KR102382564B1 - AutomationML 기반의 OPC UA 환경 구축을 위한 데이터 파싱 및 구성 방법 - Google Patents

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Abstract

AutomationML 표준 언어를 이용하여 분산된 OPC UA 서버를 연동하기 위한 데이터 모델링을 하고, 모델링된 AutomationML 파일을 분산된 OPC UA 서버를 취합하기 위해 만들어질 AutomationML 기반의 OPC UA 서버의 정보 모델 구성에 활용하여, 통합된 데이터 교환 모델을 자동 구축하는 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 산업용 공정 장비 시스템은 제품 생산을 위한 다수의 공정 장비들; 공정 장비들에서 발생된 데이터를 각각 수집하여, AutomationML 파일을 생성하는 다수의 서버들; 및 AutomationML 파일을 참조로, 서버들에 연결하여 데이터를 획득하는 클라이언트;를 포함한다.
이에 의해, 공정 장비 시스템의 추가, 변동 상황 및 유지보수의 대응이 용이하고, 세계적 제조 트렌드인 스마트 팩토리를 실현하는 기틀을 마련할 수 있게 된다.

Description

AutomationML 기반의 OPC UA 환경 구축을 위한 데이터 파싱 및 구성 방법{Data Parsing and Configuration method for Building OPC UA Environment based on AutomationML}
본 발명은 데이터 관리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다양한 형태로 분산되어 있는 OPC UA( Open Platform Communications Unified Architecture) 서버의 데이터를 취합하고 관리하기 위한 방법에 관한 것이다.
산업 현장 생산라인에 있는 공정 장비 시스템은 PLC의 선택에 따라서 산업용 통신망을 종속적으로 선택해야만 했다. 이는 PLC를 교체해야 하는 경우 시스템의 구성요소 뿐만 아니라 통신망도 동시에 바꿔야 하기 때문에 시스템의 유지보수가 용이하지 않다. 이를 위해서 하나의 프로토콜을 이용하여 공정 장비 시스템을 통합 관리할 수 있는 통신 기술의 필요성이 대두되어 왔다.
공정 장비 시스템은 다양한 엔지니어링 공정이 통합되어 운용된다. 그러나 각 엔지니어링의 요구사항, 데이터 타입, 데이터 교환 방식, 소프트웨어 도구가 다르기 때문에 엔지니어링간의 데이터 연동시 문제가 발생하여왔다. 이에 데이터 교환을 위한 공통의 데이터 형식이 요구되어 왔다.
특히 제조업은 기존의 중앙집중 제어방식의 대량생산 체제에서 보다 능동적이고 유연한 다품종 고객맞춤형 생산체제로의 변화를 통한 전환기를 맞이하고 있다. 이에 고객의 니즈를 만족시키기 위한 공정 장비 시스템의 지능화된 관리기법이 요구되어 왔다.
또한 공정 장비의 엄격한 요구요건을 만족시키기 위해, 다양한 도메인 시스템 및 네트워크와의 상호 호환성을 높이고, 안정성을 더욱 향상시키기 위한 방안이 요구되어 왔다.
산업 현장의 생산라인을 운용하기 위한 요소장치는 분산된 형태의 구조를 보이며, 각 장치에서 발생하는 데이터를 활용하거나 관리하는데 어려움이 있어왔다. 이는 시스템과 어플리케이션의 데이터 연동이 복잡하기 때문에 분산된 형태의 장치에서 발생하는 데이터를 한 개의 장치 혹은 소프트웨어로 관리하고 모니터링 할 수 있는 구조의 요구가 증대되어 왔다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, AutomationML 표준 언어를 이용하여 분산된 OPC UA 서버를 연동하기 위한 데이터 모델링을 하고, 모델링된 AutomationML 파일을 분산된 OPC UA 서버를 취합하기 위해 만들어질 AutomationML 기반의 OPC UA 서버의 정보 모델 구성에 활용하여, 통합된 데이터 교환 모델을 자동 구축하는 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 산업용 공정 장비 시스템은 제품 생산을 위한 다수의 공정 장비들; 공정 장비들에서 발생된 데이터를 각각 수집하여, AutomationML 파일을 생성하는 다수의 서버들; 및 AutomationML 파일을 참조로, 서버들에 연결하여 데이터를 획득하는 클라이언트;를 포함한다.
