공정 제어 시스템

센서는 공정 변수, 즉 온도, 압력, 유량, 액위, pH, 전도도 등의 물리적 또는 화학적 상태를 측정하는 장치이다. 이들은 공정의 현재 상태에 대한 1차 정보를 제공하는 '눈'과 '귀' 역할을 한다. 계측 장치는 센서에서 나오는 신호를 처리하여 표준화된 형태(예: 4-20mA, 0-10V, 디지털 신호)로 변환하거나, 표시 및 기록하는 기능을 수행한다. 센서의 정확도, 반응 속도, 신뢰성은 전체 공정 제어 시스템의 성능을 직접적으로 좌우한다.

센서는 측정 원리에 따라 다양하게 분류된다. 예를 들어, 온도 측정에는 열전대, 저항 온도 감지기(RTD), 열敏저항기(Thermistor)가 사용된다. 압력 측정에는 스트레인 게이지, 용량성, 공진 와이어 방식의 센서가 있다. 유량 측정에는 오리피스 플레이트, 터빈 미터, 초음파 유량계, 코리올리 유량계 등이 있으며, 각각의 원리와 적용 범위가 다르다. 최근에는 MEMS(마이크로 전기 기계 시스템) 기술을 활용한 소형화·지능화된 센서가 발전하고 있다.

센서와 계측 장치를 선택할 때는 측정 범위, 정확도, 환경 조건(온도, 압력, 부식성), 응답 시간, 설치 용이성, 유지보수 요구사항 등을 종합적으로 고려해야 한다. 또한, 현장의 위험 환경(폭발 위험 구역)에서 사용되는 센서는 본질 안전(Intrinsic Safety) 또는 방폭(Explosion Proof) 인증을 받아야 한다. 신호 전송 방식도 아날로그 신호에서 필드버스나 이더넷 기반의 디지털 통신 프로토콜(예: HART, Foundation Fieldbus, PROFIBUS PA)로 점차 변화하고 있어, 더 많은 진단 정보와 설정 데이터를 교환할 수 있다.

제어기는 공정 제어 시스템의 두뇌에 해당하는 핵심 장치로, 입력된 데이터를 처리하여 공정 변수를 목표값에 맞추기 위한 제어 명령을 생성한다. 주로 프로그래머블 논리 제어기(PLC)와 분산 제어 시스템(DCS)이 널리 사용되며, 각각의 설계 철학과 적용 영역이 다르다.

PLC는 주로 개별적인 논리 연산, 타이밍, 카운팅 및 순차 제어에 특화되어 있다. 이는 복잡한 연속 공정보다는 이산적인 제조 공정, 예를 들어 컨베이어 벨트 제어, 로봇 암 조작, 자동 조립 라인 등에 적합하다. PLC는 강건한 하드웨어 설계와 빠른 스캔 사이클 시간을 특징으로 한다. 반면, DCS는 대규모 연속 공정, 특히 화학 공장이나 발전소와 같은 플랜트 전체의 통합 제어와 감시를 위해 설계되었다. DCS는 공정 변수들 간의 복잡한 상호작용과 연속적인 PID 제어 루프를 효율적으로 처리하는 데 중점을 둔다.

두 시스템의 주요 차이점은 아래 표와 같이 요약할 수 있다.

현대에는 기술의 융합으로 그 경계가 모호해지는 추세이다. 고성능 PLC는 연속 제어 기능을 강화하고, DCS는 더 나은 순차 제어 능력을 갖추고 있다. 또한, 산업용 IoT 플랫폼과의 통합을 통해 두 시스템 모두 데이터 수집, 분석, 그리고 상위 레벨의 의사 결정 지원 시스템과의 연결성이 크게 향상되었다.

실행기는 제어기로부터 받은 전기 신호를 물리적인 움직임이나 작동으로 변환하여 공정 변수를 직접 조절하는 장치이다. 이는 공정 제어 시스템의 최종 출력 단계를 담당하며, 밸브, 모터, 히터, 펌프 등을 구동하여 유량, 압력, 온도, 레벨과 같은 공정 변수를 목표값에 맞게 조정한다. 실행기의 정확성과 응답 속도는 전체 제어 루프의 성능을 결정하는 핵심 요소이다.

주요 실행기 유형은 작동 방식과 적용 분야에 따라 다양하게 분류된다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같다.

실행기를 선택할 때는 필요한 힘(토크), 작동 속도, 정밀도, 신뢰성, 그리고 작동 환경(폭발 위험 구역, 부식성 환경 등)이 주요 고려사항이다. 또한, 실행기는 종종 위치 제어기나 역피드백 장치와 결합되어 정확한 위치 제어를 가능하게 한다. 예를 들어, 제어 밸브는 액추에이터, 밸브 본체, 그리고 밸브 스템의 정확한 위치를 모니터링하고 보정하는 포지셔너로 구성된다.

