KR101929624B1 - 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템 - Google Patents

전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101929624B1
KR101929624B1 KR1020160142383A KR20160142383A KR101929624B1 KR 101929624 B1 KR101929624 B1 KR 101929624B1 KR 1020160142383 A KR1020160142383 A KR 1020160142383A KR 20160142383 A KR20160142383 A KR 20160142383A KR 101929624 B1 KR101929624 B1 KR 101929624B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
mapping
sensor data
sensor
reference point
Prior art date
Application number
KR1020160142383A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180046984A (ko
Inventor
김남일
박두환
Original Assignee
주식회사 포스코아이씨티
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 포스코아이씨티 filed Critical 주식회사 포스코아이씨티
Priority to KR1020160142383A priority Critical patent/KR101929624B1/ko
Publication of KR20180046984A publication Critical patent/KR20180046984A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101929624B1 publication Critical patent/KR101929624B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

스마트 팩토리를 위한 공정들 간의 데이터를 연계하여 분석할 수 있는 본 발명의 일 측면에 따른 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법은 연속되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터의 정렬 방법으로서, 하나의 공정에서 일정한 시간 주기로 발생된 센서 데이터들에 상기 공정에서 가공되는 재료의 재료 식별자 및 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터가 발생된 발생위치를 매핑하는 단계; 및 상기 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 미리 정해진 기준점들을 따라 정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템{Data Arrangement Method and Data Arrangement System for linking Data between Pre-Process and Post-Process}
본 발명은 공장 데이터 처리에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 서로 연계된 공정에서의 데이터 처리에 관한 것이다.
원재료를 기초로 복수개의 공정들이 연속적으로 수행됨에 의해 완제품이 생산되는 방식을 연속공정 생산방식이라 한다. 철강산업, 에너지산업, 제지산업, 또는 정유산업 등이 연속공정 생산 방식이 적용되는 대표적인 산업들이다.
이러한 연속공정 생산방식의 경우, 각 공정에서 생성되는 중간재들이 서로 혼합되거나 특정 공정에서 생산된 중간재의 상태가 변화하여 후속 공정으로 공급되는 것과 같이, 각 공정들이 서로 연계되어 있다. 따라서, 연속공정 생산방식에서는 완제품의 품질향상 및 불량원인의 분석 등을 위해 각 공정들간의 연계분석이 매우 중요하다.
하지만, 일반적인 연속공정 생산방식의 경우, 각 공정 별로 센서 데이터들을 해당 재료의 물리적인 위치와 연계하여 고려하지 않고 있기 때문에 해당 센서 데이터들을 유효한 분석 데이터로 이용하는데 한계가 있고, 이로 인해 각 공정들간의 연계분석이 어렵게 된다는 단점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 스마트 팩토리를 위한 공정들 간의 데이터를 연계하여 분석할 수 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 각 공정에서의 센서 데이터들을 재료 상에서의 일정한 위치로 매핑할 수 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템을 제공하는 것을 다른 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 각 공정에서의 센서 데이터들을 재료 상에서 일정한 간격으로 정렬할 수 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 각 공정에서의 센서 데이터들을 압축하여 저장할 수 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템을 제공하는 것을 다른 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 각 공정에서 생성된 재료의 상태가 변경되는 경우, 재료의 변경여부를 데이터로 관리할 수 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템을 제공하는 것을 또 다른 기술적 과제로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법은 연속되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터의 정렬 방법으로서, 하나의 공정에서 일정한 시간 주기로 발생된 센서 데이터들에 상기 공정에서 가공되는 재료의 재료 식별자 및 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터가 발생된 발생위치를 매핑하는 단계; 및 상기 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 미리 정해진 기준점들을 따라 정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 있는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법은, 연속되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터의 정렬 방법으로서, 하나의 공정에서 발생된 제1 센서 데이터들 및 제2 센서 데이터들에 재료의 재료 식별자 및 상기 재료 상에서 상기 제1 센서 데이터들 및 상기 제2 센서 데이터들의 발생위치를 매핑하는 단계; 및 상기 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 제1 매핑 데이터들 및 제2 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 미리 정해진 동일한 기준점들을 따라 정렬하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 연결되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터를 정렬하는 장치로서, 상기 공정에서 가공되는 재료의 재료 식별자를 상기 센서 데이터에 매핑시키는 재료 식별자 매핑부; 상기 재료 식별자가 매핑된 센서 데이터에 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터의 발생위치를 매핑시키는 발생위치 매핑부; 및 상기 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 일정한 간격으로 설정된 기준점들에 따라 정렬하는 기준 데이터 정렬부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 스마트 팩토리를 위한 공정들 간의 데이터를 연계하여 분석함으로써 완제품의 품질향상은 물론, 완제품에 불량이 발생하는 경우 불량원인을 추적하여 불량원인을 미리 제거할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 각 공정에서의 센서 데이터들을 재료 상에서의 일정한 위치로 매핑함으로써 각 공정들 간의 연계분석을 정확하고 효율적으로 수행 할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 각 공정에서 발생된 센서 데이터들을 재료 상에서 일정한 방향으로 일정한 간격으로 정렬할 수 있어 각 공정들의 연계 분석을 정확도를 보다 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들을 압축하여 저장함으로써 저장공간을 최소화함과 동시에 저장속도를 향상시킬 수 있어 센서 데이터들을 실시간 처리 할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 각 공정에서 생성된 재료의 상태가 변경되는 경우 재료의 변경여부를 나타내는 재료의 변경정보를 생성하여 저장함으로써 재료의 크기 변경이나 진행방향의 변경 등을 용이하게 관리할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 장치를 보여주는 블록도이다.
도 2는 수집된 센서 데이터를 압축하여 저장하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 재료 상에서 센서 데이터들의 물리적 위치를 매핑한 결과를 보여주는 도면이다.
도 4는 기준 데이터를 산출하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 불량 발생시 각 공정별로 생성된 기준 데이터들의 연계분석을 통해 불량 원인을 추적하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 방법을 보여주는 플로우차트이다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제 3항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치를 보여주는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료 식별자 매핑부(120), 발생위치 매핑부(130), 및 기준 데이터 정렬부(140)를 포함한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 도 1에 도시된 바와 같이, 센서 데이터 수집부(110), 센서 데이터 저장부(115), 분석부(150), 및 변경정보 생성부(160) 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다. 즉, 센서 데이터 수집부(110), 센서 데이터 저장부(115), 분석부(150), 및 변경정보 생성부(160)는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치에 선택적으로 포함될 수 있다.
