KR101780627B1 - 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
공정설비별로 미리 설정된 작업조건을 설정하는 작업조건 설정 모듈; 작업조건에 따라 해당 공정설비의 작동을 제어하는 공정설비 제어 모듈; 공정설비의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 공정 데이터 수집 모듈; 공정 데이터에 의해 해당 공정설비의 정상 작동 여부를 판단하는 공정설비 작동 판단 모듈; 각 공정별 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 자동 검사하는 공정제품 검사 모듈; 공정설비의 정상 작동 여부와 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하고, 공정설비의 정상 작동 여부와 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하는 실시간 공정 제어 모듈; 공정설비의 정상 작동 여부와 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 실시간 작업조건 산출 모듈; 공정 데이터, 공정설비의 정상 작동 여부, 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품에 대해 재고 데이터로서 부가하는 재고 데이터 부가 모듈을 구성한다.
Description
본 발명은 공정관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 MES의 모식도이다.
도 1에서는 MES(manufacturing execution system)가 ERP(enterprise resources planning) 시스템과 연동하는 것을 모식적으로 나타내고 있다.
ERP는 생산 공정(manufacturing process)에서는 효율적인 공정 개선과 불량 제품이나 재고 관리에 한계를 갖기 때문에 별도의 MES를 통해 생산 공정을 관리하고 있다.
MES는 수주에서 완제품의 출하에 이르는 생산 활동을 최적화하는 시스템으로서, 공장의 운영 현황을 모니터링하거나 생산 작업 현장에 필요한 정보를 수집하여 생산 현장의 순간적인 변화에 대처하는 데 활용되고 있다.
이러한 MES는 정형화되어 있는 모델이 있는 것이 아니라 생산 현장에 따라 가지각색의 모델로서 구축되어 최적화하는 데 그 유용성의 의미가 있다.
그런데, 종래의 MES는 전체적인 생산 현황 관리나 재고 관리 등의 기본적인 관리는 잘 되고 있지만, 생산 공정의 공정 제품에 대한 체계적인 공정 데이터 관리가 제대로 이루어지지 않고 있으며, 생산 공정을 보다 효율적으로 운용하기 위한 공정 관리에는 한계가 있다.
대부분의 생산 공장은 일련의 공정 프로세스들의 연속적인 단계적 공정들로 이루어져 있으며, 불량제품이 발생하거나 공정에 오류가 발생하거나 공정설비가 고장나는 등의 문제에 대해서 효율적으로 대처하는 데에는 한계가 있다.
본 발명의 목적은 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템은, 공정설비별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정하는 작업조건 설정 모듈; 상기 작업조건 설정 모듈에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비의 작동을 제어하는 공정설비 제어 모듈; 상기 공정설비 제어 모듈에 의해 제어되는 공정설비의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 공정 데이터 수집 모듈; 상기 공정 데이터 수집 모듈에서 수집된 공정 데이터에 의해 해당 공정설비의 정상 작동 여부를 판단하는 공정설비 작동 판단 모듈; 각 공정별 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사하는 공정제품 검사 모듈; 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하고, 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하는 실시간 공정 제어 모듈; 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 실시간 작업조건 산출 모듈; 상기 공정 데이터 수집 모듈에서 수집된 공정 데이터, 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부, 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품에 대해 재고 데이터로서 부가하는 재고 데이터 부가 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 공정 데이터 수집 모듈은, 공정제품을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 공정 데이터는, 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성될 수 있다.
한편, 상기 실시간 작업조건 산출 모듈은, 상기 공정제품 검사 모듈로부터 각 공정제품의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신하는 양/불 데이터 수신부; 상기 공정 데이터 수집 모듈로부터 각 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신하는 공정 데이터 수신부; 상기 양/불 데이터 수신부에서 수신된 공정제품의 양호/불량 여부에 따라 공정제품별 양호/불량 여부를 인식하는 양호/불량 인식부; 상기 공정 데이터 수신부에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 공정 데이터 판단부; 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 해당 공정설비의 작업조건을 실시간 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 제1 불량 대처부; 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 상기 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비의 공정 데이터를 선택하고, 양호한 공정제품을 생산할 수 있도록 상기 선택된 공정 데이터에 관한 작업조건을 실시간으로 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈로 제공하는 제2 불량 대처부; 상기 제1 불량 대처부 및 상기 제2 불량 대처부에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품의 양호/불량 여부를 상기 양/불 데이터 수신부에서 실시간 수신되는 공정제품의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙과 상기 공정 데이터 수신부에서 실시간 수신되는 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터에 의해 실시간 추적하는 작업조건 추적부; 상기 작업조건 추적부에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품의 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 상기 실시간 공정 제어 모듈로 제공하는 작업조건 고정부; 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈로 제공하는 불량가능 재고 데이터 추가부를 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법은, 작업조건 설정 모듈이 공정설비별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정하는 단계; 공정설비 제어 모듈이 상기 작업조건 설정 모듈에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비의 작동을 제어하는 단계; 공정 데이터 수집 모듈이 상기 공정설비 제어 모듈에 의해 제어되는 공정설비의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 단계; 공정설비 작동 판단 모듈이 상기 공정 데이터 수집 모듈에서 수집된 공정 데이터에 의해 해당 공정설비의 정상 작동 여부를 판단하는 단계; 공정제품 검사 모듈이 각 공정별 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사하는 단계; 실시간 공정 제어 모듈이 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하는 단계; 실시간 작업조건 산출 모듈이 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 단계; 상기 실시간 공정 제어 모듈이 상기 실시간 작업조건 산출 모듈이 실시간 제공하는 작업조건에 따라 공정설비별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하는 단계; 재고 데이터 부가 모듈이 상기 공정 데이터 수집 모듈에서 수집된 공정 데이터, 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부, 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품에 대해 재고 데이터로서 부가하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 공정 데이터 수집 모듈이 상기 공정설비 제어 모듈에 의해 제어되는 공정설비의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 단계는, 상기 공정 데이터 수집 모듈이 공정제품을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 공정 데이터는, 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성될 수 있다.
