PLC-클라우드 원활 통합: IoT 활용 실시간 데이터 검색

IoT 하드웨어, 소프트웨어, 통신 프로토콜을 포함한 IIoT 구성요소의 원활한 통합은 제조업체들에게 점진적인 단계로 이뤄져 왔습니다.

초기 산업 자동화 시스템은 기본 센서, 리미트 스위치, 기타 디바이스로 데이터를 프린트아웃이나 HMI로 직접 전송해 거의 분석이 불가능했습니다. 데이터는 여전히 관리 수준의 독립형 소프트웨어 플랫폼에 입력되어야 했습니다. 단순 소프트웨어와 엔터프라이즈급 시스템 간 상호운용성 문제와 시스템이 소비를 위해 데이터를 처리할 수 있는 속도와 깊이의 한계가 있었습니다. 사용 가능한 시각화는 보통 머신 레벨 HMI로 제한되었습니다.

1970년대 이래 산업 자동화 시스템은 종종 PLC에 의존해 왔습니다. 클라우드 플랫폼은 표준화된 프로토콜 하에서 이 PLC들과 작동하도록 발전했습니다. PLC는 데이터를 클라우드 플랫폼으로 전송할 수 있습니다. 데이터는 분석되어 시스템과 사람들에게 전달되어 생산성 향상, 공정 개선, 낭비 감소, 사용자에게 실행 가능한 통찰 제공을 이룹니다.

PLC와 클라우드: 무엇인가?

PLC와 클라우드 플랫폼은 팩토리 모니터링 시스템과 IoT 분석 플랫폼에 필요한 두 가지 구분된 요소입니다. 이들은 적용 면에서 매우 다르며, 현대적 IIoT 자동화와 모니터링 시스템이 작동하려면 서로 의존합니다. 그 차이를 이해하면 PLC에서 클라우드로 데이터를 보내는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)

프로그래머블 로직 컨트롤러, 또는 PLC는 자동화 시스템용으로 개발되었습니다. 초기 모델은 기본 제어 기능만 가능했고 고급 분석이나 연산 능력은 없었습니다.

데이터 구조도 없었고, PLC 캐비닛에서 노트북으로 해야 하는 독점 프로그래밍을 사용했으며, 특정 통신 프로토콜로 제한되었습니다.

이러한 제약은 IT 부서가 중복된 구성요소, 하드웨어, 디바이스 구성의 즉석 시스템을 내부적으로 만들게 강요했습니다. 이러한 자체 구축 시스템은 보안 침해에 노출되고, 유지비용이 비싸며, IoT 연결성이 거의 없었습니다. 자본과 기술 리소스가 부족한 많은 중소기업에는 일반적으로 닿을 수 없는 영역이었습니다.

현재 PLC는 OT와 IT 프로토콜을 모두 수용할 수 있습니다. 대부분 내장 보안 기능을 가지거나 통합 IIoT 플랫폼의 일부로 보안될 수 있습니다. 기능 발전에 따라 PLC는 OT 데이터를 IT 영역, 가장 일반적으로 클라우드 플랫폼으로 이동하는 엣지 디바이스로서 권한을 부여받았습니다.

도시바 Type1 Light S - PUM11 CPU. [출처]

클라우드

엣지 디바이스, PLC 발전, IoT 기술, 기타 데이터 수집 디바이스에서 발생하는 데이터 폭발은 이전에 없던 가치를 위해 데이터를 모으고 활용할 기회를 제공합니다. 하지만 물리적 서버 추가, 유지, 보안 유지 비용은 많은 기업을 압도할 수 있습니다.

클라우드는 인터넷을 통한 분산형 데이터 저장과 접근 개념을 나타냅니다. 온프레미스 서버에서 회사 데이터를 관리하는 대신, 데이터는 여러 소스에서 클라우드로 스트리밍되어 원격 저장됩니다. 기업은 사내 호스팅 시 사용할 수 없는 고급 분석 플랫폼과 서비스에도 접근할 수 있습니다.

데이터는 인터넷 연결로 클라우드와 함께 저장, 정제, 구성, 분석됩니다. 반환된 데이터(통찰, 계산된 지표, 시각화, 단순 원시 균일 데이터 형태)는 인터넷을 통해 단말기, 노트북, 태블릿, 머신 레벨 HMI로 전달됩니다.

