제조업체들은 자사와 파트너 기반 디지털 서비스 및 역량을 통합하여 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)을 구축하고 있다. 이 과정에서 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 분리하고 주요 산업 자산을 가상화하여 유연성을 높이고 보안을 강화하며 유지보수 비용을 줄이고자 한다. 예측 유지보수, 인공지능(AI), 디지털 트윈과 같은 기술을 활용하면 공장 운영 최적화와 제품 품질 향상이 가능해진다. IT 분야에서는 이미 SW 정의 네트워킹(SDN) 모델이 등장했다. SW 정의 생산 네트워크는 동적인 연결성, 복원력, 보안을 제공하며 SDF를 지원하기 위한 필수 요소이다. 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 SW 정의 네트워크의 핵심 역할을 한다. 이번 세션에서는 CNC가 생산 시스템에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 새로운 모델로 전환하기 위한 주요 아키텍처와 고려사항을 다룰 예정이다. 또한 SW 정의 네트워크가 ODVA 기반 산업 자동화 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지 논의한다. 산업 네트워크를 위한 CNC의 필요성 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 산업 네트워크를 자동으로 배포, 구성, 유지관리 및 모니터
지멘스 디지털 인더스트리가 엔비디아 GPU를 탑재한 신규 산업용 PC(IPC) 라인을 출시하며, 디지털 제조업계를 혁신할 차세대 AI 솔루션을 선보였다. 이번 출시로 지멘스는 인더스트리얼 오퍼레이션 X(Industrial Operations X) 포트폴리오를 확장하고, AI 애플리케이션의 가속화를 지원하며, 엔비디아와의 전략적 파트너십을 새로운 단계로 발전시켰다. 새로 출시된 산업용 PC는 엔비디아 가속 컴퓨팅 플랫폼과 완전히 통합되어 AI 기반 로봇 공학, 품질 검사, 예측 유지보수, 운영 최적화 등 고급 AI 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 특히, 작업 현장에서 AI 실행 속도를 최대 25배까지 가속할 수 있는 기술력을 바탕으로 고객의 비용 절감과 시장 출시 시간 단축을 실현할 전망이다. 지멘스 공장 자동화 부문 CEO 라이너 브렘은 “이번 신제품은 차세대 AI 애플리케이션의 성능을 대폭 향상시키며, 모든 규모의 기업이 최신 산업 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다”고 강조했다. 지멘스는 코드 없이도 AI 기능을 사용할 수 있는 다양한 툴과 애플리케이션을 제공해 자동화 엔지니어들이 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 지원한다.
장비 장애에 미리 대비하면 예기치 않은 다운타임을 줄이고 안정성을 높이며 보다 효율적으로 확장함으로써 운영을 개선하여 궁극적으로 수익 높여 제조업에서 예측 유지보수는 현대 운영에서 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 예측 유지보수는 머신 러닝과 과거 데이터를 사용하여 기계의 유지보수 시기를 예측한다. 이를 통해 안전 문제, 다운타임, 과도한 수리 등 제조업체에 막대한 비용을 초래할 수 있는 오작동이나 고장을 방지할 수 있다. 여러 가지 이유로 많은 제조 기업은 기존의 유지보수 방법에 의존해야 한다. 체크리스트와 정해진 프로세스가 있음에도 불구하고 이미 고장이 발생한 후에야 경고 신호를 간과하는 경우가 많다. 하지만 디지털 트윈 기술의 가용성이 높아지면서 예측 유지보수의 이점을 더욱 폭넓게 활용하고 달성할 수 있게 되었다. 디지털 트윈이란? 디지털 트윈은 상태와 동작을 시뮬레이션할 수 있는 기능을 갖춘 물리적 장치, 시스템 또는 프로세스의 가상 복사본이다. 실제 개체의 속성과 작동 역학을 모방하는 디지털 복제본이다. 디지털 트윈은 센서를 통해 데이터를 수집하여 사물을 미러링한 다음, 인공지능(AI)과 머신러닝 알고리즘을 통해 실시간으로 데이터를 처리하여 복잡한 데
