PLC에서 클라우드로:IoT를 사용하여 PLC에서 데이터 읽기

IoT 하드웨어, 소프트웨어 및 통신 프로토콜을 포함한 IIoT 구성 요소의 원활한 통합은 제조업체를 위한 점진적 단계에서 이루어졌습니다.

초기 산업 자동화 시스템은 기본 센서, 리미트 스위치 및 분석이 거의 또는 전혀 제공되지 않는 인쇄물이나 HMI에 직접 데이터를 공급하는 기타 장치였습니다. 데이터는 여전히 관리 수준에서 독립 실행형 소프트웨어 플랫폼에 입력해야 했습니다. 단순 소프트웨어와 엔터프라이즈급 시스템 간의 상호 운용성에 문제가 있었고 시스템이 소비를 위해 데이터를 처리할 수 있는 속도와 깊이의 한계가 있었습니다. 사용 가능한 시각화는 일반적으로 기계 수준의 HMI로 제한되었습니다.

1970년대부터 산업 자동화 시스템은 종종 PLC에 의존해 왔습니다. 클라우드 플랫폼은 표준화된 프로토콜에서 이러한 PLC와 함께 작동하도록 설계되었다는 점에서 발전했습니다. PLC는 데이터를 클라우드 플랫폼으로 전송할 수 있습니다. 데이터를 분석하여 시스템과 사람에게 전달하여 생산성을 향상하고 프로세스 개선을 촉진하며 낭비를 줄이고 사용자에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

PLC와 클라우드:무엇입니까?

PLC와 클라우드 플랫폼은 공장 모니터링 시스템과 IoT 분석 플랫폼에 필요한 두 가지 별개의 부분입니다. 애플리케이션이 매우 다르며 최신 IIoT 자동화 및 모니터링 시스템이 작동하기 위해 서로 의존합니다. 차이점을 이해하면 사용자가 PLC에서 클라우드로 데이터를 보내는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러(PLC)

프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)는 자동화 시스템에서 사용하기 위해 개발되었습니다. 초기 모델은 기본적인 제어 기능은 가능했지만 고급 분석이나 계산 기능이 없었습니다.

또한 데이터 구조가 부족하고 PLC 캐비닛에서 랩톱을 통해 수행해야 하는 독점 프로그래밍을 사용했으며 특정 통신 프로토콜로 제한되었습니다.

이러한 제한 사항으로 인해 IT 부서는 구성 요소, 하드웨어 및 장치 구성이 겹치는 사내 임시 시스템을 만들어 맞춤형 접근 방식을 만들어야 했습니다. 이러한 자작 시스템은 보안 침해에 노출되어 있었고 유지 관리 비용이 많이 들었으며 IoT 연결이 거의 없었습니다. 일반적으로 자본과 기술 자원이 부족한 많은 소규모 회사에서는 접근할 수 없었습니다.

현재 PLC는 OT 및 IT 프로토콜을 모두 수용할 수 있습니다. 대부분 보안 기능이 내장되어 있거나 통합 IIoT 플랫폼의 일부로 보호될 수 있습니다. 기능의 발전으로 PLC는 OT 데이터를 가장 일반적으로 클라우드 플랫폼에 상주하는 IT 영역으로 이동하는 데 도움이 되는 에지 장치로 강화되었습니다.

Toshiba의 Type1 Light S - PUM11 CPU. [출처]

클라우드

에지 장치, PLC, IoT 기술 및 기타 데이터 수집 장치의 발전으로 인한 데이터의 폭발적 증가는 데이터를 수집하고 이전에는 사용할 수 없었던 가치를 위해 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 물리적 서버를 추가하고 유지 관리하고 보안을 유지하는 비용은 많은 기업을 압도할 수 있습니다.

클라우드는 분산된 데이터 저장 및 인터넷을 통한 액세스의 개념을 나타냅니다. 사내 서버에서 회사 데이터를 관리하는 대신 데이터를 여러 소스에서 클라우드로 스트리밍하고 원격으로 저장할 수 있습니다. 회사는 또한 사내 호스팅 시 사용할 수 없는 고급 분석 플랫폼 및 서비스에 액세스할 수 있습니다.

