KR101907409B1 - 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101907409B1
KR101907409B1 KR1020170109651A KR20170109651A KR101907409B1 KR 101907409 B1 KR101907409 B1 KR 101907409B1 KR 1020170109651 A KR1020170109651 A KR 1020170109651A KR 20170109651 A KR20170109651 A KR 20170109651A KR 101907409 B1 KR101907409 B1 KR 101907409B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
failure
failure information
heterogeneous injection
heterogeneous
adapter
Prior art date
Application number
KR1020170109651A
Other languages
English (en)
Inventor
이명수
이상훈
Original Assignee
주식회사 엑센솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엑센솔루션 filed Critical 주식회사 엑센솔루션
Priority to KR1020170109651A priority Critical patent/KR101907409B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101907409B1 publication Critical patent/KR101907409B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C45/768—Detecting defective moulding conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2945/00—Indexing scheme relating to injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould
    • B29C2945/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2945/76929—Controlling method
    • B29C2945/76939—Using stored or historical data sets
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C2945/00—Indexing scheme relating to injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould
    • B29C2945/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2945/76929—Controlling method
    • B29C2945/76993—Remote, e.g. LAN, wireless LAN

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법이 개시된다. 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 실시간 송신하는 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈; 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하고, 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 실시간 송신하는 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor); 상기 M2M 어댑터로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 상기 이기종 사출 장비 전체의 고장 영향을 분석하는 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈; 상기 FMEA 수행 모듈에 의해 분석된 고장 영향에 의해 상기 이기종 사출 장비의 예지 보전을 수행하는 예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈을 구성한다. 상술한 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법에 의하면, 다양한 이기종 사출 장비의 센서 데이터 내지는 공정 데이터를 하나의 통일된 기준 포맷으로 변경하여 활용하도록 구성됨으로써, 다양한 이기종 사출 장비의 분석과 모니터링 그리고 예지 보전을 일괄적으로 자동 수행할 수 있는 효과가 있다.

