KR101811832B1 - 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템, 공장 관리 정보 제공방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따르는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법은, (a) 공장 내의 적어도 하나의 기계와 연결된 적어도 하나의 센서 어셈블리로부터 상기 기계의 동작데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 동작데이터를 기초로 상기 공장 내 기계운영정보 및 오작동 정보를 포함하는 공장 관리 정보를 생성하는 단계; 및 (c) 상기 공장 관리 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하며, 상기 센서 어셈블리는, 상기 기계의 동작데이터를 검출하는 적어도 하나의 측정센서와 상기 적어도 하나의 측정센서로부터 상기 동작데이터를 수집하는 센서 컨트롤러를 포함한다.
Description
본 발명은 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템, 공장 관리 정보 제공방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체에 관한 것이다.
현재 기업에서 공장자동화 기기를 많이 사용을 하고 있고 정부에서도 장려를 하고 있지만, 실질적으로 이용하는 중소기업에서는 제한이 많다. 즉, 해당 자동화기기를 이용하기 위해서는 상당한 금액의 투자가 이루어져야 하는 투자비용의 문제도 있지만, 어느 회사 제품의 부품으로 자동화기기의 측정센서를 특정하였을 경우 그 물량이 끝나고 다른 회사의 제품을 만들 경우 그에 대한 센서 모듈과 그 측정값이 변할 경우 그 측정모듈의 전체를 바꾸어야 하는 문제가 있다. 또한, 이와 함께, 측정모듈의 셋팅을 바꾸어야 하는데도 상당한 시간과 비용이 발생을 하여 자동화기기를 이용하는 것보다는 기존의 인력으로 측정하여 수시 모니터링 하는 것이 더 효율적인 사례가 많이 있었다.
또한, 현재의 공장자동화기기의 센서들은 한 기기당 하나의 특정기능을 수행하고 있다. 예를 들어 온도를 측정하는 센서는 해당모듈과 온도측정센서를 결합한 모듈화 된 단말기를 통해서 측정한 데이터를 서버 혹은 관리하는 데이터 서버에 전달하게 되며, 그에 대한 정보를 관리자가 체크하게 되는 것이다. 또한 이러한 결합형 단말기는 기기에 복잡한 연결을 통해서 관리 및 측정 제어 되고 있다. 그러나 온도 이외의 습도센서를 추가로 요구할 경우 그에 대한 습도 및 온도센서를 함께 모듈화된 것을 만들어 추가로 제작해야 하는 비용적인 측면과 새로운 설계를 해야 하는 시간적인 측면 그리고 그에 대한 개발인력에 대한 부담이 생기게 되었다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 여러 개의 서로 다른 다양한 센서들로부터 공장 내 기계의 동작데이터를 수집하고, 네트워크를 통해 원격으로 서버에서 동작데이터를 취합한 뒤, 분석을 통해 공장 관리 정보를 사용자 단말로 제공해주는 스마트 공장 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법은, (a) 공장 내의 적어도 하나의 기계와 연결된 적어도 하나의 센서 어셈블리로부터 상기 기계의 동작데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 동작데이터를 기초로 상기 공장 내 기계운영정보 및 오작동 정보를 포함하는 공장 관리 정보를 생성하는 단계; 및 (c) 상기 공장 관리 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하며, 상기 센서 어셈블리는, 상기 기계의 동작데이터를 검출하는 적어도 하나의 측정센서와 상기 적어도 하나의 측정센서로부터 상기 동작데이터를 수집하는 센서 컨트롤러를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템은, 공장 내 기계의 동작데이터를 검출하는 적어도 하나의 측정센서와 상기 적어도 하나의 측정센서로부터 상기 동작데이터를 수집하는 센서 컨트롤러를 포함하는 센서 어셈블리; 및 상기 센서 어셈블리로부터 상기 기계의 동작데이터를 수신하고, 상기 동작데이터를 기초로 상기 공장 내 기계운영정보 및 오작동 정보를 포함하는 공장 관리 정보를 생성하여, 사용자 단말로 전송하는 서버;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 공장 관리자가 일일이 기계의 상태를 점검하고, 오작동 발생을 모니터링 할 필요없이, 기계설비에 부착된 센서와 클라우드 서버를 통하여 실시간으로 공장 운영 정보를 확인할 수 있다. 이를 통해, 불필요한 노동력을 절감시킬 수 있고 이에 따라 공장의 생산력을 향상시킬 수 있다.
또한, 머신러닝 기반의 빅데이터 분석 기능을 통해 오작동 발생 예측 기능을 제공함으로써, 공장 관리자가 오작동이 발생되기 전에 사전적인 대응을 할 수 있다.
또한, 서버에서 펌웨어 및 룩업테이블이 저장되고, 센서의 측정값을 검출하도록 함으로써, 센서 어셈블리와 서버 간의 통신을 신속하게 하고, 센서 어셈블리의 프로세싱 속도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 시스템에 대한 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 센서 어셈블리의 구조에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 관한 센서 어셈블리의 구조에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 컨버터에 대한 구조도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 센서 컨트롤러가 측정 센서를 제어하여 기계의 동작데이터를 수집하는 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 측정센서에서 생성된 전기신호값으로부터 측정값을 검출하기 까지의 과정을 나타낸 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 기계의 오작동이 발생된 전부터 후까지 측정된 동작데이터의 예시이다.
도 9a 내지 도 9e는 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 발생 전의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동이 발생되는 동안의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 발생 후의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 예측 및 정상작동 복귀 예측을 위한 머신러닝 알고리즘을 설명하기 위한 순서도이다 .
