KR101951332B1 - 제조공정 관리 향상 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 공장 내 제조공정을 관리하기 위한 제조공정 관리 향상 시스템에 관한 것으로, 상기 발명은 IoT 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하고, 측정된 상기 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 획득된 상기 공장상태정보와 공장식별정보를 전송하는 센서모듈; 센서모듈에 의해 전송된 상기 공장상태정보와 상기 공장식별정보를 제공받아 공장별로 상기 공장상태정보를 데이터베이스화하는 데이터베이스; 및 데이터베이스에 의해 데이터베이스화된 공장별 상기 공장상태정보를 제공받아 각 공장별로 상기 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 분석된 상기 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 생성하는 분석모듈을 포함하는 것을 톡징으로 한다. 이에 의해, 본 발명은 공장 별로 상기 제조장치 및 작업자의 상태를 모니터링하고 데이터베이스화하여 각 공장의 상기 제조장치 및 작업자가 속한 제조환경의 특징에 따라 제조공정을 관리할 수 있어 최적화된 제조공정 관리가 가능하다.

Description

제조공정 관리 향상 시스템{System for improving manufacturing process management}
본 발명은 제조공정 관리 향상 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 제조공정에서 이루어지는 다양한 정보를 수집 및 분석함으로써 제조공정을 관리하는 제조공정 관리시스템에 관한 것이다.
대규모의 제조업을 운영하고 있는 기업은 제조원가를 낮추고 제품의 품질 향상을 위한 불량률을 낮추며, 생산되어지는 제품의 수량을 실시간으로 집계하고, 또한 생산 공정의 진행사항을 관리하기 위해서 전사적 자원관리 시스템(Enterprise Resource Planning, 이하 ERP)에 제조공정관리 시스템(MES)((Manufacturing Execution System, 이하 MES)을 접목하여 운영하고 있다.
전사적 자원관리 시스템(ERP)은 제조공정 관리에 있어서 제조공정에 대한 자료를 자동으로 입력 받을 수 있는 수단이 없으므로 하루에 한번씩 모든 제조공정에 대한 데이터를 수작업으로 입력하여 관리해왔으며, 상기의 문제점을 해결하기 위해서 제조공정에 대한 모든 데이터를 자동으로 입력 받고, 또한 필요한 제조공정을 관리 하는 제조공정관리 시스템(MES)을 개발하여 상기 전사적 자원관리 시스템(ERP)과 연동시킴으로써 실시간 생산되어지는 제품의 수량 및 현재 진행되는 생산 공정, 불량품의 수량 등을 모니터링 할 수 있도록 구축하고 있다.
그러나 종래 제조공정 관리 시스템은 각 공장별 제조장치의 상태 및 작업자의 상태의 변화에 따라 제조공정을 효과적으로 관리하는 것이 어려운 측면을 가지고 있다.
KR 10-2008-0016514 A, 도 1a
본 발명의 목적은 공장별 제조장치의 특성 및 작업자의 작업특성을 제조공정의 관리에 반영할 수 있는 제조공정 관리 향상 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 제조공정 관리 향상 시스템에 관한 것으로, 본 제조공정 관리 향상 시스템은 IoT 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하고, 측정된 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 획득된 공장상태정보와 공장식별정보를 전송하는 센서모듈; 센서모듈에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장별로 공장상태정보를 데이터베이스화하는 데이터베이스; 및 데이터베이스에 의해 데이터베이스화된 공장별 공장상태정보를 제공받아 각 공장별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 상기 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 생성하는 분석모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 제조공정 관리 향상 시스템은 분석모듈에 의해 분석된 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 제공받아 제조장치와 작업자의 관계성을 구축하는 관계성구축모듈; 관계성구축모듈에서 구축된 제조장치와 작업자의 관계성에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성하는 스케쥴링모듈; 및 스케쥴링모듈에서 생성된 제조공정에 대한 스케쥴을 제조장치로 전송하는 통신모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관계성 구축모듈은, 분석모듈에 의해 생성된 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 제공받아 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 형성하는 것을 특징으로 한다.
상기 데이터베이스는, 센서모듈에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장들을 복수개의 영역으로 구획하고, 구획된 복수개의 영역별로 공장상태정보를 데이터베이스화하고, 상기 분석모듈은, 데이터베이스에 의해 구획된 복수개의 영역별로 데이터베이스화된 공장상태정보를 제공받아 각 구획된 영역별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 구획된 영역별로 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 구획된 영역에 대한 제조공정분석정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
토픽맵은, 입력으로서 분석모듈에 의해 분석된 제조장치 및 작업자 상태인 토픽리스트와, 제조공정분석정보인 연관 관계리스트를 이용하고, 토픽맵의 출력으로서 관계성구축모듈에 의해 구축된 제조장치와 작업자의 관계성을 이용하여 생성된 공정제어정보인 자원리스트를 이용하며, 스케쥴링모듈은 자원리스트에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 토픽리스트는 제조장치의 가동속도, 제조장치의 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량, 장치 점검 기간, 작업자의 투입인원, 작업자의 위치, 작업자의 행동, 작업시간 및 교육시간의 항목들 중 적어도 하나의 항목을 포함하고,
상기 연관 관계리스트는 상기 분석모듈로부터 생성된 상기 제조공정분석정보를 포함하며,
상기 자원리스트는 작업자의 추가투입, 작업자의 추가교육, 장치의 점검, 작업자 인원 감축, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정 및 소모품의 추가주문의 변수들 중 적어도 하나의 변수를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같이 본 발명은 공장 별로 제조장치 및 작업자의 상태를 모니터링하고 데이터베이스화하여 공장별 상기 제조장치 및 작업자가 속한 제조환경의 특징에 따라 제조공정을 관리할 수 있어 최적화된 제조공정 관리가 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 토픽맵의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 센서모듈(110), 데이터베이스(120), 분석모듈(130), 관계성구축모듈(140), 스케쥴링모듈(150), 통신모듈(160)로 이루어질 수 있다. 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 공장내 설치된 제조장치와 연동한다.
센서모듈(110)은 공장 내에 설치되고 IoT 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하고, 측정된 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 획득된 공장상태정보와 공장식별정보를 전송한다.
IoT는 'Internet of Things'의 줄임말로서, 모든 사물을 인터넷으로 연결하여 사물이 가진 특성을 지능화하는 것으로, IoT 센서는 이에 활용되는 센서를 의미한다. 제조공정 관리 향상 시스템에 사용되는 IoT 센서는 공장 내의 컨베이어벨트, 압축기, 성형기, 원자재, 작업자, 완제품, 창고 등에 적용되는 적외선, 머신비전, 카메라, 무게, 가속도, 타이머 등을 이용하는 센서를 포함한다. 그리고 제조공정 관리 향상 시스템에 사용되는 IoT 센서는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량, 장치 점검 기간 등의 제조장치 상태 정보와, 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간(숙련도) 등에 대한 작업자 상태 정보 및 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량, 제조 난이도 등의 제품 상태 정보를 측정하여 전송한다.
공작식별정보는 특정 영역 내에 있는 다수의 공장들에 대해 각각의 공장을 식별하기 위한 식별코드와 같은 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
데이터베이스(120)는 센서모듈(110)에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장식별정보를 이용하여 공장별로 공장상태정보를 데이터베이스화하는 역할을 수행한다. 데이터베이스(120)는 센서모듈에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장들을 복수개의 영역으로 구획하고, 구획된 복수개의 영역별로 공장상태정보를 데이터베이스화할 수 있다.
분석모듈(130)은 데이터베이스(120)에 의해 데이터베이스화된 공장별 공장상태정보를 이용하여 각 공장별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 생성한다. 분석모듈(130)은 데이터베이스(120)에 의해 구획된 복수개의 영역별로 데이터베이스화된 공장상태정보를 제공받아 각 구획된 영역별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 구획된 영역별로 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 구획된 영역에 대한 제조공정분석정보를 생성할 수 있다.
관계성구축모듈(140)은 분석모듈(130)에 의해 생성된 제조공정분석정보를 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 구축한다.
관계성구축모듈(140)은, 분석모듈(130)에 의해 생성된 제조공정분석정보를 제공받아 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 형성할 수 있다.
관계성구축모듈(140)은, 제조장치 및 작업자의 상태를 포함하는 공장상태정보, 제조공정분석정보를 이용하여 생성된 제조장치와 작업자의 관계성과 이에 대응하는 공정제어정보의 연결구조를 나타내는 토픽맵을 포함한다.
관계모델은 이상적인 제조공정 운영을 위한 제조장치 및 작업자의 상태 정보를 포함하고, 분석모듈(130)에 의해 생성된 제조공정분석정보에 대응하는 상기 이상적인 제조공정 운영을 위한 제조장치 및 작업자의 상태 정보를 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 형성할 수 있다.
토픽맵은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 지식표현 방법론으로, 차세대 웹환경(웹 3.0)에 대한 해결방안으로 많은 분야에서 인정받고 있는 기술이다.
토픽맵은 정보를 상호 연관성에 따라 연결하고 조직하여 지식 구조를 일종의 지도(Map)와 같이 표현하여, 대용량의 정보를 분류하고 의미론적 연관관계를 검색하는 데 사용할 수 있는 탁월한 기술로, 정보세계의 GPS라고 할 수 있다.
토픽맵은 대용량의 정보를 분류하고 구조화하며 의미론적인 연관관계를 설정하여, 비구조화되고 분산되어 있는 정보를 효율적으로 통합, 검색하고 내비게이션하기 위한 해결책의 일종이다.
토픽맵은 지식층과 정보층의 이중 구조로 구성된다. 지식층은 기존의 정보 리소스 위에 구축하는 지식의 구조로서 특정 주제를 나타내는 Topic과 Topic들간의 연관관계를 나타내는 Association으로 구성된다.