Description

이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법{INTELLIGENT PRODUCTION PROCESS UNIFIED MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD OF DIFFERENT TYPE OF EJECTION EQUIPMENT}
본 발명은 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
사출 공정은 다양한 부품과 장비들로 구성되어 일련의 다양한 생산 프로세스로 구성된다.
이러한 사출 공정에서 오랜 기간의 사용과 부품 불량 등 다양한 요인에 의해 공정 에러(error)가 발생하거나 불량품이 생산된다.
이러한 불량을 미리 미연에 예측하여 방지하고 보전하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 사출 장비에 대한 실시간 모니터링과 이력의 분석 등을 통해 다각적인 분석을 하여 예지 보전(preventive maintenance)을 수행할 수 있다.
예지 보전의 효과를 높이기 위해서는 예지 보전의 알고리즘을 어떻게 구성하여 효율적인 결과를 도출하는지가 관건이다.
한편, 사출 공정에는 여러 가지 타입의 이기종 사출 장비가 배치되어 이용될 수 있다. 이러한 경우, 이기종 사출 장비들은 각각 개별적인 데이터 포맷을 사용하기 때문에, 각 사출 장비들의 데이터 포맷 간의 차이로 인해 예지 보전 시스템이 데이터 추출과 분석이 어려운 실정이다.
10-1278428 10-2017-0054957
본 발명의 목적은 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템은, 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 실시간 송신하는 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈; 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하고, 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 실시간 송신하는 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor); 상기 M2M 어댑터로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 상기 이기종 사출 장비 전체의 고장 영향을 분석하는 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈; 상기 FMEA 수행 모듈에 의해 분석된 고장 영향에 의해 상기 이기종 사출 장비의 예지 보전을 수행하는 예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 M2M 어댑터는, 상기 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버로부터 실시간 수신하여 저장하고, 저장된 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 상기 기준 포맷으로 변환하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 방법은, 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈이 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor)로 실시간 송신하는 단계; 상기 M2M 어댑터가 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하는 단계; 상기 M2M 어댑터가 상기 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈로 실시간 송신하는 단계; 상기 FMEA 수행 모듈이 상기 M2M 어댑터로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 상기 이기종 사출 장비 전체의 고장 영향을 분석하는 단계; 예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈이 상기 FMEA 수행 모듈에 의해 분석된 고장 영향에 의해 상기 이기종 사출 장비의 예지 보전을 수행하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 M2M 어댑터가 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하는 단계는, 상기 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버로부터 실시간 수신하여 저장하고, 저장된 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 상기 기준 포맷으로 변환하도록 구성될 수 있다.
상술한 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법에 의하면, 다양한 이기종 사출 장비의 센서 데이터 내지는 공정 데이터를 하나의 통일된 기준 포맷으로 변경하여 활용하도록 구성됨으로써, 다양한 이기종 사출 장비의 분석과 모니터링 그리고 예지 보전을 일괄적으로 자동 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 각 이기종 사출 장비의 고장 이력과 예지 보전 데이터를 해당 사출 장비를 생산/관리하는 협력사로 제공하여 이기종 사출 장비 각각에 대한 설계 및 개량에 활용하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 알고리즘의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 UBM 프로세스의 모식도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 TBM 프로세스의 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 CBM 프로세스의 모식도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 