한편, 상기 실시간 작업조건 산출 모듈이 상기 공정설비 작동 판단 모듈에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 단계는, 양/불 데이터 수신부가 상기 공정제품 검사 모듈로부터 각 공정제품의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신하는 단계; 공정 데이터 수신부가 상기 공정 데이터 수집 모듈로부터 각 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신하는 단계; 양호/불량 인식부가 상기 양/불 데이터 수신부에서 수신된 공정제품의 양호/불량 여부에 따라 공정제품별 양호/불량 여부를 인식하는 단계; 공정 데이터 판단부가 상기 공정 데이터 수신부에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 단계; 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 제1 불량 대처부가 해당 공정설비의 작업조건을 실시간 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공하는 단계; 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 제2 불량 대처부가 상기 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비의 공정 데이터를 선택하고, 양호한 공정제품을 생산할 수 있도록 상기 선택된 공정 데이터에 관한 작업조건을 실시간으로 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈로 제공하는 단계; 작업조건 추적부가 상기 제1 불량 대처부 및 상기 제2 불량 대처부에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품의 양호/불량 여부를 상기 양/불 데이터 수신부에서 실시간 수신되는 공정제품의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙과 상기 공정 데이터 수신부에서 실시간 수신되는 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터에 의해 실시간 추적하는 단계; 작업조건 고정부가 상기 작업조건 추적부에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품의 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 상기 실시간 공정 제어 모듈로 제공하는 단계; 불량가능 재고 데이터 추가부가 상기 양호/불량 인식부에서 공정제품이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈로 제공하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템 및 방법에 의하면, 공정제품별로 불량 유무, 품질, 스펙을 수집하고 공정제품별로 각 공정 시간과 각 공정설비의 공정 데이터를 수집하도록 구성됨으로써, 공정제품 각각에 대하여 제품 자체의 각 공정과 공정설비에 대한 데이터를 확보하여 공정제품별로 정확한 평가와 모니터링을 할 수 있는 효과가 있다.
특히, 이러한 제품과 공정에 대한 정확한 데이터를 실시간 수집하여 모니터링함으로써, 제품의 불량과 공정의 오류를 실시간 파악하고 이를 통해 각 공정의 공정설비의 가동과 중단을 효율적으로 개별 판단하여 공정의 효율성을 높이는 효과가 있다.
무엇보다도, 제품과 공정에 대한 정확한 데이터를 실시간 모니터링하여 불량 발생 가능성이나 오류 가능성이 높은 공정설비에 대해서는 작업조건을 실시간 변경하고 피드백 제어하도록 구성됨으로써, 불량율을 최소화하고 공정을 최적화하여 생산 효율을 극대화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 공정제품별로 각 공정시간을 기록하여 불량이 발생할 가능성이 높은 다른 공정제품에 대한 정확한 품질 파악을 하는 것은 물론 불량 가능 공정제품의 추적을 용이하게 하는 효과가 있다.
도 1은 MES(manufacturing execution system)의 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 모듈의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 단계의 세부 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 모듈의 세부 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 단계의 세부 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템(100)은 작업조건 설정 모듈(110), 공정설비 제어 모듈(120), 공정 데이터 수집 모듈(130), 공정설비 작동 판단 모듈(140), 공정제품 검사 모듈(150), 실시간 고정 제어 모듈(160), 실시간 작업조건 산출 모듈(170), 재고 데이터 부가 모듈(180)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
공정관리 시스템(100)은 각각의 공정제품(11)을 기준으로 공정제품(11)의 불량 유무, 품질, 스펙(specification)을 실시간 수집하고, 각각의 공정제품(11)을 생산한 각 공정설비(10)의 작동에 관한 공정 데이터를 실시간 수집하도록 구성된다.
