한 전략과 관련해서는 고객은 장치와 서비스 네트워킹 및 통신 기능에 관해 매우 까다로운 요구사항을 원한다. 이전에 사용해오던 커뮤니케이션 피라미드에서는 필드 레벨 센서와 상위 레벨의 센서 사이에서 대량의 데이터가 교환되어야 했다. 그러나 PLC제어 시스템 간의 수평 통신은 현대의 생산 설비에서 중요한 역할을 한다. PC 기반 제어기술은 수평적 통신을 위한 보편적인 기능을 제공하고, 현대 자동화의 필수조건이 되었다. Beckhoff는 새로운 TwinCAT IoT 통신 기술과 더불어 IoT와의 호환은 I/O만으로 구성이 가능하고, 공공 및 사설 클라우드 애플리케이션에도 완벽히 통합된다.

Beckhoff는 PC 기반 제어 기술을 축으로 산업용 PC 구동 장치 I/O 장비, 자동 제어 소프트웨어 등을 제공하고 있으며, 세계 유수의 FA 제조업체 및 산업용 기기 메이커가 채용하고 있는 산업용 오픈 네트워크 규격 ‘EtherCAT’의 개발사이기도 하다.

Q. 클라우드의 보급과 함께 이른바 ‘빅 데이터’를 활용하는 움직임이 활발해지고 있다.

  A. 제조업에 있어서 IoT를 둘러싼 트렌드는 ‘자동화 기술과 IT의 융합’이라고 표현할 수 있다. 이 트렌드가 시작된 것은 우리가 자동제어 분야에 PC 기반의 솔루션을 제안했던 약 20년 전부터라고 인식하고 있다. 즉, PC 기반의 솔루션이 등장한 것으로 생산에 관련된 다양한 시설에서 데이터를 수집하는 구조가 구축하기 쉬워졌다. 이와 함께 실제로 생산 시설에서 수집한 다양한 데이터를 사용하여 생산 관리를 강화하거나 최적화하기도 하는 노력을 시작하는 기업이 나왔다. 제조업에 있어서 IoT의 전형적인 활용 방법의 하나이지만 현장에 실천 도입 움직임은 오래전부터 시작되어 왔던 것이다. 그러나 당초 수집된 데이터를 분석하기 위한 요건을 갖추는 것이 초점이었다. 특히 큰 문제가 된 것은 수집한 대량의 데이터 축적이다. 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하기 위해 이 구조가 필수적이지만 대규모 스토리지 구축에 많은 투자가 필요하기 때문에 본격적인 도입을 단행하는 기업은 좀처럼 없었다. 이 상황을 크게 바꾼 것이 주요 IT 업체 등이 제공하는 클라우드 서비스이다. 이것의 등장에 의해 대량의 데이터를 처리할 수 있는 IT 시스템을 마련하기 위한 비용이 현격히 감소했다. 게다가 생산 설비를 증설하고 수집하는 데이터가 증가하는 경우도 클라우드라면 신속하게 대응할 수 있다. 클라우드 서비스가 제조업에 보급됨과 동시에 자동제어와 IT의 융합은 더욱 가속화 될 것이다.

Q. 공장의 IoT화를 위해서는 ‘자동화 기술과 IT의 융합’이 핵심이 되고 있는데 이를 위해서는 다양한 기업과의 협업이 이루어져야 한다. Beckhoff는 현재 어떠한 업체들과 협업을 진행 혹은 추진하고 있는가.

  A. Bekchoff와 깊이 협력하고 있는 몇몇의 회사가있다. 좋은 사례로 Microsoft 및 Amazon Web Services와 같은 관련 클라우드 솔루션 제공 업체의 클라우드 시스템에 대한 연결성과 Beckhoff 및 SAP 부스의 다른 기술 파트너가 제조 및 관리 워크프로우를 Beckhoff의 XTS(eXtended Transport System)을 기반으로 생산 라인, 다양한 공정 단계를 위해 제품을 개별적으로 그리고 매우 동적으로 운송하고 위치를 정한다. SAPM anufacturing Execution Suite는 TwinCAT 소프트웨어가 기계와 S A P 시스템을 연결하는 서로 다른 ‘order processing languages’간의 인터페이스 역할을 하는 표준화된 서비스를 토대로 XTS 및 기타 생산 자원과 직접 통신한다. 서비스 지향 아키텍처(SOA) 개념에 기반한 order processing languages’은 OPC-UA로 실현된다.