방법의 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 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 알고리즘의 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 UBM 프로세스의 모식도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 TBM 프로세스의 모식도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 CBM 프로세스의 모식도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템(100)은 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110), M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor)(120), FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈(130), 예지 보전 수행 모듈(140), 고장 이력 저장 모듈(150), 이기종 사출 장비별 고장 이력 제공 모듈(160)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)은 사출 생산 공정을 구성하는 다양한 복수의 이기종 사출 장비(10)에 대해 각각 고장을 실시간 감지하도록 구성될 수 있다.
각각의 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)은 고장 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 이때, 고장 정보는 각각의 이기종 사출 장비(10)에 따라 다른 데이터 포맷으로 생성될 수 있다.
각각의 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)은 앞서 생성된 고장 정보를 M2M 어댑터(120)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
M2M 어댑터(130)는 여러 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)로부터 고장 정보를 실시간 수신하고 그 고장 정보를 파싱(parsing)하도록 구성될 수 있다.
M2M 어댑터(130)는 파싱에 의해 해석된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하도록 구성될 수 있다. 기준 포맷은 고장 내용과 각각의 이기종 사출 장비(10)마다 갖는 각각의 세부 정보를 모두 수용 가능하도록 구성될 수 있다.
예를 들면, 기준 포맷은 이기종 사출 장비(10)의 모델명, 사출 장비 시리얼 번호, 고장 부품명, 고장 부품 시리얼 번호, 고장 내용, 기종별 고장 세부 사항 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.
M2M 어댑터(120)는 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 FMEA 수행 모듈(130)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
여기서, M2M 어댑터(120)는 각 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보 데이터 포맷 및 각 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보 데이터 포맷을 기준 포맷으로 변환하는 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버(121)로부터 실시간 수신하여 저장하도록 구성될 수 있다.
M2M 어댑터(120)는 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 각 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보를 기준 포맷으로 변환하도록 구성될 수 있다.
FMEA 수행 모듈(130)은 M2M 어댑터(120)로부터 고장 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
FMEA 수행 모듈(130)은 그 수신된 고장 정보에 의해 이기종 사출 장비(10) 및 전체 사출 생산 공정에 미치는 고장 영향을 분석하도록 구성될 수 있다. 고장 영향은 고장 빈도, 고장 정도, 고장이 실제 발생될 시기, 고장에 따른 사출 생산 고장의 중단 기간, 생산률에 미치는 영향 등을 다각적으로 분석하도록 구성될 수 있다.
예지 보전 수행 모듈(140)은 FMEA 수행 모듈(130)에 의해 분석된 고장 영향에 의해 이기종 사출 장비(10)의 예지 보전을 수행하도록 구성될 수 있다.
예지 보전 수행 모듈(140)은 고장 영향에 의해 예지 보전을 수행할 이기종 사출 장비(10), 부품, 예지 보전의 최적 시기 등을 생산률이나 공정률 그리고 비용의 관점에서 다각적으로 분석하여 예지 보전 여부를 판단하고 사용자에게 통지하도록 구성될 수 있다. 도 2는 예지 보전 수행 모듈(140)이 여러 상황 조건에 따라 예지 보전을 수행하는 세부 알고리즘에 대해 개시하고 있다.
도 2를 참조하면, 먼저 예지 보전 수행 모듈(140)에 의해 분석된 고장 영향이 생산에 직접적 영향을 미치는지 여부를 판단한다. 여기서, 판단 결과 고장 영향이 생산에 직접적 영향을 미치는 경우, 고장 주기가 일정한지 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.
고장 주기의 판단 결과, 고장 주기가 일정한 경우에는 고장 원인이 누적 사용으로 인한 것인지를 판단하도록 구성될 수 있다. 고장 원인이 누적 사용으로 인한 경우에는 UBM(usage based maintenance)을 수행하고, 고장 원인이 누적 사용으로 인한 경우가 아닌 경우에는 TBM(time based maintenance)을 수행하도록 구성될 수 있다.
한편, 고장 주기의 판단 결과, 고장 주기가 일정하지 않은 경우에는 고장에 대한 모니터링이 가능한지를 판단하도록 구성될 수 있다.