데이터는 클라우드와의 인터넷 연결을 통해 저장, 정리, 정리 및 분석됩니다. 반환된 데이터(통찰력, 계산된 메트릭, 시각화 또는 단순히 원시 균일 데이터의 형태)는 인터넷을 통해 터미널, 랩톱, 태블릿 또는 기계 수준 HMI로 전달됩니다.

자세히 알아보기:클라우드 컴퓨팅에 대한 제조업체 가이드

클라우드 기반 솔루션을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

생성 시점에 장치에서 생성되는 데이터의 양은 기존 IT 및 사내 서버를 압도할 수 있습니다. 기존 시스템을 시도하고 유지 관리하는 회사는 모든 데이터를 비용 효율적으로 저장할 수 없기 때문에 기회를 놓치거나 데이터를 손실하거나 사용할 데이터를 적절하게 분석할 수 없습니다.

점점 더 많은 제조 장비에 IIoT 기술과 고급 PLC가 내장됨에 따라 실용적이고 재정적인 경쟁 문제가 발생합니다. PLC 및 클라우드 플랫폼은 비즈니스에 적합합니다.

클라우드를 사용하면 기업에서 즉각적인 소프트웨어 업데이트에 액세스할 수 있고 값비싼 IT 인프라 비용 및 유지 관리 비용을 크게 절감할 수 있으며 제조업체는 AI 기반 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘에 액세스할 수 있습니다.

MachineMetrics의 산업용 IoT 플랫폼과 같은 클라우드 데이터 솔루션은 제조업체가 작업 현장에 있든 집에 있든 비즈니스의 여러 영역을 개선하는 상당한 이점을 제공합니다.

PLC에서 클라우드로:PLC에서 데이터를 읽는 방법

클라우드에서 데이터 전송 및 업데이트는 표준 프로토콜을 구현하거나 클라우드 어댑터를 사용하여 수행됩니다. 이 전송은 HMI, PC, 랩톱 및 태블릿과 같은 여러 소스에서 데이터에 액세스하고 사용자 친화적으로 제어하는 ​​데 중요합니다.

표준화된 프로토콜 구현

가장 일반적인 클라우드 프로토콜은 MQTT입니다. MQTT는 장치 간에 메시지를 주고받으며 제한된 대역폭을 통한 원격 액세스에 적합합니다. 일반적으로 TCP/IP로 실행되지만 모든 구조화된 양방향 연결에서 실행할 수 있습니다.

MQTT 프로토콜을 사용하면 센서 또는 센서 모음(MQTT 클라이언트)과 MQTT 브로커 간의 통신이 가능합니다. 브로커는 교통 경찰 역할을 하여 모든 메시지를 수신하고 다른 MQTT 클라이언트, 에지 컴퓨팅 장치 또는 클라우드와 같은 올바른 대상으로 라우팅합니다.

MQTT와 같은 표준화된 프로토콜을 사용할 때의 장점은 잘 알려져 있고 구조화되어 있으며 클라우드로 간단하게 이동할 수 있다는 것입니다. 그러나 PLC를 MQTT로 구성하는 것은 까다롭고 연결에 실패하면 데이터가 손실될 수 있습니다.

클라우드 어댑터 사용

다양한 유형의 공장 자동화에서 Modbus, BACnet 등과 같은 로컬 필드버스 프로토콜을 통한 통신에는 IIoT 게이트웨이가 필요합니다. 직접 클라우드 통신용으로 제작되지 않았으며 직접 통신 포트를 열면 보안 위험이 발생할 수 있습니다.

클라우드 어댑터는 클라우드로 전송하기 전에 모든 데이터를 현장에서 수집합니다. 클라우드 연결이 설정되면 데이터가 적절하게 암호화되어 전송됩니다. MQTT 프로토콜을 사용하여 연결이 끊긴 것과 달리 클라우드 어댑터는 데이터를 버퍼링하므로 필요한 경우 복구할 수 있습니다.

PLC에서 클라우드로 데이터를 전송하는 단계

제조에서 실시간 데이터의 가치는 엄청납니다. MachineMetrics와 같은 고급 머신 데이터 플랫폼을 사용하여 클라우드 플랫폼에서 데이터를 분석하면 실행 가능한 통찰력과 더 큰 가치를 제공합니다. 그러나 클라우드 기반 플랫폼이 작동하려면 많은 장치와 PLC에서 데이터를 클라우드로 가져와서 표준화하는 것이 중요합니다.

