[Python] 파이썬(Python)으로 미쓰비시 PLC 제어하기

산업 자동화 현장에서 가장 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller, 프로그램 가능 논리 제어기) 브랜드 중 하나가 **미쓰비시(Mitsubishi Electric)**입니다. 기존에는 PLC 제어를 하기 위해 전용 소프트웨어(GX Works, GX Developer 등)와 HMI를 사용하는 경우가 많았지만, 최근에는 **파이썬(Python)**을 활용해 외부 PC나 서버에서 PLC를 제어하려는 수요가 늘어나고 있습니다.

특히, 스마트팩토리, 데이터 수집, 공정 모니터링, AI 기반 자동화 시스템 구축을 위해서는 PLC ↔ Python 통신이 필수적입니다. 이번 글에서는 미쓰비시 PLC를 파이썬으로 제어하는 방법을 단계별로 정리하겠습니다.

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1. 미쓰비시 PLC 제어 개요

미쓰비시 PLC 제어 방식은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 전용 소프트웨어 이용 (GX Works, GX Developer)
   • 미쓰비시 공식 소프트웨어
   • PLC 프로그램 작성, 디버깅, 모니터링 가능
2. OPC UA/DA 서버 사용
   • Kepware, MX OPC Server, Cogent DataHub 등을 활용
   • Python OPC 클라이언트 라이브러리로 접근
3. MC Protocol (미쓰비시 통신 프로토콜) 활용
   • PLC가 제공하는 MELSEC Communication Protocol (MC Protocol) 사용
   • TCP/IP 또는 UDP 기반 통신 가능
   • Python 소켓 프로그래밍 혹은 라이브러리(mcx, pymcprotocol 등)로 구현 가능

본 게시글에서는 3번에 대해서 다루겠습니다.

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2. 사전 준비

미쓰비시 PLC를 Python에서 제어하기 위해서는 다음과 같은 준비물이 필요합니다.

• 미쓰비시 PLC 본체 (Q 시리즈, iQ-R 시리즈, iQ-F 시리즈 등)
• 이더넷 모듈 내장 모델 (혹은 외장 이더넷 모듈 필요)
• PLC 설정
  • IP 주소, 포트 번호 (기본 TCP 포트: 5000 / UDP: 5001)
  • MC Protocol 활성화 설정
• Python 환경
  • Python 3.8 이상 권장
  • 관련 라이브러리 설치 (pymcprotocol, pycomm3, opcua 등)

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3. 파이썬 라이브러리 선택지

PLC 제어에 자주 쓰이는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.

1. pymcprotocol
   • MC Protocol 기반 미쓰비시 PLC 통신 지원
   • 기본적인 메모리 읽기/쓰기 가능
    

   pip install pymcprotocol
2. pycomm3
   • 원래는 Allen-Bradley용, 일부 확장 시 Mitsubishi도 적용 가능
3. opcua
   • OPC UA 기반 접근 시 사용
   • Kepware OPC 서버와 연동 시 주로 사용

4. 파이썬으로 PLC 읽기/쓰기 예제

(1) PLC 접속하기

import pymcprotocol 

# 1. MC Protocol TCP 접속 
pymc3 = pymcprotocol.Type3E() 
pymc3.setaccessopt(commtype="binary") # 바이너리 모드

pymc3.connect("192.168.0.10", 5000) # PLC IP, Port 
print("PLC 연결 성공!")

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(2) 디바이스 읽기 (D 레지스터, M 비트 등)

# D100 레지스터 1개 읽기 
d100_value = pymc3.batchread_wordunits("D100", 1) 
print("D100 값:", d100_value) # M0 ~ M9 비트 10개 읽기 
m_values = pymc3.batchread_bitunits("M0", 10) 
print("M0~M9 상태:", m_values)

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(3) 디바이스 쓰기

# D100에 값 1234 쓰기 
pymc3.batchwrite_wordunits("D100", [1234]) # M0 비트를 ON 
pymc3.batchwrite_bitunits("M0", [1]) # M1~M3 비트 OFF 
pymc3.batchwrite_bitunits("M1", [0, 0, 0])

 

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(4) 주기적으로 읽어오기 (실시간 모니터링)

import time 
while True: 
    temp_value = pymc3.batchread_wordunits("D200", 1)[0] 
    print("현재 온도 값:", temp_value) 
    time.sleep(1) # 1초 간격

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5. 확장 활용

Python으로 PLC 제어를 시작하면 다양한 확장 응용이 가능합니다.

1. 데이터 수집 & 시각화
   • PLC에서 센서 데이터(D 레지스터)를 주기적으로 읽어
   • Python + Pandas + Matplotlib/Plotly로 시각화
   • 공정 모니터링 Dashboard 제작
2. 데이터베이스 연동
   • SQLite, MySQL, PostgreSQL에 센서/생산 데이터 저장
   • 추후 MES/ERP 시스템과 연동
3. 웹 서버 구축 (Flask/Django)
   • PLC 값을 REST API로 노출
   • 외부에서 HTTP 요청으로 PLC 상태 확인
4. AI/머신러닝 기반 제어
   • TensorFlow/PyTorch와 연동해 품질 예측, 이상 감지
   • 특정 조건일 때 자동으로 PLC 제어 신호 전송

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6. 장단점 정리

구분	장점	단점
MC Protocol 직접제어	추가 라이선스 불필요, Python 코드로 직접 제어 가능	프로토콜 이해 필요, 안정성/보안 설정 중요
OPC UA	표준화된 구조, 다양한 기기 연동 가능	Kepware 등 OPC 서버 라이선스 필요
전용 소프트웨어	공식 지원, 안정성 우수	파이썬 연동 불편, 확장성 부족

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7. 마무리

미쓰비시 PLC를 파이썬으로 제어하는 방법은 MC Protocol 기반 직접 통신이 가장 단순하면서도 강력한 방식입니다. 간단한 장비 제어부터, 데이터 수집, 웹 대시보드, AI 기반 제어까지 확장할 수 있다는 점에서 매우 매력적입니다.

현업에서는 안정성을 위해 보통 PLC 자체 제어 + Python 보조 제어를 병행하며, OPC UA를 통해 다른 장비와 연동하기도 합니다.

 

자동화/스마트팩토리 구축을 고민한다면, Python과 PLC 연동은 필수 기술이라고 할 수 있습니다.

글 읽어주셔서 감사합니다.