모션컨트롤의 기준이 달라진다 ... 차세대 자동화를 이끄는 5가지 기술 변화
모션컨트롤은 더 이상 모터와 기계를 정확하게 움직이는 기술에만 머물지 않는다. 글로벌 자동화 산업 협회 A3(Association for Advancing Automation)는 최근 ‘Emerging Technologies Driving Modern Motion Control Systems’ 웨비 나를 열고 차세대 모션컨트롤 시스템을 변화시키는 기술 흐름을 논의했다. LinMot USA, Regal Rexnord, OnLogic, Festo의 전문가들이 참여해 AI, 엣지 컴퓨팅, 지능형 소프트웨어, 시스템 통합 등 모션컨트롤의 변화 방향을 짚었다. A3는 이후 웨비 나의 주요 내용을 다섯 가지 기술 흐름으로 정리해 공식 자료로 공개했다. 이 기사는 해당 웨비나와 A3 공식 자료를 바탕으로 차세대 모션컨트롤의 변화 방향을 정리했다.
▲ 차세대 모션컨트롤은 정밀 구동을 넘어 AI, 엣지 컴퓨팅, 데이터 분석, 로봇 및 자동화 시스템을 통합하는 방향으로 발전하고 있다.
1. 모션컨트롤, 단순 구동에서 ‘전략적 자산’으로
속도와 정확도, 반복정밀도는 오랫동안 모션컨트롤 시스템의 핵심 성능지 표였다. 이러한 기본 성능은 여전히 중요하지만, 최근의 모션 시스템에는 단순히 정밀한 움직임을 구현하는 것 이상의 역할이 요구되고 있다.
A3 웨비나에서는 오늘날의 서보 드라이브와 컨트롤러, 지능형 장치가 운전과정에서 다양한 데이터를 수집하고 이를 공장 전체에서 활용할 수 있다는 점이 강조됐다. 모션 시스템 에서 확보되는 데이터가 더 이상 개별 장비 내부의 제어에만 머물지 않고 생산 최적화와 설비 활용도 향상, 보다 정확한 운영 판단을 지원하는 정보로 확대되고 있다는 것이다.
이에 따라 모션컨트롤은 독립적인 기계 구성요소에서 벗어나 제조 시스템 전체와 정보를 주고받는 데이터 원천으로 변화하고 있다. A3는 이러한 변화를 제조업의 디지털 전환과 연결하면서 모션컨트 롤이 전체 생산 생태계의 전략적 요소로 자리잡고 있다고 설명했다.
2. 지능형 소프트웨어, 성능과 유지보수를 바꾼다
두 번째 변화는 소프트웨어의 역할 확대다. 최신 모션컨트롤 플랫폼은 드라이브와 컨트롤러 내부에서 데이터를 직접 분석할 수 있으며, 단순히 상태값을 표시하는 수준을 넘어 장비 이상을 조기에 파악하는 방향으로 발전하고 있다.
A3에 따르면 지능형 시스템은 온도나 전류 같은 값을 단순히 보고하는 데 그치지 않고 비정상적인 운전 상태를 감지하거나 과도한 마모를 확인하고, 장비가 예기치 않게 정지하기 전에 유지보수를 권고할 수 있다. 이처럼 유지보수 시점을 사전에 판단하는 예지보 전은 계획되지 않은 다운타임을 줄이는 동시에 주요 설비의 수명을 연장하는 데 도움을 줄 수 있다.
소프트웨어의 역할은 유지보수에만 머물지 않는다. 모션 시스템의 설정과 시운전을 단순화함으로써 복잡한 모션 기술을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 하는 것도 중요한 변화다. A3 패널은 이러한 기능이 특히 엔지니어링 인력 부족에 직면한 제조업체에게 의미가 있다고 설명했다.
3. 엣지 컴퓨팅, 데이터를 장비 가까이에서 처리
제조현장에서 생성되는 데이터의 양이 빠르게 늘어나면서 모든 정보를 클라우드로 전송하는 방식만으로는 대응하기 어려운 영역도 증가하고 있다. 이 때문에 데이터가 생성되는 장비 가까이에서 정보를 처리하는 엣지 컴퓨팅이 모션컨트롤 분야에 서도 중요한 기술로 부상하고 있다.
A3 웨비나에서는 엣지 컴퓨팅을 활용하면 센서와 머신비전, 기계에서 생성되는 데이터를 현장에서 처리할 수 있다는 점이 강조됐 다. 모든 데이터를 클라우드로 보내지 않고 필요한 정보를 현장에서 분석함으로써 통신 지연을 줄이고 보다 빠른 판단과 대응이 가능해진다.