고장에 대한 모니터링의 판단 결과, 고장에 대한 모니터링이 가능한 경우에는 CBM(condition based maintenance) 모니터링을 수행하도록 구성될 수 있다. 고장에 대한 모니터링이 가능하지 않은 경우에는 CBM(condition based maintenance) 일상점검을 수행하도록 구성될 수 있다.
한편, 고장 정보가 생산에 직접적 영향을 미치지 않는 경우에는 고장 정보가 생산에 간접적 영향을 미치는지 여부를 판단한다. 판단 결과, 간접적 영향을 미치는 경우에는 위 직접적 영향을 미치는 경우에 대한 프로세스를 그대로 따를 수 있다. 이는 설정에 따라 달라질 수 있다. 그리고 고장 정보가 간접적 영향도 미치지 않는 경우에는 BM(사후보전)을 수행하도록 구성될 수 있다.
위 예지 보전에서 CBM 모니터링, CBM 일상점검, UBM은 설비 관리 프로세스에 해당하며, TBM은 작업 관리에 해당한다. CBM은 사출 장비(10)의 상태를 정기적으로 점검하고 고장의 전조를 파악하여 최종 고장에 이르기 전에 선행하는 예방 작업을 의미한다. 그리고 UBM은 사출 장비(10)의 사용 시간에 따른 정기 작업을 의미하며, TBM은 주기에 따른 사출 장비(10)의 정기 작업을 의미한다.
도 3은 TBM을 나타낸다.
TBM 모듈(미도시)은 주기에 의해 정기 작업을 수행하도록 사용자에게 작업 지시를 제공한다. TBM(미도시)은 미리 스케줄을 설정하여 주기에 따라 작업을 수행하도록 지시하며, 가동률과 생산 스케줄을 고려하여 대상 사출 장비(10)별로 유연하게 스케줄을 설정할 수 있다.
도 4는 UBM을 나타낸다.
UBM 모듈(미도시)은 각 사출 장비(10)의 누적 사용량에 따라 작업 계획을 설정하여 사용자에게 지시하며, 가동 시간, 타수 등의 누적값에 따라 작업 계획을 설정하도록 구성될 수 있다. 사용량에 대한 수집 주기 매뉴얼을 미리 설정하여 기준치에 따른 작업 계획을 설정할 수 있다.
도 5는 CBM을 나타낸다.
CBM 모듈(미도시)은 사출 장비(10)의 상태를 정기적으로 점검하고 고장의 전조를 미리 파악하도록 구성될 수 있다. CBM 모듈(미도시)은 일상점검과 모니터링의 두가지 프로세스를 각각 별도로 수행할 수 있다. 사출 장비(10)의 상태에 대한 자동 수집(auto gathering)이 가능한 경우에는 모니터링을 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 일상점검을 수행하도록 구성될 수 있다.
자동 수집 시에도 디지털 데이터인지 아날로그 데이터인지에 따라 작업 지시 프로세스와 사용자의 수작업이 달라질 수 있으며, 디지털 데이터인 경우에는 기준치를 이용한 이상 여부 발생을 자동 판단할 수 있으며, 아날로그 데이터인 경우에는 사용자의 계측이나 관리 한계 기준선 설정에 의해 이상 여부를 감지할 수 있다.
UBM과 TBM은 매뉴얼 즉 계획 설정에 따라 작업을 생성할 수 있지만, CBM의 경우에는 매뉴얼에 따라 알람을 발생하고 알람 발생에 따른 확인 후 작업 계획을 설정하여 지시할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 고장 이력 저장 모듈(150)은 이기종 사출 장비(10)의 고장 이력을 누적 저장하도록 구성될 수 있다. 각 이기종 사출 장비(10) 별로 모델명, 고장 내용, 고장 횟수, 고장 시기 등을 상세하게 저장하도록 구성될 수 있다.
이기종 사출 장비별 고장 이력 제공 모듈(160)은 고장 이력 저장 모듈(150)에 누적 저장된 고장 이력을 이기종 사출 장비(10)의 기종별 해당 협력사별로 분류하도록 구성될 수 있다. 여기서, 협력사는 해당 이기종 사출 장비(10)를 생산하거나 유지/보수하는 업체를 의미한다
이기종 사출 장비별 고장 이력 제공 모듈(160)은 앞서 기종별로 분류된 고장 이력을 해당 협력사 단말(20)로 송신하도록 구성될 수 있다. 협력사에서는 해당 기종의 사출 장비(10)나 그 부품들에 대해 고장 이력을 확보하여 설계, 개량, 유지/보수 등에 활용할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)이 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비(10)에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor)(120)로 실시간 송신한다(S101).
다음으로, M2M 어댑터(120)가 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈(110)로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환한다(S102).
여기서, M2M 어댑터(120)는 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버(121)로부터 실시간 수신하여 저장하고, 저장된 이기종 사출 장비(10)의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 기준 포맷으로 변환하도록 구성될 수 있다.
다음으로, M2M 어댑터(120)가 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈(130)로 실시간 송신한다(S103).
다음으로, FMEA 수행 모듈(130)이 M2M 어댑터(120)로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 이기종 사출 장비(10) 전체의 고장 영향을 분석한다(S104).
다음으로, 예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈(140)이 FMEA 수행 모듈(130)에 의해 분석된 고장 영향에 의해 이기종 사출 장비(10)의 예지 보전을 수행한다(S105).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈
120: M2M 어댑터
121: 서버
130: FMEA 수행 모듈
140: 예지 보전 수행 모듈
150: 고장 이력 저장 모듈
160: 이기종 사출 장비별 고장 이력 제공 모듈