클라이언트는, AutomationML 파일의 태그 정보를 파싱해서, OPC UA 데이터 형식에 맞게 적용할 수 있다.
클라이언트는, InstanceHierarchy를 기준으로, 태그 Name과 Tree 구조를 파싱할 수 있다.
클라이언트는, OPC UA 데이터 식별자 태그의 Value값을 파싱할 수 있다.
클라이언트는, OPC UA 데이터의 접속정보 Attribute의 Value를 파싱할 수 있다.
본 발명에 따른 산업용 공정 장비 시스템은 클라이언트가 획득한 데이터로 구성되는 서버;를 더 포함할 수 있다.
서버들은, 수집된 데이터를 이용하여, OPC UA 규칙에 따라 트리 구조 형태의 OPC UA 정보 모델을 구성할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 산업용 공정 장비 시스템 구성 방법은 제품 생산을 위한 다수의 공정 장비들에서 발생된 데이터를 각각 수집하는 단계; 수집한 데이터로 AutomationML 파일을 생성하는 단계; 및 AutomationML 파일을 참조로, 데이터를 획득하는 단계;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 공정 장비 시스템의 추가, 변동 상황 및 유지보수의 대응이 용이하고, 세계적 제조 트렌드인 스마트 팩토리를 실현하는 기틀을 마련할 수 있게 된다.
도 1은 AutomationML to OPC UA 기반의 산업용 공정 장비 시스템 구성,
도 2는 OPC UA 서버 구성 과정,
도 3은 AutomationML 트리구조,
도 4는 분산된 OPC UA 서버를 활용한 AutomationML 구성 예,
도 5는 AumationML 데이터 파싱을 이용한 AutomationML to OPC UA 클라이언트 구성,
도 6은 AutomationML to OPC UA 서버 구성이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에서는, 이기종 장치 및 소프트웨어 도구를 통합 운용 할 수 있고 산업용 표준을 이용하여 상호 호환성을 향상시킨 생산 공정 장비 시스템과 산업용 표준 언어 기반의 표준 산업용 프로토콜 환경을 자동 구축할 수 있는 소프트웨어를 제시한다.
이를 위해, 본 발명의 실시예에서는, AutomationML 기반의 OPC UA 환경 구축을 위한 데이터 파싱 및 구성 방법을 제시한다.
구체적으로, 본 발명의 실시예에서는, AutomationML 표준 언어를 이용하여 분산된 OPC UA 서버를 연동하기 위한 데이터 모델링을 하고, 모델링된 AutomationML 파일을 분산된 OPC UA 서버를 취합하기 위해 만들어질 AutomationML 기반의 OPC UA 서버의 정보 모델 구성에 활용하여, 통합된 데이터 교환 모델을 자동 구축함으로써, 더욱 고도화된 건전성 관리 기술을 제시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AutomationML to OPC UA 기반의 산업용 공정 장비 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 산업용 공정 장비 시스템은, 산업 현장 생산라인에 있는 OPC UA 통신 기반 공정 장비 시스템을 운용함에 있어, 분산된 OPC UA 서버를 통합 연동한다.
공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)는 산업 현장의 생산/제조라인에서 특별한 역할을 반복수행하며, 모든 부위에 Actuator, Sensor, PLC 등의 장치가 연결되어 동작한다. 산업용로봇, CNC 머신 등이 공정 장비에 해당된다.
이와 같은 공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)는 다양한 데이터를 발생시키는데 발생된 데이터는 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)가 수집한다. 특히, 전체 생산라인에는 여러 공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)가 구성요소로서 운용되므로, 이에 따라 여러 OPC UA 서버(120-1, 120-2, 102-n)가 구축된다.
도 2는 공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)에서 발생하는 데이터를 활용해서 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)를 구성하는 과정을 도시화한 모습이다.
공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)와 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)는 여러 형태로 인터페이스 되며 다양한 프로토콜을 이용하여 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 이용하여 OPC UA 규칙에 따라 트리 구조 형태의 OPC UA 정보 모델을 구성하게 된다. 모델링된 정보 모델의 각 데이터는 노드라고 명명하고 고유의 식별자를 갖으며 이를 기반으로 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)를 구성한다.
