[보도자료] [문제 찾아내는 데이터 활용 ③] 국내 대표 철강 회사가 데이터 활용 효과를 경험한 방법은?

2017-07-13 08:59

[MFG 김솔 기자]

많은 기업들이 더 효율적인 공장 운영을 위한 스마트 공장 구축에 나서고 있다. 국내 철강 업체들도 스마트공장으로의 변환을 위해 준비 및 연구를 진행하고 있으며, 이 중 한 곳인 현대제철 역시 스마트공장 로드맵을 설정하고 관련 기술 개발을 진행 중이다. 지난 2016년에는 MDS테크놀로지 주관 국책과제를 통해 철 분말 공장에 IoT, 빅데이터 프로토타입 시스템을 시범 구축하였다. 데모 시스템의 목적은 품질 향상을 위해 공정 상 발생하는 데이터를 수집하고 빅데이터 분석을 통해 영향 인자에 대한 인과성을 분석하는 것이다. 향후 CPS, 머신러닝과 같은 ICT 기술과 연계하여 생산기술 개발 노하우 정량화와 같은 스마트화에 대한 요소 기술을 점검할 계획이다.

현재 IoT-빅데이터 프로토타입 시스템 구축으로 데이터 활용을 통한 품질 향상, 예지 보전 등으로 기존 형태의 공장을 스마트화하는 진화 방안을 모색하고 있으며 이처럼 성공적인 검증 작업에는 MDS테크놀로지의 IoT 플랫폼인 ThingSPIN과 빅데이터 플랫폼인 Splunk가 활용되고 있다.


데이터 허브 역할하는 IoT 플랫폼

MDS 테크놀로지는 현대제철 철 분말 공장을 대상으로 다양한 유무선 네트워크를 활용하여 모든 제어 레벨의 데이터를 수집할 수 있는 IoT망 구성을 마친 후, ThingSPIN을 통해 원하는 데이터를 원하는 시기에 수집하고 원하는 곳에 전달할 수 있는 인프라를 구축했다.

MDS테크놀로지가 개발한 산업용 IoT 플랫폼 ThingSPIN의 시스템 구성 사례\
MDS테크놀로지가 개발한 산업용 IoT 플랫폼 ThingSPIN의 시스템 구성 사례


MDS테크놀로지가 개발한 ThingSPIN은 데이터를 실시간으로 수집 및 처리하는 국산 산업용 IoT 플랫폼이다. 센서, 머신 등에서 생성되는 다양한 필드 데이터를 실시간으로 수집 및 통합하고, 공장 내 레거시 시스템과의 연동을 통해 공장 내에서 필요로 하는 서비스 어플리케이션을 쉽게 구현할 수 있게 지원하는 일종의 데이터 허브라고 할 수 있겠다.

글로벌 산업용 IoT 통신 표준인 OPC UA를 채택하여 지멘스, 로크웰, 미쓰비시, LS산전 등 벤더에 상관없이 PLC, 센서와 같은 다양한 산업설비로부터 데이터를 수집하고 통합할 수 있다. 설비가 OPC UA를 지원하지 않을 경우에는 OPC UA 게이트웨이를 통해 데이터를 변환시켜 수집할 수 있으며, ThingSPIN의 자체 SDK를 활용하여 데이터를 수집하는 것도 가능하다. 수집된 데이터는 자체 데이터 베이스를 통해 효율적으로 프로세싱할 수 있다. 데이터베이스는 대표적 NoSQL DB인 Cassandra, MongoDB와 RDBMS인 Maria DB를 지원하며, 검색 및 인덱스 엔진으로는 Elasticsearch를 활용하고 있다.

ThingSPIN의 전체 구성도
ThingSPIN의 전체 구성도


ThingSPIN이 수집하는 데이터는 현장의 요구에 따라 다른 플랫폼으로 분배하여 처리할 수 있는데, 상용 빅데이터 엔진으로 Splunk와 연동하여 분석 기능을 지원하고 있다. 이는 ThingSPIN이 레거시 시스템과의 연동을 위해 다양한 데이터 파이프라인을 제공하고 있기 때문에 가능한 일이다.

외부 시스템으로 데이터를 전달하는 데이터 파이프라인은 Kafka 분산 메시지 큐, REST Push, Websocket, Spark Flume, TCP/IP 등의 실시간 메시지 전달 방식과 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB, Cassandra, Oracle NoSQL, Couchbase, CDAP 등을 이용한다. 외부 시스템으로부터 데이터를 수신하는 채널도 TCP/IP 소켓 서버, HTTP REST 수신기, MQTT 브로커, HTTP WebHook, JDBC 커넥터 등으로 다양하다.

ThingSPIN은 모든 데이터에 대한 시각화 및 모니터링 기능 역시 지원한다. UI 저작 도구를 제공하기 때문에 원하는 대로 대시보드를 쉽게 구현할 수 있다. 시각화의 경우에는 DB나 파일 시스템 등에 접근하며 발생하는 지연 시간을 없애기 위해 TCP/IP, MQTT, Kafka, Websocket을 활용하여 데이터 발생 시점부터 사용자 대시보드 UI까지 End-to-End 메모리 기반으로 데이터를 전송한다.

이처럼 다양한 기능을 지원하는 산업용 IoT 플랫폼 ThingSPIN은 데이터를 클라우드 서버로 저장 및 관리하는 On-Cloud, 공장내에서 실시간으로 설비 상태를 관리하기 위해 필요한 On-Premises 환경을 모두 지원한다. 사용자들은 ThingSPIN이 지원하는 다양한 기능과 옵션을 통해 공장내 설비에 대한 예지진단 시스템을 빠르게 구축하고 CPS를 구현할 수 있다.


새로운 가치 만드는 빅데이터 분석 플랫폼

ThingSPIN이 처리한 실시간 데이터를 로직으로 분석하고, 이를 통해 공장 운영의 효율성을 향상시켜줄 수 있는 것이 바로 Splunk라는 빅데이터 분석 플랫폼이다. Splunk는 정형과 비정형, 즉 텍스트 형태로된 모든 데이터를 수집하여 하나의 플랫폼 안에서 다양한 분석을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 제조 설비에서 생성되는 데이터는 대부분 바이너리인 경우가 많기 때문에 이진 데이터를 Splunk가 이해할 수 있는 텍스트 포맷으로 변환해주는 작업이 반드시 필요하다는 것이 관계자의 설명이다.

ThingSPIN과 Spluk의 연동
ThingSPIN과 Spluk의 연동


Splunk의 국내 유통을 담당하고 있는 MDS테크놀로지는 “데이터 변환을 위해서 이를 담당하는 OPC 등의 모듈이 필요하며, ThingSPIN이나 그 외 미들웨어를 통해 좀 더 빠르고 안정적으로 데이터를 수집할 것을 권장하고 있다”고 설명했다.


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