Claims (4)

  1. 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 실시간 송신하는 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈;
    상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하고, 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 실시간 송신하는 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor);
    상기 M2M 어댑터로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 상기 이기종 사출 장비 전체의 고장 영향을 분석하는 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈;
    상기 FMEA 수행 모듈에 의해 분석된 고장 영향에 의해 상기 이기종 사출 장비의 예지 보전을 수행하는 예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈을 포함하며,
    상기 M2M 어댑터는,
    상기 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버로부터 실시간 수신하여 저장하고, 저장된 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 상기 기준 포맷으로 변환하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈이 생산 공정을 구성하는 복수의 이기종 사출 장비에 대해 각각 고장을 감지하여 고장 정보를 생성하고, 생성된 고장 정보를 M2M 어댑터(machine-to-machine adaptor)로 실시간 송신하는 단계;
    상기 M2M 어댑터가 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱(parsing)하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하는 단계;
    상기 M2M 어댑터가 상기 기준 포맷으로 변환된 고장 정보를 FMEA(failure mode effective analysis) 수행 모듈로 실시간 송신하는 단계;
    상기 FMEA 수행 모듈이 상기 M2M 어댑터로부터 고장 정보를 수신하고, 수신된 고장 정보에 의한 상기 이기종 사출 장비 전체의 고장 영향을 분석하는 단계;
    예지 보전(preventive maintenance) 수행 모듈이 상기 FMEA 수행 모듈에 의해 분석된 고장 영향에 의해 상기 이기종 사출 장비의 예지 보전을 수행하는 단계를 포함하며,
    상기 M2M 어댑터가 상기 이기종 사출 장비 고장 감지 센서 모듈로부터 고장 정보를 실시간 수신하고, 실시간 수신된 고장 정보를 파싱하고 파싱된 고장 정보를 미리 정해진 기준 포맷으로 변환하는 단계는,
    상기 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 서버로부터 실시간 수신하여 저장하고, 저장된 이기종 사출 장비의 고장 정보 데이터 포맷 및 데이터 포맷 변환 프로그램을 이용하여 상기 기준 포맷으로 변환하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 방법.
  4. 삭제
KR1020170109651A 2017-08-29 2017-08-29 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법 KR101907409B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170109651A KR101907409B1 (ko) 2017-08-29 2017-08-29 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170109651A KR101907409B1 (ko) 2017-08-29 2017-08-29 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101907409B1 true KR101907409B1 (ko) 2018-10-15

Family

ID=63866020

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170109651A KR101907409B1 (ko) 2017-08-29 2017-08-29 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101907409B1 (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007025981A (ja) * 2005-07-14 2007-02-01 Okayama Univ 故障診断装置、プログラム及び記録媒体

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007025981A (ja) * 2005-07-14 2007-02-01 Okayama Univ 故障診断装置、プログラム及び記録媒体

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108491305B (zh) 一种服务器故障的检测方法及系统
KR20200074652A (ko) 스마트팩토리 데이터 관리 및 플랫폼 서비스를 위한 장치
CN110212645B (zh) 一种用电信息采集终端停电事件上报方法及装置
CN103699111B (zh) 分布式监控系统的故障检测方法和装置
CN109246223A (zh) 一种纺织机械远程运维系统及其实现方法
CN105049223B (zh) 一种电力通信网缺陷故障处理决策辅助分析方法
CN101158875A (zh) 一种卫星自动化测试平台及测试方法
CN113191635B (zh) 建筑工程现场电能智慧化管理系统
CN101877618A (zh) 基于无代理方式进行监控的方法、服务器及系统
US20170024400A1 (en) Method for automatic processing of a number of protocol files of an automation system
CN108357998A (zh) 电梯故障诊断方法、装置、系统及存储介质
CN111844029A (zh) 机器人预警监控方法及装置
CN204496241U (zh) 基于云端的plc远程监控系统
EP3282332A1 (en) Production information collecting system
CN103235217A (zh) 双重化保护动作一致性监测装置和监测方法
CN117850317A (zh) 一种折弯设备运行状态监控系统
CN115021407A (zh) 一种配网自动化系统的故障判别系统及其运行方法
CN103569623A (zh) 输送带故障运程诊断系统及方法
KR101907409B1 (ko) 이기종 사출 장비의 지능형 생산공정 통합 관리 시스템 및 방법
KR101907407B1 (ko) 생산 공정의 상황 조건에 따른 사출 장비의 예지 보전 시스템 및 방법
CN110597198B (zh) 一种tft基板玻璃的质量控制装置、质量控制系统及方法
JP2009053795A (ja) 生産制御システム
KR102228349B1 (ko) 산소농도분석기의 원격 고장진단 시스템 및 방법
CN111552248A (zh) 一种用于智能控制系统设备oee远程运维的方法
US20200351170A1 (en) Method for Detecting and Determining a Failure Probability of a Radio Network and Central Computer

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant