[Beckhoff 기술] TwinCAT Analytics에서 자동 생성된 대시 보드로 엔지니어링 효율성 향상

TwinCAT Analytics에서

자동 생성된 대시 보드로 엔지니어링 효율성 향상

Engineering 4.0: 전체 프로세스 단계를 원-클릭 대시 보드로 대체하다

TwinCAT Analytics의 원 클릭 대시보드는 소중한 엔지니어링 시간을 줄여준다.

새로운 비즈니스 모델을 찾기 위해 많은 머신빌더 및 시스템 통합자는 미래에 반드시 필요한 데이터들을 파악했다. 이를 통해 기계와 시스템에서 생성된 프로세스 정보를 기반으로 운영 데이터 수집, 예측 유지 관리, 에너지 모니터링 및 기술 지원 영역에서 서비스를 구현하는 것이 가능해졌다. 이러한 서비스는 대부분 애드온 비즈니스로 간주되기 때문에 단순화된 엔지니어링을 통해 비용 효율적인 서비스를 제공해야 한다. TwinCAT Analytics는 한 번의 클릭으로 지금까지 매우 복잡한 세대의 대시 보드를 줄임으로써, Engineering 4.0을 가능하게 한다.

TwinCAT Analytics의 목표는 동시에 실행되는 다수의 기계 또는 시스템에서 데이터를 기계 중심, 중앙 집중방식으로 분석하는 것이다(그림 2). 이 목표는 데이터 수집에서 분석 대시 보드의 통신, 분석 및 시각화에 이르기까지 일관된 워크플로에서 작동하는 최적의 조정 및 통합 도구를 통해 완성된다. 또한 관련 엔지니어링 도구는 높은 수준의 유연성과 쉽고 직관적인 작동을 제공한다.

분석 워크플로는 기계 애플리케이션을 위한 엔지니어링 프로세스 초기 단계에서 시작된다. TwinCAT 엔지니어링의 모든 도구는 Microsoft Visual Studio에 통합되어 있으며, TwinCAT Analytics Logger가 각 TwinCAT 프로젝트에 이미 포함되어 있으므로 외부 구성 도구는 필요하지 않다. Logger를 통해 데이터를 쉽게 고를 수 있으며, MQTT를 통해 메시지 브로커로 데이터를 전송하거나 로컬제어 시스템에 파일로 저장할 수 있다. 복잡한 프로그래밍은 요구되지 않는다. 프로젝트가 활성화된 후 통신을 가능하게 하려면 IP 주소, 데이터 압축 및 TLS(Transport Layer Security) 인증과 같은 Logger 옵션만 구성하면 된다. 따라서 고해상도 데이터에 이상적일 뿐만 아니라 제어 프로그램을 통해 PLC 호출로 실시간 Logger를 시작 및 중지할 수도 있다.

TwinCAT Analytics를 사용하면 개별 시스템과 전체 시스템 인벤토리의 데이터를 효율적으로 분석할 수 있다.

IoT 컨셉에 맞춰 데이터 분석을 간편하게 통합

TwinCAT Analytics로 사물 인터넷(Internet of Things) 인프라를 쉽게 구현하여 다양한 애플리케이션을 분리할 수 있다. 모든 MQTT 클라이언트는 서로 연결되지 않고 메시지 브로커에만 연결되어야 하며 메시지 브로커가 로컬 네트워크에 있는지, 클라우드에 있는지는 중요하지 않다. 또한 아웃바운드 클라이언트-브로커 연결로 IT 설정을 간소화할 수 있다.

이 연결은 시스템 사용에도 반영된다. 예를 들어, 서비스 기술자는 TwinCAT Analytics Service Tool을 사용하여 메시지 브로커에 로그온하고, 어디서나 MQTT 클라이언트로 기계 데이터를 분석할 수 있다. 사용자는 시스템에서 실시간 데이터와 TwinCAT Analytics 스토리지 제공자가 제공한 이력 데이터에 액세스할 수 있다. 분석 자체를 위해 TwinCAT Analytics는 모듈 형태의 많은 알고리즘을 제공한다. 여기에는 간단한 플랭크 카운터, 기계 프로세스의 시간순 분석, 논리 연산자, 엔벨로프 제어 및 생산성 진단 기능, 다양한 분류기 및 비교기가 포함된다.

