농업을 둘러싼 환경은 기후 변화로 인한 이상 기후의 빈발, 세계 인구의 증가, 국제 정세의 변화, 소비자 요구의 다양화 등을 배경으로 매일 변화하고 있다. 일본의 농업에서는 농업 종사자의 고령화와 인력 부족이 계속되고 있으며, 연료·비료 가격의 급등 등도 겹쳐 상황은 더욱 심각해지고 있다. 기간적 농업 종사자의 인구는 2015년 약 176만 명에서 2020년에는 약 136만 명으로 5년간 40만 명 감소한 반면, 평균 연령은 67.7세로 높은 수준을 유지하고 있어 여전히 심각한 상황이 지속되고 있다. 게다가 농업은 날씨나 시장 상황 등의 변화에 크게 영향을 받으며, 이를 사전에 예측하는 것은 일반적으로 어렵다. 따라서 경험이나 직감에 의존한 경영이 되기 쉬운 것이 현실이며, 이 점이 담당자나 새로운 농업 종사자에 대한 높은 진입 장벽이 되고 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해 국가는 정보통신기술(ICT)이나 인공지능(AI)을 활용해 농업 생산 기술의 고도화를 목표로 하는 ‘스마트 농업’에 관한 연구를 지원하고 있다. 또한 올해 6월에는 ‘스마트 농업 기술 활용 촉진법’이 제정·공포되어 디지털 기술을 활용한 데이터 구동형 농업으로 전환이 추진되고 있다. 특히
식물의 생육 및 환경 반응을 제어 대상으로 하는 ‘식물 중심의 환경 제어’가 시설 원예에서 환경 제어의 역사를 변화시키고 있다. 본래 시설 원예에서 낮 시간 환경 제어의 주 목적은 ‘광합성의 극대화’이며, 이에 이어 두 번째 목적은 ‘광합성 산물(당)을 성장 기관(잎, 줄기, 과실 등)에 적절히 분배하는 것’이다. 이 두 가지 목적을 매일 지속적으로 달성하는 것이 궁극적으로는 수확량의 극대화로 이어진다. 그림 1은 각종 환경 요인이 광합성과 광합성 산물의 분배에 미치는 영향을 개략적으로 보여준다. 지금까지는 광합성이나 분배에 영향을 미친다고 여겨지는 각종 환경 요인(빛, 기온, 습도, CO2 농도 등)을 계측해 이들을 제어 대상으로 삼아왔다. ’계측할 수 없는 것은 제어할 수 없다‘는 전제를 두면, 생산 현장에서 계측할 수 있는 환경 요인을 제어 대상으로 삼는 것 외에는 선택의 여지가 없었다고 할 수 있다. 그러나 이는 생산 현장에서 광합성과 분배를 직접 계측할 수만 있다면, 이를 제어하기 위한 최적의 환경 제어를 검토할 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 사고의 근원이 되는 것이 스피킹 플랜트 어프로치(SPA: Speaking Plant Approach) 개
이번 호에서는 EtherNet/IP의 측정 방식, 구성 변화, 성능 측정 조건, 패킷 통신의 대역폭에 대해 설명하고, 컨트롤러 간 5G 전송 평가를 통해 얻은 EtherNet/IP 측정 결과와 각 조건에서의 지연 시간 측정 결과를 소개하고자 한다. 또한 5G 전송을 기반으로 한 CIP 안전성 평가 시스템의 구성에 대해서도 함께 다룬다. 5G 네트워크상에서 EtherNet/IP 통신 측정 구성과 조건 EtherNet/IP를 5G 환경에서 구현하기 위한 다양한 통신 구성 방식(Type I부터 Type VIII까지)은 그림 1에 제시되어 있다. 본 측정의 목적은 각 통신 방식에 따라 발생하는 성능 차이를 분석하기 위함이며, 측정 조건은 다음과 같이 설정되었다. 우선, 주요 측정 항목은 패킷 손실률과 통신 지연 시간(latency)이며, 이는 통신 성능을 나타내는 핵심 지표로서 모든 조건에서 공통적으로 수집되었다. 통신 모드는 VPN 사용(w/VPN)과 VPN 미사용(w/o VPN)의 두 가지로 나뉘며, 특히 멀티캐스트 통신은 VPN 환경에서만 가능하기 때문에 w/VPN 설정이 필수였다. 유니캐스트 통신의 경우에는 VPN 사용 여부에 따라 모두 측정이 이루어졌다.
과제 : 안정성 확보 및 파손 예방 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 카세트의 적재 및 하역 작업 시, 작업의 안정성은 핵심적인 요소다. 공기 중 입자에 의한 실리콘 웨이퍼의 손상은 반드시 방지해야 하며, 이는 제조 품질 확보를 위해 사람보다 로봇을 선호하는 주요 이유이기도 하다. 이러한 배경에서 한화로보틱스가 제공하는 AGV(무인 운반 차량)는 창고 내에서 웨이퍼 카세트를 안전하게 운반하는 역할을 수행하고 있다. 운반 과정에서 진동으로 인한 섬세한 소재 손상이 발생하지 않아야 하며, 통신 지연이나 데이터 손실로 인한 모터 제어 장애가 발생해서는 안 된다. 한화로보틱스가 과거에 설치했던 저가형 솔루션은 고객사의 기대를 완전히 충족하지 못했다. 당시 사용한 프로토콜 컨버터는 단순한 게이트웨이 기능만을 제공했으며, 마스터 기능은 지원하지 않았다. 이에 따라, 한화로보틱스는 고객의 요구를 만족시킬 수 있는 더 높은 통신 용량과 성능을 갖춘 게이트웨이를 찾고 있었다. 솔루션 : 힐셔 netHOST 마스터 게이트웨이와의 즉각적인 통신 한화로보틱스 AGV 개발팀은 문제가 반복되자 기존 게이트웨이의 대안을 모색하기 시작했다. 가장 큰 문제는 무려 5년에 걸친 소프트웨어 구축
3D 비전 기술의 선도 기업 Pickit 3D가 새로운 소프트웨어 버전인 ‘Pickit 3.5’를 공식 발표하며, 로봇 비전 기반 자동화 시장에 또 한 번의 전환점을 제시했다. 이번 3.5 버전은 고해상도 3D 비전 카메라의 대거 추가와 더불어, 생산성과 신뢰성을 동시에 강화하는 다양한 기능 향상을 담고 있다. 특히, 새롭게 선보인 고화질 카메라는 3D 로봇 비전 자동화의 한계를 다시 한 번 뛰어넘는 계기를 마련했다. 고해상도 3D 비전-새롭게 확장된 6종 카메라 라인업 Pickit 3.5의 가장 큰 특징은 총 6종의 고해상도 카메라 출시다. 구조광 및 레이저 기반 기술을 적용한 이 카메라들은 다양한 산업의 정밀한 요구사항을 충족할 수 있도록 설계되었다. · 작거나 반사도가 높은 부품 감지 (빈 박스 내부 포함) · 대형 부품 및 유로 팔레트(EPAL) 크기 표면의 고정밀 스캔 · 최대 3배까지 확장된 넓은 시야각(Field of View) · 정밀한 포인트 클라우드(Point Cloud)를 통한 세밀한 물체 인식 · 고정밀 기반의 뛰어난 감지 성능 제공 특히 레이저 기술을 적용한 고해상도 카메라는 단순한 물체 감지를 넘어, 자동차 차체에 존재하는 수백 개의
자동차 산업을 둘러싼 환경은 최근 몇 년간 격변의 시기를 겪고 있으며 ‘100년에 한 번의 변혁기’라고도 불린다. 앞으로 전동화가 추진됨에 따라 내연기관 부품 생산은 계속 감소해 갈 것이며, 가까운 미래에 부품 보급이 이루어지지 않을 것으로 생각되기도 한다. 한편, IT 기술의 발전에 따라 제조업의 스마트 매뉴팩처링은 나날이 진행되고 있으며, 적층 제조(AM)의 활용은 그 좋은 예라고 할 수 있다. 이 글에서는 AM을 적용한 금형 없는 부품 제조의 한 예를 소개한다. 배경 1. 시작 탄생은 1769년, 프랑스의 군사 기술자였던 Nicolas-Joseph Cugnot씨가 발명한 증기로 움직이는 삼륜차가 세계 최초의 자동차라고 알려져 있다. 1886년에는 현대에서도 주류가 되는 가솔린 엔진을 삼륜 마차에 탑재한 자동차가 독일의 Gottlieb Wilhelm Daimler씨와 Karl Friedrich Benz씨에 의해 개발됐다. 이로 인해 기존에는 말 등이 담당하던 이동에 필요한 동력원의 역할은 서서히 내연기관으로 대체됐다. 당시의 자동차는 한 대씩 수작업으로 제작되고 있었는데, 1908년 미국의 Henry Ford씨가 저렴한 T형 포드를 발표하고 1913년에는