공정관리 시스템(100)은 공정제품(11) 기준의 실시간 데이터 수집과 모니터링을 통해 각 공정제품(11)의 불량 유무와 각 공정설비(10)의 오류 여부를 연동하여 실시간 파악하도록 구성된다.
공정제품(11)에 불량이 있거나 품질이나 스펙이 현저하게 변화되는 경우, 공정설비(10)의 작업조건을 실시간으로 변경하여 피드백 제어하도록 구성된다. 작업조건을 실시간 변경하여 공정제품(11)의 불량율을 없애고 품질과 스펙을 기준 범위에 부합하게 실시간 피드백 제어하여 공정제품(11)의 품질을 높일 수 있다.
작업조건 설정 모듈(110)은 공정설비(10)별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정하도록 구성될 수 있다.
공정설비(10)는 공정마다 구비되는 설비이며, 작업조건은 각 공정의 공정제품(11)을 생산하거나 가공하기 위해 공정설비(10)를 가동하기 위한 가동조건 내지는 작동 입력값이다. 또한, 공정설비(10)는 다양한 원재료 중간재, 반도체 제품, 포장 음식물, 식음료, 자동차 등 다양한 출하제품(12)에 대한 일련의 공정에 투입되는 장비이다.
예를 들어, 공정설비(10)는 완전 자동화되어 작동하는 장비일 수도 있고, 일부 작업자의 수작업이 투입되는 장비일 수도 있다.
작업조건은 예를 들어, 공정설비(10)의 작동 입력값으로서 포장 음식물의 내용물 용량값, 원재료 중간재의 원재료 배합율, 반도체 장비인 경우 포토 레지스트(photo resist)의 도포 두께값, 스피너(spinner)의 회전 속도값 등 공정설비(10)마다 설정되는 다양한 동작조건이 될 수 있다.
이러한 작업조건은 출하제품(12)의 모델에 따라서도 다양하게 일부 변경되어 설정될 수 있으며, 작업조건에 따라 각각의 공정제품(11)과 출하제품(12)은 일정한 품질을 유지하고 원하는 스펙(specification)을 가질 수 있다. 이러한 품질과 스펙은 미리 정해진 기준 범위 내에 있도록 유지되어야 한다.
공정설비 제어 모듈(120)은 작업조건 설정 모듈(110)에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비(10)의 작동을 제어하도록 구성될 수 있다. 공정설비 제어 모듈(120)은 작업조건을 해당 공정설비(10)에 입력하여 공정설비(10)를 가동 제어하도록 구성될 수 있다.
어느 하나의 공정제품에 대해 공정설비(10)마다 작업조건이 미리 정해지며, 이에 따라 그 공정제품에 대해서는 그 작업조건에 따라 공정이 이루어진다.
공정 데이터 수집 모듈(130)은 공정설비 제어 모듈(120)에 의해 제어되는 공정설비(10)의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
여기서, 공정 데이터는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(11)의 실제 작동 데이터로 구성될 수 있다. 실제 작동 데이터란, 각 공정제품(11)에 대해 소정의 작업조건에 따라 공정설비(10)를 가동하면 실제로 공정설비(10)가 어떻게 작동되는지에 관한 실제 작동에 관한 데이터이다. 예를 들어, 작업조건으로서 포장 음식물의 내용물 용량값이 350 ml, 원재료 중간재의 원재료 배합률 A:B:C가 1:3:4, 반도체 장비인 경우 포토 레지스트(photo resist)의 도포 두께값이 0.2 마이크로미터, 스피너(spinner)의 회전 속도값이 40 rpm인 경우, 실제 공정설비(10)의 공정 데이터는 365 ml, 원재료 배합률이 1.1:2.9:3.8, 도포 두께값이 0.18 마이크로미터, 회전 속도값이 43 rpm이 될 수 있다.
공정설비(10)가 작업조건에 따라 정확하게 동작하지 않을 수 있기 때문에 공정 데이터는 다르게 나올 수 있다.
공정 데이터 수집 모듈(140)은 공정제품(11)을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성되며, 각종 센서를 통해 이러한 공정 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
공정설비 작동 판단 모듈(140)은 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 데이터에 의해 해당 공정설비(10)의 정상 작동 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.
공정설비 작동 판단 모듈(140)은 작업조건 설정 모듈(110)의 작업조건과 실제 공정 데이터를 대비하여 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 실제 작동 상태를 판단하도록 구성될 수 있다. 즉, 작업조건에 상응하여 공정 데이터가 실제로 출력되는지를 판단하도록 구성될 수 있다.
공정제품 검사 모듈(150)은 각 공정별 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사하도록 구성될 수 있다.