  또 하나 IoT 응용 시스템을 실현하는데 센싱은 중요한 포인트 중 하나이다. 또한 IoT의 구조 전체를 구축하게 되면 서비스, 기기, 통신 장치 등 다양한 수준의 상호 연계가 필요하다. 그러나 모든 레벨을 하나의 업체에서 다루고 있는 기업은 그리 많지 않다. IoT의 보급을 위해서 앞으로 산업과 분야를 초월한 협력이 가속화 될 전망이다. 그래서 중요한 역할을 담당하는 것이 분야 간 또는 산업 간 ‘공통 언어’가 되는 표준이다. 이미 산업용 네트워크 분야에서는 정보계 등 제어 시스템 이외의 시스템과의 연계를 실현하기 위한 표준화가 진행되고 있다. 예를 들어, ‘EtherCAT’은 정보계 시스템과의 친화성을 높이기 위해 데이터 교환표준 ‘OPC UA(OPC Unified Architecture)’에 대응하고 있다. 이 규격은 Industry 4.0의 실천 전략에 포함되어 있는 레퍼런스 아키텍처 모델 ‘RAMI 4.0(Reference Architecture Model Industrie 4.0)’도 포함되어 있다. 이러한 표준 및 전체 시스템의 표준 프레임 워크를 제공함으로써 분야 및 다른 기업과의 연계가 가속하고, 다양한 IoT 솔루션이 생긴다고 생각한다.

Beckhoff Joshua 매니저는 “PC 기반 제어 기술의 이해를 돕는 많은 산업별 커뮤니케이션 언어가 존재하고, 현재의 변화에 맞춰 더욱 다양해질 것이다. Beckhoff는 이러한 다양성에 맞춰 변화할 것이며, 그동안 우리가 쌓아온 경험과 제어 구성이 자동화 애플리케이션에서 IoT를 구성하는데 있어 아주 강한 강점이 될 것”이라고 말했다.

Q. Beckhoff는 지난 하노버 메세 2017에서 PA(Process Automatiom) 분야에 본격적으로 진출한다고 밝히고, 이와 관련한 제품을 대거 소개했다. 그동안 동사의 주력 기술인 P C 기반 제어를 통해 Discrete 자동화 시장에서 왕성한 사업을 펼쳐왔는데 이번 PA 분야 진출과 함께 향후 이 시장에 대한 기대 및 시장 확대를 위한 단계적인 계획은 무엇인가.

  A. 지금까지 Beckhoff는 자사의 제품을 고객이 자발적으로 PA 분야에서 사용할 수는 있었지만 회사 차원에서 적극적으로 전개하지는 않았다. 그러나 이번 하노버 메세 2017을 통해 PA 분야에 적용되는 신제품들을 대거 소개하고, 또한 PA 분야 진출에 따라 신설된 Process Industry 부문을 총괄하는 인사를 영입하는 등 PA 분야 진출을 본격화 하고 있다. 우리는 향후 그동안 FA 분야에서 쌓아온 PC 기반 제어 기술에 대한 수요가 PA 분야에서도 높아질 것으로 전망하고 있다. 원유 시장 가격이 급속도로 또한 지속적으로 하락하기 시작했고, 대량 생산 및 운송 측면에서의 압박으로 인해 원가 상승을 초래했다. 이러한 경쟁력 요구사항을 충족시키는 미래 지향적 자동화 솔루션은 수요에 맞춰 비용 절감을 할 수 있다. 동시에 새로운 석유화학 공장의 효율성, 안전성, 비용 최적화에 많이 초점이 맞춰져 있는데 이러한 목표를 달성하기 위해 필요한 것은 시스템적인 구성에 있으며, 때로는 세계적 연결성 또한 필요하다. 