인터페이스는 공정 제어 시스템의 운영자가 공정 상태를 모니터링하고 제어 명령을 입력할 수 있도록 하는 핵심 구성 요소이다. 주로 HMI와 SCADA 시스템이 이 역할을 담당하며, 이들은 센서와 계측 장치로부터 수집된 데이터를 시각적으로 표현하고, 제어기(PLC/DCS)에 명령을 전달하는 창구 역할을 한다.

HMI는 단일 장치나 공정 단위에 대한 로컬 인터페이스를 제공하는 반면, SCADA는 광범위한 지리적 영역에 분산된 여러 공정과 장비를 원격에서 감시 및 제어하는 상위 시스템이다. SCADA는 일반적으로 중앙 서버, 통신 네트워크, 원격 단말 장치(RTU), 그리고 HMI로 구성된 소프트웨어 패키지 형태로 구현된다. 주요 기능은 다음과 같다.

이러한 인터페이스의 발전은 운영 효율성과 안전성을 크게 향상시켰다. 최근에는 산업용 IoT(IIoT) 기술과 결합되어 클라우드 기반 대시보드와 모바일 접근성을 제공하며, 디지털 트윈과 시뮬레이션을 위한 가시화 플랫폼으로도 진화하고 있다.

PID 제어는 공정 제어 시스템에서 가장 널리 사용되는 제어 알고리즘이다. PID는 비례 제어(Proportional), 적분 제어(Integral), 미분 제어(Derivative)의 세 가지 동작을 조합한 것을 의미한다. 이 세 가지 항은 각각 현재 오차, 과거 오차의 누적, 미래 오차 변화의 예측에 기반하여 제어 신호를 생성한다. 목표값(설정값)과 실제 공정 변수(측정값) 사이의 오차를 최소화하여 공정을 안정적으로 유지하는 것이 목적이다.

각 구성 요소의 역할은 다음과 같다. 비례(P) 동작은 현재의 오차 크기에 비례하여 제어 출력을 조정한다. 오차가 클수록 강한 조정을 가한다. 적분(I) 동작은 시간에 따른 오차의 누적(적분)을 고려하여, 비례 동작만으로는 제거할 수 없는 지속적인 오차(정상 상태 오차)를 제거한다. 미분(D) 동작은 오차의 변화율(미분)을 예측하여, 시스템의 응답 속도를 높이고 과도한 오버슈트를 억제하는 역할을 한다.

PID 제어기의 성능은 세 가지 게인(이득) 매개변수인 비례 게인(Kp), 적분 시간(Ti), 미분 시간(Td)의 튜닝에 크게 의존한다. 이 매개변수들을 공정의 특성에 맞게 조정하는 과정을 PID 튜닝이라고 한다. 튜닝 방법에는 공정 응답을 분석하는 지글러-니콜스 방법과 같은 경험적 방법부터, 자동 튜닝 알고리즘을 사용하는 방법까지 다양하다. 잘 튜닝된 PID 제어기는 빠른 응답, 작은 오버슈트, 짧은 정착 시간을 달성한다.

PID 제어는 단순한 구조와 강력한 성능 덕분에 온도 제어, 유량 제어, 압력 제어, 위치 제어 등 다양한 공정 변수의 제어에 적용된다. 현대의 분산 제어 시스템이나 프로그래머블 논리 제어기는 대부분 PID 제어 기능을 표준으로 내장하고 있으며, 더 복잡한 제어 전략의 기본 구성 요소로도 자주 사용된다.

순차 제어는 공정의 각 단계가 미리 정해진 순서대로, 그리고 특정 조건이 충족될 때만 다음 단계로 진행되도록 하는 제어 방식이다. 이는 주로 배치 공정이나 조립 라인과 같이 일련의 개별적이고 반복적인 작업 단계로 구성된 공정에 적용된다. 각 단계는 이전 단계의 완료나 특정 센서 신호와 같은 트리거 조건에 의해 시작되며, 로직에 따라 액추에이터를 작동시켜 밸브를 열거나 모터를 구동하는 등의 물리적 동작을 수행한다.

순차 제어의 구현은 전통적으로 릴레이 회로에 의존했으나, 현대에는 주로 프로그래머블 논리 제어기(PLC)를 사용한다. PLC는 래더 다이어그램이나 순차 기능도와 같은 전용 프로그래밍 언어를 통해 순차 논리를 구성한다. 이 논리는 입력 신호(예: 리미트 스위치 감지, 타이머 완료)를 모니터링하고, 그에 따라 출력 장치를 제어하는 결정을 내린다. 순차 제어는 종종 PID 제어와 결합되어 사용되며, 이 경우 순차 논리가 공정 단계를 관리하고, 각 단계 내에서의 연속 변수(예: 온도, 압력)는 PID 루프가 담당한다.