양호/불량 여부에 대한 양불 기준이나 범위 그리고 품질에 대한 기준 범위, 스펙에 대한 기준 범위가 미리 설정되도록 구성될 수 있다.
공정제품 검사 모듈(150)은 각종 센서와 테스터(tester)들을 통해 자동으로 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 검사하도록 구성될 수 있다. 생산라인에는 자동 검사 공정이 추가되며, 자동 검사 공정에서 검사를 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널(display panel)이라면 불량 화소를 검출하는 공정이 될 수 있으며, 불량 화소가 전체 화소 대비 몇 개인지에 따라 양/불 판정이나 품질, 스펙을 판단할 수 있다.
실시간 공정 제어 모듈(160)은 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하도록 구성될 수 있다.
실시간 공정 제어 모듈(160)은 다양한 알고리즘에 따라 각 공정을 제어할 수 있으며, 공정별 공정제품(11)의 불량이나 품질, 스펙에 따라 특정 공정을 선별적으로 가동 중단하거나 전체 공정을 가동 중단하도록 구성될 수 있다.
또한, 실시간 공정 제어 모듈(160)은 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비의 정상 작동 여부와 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하도록 구성될 수 있다.
양호/불량 여부와, 품질 및 스펙의 기준 범위 이내 여부, 그리고 공정 데이터가 해당 작업 조건의 오차 범위 내에 있는지 여부 등을 통해 작업조건의 변경 여부를 판단하여 해당 공정을 실시간 제어하도록 구성될 수 있다. 이때, 작업조건 변경 여부의 구체적인 판단은 실시간 작업조건 산출 모듈(170)에 의해 수행될 수 있다.
실시간 작업조건 산출 모듈(170)은 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비(10)별로 실시간으로 변경하여 산출하도록 구성될 수 있다.
실시간 작업조건 산출 모듈(170)은 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 복합적으로 작업조건의 변경 여부를 판단하도록 구성될 수 있다. 1차적으로는 공정제품(11)의 양호/불량 여부를 기준으로 판단하며, 2차적으로는 품질이나 스펙의 변화 추이를 기준으로 판단하며, 그리고 공정설비(10)의 정상 작동 여부를 기준으로 판단하도록 구성될 수 있다.
공정제품(11)이 양호하게 나오는 경우에는 공정설비(10)가 정상 작동 범위를 벗어나더라도 일단 공정을 그대로 유지하며, 공정제품(11)이 불량한 경우에는 공정설비(10)가 정상 작동 범위 내에 있더라도 공정을 일시 중단하거나 또는 공정설비(10)의 공정 데이터를 변경하기 위한 작업조건을 변경하도록 구성될 수 있다.
실시간 작업조건 산출 모듈(170)에 의해 산출된 작업조건은 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공되며, 실시간 공정 제어 모듈(170)은 작업조건 설정 모듈(110)로 해당 작업조건을 제공하여 작업조건을 변경하도록 구성될 수 있다.
재고 데이터 부가 모듈(180)은 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터, 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부, 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품(12)에 대한 재고 데이터로서 부가하도록 구성될 수 있다.
각각의 공정제품(11)에는 공정 데이터가 생성되어 부가되며, 최종적인 출하제품(12)에는 공정 데이터 등이 출하제품(12)의 재고 데이터로서 부가된다. 출하제품(12)의 재고 데이터를 분석하면 출하제품(12)이 어떠한 공정들을 거쳐서 어떠한 공정 데이터에 의해 생산되어 출하되었는지를 알 수 있다. 부가 데이터에는 공정 시간에 관련된 정보들도 부가될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 모듈의 세부 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 모듈(170)은 양/불 데이터 수신부(171), 공정 데이터 수신부(172), 양호/불량 인식부(173), 공정 데이터 판단부(174), 제1 불량 대처부(175), 제2 불량 대처부(176), 작업조건 추적부(177), 작업조건 고정부(178), 불량가능 재고 데이터 추가부(179)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
양/불 데이터 수신부(171)는 공정제품 검사 모듈(150)로부터 각 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신하도록 구성될 수 있다.
공정 데이터 수신부(172)는 공정 데이터 수집 모듈(130)로부터 각 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신하도록 구성될 수 있다.
양호/불량 인식부(173)는 양/불 데이터 수신부(171)에서 수신된 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 공정제품(11)별 양호/불량 여부를 인식하도록 구성될 수 있다. 양호/불량 인식부(173)는 기본적으로 작업조건의 변경 여부를 판단하기 위해서 공정제품(11)의 양/불 판정이 가장 우선적이기 때문에 양/불 판정을 먼저 인식하도록 구성될 수 있다.
공정 데이터 판단부(174)는 공정 데이터 수신부(172)에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비(10)의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단하도록 구성될 수 있다. 공정 데이터의 기준 범위를 벗어나는지 여부는 작업조건의 변경 알고리즘에서 양/불 판정 다음으로 중요한 요소로서 이용될 수 있다.
