제어 특성 의미에 기반한 공정 패턴 분석

Abstract

최근 제조업 부문에서 생산 정보의 신뢰성을 확보하고 생산 및 품질 관리 효율을 극대화하기 위해 생산 공정을 실시간으로 모니터링하고 있다. 현재 모니터링 시스템은 설비 가동/비가동 유무, 생산량, 불량 수량 등의 정보를 전달하며 진동, 온도와 같이 별도의 IoT 센서를 부착하여 설비 동작을 모니터링하고 있는 추세이다. 하지만 조립 공정과 같이 설비간의 동작이 유기적으로 연결되어 있는 공정에서 IoT 센서 데이터로 공정의 이상 및 지연 요소를 분석하기에는 한계가 존재한다.

PLC(Programmable Logic Controller)는 자동화 공정 구축에 주로 사용되고 있는 제어 장치로써 입력된 프로그램에 의해 순차적으로 논리를 처리하고 그에 따른 출력을 기반으로 외부 장치를 제어한다. 제어 프로그램은 자동화 공정 운영의 기본 요소로써 설비/공정/라인 제어를 위한 시퀀스와 입출력 관계 등, 제어 특성을 모두 포함하고 있어 공정 운영 분석을 위한 핵심 정보로 사용할 수 있다. 하지만 종래에는 PLC 제조사마다 제공하는 서비스가 상이하여 제어 프로그램의 해석 및 분석에 대한 어려움을 겪고 있는 실정이다.

본 연구에서는 공정의 상태를 진단 및 분석하기 위해 제어 특성 의미에 기반한 공정 패턴 생성을 목적으로 하였다. PLC로 운용되는 자동화 공정을 대상으로 하였고 제어 프로그램을 해석 및 분석하여 주요 제어 구간의 입출력 관계와 제어 흐름에 해당하는 시퀀스를 생성하였으며 운영 중인 공정에서 수집한 동적 로그 데이터의 signal pattern과 합하여 공정 패턴을 생성하였다.

공정 패턴을 이용한 실험에서는 공정의 이상 상태를 “Cycle Time Error”, "Not Appear", "Sequence Error", "Out of Tolerance"로 정의하였고 공정 패턴과 패턴에 사용하지 않은 Cycle을 비교하여 공정의 상태를 진단하였다. 실험에 사용한 모든 Cycle을 정상, 이상 상태로 구분하였으며 이상 Cycle의 이상 원인 및 지연 요소를 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 현장에 적용하여 운영 중인 공정의 상태를 실시간으로 진단하고 분석할 수 있는 도구로 활용되기를 기대한다.