[스마트 팩토리] 공장 자동화

고객이 기대하는 제품을 제조하기 위해 기업은 공장의 기계, 설비 따위가 알맞게 움직이도록 조절해야 하며, 이러한 행위를 '제어'(Control)라고 합니다. 만약에 대상물 제어의 판단과 조작을 사람이 수행하고 있다면 수동 제어가 됩니다. 예를 들어 양동이에 물을 채우기 위해 밸브가 열리는 정도를 사람이 조절하는 것입니다. 반면 밸브의 열림 양 조절을 설비와 시스템이 하고 있다면 자동 제어가 됩니다.

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대표적인 자동 제어 방법으로는 '피드백(Feed-Back)제어'와 '시퀀스(Sequence)제어'가 있습니다.

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피드백 제어

 

시퀀스 제어

 

 

예를 들면 전열기의 온도를 150℃로 운전하고 싶을 때 설정 값(SV, Set Value)을 150℃로 하고 온도 센서(TIC, Temperature Indication Controller)로 현재 값(PV, Position Value)을 측정합니다. PV가 SV에 미달하면 가열을 하고 초과하면 냉각을 하도록 밸브를 조절하여 목표 값이 150℃가 되도록 피드백 제어합니다.

 

 

이러한 피드백 제어는 온도, 습도, 농도, 유량, 압력 등 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 그것으로 제어의 목적을 달성했다면 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다.

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시퀀스 제어란 미리 정해 놓은 조건(논리)과 순서에 따라 진행하는 제어의 방법입니다. 예를 들어 서울에서 부산으로 가고 싶을 때는 경부선을 타고, 광주로 가고 싶을 때는 전라선을 탑니다. 조건이 바뀌면 매표 장소, 시간, 탑승 위치 등 절차가 달라지는 것입니다. 제조 현장에서는 시퀀스 제어는 계전기(릴레이, 타이머)로 구성할 수 있고 PLC(Programmable Logic Controller) 혹은 컴퓨터를 사용할 수도 있습니다. 이것으로 제어의 목적을 달성했다면 역시 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다.

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한편 설비나 건축물을 구성할 때는 레이아웃 설계용 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하기도 하고, 장치 산업 공장에서 제품 생산을 최적화하기 위해 개발된 특별한 제어 능력을 갖고 있는 소프트웨어를 사용하기도 합니다. 그 효과가 검증되었고 그것으로 공장에서 기대하는 목표를 충분히 달성하고 있다면 이 또한 그 자체로 충분히 스마트하다고 할 수 있습니다. 결국 이렇게 하고 있는 것은 아무런 문제가 없으며, 이렇게 하고 있지 못한다면 그것이 문제입니다.

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단 현재의 제어 시스템이 부분 최적화로는 충분한데 전체 최적화를 달성하지 못하고 있다면 공장에서 생성되는 데이터를 축적하고 활요하는 과정에서 문제가 있을 수도 있습니다. 따라서 공장에서 발생하는 빅데이터를 활용하여 스마트한 제어가 가능하도록 전진해야 할 필요가 있습니다.