SRTP 명령어 개요 Allen-Bradley ControlLogix 및 CompactLogix 컨트롤러 명령어 세트는 방대합니다. 평균 사용자가 절대 사용하지 않거나 존재조차 모르는 명령어도 많은데, 분할 범위 시간 비례(Split-Range Time-Proportioning, 약자 SRTP) 명령어도 예외 아닙니다. 필자는 ControlLogix 제품 출시 20년 전부터 사용해왔지만, 이 명령어를 불과 몇 년 전 ControlLogix/CompactLogix 명령어 세트 공정 제어 명령어 그룹 깊숙한 곳에서 우연히 발견했습니다.

디지털 트랜스포메이션 적응 방법 제조업엔 다양한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 존재. 적층 제조, 커넥티드 디바이스, 클라우드 서비스 등이 급변하는 세상서 기업 통제력 확보 돕습니다. 많은 기업이 디지털 트랜스포메이션 논하지만, 최근 사건들은 기술이 여전히 천연자원, 인구, 질병 등 전통적 요인들에 의해 주도됨을 보여줍니다. 이미 3D 프린팅이 디지털 트랜스포메이션 견인 방식 다뤘음. 다음은 예지 기술이 제조업 발전시키고 현재 산업계 디지털 미래 가속화하는 동인들 빠르게 리뷰. 이후 데이터, 대시보드, 클라우드 컴퓨팅 영향 다룰 예정

디지털 트랜스포메이션 적응 방법 제조업엔 다양한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 존재. 적층 제조, 커넥티드 디바이스, 클라우드 서비스 등이 급변하는 세상서 기업 통제력 확보 돕습니다. 많은 기업이 디지털 트랜스포메이션 논하지만, 최근 사건들은 기술이 여전히 천연자원, 인구, 질병 등 전통적 요인들에 의해 주도됨을 보여줍니다. 이미 3D 프린팅이 디지털 트랜스포메이션 견인 방식 다뤘음. 다음은 예지 기술이 제조업 발전시키고 현재 산업계 디지털 미래 가속화하는 동인들 빠르게 리뷰. 이후 데이터, 대시보드, 클라우드 컴퓨팅 영향 다룰 예정

AI에서 머신러닝과 딥러닝으로 초기 컴퓨터는 단순 수리·논리 연산용. 점차 복잡 계산, 정교한 문제 해결, 세계 정보 백본 역할로 진화. 전통 컴퓨팅 범위 넘어서려면 지능 필요. 연구자·컴퓨터 엔지니어는 인간 지능 모방 시도. 인공지능(AI)은 인간만큼 지능적인 컴퓨팅 시스템 만드는 컴퓨터 과학 분야. 초기 AI 모델: 복잡 논리 연산 수행 시스템. 이후 더 지능적 작업 수행 고급 기법 개발. AI서 가장 많이 쓰이는 두 용어: 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning). 본문은 두 기법 기원, 공

산업용 모터 기동 기초 산업용 모터 스타터는 3상 유도 모터 기동에 필요한 전력을 공급하는 장치입니다. 모든 전기 모터는 정지 상태(Stalled)에서 전원 인가 시 최대 전류(정격 전류 5~6배) 끌어씁니다. 기동 단계에서 모터는 전원 인가 직후 회전 직전 상태 = 정지 상태. 이론적으론 단순해 보이지만, 설계자/엔지니어가 AC 유도 모터 기동·보호하는 방법은 다양. 효율 차이 존재. 모터 스타터 기본 역할 회로 차단기/퓨즈 정격 초과 전류를 짧은 시간 허용 → 모터가 정격 속도 도달할 때까지. 모터 역방향 기동 허용.

시리즈 소개 본 짧은 시리즈는 디지털 트랜스포메이션 동인을 다룹니다. 이전 기사: 3D 프린팅이 디지털 트랜스포메이션을 지속 견인하는가? 예지보전과 디지털 트랜스포메이션의 관계 데이터를 활용해 디지털 트랜스포메이션 주도하기 (현재 글) 많은 기업이 모니터링, 원격 액세스, 머신러닝 등 디지털 도구 확산 시도 중. 본문은 이들 기술이 제조업 미래 어떻게 이끄는지 살펴봅니다. 올바른 데이터 사용 엔지니어는 통계·수학으로 의사결정 배웁니다. 올바른 데이터·방정식 사용이 정확한 결과 위해 중요함도 배웁니다. 오늘날 데이터

배경: 왜 모델 통합이 필요한가? 딥러닝은 산업 응용 포함 다양한 분야에서 데이터 분석가 무기고 필수 도구. 대용량 데이터로 정확한 예측 모델 구축이 기본 원리. 스마트폰 생산라인 예시: 폰A, 폰B 두 모델 생산 중. 모델A, 모델B가 각 폰 품질 검사 수행. 신모델 폰C 출시 → 새 모델C 구축엔 막대한 데이터·시간 필요. 대안: 모델A·B 학습 결합해 모델C 구성. 가중치 미세 조정만으로 품질 검사 가능. 다른 시나리오: 새 모델이 두 작업 동시 수행 필요. 대규모 데이터셋 분류 모델 + 예측 모델 결합해 단일 모델로 통합.