주요 적용 분야는 다음과 같다.

순차 제어 시스템의 설계에서는 각 단계 간의 명확한 전이 조건과 예외 상황(예: 비상 정지, 장비 고장) 처리가 매우 중요하다. 이를 통해 공정의 안정성과 재현성을 보장하며, 불필요한 자원 낭비나 안전 사고를 방지한다. 또한, ISA-88 배치 제어 표준은 이러한 순차 제어, 특히 배치 공정을 모델링하고 설계하는 데 널리 사용되는 프레임워크를 제공한다.

분산 제어 시스템(DCS)은 공정 제어 시스템의 한 형태로, 제어 기능을 여러 개의 분산된 제어 노드에 할당하고 이들을 통신 네트워크로 연결하여 중앙에서 모니터링 및 관리하는 구조를 가진다. 이는 하나의 중앙 제어기가 모든 것을 처리하는 중앙 집중식 시스템과 대비되는 개념이다. DCS는 주로 대규모, 복잡하며 지리적으로 분산된 공정을 제어하는 데 사용되며, 화학 공장, 발전소, 정유소 등에서 널리 채택된다.

DCS의 핵심 아키텍처는 일반적으로 세 가지 계층으로 구성된다. 최상위 계층은 공정 운영자가 공정 전체를 모니터링하고 제어 명령을 내리는 중앙 운영자 스테이션(또는 HMI)이다. 중간 계층은 고속 제어 네트워크로, 데이터 교환과 조정을 담당한다. 최하위 계층은 현장에 설치된 하나 이상의 현장 제어 스테이션(FCS) 또는 제어 노드로, 각 노드는 할당된 공정 영역(예: 반응기, 증류탑)의 PID 제어나 순차 제어를 독립적으로 수행한다. 이 구조는 한 노드의 장애가 전체 시스템으로 확산되는 것을 방지하여 시스템의 신뢰성과 가용성을 높인다.

DCS는 다음과 같은 주요 특징과 장점을 가진다.

초기 DCS는 주로 아날로그 제어를 디지털화하는 데 초점을 맞췄지만, 현대의 DCS는 이더넷, OPC UA와 같은 개방형 표준을 채택하고 SCADA 시스템의 기능과 융합되는 추세이다. 또한 산업용 IoT 플랫폼과의 통합을 통해 데이터 분석과 예측 정비를 지원하며, 더욱 지능화되고 있다.

프로그래머블 논리 제어기(PLC)는 산업 환경에서 순차 제어를 수행하도록 설계된 특수 목적의 디지털 컴퓨터이다. 주로 릴레이 로직을 대체하여 기계 장치나 생산 라인의 제어를 담당한다. PLC는 내구성이 뛰어나고, 열악한 산업 환경(진동, 먼지, 전기 노이즈, 온도 변화 등)에서도 신뢰성 있게 작동하도록 제작되었다. 사용자는 래더 다이어그램과 같은 전용 프로그래밍 언어를 통해 제어 논리를 작성하고, 이를 PLC에 로드하여 원하는 동작을 실행한다.

PLC 시스템의 기본 구성은 중앙 처리 장치(CPU), 입력 모듈, 출력 모듈, 전원 공급 장치, 그리고 프로그래밍 장치로 이루어진다. 입력 모듈은 센서나 스위치로부터 신호를 받아들이고, CPU는 저장된 사용자 프로그램에 따라 논리를 처리한다. 그 결과는 출력 모듈을 통해 액추에이터(예: 모터, 밸브, 램프)로 전송되어 실제 기계적 동작을 일으킨다. 이 모든 과정은 매우 빠른 속도로 반복적으로 스캔된다.

PLC는 분산 제어 시스템(DCS)과 비교하여 주로 개별 기계나 소규모 공정의 논리 제어에 특화되어 있다. DCS가 복잡한 연속 공정의 아날로그 제어에 중점을 둔다면, PLC는 온/오프 제어, 타이밍, 카운팅, 로직 연산과 같은 이산 제어에 강점을 보인다. 그러나 현대의 고성능 PLC는 PID 제어 기능을 통합하여 일부 연속 제어도 처리할 수 있으며, SCADA 시스템과 통합되어 광범위한 모니터링과 제어를 가능하게 한다.