양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 제1 불량 대처부(175)는 해당 공정설비(10)의 작업조건을 실시간 변경하여 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하도록 구성될 수 있다. 이러한 경우에는 공정 데이터가 공정 데이터 기준 범위 이내가 되도록 하는 작업 조건을 산출하여 실시간 변경하도록 구성될 수 있다.
한편, 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비(10)의 공정 데이터를 선택하고, 그 선택된 공정 데이터가 정상적인 공정 데이터 기준 범위를 벗어나게 하는 작업조건이더라도 정상적인 공정제품(11)을 생산하기 위해서는 그러한 작업조건을 산출하여 그 작업조건으로 변경하도록 구성될 수 있다. 이러한 경우는 공정설비(10)에 문제가 생긴 경우일 가능성이 높지만, 작업조건의 변경에 의해 생산라인 전체의 가동을 중단하지 않고 유지할 수 있다면, 공정 효율을 높이고 가동 비용을 현저하게 줄일 수 있으므로, 양호한 공정제품(11)을 생산하기 위한 작업조건 변경에 의해 전체 공정을 유지하도록 할 수 있다.
예를 들어, 파이프가 막혀 유량 조절에 문제가 있는 경우라면, 밸브를 더 열어 유량 조절을 정상으로 유지할 수 있다. 즉, 유량 조절을 위한 밸브의 작업 조건이 정상 범위라면 4-6인데, 실제 공정 데이터는 파이프가 막혀 2-4가 된다고 할 때, 유량을 더 늘리기 위해 밸브의 작업조건을 6-8로 높이면 실제 공정 데이터는 4-6으로 정상 범위를 유지할 수 있다. 이와 같이, 다양한 오류 상황이나 가변적인 상황이 발생할 때마다 공정설비(10)나 전체 공정을 중단하면 전체 라인을 재가동하는 데 상당한 시간과 비용이 소요된다. 이에, 작업조건을 변경하여 라인의 가동을 유지할 수 있다면, 이러한 방안을 통해 전체 라인의 가동을 유지하는 알고리즘을 먼저 자동으로 시도하게 구성될 수 있다.
작업조건 추적부(177)는 제1 불량 대처부(175) 및 제2 불량 대처부(176)에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부를 실시간 추적하도록 구성될 수 있다.
작업조건 추적부(177)는 공정제품(11)마다 어떠한 작업조건이 가해지는지를 추적하고, 이에 따라 양호/불량 여부, 품질, 스펙, 그리고 공정 제품의 공정 데이터가 어떻게 변화하는지를 추적하도록 구성될 수 있다. 이러한 추적을 위해 양/불 데이터 수신부(171)와 공정 데이터 수신부(172)로부터 이러한 양호/불량 여부나 공정 데이터 등을 실시간 수신하도록 구성될 수 있다.
작업조건 고정부(178)는 작업조건 추적부(177)에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 설정하여 실시간 공정 제어 모듈(160)로 제공하도록 구성될 수 있다.
작업조건 추적부(177)와 작업조건 고정부(178)는 공정 데이터 등의 피드백 데이터를 통해 작업조건을 결정하고 설정하도록 구성될 수 있다. 실시간 공정 제어 모듈(160)은 고정적으로 설정된 작업조건을 작업조건 설정 모듈(110)로 실시간 제공하도록 구성될 수 있다.
만약, 작업조건의 변경에 의해 공정제품(11)이 양호한 상태로 변환되지 않는다면, 실시간 공정 제어 모듈(160)은 해당 공정 또는 전체 공정에 대한 일시 가동 중단을 고려하여 판단하도록 구성될 수 있다. 해당 공정이나 전체 공정이 일시 가동 중단되면, 작업자가 이를 점검하고 재가동하도록 구성될 수 있다.
한편, 작업조건의 피드백 설정이 이루어지는 동안에는 공정제품(11)이 양호한 상태로 생산되기 전까지는 불량이 계속 지속될 수 있는데, 이는 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 대한 정보와 공정 데이터, 공정 시간 등을 참조하여 어느 공정제품(11)이 어느 공정에서 불량인지를 실시간 파악할 수 있다.
불량가능 재고 데이터 추가부(179)는 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품(11)에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈(180)로 제공하도록 구성될 수 있다.
재고 데이터 부가 모듈(180)에서는 불량가능 재고 데이터 추가부(179)로부터 동일한 불량으로 추정되는 공정제품(11)이나 출하제품(12)들에 대한 불량가능 재고 데이터를 수신하여 부가하도록 구성될 수 있다.