원격 액세스란? 제조 자동화 수준이 높아질수록 제어 시스템·데이터 원격 액세스 필요성과 이점도 커집니다. 공정 제조 산업에서 원격 액세스는 운영자·엔지니어가 노트북, 스마트폰, 태블릿으로 사무실·자택·카페 등 어디서든 장비 제어, 데이터 분석, 시스템 트러블슈팅 가능하게 합니다. 원격 액세스 정의 데이터·제어 시스템을 전자적으로 실행하고 인터넷(또는 더 나은 사설 인트라넷)을 통해 액세스하는 것. 엔지니어·기술자가 넓은 산업 설비 돌아다니며 공정 데이터 수집·제어 시스템 조작할 필요 없어짐. 데이터는 준실시간 디지털 저장, 컴퓨터

자율보전(Autonomous Maintenance)이란? 자율보전은 제조 현장 실무 기계 운전에 적용되는 개념으로, 기계가 잠재 고장 원인을 스스로 감지하고 필요한 정비를 자체 수행하는 방식입니다. 예지보전(Predictive)과 예방보전(Preventive) 중요성 논쟁이 있지만, 자율보전은 운영자가 두 가지 모두 수행할 수 있게 합니다. 자율보전 전략이 유지보수 인력 책임을 면제하는 건 아닙니다. 다만 일상적 기초 기능 대신 더 복잡·고도화된 활동에 집중할 수 있게 해줍니다. 일상적 기초 활동 예시 (매일 수행) 오일(기

MTTR(평균 복구 시간)이란? 자동화 소프트웨어에서 MTTR(Mean Time To Recovery)은 장비 진단·자동 운전 복원 용이성을 판단하는 지표입니다. 기계가 생산적 상태 복원까지 걸리는 평균 시간으로, 기계 효율성 기준선 제공. 다른 지표와 결합 시 컨트롤 엔지니어와 유지보수 인력이 줄일 수 있는 성가신 결함(Nuisance Faults) 식별 가능. 기계 결함(Faults)과 알람 모든 기계는 기계 정지·운전자/유지보수 알림 결함/알람 가짐. 쉽게 클리어되는 결함도, 부품 교체 등 대응 필요 결함도 존재. MTTR

두 용어의 혼동과 역사적 배경 데이터 레이크와 빅데이터는 현대적으로 자주 혼용되고 잘못 사용되는 용어입니다. 대용량 데이터라는 공통점 때문에 상호 교환적으로 쓰이기도 하지만, 둘은 명확히 다릅니다. 정의조차 아직 완전히 정립되지 않았을 수 있습니다. 역사적 맥락 2000년대 후반: 페이스북, 트위터 등 소셜 미디어 폭발적 성장 → 방대한 개인 데이터 생성 잠재력 깨달음 → Apache Hadoop(빅데이터 처리 오픈소스 툴킷) 등 신규 소프트웨어 개발. 다음 10년: IoT(사물인터넷) 등장 → 수백만 개 추가 데이터 소

전산유체역학(CFD)이란? 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)은 다양한 산업과 응용 분야에서 활용됩니다. SoC(System on Chip) 냉각 효율화부터 레이싱카 랩타임 단축까지, 시뮬레이션과 최적화를 위한 강력한 도구로 자리잡았습니다. CFD의 정의 CFD는 유체 역학 원리에 기반한 수치 시뮬레이션 및 모델링 도구입니다. 수치적 방법과 알고리즘을 활용해 유체 흐름 관련 문제를 풉니다. 여기서 유체는 액체에 국한되지 않습니다. 공기 같은 기체도 포함됩니다. CFD는 유체 흐름, 화학 반응

빅데이터 시대, 체계적 방법론의 필요성 빅데이터 도래로 현대 컴퓨터 과학은 새로운 역량과 처리 성능 벤치마크에 도달했습니다. 요즘은 100테라바이트 이상 데이터셋을 생성하는 애플리케이션을 흔히 볼 수 있으며, 이것이 소위 빅데이터입니다. 이토록 방대한 정보 앞에서 쉽게 무질서해지고 쓸모없는 콘텐츠에 시간을 낭비하기 십상입니다. 이 두 가지 이유만으로도 빅데이터 프로젝트의 효율성과 효능을 높이는 방법론 준수가 필수적입니다. 데이터 사이언스 라이프사이클이란? 데이터 사이언스 라이프사이클은 빅데이터 프로젝트를 정의, 수집, 구성, 평가