PLC의 주요 장점은 유연성과 프로그래밍 가능성에 있다. 하드와이어링된 릴레이 제어반과 달리, 공정 변경 시 배선을 바꾸는 대신 프로그램만 수정하면 된다. 이는 생산 라인의 변경이나 제품 전환 시간을 크게 단축시킨다. 또한, 진단 기능과 모니터링 기능을 통해 고장을 신속하게 찾아내고 유지보수성을 향상시킨다.

화학 및 석유화학 산업은 공정 제어 시스템의 가장 전형적이고 중요한 적용 분야 중 하나이다. 이 산업의 공정들은 고온, 고압, 폭발성, 독성 물질을 다루는 경우가 많으며, 연속적인 생산 흐름과 엄격한 품질 관리가 요구된다. 따라서 안정적이고 정밀한 제어는 단순한 효율 향상을 넘어 공장의 안전 운영과 직결되는 핵심 요소이다. 분산 제어 시스템(DCS)은 이러한 복잡한 연속 공정을 제어하는 데 가장 널리 사용되는 플랫폼이다.

주요 제어 대상은 반응기, 증류탑, 열교환기, 저장 탱크 등이다. 시스템은 반응 온도와 압력, 유량, 액위, pH, 농도 등의 변수를 실시간으로 모니터링하고 조절하여 원하는 생성물의 수율과 품질을 확보한다. 예를 들어, 증류 공정에서는 탑 상부와 하부의 온도, 압력, 유량 데이터를 기반으로 PID 제어 로직이 작동하여 재비율과 가열량을 자동으로 조정한다. 이는 에너지 소비 최소화와 동시에 제품 순도를 유지하는 데 필수적이다.

안전 시스템은 이 분야에서 특히 중시된다. 공정 안전 시스템(PSS) 또는 비상 정지 시스템(ESD)은 DCS와 독립적으로 구성되어, 위험한 공정 변수(예: 과압, 고온)가 설정된 한계를 초과할 경우 자동으로 공정을 안전한 상태로 전환하거나 정지시킨다. 또한, 가스 검출 시스템과 화재 감지 시스템이 통합되어 유해 가스 누출이나 화재 발생 시 즉시 경보를 발생시키고 대응 조치를 취한다.

최근에는 예측 제어와 같은 고급 제어 전략과 디지털 트윈 기술을 도입하여 공정을 최적화하고 시운전 시간을 단축하는 추세이다. 또한, 산업용 IoT(IIoT) 플랫폼을 통해 생산 데이터를 수집·분석하여 예방 정비를 실현하고, 전체적인 공장 효율(OEE)을 지속적으로 개선하고 있다.

제약 및 생명공학 산업은 GMP와 같은 엄격한 규제를 요구하는 특성상, 공정 제어 시스템의 정밀성, 추적성, 데이터 무결성이 가장 중요한 요소로 작용한다. 이 분야의 공정 제어는 원료의 투입부터 최종 제품의 포장에 이르기까지 전 과정을 모니터링하고 기록하며, 공정 변수의 편차를 최소화하여 일관된 품질을 보장하는 데 목적이 있다. 특히 바이오리액터에서의 세포 배양이나 발효 공정과 같은 생물학적 공정은 온도, pH, 용존 산소 농도 등 여러 변수에 매우 민감하게 반응하므로, 실시간으로 이를 정밀하게 제어하는 것이 필수적이다.

이를 위해 제약 공정에서는 분산 제어 시스템이나 고성능 PLC를 기반으로 한 통합 시스템이 널리 사용된다. 이러한 시스템은 SCADA 및 HMI를 통해 운영자에게 직관적인 인터페이스를 제공하면서, 동시에 FDA의 21 CFR Part 11과 같은 전자 기록 및 전자 서명에 관한 규정을 준수하는 데이터 관리 기능을 갖춘다. 모든 공정 데이터는 변경 불가능한 형태로 저장되어 완전한 공정 이력 추적이 가능하며, 이는 배치 기록의 작성과 규제 당국의 검사에 필수적인 자료가 된다.

주요 적용 사례는 다음과 같다.

최근에는 산업용 IoT 플랫폼과의 통합을 통해 공정 데이터를 실시간 분석하고, 디지털 트윈을 이용한 공정 시뮬레이션과 최적화가 활발히 연구되고 있다. 또한, 예측 제어 알고리즘을 도입하여 배양 공정의 결과를 미리 예측하거나, 장비의 예지 정비를 수행하여 생산 중단 시간을 줄이는 사례도 증가하는 추세이다. 이러한 첨단 기술은 규제 준수라는 틀 안에서 공정의 효율성과 유연성을 동시에 높이는 방향으로 발전하고 있다.

