목표 달성도

가. 최종 목표

공정의 특성을 기계적 전기적 특성을 다각적으로 반영한 SILS 공정을 운영하면서 발생되는 데이터들의 패턴 및 전문가 지식을 지속적으로 수집, 분석, 학습하여 특정 공정에 대한 분석, 설계, 운영개선 및 고장 진단·예방 기능을 점진적으로 개선하는 범용적인 소프트웨어(Generic SILS: Software-in-the-Loop Simulator) 개발

그림 98 일반적 SILS 프레임워크

나. 세부목표 및 결과

(1) 정적모델로 표현 가능한 공장범위(표현 가능한 최소장치와 최대공정범위)

(가) 목표 : 가상공간에 3D그래픽을 활용하여 생산현장과 동일한 상황재현(달성 : 100%) (나) 결과

① 3D 그래픽 데이터를 경량화하여 표현함으로써 자동화 설비의 작은 부품 단위로부터 크게는 공장 단위까지 표현 가능토록 개발 완료.

② 현장과 동일하게 부품/장치에 대한 3D 데이터의 조합/배치를 통해 설비, 공정, 공장으로 구성된 Hierarchy 구조로 구성됨

③ 설비/장치를 구성하는 3D 데이터는 현장과 동일한 특성을 갖도록 운동/기구학 정보를 입력하여 사용함

그림 99 정적 모델을 이용한 공장 범위 표현

(2) 원형모델의 운영진단지식의 일반적 표현 능력 (일반화 능력)

(가) 목표 : 복잡한 현장 운영지식의 단순화를 위한 일반화 방법(달성 : 100%) (나) 결과

① 다양한 제조사의 PLC 제어로직 정보를 자동으로 분석하여 출력과 조건간의 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 Diagram 형태로 정보 제공

② 설비의 상태를 표현하기 위한 State 모델 개발

③ 설비중심의 시퀀스 차트출력 가능

④ 신호들의 수집데이터를 통해 정상적인 신호들 간의 운영패턴을 생성함으로써 현장의 운영에 대한 생산 흐름 정보를 자동으로 분석

⑤ 각 신호들의 흐름 정보를 Chart를 통해 ON/OFF 시간 및 조건과의 관계성 등을 쉽게 파악 가능

그림 100 제어로직 공용포맷 변환 및 다이어그램 표현

(3) SILS 환경으로 적용가능한 제어기 종류(Siemens, Melsec, AB, Fuji, PC 등) (가) 목표 : 다양한 제어기와 호환성 향상을 통한 범용성 확보(달성 : 100%) (나) 결과

① 국내 제조산업에서 사용되는 대표적인 산업용 제어기 5종(Siemens, Melsec, AB, Fuji, LS)과 호환 가능

그림 101 다양한 제어기 적용 테스트 환경

(4) 디바이스별 세부적인 동작시간과 SILS표현 시간과의 오차율

(가) 목표 : 실제 디바이스의 동작 시간과 SILS에서의 표현 시간과의 오차율 1%이하 (달성 : 100%)

(나) 결과

① 실 공정의 제어기와 설비 간 신호 입출력 인터페이스 시간이 100ms 이하

② 각 Cycle 기준으로 디바이스의 동작 시간 및 조건과의 신호 오차 범위 1ms 이하

③ 동작과 동작간의 시퀀스 관계 및 제어로직 관계에 따른 역전 발생 현상 없음 (5) 정적인 설계 데이터 종류와 SILS의 호환 개수

(가) 목표 : 12개 종류에 대한 다양한 제어기와 호환성 향상을 통한 범용성 확보(달성 : 100%)

(나) 결과

① AB, Fuji, Keyence, Mitsubishi(Developer), Mitsubishi(Works2), Omron, Panasonic, RS Automation, Siemens, Beckhoff, Schneider, LS 이상 12개의 PLC에 대한 호환성 확보

그림 102 다양한 PLC의 설계 데이터 분석

(6) 1,024 Point 제어 디바이스 기준 표준모델 자동 생성 및 SILS 구축시간 (가) 목표 : 표준모델 구축시간 1일 이내 (달성 : 100%)

(나) 결과

① 장비/설비에 대한 템플릿을 통한 모델링 기반기술 개발

② 자동으로 분석된 제어로직 정보와 수집된 신호 데이터를 통해 공정의 동작 신호 및 동작 간 시퀀스를 자동으로 분석하는 기반기술 개발

③ 분석된 데이터를 통해 정상운영 패턴 생성 및 공정 Flow Chart 자동 생성 (7) 현장 가동시스템으로부터 SILS로 주요정보 전송 후 재현 시간

(가) 목표 : 운영상황 재현을 위한 고속/대용량 데이터 저장소 개발과 재현의 정확도 10분이내(달성 : 100%)

(나) 결과

① 100ms 이내로 생성되는 1024 Point 이상의 수집 신호를 기록하기 위해 값의 변경에 따른 이벤트 발생을 통해 데이터 양 축소

② 수많은 수집데이터에 대응하기 위해 시간대별 파일형태로 저장한 후 Bulk Insert 사용

③ 수집된 현장 데이터는 사용자 설정 분단위로 DB을 통해 SILS에서 재현 가능

그림 103 데이터 고속 수집 및 수집 데이터 SILS 적용

(8) 공정운영/진단지식을 Run-Time으로 진화 확장 가능여부

(가) 목표 : 현장 데이터를 이용한 공정 운영 진단 및 업데이트 기능 (달성 : 100%) (나) 결과

① 정상 운영 패턴을 기반으로 하는 설비 상태 진단 기능 개발

② 수집된 공정/설비의 실제 신호 데이터를 기반으로 정상운영 패턴과 비교/분석을 통한 설비 상태 진단 기능 개발

③ 축적된 수집 데이터를 기반으로 Run-Time에서 공정에 대한 정상 운영 패턴을 자동으로 업데이트하여 지식을 축적하는 기능 개발

그림 104 정상운영 패턴을 통한 설비이상분석

(9) SILS와 Binding 가능한 사용자 개발 언어 개수 (C/C++, C#, JAVA, VBScript) (가) 목표 : 다양한 산업과의 호환성을 위한 다양한 언어 4가지와의 인터페이스

기능(달성 : 100%) (나) 결과

① COM(Component Object Model) 인터페이스 제공을 통해 다양한 프로그래밍 언어에서 접근 가능

② Script Engine을 통한 스크립트 지원

③ C/C++, C#, JAVA, VBScript 연동을 통한 테스트 완료

그림 105 다양한 언어 지원 및 스크립트 지원

다. 정량적 목표 항목의 평가방법 류(Siemens, Melsec, AB, Fuji, 산업용 PC)