산업 자동화를 형성하는 새로운 트렌드: 2024년 전망

우리가 사는 세계는 기술의 발전으로 끊임없이 변화하고 빠르게 움직입니다. 매달 엄청난 진전과 지속적인 진보로 산업 자동화는 기술을 최대한 활용합니다. 자동화는 안전 시스템, 데이터 수집 등을 갖춘 전체 생산 라인부터 단순한 시작-정지 컨베이어 시스템까지 많은 것을 의미할 수 있습니다. 자동화와 기술의 급속한 발전은 우리를 IoT 4.0, 즉 산업용 사물인터넷 4.0으로 이끌었습니다.

산업 자동화의 예시

자동화는 요구되는 프로세스와 자동화 정도에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 기본적인 예는 컨베이어 시스템입니다. 단순화된 정도로 시스템은 시작-정지 장치와 센서를 포함합니다. 시작-정지 회로는 컨베이어를 구동하는 모터의 자동 제어를 허용합니다. 컨베이어를 따라 특정 지점에 위치한 센서들은 메인 컨트롤러에 신호를 보냅니다. 이 신호들로 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 같은 컨트롤러는 컨베이어를 켜거나 끌 수 있습니다. 직원 한 명 또는 그룹이 컨베이어 시스템에 주의를 돌릴 필요 없이, 가득 차서 멈춰야 하는지 걱정하지 않아도 됩니다. 그들은 포장 및 워크플로를 진전시키는 다른 업무에 집중할 수 있습니다. 이 컨베이어 라인의 자동화를 더 높이기 위해 추가 장비와 프로그래밍을 추가할 수 있습니다. 가변 주파수 드라이브(VFD)와 추가 프로그래밍은 컨베이어 시스템의 생산성, 안전성, 품질을 높일 수 있습니다. 추가 프로그래밍과 VFD 같은 장비로 컨베이어는 다양한 속도로 작동하고, 컨베이어를 이동하는 손상된 제품을 감지하고, 분석을 위한 데이터를 수집할 수 있습니다. 로봇을 팔레타이징과 자재 처리에 추가할 수 있습니다. 단순한 컨베이어 시스템 자동화의 한계는 aparentemente 끝이 없으며 산업 자동화의 문을 열기 시작합니다.

IoT란 무엇인가?

산업용 사물인터넷(IIoT)은 제조 산업에서 우선시됩니다. 이 개념은 제조를 자동화해 진보되고 단순화된 분석적 접근을 허용하는 기반을 가집니다. IoT는 기업이 프로세스를 자동화할 수 있게 할 뿐만 아니라 데이터를 수집, 검토, 저장해 프로세스를 개선하는 데 활용할 도구를 제공합니다. 아마존(Amazon)은 IoT 4.0의 가장 좋은 대표 사례일 수 있습니다. 이 회사는 창고 수량, 출하 흐름 등의 데이터 수집과 함께 로봇을 사용해 주문을 처리합니다. IoT 4.0을 계획에 통합함으로써 기업의 강점을 강화하고 개선할 약점을 식별합니다.

IO-Link

PLC와 그 자동화 프로세스에서 대부분 사용되는 최신 시리얼 통신 프로토콜인 IO-Link. 이 공인된 통신 프로토콜(IEC 61131)은 장치 식별, 서비스 데이터, 프로세스 데이터, 결함, 디지털 신호 등을 공유하는 강력하고 빠른 데이터 전송을 지원합니다. IO-Link는 IOL로도 표기되며 성장하는 산업 표준으로 자동화에 점점 더 자주 통합되고 있습니다. 통신 주기는 보통 2ms 정도이며 1~32바이트의 패킷 크기를 가집니다. IOL의 장점은 더 간단한 설치, 향상된 운영 효율성, 유지보수 스트레스 감소 능력입니다. 표준 IO-Link 장치는 전원, 중성선, IOL 데이터 전송용 추가 와이어인 3선 케이블을 필요로 합니다. 맞춤형 케이블이나 커넥터가 필요하지 않아 설치와 유지보수의 용이성을 더합니다. 이 양방향, 포인트투포인트 통신은 PLC 프로그래밍 스위트에서 약간의 추가 설정이 필요하지만 걱정할 수준은 아닙니다. IO-Link 장치는 IODD, IO 장치 설명 파일과 앨런-브래들리(Allen-Bradley) 1734-4IOL 같은 IOL 마스터 모듈을 필요로 합니다. 마지막으로 IO-Link는 현장 장치에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 심층 진단 가시성을 허용합니다. 귀중한 통찰력으로 엔지니어와 유지보수 인력은 발생하는 문제에 더 잘 대응할 수 있습니다.