발전소는 전력 생산의 안정성과 효율성을 보장하기 위해 복잡한 공정 제어 시스템에 크게 의존한다. 화력, 원자력, 수력, 재생에너지 발전 등 에너지원에 따라 제어 요구사항은 상이하지만, 공통적으로 높은 수준의 자동화와 실시간 모니터링이 요구된다.

화력 발전소에서는 보일러, 터빈, 발전기의 연속적인 공정을 제어한다. 연료 투입량, 연소 공기 비율, 증기 온도와 압력, 발전기 출력 등을 PID 제어를 통해 정밀하게 조절하여 최적의 열효율을 달성한다. 원자력 발전소에서는 핵반응로의 출력을 제어하는 동시에 냉각 시스템의 온도와 압력을 엄격하게 관리하여 안전을 최우선으로 한다. 수력 발전소는 저수지 수위와 터빈 유량을 제어하여 수요에 맞는 전력을 공급한다.

재생에너지 분야에서는 태양광 발전의 인버터 제어, 풍력 발전의 블레이드 피치 제어 및 유도 발전기 제어가 핵심이다. 이러한 시스템은 변동성이 큰 자연 조건에 대응하여 전력 품질과 계통 연계 안정성을 유지해야 한다. 현대의 스마트 그리드에서는 다수의 분산 전원을 하나의 가상 발전소처럼 통합 관리하는 분산 제어 시스템의 역할이 중요해지고 있다.

제조 및 자동화 분야는 공정 제어 시스템의 가장 광범위하고 핵심적인 적용 분야 중 하나이다. 이 분야에서는 개별 기계의 자동화에서부터 완전한 생산 라인의 통합 관리에 이르기까지, 제어 시스템이 생산성, 품질 일관성, 비용 효율성을 극대화하는 데 중추적인 역할을 한다. 특히 대량 생산 체제에서 공정 변수의 정밀한 제어와 반복 작업의 신뢰성 있는 수행은 필수적이다.

주요 적용은 자동차 산업의 용접, 도장, 조립 라인, 반도체 제조의 정밀 세정 및 포토공정, 식품 음료 산업의 혼합, 충전, 포장 공정 등에서 찾아볼 수 있다. 여기서는 순차 제어 로직을 기반으로 한 프로그래머블 논리 제어기(PLC)가 널리 사용되어, 컨베이어 벨트의 기동/정지, 로봇 암의 동작 순서, 밸브의 개폐 타이밍 등을 정확히 관리한다. 동시에 PID 제어는 오븐의 온도, 압출기의 압력, 코팅 두께 등 연속적인 물리량을 안정적으로 유지하는 데 활용된다.

최근의 추세는 단순 자동화를 넘어 스마트 팩토리로의 진화이다. 산업용 IoT(IIoT)를 통해 각 생산 장비에서 수집된 실시간 데이터는 제조 실행 시스템(MES)이나 SCADA 시스템으로 전송되어, 생산 현황 모니터링, 품질 예측, 예지정보 유지보수 등에 활용된다. 이를 통해 생산 계획의 최적화와 불량률 감소, 에너지 효율 향상 등 종합적인 운영 효율성을 달성하는 것이 목표이다.

필드버스는 공장 현장의 센서, 액추에이터, 제어기와 같은 장치들을 상위 제어 시스템과 연결하는 산업용 디지털 통신 네트워크이다. 기존의 점대점 방식의 아날로그 배선을 대체하여, 여러 장치가 단일 통신 케이블을 통해 데이터를 교환할 수 있게 한다. 이는 배선 비용을 절감하고, 설치 및 유지보수를 간소화하며, 시스템 구성의 유연성을 크게 향상시킨다.

주요 필드버스 프로토콜은 각기 다른 산업 분야와 요구사항에 맞춰 발전했다. 대표적인 프로토콜로는 PROFIBUS, Modbus, Foundation Fieldbus, DeviceNet, CANopen 등이 있다. 이들은 데이터 전송 속도, 네트워크 토폴로지, 지원하는 장치 수, 실시간 성능, 내환경성 등에서 차이를 보인다.

이러한 다양한 프로토콜의 공존은 상호운용성 문제를 초래했으며, 이를 해결하기 위해 OPC UA와 같은 통합 통신 표준의 중요성이 부각되었다. 최근에는 이더넷 기반의 산업용 이더넷 프로토콜(예: PROFINET, EtherNet/IP, EtherCAT)이 고대역폭과 IT 시스템과의 원활한 통합 장점으로 빠르게 확산되고 있다. 필드버스는 현대 분산 제어 시스템의 핵심 인프라를 구성하며, 데이터의 효율적 흐름을 보장한다.