기계, 센서 및 PLC 연결을 가능하게 하는 MachineMetrics와 같은 솔루션이 없으면 이 프로세스를 완료(유지해야 합니다. ) 수동으로. PLC의 데이터가 클라우드 플랫폼에 올바르게 전달되도록 여러 단계를 수행할 수 있습니다. 이러한 단계에는 다음이 포함됩니다.

1. PLC 데이터용 태그 생성

PLC에서 수집한 데이터는 전략적으로 정의해야 합니다. 이 전략에는 데이터가 수집되고 저장되는 태그 생성이 포함됩니다. 이러한 태그에는 온도, 습도 또는 유지 관리를 위한 전력 사용량 또는 진동 데이터를 비롯한 기타 주변 조건에 대한 센서의 입력이 포함될 수 있습니다.

MachineMetrics는 장비 전체에서 생성된 데이터에 대한 고급 분석을 수행하여 기계 모니터링을 가능하게 하거나 예측 유지보수와 같은 고급 사용 사례를 추진할 수 있습니다.

어떤 태그를 사용할지 알면 시스템, 인간 상호 작용 또는 기타 자동화된 프로세스에 의해 실행될 수 있는 관련 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다.

2. 필요한 시스템 도구 준비

IIoT 시스템에서 PLC와 클라우드 간 통신은 인터넷 연결이 필요합니다. 인터넷 액세스는 강력해야 하며 광범위한 IP 주소 범위를 처리할 수 있는 라우터에 의해 구동되어야 합니다. 일부 장치에는 이 연결이 있고 다른 장치에는 에지 게이트웨이가 필요할 수 있으므로 이더넷 연결을 평가하는 것도 중요합니다.

데이터가 쏟아지기 시작하면 분석하고 사용자에게 통찰력을 제공하려면 산업용 IoT 플랫폼이 필요합니다. MachineMetrics 플랫폼과 장치는 기본적으로 작동하므로 시작 후 빠르게 데이터 분석이 가능합니다.

3. PLC IoT 게이트웨이 설치

MachineMetrics는 연결하고 몇 분 안에 PLC 및 기타 장치에서 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 기업은 인터넷을 통해 산업용 IoT 게이트웨이를 설정하고 적절한 라우터를 즉시 추가할 수 있습니다.

MachineMetrics와 같은 연결 솔루션이 없으면 장비 데이터를 표준화하기 위해 데이터 태그를 수동으로 매핑해야 합니다. MachineMetrics 에지 장치를 사용하면 장치의 소프트웨어 덕분에 이 작업을 훨씬 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

PLC 소프트웨어를 통해 또는 VPN 연결을 사용하도록 시스템에 ping을 수행하여 PLC에 액세스할 수 있습니다. 연결되면 이제 PLC에 대한 데이터 구성이 가능합니다. MachineMetrics는 시스템 유연성을 제공하고 EtherNet, Wi-Fi 및 셀룰러를 통한 연결을 허용하므로 여러 방법을 사용하여 PLC 데이터에 액세스할 수 있습니다.

4. PLC 데이터 프로토콜 설정

PLC는 데이터를 수집하기 위해 특정 프로토콜이 필요합니다. 이러한 프로토콜에는 수집할 변수와 해당 변수가 있는 위치가 포함됩니다.

PLC는 먼저 제조업체의 프로그래밍 지침을 사용하여 구성해야 합니다. IoT 플랫폼의 라우터를 통해 프로그래밍할 수도 있습니다. 구성 후 각 PLC의 주소를 추가하고 PLC가 모니터링하고 수집할 데이터에 대한 변수를 선택합니다.

5. 변수 및 태그 구성

이 시점에서 데이터가 정의되고 연결이 테스트되었습니다. 각 PLC에 대해 변수를 추가할 수 있으며 태그는 각 변수가 기록되는 방식을 지정할 수 있습니다. 태그는 필요에 따라 작업을 트리거하는 시간 기반일 수 있으며 기계 수준의 조건 변경을 기반으로 할 수도 있습니다. 또한 다른 PLC에서 MQTT 브로커를 통해 전달된 정보를 기반으로 트리거될 수도 있습니다.