머신러닝

머신러닝은 산업 또는 IoT 4.0과 동의어입니다. 머신러닝은 걷고 말하는 미래형 로봇과 상관관계가 없습니다. 대신 정확한 실시간 데이터가 공급될 때 시스템이 이를 처리하고 그에 따라 반응하는 것입니다. 이는 직관적으로 들릴 수 있으며 이미 귀사의 플랜트에서 일어나고 있을 수 있습니다. 그러나 시스템이 이 데이터를 인식하고 다양한 결론을 도출하는 능력은 제조업체와 다른 산업이 번창하도록 돕습니다. 이는 주기를 계속하는 고정된 프로그램이 아니라 재고 관리, 창고 비용 절감, 자산 추적, 공급 및 생산 예측 등을 지원합니다. 머신러닝의 인공지능(AI)은 명시적 프로그램 없이 문제를 해결하는 자동화된 학습 능력을 제공합니다. 이러한 기계나 시스템은 지속적으로 데이터가 공급됨에 따라 스스로 학습합니다. 머신러닝 방법은 보통 다음 중 하나에 속합니다: 지도 머신러닝 알고리즘, 비지도 머신러닝 알고리즘, 강화 머신러닝 알고리즘. 지도 머신러닝 알고리즘은 기계나 시스템이 활용할 예제가 있는 기존 데이터 시트를 가질 때입니다. 정보가 공급되면 AI는 알려진 데이터시트와 비교 분석하고 조건부 출력을 생성하고, 훈련 데이터셋과 출력을 비교해 오류를 수정합니다. 비지도 머신러닝은 AI가 결과를 기반으로 할 훈련 데이터셋이 없을 때입니다. 대신 정보가 쏟아져 들어오면 기계나 시스템은 수치를 탐색해 외삽을 도출합니다. 이는 AI가 빠르게 최적 또는 최악의 수치를 상관관계 짓기 시작하므로 기업이 비용 절감과 예측을 강조하는 데 때로는 최선의 방법입니다. 반지도 머신러닝은 앞의 두 가지 사이에 있습니다. AI 머신러닝을 위해 소량의 훈련 데이터셋이 설정되지만 그 양은 적습니다. 이 방법은 보통 훈련 데이터셋을 모으기 위해 큰 기술, 시간, 관련 리소스가 필요할 때 선택됩니다. 그러나 소량의 레이블된 데이터 또는 대량의 레이블 없는 데이터는 기계가 학습 정확도를 빠르게 향상시킬 수 있게 합니다. 강화 머신러닝 방법은 AI가 외부 환경과 상호작용할 때입니다. AI는 출력 데이터의 시도와 오류 제출을 통해 오류나 성공을 발견합니다. 이는 기계가 이상적인 행동과 환경을 식별하고 출력 정보의 보상된 성공이나 오류율에 기반해 성능을 극대화할 수 있게 합니다.

협업 로봇 (코봇, Cobots)

협업 로봇, 즉 코봇은 산업에서 서서히 견인력을 얻고 있습니다. 로봇공학과 자동화는 꽤 오랫동안 동의어였지만, 협업 로봇은 더 새롭습니다. 협업 로봇은 사람과 인간을 나란히 일터에 두려는 의도를 가졌습니다. 기존 로봇은 라이트 커튼, 영역 스캐너, 심지어 물리적 장벽 같은 안전장치가 필요해 인간을 부상이나 치명적 사고로부터 보호합니다. 코봇은 우리와 함께 일하도록 만들어졌습니다. 그러나 코봇의 한 가지 문제는 작업량이 더 적고 훨씬 느린 속도로 움직인다는 것입니다. 이로 인해 제조 간접비가 증가합니다. 코봇은 설치되는 애플리케이션에 의존하며 인간과의 작업 파트너십에 맞춰집니다. 보조 제품 이동, 느린 속도의 단조로운 작업 완료 등이 이상적입니다. 코봇의 하이라이트는 최근 레스토랑에 진출해 햄버거를 뒤집는 등의 동작을 위해 설계되고 구현되고 있다는 점입니다.

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