인더스트리 4.0(제4차 산업혁명으로 불림)은 공급망의 모든 측면을 재편하는 디지털화 물결을 가져옵니다. 실시간 데이터 수집부터 AI 주도 의사결정까지 전례 없는 투명성, 효율성, 민첩성을 제공합니다. 인더스트리 4.0: 현대 공급망의 디지털 백본 전신인 인더스트리 3.0이 로보틱스와 PLC로 생산 자동화에 집중했다면, 인더스트리 4.0은 그 시스템들이 생성하는 데이터를 활용해 그 기반 위에 구축됩니다. IoT 센서, 에지 컴퓨팅, 고급 분석이 밀리초 지연으로 예측 유지보수, 동적 라우팅, 수요 예측을 가능하게 하는 지속적 피드백

산업용 사물인터넷(IIoT)은 IT와 OT를 단일 생태계로 융합하지만, OT의 독특한 요구사항은 IT에서 사용하는 패치 중심 보안 모델을 안전하게 채택할 수 없음을 의미합니다. 규율 있는 위협 분석 접근이 더 탄력적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. OT가 IT의 패칭 플레이북을 따를 수 없는 이유 많은 IIoT 환경에서 OT 시스템은 국가 및 생명 유지 운영의 중추입니다. 포레스터(Forrester) 조사(인포메이션위크 InformationWeek의 다크리딩 DARKReading 인용)에 따르면 조직의 59%가 IoT 보안에

서론 지난 10년간 기술은 커뮤니케이션, 운송, 심지어 개인 관계까지 거의 모든 부문을 재편했습니다. 헬스케어에서 영향은 더욱 심오해 일상적 케어를 데이터 주도, AI 강화 생태계로 탈바꿈시켰습니다. 헬스케어-테크 하이브리드 기술은 더 이상 선택적 애드온이 아닙니다. 그것은 현대 의학의 중추입니다. 임상의, 환자, 테크 개발자 누구든 이 상호의존성을 이해하는 것이 필수적입니다. 최근 조사에 따르면 병원의 87%가 진단용 AI 도구를 사용하며, 73%가 웨어러블 데이터 스트림과 통합된 전자의무기록(EHR)을 구현했습니다. 더 나은 하

제조업은 심대한 변혁의 한가운데 있습니다. 아웃소싱 압력과 급속한 자동화 채택이 생산 라인을 재편하는 동안 미시간과 오하이오의 공장 폐쇄는 일자리 안보에 대한 정당한 우려를 낳습니다. 전진: 과거로의 회귀는 없다 노동력 부족이 세인트루이스 연방준비은행에 따르면 17년 만에 최고치입니다. 숙련 노동자는 새로운 인재가 유입되는 속도보다 빠르게 은퇴해 많은 기업을 아웃소싱하거나 불확실성 감수라는 선택지로 몰아넣습니다. 일부 기업은 저임금 일자리를 미국으로 되가져오기 위해 인센티브를 제공하며 이 추세에 역행하려 시도했습니다. 보호무역 조치

기술 친화적 사용자 수가 증가함에 따라 공공 액세스 컴퓨팅은 교육, 소매, 은행, 의료, 도서관 전반의 조직에 필수적이 되었습니다. 공유 인터넷 기반 워크스테이션이 이제 이 분야에서 흔한 광경입니다. 이 디바이스들은 디지털 리소스에 즉각적 접근을 제공해 고객 참여를 높이고, 운영 효율을 개선하며, 신뢰할 수 있는 서비스 가용성을 보장합니다. 공유 컴퓨팅 의존도가 커짐에 따라 IT 팀은 타이트한 예산 내에서 디바이스를 원활하게 유지해야 하는 압박에 직면합니다. 멀티유저 워크스테이션 관리가 IT 과제를 증가시킵니다. 다양한 작업에 일

클라우드 컴퓨팅은 현대 IoT 솔루션의 중추가 되었으며, 단순한 확장성과 비용 절감을 넘어섭니다. 아래에서 클라우드가 IoT 이니셔티브에 가치를 더하는 세 가지 핵심 방식을 분석합니다. IoT를 위한 클라우드 핵심 이점 #1 클라우드가 매끄러운 데이터 통합을 가능하게 한다 ERP, CRM 등 핵심 시스템의 기업 데이터는 종종 사일로에 갇혀 있습니다. IoT 디바이스가 고속, 대용량 센서 데이터를 주입하면 기존 온프레미스 아키텍처는 속도를 따라가기 어렵습니다. 클라우드 플랫폼은 레거시 비즈니스 데이터와 실시간 IoT 스트림을 동시

탈중앙화는 작은 신석기 공동체에서 모든 구성원이 그룹에 책임을 지던 시절부터 인간 사회의 초석이었습니다. 이 긴밀한 사회는 상호 신뢰와 집단적 책임에 의존해 중앙 권위가 불필요했습니다. 농업이 등장하면서 인구가 늘고 식량 잉여가 축적되며 사회적 복잡성이 증가했습니다. 이 변화는 자원 관리, 법 집행, 방어를 위한 조직적 거버넌스 필요성을 만들어 최초의 중앙집권적 국가를 탄생시켰습니다. 신석기 혁명과 농업의 부상 역사학자 V. 고든 차일드(V. Gordon Childe)는 기원전 1만 년경 비옥한 초승달 지대에서 수렵채집 생활에서 정