[첨단 헬로티]

이제까지 산업 운영에서 진단 분석 솔루션을 생성하려면 분석될 애플리케이션에 대한 심오한 지식을 갖춘 데이터 전문가들이 필요했다. 그리고 전문가들이 시스템을 이해하고 모델링 하려면 몇 주, 몇 개월, 길게는 몇 년이 걸렸다.

로크웰 오토메이션은 지난 11월 휴스턴에서 개최된 로크웰 오토메이션 Automation Fair에서 이러한 전문지식이 담긴 프로젝트 셜록 인공 지능(Project Sherlock AI) 모듈을 공개했다.

데이터 중심의 이 분석 알고리즘은 컨트롤러 섀시에 직접 장착될 수 있는 모듈로 제공된다. 설치가 되면 프로젝트 셜록 AI는 새로운 물리학 기반의 모듈을 활용하여 컨트롤러가 관리하는 애플리케이션에 대해 ‘학습’을 한다.

솔루션은 컨트롤러 태그를 수집하여 애플리케이션을 파악하고, 사용자들이 애드온 명령어(AOI)를 통해 입력과 출력을 지정하여 모델링 대상을 선택할 수 있도록 해준다.

프로젝트 셜록 AI는 컨트롤러를 통과하는 데이터 스트림으로부터 빠르게 학습을 하여 모델을 구축한다. 이러한 과정은 단 몇 분 안에 완료될 수 있다. 방대한 양의 이력 데이터가 필요하지 않으며, 데이터가 자동화 계층을 떠날 필요도 없다.

모델이 구축되면 프로젝트 셜록 솔루션은 지속적으로 운영을 감시하며 파생된 원칙에 입각하여 비정상 행동을 찾아낸다. 문제가 발견되면, HMI 화면이나 대시 보드에 알람을 유발시킬 수 있다. 향후 같은 문제가 반복되면, 진단 정보를 제공하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 문제 해결 방법을 지시하거나 자동으로 시스템 파라미터를 수정하여 작업자의 개입 없이 문제를 해결한다.

로크웰 오토메이션 제어 및 시각화 사업부의 플랫폼 리더인 조나단 와이즈는  “고객들은 생산 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 향상하는 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 과정에서, 전문가 중심의 분석을 기다릴 수 만은 없다”며, “이 머신 러닝 툴은 자동화 인프라로부터 강력한 분석을 생성하여 이를 Logix 백 플레인에 공급함으로써 실질적인 가치를 제공한다”고 말했다.

프로젝트 셜록의 진단은 물리학 기반의 모델링과 산업 애플리케이션에 기반하기 때문에 다른 인공 지능 솔루션 대비 오탐지가 굉장히 적다. 예를 들어, 프로젝트 셜록 AI는 보일러 온도가 바뀌면, 이것이 상향 운영에서 이루어진 무해한 변경인지 아니면 시정 조치가 필요한 비정상적인 변경인지를 판단할 수 있다.

프로젝트 셜록 AI의 초기 버전은 보일러, 펌프 및 냉각기 운영에서 즉시 사용할 수 있는 템플릿을 포함해, 프로세스 및 하이브리드 애플리케이션에 적합하다. 사용자들은 제공되는 안내에 따라 추가적인 애플리케이션을 모델링 할 수 있다.

 
컨트롤러가 모듈과의 통신을 우선순위에 두기 때문에, 사용자들은 전송할 데이터의 양과 통신 간격을 선택할 수 있다. 이 모듈은 컨트롤러의 CPU 부하나 네트워크 트래픽에 추가되지 않는다. 프로젝트 셜록 AI 파일럿은 지난 18개월간 구동되며 결과를 생성해왔다. 이 모듈은 2018년 중반부터 판매될 예정이다.