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따르는 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 단말로 제공되는 공장 관리 정보를 표현하기 위한 사용자 인터페이스의 일 예이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 센서 어셈블리의 구조에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 관한 센서 어셈블리의 구조에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 컨버터에 대한 구조도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 센서 컨트롤러가 측정 센서를 제어하여 기계의 동작데이터를 수집하는 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 측정센서에서 생성된 전기신호값으로부터 측정값을 검출하기 까지의 과정을 나타낸 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 기계의 오작동이 발생된 전부터 후까지 측정된 동작데이터의 예시이다.
도 9a 내지 도 9e는 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 발생 전의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동이 발생되는 동안의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 발생 후의 데이터 분석과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라, 오작동 예측 및 정상작동 복귀 예측을 위한 머신러닝 알고리즘을 설명하기 위한 순서도이다 .
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따르는 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 단말로 제공되는 공장 관리 정보를 표현하기 위한 사용자 인터페이스의 일 예이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)' 또는 모듈이란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하에서 언급되는 "사용자 단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), LTE(Long Term Evolution) 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예의 시스템은 공장 내의 기계(10)에 부근에 설치된 센서 어셈블리(100), 서버(200), 사용자 단말(300)을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르는 시스템은 스마트공장 서비스를 제공할 수 있는 시스템이다. 이러한 스마트공장 서비스는 공장 내 기계설비(10)의 동작 현황을 실시간으로 모니터링하고 오동작 발생 가능성이 높거나 오동작이 발생한 경우 즉시 공장관리자에게 이를 알려줌으로써, 공장관리자의 기계(10) 관리의 효율성 및 편의성을 제공할 수 있다. 특히, 후술하는 센서 어셈블리(100)를 통해 IOT(Internet Of Things) 기술 기반의 서비스를 제공함으로써, 공장관리자가 일일이 기계(10)를 찾아보고 문제가 있는지 꼼꼼히 살피지 않고도, 공장관리자의 단말로 기계(10)의 운영정보를 제공하여 공장관리자의 불편함을 제거할 수 있다.
센서 어셈블리(100)는 적어도 하나의 센서로 구성된 IOT통합모듈단말기이다. 센서 어셈블리(100)는 공장 내 기계(10)의 부근에 설치되는 것으로서, 기계(10)의 어느 일 면에 부착되는 형태로 구성될 수도 있다. 센서 어셈블리(100)는 기계(10)의 동작데이터(예를 들어, 온도, 습도, 압력, 전력 등)를 측정하기 위한 센서와 이를 서버(200)로 전송하기 위한 센서를 포함한다.
서버(200)는 각 기계(10)마다 설치된 센서 어셈블리(100)로부터 기계(10)의 동작데이터를 수신한다. 그리고, 각 기계(10)마다 동작데이터에 대한 관리를 수행한다. 또한, 빅데이터 분석 또는 머신러닝에 기반한 분석기법을 통해 수집한 동작데이터를 기반으로 오동작 발생가능성을 미리 예측할 수도 있다.
사용자 단말(300)은 스마트공장 서비스를 제공할 수 있는 애플리케이션이 설치되어 있을 수 있다. 애플리케이션은 서버(200)로부터 정보를 수신하여 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 가공하여 사용자에게 기계설비(10)의 운영현황에 대한 정보를 제공해줄 수 있다.
이하, 도 2를 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는 센서 어셈블리(100)의 구성에 대하여 구체적으로 설명한다.
센서 어셈블리(100)는 복수의 센서로 구성된다. 구체적으로, 센서 어셈블리(100)는 센서 컨트롤러(110), 통신 모듈(120), 측정센서(130), 커넥터(140)를 포함한다.
센서 컨트롤러(110) 내지 측정센서(130)는 각각 물리적으로 독립된 형태로 구현될 수 있다. 즉, 도 1과 같이, 각각의 센서들이 육면체 형태로 유사하거나 동일한 물리적 규격을 갖도록 형성될 수 있고, 필요한 모듈별로 교체되기가 매우 용이하다. 예를 들어, 센서 컨트롤러(110), 통신 모듈(120), 측정센서(130) 중 어느 하나에 고장이 발생하거나 용도 변경이 필요할 경우, 해당하는 센서를 교체함으로써 문제를 쉽게 해결할 수도 있다.
또한, 센서 어셈블리(100)는 거치대를 더 포함할 수도 있다. 거치대는 센서 컨트롤러(110)와 통신 모듈(120)을 함께 지지하는 기능을 수행한다. 거치대는 센서 컨트롤러(110)와 통신 모듈(120)의 면적을 커버할 수 있는 면적으로 형성되되, 테두리 영역에 격벽이 형성됨으로써 센서 컨트롤러(110)와 통신 모듈(120)이 외부로 벗어나지 않게 고정하는 기능을 수행할 수도 있다. 이때, 센서 컨트롤러(110)와 통신 모듈(120)은 거치대 상에서 서로 적층되는 형태로 배치될 수 있다.
이하, 각 센서 별로 그 기능에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
센서 컨트롤러(110)는 측정센서(130)로부터 동작데이터를 수신하고, 동작데이터가 서버(200)로 전송되어 수집되도록 통신 모듈(120)로 동작데이터를 전달한다. 이때, 센서 컨트롤러(110)는 적어도 하나의 측정센서(130)와 연결된다. 만약 측정센서(130)의 교체 또는 부가를 통해 기존에 연결되어 있던 측정센서(130)가 다른 종류의 측정센서(130)로 대체되더라도, 센서 컨트롤러(110)는 현재 연결된 측정센서(130)의 동작데이터를 수신하고 인식할 수 있다.
