공정 또는 시스템 디지털화 레벨에 따라 다양한 유형의 디지털 트윈이 존재합니다 [1]:

• 컴포넌트/부품 트윈: 개별 부품을 나타내며 효율성, 내구성 및 성능과 같은 속성을 분석합니다;
• 자산 트윈: 기능적 관계 및 성능 최적화에 중점을 두고 상호 작용하는 컴포넌트 집합을 모델링합니다;
• 시스템 트윈: 여러 자산이 함께 작동하여 시스템 레벨 동작을 포괄적으로 평가하고 최적화할 수 있도록 합니다;
• 공정 트윈: 여러 시스템이 어떻게 함께 작동하여 전체 공정을 형성하는지 관찰할 수 있습니다.

또한 [2]에서 제안된 분류에 따르면, 디지털 트윈은 특정 목적에 따라 시스템을 모델링할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들면 모니터링, 진단, 예측 및 제어 자동화를 위한 디지털 트윈 모델이 있습니다. 첫째, 디지털 트윈 모델은 물리적 시스템의 "가상 복제본"을 제공하고 상태를 지속적으로 모니터링하여 비효율성을 파악할 수 있습니다. 진단용 디지털 트윈은 유지보수 비용을 절감하고 시스템 안정성을 향상시키는 데 사용됩니다. 마찬가지로, 예측용 디지털 트윈 모델은 컴포넌트의 고장 발생 시기를 정확하게 예측하여 사전 예방 유지보수를 가능하게 합니다.

제어 자동화를 위한 디지털 트윈 모델은 더욱 효율적인 자동화 시스템을 가능하게 합니다. 피드백 센서 신호 덕분에 실시간 모니터링 및 감독이 가능하며, 시스템 파라미터를 조정하여 성능을 일정하게 유지할 수 있습니다. Automation Studio™는 디지털 트윈 분야에 완벽하게 적합합니다. 실제로 이 소프트웨어를 사용하면 전체 시스템을 모델링, 시뮬레이션 및 종합적으로 분석할 수 있습니다 [3, 4, 5, 6]. 이를 통해 개별 컴포넌트 간 상호 작용과 유압, 전기, 공압 하부 시스템과 같은 실제 기계에 사용되는 다양한 기술 간의 상호 작용을 평가할 수 있습니다. 또한, Automation Studio™에서 실제 시스템의 "가상 복제본"을 개발하면 고장 모드 및 영향 분석(FMEA)도 수행할 수 있습니다. FMEA는 생산이나 공정을 평가하여 고장 발생 가능성과 원인을 파악하고 다양한 고장 모드의 상대적 영향을 평가하는 체계적이고 사전 예방적인 방법입니다. Automation Studio™를 사용하면 여러 고장 모드를 컴포넌트에 직접 통합하고 고장 조건에서 자동화된 성능 예측을 제공함으로써 분석이 크게 간소화됩니다.

본 논문에서는 Automation Studio™ 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 자동화 시스템의 예비 디지털 트윈을 개발했습니다. 이 시스템 모델은 자동화의 "가상 복제본"을 생성하는 것을 목표로 하므로 "제어 및 자동화를 위한 디지털 트윈 모델" 카테고리에 속합니다. 특히, PLC 기반 제어 설계는 컨트롤러를 배선하고 물리적 자동화에 최대한 가깝게 래더 로직 코드를 작성하여 수행되었습니다.

2. 방법론 및 도구

디지털 트윈 구현의 핵심 단계는 실제 기계를 정확하게 반영하는 "가상 모델"을 개발하는 것입니다. 따라서 이 모델은 전기, 기계 및 공압 요소를 포함한 기계 컴포넌트의 동작을 복제할 수 있는 고급 시뮬레이션 소프트웨어에서 개발되어야 합니다. 이러한 요소들이 정밀하게 재현됨으로써 다양한 운영 시나리오에서 기계 성능을 상세하게 평가하고, 잠재적인 개선 영역을 파악하고, 실제 기계에 대한 개입 없이 운영 조건 수정 사항을 테스트할 수 있습니다.

시뮬레이션 모델 개발에 사용된 도구는 Famic Technologies Inc.에서 개발한 Automation Studio™로, 다중 도메인 시스템의 생성 및 시뮬레이션을 위해 설계되었습니다. Automation Studio™를 사용하면 통합 개발 환경 내에서 통합 전기, 공압, 유압 및 자동화 회로도를 생성할 수 있습니다. Automation Studio™의 인터페이스는 표준 컴포넌트 라이브러리를 사용하여 복잡한 프로세스 모델링을 지원하여 최신 산업 표준을 준수합니다. 설계된 모델의 운영에 대한 가상 시뮬레이션을 통해 성능 및 진단 분석을 제공할 수 있습니다. Automation Studio™는 기술 문서 자동 생성을 지원하고 IEC, NEMA, ISO 표준과 통합되어 공정 제어 및 엔지니어링 최적화에 적합합니다. 또한, OPC UA 및 TCP/IP 연결을 통해 다른 장치 또는 소프트웨어와 연결할 수 있어 본격적인 디지털 트윈 구현에 매우 유용합니다.


3. 자동화 시스템의 가상화 및 시뮬레이션

연구 중인 시스템은 PLC 기반 제어 전기 공압 작동으로 구성된 자동 플랜징 플랜트입니다. 플랜트 개략도는 그림 1에 나와 있으며, 파이프를 클램핑하고, 파이프를 멈추고, 파이프의 한 측면에 플랜징을 적용하는 4개의 공압 액츄에이터 A, B, C, D로 구성됩니다. 플랜징은 선형 가이드를 따라 실린더 C 위치를 구동하는 스위칭 실린더 D 덕분에 두 단계로 적용됩니다. 자동 스테이션의 제어판은 그림 1에 개략적으로 나와 있으며 PLC, 푸시 버튼, 파일럿 라이트 및 HMI 터치 패널로 구성됩니다. 자동 사이클은 A+/B-/C+/C-/D+/C+/C-/A- B+ D- 시퀀스를 따릅니다. 현재 변위 단계 순서는 PLC 기반 제어 설계를 갖춘 온-오프 전자 밸브로 모델링됩니다. 그러나 파이프의 클램핑 및 플랜지를 더 잘 제어하기 위해 향후 개발에서 비례 공압 작동이 구상됩니다.

그림 1 – 플랜트 개략도

처음에는 실린더 B가 전진하여 움직이는 파이프를 정지시키는 역할을 합니다. 그런 다음 실린더 A가 전진하여 파이프를 고정하고 (1단계), 이어서 실린더 B가 후진합니다 (2단계). 실린더 C는 예비 플랜징 작업을 위해 전진한 다음 (3단계) 후진합니다 (4단계). 실린더 D는 도구 전환 (5단계)을 수행하고, 플랜징 실린더 C는 두 번째 플랜징 작업 (6단계)을 수행한 다음 후진합니다 (7단계). 그 후, 실린더 A와 D가 후진하고 실린더 B는 전진 동작을 시작하여 초기 위치로 돌아갑니다 (8단계). 구현된 래더 코드에서 3, 6단계와 4, 7단계는 동일한 동작의 반복이므로, 네 개의 다른 단계가 아닌 주기에서 두 번 수행되는 두 단계로 간주됩니다.

3.1 공압 및 전기 회로

시스템의 공압 회로는 Automation Studio™의 일반 라이브러리에서 제공되는 다양한 컴포넌트를 활용하여 모델링되었습니다 (그림 2). 시스템 모델링을 더욱 향상시키기 위해 Automation Studio™의 광범위한 온라인 제조사 카탈로그에서 제공되는 실제 제조사 컴포넌트를 사용할 수 있습니다. 또 다른 가능한 접근 방식은 시스템에 사용된 실제 컴포넌트의 데이터시트에 제공된 데이터를 기반으로 일반 컴포넌트의 파라미터와 특성 곡선을 조정하는 것입니다.

그림 2 – 공압 회로

전기 회로도 (그림 3)는 Siemens SIMATIC S7-1200 PLC를 사용하여 구성되었으며, Illustrated 라이브러리에서 매우 사실적인 가상 S7-1200 컨트롤러가 제공됩니다. 시작, 정지, 재설정 및 비상 푸시 버튼은 PLC 디지털 입력 카드의 해당 핀에 연결됩니다. 비상 푸시 버튼은 안전상의 이유로 상시 닫힘 접점으로 연결됩니다. 입력에는 자동 시스템 개발에 필수적인 액츄에이터의 리미트 스위치도 포함됩니다. 출력 측에는 방향 밸브의 솔레노이드가 있습니다.

그림 3 – 전기 회로도

3.2 래더 코드 (지멘스 래더)에 대한 간략한 설명

제어 로직은 실제 기계에서 사용되는 것과 동일한 언어인 래더로 개발되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 Automation Studio™의 가상 환경에서 코드를 테스트하고, 이후 실제 시스템에 배포할 수 있습니다. 또한, Automation Studio™는 OPC 연결을 지원하여 실제 시스템과의 통합을 가능하게 합니다. 이 연결을 통해 PLC 변수를 Automation Studio™의 해당 변수에 매핑하여 가상 시스템과 PLC 간의 데이터 교환을 가능하게 합니다.

래더 코드는 FC 서브루틴을 사용하여 설계되었습니다. 따라서 시스템에는 생성된 모든 서브루틴을 활성화하는 메인 래더 렁이 포함됩니다. PLC 프로그래밍에서 서브루틴을 사용하면 특정 기능을 수행하는 데 유용하며, 각 서브루틴의 기능을 개별적으로 테스트할 수 있어 코드 문제 해결 및 디버깅에 큰 이점을 제공합니다. 

시스템 시작 및 중지를 담당하는 시작/중지 서브루틴이 개발되었습니다. 시작 조건과 시스템 "실행" 조건을 모니터링하기 위해 "시작" 및 "시스템 실행 중" 메모리가 구현되었습니다. 모든 비상 관련 기능과 기계 안전을 관리하는 비상 서브루틴도 구현되었습니다. 이러한 기능에는 비상 램프 작동 및 경보음 울림이 포함됩니다. 비상 상황 발생 시, 2/2-way 밸브가 비활성화되어 액츄에이터가 즉시 정지됩니다. 이 밸브들이 안정된 (비활성화된) 위치에서는 액츄에이터로 가압 공기가 흐르는 것을 차단합니다. 따라서 정상 시스템 작동 중에는 가압 공기가 흐르도록 이 밸브들이 활성화 상태를 유지해야 합니다.

파일럿 라이트와 공압 액츄에이션 애니메이션을 관리하기 위해 특정 서브루틴이 설계되었습니다. 이를 통해 작업자는 자동화의 모든 상태를 감지 및 모니터링하고 HMI에서 액츄에이터의 움직임을 시각화할 수 있습니다. Automation Studio™는 모든 종류의 센서 (리드, 근접 센서, 압력 센서, 선형 변위 센서, 인코더, 유량계 등)를 제공하며, 각 센서에 대해 부울, 정수 또는 실수 데이터 유형을 HMI로 전송하여 시각화 및 모니터링을 수행할 수 있습니다.

제어 로직의 주요 알고리즘은 그림 4a 서브루틴에 포함되어 있습니다. 이 서브루틴은 스텝-트랜지션 방식의 일반적인 규칙을 활용합니다. 현재 스텝이 설정되고 트랜지션에 의해 설정된 조건이 참이면 새 스텝이 설정됩니다. 새 스텝이 설정되면 이전 스텝은 재설정됩니다.

개발된 래더 코드에는 Loop_memory 코일이 포함되어 약간의 수정이 있습니다. 실린더 C의 관점에서 두 플랜징 작업이 동일하므로, 자동 시퀀스의 3단계와 4단계를 두 번 수행할 수 있도록 이 메모리 코일을 추가했습니다.

그런 다음, 다른 서브루틴 (그림 4b)에서 이 방법의 각 스텝에는 PLC 출력 포트에 연결되었습니다.

그림 4 – 스텝/트랜지션 (a) 및 동작 (b) 서브루틴

3.3 시스템 모니터링 및 감독을 위한 HMI

HMI는 그림 5에 나와 있습니다. Automation Studio™ 라이브러리의 HMI 및 제어판을 활용하여 시스템의 광범위한 시각적 표현을 구현했습니다. 이 라이브러리에는 시스템 요구 사항을 충족하는 여러 컴포넌트가 포함되어 있습니다. 특히 유용한 기능 중 하나는 이미지에 애니메이션을 추가하는 기능입니다. 이 기능을 통해 실린더 로드, 파이프 움직임 및 시스템의 기타 동적 요소에 대한 애니메이션을 생성할 수 있었습니다. 그림 5와 같이, 작업자는 HMI를 통해 플랜지를 설치할 파이프 수를 입력하고 시스템 상태와 이미 플랜지가 설치된 파이프 수를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 시스템이 초기 조건에 있을 때, 실린더 B를 제외한 모든 액츄에이터는 완전히 인스트로크 위치에 있으며, 실린더 B는 완전히 아웃스트로크되어 "시스템 준비" 표시등이 켜집니다.

그림 5 – HMI 및 자동 시스템의 초기 조건

시스템 시동 시, 모든 액츄에이터는 위에서 설명한 시퀀스에 따라 사이클을 수행합니다. 그림 6의 HMI는 파이프의 예비 플랜징 작업이 수행되는 동안의 자동 시스템을 보여줍니다. 이후, 실린더 D가 전진하여 플랜징 도구를 교체하고, 실린더 C가 최종 플랜징 작업을 수행합니다 (그림 7).

그림 6 – 예비 플랜징 작업

그림 7 – 최종 플랜징 작업

이후 시스템은 초기 상태로 돌아가고 플랜지 파이프 카운터가 1씩 증가하며 시스템은 다시 새로운 사이클 반복을 위한 준비를 마칩니다 (그림 8).

그림 8 – 사이클의 마지막 단계


4. 결론

본 논문에서는 디지털 트윈 구현의 첫 단계로 자동 시스템 가상화를 제시했습니다. Automation Studio™ 소프트웨어는 자동화의 정확한 디지털 모델을 개발하기 위한 광범위하고 포괄적인 도구로 활용되었습니다. 사례 연구로, 자동화된 플랜징 파이프 스테이션을 분석하고, 실제 자동화와 동일하게 PLC를 "가상"으로 배선하고 래더 로직을 작성하여 디지털 트윈에서 PLC 기반 제어 설계를 수행했습니다. 이를 통해 자동 스테이션과 PLC의 "가상 복제본"이 개발되었습니다. 이제 자동 시스템의 "가상 복제본"은 고장 모드 및 영향 분석(FMEA)과 OPC 연결 구현 및 실제 시스템과의 통합을 위한 준비가 되었습니다.

참조

[1] A. V. Volosova, P. F. Yurchik, V. B. Golubkova, B. S. Subbotin and A. V. Vasiliev, "Using a Digital Twin in Ultra-Large-Scale System," 2023 Intelligent Technologies and Electronic Devices in Vehicle and Road Transport Complex (TIRVED), Moscow, Russian Federation, 2023, pp. 1-5, doi: 10.1109/TIRVED58506.2023.10332708

[2] R. Rayhana, L. Bai, G. Xiao, M. Liao and Z. Liu, "Digital Twin Models: Functions, Challenges, and Industry Applications," in IEEE Journal of Radio Frequency Identification, vol. 8, pp. 282-321, 2024, doi: 10.1109/JRFID.2024.338799

[3] A.P. Moreira, H.A. Lepikson, L. Schnitman, and G.L. Bezerra Ramalho, “Designing a new artificial lift method using computational simulation and evolutionary optimization, IEEE Access, 8, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2938992

[4] N. Hodzic, E. Ekinovic  and M. Redzic, “The application of software automation studio in design and work simulation of hydraulic systems,'' Proc. 18th Int. Res./Expert Conf., Budapest, Hungary, 2014, pp. 357_36.

[5] R. B. Pandhare and R. M. Metkar, “Design of semi-automatic hydraulic broaching machine - A review,'' Int. J. Eng. Res. Technol., 5 (2), pp. 1-6, 2017

[6] C. He, G. Jingnan, and S. Guangbin, “Application of automation studio in hydraulic system design,'' Mach. Tool Hydraul., 18, pp. 53-55, 2010