기존 시스템을 개조하는 것은 여러 가지 고유한 어려움을 수반합니다. 기존 장비를 활용하여 현대적인 데이터 관리 전략을 수립하는 것은 까다로울 수 있지만, 불가능한 것은 아닙니다.모든 자동화 엔지니어가 완전히 새로운 프로젝트에서 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 때로는 기존 장비로 가득 찬 시스템에 새로운 설계 하드웨어를 통합하는 것이 과제가 될 수 있습니다. 이러한 통합을 효과적으로 수행하려면 설계팀은 데이터 사일로와 취약한 인프라를 방지하기 위해 데이터 흐름 관리를 신중하게 계획해야 합니다. 이는 기존 시스템이나 브라운필드 시스템을 다룰 때 가장 흔히 발생하는 두 가지 문제점입니다.기존 시스템의 문제점기존 시스템을 재설계하기 전에 설계 및 계획 단계에서 여러 가지 작업과 질문을 고려해야 합니다. 먼저 감사 시스템을 사용하여 현재 인프라를 평가합니다. 다음으로 데이터 흐름을 분석하여 데이터가 어디로 전송되는지, 그리고 해당 목적지가 적절한지 또는 조정이 필요한지 판단합니다. 그 후, 계속 운영해야 하는 민감하거나 취약한 기존 시스템과 관련된 위험을 분석하고, 이러한 시스템이 사이버 공격의 잠재적 진입점이 되지 않도록 보안 조치를 강화합니다.시스템 감사 수행장비를 교체하거나 새로운 하드웨어, 소프트웨어, 인프라 및 관련 자원에 투자하기 전에 데이터 흐름 관리 시스템을 개발하는 첫 번째 단계는 시스템 감사를 수행하는 것입니다. 시스템 감사를 통해 설계 엔지니어는 기존에 어떤 하드웨어가 있는지, 어떤 데이터 구조와 프로토콜이 구축되어 있는지, 그리고 통합 과정에서 어떤 문제점이 발생할 수 있는지 파악할 수 있습니다.철저한 감사에는 업그레이드된 포괄적인 데이터 흐름 관리 시스템에 포함될 모든 하드웨어 및 소프트웨어 시스템이 포함됩니다. 특히 설계 단계에서 다른 결정을 내렸더라면 연결될 수 있었을 기존 하드웨어가 새 시스템에 연결되지 않는다는 사실을 나중에 발견하는 것만큼 골치 아픈 문제는 드뭅니다.데이터는 현재 어디로 가고 있습니까?기존 자동화 시스템은 이미 어떤 형태로든 데이터를 수집하고 저장하여 생산 공정에 가치를 더하고 있을 가능성이 높습니다. 그러나 기존 시스템은 종종 구성 요소들이 서로 다른 시기에, 다른 공급업체에서, 그리고 다양한 패치 및 업그레이드 상태로 추가되어 부분적으로 설계된 경우가 많습니다.이러한 시스템에서는 데이터가 어디로 전송되고 어떻게 사용되는지 이해하는 것이 중요합니다. 그래야 새로운 전략을 통해 각 데이터를 분석하여 필수적인지, 다른 곳으로 전송해야 하는지, 그리고 각 데이터가 업그레이드된 통합 시스템에 어떻게 통합되는지 판단할 수 있습니다.어떤 경우에는 데이터가 수직적으로 흐르도록 설계되어야 합니다. 이는 데이터가 운영 현장에서 IT 비즈니스 시스템으로, 즉 KPI 달성과 같은 더 큰 규모의 의사 결정을 위해 계층 구조를 따라 위로 흐르는 것을 의미합니다. 또 다른 경우에는 데이터가 수평적으로 흐르도록 설계되어야 합니다. 수평적 데이터 흐름은 동일한 수준에서 작동하는 장비 또는 시스템 간의 데이터 전송을 의미하며, 이를 통해 유지보수 일정을 효율적으로 계획하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다.데이터는 어떻게 전송해야 할까요?기존 OT/IT 시스템에서 데이터 흐름 관리에 있어 가장 까다로운 부분 중 하나는 데이터 전송 방식을 결정하는 것입니다. 이상적으로는 모든 하드웨어가 동일한 프로토콜을 사용하는 개방형 플랫폼을 채택하여 모든 구성 요소가 쉽게 통합될 수 있어야 합니다. 그러나 현실은 훨씬 복잡합니다. 기존 시스템은 레거시 또는 독점 장비, 혼합 프로토콜 등을 사용하는 경우가 많습니다. 데이터 전송을 통합하는 데에는 몇 가지 일반적인 접근 방식이 있습니다.OPC-UA는 OT 하드웨어와 소프트웨어 시스템 간의 데이터 전송에 사용될 수 있습니다. 복잡한 데이터 구조 및 모델에 대해 안전하고 플랫폼에 독립적인 통신 방식을 제공합니다. OPC-UA는 일반적으로 지점 간 데이터 전송에 사용됩니다.또 다른 전략은 메시지 큐잉 및 텔레메트리 전송(MQTT)을 사용하는 것입니다. 이 시스템에서는 데이터가 일대일 접촉 방식이 아니라 "발행-구독" 모델로 처리됩니다. 센서는 데이터를 생성하여 "발행"하고, 데이터를 필요로 하는 장치는 데이터 서비스를 "구독"할 수 있습니다. MQTT는 플랫폼 독립적이며 대역폭이 낮은 환경이나 일부 장치가 다른 장치보다 더 자주 데이터 업데이트를 필요로 하는 경우에 적합합니다. 엣지 게이트웨이를 기존 하드웨어 근처에 배치하여 데이터를 MQTT 형식으로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하면 기존 하드웨어가 사실상 MQTT 데이터 게시자 역할을 하게 됩니다.SQL 데이터베이스는 데이터를 관리하는 데 널리 사용되는 또 다른 도구입니다. 여러 대의 컴퓨터에 걸쳐 도구 메트릭과 같은 특정 형식의 데이터를 보관하는 데 매우 유용합니다. 문제가 발생하면 데이터베이스를 호출하여 보관된 데이터를 분석할 수 있습니다. SQL 데이터베이스는 장기 데이터 저장에 가장 적합하며, 스트리밍 데이터 처리나 신속한 공정 제어 결정에는 권장되지 않습니다. 데이터가 잘 정의된 구조나 템플릿을 가지고 있을 때 가장 효과적입니다.REST API는 발행/구독 모델과 유사한 접근 방식을 사용합니다. API가 데이터를 주기적으로 수집하고 사용자에게 필요한 정보만 표시하는 운영자 대시보드를 구축하는 데 적합합니다. HTTP 기반이므로 클라우드 서비스와 쉽게 통합되고, 높은 수준의 맞춤 설정이 가능하며, 다양한 기기를 지원합니다. 대규모 데이터 세트나 빠른 데이터 수집에는 적합하지 않지만, 핵심 지표를 한눈에 파악할 수 있도록 해줍니다.데이터의 흐름을 라우팅, 변환 및 제어하는 중앙 허브 역할을 하는 미들웨어 및 데이터 운영(DataOps) 솔루션이 있습니다. 이러한 소프트웨어 패키지는 일반적으로 기성품으로 제공되므로 자체 개발할 필요가 없습니다.데이터 전송에 있어 "만능 해결책"을 찾는 것이 아니라, 조직의 비즈니스 요구사항에 맞춰 이러한 기술들을 일부 또는 전부 활용하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 엣지 컴퓨팅과 함께 MQTT를 핵심으로 삼고, SQL 데이터베이스를 활용하여 머신 메트릭 데이터를 보관하는 방식이 있을 수 있습니다.기존 장치 및 시스템에 미치는 불필요한 영향을 최소화합니다.구형 PLC와 같은 레거시 장치는 빠른 폴링 및 온보드 데이터 변환을 지원하지 않을 수 있습니다. 언젠가는 이러한 시스템이 공장에서 단계적으로 퇴출될 수도 있겠지만, 일반적으로 안정적이기 때문에 교체하기보다는 계속 사용하는 것이 현명합니다.바로 이 지점에서 엣지 컴퓨팅을 활용하면 진정한 이점을 얻을 수 있습니다. 엣지 컴퓨터는 디바이스 가까이에 위치하여 독점적인 기존 데이터 형식을 통합하기 훨씬 쉬운 형식으로 변환합니다. 백그라운드에서 데이터 전송은 더욱 깔끔하고 체계적으로 이루어지지만, 사용자 인터페이스/사용자 경험(UI/UX)은 변경할 필요가 없습니다. 대시보드는 그대로 유지될 수 있으므로 최종 사용자에게 새로운 소프트웨어 교육을 제공할 필요가 없습니다.Ignition!을 통해 기존 기기의 HMI와 대시보드까지도 휴대 가능하게 만들 수 있습니다. (이미지 제공: Inductive Automation)한 가지 가능한 방법은 SCADA 시스템에서 데이터를 수집하고 OPC-UA를 사용하여 플랫폼에 관계없이 데이터를 처리하는 것입니다. 이 방법은 위험 부담이 있지만, SCADA 시스템에 이미 과부하가 걸려 있지 않다면 효과적일 수 있습니다. 또한 추가 SCADA 서버를 설치하고 구성해야 할 수도 있는데, 이는 반드시 장애물은 아니지만 고려해야 할 사항입니다.시스템 보안 유지데이터 흐름 관리 전략을 개발하면 시스템에 위협 대응 기능을 내장할 수 있으므로 보안이 강화됩니다. 이는 기존 시스템이 이전에 공격을 받은 적이 없더라도 마찬가지입니다.엣지 컴퓨팅은 기존 장치를 보호하고 위협과 시스템 사이에 또 다른 방어벽을 구축하여 보안을 강화하는 새로운 계층을 제공합니다. 이전 구성에서는 불가능했던 안전한 읽기 전용 경로를 제공할 수 있습니다. 방화벽과 네트워크 분할을 적절히 활용하면 자산을 효과적으로 보호할 수 있습니다.더 자세한 정보를 원하시면궁극적으로 기존 시스템 전반에 걸쳐 데이터 흐름을 통합하고 체계화하는 목표는 보다 최적화된 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 곳으로 데이터를 전송하는 것입니다. 시스템 개발은 소프트웨어나 하드웨어보다는 데이터를 중심으로 이루어져야 하지만, 시스템 설계자는 소프트웨어 또는 하드웨어의 현실적인 제약 조건을 고려해야 할 수도 있습니다.최근 엣지 컴퓨팅 기술의 발전으로 데이터 변환이 더욱 간편해지고, 더욱 스마트하고 효율적인 데이터 흐름 관리 전략을 구현할 수 있게 되었습니다. 기존 장비와의 시스템 호환성을 유지하면서 새로운 데이터 흐름 관리 전략을 개발하는 방법을 알아보시려면 Inductive Automation의 전문가에게 문의하십시오. Inductive Automation 팀은 통합 데이터 흐름 관리 시스템 개발 분야에서 오랜 경험을 보유하고 있으며, 고객의 공장 운영 효율성을 극대화하는 데 필요한 모든 기술적 세부 사항을 명확하게 이해하실 수 있도록 도와드립니다.