예를 들어, 온도 센서, 압력 센서, 습도 센서, 전류/전압 센서, 전력 센서 등 다양한 센서들과 센서 컨트롤러(110)가 연결될 수 있다. 또한, 펌웨어가 서버(200)에 탑재되어 있는 경우, 센서 컨트롤러(110)는 단순히 측정센서(130)의 전기신호값(즉, A/D 신호값: 아날로그에서 디지털로 변환된 신호)을 서버(200)로 전달하는 역할을 하며, 센서 컨트롤러(110)에 모든 센서에 대한 펌웨어가 다운로드되어 설치되어 있는 경우, 각 센서들이 서로 다른 기기와 호환이 되지 않는 물건이라고 하더라도, 센서 컨트롤러(110)는 해당 센서의 신호를 인지할 수 있다.
센서 컨트롤러(110)는 측정센서(130)로부터 수신한 동작데이터를 규격화된 디지털 신호로 변환하여, 통신 모듈(120)로 전달한다. 예를 들어, 온도센서와 압력센서로부터 센서 컨트롤러(110)로 전달된 신호는 서로 다른 포맷의 전기신호일 수 있다. 이를 그대로 서버(200)로 전달할 경우, 서버(200)가 어떠한 정보를 담고 있는지 정확하게 인지하지 못할 수 있다. 이를 위해 센서 컨트롤러(110)는 아날로그신호 또는 디지털신호를 규격화된 디지털신호로 변환하여 서버(200)에서 인지할 수 있는 형태로 변환하는 역할도 수행할 수 있다.
통신 모듈(120)은 센서 컨트롤러(110)와 서버(200) 또는 사용자 단말(300) 사이에서 정보 전달을 수행한다. 즉, 센서 컨트롤러(110)에서 측정된 동작데이터를 서버(200)로 전송하고, 서버(200)에서 센서 컨트롤러(110)로 명령하는 정보를 수신하여 센서 컨트롤러(110)로 전달한다.
통신 모듈(120)은 바람직하게 무선 통신 모듈(120)일 수 있으나, 반드시 이에 한하는 것은 아니며 유선 통신 모듈(120)일 수도 있다. 또한, 통신 모듈(120)은 3G, 4G, WIFI, Bluetooth, Zigbee 등과 같은 다양한 통신을 수행하도록 구현될 수 있다.
측정센서(130)는 기계(10)의 동작데이터를 측정하는 센서이다. 측정센서(130)는 기계(10)의 동작데이터를 측정하는 센서로 구성되는 것이 바람직하나, 반드시 이에 한하지는 않으며 공장 내의 상태나 운영현황 등에 대한 정보도 측정하는 센서로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 측정센서(130)는 온도, 압력, 습도, 전압, 전력 및 진동 중 어느 하나를 측정하는 센서일 수 있다. 이는 일 예일 뿐이며, 다른 다양한 동작데이터를 측정하는 센서를 포함할 수도 있다.
센서 컨트롤러(110), 통신 모듈(120), 측정센서(130)는 커넥터(140)를 통하여 서로 연결 및 고정될 수 있다. 커넥터(140)는 전선이나 배선의 형태로 구현될 수도 있다. 또는, 커넥터(140)는 각 센서의 일 영역에 형성된 복수의 핀(pin)의 형태로 구현될 수도 있다. 핀 형태로 구현되는 경우, 각각의 센서에 형성된 커넥터(140)가 서로 맞물리도록 배치되고 연결됨으로써 센서들이 서로 연결될 수 있다. 또한, 커넥터(140) 간에 서로 고정결합될 수 있는 형태로 구비될 경우, 커넥터(140) 간의 연결뿐만 아니라 센서들 간의 위치 고정의 효과까지 제공해줄 수 있다.
한편, 도 3 및 도 4를 참조하면, 센서 어셈블리(100)는 컨버터(150)를 추가로 포함할 수도 있다.
컨버터(150)는 적어도 하나의 측정센서(130)와 센서 컨트롤러(110) 간에 전달되는 신호를 디지털/아날로그 변환하거나 아날로그/디지털 변환한다. 컨버터(150)는 디지털/ 아날로그 변환부(DAC)(152)와 아날로그/디지털 변환부(ADC)(153)를 포함한다. 또한, 컨버터(150)는 연결 전선이나 배선을 통하여 측정센서(130)와 센서 컨트롤러(110)에 연결될 수 있으나, 도 4와 같이 복수의 핀(151) 형태로 구성될 수도 있다. 이러한 경우, 전선이나 배선보다 공장 관리자가 단순히 컨버터(150)를 해당 영역에 삽입하는 동작만으로 쉽게 센서 간을 연결할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여, 센서 컨트롤러(110)가 측정센서(130)를 통해 기계(10)의 동작데이터를 수집하는 과정에 대해 구체적으로 설명한다.
센서 컨트롤러(110)는 먼저 서버(200)로부터 센싱 시작 명령을 수신한다(S110).
센서 컨트롤러(110)는 센싱주기를 확인한다(S120). 센서 컨트롤러(110)는 미리 설정된 센싱주기로 동작하도록 제어할 수도 있으나, 센싱주기가 변경되었을 경우 이를 반영하도록 미리 센싱주기를 확인하는 과정을 거칠 수도 있다. 센싱 주기란 측정센서(130)가 동작데이터를 센싱하는 주기를 의미한다. 모든 시간에 대해 지속적으로 동작데이터를 센싱할 경우, 이는 측정센서(130)에 대한 과부하를 제공하고 전력소모도 과도하게 되므로, 특정 주기를 설정하고, 그 시간에 대해서만 동작데이터를 센싱하고 취합할 수 있도록 한다.
센서 컨트롤러(110)는 센싱 시작명령을 측정센서(130)로 전달한다(S130).
측정센서(130)는 명령을 수신하고 초기화를 수행할 수 있다(S140).