제조업의 품질에 대한 접근 방식 전체를 재편하는 혁신의 힘 ‘스마트 계측’ 품질 관리는 제품이 엄격한 표준과 고객의 기대치를 충족하도록 보장하는 제조의 초석이 되어 왔다. 전통적으로 품질 관리에는 수동 검사, 샘플링 및 오프라인 측정이 포함되었는데, 이러한 방법은 많은 경우에 효과적이지만 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 사전 예방적이기보다는 사후 대응적인 경우가 많았다. 하지만 스마트 계측의 등장으로 품질 관리에 대한 기존의 접근 방식이 크게 변화하고 있다. 스마트 계측은 사물인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 디지털 기술을 측정 프로세스에 통합하여 보다 효율적이고 정확하며 지능적으로 만든다. 스마트 계측은 제조 분야의 전통적인 품질 관리에 혁신을 일으켜 품질을 보장할 뿐만 아니라 지속적인 개선을 추진하는 보다 사전 예방적인 데이터 기반 접근 방식으로 이어지고 있다. 기존 품질 관리의 한계 기존 품질 관리 프로세스의 한계는 주기적인 검사와 샘플링에 의존하는 경우가 많다는 점이다. 생산 라인의 특정 단계에서 제품을 테스트하고 수동 또는 반자동 도구를 사용하여 측정을 수행한다. 그런 다음 이러한 측정값을
세계적인 반도체 회사인 ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)가 엣지 AI 애플리케이션 구현을 간소화 및 가속화하기 위해 ST 엣지 AI 스위트(ST Edge AI Suite)를 출시했다고 밝혔다. 이 스위트는 통합 소프트웨어 툴 모음으로, 임베디드 AI 애플리케이션의 개발과 구축을 용이하게 하도록 설계됐다. ST 엣지 AI 스위트는 데이터 수집부터 하드웨어 상의 최종 구축까지 머신 러닝 알고리즘의 최적화 및 구축을 모두 지원하며, 다양한 유형의 사용자들을 위해 워크플로를 간소화해준다. 이 스위트에는 스마트 센서부터 곧 출시 예정인 STM32N6 신경망 프로세싱 마이크로컨트롤러를 비롯한 다양한 ST 제품이 포함되어 있다. ST 수석 부사장 겸 CIO인 알렉산드로 크레모네시는 “ST 엣지 AI 스위트는 임베디드 AI 개발을 위한 새로운 출발점이다. 상상력을 발휘하고자 하는 혁신가들은 지능적이고 자율적이며 효율적으로 세상을 감지하고, 추론 및 대응이 가능한 미래의 스마트 사물을 실현하는 데 도움을 얻을 수 있다“고 말했다. ST 엣지 AI 스위트는 다중 하드웨어 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터 과학자, 임베디드 소프트웨어 개발자, 하드웨어 시스템 엔지니어 등 다양한 유형
차세대 제조의 역동적인 환경 속에서 첨단 기술의 통합은 전통적인 생산 프로세스에 혁명을 일으켰다. 이러한 혁신 중에서도 빅데이터는 변화의 촉매제로서 공장의 운영 방식을 재편하고 보다 효율적이고 대응력이 뛰어난 제조 프로세스를 향한 길을 열어주는 역할을 하고 있다. 스마트 제조에서 빅데이터는 중추적인 역할을 하며, 빅데이터가 어떻게 생산 현장에서 데이터 중심 문화를 조성하고 제조 최적화를 위한 전례 없는 기회를 열어준다. 스마트 제조의 이해 스마트 제조는 디지털 기술과 기존 제조 프로세스의 융합을 통해 생산성, 품질, 유연성을 향상시키는 것을 의미한다. 그 핵심은 생산 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합하여 실시간 모니터링, 분석 및 의사결정을 가능하게 하는 것이다. 이러한 패러다임 전환을 통해 제조업체는 변화하는 시장 수요에 신속하게 적응하고, 다운타임을 최소화하며, 리소스 활용을 최적화할 수 있다. 제조업에서 빅데이터의 부상 방대한 양과 속도, 다양성을 특징으로 하는 빅데이터는 제조업 분야의 판도를 바꾸는 요소로 부상했다. 센서, IoT 디바이스, 상호 연결된 시스템의 확산으로 공장은 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 생성하