이에, 출하제품(12)이 나오더라도 출하제품(12)이 어느 특정 공정에서 불량이 발생하였는지 알 수 있게 되며, 이는 재고 관리시 별도로 불량으로 분류될 수 있다. 또한, 어느 공정에서 불량인지를 제품별로 파악할 수 있기 때문에, 필요에 따라서 해당 공정제품을 분리하여 재사용할 수도 있으며, 리콜(recall) 시에는 리콜에 해당하는 출하제품(12)을 정확하게 가려내어 리콜하도록 구성될 수 있다. 기존에는 리콜을 하는 경우 리콜 대상 출하제품(12)을 정확하게 가려내지 못하고 오히려 범위를 넓혀 리콜해야 했지만, 본 발명에서는 각 공정제품(11) 내지는 출하제품(12)에 대해 불량가능 재고 데이터를 부가하기 때문에 리콜 대상을 정확하게 분류하여 처리할 수 있는 장점이 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 먼저 작업조건 설정 모듈(110)이 공정설비(10)별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정한다(S101).
다음으로, 공정설비 제어 모듈(120)이 작업조건 설정 모듈(110)에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비(10)의 작동을 제어한다(S102).
다음으로, 공정 데이터 수집 모듈(130)이 공정설비 제어 모듈(120)에 의해 제어되는 공정설비(10)의 작동에 따른 공정 데이터를 수집한다(S103).
여기서, 공정 데이터 수집 모듈(130)은 공정제품(11)을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
이때, 공정 데이터는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성될 수 있다.
다음으로, 공정설비 작동 판단 모듈(140)이 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터에 의해 해당 공정설비(10)의 정상 작동 여부를 판단한다(S104).
다음으로, 공정제품 검사 모듈(150)이 각 공정별 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사한단(S105).
다음으로, 실시간 공정 제어 모듈(160)이 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어한다(S106).
다음으로, 실시간 작업조건 산출 모듈(170)이 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비(10)별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공한다(S107).
다음으로, 실시간 공정 제어 모듈(160)이 실시간 작업조건 산출 모듈(170)이 실시간 제공하는 작업조건에 따라 공정설비(10)별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어한다(S108).
다음으로, 재고 데이터 부가 모듈(180)이 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터, 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부, 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품(12)에 대해 재고 데이터로서 부가한다(S109).
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 작업조건 산출 단계(S107)의 세부 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 먼저 양/불 데이터 수신부(171)가 공정제품 검사 모듈로부터 각 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신한다(S107a).
다음으로, 공정 데이터 수신부(172)가 공정 데이터 수집 모듈로부터 각 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신한다(S107b).
다음으로, 양호/불량 인식부(173)가 양/불 데이터 수신부(171)에서 수신된 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 공정제품(11)별 양호/불량 여부를 인식한다(S107c).
다음으로, 공정 데이터 판단부(174)가 공정 데이터 수신부(172)에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단한다(S107d).
다음으로, 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 제1 불량 대처부(175)가 해당 공정설비의 작업조건을 실시간 변경하여 실시간 공정 제어 모듈로 실시간 제공한다(S107e).
다음으로, 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 제2 불량 대처부(176)가 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비의 공정 데이터를 선택하고, 양호한 공정제품(11)을 생산할 수 있도록 선택된 공정 데이터에 관한 작업조건을 실시간으로 변경하여 실시간 공정 제어 모듈로 제공한다(S107f).
다음으로, 작업조건 추적부(177)가 제1 불량 대처부(175) 및 제2 불량 대처부(176)에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부를 양/불 데이터 수신부(171)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙과 공정 데이터 수신부(172)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터에 의해 실시간 추적한다(S107g).
다음으로, 작업조건 고정부(178)가 작업조건 추적부(177)에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 실시간 공정 제어 모듈로 제공한다(S107h).