더 알아보기: 제조업체를 위한 클라우드 컴퓨팅 가이드

왜 클라우드 기반 솔루션이 필요한가?

생성 지점의 디바이스들이 생성하는 데이터 양은 전통적인 IT와 사내 서버를 압도할 수 있습니다. 전통적 시스템을 유지하려는 기업은 기회를 놓치거나, 데이터를 잃거나, 비용 효율적으로 모두 저장할 수 없어 데이터를 적절히 분석해 활용할 수 없게 됩니다.

점점 더 많은 제조 장비가 IIoT 기술과 고급 PLC로 임베디드됨에 따라, 이는 실용적이면서 재정적인 경쟁 문제를 제기합니다. PLC와 클라우드 플랫폼은 비즈니스적으로 타당합니다.

클라우드 사용은 기업에 즉각적 소프트웨어 업데이트 접근, 비싼 IT 인프라 비용과 유지보수 대폭 감소, AI 기반 고급 분석과 머신러닝 알고리즘 접근을 제공합니다.

MachineMetrics의 산업용 IoT 플랫폼 같은 클라우드 데이터 솔루션은 현장에 있든 집에 있든 비즈니스 여러 영역을 개선하는 중요한 이점을 제조업체에 제공합니다.

PLC에서 클라우드로: PLC 데이터 읽는 방법

클라우드로 데이터를 전송하고 업데이트하는 것은 표준 프로토콜 구현이나 클라우드 어댑터 사용으로 수행됩니다. 이 전송은 HMIs, PC, 노트북, 태블릿 같은 여러 소스에서 데이터와 사용자 친화적 제어에 접근하는 데 필수적입니다.

표준화된 프로토콜 구현

가장 일반적인 클라우드 프로토콜은 MQTT입니다. MQTT는 디바이스 간 메시지를 주고받으며 제한된 대역폭에서의 원격 접근에 적합합니다. 일반적으로 TCP/IP와 함께 실행되지만 모든 구조화된 양방향 연결에서 실행될 수 있습니다.

MQTT 프로토콜은 센서 또는 센서 모음(MQTT 클라이언트)과 MQTT 브로커 간 통신을 허용합니다. 브로커는 교통 정리 역할을 해 모든 메시지를 수신하고 올바른 목적지(다른 MQTT 클라이언트, 엣지 컴퓨팅 디바이스, 클라우드 등)로 라우팅합니다.

MQTT 같은 표준화된 프로토콜 사용의 장점은 잘 알려져 있고 구조화되어 있으며 클라우드로 단순 이동을 허용한다는 점입니다. 그러나 PLC를 MQTT로 구성하는 것은 까다롭고, 연결 실패 시 데이터가 손실될 수 있습니다.

클라우드 어댑터 활용

많은 유형의 팩토리 자동화에서 Modbus, BACnet 등 로컬 필드버스 프로토콜 통신에는 IIoT 게이트웨이가 필요합니다. 이들은 직접 클라우드 통신을 위해 만들어지지 않았고, 직접 통신 포트를 열면 보안 위험이 생깁니다.

클라우드 어댑터는 온사이트에서 모든 데이터를 수집한 후 클라우드로 전송합니다. 클라우드 연결이 확립되면 데이터는 적절히 암호화되어 전송됩니다. MQTT 프로토콜에서 연결 손실 시 데이터가 유실될 수 있는 것과 달리, 클라우드 어댑터는 데이터를 버퍼링해 필요 시 복구 가능하게 합니다.

PLC에서 클라우드로 데이터 전송 단계

제조업에서 실시간 데이터의 가치는 엄청납니다. MachineMetrics 같은 고급 머신 데이터 플랫폼으로 클라우드 플랫폼에서 데이터를 분석하면 실행 가능한 통찰과 더 큰 가치를 제공합니다. 하지만 많은 디바이스와 PLC에서 클라우드로 데이터를 가져오고, 그것이 표준화되도록 보장하는 것이 클라우드 기반 플랫폼 작동에 필수적입니다.