철강 플랜트는 여러 종류의 많은 기계 및 전기 설비와 계측·제어 시스템으로 구성되어 있으며, 원료에서 제품까지 다양한 공정이 연속적으로 이루어지는 대표적인 대규모 플랜트이다. 이 글에서는 철강 플랜트, 구체적으로는 열간 압연 라인·냉간 압연 라인 등의 압연 라인을 대상으로 스마트 매뉴팩처링에 기여하는 플랜트의 감시·진단 시스템과 적용 사례를 소개한다. 먼저, 철강 압연 라인에서 스마트 매뉴팩처링을 실현하는 시스템 개념을 설명한다. 다음으로 그곳에 배치되는 감시·진단 기능의 요건을 정의하고, 마지막으로 이러한 개념과 시스템 구성 위에 구현되는 감시·진단의 사례를 소개한다. 데이터 이활용 시스템 스마트 매뉴팩처링은 디지털 기술을 매개로 한 데이터를 활용해 제조의 전체 프로세스에서 다양한 의사 결정과 제어를 가속화하는 대응이다. 철강 플랜트는 오랜 발전 과정에서 생산 계획에서부터 제조 라인까지의 시스템 구성, 기능 배치 및 데이터․정보의 흐름이 최적화되어 왔다. 특히 철강 압연 라인은 일찍부터 감시 제어의 디지털화가 진행되어 정상 시의 제조 프로세스는 거의 자동화되어 있다. 이처럼 고도 자동화를 실현하고 있는 시스템 체계에서 스마트 매뉴팩처링을 추진하기 위해서는
이번 호에서는 5G를 통한 EtherNet/IP와 CIP 세이프티 통신에 대한 평가 내용을 3회에 걸쳐 연재하고자 한다. 5G는 초고속 데이터 전송, 초저지연(Ultra-Low Latency) 통신, 초연결성(Massive Connectivity)을 구현하며, 5G 네트워크는 실시간 데이터 전송과 대규모 연결이 필요한 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있다. 이러한 5G 기술이 EtherNet/IP 및 CIP 세이프티 통신에 적용될 때 어떤 가능성과 성능이 전개되는지를 다음과 같이 평가해보고자 한다. 개요 공장 내 산업 네트워크에 5G 무선화를 적용하는 방안이 검토되고 있다. 공장 내 다양한 사용 사례에 대한 통신 성능 요구 사항은 파악되었으나, 실제 공장 환경에서 5G 무선 전송을 통해 달성된 통신 성능에 대한 구체적인 평가는 아직 제한적인 상황이다. 또한 로봇 셀에 대해 5G를 통해 CIP 세이프티(CIP-Safety)를 전송하고, 24시간 동안 안전 반응 시간 및 안정성을 평가함으로써 구체적인 사용 사례를 제시하고자 한다. 이러한 평가를 통해 5G 기반 공장 자동화 환경에서 기대할 수 있는 통신 성능을 명확히 할 수 있을 것이다 소개 공장 내 무선 기술은
테스트 환경 구축 일반적인 EtherNet/IP 기반 모션 제어 드라이버 사용 사례를 재현하기 위한 테스트 환경의 고수준 아키텍처가 그림 1에 나타나 있다. EtherNet/IP와 프라이빗 5G 네트워크의 통합을 평가하기 위한 테스트 환경에는 EtherNet/IP 슬레이브 스택을 포함한 STM32 평가 보드와 연결된 I/O 장치가 포함되었다. 이 실험의 목표는 I/O 장치를 EtherNet/IP 마스터를 갖춘 PC 기반 호스트 시스템과 연결하는 것이었다. 이 두 시스템 간의 물리적 계층은 5G 모뎀을 통합하여 구현되었다. 이 시스템에서는 SPI(직렬 주변기기 인터페이스) 통신이 사용되었다. 해당 설정을 반영하는 OSI 아키텍처는 아래에 제시되었으며, 애플리케이션 및 세션 제어는 STM32 보드가 담당하고, 전송 계층에서는 SPI를 통한 UDP 프로토콜이 활용되었으며, 네트워크 및 물리 계층에서는 5G 모뎀이 사용되었다. 이 설정이 이더넷 표준을 준수하는지 확인하기 위해 OSI 계층과의 매핑이 그림 2에 나타나 있다. 두 하드웨어 간의 SPI 통신 설정은 다음과 같다. · 클럭 속도 : 1MHz · 모드 : 풀 듀플렉스(Full Duplex) 미래의 연결된 공
