진화하는 공장 지능: 인간 전문성에서 스마트 자동화로

지능형 공장은 제조 역사가 시작된 이래 존재해 왔지만, 지능(제조 지식의 습득과 적용으로 정의)은 공장 직원에게만 존재했습니다.

수치 제어(NC)와 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술의 출현으로 공장 기계는 디지털 I/O 기능을 얻었지만 여전히 스마트하지는 않았습니다. 디지털로 활성화된 기계는 점점 더 생산적이었지만, 자신, 환경, 수행 중이거나 수행될 작업에 대한 인식이 없었습니다.

이러한 한계에도 불구하고, 결정론적 저수준 디지털 명령 및 응답 세트를 통해 적당한 규모에서 중앙 집중식 공장 지능이 달성되었습니다. 대규모 중앙 집중식 공장 지능 실험은 제너럴 모터스의 1982년 제조 자동화 프로토콜(MAP)로, 토큰 버스 네트워크 프로토콜(IEEE 802.4)에서 작동했습니다. MAP 지원 공장 지능 실험은 운영 신뢰성을 유지하기 어렵다는 이유로 2004년에 종료되었습니다.

가장 중요한 이유 중 하나는 시스템 탄력성 부족이었습니다. 필수적인 결정론적 공장 통신 표준 및 프로토콜의 단점이었습니다. 또 다른 이유는 연결된 기계가 중앙 시스템으로부터 지시가 없을 때 어떤 수준에서도 계속 작동할 수 없었다는 것입니다.

비유하자면, 1990년대 PC와 분산 컴퓨팅의 발전으로 구식이 된 메인프레임-터미널 인프라와 비슷할 수 있습니다. 몇 가지 중요한 변화가 지능형 공장을 위한 스마트 기계 개발을 가능하게 했습니다. 첫째, IT의 유비쿼터스 이더넷 LAN 인프라가 현장까지 확장되어, 모델 기반 정의(MBD)의 빠른 3D 다운로드와 공정 및 제품 데이터 업로드를 가능하게 했습니다.

둘째, 오늘날의 디지털 트윈은 자신의 능력과 운영 상태뿐만 아니라 특정 MBD에서 수행할 수 있는 작업을 인식한다는 점에서 스마트합니다. 이러한 방식으로 스마트 기계는 인간 파트너처럼 작업에 입찰할 수 있습니다. 스마트 기계의 디지털 트윈은 결정론적 저수준 지시가 필요하지 않으며, 대신 제출된 MBD에 응답하고, 선택되면 물리적 대응체와 실제 작업을 수행합니다.

마지막으로, HTML, CSS, JavaScript라는 세 가지 표준화된 핵심 기술이 인터넷의 광범위한 채택과 지능형 글로벌 시스템의 출현을 가능하게 한 것으로 인식됩니다. 유사한 표준화된 핵심 기술이 이산 제조에서 산업용 인터넷과 공장 지능을 가능하게 할 것으로 예상됩니다. 주요 산업용 인터넷 표준에는 모델 기반 정의를 위한 STEP(ISO 10360), 공정 데이터를 위한 MTConnect, 제품 데이터를 위한 품질 정보 프레임워크(QIF)가 포함됩니다.

STEP은 CAD 시스템의 네이티브 마스터 모델에서 파생된 비독점 형식의 3D 시맨틱 모델로 설계 의도의 대부분(전부는 아닐지라도)을 전달합니다. MTConnect는 컴퓨터 지원 제조 장비가 비독점 형식을 사용하여 구조화되고 문맥화된 공정 데이터를 소비하고 생성할 수 있게 합니다.

QIF는 컴퓨터 지원 측정 장비가 유사한 비독점 형식을 사용하여 구조화되고 문맥화된 데이터를 소비하고 생성할 수 있게 합니다. 세 표준과 초기 구현 모두 제조 준비 지표에서 진전되고 있습니다.