그리고, 측정센서(130)는 센서 컨트롤러(110)가 전달한 센싱주기(예를 들어, 1초)마다 센싱을 수행한다(S150). 측정센서(130)는 초기화를 수행한 후 센싱주기에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
측정센서(130)는 센싱 주기마다 측정한 동작데이터를 센서 컨트롤러(110)로 전달한다(S160).
센서 컨트롤러(110)는 동작데이터가 서버(200)로 전송되도록 동작데이터를 통신 모듈(120)로 전달한다(S170). 이때, 센서 컨트롤러(110)는 동작데이터를 수집할 때마다 통신 모듈(120)로 전달할 수도 있고, 센싱 주기보다 긴 주기로 동작데이터를 축적하여 통신 모듈(120)로 전달할 수도 있고, 서버(200)로부터 그 간의 축적된 데이터의 요청을 수신한 경우에 축적된 동작데이터를 전달할 수도 있다.
이하, 도 6 및 도 7을 참조하여, 서버(200)가 각 기계의 측정값을 파악하기 위한 과정에 대하여 두 가지 실시예로 나누어 설명하도록 한다.
도 6은 서버(200)가 공장의 외부에 존재하는 클라우드 서버인 경우의 실시예이다. 즉, 공장 관리정보를 공장 외부의 클라우드 서버에서 수집하고 관리하는 경우에 관한 예이다.
먼저, 사용자 단말(300)과 센서 어셈블리(100)는 근거리 통신(예를 들어, 블루투스)를 통하여 서로 통신 연결된다. 이때, 사용자 단말(300)의 애플리케이션 상에는 센서 어셈블리(100)를 인식하였다는 정보가 제공되며, 사용자는 센서 어셈블리(100)에 대한 식별정보(ID)를 설정할 수 있다. 센서 어셈블리(100)의 식별정보는 센서 컨트롤러(110)의 식별정보와 측정센서(130)의 식별정보를 포함하여 구성된다. 이후, 측정센서(130)가 기계의 동작데이터를 리딩하여 동작데이터가 포함된 A/D 신호값을 센서 컨트롤러(110)로 전달하면, 센서 컨트롤러(110)는 A/D 신호값과 센서 어셈블리(100)의 식별정보를 서버(200)로 전송한다. 서버(200)는 미리 저장되어 있던 룩업테이블을 참조하여, A/D 신호값에 대응하는 측정값을 검출한다. 그리고, 서버(200)는 센서 어셈블리(100)의 식별정보를 참조하여, 사용자의 공장의 특정 기계에 대한 정보로서 측정값을 매칭하여 저장한다.
도 7은 서버(200)가 클라우드 서버가 아닌 공장 내의 네트워크를 사용하는 서버인 경우이다. 바람직하게, 도 7의 실시예는 클라우드 네트워크 환경이 지원되지 않는 경우에 실행되는 것이지만, 반드시 이에 한하지는 않는다.
먼저, 센서 어셈블리(100)는 도 6의 ①의 과정과 동일하게 센서 어셈블리의 식별정보를 사용자 단말(300)을 통해 설정받는다. 이후, 사용자 단말(300)은 서버(200)로 센서 어셈블리(100)의 식별정보를 전송하여 센서 어셈블리(100)에 맞는 펌웨어 및 룩업테이블을 요청하고, 이를 전송받는다. 이어서, 센서 어셈블리(100)의 센서 컨트롤러(110)는 사용자 단말(300)로부터 펌웨어와 룩업테이블을 다운로드받고 설치한다. 그에 따라, 측정센서(130)로부터 A/D 신호값을 수신받는 경우, 센서 컨트롤러(110)는 펌웨어를 통해 A/D 신호값을 인식하고, 룩업테이블을 통해 A/D 신호값으로부터 측정값을 추출할 수 있다. 이어서, 센서 어셈블리(100)는 추출된 측정값을 서버(200)로 전송한다. 센서 컨트롤러(110)는 복수의 측정센서(130)에 대한 모든 펌웨어를 다운로드받고 모든 A/D 신호값을 인식할 수 있다. 한편, 서버(200)에 저장된 측정값은 추후 클라우드 네트워크 환경이 지원될 경우, 클라우드 서버로 다시 재전송될 수도 있다.
도 6의 경우와 같이, 펌웨어 및 룩업테이블이 센서 어셈블리(100)에 저장되어 있지 않고 서버(200)에 저장되어 있는 경우, 펌웨어의 개발 및 센서 어셈블리(100)로의 설치 업무를 최소화할 수 있다. 센서 컨트롤러(110)에 펌웨어와 룩업테이블이 탑재될 경우, 센서 컨트롤러(110)의 MCU 및 ROM의 용량과 성능이 큰 영향을 미친다. 이러한 경우, 개발 비용이 상당히 높게 된다. 그러나, 도 6과 같은 방법을 통해 프로세싱 동작을 최소화할 수 있으며, 센서 컨트롤러(110)의 MCU, ROM 제작비용이나 운영에 필요한 수고를 덜 수 있다. 또한, 센서 컨트롤러(110)는 A/D 신호를 전달하는 역할만을 수행하므로, 다양한 여러 측정센서(130)들과 연결될 수 있어, 넓은 호환성을 확보할 수 있다.
도 7의 경우는, 도 6과 같은 클라우드 네트워크 환경이 지원되지 않을 때 적용되며, 하나의 센서 컨트롤러(110)에서 여러 개의 측정센서(130)에 대한 펌웨어 및 룩업테이블을 다운로드받기 때문에, 여러 개의 측정센서(130)의 A/D 신호값을 인식할 수 있어 역시, 넓은 호환성을 확보할 수 있다.
이하, 도 7의 실시예에 있어서, 자동 펌웨어 업데이트 과정에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
공장 관리자가 기계의 외관 또는 내관을 직접 점검하거나 공장 내부를 순회하는 등의 업무 등을 하면서 특정 기계 주변으로 접근하는 경우가 있을 수 있다.