다음으로, 불량가능 재고 데이터 추가부(179)가 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품(11)에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈로 제공한다(S107i).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 작업조건 설정 모듈 120: 공정설비 제어 모듈
130: 공정 데이터 수집 모듈 140: 공정설비 작동 판단 모듈
150: 공정제품 검사 모듈 160: 실시간 공정 제어 모듈
170: 실시간 작업조건 산출 모듈 171: 양/불 데이터 수신부
172: 공정 데이터 수신부 173: 양호/불량 인식부
174: 공정 데이터 판단부 175: 제1 불량 대처부
176: 제2 불량 대처부 177: 작업조건 추적부
178: 작업조건 고정부 179: 불량가능 재고 데이터 추가부
180: 재고 데이터 부가 모듈
130: 공정 데이터 수집 모듈 140: 공정설비 작동 판단 모듈
150: 공정제품 검사 모듈 160: 실시간 공정 제어 모듈
170: 실시간 작업조건 산출 모듈 171: 양/불 데이터 수신부
172: 공정 데이터 수신부 173: 양호/불량 인식부
174: 공정 데이터 판단부 175: 제1 불량 대처부
176: 제2 불량 대처부 177: 작업조건 추적부
178: 작업조건 고정부 179: 불량가능 재고 데이터 추가부
180: 재고 데이터 부가 모듈
Claims (6)
- 공정설비(10)별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정하는 작업조건 설정 모듈(110);
상기 작업조건 설정 모듈(110)에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비(110)의 작동을 제어하는 공정설비 제어 모듈(120);
상기 공정설비 제어 모듈(120)에 의해 제어되는 공정설비(10)의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 공정 데이터 수집 모듈(130);
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터에 의해 해당 공정설비(10)의 정상 작동 여부를 판단하는 공정설비 작동 판단 모듈(140);
각 공정별 공정제품(10)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사하는 공정제품 검사 모듈(150);
상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하고, 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하는 실시간 공정 제어 모듈(160);
상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비(10)별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하는 실시간 작업조건 산출 모듈(170);
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터, 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부, 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품(12)에 대해 재고 데이터로서 부가하는 재고 데이터 부가 모듈(180)을 포함하고,
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)은,
공정제품(11)을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성되며,
상기 공정 데이터는,
공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되고,
상기 실시간 작업조건 산출 모듈(170)은,
상기 공정제품 검사 모듈(150)로부터 각 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신하는 양/불 데이터 수신부(171);
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)로부터 각 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신하는 공정 데이터 수신부(172);
상기 양/불 데이터 수신부(171)에서 수신된 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 공정제품(11)별 양호/불량 여부를 인식하는 양호/불량 인식부(173);
상기 공정 데이터 수신부(172)에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비(10)의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 공정 데이터 판단부(174);
상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 해당 공정설비(10)의 작업조건을 실시간 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하는 제1 불량 대처부(175);
상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 상기 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비(10)의 공정 데이터를 선택하고, 양호한 공정제품(11)을 생산할 수 있도록 상기 선택된 공정 데이터에 관한 작업조건을 실시간으로 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 제공하는 제2 불량 대처부(176);
상기 제1 불량 대처부(175) 및 상기 제2 불량 대처부(176)에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부를 상기 양/불 데이터 수신부(171)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙과 상기 공정 데이터 수신부(172)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터에 의해 실시간 추적하는 작업조건 추적부(177);
상기 작업조건 추적부(177)에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 제공하는 작업조건 고정부(178);
상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품(11)에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈(180)로 제공하는 불량가능 재고 데이터 추가부(179)를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 작업조건 설정 모듈(110)이 공정설비(10)별로 미리 설정된 작업조건(work conditions)을 설정하는 단계;
공정설비 제어 모듈(120)이 상기 작업조건 설정 모듈(110)에 의해 설정된 작업조건에 따라 해당 공정설비(10)의 작동을 제어하는 단계;
공정 데이터 수집 모듈(130)이 상기 공정설비 제어 모듈(120)에 의해 제어되는 공정설비(10)의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 단계;
공정설비 작동 판단 모듈(140)이 상기 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터에 의해 해당 공정설비(10)의 정상 작동 여부를 판단하는 단계;
공정제품 검사 모듈(150)이 각 공정별 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙(specification)을 자동 검사하는 단계;
실시간 공정 제어 모듈(160)이 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 공정설비(10)별로 작동 유지 여부를 판단하여 각 공정을 실시간 제어하는 단계;
실시간 작업조건 산출 모듈(170)이 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비(10)별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하는 단계;
상기 실시간 공정 제어 모듈(160)이 상기 실시간 작업조건 산출 모듈(170)이 실시간 제공하는 작업조건에 따라 공정설비(10)별로 작업조건을 실시간 변경하여 해당 공정을 실시간 제어하는 단계;
