DAF 트럭하고 SIA는 지능형 생산을 개발해요

KU 루벤 캠퍼스 디펜빅의 학생인 얀 스워츠는 석사 논문에서 트럭 제조업체가 Siemens Industrial Edge를 사용해 PLC (프로그래머블 로직 컨트롤러) 데이터를 더 쉽게 분석하고 다른 플랫폼에서 사용할 수 있게 하는 방법을 탐구했어요.그의 결론은 유망해요. 개방형 IT 플랫폼은 원활하고 미래 지향적인 생산을 보장하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 확장 가능한 솔루션을 제공해요.

웨스털로에 있는 DAF Trucks 공장은 벨기에에서 가장 고도로 자동화된 생산 환경 중 하나예요.운전실 공장에서 트럭 캐빈은 용접, 도장, 마감의 3단계로 조립돼요.특히 25대 이상의 Siemens PLC가 감독하는 145대의 로봇이 캐빈을 용접하는 차체 공장에서는 최대한의 신뢰성과 성능이 필요해요.

이 기계들은 엄청난 양의 데이터를 생성하기 때문에 이 부서는 DAF가 분석을 위해 PLC 데이터를 더 효율적으로 추출하는 방법을 연구하기에 이상적인 테스트 환경이에요.트럭 제조업체 입장에서는 이것이 지멘스 인더스트리 아카데미와의 새로운 콜라보레이션을 위한 완벽한 사례였어요.

지렛대로서의 데이터 처리

“트리거는 간단했어요.” DAF Trucks의 자동화 엔지니어 조리스가 설명해요.“우리는 성능을 최적화하기 위해 기계 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻고 싶었어요. 고장은 어디서, 얼마나 자주, 얼마나 오래 지속되는지, 생산성에 미치는 영향은 무엇일까요?정보가 이미 PLC에 있었는데 추출하는 데 시간이 많이 걸렸어요.PLC, 서버, 데이터베이스를 추가한 자체 솔루션을 사용했지만 이 접근 방식은 확장이 불가능해서 상당한 유지 관리가 필요했어요.이 작업을 자동으로, 안전하고, 효율적으로 할 방법을 찾고 있었어요.”

얀 스워츠는 지멘스 인더스트리 아카데미 출연 과정의 일환으로 Industrial Edge가 어떻게 이 역할을 수행할 수 있는지 조사하는 임무를 맡았어요.“생산을 방해하지 않으면서 용접 셀 데이터를 더 잘 볼 수 있기를 원했어요.” 라고 Joris는 말합니다.“Industrial Edge를 사용하면 데이터 처리를 PLC 밖으로 옮겨 별도의 시스템에서 실행할 수 있어요.이렇게 하면 기계 제어를 안정적으로 유지하면서 귀중한 통찰력을 수집할 수 있어요.”

PLC에서 클라우드로: 안전한 데이터 스트림

잰은 기존 설비의 네트워크 분석으로 시작한 후 공장에 있는 테스트 셀에서 작업했어요. 로봇, PLC, 주변 기기가 장착된 실제 생산 라인의 축소판이에요.이 설정에서 그는 Industrial Edge를 설치해서 데이터를 캡처하고 처리해서 클라우드로 전송했어요.

Jan Swerts는 이렇게 설명합니다. “저는 PLC와 로봇에서 알람, 정지, 이벤트에 대한 데이터를 수집했어요.“그런 다음 이것들을 모델링해서 SQL 데이터베이스로 보냈어요.거기서 동료들이 데이터를 시각화하여 추세와 변칙을 식별할 수 있어요.이런 식으로 기계 성능의 구조적 개선을 위한 토대를 마련했어요.”

IT와 OT를 잇는 가교 역할을 해요

Siemens에서 이 프로젝트는 현대 산업 데이터 아키텍처가 어떤 모습일지 보여주는 완벽한 예라고 생각했어요.Siemens의 세일즈 스페셜리스트 줄리 트라페니어스 (Julie Trappeniers) 는 이렇게 설명합니다. “DAF는 데이터에서 통찰력을 얻어 다른 플랫폼에서 쉽게 사용할 수 있게 하려고 했어요.

트라페니어스는 이렇게 말합니다. “Industrial Edge를 사용하면 PLC에서 데이터 처리를 해당 목적을 위해 특별히 설계된 플랫폼으로 옮길 수 있어요.“프로세스 최적화를 위한 통찰력을 얻는 동안 생산은 안정적으로 유지돼요.Industrial Edge는 중앙 집중식 데이터 관리, 보안 소프트웨어 업데이트를 지원하며 동시에 IT와 OT 세계를 연결해 줍니다. 많은 회사들이 현재 어려움을 겪고 있는 문제예요.”

시장 조사

DAF에게 이 프로젝트는 기술적으로 재미있을 뿐만 아니라 전략적으로도 가치가 있었어요.

“우리에게 지멘스 인더스트리 아카데미의 가장 큰 부가가치는 최신 지멘스 기술과 함께 발전하는 데 있어요.우리는 끊임없이 새로운 생산 라인을 건설하지 않기 때문에 SIA는 생산을 중단하지 않고 혁신을 모색할 수 있는 기회를 제공해요.학생이 일종의 현장 시장 조사 역할을 해요. 신기술을 프로세스에 통합하는 방법을 연구하고 이미 첫 번째 개발 단계를 완료했어요.이렇게 하면 시간이 절약되고 내부 지식이 쌓이며 나중에 구현할 수 있는 견고한 토대가 마련돼요.” 라고 Joris는 말합니다.

프로젝트 결과는 확실했어요. 테스트 설정에서 Industrial Edge가 데이터를 효율적으로 수집하고 전송하여 Power BI에서 바로 분석할 수 있다는 것이 증명됐어요.이러한 인사이트는 DAF가 전체 장비 효율성 (OEE) 을 개선하고 다운타임을 구조적으로 줄이는 데 도움이 돼요.“이 프로그램 덕분에 이제 데이터를 안전하게 잠금 해제하고 사용하여 프로세스를 개선할 수 있게 되었습니다.” 라고 Joris는 결론을 내립니다.

구조적 파트너

첫 번째 프로젝트의 성공은 이후 후속 조치로 이어졌어요.DAF가 1월 결과를 바탕으로 새 SIA 프로젝트 빌딩을 제출했어요.겐트 대학교에 새로 온 한 학생이 Industrial Edge를 통해 수집한 데이터 스트림이 어떻게 공장의 프로세스를 더 최적화할 수 있는지 지금 연구하고 있어요.

이 기술은 잰이 개발한 테스트 환경의 필수적인 부분이 되었고 새로운 분석의 기초가 됐어요.따라서 DAF와 Siemens Industry Academy의 협업은 기술 탐구에서 구체적인 작업장 개선으로 진화하고 있어요. DAF의 일회성 프로젝트가 아니라 구조 혁신 학습 파트너라는 증거예요.

잰도 만족스럽게 뒤를 돌아봤어요. “자동화와 데이터가 어떻게 합쳐지는지 가까이서 볼 수 있잖아요.제 일이 정말 큰 영향을 줘서 만족감을 많이 줬어요.Industrial Edge에서의 경험 덕분에 저는 Siemens의 또 다른 파트너인 Actemium에서 첫 직장을 잡을 수 있었어요.DAF에서 얻은 지식은 오늘날 제가 하는 일과 완벽하게 일치해요.DAF 트럭, 지멘스, 지멘스 인더스트리 아카데미 간의 협력은 산업, 학계, 기술 파트너들이 어떻게 서로를 강화하는지 보여줘요.”