이때, 공장 관리자가 소지한 사용자 단말(300)은 주변의 센서 어셈블리(100)가 위치한 것을 인식할 수 있으며, 미리 설정된 근접 거리 내의 센서 어셈블리(100)를 감지한 경우, 센서 어셈블리(100)와 서로 무선통신을 통해 연결될 수 있다. 예를 들어, 블루투스 또는 와이파이, 지그비 등의 다양한 통신방식을 통해 연결될 수 있다.
이어서, 센서 어셈블리(100)의 센서 컨트롤러(110)는 사용자 단말(300)로 센서 컨트롤러(110)의 식별정보와 측정센서(130)의 식별정보 및 센서 컨트롤러(110)가 수집한 측정센서(130)의 동작데이터 중 적어도 하나와 센서 컨트롤러(110)에 설치된 각 측정센서(130) 별 펌웨어 정보를 전송할 수도 있다. 펌웨어 정보는 해당 펌웨어의 버전(version) 정보와 해당 펌웨어의 식별정보 및 해당 펌웨어와 연관된 측정센서(130) 정보를 포함할 수 있다.
사용자 단말(300)은 서버(200)로 펌웨어 정보를 전송하면서, 펌웨어 업데이트가 필요한지 질의한다.
서버(200)는 각 측정센서(130) 별 펌웨어 정보를 보유하고 있으며, 펌웨어 정보가 업데이트되는 경우, 업데이터 파일을 저장한다.
서버(200)는 사용자 단말(300)로부터 수신한 펌웨어의 버전 정보와 현재 서버(200)에 저장되어 있는 펌웨어의 버전 정보를 비교하고, 사용자 단말(300)로부터 수신된 펌웨어의 버전 정보의 레벨이 낮을 경우, 센서 컨트롤러(110)의 펌웨어 업데이트가 필요한 것으로 인지한다.
그에 따라, 사용자 단말(300)로 업데이트가 필요하다는 정보를 전송한다. 이때, 공장 관리자의 승인하에 업데이트를 자동으로 수행할 수도 있고, 승인없이 곧바로 업데이트를 진행할 수도 있다.
업데이트 진행시, 서버(200)는 사용자 단말(300)로 펌웨어 업데이트 파일 및 센서 컨트롤러(110)의 식별정보 및 측정센서(130)의 식별정보를 전송할 수 있다. 사용자 단말(300)은 센서 컨트롤러(110)와 측정센서(130)의 식별정보를 참조하여, 업데이트할 센서 컨트롤러(110)를 식별하고, 식별된 센서 컨트롤러(110)로 펌웨어 업데이트 파일을 전송하여 설치가 이루어지도록 할 수 있다.
추가 실시예로서, 업데이트는 다음과 같은 과정을 통해 진행될 수도 있다.
먼저, 서버(200)는 사용자 단말(300)로 업데이트할 펌웨어의 헤더 데이터를 전송할 수 있다. 헤더 데이터는 펌웨어를 구성하는 블록데이터 중 0번 블록을 의미한다.
센서 컨트롤러(110) 또는 사용자 단말(300)은 헤더 데이터를 기초로 해당 펌웨어의 전체 블록수를 리딩한다(S250). 이하에서 전체 블록수는 n개(n은 1보다 큰 자연수)라고 가정한다.
이후, 서버(200)는 사용자 단말(300)로 해당 펌웨어의 1번 블록 데이터를 전송하고, 사용자 단말(300)은 1번 블록데이터를 센서 컨트롤러(110)로 전달할 수 있다.
센서 컨트롤러(110) 또는 사용자 단말(300)은 1번 블록 데이터에 대해 CRC 검증을 수행할 수도 있다. CRC(Cyclical Redundancy Check) 검증이란 순환중복검증이라고도 불리운다. 구체적으로, 송신단에서 전송대상 데이터를 미리 지정한 체크값을 제수로 하여 나눈 후의 나머지값이 전송대상 데이터의 끝에 붙여서 전송되면, 수신단에서 수신한 데이터를 체크값으로 나누어 도출되는 나머지를 비교하거나, 나머지값이 붙여서 전송된 데이터 전체를 나누어 도출되는 나머지값이 0이되는지 판단하여 데이터의 오류 유무를 판단한다.
만약 오류가 검출된 경우, 센서 컨트롤러(110)는 사용자 단말(300)로 오류가 발생된 블록데이터를 서버(200)에 재요청해달라는 명령을 전달하고, 재요청을 통해 블록데이터를 수신하지 못하거나, 다시 오류가 발생되는 경우 한 번 더 재명령을 할 수도 있다. 만약, 재요청 횟수가 미리 설정된 횟수를 초과하는 경우 센서 컨트롤러(110) 또는 사용자 단말(300)은 서버(200)로 오류 메시지를 전송할 수 있다.
만약 오류가 검출되지 않은 경우, 센서 컨트롤러(110)는 해당 측정센서(130)에 대하여 기존에 센서 컨트롤러(110)의 메모리 내에 저장되어 있는 펌웨어 블록 위치에 수신한 블록데이터를 복사하여 붙여넣을 수 있다.
그리고 복사된 블록데이터가 마지막 블록인지 확인한다.
만약, 복사된 블록데이터가 마지막 블록이 아닌 경우, 다른 블록데이터를 수신하는 과정을 수행한다. 이와 같은 방식으로, 1번 블록데이터부터 n 번 블록데이터까지 반복적으로 수행할 수 있다.
최종적으로, 센서 컨트롤러(110)가 모든 블록데이터를 서버(200)로부터 수신한 경우, 센서 컨트롤러(110)는 사용자 단말(300)로 펌웨어 다운로드 완료 ACK(acknowledgement)를 전송할 수 있다.