첨단 제조업의 역동적인 환경에서는 품질 관리가 항상 가장 중요하다. 제품의 무결성은 고객 만족도, 브랜드 평판, 궁극적으로 수익에 직접적인 영향을 미친다. 전통적으로 품질 관리 조치는 사람의 검사에 의존해 왔는데, 이는 효과적이기는 하지만 인적 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 소요될 수 있다. 하지만 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 제조업체들은 이제 품질 관리 프로세스를 개선하기 위해 혁신적인 솔루션을 도입하고 있다. AI는 제조업의 품질 관리에 혁신을 일으키며 효율성, 정확성 및 전반적인 제품 품질을 개선하고 있다. 품질 관리에서 AI의 역할 AI 기반 품질 관리 시스템은 정교한 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석한다. 이러한 시스템은 결함, 이상 징후, 지정된 표준과의 편차를 정밀하게 감지할 수 있으며, 종종 사람의 능력을 능가한다. 제조업체는 AI를 활용하여 검사 프로세스를 간소화하고 생산 비용을 절감하며 결함이 있는 제품이 시장에 출시될 위험을 최소화할 수 있다. 자동화된 품질 검사: 육안 검사는 자동차, 전자, 제약 등 다양한 제조 산업에서 품질 관리에 중요한 역할을 해왔다. AI 기반 비전 시스템은 제품의
지멘스(Siemens)는 예측 유지보수 솔루션에 새로운 생성형 인공지능(AI) 기능인 Senseye Predictive Maintenance를 출시했다. 이러한 발전은 예측 유지보수를 더욱 대화적이고 직관적으로 만든다. 지멘스는 생성형 AI 기능이 포함된 Senseye Predictive Maintenance의 새로운 릴리스를 통해 검증된 머신러닝 기능을 제너레이티브 AI로 강화하여 인간과 기계의 상호 작용 및 예측 유지보수를 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 것이다. 생성형 AI와 머신 러닝의 시너지 효과 Senseye Predictive Maintenance는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 기계 및 유지보수 작업자의 행동 모델을 자동으로 생성하여 사용자의 주의와 전문성을 가장 필요한 곳으로 안내한다. 이러한 검증된 기반을 바탕으로 이제 고객이 모든 기계 및 시스템에서 기존 지식을 가져와 유지보수 작업자의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 올바른 조치 과정을 선택할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 기능이 도입된다. 현재 기계 및 유지보수 데이터는 머신러닝 알고리즘에 의해 분석되며, 플랫폼은 정적이고 독립적인 사례 내에서 사용자에게 알림을 제
이코노미스트 임팩트는 최근 전 세계 이산화탄소 배출량의 3분의 1을 산업계가 주로 에너지 사용으로 인해 발생시킨다고 보도했다. 과거의 에너지 효율화 노력에도 불구하고, 업계 리더들 사이에서 제조업을 포함한 에너지 효율화 프로그램을 개발하여 현재의 에너지 위기와 기후 비상사태를 해결하려는 움직임이 다시 활발해지고 있다. 전 세계 에너지 부문에 대한 정책 권고, 분석 및 데이터를 제공하는 정부 간 기구인 국제에너지기구에 따르면, 지속적인 에너지 효율 프로그램을 통해 산업 부문에서 배출되는 탄소 배출량의 70%를 잠재적으로 제거할 수 있다고 한다. 제조업체의 경우 에너지 및 기후 위기를 해결하기 위해서는 환경에 미치는 영향과 자원 사용을 최소화하는 지속 가능한 관행이 필수적이다. 예를 들어 주문자 상표 부착 생산업체(OEM)는 에너지를 절약하면서 필요한 유연성과 처리량을 제공하는 '친환경' 기계를 제공함으로써 차별화할 수 있다. 로봇 공학, 머신비전, 인공지능(AI)을 포함한 자동화 기술은 이러한 노력에서 중추적인 역할을 한다. 자동화, 에너지 효율성과 지속가능성을 높인다 자동화된 제조는 본질적으로 지속 가능하다. 자동화를 통해 기업은 환경에 미치는 부정적인 영향
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