센서 데이터 수집부(110)는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치에 포함되는 경우, 각 공정에서 발생되는 센서 데이터를 수집한다. 일 실시예에 있어서, 센서 데이터 수집부(110)는 각 공정들이 서로 연계되어 있는 연속공정을 구성하는 각 공정에서 발생되는 센서 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 연속공정이란 원재료를 이용하여 완제품을 생성하기 위한 복수개의 공정들이 연속적으로 수행되고, 각 공정의 산출물들이 서로 혼합되거나 특정 공정의 산출물의 상태가 변화하여 후속 공정으로 공급되는 방식의 공정을 의미한다. 철강공정이 이러한 연속공정의 대표적인 예에 해당한다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 연속공정이 철강공정인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.
센서 데이터 수집부(110)는 철강공정 중 제강공정, 연주공정, 및 압연공정 등과 같은 공정의 진행 과정에서 발생되는 센서 데이터(예컨대, 마이크로 데이터(Micro Data))를 수집한다. 여기서, 마이크로 데이터는 다양한 센서 등을 통해 수집된 데이터 그 자체로서 원시 데이터(Raw Data)를 의미한다.
일 실시예에 있어서, 센서 데이터는 센서 데이터가 발생된 시간 및 센싱값을 포함할 수 있다. 이때, 센서 데이터가 발생된 시간은 센서의 센싱 주기에 따라 결정될 수 있다.
센서 데이터 저장부(115)는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치에 포함되는 경우, 센서 데이터 수집부(110)에 의해 수집된 센서 데이터들을 저장한다. 이때, 센서 데이터 저장부(115)는 수집된 센서 데이터를 센서 데이터의 발생 시간 순서에 따라 시계열적으로 정렬하여 저장할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 센서 데이터 저장부(115)는 센서 데이터에 동일한 센싱값을 갖는 센서 데이터들의 연속횟수를 추가함으로써, 동일한 센싱값을 갖는 센서 데이터들을 압축하여 저장할 수 있다.
구체적으로, 센서 데이터 저장부(115)는 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들에 대해, 최초로 발생된 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터만을 저장하고, 최초로 발생된 센서 데이터와 마지막으로 발생된 센서 데이터 사이에 위치하는 센서 데이터들은 저장하지 않음으로써 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들을 압축한다.
이하, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 센서 데이터 저장부(115)가 수집된 센서 데이터를 압축하여 저장하는 방법을 예를 들어 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 데이터 저장부가 수집된 센서 데이터를 압축하여 저장하는 방법을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 150ms, 200ms, 250ms, 및 300ms에서 센싱값 30을 갖는 센서 데이터가 연속하므로, 최초로 발생된 센서 데이터인 150ms에서의 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터인 300ms에서의 센서 데이터만 저장된다. 이때, 150ms에서의 센서 데이터는 센싱값 30이외에 연속횟수 1이 함께 저장되고, 300ms에서의 센서 데이터는 센싱 30 이외에 연속횟수 3이 함께 저장된다.
또한, 350ms, 400ms, 450ms, 500ms, 550ms, 600ms, 및 650ms 에서 센싱값 5를 갖는 센서 데이터가 연속하므로, 최초로 발생된 센서 데이터인 350ms에서의 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터인 650ms에서의 센서 데이터만 저장된다. 이때, 350ms에서의 센서 데이터는 센싱값 5 이외에 연속횟수인 1이 함께 저장되고, 650ms에서의 센서 데이터는 센싱값 5 이외에 연속횟수인 6이 함께 저장된다.
도 2에 도시된 예에서 알 수 있듯이, 센서 데이터를 압축하지 않는 경우 센서 데이터 저장부(115)는 16개의 센서 데이터를 저장하여야 하지만, 센서 데이터를 압축하게 되면 센서 데이터 저장부(115)는 8개의 센서 데이터만을 저장하면 되므로 저장공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 센서 데이터의 저장에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있어 실시간 처리 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따르면 센서 데이터 저장부(115)가 동일한 센싱 값을 갖는 연속된 센서 데이터들을, 최초로 발생된 센서 데이터와 마지막으로 발생된 센서 데이터를 연속횟수와 함께 저장하는 방식으로 압축하기 때문에 별도의 압축 해제 과정을 거치지 않더라도 원본 센서 데이터를 왜곡 없이 동일한 형태로 복원하는 것이 가능하다.
일 실시예에 있어서, 동일한 센싱 값을 갖는 연속된 센서 데이터들이 무한 압축되는 것을 방지하기 위해 연속횟수가 미리 정해진 임계 연속횟수에 도달하면, 센서 데이터 저장부(115)는 임계 연속횟수 단위로 센서 데이터들에 대한 압축을 반복하여 수행한다.
다시 도 1을 참조하면, 재료 식별자 매핑부(120)는 각 공정에서 수집된 센서 데이터에 각 공정에서 가공된 재료의 재료 식별자를 매핑한다. 이때, 재료 식별자 매핑부(120)는 센서 데이터 수집부(110) 또는 센서 데이터 저장부(115)로부터 센서 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 재료 식별자는 각 공정에서 가공된 재료 별로 미리 할당되어 있는 재료번호일 수 있다.
예컨대, 제1공정을 통해 제1 재료 식별자가 부여되어 있는 제1재료가 생성되는 경우 재료 식별자 매핑부(120)는 수집된 센서 데이터에 제1 재료 식별자를 매핑한다. 또한, 제2공정을 통해 제2 재료 식별자가 부여되어 있는 제2재료가 생성되는 경우, 재료 식별자 매핑부(120)는 수집된 센서 데이터에 제2 재료 식별자를 매핑한다.
상술한 실시예에 있어서는 센서 데이터에 재료 식별자만 매핑되는 것으로 설명하였지만, 변형된 실시예에 있어서 센서 데이터에는 해당 재료를 가공하는 설비의 설비 식별자가 추가로 매핑될 수도 있다. 이때, 설비 식별자는 각 설비 별로 부여된 설비 번호일 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 재료 식별자 매핑부(120)가 수집된 센서 데이터에 재료 식별자를 매핑함으로써, 각 센서 데이터 별로 어떠한 재료가 어떠한 공정을 통과하는 과정에서 수집된 데이터인지 확인할 수 있고, 이러한 데이터의 추적을 통해 각 공정들간의 연계분석이 가능하다.
