제조 생산라인·스마트팩토리
- 현장에서 겪는 문제
- PLC마다 태그와 화면이 달라 라인 전체의 상태를 한 번에 파악하기 어렵습니다.
- 적용 방안
- 기존 제어기를 유지하면서 신호 체계와 운전 화면을 연결합니다. 공정 상태와 알람 이력을 함께 확인하도록 구성합니다.
- 먼저 확인할 사항
- PLC 모델·프로토콜, 태그 목록, 생산 중단 가능 시간과 쓰기 권한을 확인합니다.
산업별 적용
현장의 문제에 맞춰, 제어와 데이터를 연결합니다.
제조 생산라인, 가속기·연구시설, 에너지·유틸리티 설비의 PLC 통합, 디지털 트윈, 계측 데이터와 온프레미스 AI 도입 범위를 살펴보세요.
공정·물류 이송 설비
- 현장에서 겪는 문제
- 설비가 멈췄을 때 정체 위치와 재가동에 필요한 조건이 여러 화면에 흩어져 있습니다.
- 적용 방안
- 3D 공정과 센서 상태, 운전 이력 리플레이를 연결해 정지 전후의 흐름과 조작 순서를 검토합니다.
- 먼저 확인할 사항
- 공정 순서, 위치 신호, 이력 저장 주기와 실제 데이터로 재현할 수 있는 범위를 확인합니다.
가속기·대형 연구시설
- 현장에서 겪는 문제
- 빔라인 장치와 유틸리티를 통합하면서 정밀 계측·알람·인터록을 함께 관리해야 합니다.
- 적용 방안
- EPICS IOC와 장치 통신, PV 체계, 운전 화면을 구성하고 계측 데이터 수집·분석을 연결합니다.
- 먼저 확인할 사항
- 장치 사양, 시간 동기화, 채널 수, 시험 및 현장 인수 조건을 확인합니다.
에너지·유틸리티 설비
- 현장에서 겪는 문제
- 압력·온도·유량의 변화가 여러 장비에 걸쳐 나타나 원인과 운전 조건을 함께 살펴봐야 합니다.
- 적용 방안
- 설비 신호와 트렌드를 연결하고, 디지털 트윈에서 조건별 공정 응답을 비교하는 환경을 검토합니다.
- 먼저 확인할 사항
- 센서 정확도, 데이터 누락, 운전 범위와 해석 모델의 검증 조건을 확인합니다.
원자력·SMR 연구 및 시뮬레이터
- 현장에서 겪는 문제
- 직접 관찰하기 어려운 내부 구조와 물리 상태를 운전 데이터만으로 이해하기 어렵습니다.
- 적용 방안
- 3D 내부 뷰와 해석 모델, 시계열 데이터 및 리플레이를 연결해 연구·분석·시뮬레이션을 지원합니다.
- 먼저 확인할 사항
- 모델의 가정과 검증 범위, 데이터 이용 권한을 확인합니다. 안전등급 제어 적용은 별도 요건 검토가 필요합니다.
폐쇄망·연구기관의 AI 활용
- 현장에서 겪는 문제
- 기술 자료와 운영 데이터를 외부 클라우드로 보내기 어렵고, AI 결과를 바로 현장에 적용할 수도 없습니다.
- 적용 방안
- 온프레미스 분석·추론과 시뮬레이션을 구성하고, 운영자 승인 및 적용 전 검증 절차를 함께 설계합니다.
- 먼저 확인할 사항
- 서버 자원, 접근 권한, 데이터 반출 기준과 사람이 검토할 판단 범위를 확인합니다.
도입은 작은 검증에서 시작합니다.
01
현황 정리
장비 목록, 통신 방식, 확인하려는 운전 상태와 기존 화면을 정리합니다.
02
대상 구간 검증
한 설비나 공정 구간에서 데이터 연결과 화면·모델의 유효성을 확인합니다.
03
현장 적용과 인계
권한과 알람·인터록 조건, 시험 항목을 합의하고 적용·운영 문서를 정리합니다.
적용 가능성은 현장 조건부터 확인합니다.
설비 접근 권한, 데이터 품질과 안전 기준을 먼저 검토하고 구축 범위를 정합니다. 수행실적에서 실제 프로젝트를 확인한 뒤, 기존 시스템에서 유지할 부분과 새로 연결할 부분을 상담해 보세요.