[04] 스마트팩토리 (Level 1) - DCS 중심

DCS (출처: https://mmrengineering.com/distributed-control-systems-an-evolution/)

 

오늘은 Level 1의 또 다른 중요한 축인 DCS(Distributed Control System)에 대해 살펴보겠습니다. PLC가 주로 개별 장비 제어에 집중한다면, DCS는 공장 전체를 아우르는 분산 제어 시스템으로 이해하는 것이 핵심입니다. 마치 여러 PLC를 통합하여 유기적으로 관리하는 거대한 신경망과 같다고 생각하시면 됩니다.

 

SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)와 자주 비교되는 DCS는 실시간 제어에 더욱 중점을 둔다는 점에서 차별점을 갖습니다. SCADA가 주로 데이터 수집 및 감시에 초점을 맞춘다면, DCS는 공정 변수를 실시간으로 정밀하게 제어하여 안정적인 생산을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

 

그럼 지금부터 DCS에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

DCS(Distributed Control System) 이란?

DCS는 복잡한 생산 공정을 효율적으로 제어하고 관리하기 위한 핵심 시스템입니다. 공장 곳곳에 분산된 센서, 액추에이터, 컨트롤러 등의 장치들을 네트워크로 긴밀하게 연결하여 실시간 데이터 수집 및 분석, 자동 제어, 원격 감시 등 다양한 기능을 통합적으로 제공합니다.

 

특히, DCS는 연속 공정 산업에서 그 중요성이 두드러집니다. 석유화학, 발전, 제철과 같이 원료가 끊임없이 투입되어 제품이 연속적으로 생산되는 공정에서는 온도, 압력, 유ㅎ량과 같은 공정 변수의 실시간 제어 및 감시가 생산 효율성과 안전성에 직결되기 때문입니다.

 

DCS는 주로 PID(Propotional-Integral-Derivative) 제어와 같은 연속적인 제어 방식을 활용하여 공정 변수를 설정된 목표 값으로 안정적으로 유지하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.

 

• PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어 상세 설명
  
  PID 제어는 자동 제어 시스템에서 가장 널리 사용되는 피드백 제어 기법 중  하나입니다. 목표 값(PV, Process Variable)과 현재 값(SP, Set Point) 사이의 오차를 지속적으로 계산하여, 이 오차를 기반으로 제어 신호(MV, Manipulated Variable)를 생성하고, 이를 통해 시스템의 출력을 원하는 목표 값으로 빠르고 정확하게 유지하거나 도달시키는 역할을 합니다.
  
  PID 제어의 핵심은 비례(P) 제어, 적분(I) 제어, 미분(D) 제어 세 가지 요소의 비율(Gain)을 적절하게 조절하여 시스템의 응답 특성을 최적화하는 것입니다. 이러한 Gain 조절 과정을 튜닝이라고 합니다.
  
  예를 들어, 화학 반응기의 온도를 일정하게 유지하기 위해 PID 제어기를 사용하면 다음과 같이 작동합니다.
  1. 비례(P)제어(Proportional Control): 현재 온도 오차에 비례하는 제어 신호를 생성합니다. 오차가 클수록 히터에 더 많은 출력을 보내 온도를 빠르게 목표 값으로 접근시키지만, 정상 상태에서 약간의 오차가 남을 수 있습니다.
  2. 적분(I)제어(Integral Control): 과거의 온도 오차를 누적하여 제어 신호를 생성합니다. 비례 제어에서 발생하는 정상 상태 오차를 점진적으로 제거하여 시스템의 정확도를 높이는 역할을 합니다. 마치 오랫동안 해결되지 않은 문제를 끈기 있게 해결하는 것과 같습니다.
  3. 미분(D)제어(Derivative Control): 현재 온도 오차의 변화율에 따라 제어 신호를 생성합니다. 온도가 급격하게 변하는 것을 감지하여 미리 제어 동작을 수행함으로써 시스템의 안정성을 높이고 불필요한 진동(오버슈트, 언더슈트)를 감소시키는 역할을 합니다. 마치 운전자가 급브레이크를 밟아 사고를 예방하는 것과 유사합니다.