이러한 과정을 통하여, 자동적으로 센서 어셈블리(100)에서 펌웨어가 업데이트되기 때문에, 공장관리자가 각각의 측정센서(130)마다 펌웨어 업데이트를 수행하거나, 업데이트를 위해 서버(200)의 설치파일을 usb에 담아서 측정센서(130)로 가져와 설치하는 수작업을 수행할 필요가 없어지게 된다.
한편, 센서 컨트롤러(110)는 상술한 동작을 수행하기 위한 프로그램(또는 애플리케이션)이 저장된 메모리와 위 프로그램을 실행하는 프로세서(ex. MCU (micro controller unit)를 포함하여 구성될 수 있다.
또 한편, 복수의 센서 어셈블리(100) 중 일부 통신 모듈(120)만 3G, 또는 4G의 기지국기반 무선통신기능을 포함하고, 나머지는 WIFI와 같은 근거리 무선통신기능만을 포함하도록 구성될 수도 있다. 이와 같이 구성될 경우, 통신망을 이용한 통신비가 줄어들게 되며, 전체 데이터를 한 영역에서 취합하여 서버(200)로 전송하면 되므로 스마트공장 서비스 이용에도 큰 문제가 없게 될 수 있다.
한편, 서버(200)는 센서 어셈블리(100)의 식별정보를 ASCII 문자 형태로 저장하고 인식할 수 있다. 센서 어셈블리(100)의 식별정보는, 예를 들어, WF-03, 0000~0과 같이 정의될 수 있다. 첫번째 네 자리의 식별정보 중 WF는 고정값이며 03은 16진수로서, 센서 컨트롤러(110)의 식별정보를 나타낸다. 두번째 식별정보는 24자리로 구성되는 것으로서, 16진수로 구성되며 측정센서(130)의 식별정보를 나타낸다. 이러한 센서 어셈블리(100)의 식별정보는 센서 어셈블리(100)의 MAC Address가 추가 매핑되고, 서버(200) 내의 매핑코드와 함께 결합되어 저장될 수 있다. 서버(200) 내 매핑코드는 날짜, 보안키, 센서 어셈블리(100)를 판매한 국가 식별정보로 구성될 수 있다. 이 때, 보안키는 5자리 중 랜덤한 값으로 부여될 수도 있다.
예를 들어, 서버(200) 내에 측정센서(130)들의 식별정보는 아래와 같은 리스트로 관리될 수 있다.
| 설비 No. | 센서 No. | 설명 | ID |
| 1 | 1 | 금형 온도 상판 | WF -01-01 |
| 2 | 금형 온도 하판 | WF -01-02 | |
| 3 | 냉각수 온도 입수 | WF -01-03 | |
| 4 | 냉각수 온도 출수 | WF -01-04 | |
| 5 | 호퍼장량 근접 센서 | WF -01-05 | |
| 6 | 설비 주변습도 | WF -01-06 | |
| 7 | 설비 작동 감지 | WF -01-07 | |
| 2 | 1 | 금형 온도 상판 | WF -02-01 |
| 2 | 금형 온도 하판 | WF -02-02 | |
| 3 | 냉각수 온도 입수 | WF -02-03 | |
| 4 | 냉각수 온도 출수 | WF -02-04 | |
| 5 | 호퍼장량 근접 센서 | WF -02-05 | |
| 6 | 설비 주변습도 | WF -02-06 | |
| 7 | 설비 작동 감지 | WF -02-07 | |
| 3 | 1 | 금형 온도 상판 | WF -03-01 |
| 2 | 금형 온도 하판 | WF -03-02 | |
| 3 | 냉각수 온도 입수 | WF -03-03 | |
| 4 | 냉각수 온도 출수 | WF -03-04 | |
| 5 | 호퍼장량 근접 센서 | WF -03-05 | |
| 6 | 설비 주변습도 | WF -03-06 | |
| 7 | 설비 작동 감지 | WF -03-07 |
만약, 설비 1의 상판 금형온도가 125°C 이고, 날짜가, 2015.09.22, 시각이 23:30:05 인 경우, WF-01-01,150922233005,0125 와 같이 측정값이 검출되고 이를 바탕으로, 각 기계 별 운영현황에 대한 정보를 취합 및 관리할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(200)는 머신러닝 기법을 기반으로, 센서 어셈블리(100)로부터 수신한 동작데이터에 대한 학습을 수행하여, 기계의 오동작 발생 시점에 대한 예측정보를 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.
이하, 도 8내지 도 12을 참조하여, 서버(200)의 동작에 대해 구체적으로 설명한다.
먼저, 도 8를 참조하면, 측정센서(130)(예를 들어, 온도센서)로부터 수신한 어느 한 기계의 측정값이 시간에 따라 도 8와 같은 형태의 그래프를 띈다고 가정한다.
측정값이 임계값을 초과하는 경우, 오동작으로 간주하므로, ①은 오동작이 발생되기 전의 시구간이며, ②는 오동작이 발생된 시점, ③은 오동작이 종료된 시점을 의미한다.
서버(200)는 센서 어셈블리(100)로부터 동작데이터를 실시간으로 수신한다(S510).
서버(200)는 동작데이터에 대응하는 측정값이 임계값을 초과함을 감지할 수 있다(S520).
이때, 서버(200)는 먼저, 사용자 단말(300)로 오작동 발생 알림을 제공한다(S530).
이어서, 동작데이터에 대응하는 측정값이 임계값보다 미만이 되는 시점을 감지할 수 있으며(S540), 서버(200)는 사용자 단말(300)로 오작동 종료 알림을 제공할 수 있다(S550).
한편, 이러한 과정에 있어서, 오작동이 발생될때마다, 오작동이 감지된 S520 단계의 시점에 서버(200)는 오작동 발생 전의 소정 시간 동안에 대한 측정값의 데이터 패턴을 저장하고 통계값을 도출할 수 있다(S560).
도 9a를 참고하면, 예를 들어, 오작동 발생시점 이전의 50분간 데이터를 별도로 저장할 수 있다. 이후, 제 2 오작동이 발생되는 경우, 도 9b와 같이 마찬가지로 제 2 오작동 발생 이전의 50분간 데이터를 저장한다. 또한, 제 3 오작동이 발생되는 경우, 마찬가지로 제 3 오작동 발생 이전의 50분간 데이터를 저장한다. 이러한 과정을 거쳐, 도 9d와 같이 누적된 데이터가 형성되며, 누적된 데이터에 대한 평균값을 구할 경우, 굵은 선 부분과 같이 측정값에 대한 평균 데이터 패턴이 검출된다.
이후, 도 9e와 같이, 임의의 측정값이 수신될 때, 그 측정값의 소정시간 동안의 데이터 패턴이 기 저장된 평균 데이터 패턴과 유사할 경우, 오작동 예측 알림을 제공할 수 있다(S590). 구체적으로, 평균 데이터 패턴을 기준으로 미리 설정된 범위 내의 값을 갖는 유사 동작데이터가 수신되는 경우, 오작동 예측 알림을 제공할 수 있다.
한편, 유사 동작데이터가 지속되는 시간에 따라 다른 레벨의 오작동 경고가 사용자 단말(300)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 유사 동작데이터가 20분간 수신되는 경우, "주의 필요" 알림을 제공하고, 30분간 수신되는 경우, "설비 확인" 알림을 제공하고, 40분간 비슷한 경우, "오작동 경고"알림을 제공할 수 있다.
또 한편, 도 10과 같이, 오작동이 발생될 때마다, 오작동이 발생되는 동안에 오작동지속시간을 측정하고 저장할 수 있다(S570). 그리고, 오작동 지속시간에 대한 통계자료 또는 평균값을 저장하였다가 추후 분석결과로서 사용자 단말(300)로 제공할 수 있다.
또한, 서버(200)는 오작동이 발생될 때마다, 동작데이터에 대응하는 측정값이 임계값을 초과했다가 다시 임계값 미만으로 하강한 시점부터 소정 시간 후까지의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터에 대한 평균값을 계산하여, 오작동 발생 후의 동작데이터 패턴을 검출할 수 있다(S580).
그리고, 앞의 경우와 마찬가지로, 도 11와 같이, 소정 시간동안 유사 동작데이터를 수신하는 경우, 정상동작 복귀 알림을 사용자 단말(300)로 전송할 수 있다(S590).
이하, 도 13를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 스마트 공장 관리 방법을 제공하기 위한 과정을 구체적으로 설명한다.
센서 어셈블리(100)는 연결된 공장 기계에 대한 센싱을 시작한다(S430).
센서 어셈블리(100)는 기계의 동작데이터를 주기적으로 센싱한다(S440).
센싱될 때마다 서버(200)로 전송하며(S450), 서버(200)는 이로부터 각 기계별 운영현황정보를 수집할 수 있다(S460).
그리고 서버(200)는 운영현황정보를 사용자 단말(300)로 전송한다(S470). 사용자 단말(300)에 표시되는 운영현황 정보는 도 14와 같다. 각 라인에 대한 기계에 부착된 센서의 개수, 센서의 정상동작여부, 센서가 부착된 기계의 장소 등이 제공될 수 있다.
한편, 서버(200)는 머신러닝 기반으로 오작동을 예측할 수도 있다(S480). 그리고 오작동 예측을 알림으로써, 공장 관리자가 기계 오작동 전 미리 대처할 수 있도록 할 수 있다(S490).
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 공장 내 기계 100: 센서 어셈블리
110 : 센서 컨트롤러 120 : 통신 모듈
130 : 측정 센서 140 : 커넥터
150 : 컨버터 200 : 서버
300 : 사용자 단말
110 : 센서 컨트롤러 120 : 통신 모듈
130 : 측정 센서 140 : 커넥터
150 : 컨버터 200 : 서버
300 : 사용자 단말
Claims (18)
- 서버에 의해 수행되는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법에 있어서,
(a) 공장 내의 적어도 하나의 기계와 연결된 적어도 하나의 센서 어셈블리로부터 상기 기계의 동작데이터를 수신하는 단계;
(b) 상기 센서 어셈블리에 관한 펌웨어를 기반으로 상기 동작데이터로부터 상기 기계에 대한 측정값을 추출하고, 상기 공장 내 기계운영정보를 포함하는 공장 관리 정보를 생성하는 단계; 및
(c) 상기 공장 관리 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하며,
상기 (a) 단계는, 상기 기계가 동작하는 동안 실시간으로 동작데이터를 수신하며,
상기 (b) 단계는,
수집된 전체 시간에 대한 측정값을 분석하여, 시간에 따른 측정값의 패턴을 도출함으로써, 상기 패턴과 대응하는 후속 측정값 패턴이 검출되는지에 따라, 비정상 작동여부를 판정하여 상기 사용자 단말로 알림을 제공하는 단계;
를 포함하는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 수신한 동작데이터는 상기 센서 어셈블리에 포함된 측정센서에서 생성된 전기신호값이며,
상기 (b) 단계는,
상기 서버에 기 저장되어 있는, 상기 측정센서와 대응하는 펌웨어와 룩업테이블을 이용하여, 상기 전기신호값으로부터 상기 측정센서와 대응하는 기계의 측정값을 검출하되,
상기 룩업테이블은 전기신호값과 기계의 동작에 대한 측정값과의 관계를 정의하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 1 항에 있어서,
(a-1) 상기 (a) 단계 전, 상기 사용자 단말로부터 상기 센서 어셈블리에 포함된 측정센서와 대응하는 펌웨어 및 룩업테이블에 대한 요청을 수신하고, 상기 사용자 단말로 상기 펌웨어 및 룩업테이블을 전송하는 단계를 더 포함하며,
