디지털 트윈 MCT / CNC 제어하기 - FANUC

프로잉2 2026. 2. 13. 14:00

2026. 2. 13. 14:00

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3축 서보 부하율 수집부터 클라우드 연동까지 – MCT 데이터 통합의 모든 것

**MCT(머시닝 센터)**와 같은 고정밀 공작기계는 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 것이 생산성 향상과 예지보전의 핵심입니다.
이번 사례에서는 MCT의 서보 로드 정보 및 3축 부하율을 실시간으로 수집하고, 이를 다양한 **플랫폼(Grafana, 클라우드, 대시보드 등)**에서 활용하기 위한 구조를 정리합니다.

✅ 프로젝트 개요

항목	내용
대상 설비	머시닝 센터 (CNC 기반)
주요 데이터	서보 모터 부하율, 3축(X/Y/Z) 부하 상태, 스핀들 속도 등
수집 방식	OPC UA / MTConnect / CNC API 연동
개발 환경	Python, Node-RED, MQTT, InfluxDB, Grafana
활용 목적	실시간 시각화, 상태 진단, 클라우드 플랫폼 연동, 디지털 트윈 구축

1️⃣ 실시간 데이터 수집 구성도

[MCT] → [CNC Controller] → [OPC UA / MTConnect Adapter] → [Edge Gateway]  
                                     ↓  
                           [InfluxDB / MQTT Broker]  
                                     ↓  
                          [Grafana / Cloud Dashboard / MES]

MCT에서 서보 드라이브와 컨트롤러(CNC, FANUC, SIEMENS 등)를 통해 부하 정보, 위치, 속도 등 데이터를 추출합니다.

2️⃣ 서보 로드 및 3축 부하율 정보

항목	설명
Servo Load (%)	각 축 모터의 현재 부하 비율
Axis Load X/Y/Z	각각의 축에서 현재 작업 중인 부하율
Spindle Load	가공 중 스핀들에 가해지는 토크 비율
Feed Rate, Position	공정 중 위치 및 이송 속도 정보 포함 가능

{
  "timestamp": "2024-02-11T10:15:30Z",
  "axis": {
    "X": {"load": 45.3},
    "Y": {"load": 38.7},
    "Z": {"load": 51.2}
  },
  "servo": {
    "spindleLoad": 63.5
  }
}

📌 Tip: 대부분의 컨트롤러는 위 정보를 OPC UA 노드 또는 MTConnect의 XML 스트림으로 제공함

3️⃣ 다양한 플랫폼을 위한 수집 구성

① Edge → DB 구조

수집기: Python or Node-RED 기반 OPC UA/MTConnect 클라이언트
저장소: InfluxDB, PostgreSQL 등 시계열/관계형 DB
시각화: Grafana (실시간 부하율 트렌드 확인)

② MQTT + 클라우드 연동

MQTT Broker로 실시간 스트림 전송
AWS IoT Core / Azure IoT Hub 연계 가능
클라우드에서 대시보드 구성 또는 예지보전 모델 접목

4️⃣ 실시간 시각화 예시 (Grafana)

서보 로드 변화율 (시간대별 그래프)
3축 동시 부하율 모니터링
알람 조건: 특정 축이 80% 이상 부하 시 경고

🛠️ 실무 노하우

항목	팁
컨트롤러 종류 확인	FANUC/Siemens/Mitsubishi는 각기 다른 OPC 노드 구성
네트워크 지연 대응	MQTT QoS 조정 또는 버퍼 처리 로직 구현
DB 선택 기준	InfluxDB는 시계열 데이터에 최적, 알림 기능도 내장
데이터 병합 처리	서보/위치/알람을 하나의 JSON 패킷으로 통합 추천
클라우드 연동 팁	JSON 포맷 유지 & 장비 ID 명시 필수 (멀티 설비 구분)

https://www.youtube.com/watch?v=Pok7VcZDBUY