OPC는 공정 제어 시스템과 SCADA 시스템에서 다양한 하드웨어와 소프트웨어 간의 데이터 교환을 위한 표준화된 인터페이스 규격이다. 원래 OLE for Process Control의 약어였으나, 현재는 Open Platform Communications로 그 의미가 확장되었다. 이 표준은 주로 마이크로소프트의 OLE, COM, DCOM 기술을 기반으로 개발되어, 서로 다른 공급업체의 장비와 애플리케이션이 정보를 원활하게 공유할 수 있도록 한다.

초기 OPC 표준인 OPC DA는 실시간 데이터 접근에 중점을 두었다. 이후 기능이 확장되어 OPC HDA는 역사적 데이터, OPC A&E는 알람과 이벤트 정보를 처리하는 표준으로 발전했다. 이러한 표준군의 등장으로, PLC나 계측 장치에서 수집된 데이터를 HMI, 데이터 기록 시스템, MES 등 다양한 클라이언트 애플리케이션으로 전달하는 과정이 크게 단순화되었다.

기존의 OPC Classic(OPC DA/HDA/A&E)은 DCOM 기술에 의존하여 운영 체제와 네트워크 설정에 민감한 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 플랫폼 독립적인 OPC UA이다. OPC UA는 서비스 지향 아키텍처를 채택하고 강화된 보안 모델을 제공하며, XML, HTTP, TCP 등 다양한 통신 매체를 지원한다. 또한, 정보 모델링 기능을 통해 복잡한 데이터 구조와 의미를 함께 전송할 수 있어, 단순한 데이터 교환을 넘어 산업용 IoT와 디지털 트윈 구현의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.

현대의 공정 제어 환경에서는 OPC UA가 새로운 사실상의 표준으로 자리매김하고 있으며, 필드버스 및 이더넷 기반 산업 네트워크와 연계되어 시스템 전체의 상호운용성을 보장하는 핵심 역할을 수행한다.

ISA-88과 ISA-95는 공정 제어 및 제조 운영 분야에서 널리 채택된 국제 표준 모델이다. 이들은 각각 배치 제어와 기업 시스템 통합에 초점을 맞추며, 공정 제어 시스템의 설계, 운영 및 기업 자원 관리 시스템과의 통합을 위한 공통 언어와 프레임워크를 제공한다.

ISA-88(배치 제어 표준)은 배치 공정 제어를 위한 모델과 용어를 정의한다. 이 표준은 물리 모델, 절차 모델, 그리고 제어 활동을 위한 레시피 모델로 구성된다. 이를 통해 장비와 제어 소프트웨어를 독립적으로 설계할 수 있어, 동일한 장비에서 다른 제품을 생산하는 유연성을 확보한다. 핵심 개념은 제어 활동을 계층적으로 분리하는 것으로, 기본 제어, 장비 모듈, 유닛, 공정 셀, 공장 단위로 구분한다. 이 모델은 PLC나 DCS에서 배치 제어 애플리케이션을 구성하는 데 널리 사용된다.

ISA-95(기업-제어 시스템 통합 표준)은 공정 제어 영역과 기업 비즈니스 시스템(예: ERP) 사이의 정보 흐름과 통합을 위한 모델을 제시한다. 이 표준은 기능, 정보 흐름, 작업 수행을 위한 모델을 정의하며, 특히 제조 운영 관리 활동을 5계층(레벨 0~4)으로 구분한다. 레벨 0~2는 현장 장비와 제어 시스템을, 레벨 3은 제조 운영 시스템(MES)을, 레벨 4은 비즈니스 계획 및 로지스틱 시스템을 다룬다. ISA-95는 두 영역 간의 데이터 교환을 표준화하여 시스템 통합 비용을 줄이고 효율성을 높이는 데 기여한다[3].

이 두 표준은 상호 보완적으로 작동한다. ISA-88은 주로 레벨 0~3의 배치 제어 활동을 규정하는 반면, ISA-95는 레벨 3과 4 사이의 통합 인터페이스를 정의한다. 함께 사용될 때, 이들은 제품 레시피부터 생산 스케줄, 자원 관리, 실적 보고에 이르는 전 주기에 걸쳐 일관된 정보 모델을 제공한다. 이로 인해 시스템 간의 상호운용성이 향상되고, 프로젝트 엔지니어링 시간이 단축되며, 유지보수가 용이해진다.

산업용 IoT(IIoT)는 공정 제어 시스템에 데이터 수집, 분석, 원격 모니터링, 예측 유지보수 등의 고급 기능을 도입하여 운영 효율성과 지능화 수준을 크게 높인다. 기존의 폐쇄적인 제어 네트워크에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 무선 통신 기술이 결합되면서, 공정 데이터는 실시간으로 중앙 시스템에 집적되고 분석된다. 이는 단순한 자동화를 넘어 데이터 기반 의사결정과 최적화를 가능하게 한다.