MachineMetrics처럼 머신, 센서, PLC 연결을 가능하게 하는 솔루션 없이는 이 프로세스를 수동으로 완료(그리고 유지)해야 합니다. PLC에서 클라우드 플랫폼으로 데이터가 올바르게 전달되도록 몇 가지 단계를 취할 수 있습니다. 이 단계들은 다음과 같습니다:

1. PLC 데이터 태그 생성

PLC에서 수집된 데이터는 전략적으로 정의되어야 합니다. 이 전략에는 수집되고 저장될 데이터에 대한 태그 생성이 포함됩니다. 이 태그에는 온도, 습도, 기타 주변 조건을 위한 센서 입력, 유지보수를 위한 전력 사용량이나 진동 데이터 등이 포함될 수 있습니다.

MachineMetrics는 장비 전반에서 생성된 데이터의 고급 분석을 수행해 머신 모니터링을 가능하게 하거나 예지보전 같은 고급 사용 사례를 주도할 수 있습니다.

어떤 태그를 사용할지 알면 시스템, 인간 상호작용, 기타 자동화 프로세스에 의해 행동으로 전환될 수 있는 관련 데이터를 전달하는 데 도움이 됩니다.

2. 필수 시스템 도구 준비

IIoT 시스템에서 PLC-클라우드 통신에는 인터넷 연결이 필요합니다. 인터넷 접속은 광범위한 IP 주소 범위를 처리할 수 있는 라우터로 강력해야 합니다. 일부 디바이스는 이 연결성을 가지지만 다른 것들은 엣지 게이트웨이가 필요할 수 있으므로 이더넷 연결성 평가도 필수적입니다.

데이터가 쏟아지기 시작하면 분석하고 사용자에게 통찰을 전달할 산업용 IoT 플랫폼이 필요합니다. MachineMetrics 플랫폼과 디바이스는 박스 개봉 즉시 작동해 시작 후 빠르게 데이터 분석이 가능합니다.

3. PLC IoT 게이트웨이 설치

MachineMetrics는 PLC와 기타 디바이스에서 데이터를 연결하고 수집하는 것을 몇 분 만에 시작할 수 있습니다. 기업은 인터넷으로 산업용 IoT 게이트웨이를 설정하고 적절한 라우터를 즉시 추가할 수 있습니다.

MachineMetrics 같은 연결 솔루션 없이는 데이터 태그를 수동으로 매핑해 장비 데이터를 표준화해야 합니다. MachineMetrics 엣지 디바이스는 디바이스상의 소프트웨어 덕분에 이를 훨씬 쉽게 만듭니다.

PLC는 PLC 소프트웨어를 통해 접근하거나 시스템에 핑을 보내 VPN 연결을 사용할 수 있습니다. 연결되면 PLC 데이터 구성이 가능해집니다. MachineMetrics는 시스템 유연성을 제공해 이더넷, 와이파이, 셀룰러로 연결할 수 있어 다양한 방법으로 PLC 데이터 접근이 가능합니다.

4. PLC 데이터 프로토콜 설정

PLC는 데이터를 수집하기 위해 특정 프로토콜을 필요로 합니다. 이 프로토콜에는 수집할 변수와 그 변수가 위치한 곳이 포함됩니다.

PLC는 먼저 제조사의 프로그래밍 지침을 사용해 구성되어야 합니다. IoT 플랫폼의 라우터를 통해 프로그래밍될 수도 있습니다. 구성 후 각 PLC 주소가 추가되고, PLC가 모니터링하고 수집할 변수들이 선택됩니다.

5. 변수와 태그 구성

이 시점에서 데이터는 정의되었고 연결성이 테스트되었습니다. 각 PLC에 변수를 추가하고, 태그로 각 변수가 어떻게 로깅될지 지정할 수 있습니다. 태그는 필요 시 행동을 유발하도록 시간 기반일 수 있고, 머신 레벨의 조건 변화 기반일 수도 있습니다. 또한 MQTT 브로커를 통해 다른 PLC로부터 전달된 정보를 기반으로 트리거될 수도 있습니다.