DCS의 주요 기능 - 스마트한 공장 운영을 위한 핵심 역량

DCS는 현대적인 스마트팩토리 운영에 필수적인 다양한 핵심 기능을 제공합니다.

1. 데이터 수집 및 감시(Data Acquisition & Monitoring): 공장 내 수많은 센서를 통해 온도, 압력, 유량, 레벨 등 다양한 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 중앙 제어실의 HMI(Human Machine Interface)를 통해 운전자가 공정 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 시각화된 정보를 제공합니다.
2. 자동 제어(Automatic Control): 설정된 목표 값과 실시간 데이터를 비교 분석하여 액추에이터를 자동으로 정밀하게 제어함으로써, 공정 변수를 안정적인 범위 내로 유지하고 최적의 생산 환경을 조성합니다.
3. 알람 및 경보(Alarm & Annuciation): 공정 변수가 비정상적인 범위에서 벗어나는 등 이상 상황 발생 시 즉각적인 알람 및 경보를 운전자에게 제공하여 신속하고 효과적인 대응을 가능하게 합니다.
4. 데이터 분석 및 보고(Data Analysis & Reporting): 장기간에 걸쳐 수집된 공정 데이터를 분석하여 생산 효율성, 제품 품질, 에너지 소비량 등을 심층적으로 파악하고, 분석 결과를 바탕으로 다양한 형태의 보고서를 생성하여 경영진의 의사결정 과정을 지원합니다.
5. 원격 감시 및 제어(Remote Monitoring & Control): 현장에 직접 가지 않고도 중앙 제어실 또는 외부의 원격 환경에서 공장 상황을 실시간으로 감시하고 필요한 제어 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 효율적인 유지보수 및 긴급 상황 대응에 큰 도움이 됩니다.

DCS 구축을 위한 구성 요소

DCS는 안정적이고 효율적인 공정 제어를 위해 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소들로 이루어져 있습니다.

1. 컨트롤러(Controller): DCS의 핵심 두뇌 역할을 수행하는 장치입니다. 현장에서 수집된 공정 데이터를 실시간으로 처리하고, 내장된 제어 알고리즘을 실행하며, HMI와의 통신을 담당합니다. 시스템의 안정성을 높이기 위해 Redundancy(이중화) 구성이 일반적입니다.
2. 입출력 모듈(I/O Module): 현장의 센서 및 액추에이터와 직접 연결되어 공정 데이터를 수집하고, 컨트롤러로 부터 제어 신호를 현장 장치로 전달하는 역할을 합니다. 아날로그 입력/출력, 디지털 입력/출력 등 다양한 종류가 존재하며, 현장 신호의 특성에 맞춰 선택됩니다.
3. HMI(Human Machine Interface): 운전원이 공정 상태를 시각적으로 감시하고 필요한 제어 명령을 내릴 수 있는 사용자 인터페이스를 제공합니다. 일반적으로 터치 스크린 방식의 모니터, 키보드, 마우스 등으로 구성됩니다. 직관적인 화면 구성을 통해 운전 편의성을 높이는 것이 중요합니다.
4. 네트워크 장비: 컨트롤러, I/O 모듈, HMI, 서버 등 DCS의 모든 구성 요소를 하나의 통신 네트워크로 연결하는 스위치, 라우터 등의 장비를 포함합니다. 주로 산업용 이더넷(Ethernet) 프로토콜이 사용되어 실시간 데이터 통신의 신뢰성과 효율성을 보장합니다.
5. 서버(Server): 수집된 방대한 양의 공정 데이터를 안전하게 저장 및 관리하고, 과거 데이터(히스토리 데이터)를 효율적으로 관리하며, 알람 및 이벤트 기록, 보고서 생성 등 다양한 기능을 수행합니다. 데이터의 안정성 확보를 위해 고성능 서버와 Redundancy(이중화) 구성이 필수적입니다.

(그림1) Distributed Control System Architecture / (그림 출처) https://instrumentationtools.com/wp-content/uploads/2019/07/Distributed-Control-System-Architecture.png

 

주요 DCS 솔루션 업체 - 글로벌 시장을 선도하는 기업들

글로벌 시장에는 다양한 산업 분야의 요구 사항을 충족하는 고품질의 DCS 솔루션을 제공하는 산업의 선두 주자들이 존재합니다.