미국 라스베가스에서 매년 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회 CES에서 각 기업이 발표한 스마트 제조에 관한 내용을 소개한다. 각 기업이 스마트 제조에서 중요한 요소로 제시하는 내용을 살펴보고, 과거 CES 강연에서 어필한 포인트의 변화를 확인한다. 또한 필자는 일본 내각부의 ‘우리나라가 전략적으로 육성해야 할 안전·안심의 확보에 관한 중요 기술 등의 검토 업무(싱크탱크 기능의 시행 사업)’에 참여한 경험을 바탕으로 CES의 배경에 있는 미국의 과학 기술 정책의 변천을 확인하고, 미국이 현재 인식하고 있는 과제와 앞으로 창출하고자 하는 신산업 분야를 소개한다. 마지막으로 신산업 분야에서 일본이 취해야 할 전략에 대한 시사점으로서, 일본의 연구 기관이 제안하는 미래의 스마트 제조에 대한 과제와 대응책을 소개한다. CES의 개요 CES는 매년 미국 라스베가스에서 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회이다. 2024년의 참가 인원은 138,789명으로, 그중 약 40%가 해외에서 왔으며 161개의 국가·지역에서 참가했다. 필자는 2017년부터 참가하고 있으며, 이번으로 8회째가 되기 때문에 계속적인 시점에서 CES의 내용을 전하고자 한다. C
건설업에서는 고령화에 따른 숙련 작업자의 감소, 타 업종에 비해 낮은 생산성, 높은 노동 재해 발생률이 문제로 지적되고 있다. 인력 절감, 생산성 및 안전성 향상의 문제를 근본적으로 해결하기 위해 차세대 건설 생산 시스템이 요구되고 있으며, 현재 진동롤러, 불도저 및 덤프트럭 등과 같은 건설기계의 자동화가 이루어지고 있다. 또한 건설 분야의 메이커뿐만 아니라 AI, 기계학습 및 VR 등과 같은 새로운 기술을 보유한 회사들이 참여해 다양한 원격화(무인화) 및 자동화 기술의 개발이 진행되고 있다. 우리는 2009년부터 건설기계의 자동화 기술을 핵심으로 한 차세대 건설 생산 시스템(A4CSEL®; 쿼드 액셀)의 연구 개발을 진행하고 있다. 해당 시스템의 특징은 시공 상황에 따라 작업 계획을 사람이 담당하고, 시공 중에 정형화된 작업을 자동화 건설기계로 자동 시공하는 것이다(그림 1). 이 시스템에 의해 소수의 작업 감독자가 여러 대의 건설기계를 관리함으로써 건설 시공의 안전성 및 생산성 향상이 기대된다. 더욱이 자동화가 진전된 시공 시스템을 창출하기 위해서는 연구 개발의 과제를 명확히 하고, 과제를 해결하는 기술을 개발해 자동화 시공 시스템의 설계론을 확립할 필요
기후변화 대응과 에너지 효율 향상은 글로벌 산업계의 주요 과제가 되고 있다. 특히 전력 피크 부하 관리 및 전력망 안정화를 위한 DR(Demand Response, 수요반응) 대응은 기업이 에너지 비용을 절감하고 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 DR 대응 방식은 사전 설정된 기준에 따라 수동으로 이루어지는 경우가 많아 실시간 최적화가 어렵다. 이에 따라 FEMS(Factory Energy Management System, 공장 에너지 관리 시스템)를 활용한 DR 대응 솔루션이 필수적으로 요구되고 있다. 국내 전기요금 체계는 최대수요전력에 대한 페널티를 기본요금에 반영하여 공급자의 안정성을 관리하는 방식이다. 최대수요전력은 15분 단위로 측정된 전력 사용량을 4배로 환산한 값으로, 이 값이 기본요금 산정의 기준이 된다. 또한, 최대수요전력이 동계(12월, 1월, 2월)나 하계(7월, 8월, 9월) 기간 중 최고치를 기록하면, 해당 값이 향후 1년 동안 요금 적용 전력으로 반영된다. 만약 전력량계를 설치하지 않았다면, 최대수요전력과 관계없이 계약전력을 기준으로 기본요금이 산정된다. 따라서 최대수요전력은 기업의 전력 비용에 장기적인 영향을