서비스 기술자는 익숙한 TwinCAT 환경을 유지하며 Visual Studio의 TwinCAT Analytics 프로젝트에서 이러한 알고리즘을 사용할 수 있다. 작업은 그래픽 중심이며 직관적이다. 특히 버튼을 클릭하여 생성할 수 있는 자동 TwinCAT Scope 구성이 매우 유용하다. TwinCAT 세계에서 입증된 차트 도구는 개별적으로 보완할 수 있지만, 이미 구성된 분석과 관련된 모든 중요한 변수를 포함하고 있다. 링크를 생성하고, 분석 결과를 TwinCAT Scope View 도구로 끌어다 놓음으로, 쉽게 시각화하고 데이터 스트림에서 중요한 이벤트를 강조 표시할 수 있다(그림 3).

TwinCAT Scope View를 통해 분석 결과를 명확하고 상세하게 시각화할 수 있다.

새로운 비즈니스 모델로서의 서비스

서비스 기술자나 시스템을 시운전하는 사람들이 엔지니어링 프로세스를 마치는 곳에서 IoT 인프라를 사용하지 않고도 ADS 통신 프로토콜을 통해 머신 데이터에 액세스할 수 있다.만일 머신빌더 또는 시스템 통합 업체가 고객에게 추가 서비스를 제공하고자 한다면, 엔지니어링 프로세스는 또 다른 단계로 진입한다. 또한 이 접근법은 수익을 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델에 상당한 잠재력을 제공한다. 그 결과, 고객은 맞춤형 시각화 인터페이스, 즉 특정 정보 요구를 완벽하게 충족시키는 대시 보드를 받는다. Engineering 4.0 콘셉트에서, 이러한 비즈니스 모델은 대시 보드를 가능한 쉽고 경제적으로 구현해야 한다.

고객의 이익을 극대화하기 위해서는 기계의 전체 수명주기동안 실행되고 기계 데이터를 중단없이 분석하는 24/7(24시간 7일) 애플리케이션을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 영구적인 애플리케이션을 위한 최상의 조건은 PLC에 의해 제공되며, PLC는 연속성과 수명에 중점을 둔 시나리오를 위해 정확하게 설계되었다. 이 시나리오에서 복잡한 것은 수학적 알고리즘의 프로그래밍뿐이다. 수학적 알고리즘의 프로그래밍은 스크립트 언어나 그래픽 구성(graphical configurator)에서 중요시하는 바가 다르긴 하지만 쉽게 구현할 수 있다. 실시간 데이터 스트림을 분석하는 대신 엔지니어링 프로세스 내에서 쉽게 빠져 나와 과거 데이터를 볼 수 있다. 그러나 최종 고객은 엔지니어링 도구내에서 일하기를 원치 않으며 작업할 수 없는 경우도 있기 때문에 데이터 분석의 단순성을 PLC와 결합하는 것을 목표로 삼아야 한다.

워크벤치(Workbench)로 엔지니어링 복잡성 완화

이 조합은 서비스 도구의 기능을 보완하는 TwinCAT Analytics Workbench에서 제공된다. 서비스 기술자와 마찬가지로 데이터 분석가(종종 애플리케이션 엔지니어)는 데이터 분석을 위해 Visual Studio의 Analytics Configurator를 사용하여 복잡한 분석을 그래픽으로 생성하고 기계, 기계 구성 요소 및 기계작업을 나타내는 다양한 네트워크로 분류할 수 있다. 또한 알고리즘을 서로 결합하여 복잡성을 더욱 높일 수 있다.

복잡성을 줄이기 위한 워크벤치의 핵심 기능은 간단한 버튼 클릭만으로 전체 구성을 읽기 쉽고 실행 가능한 PLC 코드로 자동 변환하는 것이다. 여기에는 모든 네트워크 및 알고리즘 이름뿐만 아니라 연결 옵션도 포함된다. 동시에 완전한 HTML-5 기반 분석 대시 보드(소위, 원 클릭 대시보드)가 생성되어 선택한 Analytics 런타임 프로그램에 로드 된다. 코드와 대시 보드 생성이 완료되면 사용자는 단일 코드 라인을 작성하거나 그래픽을 디자인할 필요없이 웹 브라우저를 통해 대시 보드에 액세스할 수 있는 해당 네트워크 주소를 받는다.