• 에머슨(Emerson): 발전 및 수처리에 산업에 특화된 Ovation DCS와 다양한 산업 분야에 적용 가능한 DeltaV DCS를 제공합니다.
• 요꼬가와(Yokogawa): 뛰어난 안정성과 성능을 자랑하는 CENTUM VP DCS는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.
• Honeywell: 강력한 통합 기능을 제공하는 Experion PKS DCS는 다양한 산업 공정의 효율성을 높이는 데 기여합니다.
• Siemens: 폭넓은 자동화 포트폴리오를 기반으로 다양한 산업 분야에 맞춤형 SIMATIC PCS 7 DCS 솔루션을 제공합니다.
• Schneider Electric: 개방성과 확장성이 뛰어난 EcoStruxure Foxboro DCS는 디지털 전환을 위한 강력한 기반을 제공합니다.
• Eurotherm: 정밀한 온도 제어 및 데이터 관리 솔루션 분야에서 강점을 가지고 있습니다.
• Valmet: 제지 및 펄프 산업에 특화된 Valmet DNA DCS 솔루션을 제공합니다.

DCS 솔루션 교체 시 고려사항 - 신중한 결정이 필요한 이유

기존 제조 시스템의 개선 및 고도화를 위해 DCS 솔루션을 교체하는 것은 결코 쉬운 결정이 아닙니다. 초기 구축된 솔루션에 대한 종속성(Lock-In)으로 인해 확산 및 개선 시 호환성 문제가 발생하여 기존 솔루션을 지속적으로 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 노후화된 시스템의 교체 또는 혁신적인 시스템 구축을 위해 DCS 솔루션 교체를 고려할 때는 다음과 같은 사항들을 신중하게 검토해야 합니다.

1. 높은 비용: DCS 솔루션 교체는 컨트롤러, 입출력 모듈, HMI 등 하드웨어 뿐만 아니라 소프트웨어, 네트워크, 데이터베이스 등 시스템 전반의 변경을 수반하므로 막대한 비용이 소요됩니다.
2. 긴 작업 시간: 단순히 하드웨어 및 솔루션 교체뿐만 아니라 기존 시스템과의 데이터 연동, 새로운 시스템에 대한 사용자 교육 등 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
3. 생산 중단: DCS 솔루션 교체 작업은 생산 라인의 일시적인 중단을 불가피하게 수반하는 경우가 많아, 특히 연속 공정 산업에서는 큰 생산 손실로 이어질 수 있습니다.
4. 호환성 문제: 새로운 DCS 솔루션이 기존 시스템과 완벽하게 호환되지 않는 경우, 추가적인 개발 작업이나 인터페이스 개발이 필요할 수 있습니다.
5. 기술적인 어려움: DCA 솔루션 교체는 전문적인 기술 지식과 경험을 요구하는 복잡한 작업입니다. 숙련된 엔지니어의 지원이 필수적이며, 기술적인 문제 발생 시 해결에 어려움을 겪을 수 있습니다.
6. 리스크: 시스템 오류, 데이터 손실, 생산 중단 등 다양한 리스크를 내포하고 있으므로, 교체 작업 전에 충분한 검토와 철저한 준비가 필요합니다.

DCS, 스마트팩토리의 핵심 신경망

DCS는 스마트팩토리의 Level1에서 PLC와 함께 핵심적인 역할을 수행하는 분산 제어 시스템입니다. 특히 연속 공정 산업에서는 실시간 정밀 제어를 통해 생산 효율성과 안전성을 극대화하는 데 필수적인 시스템입니다. DCS의 기능, 구성 요소, 그리고 솔루션 교체 시 고려 사항들을 충분히 이해하는 것은 스마트팩토리 구축 및 운영 전략 수립에 중요한 기반이 될 것입니다.

 

---

 
[00] 스마트팩토리를 한 번 그려보자.
[01] 스마트팩토리의 수직적 구조
[02] 스마트팩토리(Level 0) - 센서 및 액추에이터
[03] 스마트팩토리(Level 1)- PLC 중심
[04] 스마트팩토리(Level 1)- DCS 중심
[05] 스마트팩토리(Level 2)- HMI 중심
[06] 스마트팩토리(Level 2/3)- RTDB 중심