견고한 통신 프로토콜과 인터페이스는 산업용 모터 제어 애플리케이션에서 중요한 역할을 한다. 여러 프로세서 요소가 복잡한 작업을 수행하기 위해 지속적으로 통신해야 하는 상황에서, CANopen®은 손쉬운 통합 등 다양한 장점으로 인해 산업용 드라이브 애플리케이션 엔지니어들 사이에서 인기 있는 기술로 자리 잡았다. 이는 우수한 구성 가능성을 제공하며, 효율적이고 안정적인 실시간 데이터 교환을 가능하게 한다. 이 글에서는 CANopen을 저전력 모터 제어 애플리케이션 관점에서 깊이 있게 다룬다. CAN의 배경 정보 로버트 보쉬(Robert Bosch GmbH)에서 1983년에 개발된 제어 장치 영역 네트워크인 CAN(Controller Area Network)은 매우 견고한 통신 프로토콜과 인터페이스를 제공한다. 이 네트워크는 RS232와 같이 여러 컨트롤러 간 실시간 통신이 원활하지 않았던 기존 직렬 통신 네트워크의 한계를 극복하기 위해 설계됐다. 자동차 업계에서는 여러 센서가 연속적이면서도 동시에 데이터를 전송해야 하는 요구가 있었기 때문에 CAN을 처음 채택했다. CAN은 여러 노드가 짧은 메시지를 사용해 서로 통신할 수 있게 하므로 자동차 애플리케이션에 매
이 글은 ‘스마트 매뉴팩처링(이하 SM)’의 총론으로, 제4차 산업혁명, DX, Society5.0에 대한 대응으로서 SM에 대해 일본 국내외 동향을 설명하고, 일본의 대응, 즉 국가나 기업, 개인으로서 대응에 대해 RRI(로봇 혁명·산업 IoT 이니셔티브 협의회)에서 경험한 것을 바탕으로 개인적인 의견을 제시하고자 한다. 사물을 바라보는 관점은 여러 가지가 존재한다. 관점, 지식, 경험에 따라 인식이 달라진다. 따라서 하나의 관점을 제시하는데, 각자가 그것을 어떻게 받아들이는지는 고민해 주기를 바란다. 제4차 산업혁명, DX, Society5.0에 대한 대응, 즉 산업혁명으로서 기술에 의해 산업 사회 시스템이 크게 변혁을 일으키고 구조가 변하는 것을 수동이 아니라 능동적으로 변화시키려는 하나의 흐름으로 이해하고, 그러한 외면에서 SM을 파악해 본다. 여러분이 생각하는 계기가 되기를 바란다. 이 글에서는 먼저 SM을 다각적으로 바라본다. 그 후에 국제 동향으로서, 특히 독일이나 유럽의 동향에서 그들의 개념 형성에 대한 접근을 정리한다. 여기서 SM과의 관계를 생각해 본다. 그 후에 현재 일본의 동향을 개관하고, 앞으로 어떤 대응이 필요한지를 정리한다. 그 과
2015년, Google DeepMind의 AlphaGo가 인간 프로 바둑 기사에게 핸디캡 없이 이긴 전후로 AI 기술은 다양한 분야에 많이 적용되게 됐으며, 그 결과 현재 많은 성과가 보고되고 있다. 또한 최근에는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이후 DX라고 한다)의 필요성이 높아짐에 따라 DX를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나로 AI 기술이 항상 주목받고 있으며, 진화를 계속하고 있다. 최근에는 2022년 말경부터 시작된 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 출현에 의한 진화가 기억에 새롭다. 이러한 흐름 속에서 플랜트 분야에서도 AI 기술의 적용이 진행되고 있다. AI 기술의 플랜트 분야에 대한 적용은 플랜트 유지보수 분야에서 시작됐다. 설비의 이상 전조 검지를 AI 기술로 하는 것이다. 이것에는 많은 플랜트 사업자가 도전하고 있으며, 많은 성과를 내고 있다. 이 분야에서는 요꼬가와전기(横河電機) 주식회사 그룹(이하 당사라고 한다)도 많은 실적을 보유하고 있다. 그러나 플랜트 제어 분야에 AI 기술을 적용한 사례는 플랜트 유지보수 분야에 비해 상당히 적은 상태이다. 특히 강화학습을 사용한 사례나 AI가 직접 제어한
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