IIoT 통합의 핵심 요소는 다음과 같다.

이러한 통합은 예측 유지보수(Predictive Maintenance)를 대표적인 성과로 이끈다. 장비의 진동, 온도, 소음 데이터를 지속적으로 분석하여 고장 징후를 사전에 감지하고, 계획된 유지보수를 수행할 수 있다. 또한, 전체 공정 라인의 에너지 소비 패턴을 분석하여 비효율적인 지점을 찾아내고 절감 방안을 모색하는 에너지 관리에도 널리 적용된다.

도입 시에는 기존 DCS나 PLC 시스템과의 연계, 상이한 통신 프로토콜 간의 호환성, 대량 데이터의 실시간 처리 능력, 그리고 가장 중요한 사이버 보안 문제를 신중히 고려해야 한다. 공정 제어 네트워크가 외부 네트워크와 연결되면 해킹이나 악성 코드 침입의 위험이 증가하기 때문이다. 따라서 방화벽, 데이터 암호화, 엄격한 접근 제어 정책이 필수적으로 동반되어야 한다.

디지털 트윈은 물리적 공정이나 장비의 가상 복제본을 실시간 데이터와 모델을 결합하여 생성하는 개념이다. 공정 제어 시스템에서 디지털 트윈은 설계, 시운전, 운영, 유지보수의 모든 단계에 활용된다. 물리적 공정과 동기화된 이 가상 모델은 운영 중인 실제 시스템의 상태를 정확히 반영하며, 이를 통해 공정 최적화와 예측적 분석이 가능해진다.

시뮬레이션은 디지털 트윈의 핵심 기술로, 공정 동역학을 모델링하여 다양한 운영 시나리오를 가상 환경에서 안전하게 테스트하는 데 사용된다. 주요 적용 분야는 다음과 같다.

이러한 기술의 통합은 공정 안전성을 높이고, 시운전 기간을 단축하며, 운영 효율을 극대화한다. 특히 산업용 IoT(IIoT) 플랫폼과 결합되어 실시간 데이터 수집 및 분석을 지원함으로써, 공정 제어 시스템이 반응형에서 예측형 및 지능형 시스템으로 진화하는 데 기여한다.

인공지능 기술, 특히 머신러닝과 딥러닝은 공정 제어 시스템에 새로운 패러다임을 도입했다. 기존의 PID 제어나 모델 기반 제어가 명시적인 수학적 모델에 의존했다면, AI 기반 제어는 공정에서 발생하는 방대한 양의 시계열 데이터를 학습하여 숨겨진 패턴과 비선형 관계를 발견한다. 이를 통해 공정의 복잡한 동역학을 더 정확하게 모델링하고, 인간의 직관이나 전통적 방법으로는 포착하기 어려운 최적의 제어 동작을 도출할 수 있다.

예측 제어는 AI 기술과 특히 밀접하게 결합되는 영역이다. 모델 예측 제어 프레임워크 내에서 AI는 고정된 물리 기반 모델 대신 데이터 기반의 예측 모델 역할을 수행한다. 이 모델은 현재 공정 상태와 미래의 제어 입력을 바탕으로 공정 변수(예: 온도, 압력, 품질 지표)의 미래 값을 예측한다. 제어기는 이러한 예측을 바탕으로 설정값 추종, 제약 조건 준수, 에너지 소비 최소화 등 정의된 목표 함수를 최적화하는 일련의 제어 동작을 계산한다.

AI 기반 예측 제어의 주요 적용 이점은 다음과 같다.

도입에는 고품질의 대규모 학습 데이터 확보, 블랙박스 모델로 인한 제어 동작의 해석 가능성 부족, 실시간 실행을 위한 컴퓨팅 리소스 요구사항 등의 과제가 존재한다. 그러나 엣지 컴퓨팅과 반자율적 운영의 발전으로, AI 기반 예측 제어는 공정의 효율성, 탄력성 및 지능화 수준을 획기적으로 높이는 핵심 기술로 자리매김하고 있다.

공정 제어 시스템의 안전성은 공정이 설계된 운영 한계 내에서 안전하게 작동하도록 보장하는 것을 의미한다. 이는 인명 보호, 환경 보호, 자산 보호를 최우선 목표로 한다. 내결함성은 시스템의 일부 구성 요소에 결함이 발생하거나 예상치 못한 오류가 생겼을 때 전체 시스템이 안전 모드로 전환되거나 기능을 유지하며 정상 운영을 계속할 수 있는 능력을 말한다[4]. 안전 관련 시스템은 IEC 61508 및 IEC 61511과 같은 국제 기능 안전 표준에 따라 설계되고 인증을 받는다.