상기 센서 어셈블리가 상기 사용자 단말로부터 상기 펌웨어 및 룩업테이블을 수신하고, 상기 측정센서의 전기신호값으로부터 상기 수신한 펌웨어 및 룩업테이블을 기초로 상기 측정센서와 대응하는 기계의 측정값을 검출함에 따라,
상기 (a) 단계에서 수신한 동작데이터는 상기 센서 어셈블리에서 생성된 측정값인 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 (a-1) 단계부터 상기 (a) 단계까지는,
상기 서버가 상기 공장의 내부의 네트워크를 통해 상기 센서 어셈블리 및 상기 사용자 단말과 연결되는 내부 서버인 경우 수행되는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 (a) 단계 전, 상기 센서 어셈블리에 포함된 센서 컨트롤러의 식별정보와 상기 측정센서의 식별정보가 상기 사용자 단말의 입력을 통해 설정됨에 따라,
상기 (a) 단계는,
상기 동작데이터와 함께 상기 센서 컨트롤러의 식별정보 및 상기 측정센서의 식별정보를 수신하고,
상기 (b) 단계는,
상기 센서 컨트롤러와 측정센서의 식별정보를 기초로 각 기계 별 동작데이터에 대한 정보를 수집하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 센서 컨트롤러의 식별정보, 상기 측정센서의 식별정보, 날짜, 보안키, 상기 측정값을 매핑하여 저장하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
오작동이 발생될 때마다, 상기 동작데이터가 임계값을 초과한 시점부터 소정 시간 전까지의 데이터를 저장하는 단계;
상기 저장된 데이터에 대한 평균값을 계산하여, 오작동 발생 전의 동작데이터 패턴을 검출하는 단계; 및
상기 동작데이터 패턴을 기준으로 미리 설정된 범위 내의 값을 갖는 유사 동작데이터를 수신하는 경우, 오작동 예측 알림을 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 유사 동작데이터가 지속되는 시간에 따라 다른 레벨의 오작동 경고가 상기 사용자 단말로 전송되는 것인, 상기 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
오작동이 발생될 때마다, 상기 동작데이터가 임계값을 초과한 시점부터 상기 임계값 미만으로 하강하는 시점까지의 오작동지속시간을 저장하는 단계; 및
상기 오작동 지속시간에 대한 통계자료를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;를 포함하는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
오작동이 발생될 때마다, 상기 동작데이터가 임계값을 초과했다가 상기 임계값 미만으로 하강한 시점부터 소정 시간 후까지의 데이터를 저장하는 단계;
상기 저장된 데이터에 대한 평균값을 계산하여, 오작동 발생 후의 동작데이터 패턴을 검출하는 단계; 및
상기 동작데이터 패턴을 기준으로 미리 설정된 범위 내의 값을 갖는 유사 동작데이터를 수신하는 경우, 정상동작 복귀 알림을 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하는, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 센서 어셈블리는,
센서 컨트롤러 및 측정센서를 포함하며,
상기 센서 컨트롤러는,
서로 상이한 복수의 측정센서와 연결되어, 상기 기계에 대한 서로 다른 종류의 동작데이터를 수집하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 13 항에 있어서,
상기 센서 어셈블리는,
센서 컨트롤러에서 수집한 동작데이터를 상기 서버로 전송하는 통신 모듈을 더 포함하며,
상기 측정센서, 상기 센서 컨트롤러 및 상기 통신 모듈은 서로 물리적으로 독립되어 형성되는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 제 13 항에 있어서,
상기 센서 컨트롤러는,
상기 적어도 하나의 측정센서의 교체 또는 부가를 통해 다른 종류의 측정센서와 연결되더라도, 상기 연결된 측정센서에 관한 펌웨어 업데이트를 상기 서버 또는 상기 사용자 단말을 통해 수행하여, 상기 연결된 측정센서의 동작데이터를 인식하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법. - 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템에 있어서,
공장 내 적어도 하나의 기계와 연결되어 기계의 동작데이터를 검출하는 센서 어셈블리; 및
상기 센서 어셈블리로부터 상기 기계의 동작데이터를 수신하고, 상기 센서 어셈블리에 관한 펌웨어를 기반으로 상기 동작데이터로부터 상기 기계에 대한 측정값을 추출하고, 상기 공장 내 기계운영정보를 포함하는 공장 관리 정보를 생성하여, 사용자 단말로 전송하는 서버;를 포함하며,
상기 서버는,
상기 기계가 동작하는 동안 실시간으로 동작데이터를 수신하며,
수집된 전체 시간에 대한 측정값을 분석하여, 시간에 따른 측정값의 패턴을 도출함으로써, 상기 패턴과 대응하는 후속 측정값 패턴이 검출되는지에 따라, 비정상 작동여부를 판정하여 상기 사용자 단말로 알림을 제공하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 스마트 공장 시스템.
- 제 1 항에 따르는 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
- 제 1 항에 있어서,
상기 센서 어셈블리는,
상기 기계의 동작데이터를 검출하는 적어도 하나의 측정센서와 상기 적어도 하나의 측정센서로부터 상기 동작데이터를 수집하는 센서 컨트롤러를 포함하는 것인, 기계동작정보 자동 수집을 기반으로 한 공장 관리 정보 제공방법.
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