다음으로, 발생위치 매핑부(130)는 재료 식별자가 매핑된 센서 데이터에 해당 재료 상에서 센서 데이터가 발생된 물리적인 위치(이하, '발생위치'라 함)를 매핑한다.
구체적으로, 발생위치 매핑부(130)는 해당 재료 상에서 재료의 길이 방향, 폭 방향, 또는 두께 방향을 기준으로 센서 데이터의 발생위치를 산출하고, 산출된 발생위치를 각 센서 데이터에 매핑한다.
일 실시예에 있어서, 각 센서 데이터의 발생위치는 각 공정을 수행하는 설비의 작용점에 따라 결정될 수 있다. 여기서 작용점이란 설비를 통과하는 재료에 외부적인 힘이 가해지는 지점을 의미하는 것으로서, 센서들은 각 설비에서 이러한 작용점에 대응되는 위치에 배치되어 재료의 특성을 센싱하게 된다.
구체적으로, 각 설비의 작용점이 복수개인 경우, 발생위치 매핑부(130)는 센서 데이터를 생성하는 센서의 센싱 시점, 센서의 위치, 재료의 이동속도, 재료의 길이, 각 시점 별 재료의 헤드부 통과 길이, 설비의 길이, 재료가 설비로 투입된 시간, 및 설비로부터 재료가 배출된 시간 중 적어도 하나 이상을 이용하여 센서 데이터들의 발생위치를 결정한다.
예컨대, 발생위치 매핑부(130)는 설비의 재료 투입부로부터의 각 센서의 위치에서 센서 데이터 수집 시점에서 재료 투입부로부터의 재료 시작 위치를 차감한 값을 각 센서의 센싱 시점 별 위치정보로 결정할 수 있다.
또한, 각 설비의 작용점이 단수개이면, 발생위치 매핑부(130)는 재료의 이동속도, 설비를 통과한 재료의 길이, 설비의 길이, 센서 데이터의 수집 시간, 재료가 설비로 투입된 시간, 및 설비로부터 재료가 배출된 시간을 이용하여 센서 데이터들의 발생위치를 결정한다.
예컨대, 발생위치 매핑부(130)는 재료의 이동속도를 센서의 센싱시점과 이전 센싱 시점의 차이값으로 제산하고, 제산한 결과값들을 적산함으로써 센서 데이터들의 발생위치를 결정할 수 있다.
이와 같이, 일정 주기로 수집된 각 센서 데이터를 해당 재료 상에서 각 센서 데이터의 발생위치 별로 정렬하면 도 3과 같이 표시될 수 있다. 도 3(a)는 센서 데이터가 발생된 시간 순서대로 정렬되어 있는 것을 나타내고, 도 3(b)는 각 센서 데이터가 재료 상에서 발생된 발생위치 별로 정렬되어 있는 것을 나타낸다.
다시 도 1을 참조하면, 기준 데이터 정렬부(140)는 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 매핑 데이터들을 이용하여 해당 재료 상에서 일정한 간격으로 설정된 기준점들에서의 기준 데이터를 산출하고, 해당 재료 상에서 각 기준점들이 배치된 위치 순서에 따라 기준 데이터를 미리 정해진 방향으로 정렬한다.
일 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 기준 데이터를 재료의 길이 방향, 재료의 폭 방향, 및 재료의 두께 방향 중 어느 하나의 방향으로 정렬할 수 있다. 즉, 기준 데이터 정렬부(140)는 재료의 형상을 나타내는 방향 중 어느 하나의 방향으로 기준 데이터를 정렬할 수 있다.
구체적으로, 도 3(b)에서 알 수 있듯이, 센서 데이터를 각 재료 상에서 발생된 발생위치 별로 정렬하게 된다.
따라서, 본 발명에서는 기준 데이터 정렬부(140)가 재료 상에서 일정한 간격을 갖는 복수개의 기준점들을 선정하고, 매핑 데이터들을 기초로 각 기준점들에서의 기준 데이터를 산출한 후, 산출된 기준 데이터들을 기준점들이 배치된 순서에 따라 정렬하게 된다.
제1 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화함으로써 기준점에서의 기준 데이터를 산출할 수 있다.
예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 재료 상에서 각 기준점들이 100mm간격으로 배치되어 있는 경우, 제1 기준점인 100mm위치에서의 제1 기준 데이터는 제1 기준점 직전인 51ms위치에서의 센서 데이터(센싱값 3) 및 제1 기준점 직후인 150ms 위치에서의 센서 데이터(센싱값 2)를 선형화하여 산출하게 되므로, 제1 기준점에서의 제1 기준 데이터는 2.5의 센싱값을 가지게 된다.
또한, 제2 기준점인 200mm 위치에서의 제2 기준 데이터는 제2 기준점 직전인 150mm 위치에서의 센서 데이터(센싱값 2) 및 제2 기준점 직후인 299mm위치에서의 센서 데이터(센싱값 4)를 선형화하여 산출하게 되므로, 제2 기준점에서의 제2 기준 데이터는 2.67의 센싱값을 가지게 된다.
또한, 제3 기준점인 300mm 위치에서의 제3 기준 데이터는 제3 기준점 직전인 299mm위치에서의 센서 데이터(센싱값 4) 및 제3 기준점 직후인 350mm 위치에서의 센서 데이터(센싱값 2)을 선형화하여 산출하게 되므로, 제3 기준점에서의 제3 기준 데이터는 4의 센싱값을 가지게 된다.
또한, 제4 기준점인 400mm위치에서의 제4 기준 데이터는 제4 기준점 직전인 350mm위치에서의 센서 데이터(센싱값 2) 및 제4 기준점 직후인 401mm위치에서의 센서 데이터(센싱값1)을 선형화하여 산출하게 되므로, 제4 기준점에서의 제4 기준 데이터는 1의 센싱값을 가지게 된다.
또한, 제5 기준점인 500mm 위치에서의 제5 기준 데이터는 제5 기준점 직전인 401mm 위치에서의 센서 데이터(센싱값 1) 및 제5 기준점 직후인 601mm위치에서의 센서 데이터(센싱값 3)를 선형화하여 산출하게 되므로, 제5 기준점에서의 제5 기준 데이터는 2의 센싱값을 가지게 된다.
상술한 제1 실시예에 있어서는, 기준 데이터 정렬부(140)는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화하여 기준 데이터를 산출하는 것으로 설명하였다.
하지만, 제2 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터의 평균값을 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
제3 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 기준점에 가장 근접한 제3 위치에서의 매핑 데이터를 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
제4 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 매핑 데이터들이 제어 설정치이거나 온/오프값인 경우, 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터를 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 기준 데이터 정렬부(140)는 상술한 실시예들에 기재된 산출방식들 중 하나 이상의 조합함에 의해 기준 데이터를 산출할 수도 있다.
도 4에 도시된 예를 기준으로 상술한 4가지 실시예에 따라 기준 데이터를 산출한 예가 아래의 표 1에 도시되어 있다.
Figure 112016105551367-pat00001
상술한 바와 같이, 기준 데이터 정렬부(140)는 재료 상에서 일정한 간격으로 배치된 기준점들에서의 기준 데이터를 산출한 후, 도 3에 도시된 바와 같이 산출된 기준 데이터를 재료 상에서 기준점이 배치된 순서에 따라 정렬한다. 이를 통해, 기준 데이터들은 재료 상에서 모두 일정한 간격으로 배치되므로 전후 공정들 간의 연계분석이 용이해진다.
한편, 하나의 공정 내에서 복수개의 센서들에 의해 각각 센서 데이터들이 생성되는 경우, 기준 데이터 정렬부(140)는 각각의 센서에 대한 기준점들을 재료 상에서 동일한 위치에 동일한 간격으로 설정한다.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이 하나의 공정 내에서 제1 센서에 의해 제1 센서 데이터들이 생성되고, 제2 센서에 의해 제2 센서 데이터들이 생성되는 경우, 제1 센서 데이터들을 기초로 생성된 제1 센서의 기준 데이터 및 제2 센서 데이터들을 기초로 생성된 제2 센서의 기준 데이터는 모두 동일한 위치에 동일한 간격으로 설정된 기준점들을 기준으로 정렬된다.
다시 도 1을 참조하면, 분석부(150)는 각 공정을 통해 가공된 재료에 대해 정렬된 기준 데이터들을 이용하여 전후 공정들 간의 재료를 연계분석한다. 이때, 분석부(150)는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 시스템과 분리되어 구성될 수 있다. 하지만, 다른 실시예에 있어서 분석부(150)는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 시스템내부에 포함될 수도 있을 것이다.
구체적으로, 분석부(150)는 제1 공정을 통해 가공된 제1 재료의 기준 데이터들과 제1 공정 이후에 수행되는 제2 공정을 통해 가공된 제2 재료의 기준 데이터의 비율 정보를 기초로 상기 제1 재료 및 상기 제2 재료를 연계하여 분석한다.
예컨대, 제1 공정에 대해 도 5(a)에 도시된 바와 같은 제1 재료의 기준 데이터가 산출되었고, 제2 공정에 대해 도 5(b)에 도시된 바와 같은 제2 재료의 기준 데이터가 산출되었을 때, 제2 재료 중 400mm의 위치에 해당하는 지점에서 결함이 발생된 경우, 분석부(150)는 제1 재료 및 제2 재료의 비율 정보를 기초로 제1 기준 데이터 및 제2 기준 데이터간의 관계를 분석한다.
제1 재료 및 제2 재료의 비율 정보에 대한 분석결과, 분석부(150)는 제2 재료의 400mm위치에서의 기준 데이터는 제1 재료의 200mm위치에서의 기준 데이터에 대응된다는 결과를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 제1 재료의 200mm위치에서의 기준 데이터를 점검하여 결함 원인을 분석할 수 있도록 한다.
이때, 분석부(150)는 각 재료 별로 재료 식별자가 매핑되어 있는 재료 가계도(미도시) 상에서 제1재료에 대한 재료 식별자 및 제2 재료에 대한 재료 식별자에 기초하여 제1 재료의 기준 데이터들과 제2 재료의 기준 데이터들이 서로 연계된 것이라는 정보를 획득할 수 있다.
즉, 재료 가계도에는 각 재료 별로 재료 식별자가 트리 형태로 연결되어 있어, 분석부(150)는 이러한 재료 가계도를 참조함으로써 제1공정 및 제2공정을 순차적으로 통과하면서 생성되는 재료에게 할당된 재료 식별자를 통해 서로 연계된 기준 데이터들을 확인할 수 있다.
상술한 바와 같이, 제1공정에서 가공된 재료의 길이, 폭, 또는 두께가 제2공정에서 가공된 재료의 길이, 폭 또는 두께와 서로 달라, 각 공정에서 가공된 재료의 특정 영역에서 센싱된 센싱값의 전후 관계 변화를 연계하여 어려울 수 있기 때문에, 본 발명에서는 제1 공정 및 제2공정으로부터 수집된 센서 데이터들간의 연계 처리를 위해, 기준 데이터 정렬부(140)가 각 공정에서 가공된 재료 상에서 설정된 복수개의 기준점에서의 기준 데이터를 산출하고, 분석부(150)가 각 재료 별 기준점에서의 기준 데이터들을 이용하여 각 공정들간의 기준 데이터들을 연계하여 관리한다.
다시 도 1을 참조하면, 변경정보 생성부(160)는 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터 정렬 시스템 내에 포함되는 경우, 각 공정의 수행 이후 재료의 상태가 변경되면 재료의 변경상태를 반영하기 위한 재료의 변경정보를 생성하여 저장한다.
일 실시예에 있어서 재료의 변경정보는 재료 식별자, 변경 이벤트 발생 시간, 및 상기 재료의 변경 타입을 포함한다. 여기서, 재료의 변경 타입은 재료의 회전, 재료의 상하턴, 재료의 크기변경, 및 재료의 절단 중 어느 하나일 수 있다.
이때, 재료의 변경정보는 재료의 변경 타입에 따라 추가적인 정보를 포함할 수 있다.
예컨대, 재료의 변경타입이 회전인 경우 재료의 변경정보는 재료의 회전정도, 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다. 이때, 재료의 회전은 재료가 직육면체인 것으로 가정할 때 각 꼭지점의 위치를 기준으로 90도, 180도, 270도, 또는 360도 회전하는 것을 나타낸다.
또한, 재료의 변경 타입이 상하턴인 경우 재료의 변경정보는 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 재료의 변경 타입이 크기 변경인 경우 재료의 변경정보는 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정차수, 재료의 길이, 재료의 폭, 재료의 두께, 및 재료 중량에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 재료의 변경 타입의 절단인 경우, 재료의 변경정보는 재료의 길이, 재료 폭, 재료의 두께, 재료 중량, 절단 이전의 모재료에서의 재료의 길이 또는 폭 방향으로의 시작위치, 절단 이전의 모재료에서의 재료의 길이 또는 폭 방향으로의 마지막 위치, 및 모재료의 번호를 추가로 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 변경정보 생성부(160)에 의해 변경정보가 생성된 경우, 분석부(160)는 각 공정별로 생성된 기준 데이터 이외에 변경정보 생성부(150)에 의해 생성된 재료의 변경정보를 추가로 이용하여 제1 재료 및 제2 재료를 연계분석하게 된다.
이하, 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터의 정렬 방법을 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터의 정렬 방법을 보여주는 플로우차트이다.
도 6에 도시된 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터의 정렬 방법은 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬장치는 각 공정에서 발생되는 센서 데이터를 수집한다(S900). 일 실시예에 있어서, 수집된 센서 데이터는 센서 데이터가 발생된 시간 및 센싱값을 포함할 수 있다. 이때, 센서 데이터가 발생된 시간은 센서의 센싱 주기에 따라 결정될 수 있다.
이후, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 S900에서 수집된 센서 데이터들을 저장한다(S910). 이때, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 수집된 센서 데이터를 센서 데이터의 발생 시간 순서에 따라 시계열적으로 정렬하여 저장할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 센서 데이터에 동일한 센싱값을 갖는 센서 데이터들의 연속횟수를 추가함으로써, 동일한 센싱값을 갖는 센서 데이터들을 압축하여 저장할 수 있다. 구체적으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들에 대해, 최초로 발생된 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터만을 저장하고, 최초로 발생된 센서 데이터와 마지막으로 발생된 센서 데이터 사이에 위치하는 센서 데이터들은 저장하지 않음으로써 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들을 압축한다.
전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치가 센서 데이터를 압축하여 저장하는 구체적인 방법은 상술한 도 3에 관련된 부분에서 설명하였으므로, 구체적인 설명은 생략한다.
이와 같이, 본 발명에서는 동일한 값을 갖는 연속하는 센서 데이터들을 압축하여 저장하기 때문에 저장공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 센서 데이터의 저장에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있어 실시간 처리 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 본 발명에서는 동일한 값을 갖는 연속하는 센서 데이터들에 대해 최초로 발생된 센서 데이터와 마지막으로 발생된 센서 데이터를 연속횟수와 함께 저장하는 방식으로 압축하기 때문에 별도의 압축 해제 과정을 거치지 않더라도 원본 센서 데이터를 왜곡 없이 동일한 형태로 복원하는 것이 가능하다.
일 실시예에 있어서, 동일한 센싱 값을 갖는 연속된 센서 데이터들이 무한 압축되는 것을 방지하기 위해 연속횟수가 미리 정해진 임계 연속횟수에 도달하면, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 임계 연속횟수까지의 센서 데이터들에 대해서만 압축을 수행하고, 임계 연속횟수를 초과하는 센서 데이터들은 별도로 압축을 수행할 수 있다.
도 6에서는 센서 데이터 저장 단계가 필수적인 것으로 설명하였지만, 이는 하나의 예에 불과할 뿐 센서 데이터 저장단계는 선택적으로 포함될 수 있을 것이다. 다른 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 센서 데이터를 저장하되 센서 데이터를 압축하지 않고 모든 센서 데이터들을 저장할 수도 있을 것이다.
다음으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 S900에서 수집된 센서 데이터에 각 공정에서 가공된 재료의 재료 식별자를 매핑한다(S920). 일 실시예에 있어서, 재료 식별자는 각 공정에서 가공된 재료 별로 미리 할당되어 있는 재료번호일 수 있다.
상술한 실시예에 있어서는 센서 데이터에 재료 식별자만 매핑된는 것으로 설명하였지만, 변형된 실시예에 있어서 센서 데이터에는 해당 재료를 가공하는 설비의 설비 식별자가 추가로 매핑될 수도 있다. 이때, 설비 식별자는 각 설비 별로 부여된 설비 번호일 수 있다.
이와 같이, 본 발명에서는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치가 수집된 센서 데이터에 재료 식별자를 매핑함으로써, 각 센서 데이터 별로 어떠한 재료가 어떠한 공정을 통과하는 과정에서 수집된 데이터인지 확인할 수 있고, 이러한 데이터의 추적을 통해 각 공정들간의 연계분석이 가능하다.
다음으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료 식별자가 매핑된 센서 데이터에 해당 재료 상에서 센서 데이터가 발생된 발생위치를 매핑한다(S930).
구체적으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 해당 재료 상에서 재료의 길이 방향, 폭 방향, 또는 두께 방향을 기준으로 센서 데이터의 발생위치를 산출하고, 산출된 발생위치를 각 센서 데이터에 매핑한다.
일 실시예에 있어서, 각 센서 데이터의 발생위치는 각 공정을 수행하는 설비의 작용점에 따라 결정될 수 있다. 구체적으로, 각 설비의 작용점이 복수개인 경우, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료의 이동속도, 센서 데이터의 수집 시간, 센서 데이터를 생성하는 각 센서들의 센싱 위치, 설비의 길이, 재료가 설비로 투입된 시간, 및 설비로부터 재료가 배출된 시간을 이용하여 센서 데이터들의 발생위치를 결정한다.
또한, 각 설비의 작용점이 단수개이면, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료의 이동속도, 설비를 통과한 재료의 길이, 설비의 길이, 센서 데이터의 수집 시간, 재료가 설비로 투입된 시간, 및 설비로부터 재료가 배출된 시간을 이용하여 센서 데이터들의 발생위치를 결정한다.
이와 같은 발생위치의 매핑을 통해 도 3(a) 도시된 바와 같이 시간 순서대로 정렬된 센서 데이터가 도 3(b)에 도시된 바와 같이 재료 상에서 발생된 발생위치 별로 정렬된다.