자동 대시 보드 생성으로 상당한 시간 절약 간단한 대시 보드 생성으로 엔지니어링 프로세스 내에서 시간을 상당히 절약할 수 있다. 이 기능은 TwinCAT 3 HMI를 기반으로 하며, 각 TwinCAT Analytics 알고리즘마다 최신 웹 표준을 기반으로 하는 별도의 HMI 컨트롤을 제공하고, 최신 타일(tile) 설계를 특징으로 한다. 사용 가능한 컨트롤은 해당 컨트롤 미리보기를 사용하여 각 알고리즘 속성 내에서 선택할 수 있다. 단일 제어 요소에 여러 알고리즘을 결합하는 것도 가능하다.

자동 대시 보드를 생성하기 위해서는 개별적인 사용자 요구사항들을 고려해야 할 수도 있다(그림 4). 헤더 색상과 로고를 지정하거나 선택적으로 시작 페이지에 분석 중인 모든 기계의 위치를 보여주는 세계지도를 표시할 수 있다. 또한 제어장치에 몇 가지 언어를 사용할 수 있다. 애플리케이션 설계자는 다양한 레이아웃과 테마를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 각 대시 보드 페이지에 왼쪽 맞춤 또는 오른쪽 맞춤으로 고정할 수 있는 고정 컨트롤이 있는 레이아웃이 있다. 이렇게하면 최종 고객과 머신빌더의 서비스 기술자를 포함해 모든 사용자가 항상 전체 기계 상태를 볼 수 있다(그림 6). 또한 주변 조건에 따라 밝은테마와 어두운 테마 간 전환할 수도 있다. 게다가 알고리즘의 재설정 방법은 대시 보드에서 자동으로 연결된다.

높은 유연성에도 불구하고 자동 대시보드 생성은 항상 모든 요구사항을 직접 충족할 수 없기 때문에 시스템은 일반적으로 Visual Studio의 전체 Analytics PLC 프로젝트와 TwinCAT3 HMI 프로젝트를 통합한다. 이를 통해 애플리케이션 엔지니어가 그래픽 편집기에서 생성된 대시 보드를 자유롭게 수정하고 표준 또는 사용자 지정 컨트롤을 추가할 수 있다. 이후에 대시 보드를 크게 사용자 지정 하더라도, 이 접근 방식은 기존의 접근 방식에 비해 여전히 수천 번 이상의 클릭을 줄여주므로 상당한 시간과 비용이 절약된다. 또한 개별적으로 설계된 HMI 컨트롤을 Analytics 워크플로와 원 클릭 대시보드에 통합할 수 있다.

Analytics Runtime Deploy Wizard에서 둘 이상의

언어를 선택하면 시스템이 언어 선택 메뉴를 자동으로 생성한다.

선택사양인 세계지도에서 분석된 기계(이 경우 Schirmer Maschinen GmbH)를

로컬화하기 위해 Analytics Logger는 현장의 기계 애플리케이션에서 직접 해당 지리 데이터를 제공한다.

자동으로 생성된 대시 보드는 다양한 레이아웃과 테마를 제공할 수 있다.

결론

TwinCAT Analytics는 머신 데이터의 임시 및 연속 분석을 위해 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 친숙한 엔지니어링과 완벽한 워크플로를 특징으로 한다. TwinCAT의 개방성과 유연성을 항상 유지하면서 다양한 자동 기능으로 머신빌더 또는 시스템 통합자는 작업을 빠르고 쉽게 수행할 수 있다. 필요에 따라 분석 PLC에서 분석 대시 보드까지 모든 것을 사용자 정의할 수 있다. 최종 고객은 사물 인터넷과 서비스 기반 비즈니스 모델의 새로운 세계에 진입할 수 있으며 애플리케이션 설계자는 익숙한 TwinCAT Engineering 세계에서 운영하고 많은 시너지 효과를 활용할 수 있다. 이보다 더 쉽고 비용 효율적인 데이터 분석을 기반으로 한 새 비즈니스 모델과 기계 옵션에 액세스할 수 있는 방법은 없다.