이러한 특성은 특히 로봇, 머신비전, 자율 시스템, 고속 생산라인 처럼 짧은 응답시간이 중요한 애플리케이션에서 의미가 크다. A3 는 수 밀리초의 지연도 시스템 성능에 영향을 줄 수 있는 환경에 서는 현장에 가까운 데이터 처리가 중요하다고 설명했다.
산업용 컴퓨터와 최신 모션 시스템의 결합도 이와 관련된다. 대량의 운전 데이터를 분석하면서도 산업현장에서 요구하는 속도와 신뢰성을 유지할 수 있다는 점에서 엣지 컴퓨팅은 차세대 모션 시스템을 구성하는 중요한 요소로 제시됐다.
4. AI, 기존 자동화를 대체하기보다 강화
AI 역시 웨비나의 주요 논의 주제였다. 그러나 A3가 강조한 방향은 AI가 기존 자동화 시스템을 단순히 대체한다는 개념과는 다르다. 패널들은 AI가 기존 자동화를 보완하면서 작업자가 데이터를 해석하고 패턴을 파악하도록 지원하고, 프로그래밍을 단순화하며, 장비 성능을 최적화하는 데 활용될 수 있다고 설명했다. AI는 예지보전을 지원하는 것은 물론 생산 품질을 개선하고 점점 복잡해 지는 자동화 시스템의 구축을 단순화하는 데도 활용 가능하다.
향후 산업 시스템의 자율성이 높아지면 AI 에이전트와 지능형 소프트웨어 어시스턴트의 활용도 더욱 늘어날 것으로 전망됐다. 다만 AI 활용의 전제 조건도 분명하다. A3는 의미 있는 AI 분석 결과를 얻기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터가 필요하다고 강조했다. 연결된 모션컨트롤 시스템이 생성하는 운전정보가 AI 애 플리케이션이 실제 제조현장에서 가치를 만들어내기 위한 기반이 된다는 설명이다.
5. 유연성과 통합, 차세대 시스템의 설계 기준
다섯 번째 변화는 유연성과 통합이다. 제조업체들은 인력 부족과 변화하는 고객 요구, 짧아지는 제품 수명주기에 대응해야 한다. 이러한 환경에서는 생산설비를 빠르게 변경하고 새로운 요구에 대응할 수 있는 시스템 유연성이 중요해진다.
A3는 여러 공급업체의 개별 자동화 구성품을 각각 조합하는 방식보다 시스템 구축의 복잡성을 낮출 수 있는 통합형 모션 솔루션을 찾는 제조업체가 늘고 있다고 설명했다. 사전에 엔지니어링된 시스템을 활용하면 새로운 장비를 보다 빠르게 가동할 수 있으며 장기적인 유지보수 역시 단순화할 수 있다.
IT와 OT의 융합도 이러한 변화의 일부다. 모션 시스템이 기업 네트워크와 더욱 긴밀하게 연결되면서 생산현장과 정보시스템 사이의 경계도 희미해지고 있다. 연결성이 높아질수록 사이버보안의 중요성 역시 커진다. A3 패널은 모션 시스템이 기업 네트워크와 연결되는 환경에서는 사이버 보안을 자동화 프로젝트의 초기 설계단계부터 고려해야 한다고 강조했다. 즉 연결성과 통합을 확대하는 것과 동시에 시스템 보호 까지 함께 설계해야 한다는 의미다.
더 빠른 모션에서 더 지능적인 모션으로
이번 웨비나에서 제시된 다섯 가지 흐름을 관통하는 메시지는 명확하다. 모션컨트롤은 점점 더 지능화되고, 연결되며, 소프트웨어 중심으로 변화하고 있다. 속도와 정밀도, 반복성이라는 전통적인 성능 기준이 사라지는 것은 아니다. 오히려 이러한 기본 성능 위에 데이터 활용과 지능형 소프트웨어, 엣지 컴퓨팅, AI, 시스템 통합이라는 새로운 기능이 더해지고 있다.
A3는 AI와 엣지 컴퓨팅, 예지보전, 통합 자동화의 발전이 제조업 체로 하여금 단순히 움직임을 제어하는 수준을 넘어 생산 시스템 전체를 최적화하도록 지원한다고 설명했다. 모션컨트롤이 기계와 데이터, 지능을 연결하는 역할까지 담당하면서 차세대 스마트 제조의 중심 기술 가운데 하나로 영역을 넓혀가고 있는 것이다.
자료제공: A3 (www.automate.org)