다음으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 매핑 데이터들을 이용하여 해당 재료 상에서 일정한 간격으로 설정된 기준점들에서의 기준 데이터를 산출한다(S940).
구체적으로, 도 3(b)에서 알 수 있듯이, 센서 데이터를 각 재료 상에서 발생된 발생위치 별로 정렬하게 되면 각 센서 데이터가 재료 상에서 일정한 간격으로 배열되지 않기 때문에 연속하는 공정들간의 연계분석에 한계가 있다. 따라서, 본 발명에 따른 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료 상에서 일정한 간격을 갖는 복수개의 기준점들을 선정하고, 매핑 데이터들을 기초로 각 기준점들에서의 기준 데이터를 산출하게 된다.
제1 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화함으로써 기준점에서의 기준 데이터를 산출할 수 있다.
제2 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터의 평균값을 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
제3 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 기준점에 가장 근접한 제3 위치에서의 매핑 데이터를 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
제4 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 매핑 데이터들이 제어 설정치이거나 온/오프값인 경우, 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터를 기준점에서의 기준 데이터로 산출할 수 있다.
다른 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 상술한 실시예들에 기재된 산출방식들 중 하나 이상의 조합함에 의해 기준 데이터를 산출할 수도 있다.
전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치가 각 실시예에 따라 기준점에서의 기준 데이터를 산출하는 방법은 상술한 도 4에서 설명하였기 때문에 구체적인 설명은 생략한다.
이후, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 해당 재료 상에서 각 기준점들이 배치된 순서에 따라 기준 데이터를 미리 정해진 방향으로 정렬한다(S950). 일 실시예에 있어서, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 기준 데이터를 재료의 길이 방향, 재료의 폭 방향, 및 재료의 두께 방향 중 어느 하나의 방향으로 정렬할 수 있다.
이에 따라, 도 3(b)에 도시된 바와 같이 산출된 기준 데이터들이 재료 상에서 기준점이 배치된 순서에 따라 정렬된다. 이를 통해, 기준 데이터들은 재료 상에서 모두 일정한 간격으로 배치되므로 연속하는 공정들 간의 연계분석이 용이해진다.
한편, 하나의 공정 내에서 복수개의 센서들에 의해 각각 센서 데이터들이 생성되는 경우, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 각각의 센서에 대한 기준점들을 재료 상에서 동일한 위치에 동일한 간격으로 설정할 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이 하나의 공정 내에서 제1 센서에 의해 제1 센서 데이터들이 생성되고, 제2 센서에 의해 제2 센서 데이터들이 생성되는 경우, 제1 센서 데이터들을 기초로 생성된 제1 센서의 기준 데이터 및 제2 센서 데이터들을 기초로 생성된 제2 센서의 기준 데이터는 모두 동일한 위치에 동일한 간격으로 설정된 기준점들을 기준으로 정렬된다.
한편, 도 6에서는 도시하지 않았지만, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 상술한 각 단계를 수행하는 과정 중에 각 공정의 수행 이후 재료의 상태가 변경되는지 여부를 판단하는 과정을 추가로 포함할 수 있다.
판단결과, 재료의 상태가 변경된 것으로 판단되면 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 변경상태를 반영하기 위한 재료의 변경정보를 생성한다. 일 실시예에 있어서 재료의 변경정보는 재료 식별자, 변경 이벤트 발생 시간, 및 상기 재료의 변경 타입을 포함한다. 여기서, 재료의 변경 타입은 재료의 회전, 재료의 상하턴, 재료의 크기변경, 및 재료의 절단 중 어느 하나일 수 있다.
이때, 재료의 변경정보는 재료의 변경 타입에 따라 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 재료의 변경타입이 회전인 경우 재료의 변경정보는 재료의 회전정도, 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 재료의 변경 상하턴인 경우 재료의 변경정보는 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 재료의 변경 타입이 크기 변경인 경우 재료의 변경정보는 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정차수, 재료의 길이, 재료의 폭, 재료의 두께, 및 재료 중량에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 재료의 변경 타입의 절단인 경우, 재료의 변경정보는 재료의 길이, 재료 폭, 재료의 두께, 재료 중량, 절단 이전의 모재료에서의 재료의 길이 또는 폭 방향으로의 시작위치, 절단 이전의 모재료에서의 재료의 길이 또는 폭 방향으로의 마지막 위치, 및 모재료의 번호를 추가로 포함할 수 있다.
이후, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 S950에서 정렬된 기준 데이터를 이용하여 서로 연속된 공정들 간의 재료를 연계분석한다(S980). 이때, 상술한 각 단계의 수행 중 재료의 변경정보가 생성된 것으로 판단되면, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 재료의 변경정보를 추가로 이용하여 연속된 공정들 간의 재료를 연계분석하게 된다.
구체적으로, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 제1 공정을 통해 가공된 제1 재료의 기준 데이터들과 제1 공정 이후에 수행되는 제2 공정을 통해 가공된 제2 재료의 기준 데이터의 비율 정보를 기초로 상기 제1 재료 및 상기 제2 재료를 연계하여 분석한다.
예컨대, 제1 공정에 대해 도 5(a)에 도시된 바와 같은 제1 재료의 기준 데이터가 산출되었고, 제2 공정에 대해 도 5(b)에 도시된 바와 같은 제2 재료의 기준 데이터가 산출되었을 때, 제2 재료 중 400mm의 위치에 해당하는 지점에서 결함이 발생된 경우, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 제1 재료 및 제2 재료의 비율 정보를 기초로 제1 기준 데이터 및 제2 기준 데이터간의 관계를 분석한다.
제1 재료 및 제2 재료의 비율 정보에 대한 분석결과, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 제2 재료의 400mm위치에서의 기준 데이터는 제1 재료의 200mm위치에서의 기준 데이터에 대응된다는 결과를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 제1 재료의 200mm위치에서의 기준 데이터를 점검하여 결함 원인을 분석할 수 있도록 한다.
이때, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 각 재료 별로 재료 식별자가 매핑되어 있는 재료 가계도 상에서 제1재료에 대한 재료 식별자 및 제2 재료에 대한 재료 식별자에 기초하여 제1 재료의 기준 데이터들과 제2 재료의 기준 데이터들이 서로 연계된 것이라는 정보를 획득할 수 있다.