6. PLC 대시보드 생성

MachineMetrics는 풍부한 시각화와 동적 실시간 대시보드를 제공합니다. 즉시 사용 가능한 생산 디스플레이는 실시간 또는 이력이 될 수 있으며 플랜트의 가장 중요한 메트릭에 대한 가시성을 가능하게 합니다.

MachineMetrics 플랫폼에는 기계 수준에서 작업자 컨텍스트화 및 직접 입력 기능도 포함되어 있습니다. 많은 MachineMetrics 앱은 즉시 구성 및 사용자 지정하여 짧은 시간에 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.

7. 실시간 모니터링 및 사전 경고

클라우드 기반 IoT 플랫폼으로 실시간 모니터링을 대체할 수 있는 것은 없습니다. PLC 및 기타 장치에서 수신된 데이터를 분석하고 통찰력을 제공하여 사전 경고를 제공합니다. 이는 기계 정지, 임박한 문제, 재료 부족 등을 나타낼 수 있습니다. 이러한 경고는 현재 장비 상태를 기반으로 하기 때문에 작업자와 기술자는 가동 중지 시간과 낭비를 줄이기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 또한 관리자는 생산 현장의 실시간 상태를 반영하는 데이터에 액세스할 수 있습니다.

단일 클라우드에 여러 장치 연결

어댑터 설치

IIoT 플랫폼은 여러 장치의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. 그러나 다른 프로토콜을 사용하여 여러 장치에서 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까? 한 가지 예는 Raspberry PI와 같은 클라우드 어댑터를 사용하는 것입니다.

Raspberry PI는 인클로저 캐비닛에 연결하고 여러 PC의 통신 프로토콜을 수락하는 클라우드 어댑터 역할을 하도록 프로그래밍할 수 있는 작은 신용 카드 컴퓨터입니다. 작은 크기, 저전력 및 프로그래밍의 단순성은 PLC와 IIoT 클라우드 기반 플랫폼 간의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

명심하십시오:이와 같은 솔루션은 수동으로 구축하고 유지 관리하는 데 리소스를 엄청나게 많이 사용합니다. 이것이 바로 모든 장비에서 연결 및 데이터 수집을 자동화하는 것이 중요한 이유입니다. 올바른 머신 데이터 수집 솔루션을 선택하면 전체 팀이 의존할 수 있을 뿐만 아니라 CMMS에서 ERP에 이르기까지 다른 모든 제조 시스템에 의존할 수 있는 지속적인 개선을 위한 기반이 만들어집니다.

로컬 데이터 수집

클라우드 어댑터가 설치되면 다른 프로토콜을 사용하는 각 PLC는 클라우드 서비스 공급자의 웹 인터페이스를 사용하여 연결해야 합니다. 모든 IIoT 상용 플랫폼은 인터넷 액세스를 통해 웹 인터페이스를 제공합니다. OPC UA는 독점 프로토콜로 PLC를 지원하는 장치와 잘 작동하기 때문에 널리 사용되는 표준입니다.

OPC UA는 OPC DA가 덜 안전하고 경보 생성을 허용하지 않으며 실시간 데이터만 처리하기 때문에 OPC DA보다 더 자주 사용됩니다. 대조적으로, OPC UA는 기록 데이터 소스에 대한 액세스와 경보를 설정 및 트리거하는 기능을 허용합니다.

데이터 시각화 설계

로컬 데이터 수집이 활성화되면 PLC 변수를 대시보드에 추가할 수 있습니다. 추가되면 HMI와 같은 사용 가능한 시각화 장치에 표시되고 앞으로 분석되는 데이터에 포함될 것입니다.

MachineMetrics를 사용하여 PLC 데이터 수집 및 분석

PLC-클라우드 통신은 IIoT가 가치를 제공할 수 있도록 하는 중요한 부분입니다. MachineMetrics는 PLC 데이터를 프로세스 제어를 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 높이는 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 강력하고 유연하며 민첩한 클라우드 솔루션을 제공합니다. 기계, 센서 및 PLC를 쉽게 연결하여 귀중한 생산 데이터를 추출하여 사람과 시스템이 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

MachineMetrics와 함께 작동하도록 PLC 및 머신 데이터를 시작하십시오. 실제로 보고 싶으신가요?

플러그 앤 플레이 머신 데이터 수집

데모 예약