DAF Trucks와 SIA, 지능형 생산 개발

KU Leuven Campus Diepenbeek의 학생 Jan Swerts는 석사 논문에서 트럭 제조업체가 Siemens Industrial Edge를 활용하여 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 데이터를 보다 쉽게 분석하고 다른 플랫폼에서 이용할 수 있게 하는 방법을 탐구했습니다. 그의 결론은 고무적입니다. 개방형 IT 플랫폼은 원활하고 미래 지향적인 생산을 보장하는 데 필요한 인사이트를 제공하는 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

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

이 기계들이 생성하는 방대한 양의 데이터로 인해 이 부서는 DAF가 분석을 위해 PLC 데이터를 더 효율적으로 추출하는 방법을 연구하기에 이상적인 테스트 환경이 됩니다. 트럭 제조업체 입장에서 이는 Siemens Industry Academy와의 새로운 협력을 위한 완벽한 사례였습니다.

데이터 처리의 활용

“계기는 간단했습니다.” DAF Trucks의 자동화 엔지니어 Joris가 설명합니다. "성능을 최적화하기 위해 기계 데이터에서 더 많은 인사이트를 얻고 싶었습니다. 고장은 어디서, 얼마나 자주, 얼마나 오래 지속되며, 생산성에는 어떤 영향을 미치는가? 정보는 이미 PLC에 있었지만 추출하는 데 시간이 많이 걸렸습니다. PLC, 서버, 데이터베이스를 추가한 자체 솔루션을 사용했지만, 이 방식은 확장이 어렵고 상당한 유지 관리가 필요했습니다. 이 작업을 자동으로, 안전하고 효율적으로 처리할 방법을 찾고 있었습니다."

Jan Swerts는 Siemens Industry Academy 과정의 일환으로 Industrial Edge가 이 역할을 어떻게 수행할 수 있는지 조사하는 임무를 맡았습니다. "생산을 방해하지 않으면서 용접 셀 데이터를 더 잘 파악하고 싶었습니다." 라고 Joris는 말합니다. "Industrial Edge를 사용하면 데이터 처리를 PLC 외부로 이동하여 별도의 시스템에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 기계 제어를 안정적으로 유지하면서 귀중한 인사이트를 수집할 수 있습니다."

PLC에서 클라우드로: 안전한 데이터 스트림

Jan은 기존 설비의 네트워크 분석으로 시작한 후 공장에 있는 테스트 셀에서 작업했습니다. 로봇, PLC, 주변 기기가 장착된 실제 생산 라인의 축소판입니다. 이 설정에서 그는 Industrial Edge를 설치해서 데이터를 캡처하고 처리해서 클라우드로 전송했습니다.

Jan Swerts는 이렇게 설명합니다. "PLC와 로봇에서 알람, 정지, 이벤트 관련 데이터를 수집했습니다. 이후 이를 모델링하여 SQL 데이터베이스로 전송했습니다. 동료들은 이 데이터를 시각화하여 추세와 이상 징후를 파악할 수 있습니다. 이런 방식으로 기계 성능의 구조적 개선을 위한 토대를 마련했습니다."

IT와 OT를 잇는 가교

Siemens는 이 프로젝트를 현대 산업 데이터 아키텍처의 이상적인 사례로 평가했습니다. Siemens의 영업 전문가 Julie Trappeniers는 이렇게 설명합니다. "DAF는 데이터에서 인사이트를 얻어 접근하기 쉽고 사이버 보안이 확보된 방식으로 다른 플랫폼에서 활용할 수 있기를 원했습니다."

Trappeniers는 이렇게 말합니다. "Industrial Edge를 사용하면 데이터 처리를 PLC에서 해당 목적에 맞게 특별히 설계된 플랫폼으로 이전할 수 있습니다. 생산은 안정적으로 유지되면서 프로세스 최적화를 위한 인사이트를 확보할 수 있습니다. Industrial Edge는 중앙 집중식 데이터 관리와 안전한 소프트웨어 업데이트를 지원하는 동시에 IT와 OT 세계를 연결합니다. 이는 현재 많은 기업들이 어려움을 겪고 있는 부분입니다.”

시장 조사

DAF에게 이 프로젝트는 기술적으로 흥미로울 뿐만 아니라 전략적으로도 가치 있는 사례였습니다.

"Siemens Industry Academy의 가장 큰 부가가치는 최신 Siemens 기술과 함께 발전할 수 있다는 점입니다. 새로운 생산 라인을 지속적으로 구축하지 않는 저희에게 SIA는 생산을 중단하지 않고 혁신을 탐색할 수 있는 기회를 제공합니다. 학생은 일종의 현장 시장 조사원 역할을 합니다. 신기술을 프로세스에 통합하는 방법을 연구하고 첫 번째 개발 단계를 이미 완료합니다. 이를 통해 시간을 절약하고, 내부 역량을 축적하며, 향후 구현을 위한 견고한 토대를 마련할 수 있습니다." 라고 Joris는 말합니다.

프로젝트 결과는 설득력이 있었습니다. 테스트 환경에서 Industrial Edge가 데이터를 효율적으로 수집하고 전송하여 Power BI에서 바로 분석할 수 있음이 입증되었습니다. 이러한 인사이트는 DAF가 전체 장비 효율성(OEE)을 개선하고 가동 중단 시간을 구조적으로 줄이는 데 도움이 됩니다. "이 프로그램 덕분에 데이터를 안전하게 추출하고 활용하여 프로세스를 개선할 수 있다는 것을 확인했습니다." 라고 Joris는 말합니다.

구조적 파트너

첫 번째 프로젝트의 성공은 후속 프로젝트로 이어졌습니다. DAF는 Jan의 결과를 바탕으로 새로운 SIA 프로젝트를 제출했습니다. Ghent University의 새로운 학생이 Industrial Edge를 통해 수집한 데이터 스트림이 공장 내 프로세스를 어떻게 더욱 최적화할 수 있는지 현재 연구 중입니다.

이 기술은 Jan이 개발한 테스트 환경의 필수 요소가 되었으며 새로운 분석의 기반이 되고 있습니다. DAF와 Siemens Industry Academy의 협력은 기술 탐구에서 구체적인 현장 개선으로 발전하고 있습니다. 이는 이 프로그램이 DAF에게 일회성 프로젝트가 아닌 구조적 혁신 학습 파트너임을 입증합니다.

Jan도 이 경험을 만족스럽게 회고합니다. "자동화와 데이터가 어떻게 결합되는지 직접 확인할 수 있었습니다. 제 작업이 실질적인 영향을 미쳤고, 그것이 큰 보람이었습니다. Industrial Edge 경험 덕분에 Siemens의 또 다른 파트너사인 Actemium에서 첫 직장을 얻을 수 있었습니다. DAF에서 쌓은 지식은 현재 제가 하는 업무와 완벽하게 일치합니다. DAF 트럭, Siemens, Siemens Industry Academy 간의 협력은 산업, 학계, 기술 파트너가 어떻게 서로를 강화하는지 보여줍니다."