즉, 재료 가계도에는 각 재료 별로 재료 식별자가 트리 형태로 연결되어 있어, 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치는 이러한 재료 가계도를 참조함으로써 제1공정 및 제2공정을 순차적으로 통과하면서 생성되는 재료에게 할당된 재료 식별자를 통해 서로 연계된 기준 데이터들을 확인할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 센서 데이터 수집부 115: 센서 데이터 저장부 120: 재료 식별자 매핑부 130: 발생위치 매핑부
140: 기준 데이터 정렬부 150: 분석부
160: 변경정보 생성부

Claims (23)

  1. 연속되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터의 정렬 방법으로서,
    하나의 공정에서 일정한 시간 주기로 발생된 센서 데이터들에 상기 공정에서 가공되는 재료의 재료 식별자 및 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터가 발생된 발생위치를 매핑하는 단계;
    상기 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 미리 정해진 기준점들을 따라 정렬하는 단계; 및
    상기 연속공정을 구성하는 제1 공정에서의 가공된 제1 재료 및 상기 제1 공정에 연속하는 제2 공정에서 가공된 제2 재료의 비율을 기초로 상기 제1 재료에 대해 정렬된 제1 기준 데이터들과 상기 제2 재료에 대해 정렬된 제2 기준 데이터를 연계하여 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기준점들은 상기 재료 상에서 일정한 간격으로 배치되고,
    상기 정렬하는 단계에서, 상기 매핑 데이터들을 이용하여 상기 기준점들에서의 기준 데이터를 산출하고, 상기 기준 데이터를 상기 재료 상에서 상기 재료의 물리적인 방향에 따라 정렬하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우, 상기 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화하여 상기 기준점에서의 기준 데이터를 산출하거나, 상기 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 제2 위치에서의 매핑 데이터의 평균값을 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하거나, 상기 매핑 데이터들 중 상기 기준점에 가장 근접한 제3 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 매핑 데이터들이 제어 설정치 또는 온/오프값을 나타내는 타입인 경우, 상기 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 센서 데이터들을 압축하여 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 센서 데이터는 센싱값 및 동일한 센싱값의 연속횟수를 포함하고,
    상기 저장하는 단계에서, 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들에 대해 최초 발생된 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터의 센싱값만 저장하여 상기 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들을 압축하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 매핑하는 단계에서,
    상기 재료를 가공하는 설비의 작용점이 복수개이면, 상기 센서 데이터를 생성하는 센서의 센싱 시점, 상기 센서의 위치, 상기 재료의 이동속도, 상기 재료의 길이, 각 시점 별 재료의 헤드부 통과 길이, 상기 설비의 길이, 상기 설비에 대한 상기 재료의 투입시간, 및 상기 설비로부터 상기 재료의 배출시간을 이용하여 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터들의 발생위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 매핑하는 단계에서,
    상기 재료를 가공하는 설비의 작용점이 단수개이면, 상기 재료의 이동속도, 상기 설비를 통과한 재료의 길이, 상기 설비의 길이, 상기 센서 데이터의 수집 시간, 상기 설비에 대한 상기 재료의 투입시간, 및 상기 설비로부터 상기 재료의 배출시간을 이용하여 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터들의 발생위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 하나의 공정의 수행 이후, 상기 재료의 상태가 변경되면 상기 재료의 변경 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 재료의 변경 정보는,
    상기 재료의 재료 식별자, 변경 이벤트 발생 시간, 및 상기 재료의 변경 타입을 포함하고,
    상기 재료의 변경 타입에 따라, 상기 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수, 상기 재료의 회전 정도, 상기 재료의 길이, 상기 재료의 폭, 상기 재료의 두께, 및 상기 재료 중량, 절단 이전의 모재료에서 상기 재료의 시작위치, 절단 이전의 상기 모재료에서 상기 재료의 마지막 위치, 및 상기 모재료의 번호 중 적어도 하나를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 방법.
  11. 삭제
  12. 연속되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터의 정렬 방법으로서,
    상기 연속공정을 구성하는 제1 공정에서 발생된 제1 센서 데이터들 및 상기 제1 공정에 연속하는 제2 공정에서 발생된 제2 센서 데이터들에 재료의 재료 식별자 및 상기 재료 상에서 상기 제1 센서 데이터들 및 상기 제2 센서 데이터들의 발생위치를 매핑하는 단계; 및
    상기 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 제1 매핑 데이터들 및 제2 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 미리 정해진 동일한 기준점들을 따라 정렬하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 공정에서의 가공된 제1 재료 및 상기 제2 공정에서 가공된 제2 재료의 비율을 기초로 상기 제1 재료에 대해 정렬된 제1 기준 데이터들과 상기 제2 재료에 대해 정렬된 제2 기준 데이터가 연계하여 분석되는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 매핑하는 단계에서, 상기 공정을 수행하는 설비의 작용점에 따라 상기 발생위치를 매핑하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 정렬하는 단계에서, 상기 기준점들에서 상기 제1 매핑 데이터에 대한 상기 제1 기준 데이터 및 상기 제2 매핑 데이터에 대한 상기 제2 기준 데이터를 산출하고, 상기 제1 및 제2 기준 데이터를 상기 재료 상에서 상기 재료의 물리적인 방향에 따라 정렬하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 매핑 데이터들이 숫자 타입인 경우,
    상기 제1 및 제2 매핑 데이터들에 대해, 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화하여 상기 기준점에서의 제1 및 제2 기준 데이터를 산출하거나, 상기 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 제2 위치에서의 매핑 데이터의 평균값을 상기 기준점에서의 제1 및 제2 기준 데이터로 산출하거나, 상기 기준점에 가장 근접한 제3 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 제1 및 제2 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 매핑 데이터들이 제어 설정치 또는 온/오프값을 나타내는 타입인 경우, 상기 제1 및 제2 매핑 데이터들에 대해, 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 제1 및 제2 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬방법.
  17. 연결되는 복수의 공정에서 발생된 센서 데이터를 정렬하는 장치로서,
    상기 공정에서 가공되는 재료의 재료 식별자를 상기 센서 데이터에 매핑시키는 재료 식별자 매핑부;
    상기 재료 식별자가 매핑된 센서 데이터에 상기 재료 상에서 상기 센서 데이터의 발생위치를 매핑시키는 발생위치 매핑부;
    상기 재료 식별자 및 발생위치가 매핑된 매핑 데이터들을 상기 재료 상에서 일정한 간격으로 설정된 기준점들에 따라 정렬하는 기준 데이터 정렬부; 및
    상기 복수의 공정중 제1 공정에서 가공된 제1 재료 및 상기 제1 공정 이후에 수행되는 제2 공정에서 가공된 제2 재료의 비율을 기초로 상기 제1 재료에 대해 정렬된 제1 기준 데이터들과 상기 제2 재료에 대해 정렬된 제2 기준 데이터를 연계하여 분석하는 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 기준 데이터 정렬부는, 상기 매핑 데이터들을 이용하여 상기 기준점들에서의 기준 데이터를 산출하고, 상기 재료 상에서 상기 기준점들의 배치 순서에 따라 상기 기준 데이터를 미리 정해진 방향으로 정렬하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 기준 데이터 정렬부는,
    상기 매핑 데이터들이 숫자 타입이면, 상기 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 기준점 직후인 제2 위치에서의 매핑 데이터를 선형화하여 상기 기준점에서의 기준 데이터를 산출하거나, 상기 제1 위치에서의 매핑 데이터 및 상기 제2 위치에서의 매핑 데이터의 평균값을 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하거나, 상기 매핑 데이터들 중 상기 기준점에 가장 근접한 제3 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 기준 데이터 정렬부는, 상기 매핑 데이터들이 제어 설정치 또는 온/오프값을 나타내는 타입이면 상기 매핑 데이터들 중 기준점 직전인 제1 위치에서의 매핑 데이터를 상기 기준점에서의 기준 데이터로 산출하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
  21. 삭제
  22. 제17항에 있어서,
    상기 센서 데이터들을 수집하는 센서 데이터 수집부; 및
    상기 수집된 센서 데이터들을 압축하여 저장하는 센서 데이터 저장부를 더 포함하고,
    상기 수집된 센서 데이터는 센싱값 및 동일한 센싱값의 연속횟수를 포함하며,
    상기 센서 데이터 저장부는, 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들에 대해 최초 발생된 센서 데이터 및 마지막으로 발생된 센서 데이터의 센싱값만 저장하여 상기 동일한 센싱값을 갖는 연속된 센서 데이터들을 압축하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
  23. 제17항에 있어서,
    상기 공정의 수행 이후 상기 재료의 상태가 변경되면, 상기 재료 식별자, 변경 이벤트 발생 시간, 및 상기 재료의 변경 타입을 포함하는 상기 재료의 변경 정보를 생성하는 변경정보 생성부를 더 포함하고,
    상기 재료의 변경정보는, 상기 재료의 변경 타입에 따라 상기 재료의 변경이 발생된 공정 및 설비의 정보, 공정 차수, 상기 재료의 회전 정도, 상기 재료의 길이, 상기 재료의 폭, 상기 재료의 두께, 및 상기 재료 중량, 절단 이전의 모재료에서 상기 재료의 시작위치, 절단 이전의 상기 모재료에서 상기 재료의 마지막 위치, 및 상기 모재료의 번호 중 적어도 하나를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전후공정의 데이터의 연계를 위한 데이터 정렬 장치.
KR1020160142383A 2016-10-28 2016-10-28 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템 KR101929624B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160142383A KR101929624B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160142383A KR101929624B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180046984A KR20180046984A (ko) 2018-05-10
KR101929624B1 true KR101929624B1 (ko) 2018-12-17

Family

ID=62184762

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160142383A KR101929624B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101929624B1 (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007083300A (ja) * 2005-09-26 2007-04-05 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 材質記録装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5633175A (en) * 1979-08-22 1981-04-03 Daihen Corp Welding robot
JP4180960B2 (ja) * 2003-04-11 2008-11-12 キヤノンＩｔソリューションズ株式会社 データ分析装置及びその制御方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体
KR101560274B1 (ko) * 2013-05-31 2015-10-14 삼성에스디에스 주식회사 데이터 분석 장치 및 방법
KR101606239B1 (ko) * 2013-05-31 2016-03-24 삼성에스디에스 주식회사 센싱 데이터 분석 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007083300A (ja) * 2005-09-26 2007-04-05 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 材質記録装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180046984A (ko) 2018-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101906029B1 (ko) 제조 설비 진단 지원 장치
US11216995B2 (en) Visualization system
CN107992900A (zh) 缺陷检测的样本获取方法、训练方法、装置、介质和设备
JP2010181203A (ja) 亀裂検出装置及び方法
CN110647106B (zh) 刀具性能监测及评价方法和系统
KR101929624B1 (ko) 전후공정의 데이터 연계를 위한 데이터의 정렬 방법 및 정렬 시스템
CN110543869A (zh) 滚珠丝杠寿命预测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106290152A (zh) 一种用于复合材料复杂型面粘接质量的原位检测方法
JP7354934B2 (ja) 製品品質分析支援システム
CN111538755B (zh) 一种基于归一化互相关与单位根检验的设备运行状态异常检测方法
JP5085016B2 (ja) データ解析方法およびデータ解析プログラム
JP6849543B2 (ja) 不良要因分析システム及び不良要因分析方法
CN101901185A (zh) 一种按类组织执行轨迹的面向对象程序缺陷定位方法
KR101672832B1 (ko) 제조공정의 관리지원장치
JP6715705B2 (ja) 不良原因探索システム、及び不良要因探索方法
US9665795B2 (en) Method and apparatus for identifying root cause of defect using composite defect map
CN111178576B (zh) 基于炼化装置运行数据的操作优化方法
JP5746652B2 (ja) プラントデータ再生装置およびプラントデータ再生方法
KR101904643B1 (ko) 의사결정트리를 이용한 기사 생성 방법
EP1298534A3 (en) Method and apparatus for Similarity evaluation
CN112305603B (zh) 一种节点仪器质量监控方法及系统
CN112866044B (zh) 网络设备状态信息采集方法及装置
CN111077848B (zh) 刀具铣削过程的工况分割方法和装置
CN117411895B (zh) 工业生产检测数据处理方法、装置、设备及存储介质
JP2001331221A (ja) 操業異常解析装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant