공압을 이용한 밸브 및 액추에이터의 역사는 산업 혁명과 함께 시작되었다. 19세기 중반 증기 기관의 발전과 함께 압축 공기를 이용한 초기 공압 시스템이 등장했으며, 철도와 광산 산업에서 주로 사용되었다. 20세기 초에는 제조업과 공장 자동화에서 중요한 역할을 하게 되었고, 공압 밸브와 액추에이터는 더욱 다양해지고 정교해져 여러 산업 분야에 적용되었다. 특히 대량 생산 공정에서 널리 사용되었으며, 1950년대와 1960년대에는 전자 공학과 결합하여 더욱 정밀한 제어가 가능해졌다. 이 시기에는 공압 제어 밸브와 액추에이터가 산업 자동화의 핵심 요소로 자리잡았다. 훼스토의 피에조(Piezo) 기술을 이용한 비례제어밸브는 높은 정밀도와 효율성을 자랑하며 기존의 솔레노이드 밸브와 여러 면에서 차별화된다. 이 글 전반부에서는 훼스토의 피에조 비례제어밸브의 동작 원리, 기존의 솔레노이드 밸브와의 차이점, 피에조 비례제어밸브의 특징과 장점에 대해 다룬다. 후반부에서는 이 제품들이 반도체 생산 현장에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 설명할 것이다. 피에조 비례제어밸브의 동작원리 1. 피에조 기술의 기본 원리 훼스토의 피에조 비례제어밸브는 압전효과(piezo electric
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 서지보호와 APL 네트워크 설치에 대해서 알아본다. 서지보호 서지보호 장치(SPD/Surge Protection Device)는 전기서지 및 전압 스파이크로부터 전자 장비를 보호하는 데 사용되는 전기 장치다. SPD는 보조 장치인 것이다. 보조 장치의 수는 세그먼트당 2개로 제한된다. 이는 스퍼(Spur)뿐만 아니라 트렁크(Trunk)에도 적용된다. 산업용 응용프로그램에서 번개의 보호를 위해 적용되는 현지 표준 및 규정을 준수 바란다. 잠재적인 서지노출의 위험으로 인해 서지보호를 적용해야 하는 경우 스위치 포트 및 필드장치 포트 모두에 서지 보호기를 설치해야 한다. APS2021에 따라 SPD를 설계해야 하며 최대10cm의 서브길이로 APL 포트와 세그먼트 케이블 사이
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
이 글에서는 전력계통의 수급 조정·제어에 관한 기본적인 해설로서 거버너(Governor) 프리, 부하 주파수 제어(LFC), 경제 부하 배분 제어(EDC) 등에 대해 설명한다. 또한 재생가능 에너지(재에너지) 연계 확대 시의 수급 조정·제어 면의 영향과 대책, 광역적인 수급 조정·제어에 대해서도 간단히 소개한다. 주파수 변동의 발생 메커니즘 및 주파수 변동의 영향 1. 주파수 변동의 발생 메커니즘 전력계통에서는 부하(수요)와 발전(공급)의 균형이 깨지면 주파수가 변동하는데(예를 들어 부하보다 발전 쪽이 큰 경우에는 주파수가 상승한다), 이 원리에 대해 간단히 설명한다. 먼저 하나의 동기발전기를 생각한다(그림 1). 동기발전기에서는 증기터빈 등의 회전자를 회전시키려는 토크(Tm)와 전기적인 출력 토크(Te)가 균형을 이룬 상태에서 회전수(ω)가 일정하게 되고, 이것이 균형을 이루지 않은 상태에서는 동기발전기의 회전수가 상승 혹은 저하한다. 예를 들어 증기터빈 등의 토크 쪽이 크면, 그만큼이 동기발전기의 회전 에너지로서 축적되어 회전수가 상승한다. 이때, 동기발전기의 관성상수(M)가 클수록 회전수의 변화는 완만해진다. 전력계통에는 다수의 동기발전기가 있는데, 이
이 글에서는 카본 뉴트럴 달성을 위해 재생가능 에너지의 주력 전원화를 지향하는 전력 시스템에 관련된 논점을 개관하는 동시에, 여러 가지 과제 해결의 기수로 지목되고 있는 가상 전력 플랜트(Virtual Power Plant: VPP)에 관한 일본의 대응, 현시점의 달성 정도, 앞으로의 과제와 전망에 대해 다룬다. VPP란 다수의 축전지, 전기자동차, 급탕기 등의 축에너지 기기, 자가용 발전기나 에네팜(가정용 연료전지) 등의 창조에너지 기기, 에어컨, 조명, 생산 설비와 같은 전력 부하 등의 기기군을 통신망을 통해 통합 관리해 마치 단일 발전기처럼 기능시키는 기술을 가리키며, 에너지 매니지먼트의 한 형태라고 할 수 있다. 전력 시스템에서는 전기의 총발전량과 그 소비에 해당하는 총수요량이 어떠한 순간에서도 일치하지 않으면 안 된다. 기상 상황이나 시간대에 의해 발전 출력이 바뀌게 되는 태양광 발전이나 풍력 발전은 변동성 재생가능 에너지(Variable Renewable Energy: VRE)라고 불리며, 이들이 주류의 전원이 되는 상황에서는 전력 시스템의 운용이 어려워진다는 것을 쉽게 상상할 수 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서는 전력의 수요 그 자체나 수
2023년 9월 미쓰도요는 세계 최고 수준의 정도를 자랑하는 CNC 3차원 측정기 LEGEX에 타쿠미(장인)의 기능을 더해 정도를 더욱 향상시킨 LEGEX 타쿠미 모델(이하 타쿠미 모델이라고 한다)을 발매했다(그림 1). 타쿠미 모델에서는 최대 허용 길이 측정 오차 : E0, MPE=(0.23+0.7L/1000)μm를 실현, 1m의 측정 오차가 0.93μm 이하가 되어 드디어 측정 정도가 서브 마이크로미터대에 돌입했다. 이 글에서는 타쿠미 모델 상품화까지의 경위와 타쿠미 모델의 특징에 대해서 설명한다. 또한 타쿠미 모델을 설명하는 데 있어, 미쓰도요의 기능 전승에 대한 대응도 빼놓을 수 없기 때문에 이에 대해서도 소개한다. 미쓰도요란 미쓰도요는 ‘정밀 측정으로 사회에 공헌한다’를 경영 이념으로 삼고 있으며, ‘측정’을 통해 제조에 종사하는 사용자의 지속적 발전과 가치 창조에 공헌하는 것을 염두에 두고 1934년에 창업했다. 아날로그식 마이크로미터 생산을 시작으로, 현재는 5,500종류 이상의 정밀 측정기기를 제조/판매하고 있는 세계 유수의 정밀 측정기기 종합 메이커이다. 미쓰도요의 3차원 측정기로 눈을 돌려 보면, 본체, 스케일, 컨트롤러, 프로브, 소프트웨
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 APL의 차폐개념에 대해서 알아본다. APL의 차폐개념 앞 장에서 설명한 바와 같이 매시(meshed)된 CBN을 가정할 때 APL 네트워크의 케이블 실드는 케이블의 양쪽 끝에 있는 CBN에 연결되어야 한다. 이는 스퍼(spur)뿐만 아니라 트렁크에도 적용된다. 그림 1은 케이블 실드가 양쪽 끝에 있는 공통접합 시스템에 직접 연결되는 것을 보여준다. 부품 또는 그 도전성 하우징이 접지단자를 통해 CBN에 연결되는 것을 알 수 있다. 그와 병행하여 케이블 실드가 하우징에 연결된다. 실드의 연결은 장치의 설계에 따라 달라진다. 일반적으로 그림 2의 실드 연결 대안 1, 2, 3에 따라 또는 M12 또는 M8 커넥터의 하우징을 통해 수행된다. 케이블 실드의 접촉은 표면이 크
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 계획 과정 체크리스트와 기능적 결합 및 차폐에 대해서 알아본다. 계획 과정 체크리스트 다음 체크리스트는 이 장에서 제시된 계획 단계를 요약한 것이다. 두 가지 체크리스트를 사용할 수 있다. 표 1은 폭발적인 대기가 없는 지역의 APL 계획을 위한 체크리스트이다. 표 2는 폭발적인 대기가 있는 지역의 계획을 위한 체크리스트이다. 모든 체크리스트에 주의하기 바란다. 전원이 공급되지 않는 트렁크는 [APS2021]에 아직 명시되어 있지 않다. 향후 개발 대상이다. 기능적 결합 및 차폐 다음 장에서는 APL 네트워크의 본딩 및 차폐 개념에 대한 권장 사항을 제공한다. 기능적 결합과 차폐는 두 가지 목적으로 사용된다. 첫째, 폭발성 대기를 점화시킬 수 있는 잠재적인 차이를 피한
자율제조 실현 위한 새로운 카메라 라인업·기능 업데이트 3D 로봇 비전 솔루션의 선두 공급업체인 픽잇 3D(Pickit 3D)가 새로운 버전 3.4를 출시했다. 이번 버전은 5월 2일부터 사용할 수 있으며, 기존 제품보다 발전된 2세대 카메라 제품군을 도입했다. 또한 보안과 애플리케이션 모니터링 기능을 강화하고 소프트웨어 플랫폼에도 여러 개선을 추가하여, Pickit 3D 비전 플랫폼의 기능을 크게 확장했다. 이 업그레이드는 여러 카메라 브랜드와의 호환성을 강화하며, 더욱 다양한 3D 로봇 비전 애플리케이션을 지원하는 중요한 발전이다. 3D 로봇 비전 채택 증가 3D 로봇 비전 기술은 물체를 ‘보고’, 작업을 수행할 수 있게 하여 로봇이 높은 유연성, 효율성 및 안전성을 가지고 비용을 최적화하도록 돕는다. 이로 인해 제조부터 물류에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 빠르게 채택되고 있다. Pickit 3D는 빈 피킹, 팔레트 제거, 조립, 표면 처리 등 다양한 자동화 시나리오를 지원하는 다목적 3D 로봇 비전 플랫폼으로, 시장에서 성공적으로 자리 잡았다. 2023년에는 역대 최고의 성장률을 기록하며 40개국 이상에서 설치됐다. 이러한 성장을 지속하기 위해, P
선별장이나 포장 설비에서 과일과 채소를 분류하는 것은 엄청나게 복잡한 일이다. 온갖 것의 크기, 색상, 흠집을 검사해야 한다. 게다가 상품이 소비자에게 도착했을 때 품질을 보장하기 위해서는 이 작업을 지극히 신속하게 처리해야 한다. 과거에는 이 모든 작업을 위해서 사람의 손을 거쳐야 했다. 다수의 인원이 일일이 과일을 선별하고 포장했다. 오늘날에는 크고 작은 업체들이 이러한 작업을 머신비전을 사용해서 처리한다. 산업용 장비로 고품질 광학 조명 플랫폼, 이미지 포착 하드웨어, 섬세하게 맞춤화된 소프트웨어를 사용해서 고품질 이미지를 획득하고 정확하게 불량을 감지한다. 이와 같은 방법으로 머신비전을 사용해서 효율, 품질, 신뢰성을 크게 높이게 되었다. 불량 감지의 복잡함 각각의 소매업자나 고객들마다 불량 감지에 대한 요구가 다를 수 있다. 더욱이 식품은 검사 시점의 상태에 따라서 수명이 제각각이다. 문제를 더 복잡하게 하는 것은, 사람 눈으로 검사한다고 했을 때 불량을 분류하는 것이 꽤 주관적이라는 것이다. 그리고 이러한 모든 작업을 아주 신속하게 처리해야 한다. 포장 업체들은 특히 그렇다. 의료 분야처럼 완벽한 정밀도를 요구하는 것은 아니나, 이 처리 과정이 신
이 글에서는 YKT(주)가 일본 총대리점을 맡고 있는 미국 OGP(QVI사)제 멀티센터 3차원 측정기 ‘스마트 스코프(그림 1)’의 새로운 기종인 ‘스마트 스코프 E7(이세븐)(그림 2)’를 중심으로 화상 측정기의 엔트리 모델이 맡게 역할과 효과 등을 소개한다. 엔트리 모델의 사명과 차별화 ‘엔트리 모델’이나 ‘입문기’, ‘염가판’ 등 명칭은 여러 가지이지만, 시장에 유통되는 많은 상품에 대해 그 존재는 널리 인지되어 있다. PC나 스마트폰, 카메라 등 취향성이 높은 제품이라면 볼 기회도 많다. 경쟁 상대가 많은 민생용이라면 그 목적은 라이트 유저의 확보일 것이다. 유저와 계속적인 관계를 구축하는 것은 고객 이탈을 방지하고, 신규 고객 획득에 많은 노력을 쏟지 않아도 안정적인 이익으로 이어진다. 마케팅으로는 더할 나위가 없는 기법이다. 그 ‘시작의 첫걸음’ 역할을 맡는 것이 엔트리 모델이다. 따라서 이것은 라이트 유저의 판매 의욕을 자극하는 ‘매력적인 상품’일 필요는 있지만, 그에 이어지는 하이엔드기와 동등한 성능을 가져서는 본말전도가 되어 버리기 때문에 각사가 ‘차별화’에 고민하고 있다. 무엇을 가지고 차별화할지는 그 상품의 시장이나 용도에 따라 다양한데,