  결과적으로 우린 오랜 세월의 경험을 쌓아왔다. Beckhoff는 IoT 솔루션 및 자동화를 구축할 수 있고, 또한 우리가 이 문을 열 수 있게 되어 기쁘게 생각한다.

  우선, PA 진출을 위한 제 1탄으로 방폭형 구조의 I/O 터미널 ‘ELX 시리즈’와 터치 패널형 PC ‘CPX 시리즈’를 소개했다.

  현대의 자동화 아키텍처에 맞춰 폭발 방지 기능을 제품에 광범위하게 통합하였고, 그로 인해 ELX시리즈는 새롭고 매우 컴팩트한 I/O 터미널을 지원한다. 이 모듈을 사용함으로써 고객들은 폭발에 안전해지고, 자동화 시스템과 안전 필드 장치를 완벽하게 통합 할 수 있다. 결과적으로 배선 요구 사항 감소 및 설치 공간 축소로 인해 경제적으로 효과적인 솔루션이다. CPX 패널 시리즈의 경우, 첨단 멀티 터치 운영 기술이 내장되고, 폭발 방지 분야에 매력적인 패키지이다. 우리는 이 가장 복잡한 자동화 요구사항들을 수용할 수 있는 완벽하게 통한된 toolbox를 제공할 수 있다.

Q. Beckhoff는 지난해 유럽에서의 성장세는 매우 높았다고 발표했는데 아시아 지역에서의 성과는 어떠했는가.

  A. 2016년에는 전년 대비 9.5 % 증가한 6억 6,700만 유로의 매출을 올렸다. 또한 독일, 오스트리아, 스위스 및 이탈리아의 중부 유럽국가에서의 성장세가 가장 강했으며, 이들 지역에서의 시장 점유율이 매우 높다. 아시아 지역의 경우는 지난해 성장률이 좋지 않았지만 올해는 이를 충분히 극복해 좋은 성적을 낼 것으로 전망되고 있다. 또한 시장 점유율 역시 더욱 높아질 것으로 전망된다.

  전반적으로 성장률이 지난해 22 % 증가에 비해 완만한 수준이지만 최근 전반적인 자동화 산업의 성장속도가 매우 느린 것에 비하면 매우 만족한 수준을 보였으며, 지난 2년을 합하면 평균 15 %의 성장을 보였다.

프로세스 산업 진출을 위한 1단계로 새롭게 선보인 ELX 시리즈(위) 및 CPX 패널 시리즈(아래). 이들 제품은 하나의 시스템에 통합된 프로세스 기술 및 자동화를 위한 솔루션이다. 새로운 ELX 시리즈의 EtherCAT 터미널은 안전성이 검증되었으며, Zone 0/20까지의 위험지역 내 위치한 필드장치와 직접 연결이 가능하다. CPX 패널 시리즈 역시 첨단 멀티 터치 운영 기술이 내장된 폭발방지 분야에 최적인 패키지이다.

TwinCAT IoT에는 Microsoft 세계의 경우 AMQP, Amazon 세계의 경우 MQTT와 같은 표준화 된 클라우드 통신 프로토콜이 포함된다. TwinCAT은 게이트웨이 기능을 매우 쉽게 구성한다. 새로운 Industry 4.0 솔루션의 중심에는 TwinCAT Analytics가 있다. TwinCAT Analytics는 향후 분석을 위해 각 주기와 동기적으로 프로세스 데이터를 저장하며, 매우 쉽고 유익한 기계 분석을 제공한다. 그 예로 온라인 및 오프라인 상태 분석, 예측 유지 보수, 패턴 감지 및 기계 학습, 기계 최적화 및 장기간의 자료 보관이 포함된다.

[출처] 월간 Control 2017. 10

[원본] https://drive.google.com/open?id=1tsfxuY1-phCL3IZt8wS6J5fKlG7j6J2G