[인더스트리뉴스 최종윤 기자] Vitesco Technologies의 Eduard Fackelmann FF2 산업 엔지니어링 책임자는 “저항 용접 시스템에서는 지속적인 모니터링이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.

Vitesco Technologies는 연소, 하이브리드, 전기 파워트레인을 위한 시스템 솔루션 및 부품 공급업체다.

Vitesco Technologies는 하이브리드 차량용 인버터 생산 프로세스서 통합 데이터 분석으로 인라인 품질 관리 시스템 구축을 목표로 잡았다.

Eduard Fackelmann 엔지니어링 책임자는 “주요 지표를 온라인으로 모니터링하고 통계적으로 분석해 관련 파라미터의 편차를 조기에 감지하고 용접 문제가 발생하기 전에 즉시 시정 조치를 취하는 것이 목표였다”고 설명했다.

구체적으로 공정을 살펴보면, 여러 개의 용접 스테이션이 장착된 두 개의 시스템은 인버터당 서로 다른 수의 핀을 용접하는 데 사용된다.

제품 변형에 따라 최대 30개를 연결해야 할 수 있으며, 구리 버스바를 정밀하게 정렬하고 부드럽고 균일하게 압축해야 한다.

버스바는 두 전극에 접촉해 최대 7,000A의 고전류와 그에 따라 상당한 수준의 열이 축적되는 과정을 통해 표면에 용접된다.

용접 과정에서 발생하는 약간의 압력으로 인해 용접 건이 핀 유형에 따라 400~800µm 정도 미세하게 움직인다.

용접 프로세스 중 용접 접점의 전류 강도와 움직임 특성은 핵심 품질 파라미터다.

예를 들어 측정된 용접 경로가 특정 한도를 초과하면 전극의 마모가 너무 커서 교체가 필요하다는 것을 뜻한다.

포괄적인 데이터 분석 및 시각화

Vitesco Technologies의 기존 용접 공정 시스템은 Beckhoff의 TwinCAT 2를 사용해 프로그래밍돼 있었던 상황. Beckhoff의 Christoph Rügheimer 어플리케이션 엔지니어는 “통계 평가 도구로 TwinCAT 3 Analytics를 통합하는 과정이 매우 간단했다”면서, “TwinCAT 3 IoT Data Agent를 사용하면 컨트롤러에서 주기적으로 데이터를 검색해 초소형 산업용 PC C6032에서 실행되는 메시지 브로커로 전송한다”고 밝혔다.

이후 TwinCAT Analytics와 TwinCAT HMI용 웹 서버를 사용해 지속적인 24시간 연속 데이터 분석을 실행하는 또 하나의 C6032로 데이터가 전송된다.

Eduard Fackelmann 엔지니어는 “데이터 수집과 데이터 평가의 분리는 향후 확장을 위한 모든 옵션을 열어 두기 위해 의도적으로 선택된 것”이라며, “알고리즘을 개발하고 기존 인프라에 통합하는 데 도움이 됐다”고 설명했다.

분석은 각 핀에 대한 마지막 “N” 인버터 어셈블리의 용접 경로를 평가해 1(녹색), 2(주황색), 3(빨간색)의 세 가지 클래스 중 하나에 할당한다.

원하는 디스플레이를 구현하려면 시스템의 기존 제어 프로그램에서 정확한 데이터를 식별하고 정의해야 했다. 세부 개요에서 각 개별 핀 용접은 스마일 모양으로 표시된다.

또 다른 대시보드에는 각 개별 용접 스테이션에서 이뤄진 각 연결의 결과를 스마일 형태로도 표시할 수 있으며, 이는 Vitesco Technologies의 요청에 따라 대시보드에 구현했다.

녹색 피크는 인버터 모듈이 제조됐음을 나타낸다. 피크 사이의 시간 간격을 통해 기계 운영자는 기계의 현재 사이클 시간, 기계 사이클 변경 여부, 해당되는 경우 기계가 이미 몇 분 동안 유휴 상태였는지까지도 즉시 확인할 수 있다.

Eduard Fackelmann 엔지니어는 “간단한 시각화로도 두 용접 시스템의 기술적 가용성을 크게 높이고 오류를 방지할 수 있었다”고 전했다.

또 다른 화면은 각 개별 스테이션의 시간대별 상태 진행 상황을 시각화한다.

이를 통해 기계 작업자는 각 스테이션에 대해 메트릭의 시간별 진행 상황을 분석하고 메트릭이 현재 녹색과 주황색 사이를 오가고 있는지 또는 임계값에서 아직 멀리 떨어져 있는지를 확인할 수 있다.

클래스 간의 편차는 최소로, 구체적으로는 각 40µm다.

통합되고 유연한 분석 워크벤치

Vitesco Technologies는 각각 CU8130-0120 배터리 지원 UPS와 PS2001-2420-0000 전원 공급 장치가 장착된 두 대의 초소형 산업용 PC C6032-0060을 사용해 두 시스템에서 데이터를 평가하고 시각화했다.

사용된 소프트웨어는 TwinCAT 3 Analytics Workbench(TE3500), TwinCAT 3 Analytics Runtime(TF3550), TwinCAT 3 IoT Data Agent(TF6720), TwinCAT 3 PLC(TC1200) 등이다.

Christoph Rügheimer 어플리케이션 엔지니어는 “TwinCAT Analytics Workbench 알고리즘을 서로 자유롭게 상호 연결하고 기존 프로젝트의 템플릿 형태로 새로운 알고리즘에 입력, 출력, 파라미터를 추가할 수 있는 기능 덕분에 개발 프로세스가 크게 빨라졌다”고 말했다.

이는 또한 하나의 핀을 평가하는 알고리즘을 다른 모든 핀에 대해 쉽게 인스턴스화하고 파라미터화할 수 있다는 의미다.

네트워크를 생성하면 개별 분석 섹션을 쉽게 그룹화해 기계 또는 프로세스의 구조를 추상화한 다음 TwinCAT Analytics 프로젝트에 통합할 수 있다.

한편, TwinCAT Analytics의 유연성은 지속적인 데이터 분석을 언제든지 확장할 수 있어 Vitesco Technologies의 추가 생산 라인을 모니터링 시스템에 통합할 수 있게 해준다.

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