재고 데이터 부가 모듈(180)이 상기 공정 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 공정 데이터, 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부, 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 출하제품(12)에 대해 재고 데이터로서 부가하는 단계를 포함하고,
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)이 상기 공정설비 제어 모듈(120)에 의해 제어되는 공정설비(10)의 작동에 따른 공정 데이터를 수집하는 단계는,
상기 공정 데이터 수집 모듈(130)이 공정제품(11)을 기준으로 공정마다 공정 데이터를 수집하도록 구성되며,
상기 공정 데이터는,
공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되고,
상기 실시간 작업조건 산출 모듈(170)이 상기 공정설비 작동 판단 모듈(140)에서 판단된 공정설비(10)의 정상 작동 여부와 상기 공정제품 검사 모듈(150)에서 자동 검사된 공정제품(11)에 대한 양호/불량 여부, 품질 및 스펙에 따라 각 공정의 진행을 정상적으로 유지하기 위한 작업조건을 공정설비(10)별로 실시간으로 변경하여 산출하고 산출된 작업조건을 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하는 단계는,
양/불 데이터 수신부(171)가 상기 공정제품 검사 모듈(150)로부터 각 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙을 실시간 수신하는 단계;
공정 데이터 수신부(172)가 상기 공정 데이터 수집 모듈(130)로부터 각 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(17)의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터를 실시간 수신하는 단계;
양호/불량 인식부(173)가 상기 양/불 데이터 수신부(171)에서 수신된 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 공정제품(11)별 양호/불량 여부를 인식하는 단계;
공정 데이터 판단부(174)가 상기 공정 데이터 수신부(172)에서 수신된 공정 데이터가 해당 공정설비(10)의 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 단계;
상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 제1 불량 대처부(175)가 해당 공정설비(10)의 작업조건을 실시간 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 실시간 제공하는 단계;
상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되고 상기 공정 데이터 판단부(174)에서 해당 공정설비(10)의 공정 데이터가 해당 공정 데이터 기준 범위 이내인 것으로 판단되는 경우, 제2 불량 대처부(176)가 상기 품질 및 스펙을 통해 불량과 연관된 공정설비(10)의 공정 데이터를 선택하고, 양호한 공정제품(11)을 생산할 수 있도록 상기 선택된 공정 데이터에 관한 작업조건을 실시간으로 변경하여 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 제공하는 단계;
작업조건 추적부(177)가 상기 제1 불량 대처부(175) 및 상기 제2 불량 대처부(176)에서 실시간 변경되는 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부를 상기 양/불 데이터 수신부(171)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 양호/불량 여부, 품질 및 스펙과 상기 공정 데이터 수신부(172)에서 실시간 수신되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간, 공정 완료 시간 및 해당 공정설비(10)의 실제 작동 데이터로 구성되는 공정 데이터에 의해 실시간 추적하는 단계;
작업조건 고정부(178)가 상기 작업조건 추적부(177)에서 실시간 추적되는 해당 작업조건의 공정제품(11)의 양호/불량 여부에 따라 해당 작업조건을 고정적으로 상기 실시간 공정 제어 모듈(160)로 제공하는 단계;
불량가능 재고 데이터 추가부(179)가 상기 양호/불량 인식부(173)에서 공정제품(11)이 불량으로 인식되는 경우, 불량으로 인식되는 공정제품(11)의 공정 착수 시간, 공정 처리 시간 및 공정 완료 시간을 참조하여 동일한 불량일 것으로 판단되는 공정제품(11)에 대해 불량가능 재고 데이터를 별도로 추가하여 재고 데이터 부가 모듈(180)로 제공하는 단계를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020170061030A KR101780627B1 (ko) | 2017-05-17 | 2017-05-17 | 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템 및 방법 |
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| KR1020170061030A KR101780627B1 (ko) | 2017-05-17 | 2017-05-17 | 작업조건 변경 관리와 연동되어 설비 제어가 가능한 공정관리 시스템 및 방법 |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102120128B1 (ko) * | 2019-09-11 | 2020-06-08 | 이성기 | 차량 제조 공정 모니터링 시스템 |
| KR102120127B1 (ko) * | 2019-09-11 | 2020-06-08 | 이성기 | 차량 제조 공정 모니터링 장치 및 방법 |
| KR102220139B1 (ko) * | 2020-07-28 | 2021-02-26 | 주식회사 유디엠텍 | Plc 제어로직의 마스터패턴 생성장치 및 방법 |
| KR20210033103A (ko) * | 2019-09-17 | 2021-03-26 | 한국생산기술연구원 | 스마트 기기를 이용한 작업 지시 방법 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002236511A (ja) * | 2001-02-07 | 2002-08-23 | Murata Mfg Co Ltd | 工程管理システムおよび工程管理方法 |
| JP2009157690A (ja) * | 2007-12-27 | 2009-07-16 | Canon It Solutions Inc | 製造工程管理装置、製造工程管理方法、そのプログラムおよび記憶媒体 |
-
2017
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002236511A (ja) * | 2001-02-07 | 2002-08-23 | Murata Mfg Co Ltd | 工程管理システムおよび工程管理方法 |
| JP2009157690A (ja) * | 2007-12-27 | 2009-07-16 | Canon It Solutions Inc | 製造工程管理装置、製造工程管理方法、そのプログラムおよび記憶媒体 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102120128B1 (ko) * | 2019-09-11 | 2020-06-08 | 이성기 | 차량 제조 공정 모니터링 시스템 |
| KR102120127B1 (ko) * | 2019-09-11 | 2020-06-08 | 이성기 | 차량 제조 공정 모니터링 장치 및 방법 |
| KR20210033103A (ko) * | 2019-09-17 | 2021-03-26 | 한국생산기술연구원 | 스마트 기기를 이용한 작업 지시 방법 |
| KR102256579B1 (ko) * | 2019-09-17 | 2021-05-27 | 한국생산기술연구원 | 스마트 기기를 이용한 작업 지시 방법 |
| KR102220139B1 (ko) * | 2020-07-28 | 2021-02-26 | 주식회사 유디엠텍 | Plc 제어로직의 마스터패턴 생성장치 및 방법 |
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