보다 상세하게, OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)는 공정 장비(110-1, 110-2, ..., 110-n)로부터 OPC UA 통신을 포함한 다양한 프로토콜을 이용하여 데이터를 수신하며, 수신된 데이터는 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)의 구성에 필요한 데이터 모델링에 활용된다.
데이터 모델링은 OPC UA 표준 규격에 맞게 구조화하며 데이터 모델링 후 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)를 구성하는 과정이다. 이와 같이 구성된 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)는 분산된 형태의 구조이며, 분산된 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n) 전체를 취합하고 연동하기 위해서 AutomationML을 이용한다.
도 3은 AutomationML의 트리 구조를 도시화한 모습이다. 도 3에 도시된 바와 같이, AutomationML은 XML 기반의 언어로써 트리 구조의 형태를 갖고 있다.
구체적으로, 엘리먼트명 InstanceHierarchy 태그를 Root 노드로, 하위 노드 구성을 InternalElement 태그를 이용하여 트리구조를 만든다. 이와 함께 실제 데이터 연동에 필요한 정보는 Attribute 태그를 이용하며, InternalElement 태그에 속성값으로 구성된다.
특히 분산된 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)의 정보를 활용하여 AutomationML을 구성할 때 Attribute 태그에 고유한 Semantic 룰을 따라야하며 이와같은 정보들은 AutomationML to OPC UA 환경을 구성할 때 필요한 정보가 된다.
OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)를 활용해서 AutomationML을 구성한 예를 도시화한 모습을 도 4에 예시하였다.
AutomationML to OPC UA 환경을 구성하기 위해서는 AutomationML의 태그 정보를 파싱해서 OPC UA 데이터 형식에 맞게 적용해야 한다. 특히 AutomationML to OPC UA 정보 모델의 노드는 InstanceHierarchy를 기준으로 태그 Name과 Tree 구조를 파싱하여 구성된다.
또한, OPC UA 데이터 식별자를 파싱하기위해서 각 InternalElement의 Attribute에서 "aml-dataSourceType:OPCUA", "RefDataSource"의 태그정보를 이용한다. 2개의 태그정보는 OPC UA 데이터 식별자 태그인 "NodeId" 앞에 배치되는 규칙을 갖기 때문이며, "NodeId" 태그의 Value값을 파싱한다.
이밖에도 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)의 접속정보인 EndpointURL은 Attribute명 DiscovertURL의 Value를 파싱한다. 이와 같이, AutomationML의 Element 구조에 따라 파싱된 데이터는 AutomationML to OPC UA 클라이언트(130)의 구성에 활용된다. 그 모습은 도 5에 도시된 바와 같다.
도 5에 도시된 바와 같이, 앞서 파싱된 EndpointURL과 NodeId 정보를 이용해서 각 분산된 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)와 연결할 수 있는 AutomationML to OPC UA 클라이언트(130)를 구성한다.
구성된 AutomationML to OPC UA 클라이언트(130)는 분산된 모든 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)와 연결되어 파싱한 NodeId 식별자를 갖는 데이터를 가져온다. 가져온 데이터는 AutomationML to OPC UA 서버(140) 구성의 정보 모델로 활용하게 된다.
앞서 파싱된 태그 Name과 Tree 정보를 이용해서 AutomationML to OPC UA 서버(140)의 정보 모델을 구성하고 AutomationML to OPC UA 클라이언트(130)를 통해 읽어온 데이터를 매핑하면 분산된 전체 OPC UA 서버(120-1, 120-2, ..., 120-n)가 AutomationML to OPC UA 서버(140) 하나로 취합, 연동되어 동작하게 된다.
이와 같은, AutomationML to OPC UA 서버(140) 구성을 도시화한 모습을 도 6에 나타내었다. 도 6은 AutomationML to OPC UA 서버(140)의 구성을 나타낸 도면이다.
지금까지, AutomationML 기반의 OPC UA 환경 구축을 위한 데이터 파싱 및 구성 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
본 발명의 실시예에서는, 산업 생산라인의 공정 장비 시스템에서 발생하는 데이터를 체계적으로 관리하고, 상위 어플리케이션과의 유연한 연동이 가능한 환경을 구축할 수 있는 방법으로, 산업용 표준 기술을 활용하여 통합 연동 공정 장비 시스템을 제시하였다.