미쓰비시전기는 제조 분야의 디지털 전환을 위해 스카다(SCADA) 솔루션인 ‘제네시스 64’를 활용하여 공장 자동화와 효율적인 데이터 관리를 추진하고 있다. 이 솔루션은 다양한 오픈 프로토콜과 장비 호환성을 지원하며, 실시간 데이터 추적과 3D 시각화를 통해 공장의 실시간 관리를 가능하게 한다. 또한 미쓰비시전기는 이펙토리 얼라이언스와의 파트너십을 통해 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 공장의 낭비를 줄이고 생산성을 증대시키는 것을 목표로 한다. 뿐만 아니라 데이터 분석과 에너지 관리 기능을 통해 공장 운영의 효율성을 높이고, 비용 절감과 지속 가능한 제조 환경을 조성하는 것을 추구한다. ‘제네시스 64’를 활용한 제조 현장의 디지털 전환은 어떤 모습일지, ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국미쓰비시전기 이승재 그룹장이 발표한 내용을 정리했다. 제조 분야에서 디지털 전환이 진행되면서 제조 공정에 대한 시각화·가시화 전략이 요구되는 추세다. 기존에는 작업자가 직접 제조 현장을 순찰하면서 압력 게이지, 센서값 등을 수집·점검·감시했다. 이를 극복하기 위해 탄생한 기술이 바로 스카다(SCADA) 소프트웨어다. 미쓰비시전기오토메이션는
첨단 기술의 융합과 디지털 변환은 비즈니스에 역동적인 변화를 가져오고 있다. 제조업체들은 이런 변화를 받아들이고 적응하는 것이 중요해지고 있다. 해당 변화는 단순히 기존 프로세스를 변경하는 것이 아니라, 제조 실행 및 전략의 새로운 시대를 예고하는 패러다임의 변화를 의미한다. 엠아이큐브솔루션 박양호 연구소장은 ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 제조업 패러다임을 바꿀 디지털 트윈의 적용 사례 및 구축 방안을 소개했다. 그 내용을 정리했다. 디지털 트윈이란 단어는 2002년 미시건대 마이클 그리브스 교수가 PLM에서 최초의 디지털 트윈 개념을 정립한 것으로 인정받고 있다. 여기서 PLM은 현재 대부분 기업에 적용되어 있는 PLM 개념이 아닌, 제품 탄생에서 죽음까지 제품의 전체 수명 주기를 통합하고 운영을 최적화하는 전략을 말한다. 현재 대부분 PLM 솔루션들이 수명 주기 초기 단계인 제품 개발 단계의 솔루션으로 자리 잡고 있다. PLM은 인더스트리4.0 시대에 들어서 디지털 트윈이라는 이름으로 다시 명명됐다. IoT, 로봇, PLC 기술 고도화, ERP 시스템 등의 고도화, 5G 통신, 빅데이터 분석 등 ICT 기술이 뒷받침되면서 전체 라이프
산업 제조 영역에서 디지털 트윈 기술은 빅데이터를 기반으로 현실을 반영하는 가상 모델을 생성하며, 이는 제조 설비의 설계부터 운영까지 전 과정을 가상화하여 효율성을 높이는데 기여한다. 반면, 메타버스는 사회적 활동을 가능하게 하는 가상세계를 제공하며, 이 두 기술은 각각 다른 출발점을 가지고 있지만, 산업 분야에서는 이들의 장점을 접목하여 지속 가능한 발전을 추구한다. 지멘스는 이러한 변화를 주도하기 위해 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’를 통해 파트너와 협력하며 맞춤형 솔루션 개발을 위해 노력하고 있다. 또한 기존 및 신규 공장에 대해 각기 다른 접근 방식을 제안하며, 중소규모 공장도 클라우드 기반 서비스를 통해 접근성을 높이고 자원 효율성을 개선할 수 있다고 제시한다. 지멘스가 제시하는 산업 생산을 위한 혁신 가속화 방안은 무엇인지, ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국지멘스의 김태호 이사가 발표한 내용을 정리했다. 산업 제조 영역에서의 디지털 트윈 기술은 제조 설비에서 도출된 빅데이터를 가상세계에 도입한 후 테스트를 거쳐 그 결과를 현실에 반영하는 개념이다. 지금은 기존의 단순한 디지털 트윈 활용 흐름과 달리