6. PLC 대시보드 생성

MachineMetrics는 풍부한 시각화와 동적 실시간 대시보드를 제공합니다. 즉시 사용 가능한 프로덕션 디스플레이는 실시간이거나 과거 데이터일 수 있으며 플랜트의 가장 중요한 지표에 대한 가시성을 가능하게 합니다.

MachineMetrics 플랫폼에는 머신 레벨에서 작업자 맥락화와 직접 입력을 위한 기능도 포함됩니다. 많은 MachineMetrics 앱은 박스 개봉 후 바로 구성하고 커스터마이징해 짧은 시간에 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.

7. 실시간 모니터링과 선제적 알림

클라우드 기반 IoT 플랫폼의 실시간 모니터링을 대체할 것은 없습니다. PLC와 기타 디바이스에서 수신된 데이터는 분석되고 통찰이 전달되어 선제적 알림을 제공합니다. 이는 머신 정지, 임박한 문제, 자재 부족 등을 나타낼 수 있습니다. 이러한 알림이 현재 머신 상태에 기반하므로 작업자와 기술자는 다운타임과 낭비를 줄이기 위해 빠르게 조치할 수 있습니다. 관리자도 생산 현장의 실시간 상태를 반영하는 데이터에 접근할 수 있습니다.

여러 디바이스를 단일 클라우드에 연결하기

어댑터 설치

IIoT 플랫폼은 많은 디바이스의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. 하지만 서로 다른 프로토콜을 사용하는 여러 다른 디바이스에서 데이터를 어떻게 가져올까요? 한 예는 라즈베리 파이(Raspberry PI) 같은 클라우드 어댑터 사용입니다.

라즈베리 파이는 신용카드 크기의 작은 컴퓨터로 인클로저 캐비닛에 꽂아 여러 PC에서 통신 프로토콜을 수용하는 클라우드 어댑터 역할을 하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 작은 크기, 낮은 전력, 프로그래밍 단순성이 PLC와 IIoT 클라우드 기반 플랫폼 간 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

명심하세요: 이런 솔루션은 수동으로 구축하고 유지하는 데 엄청난 리소스가 소모됩니다. 이것이 모든 장비에서 연결성과 데이터 수집을 자동화하는 것이 왜 그렇게 중요한지입니다. 올바른 머신 데이터 수집 솔루션 선택은 CMMS부터 ERP까지 모든 제조 시스템과 팀 전체가 의존할 수 있는 지속적 개선의 기반을 만듭니다.

로컬 데이터 수집

클라우드 어댑터가 설치되면 서로 다른 프로토콜을 사용하는 각 PLC를 클라우드 서비스 제공업체의 웹 인터페이스를 사용해 연결해야 합니다. 모든 상용 IIoT 플랫폼은 인터넷 접속을 통한 웹 인터페이스를 제공합니다. OPC UA는 PLC 독점 프로토콜을 지원하는 디바이스와 잘 작동하므로 인기 있는 표준입니다.

OPC UA는 OPC DA보다 더 자주 사용됩니다. OPC DA는 덜 안전하고 알람 생성을 허용하지 않으며 실시간 데이터만 다루기 때문입니다. 반면 OPC UA는 과거 데이터 소스 접근과 알람 설정 및 트리거를 허용합니다.

데이터 시각화 설계

로컬 데이터 수집이 활성화되면 PLC 변수를 대시보드에 추가할 수 있습니다. 추가되면 HMIs 같은 사용 가능한 시각화 디바이스에 나타나고 앞으로 분석될 데이터에 포함됩니다.

MachineMetrics로 PLC 데이터 수집 및 분석하기

PLC-클라우드 통신은 IIoT가 가치를 전달하게 하는 필수적 부분입니다. MachineMetrics는 PLC 데이터를 실행 가능한 통찰로 전환해 공정 제어 개선, 비용 절감, 효율성 증대를 이루는 강력하고 유연하며 민첩한 클라우드 솔루션을 제공합니다. 머신, 센서, PLC를 쉽게 연결해 가치 있는 생산 데이터를 추출함으로써 사람과 시스템이 더 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있게 합니다.

MachineMetrics로 PLC와 머신 데이터를 지금 활용해 보세요. 실제 작동 모습을 보고 싶으신가요?

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