이를 위해, 본 발명의 실시예에서는, 산업용 표준 기술 중 OPC UA를 활용하여 OPC UA 서버를 구성하고 공정 장비에서 발생하는 데이터를 수집하였는데, 이와 같은 OPC UA 서버는 분산된 구조로써 운용되고, 분산된 OPC UA 서버의 데이터 연동을 위해서 AutomationML 산업용 표준 기술을 이용하였다.
그리고, 본 발명의 실시예에서는, AutomationML 표준 언어를 이용하여 분산된 OPC UA 서버를 모델링하고 AutomationML 파일을 생성하였데, 이와 같은 AutomationML 모델링에는 분산된 OPC UA 서버의 접속 정보, 데이터 정보를 이용하였다.
특히, 생성된 AutomationML 파일은 그 자체로 활용될 수 없고 데이터 통합의 목적을 가지는 OPC UA 서버 구성에 활용되어야 하므로, 모델링된 AutomationML 파일을 OPC UA 서버의 정보 모델 구성에 활용하기 위해 AutomationML 파일에 담겨져 있는 필요한 여러 정보를 파싱하고 통합된 데이터 교환 모델을 자동 구성할 수 있는 환경을 구축하였다.
본 발명의 실시예에 의해, 공정 장비 시스템의 추가, 변동 상황 및 유지보수의 대응이 용이해지고, 세계적 제조 트렌드인 스마트 팩토리를 실현하는 기틀을 마련할 수 있게 된다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110-1, 110-2, ..., 110-n : 공정 장비
120-1, 120-2, ..., 120-n : OPC UA 서버
130 : AutomationML to OPC UA 클라이언트
140 : AutomationML to OPC UA 서버

Claims (8)

  1. 제품 생산을 위한 다수의 공정 장비들;
    공정 장비들에서 발생된 데이터를 각각 수집하여, AutomationML 파일을 생성하는 다수의 제1 서버들;
    AutomationML 파일에 수록된 제1 서버들에 대한 연결 정보들을 참조로, 제1 서버들에 연결하여 데이터를 획득하는 클라이언트; 및
    클라이언트가 획득한 데이터로 구성되어, 애플리케이션에 데이터를 제공하는 제2 서버;를 포함하고,
    클라이언트는,
    모든 제1 서버들의 접속정보들과 데이터들의 식별자들을 통합하여 하나로 구성되는 산업용 공정 장비 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    클라이언트는,
    AutomationML 파일의 태그 정보를 파싱해서, OPC UA 데이터 형식에 맞게 적용하는 것을 산업용 공정 장비 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    클라이언트는,
    InstanceHierarchy를 기준으로, 태그 Name과 Tree 구조를 파싱하는 것을 산업용 공정 장비 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    클라이언트는,
    OPC UA 데이터 식별자 태그의 Value값을 파싱하는 것을 산업용 공정 장비 시스템.
  5. 청구항 3에 있어서,
    클라이언트는,
    OPC UA 데이터의 접속정보 Attribute의 Value를 파싱하는 것을 산업용 공정 장비 시스템.
  6. 삭제
  7. 청구항 1에 있어서,
    제1 서버들은,
    수집된 데이터를 이용하여, OPC UA 규칙에 따라 트리 구조 형태의 OPC UA 정보 모델을 구성하는 것을 산업용 공정 장비 시스템.
  8. 다수의 제1 서버들이, 제품 생산을 위한 다수의 공정 장비들에서 발생된 데이터를 각각 수집하는 단계;
    다수의 제1 서버들이, 수집한 데이터로 AutomationML 파일을 생성하는 단계; 및
    클라이언트가, AutomationML 파일에 수록된 제1 서버들에 대한 연결 정보들을 참조로, 제1 서버들에 연결하여 데이터를 획득하는 단계;
    제2 서버가, 클라이언트가 획득한 데이터로 구성되어, 애플리케이션에 데이터를 제공하는 단계;를 포함하고,
    클라이언트는,
    모든 제1 서버들의 접속정보들과 데이터들의 식별자들을 통합하여 하나로 구성되는 산업용 공정 장비 시스템 구성 방법.
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