안전성을 확보하기 위한 핵심 요소는 위험 분석과 안전 무결성 수준 평가이다. 공정 위험 분석을 통해 잠재적 위험을 식별하고, 각 위험에 대해 요구되는 안전 무결성 수준을 결정한다. 이 수준에 따라 안전 계측 시스템의 하드웨어 내결함성 구조와 소프트웨어 개발 생명 주기가 정의된다. 내결함성을 구현하는 일반적인 방법은 이중화 또는 삼중화된 센서와 제어기, 그리고 실행기를 사용하는 것이다. 예를 들어, 삼중 모듈러 리던던시 시스템은 세 개의 채널이 병렬로 운영되며, 결과를 투표하여 오류가 있는 채널을 격리하고 정상 채널로 운영을 유지한다.

안전성과 내결함성은 설계 단계부터 통합되어야 하며, 운영 중 정기적인 검증과 유지보수를 통해 그 수준이 유지되어야 한다. 사이버 보안 위협이 증가함에 따라, 물리적 안전을 보장하는 시스템도 무단 접근과 악의적인 조작으로부터 보호되어야 한다는 점이 중요해졌다.

시스템의 확장성은 공정의 변경, 생산량 증대, 새로운 제품 라인 추가 등 요구사항의 변화에 맞춰 공정 제어 시스템의 용량과 기능을 쉽게 늘릴 수 있는 능력을 의미한다. 설계 단계에서 모듈화와 표준화된 통신 프로토콜을 채택하는 것이 핵심이다. 예를 들어, 분산 제어 시스템은 추가 제어기나 입출력 모듈을 네트워크에 연결하여 용량을 확장할 수 있다. 또한 ISA-88 표준에 따른 배치 제어 구조는 새로운 공정 유닛이나 장비를 기존 시스템에 통합하는 과정을 표준화하여 확장 비용과 시간을 줄인다.

유지보수 용이성은 시스템의 가동 시간을 최대화하고 운영 비용을 낮추는 데 결정적 요소이다. 이는 예방 정비 계획 수립, 원격 모니터링 및 진단 기능, 그리고 교체 가능한 표준 부품 사용을 통해 달성된다. 인터페이스는 직관적이어야 하며, 문제 발생 시 신속한 고장 진단과 알람 관리가 가능해야 한다. 많은 현대 시스템은 웹 기반 관리 도구나 모바일 HMI를 제공하여 유지보수 기술자가 현장이나 원격에서도 시스템 상태를 점검하고 일부 조치를 취할 수 있도록 지원한다.

확장성과 유지보수는 시스템 수명 주기 비용에 직접적인 영향을 미친다. 잘 설계된 시스템은 초기 투자 비용은 높을 수 있으나, 장기적으로 공정 변경에 따른 개조 비용과 계획되지 않은 정지 시간을 크게 절감한다. 따라서 시스템 선정 및 설계 시, 현재의 요구사항뿐만 아니라 미래 10~15년 간의 예상 발전 경로를 고려한 미래 대응형 설계가 필수적이다.

공정 제어 시스템의 보안은 전통적으로 물리적 접근 통제에 중점을 두었으나, 산업용 IoT와 IT-OT 융합이 진전되면서 사이버 위협에 대한 취약성이 크게 증가했다. 이러한 시스템은 국가 기간 산업의 핵심을 제어하므로, 사이버 공격은 생산 중단, 장비 손상, 환경 재해, 심지어 인명 피해로까지 이어질 수 있다[5].

주요 사이버 위협으로는 랜섬웨어에 의한 생산 라인 마비, 중간자 공격을 통한 제어 명령 조작, 제로데이 취약점을 이용한 분산 제어 시스템 침해 등이 있다. 또한, 유지보수를 위한 원격 접속, USB 드라이브 사용, 오래된 펌웨어를 실행하는 레거시 장비는 공격 경로로 자주 악용된다.

이에 대응하기 위해 심층 방어 전략이 채택된다. 이는 물리적 보안, 네트워크 세분화(예: DMZ 구축), 장치 경화, 접근 제어, 지속적인 모니터링을 결합한 다층적 접근법이다. IEC 62443과 같은 국제 표준은 산업 제어 시스템의 보안 요구사항과 구현 지침을 제공한다. 또한, 예측 유지보수와 디지털 트윈 기술은 정상 작동 패턴을 학습하여 이상 행위를 조기에 탐지하는 데 활용될 수 있다.