정보층은 정보 리소스를 나타내며, 지식층과 정보층은 Occurrence를 통해 상호 연결되어 지식의 위치정보와 위치정보에 해당하는 자원을 표현한다. 따라서 기존의 홈페이지나 데이터의 변경 없이 토픽간의 연관정보를 이용하여 원하는 정보로의 경로를 보다 빠르고 정확하게 안내할 수 있다.
이러한 토픽맵은 입력으로서 제조장치 및 작업자 상태인 토픽리스트와, 제조공정분석정보인 연관 관계리스트를 이용하고, 상기 토픽맵의 출력으로서 관계성구축모듈(140)에 의해 구축된 제조장치와 작업자의 관계성을 이용하여 생성된 공정제어정보인 자원리스트를 이용한다.
토픽리스트는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량, 장치 점검 기간 등의 제조장치 상태 정보와, 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간(숙련도) 등의 작업자 상태 정보 및 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량, 제조 난이도 등의 제품 상태 정보를 포함하고, 연관 관계리스트는 제조장치, 작업자 및 제품 상태에 대응하여 분석모듈(130)로부터 생성된 제조 난이도가 높은 공정에 숙련도가 낮은 인원이 참여하여 가동속도 저하 상태, 제조예상수량이 적은 상태에서 다수의 투입인원이 들어가 가동시간 단축 상태, 소모품의 재고량이 적어 작업자가 소모품을 가져가기 위해 자주 움직이므로 불량률 향상 상태 등와 같은 제조공정분석정보를 포함하며, 자원리스트는 작업자의 추가투입, 작업자의 추가교육, 장치의 점검, 작업자 인원 감축, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정, 소모품의 추가주문 등의 공정제어정보를 포함한다.
스케쥴링모듈(150)은 관계성구축모듈(140)에서 구축된 제조장치와 작업자의 관계성에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성한다.
상기 스케쥴링모듈(150)은 토픽맵에 의해 생성된 자원리스트에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성할 수 있다.
통신모듈(160)은 스케쥴링모듈(150)에서 생성된 제조공정에 대한 스케쥴을 제조장치로 전송한다.
상기 통신모듈(160)은 TCP/IP 통신 등의 네트웍 통신 수단을 통해 스케쥴링모듈(150)에서 생성된 제조공정에 대한 스케쥴 데이터를 제조장치로 전송한다.
이하에서는 도 2를 참조하여 제조공정 관리 향상 시스템의 동작을 설명한다. 도 2는 본 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 IoT 센서에 의해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하기 위한 센서모듈(110)을 통해 제조장치 및 작업자의 상태와 같은 공장상태정보를 획득하며, 획득된 공장상태정보와 공장식별정보를 전송한다(S110).
다음 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 데이터베이스(120)를 이용하여 센서모듈(110)에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장별로 공장상태정보를 데이터베이스화한다(S120). 여기서 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 센서모듈(110)에 의해 전송된 공장상태정보와 공장식별정보를 제공받아 공장들을 복수개의 영역으로 구획하고, 구획된 복수개의 영역별로 공장상태정보를 데이터베이스화할 수 있다.
다음 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 데이터베이스(120)에 의해 데이터베이스화된 공장별 공장상태정보를 제공받아 각 공장별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 생성한다(S130). 여기서 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 데이터베이스(120)에 의해 구획된 복수개의 영역별로 데이터베이스화된 공장상태정보를 제공받아 구획된 영역별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 구획된 영역별로 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 구획된 영역에 대한 제조공정분석정보를 생성할 수 있다.
다음 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 S130단계에 의해 생성된 제조공정분석정보를 제공받아 제조장치와 작업자의 관계성을 구축한다(S140). 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 본 단계를 통해 생성된 제조공정분석정보를 제공받아 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 형성하고, 토픽맵을 통해 상기 구축된 제조장치와 작업자의 관계성을 이용하여 공정제어정보인 자원리스트를 생성할 수 있다.
다음 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 S140단계에서 구축된 제조장치와 작업자의 관계성에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성한다(S150). 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 본 단계를 통해 상기 토픽맵에 의해 생성된 공정제어정보인 자원리스트에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성할 수 있다.
다음 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 S150단계에서 생성된 제조공정에 대한 스케쥴을 제조장치로 전송한다(S160).
이하에서는 도 3을 참조하여 토픽맵의 동작을 설명한다. 도 3은 본 실시예에 따른 토픽맵의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저 토픽맵은 센서모듈(110)에서 측정된 제조장치, 작업자 및 제품의 상태를 포함하는 공장상태정보를 입력인 토픽리스트로 저장한다(A).
다음 토픽맵은 A단계에 의해 저장된 토픽리스트에 대응하는 분석모듈(130)에 의해 생성된 제조공정분석정보를 입력인 연관 관계리스트에 저장한다(B).
다음 토픽맵은 B단계에 의해 저장된 연관 관계리스트에 대응하는 공정제어정보인 자원리스트를 생성한다(C)
이와 같이 본 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 공장 별로 제조장치 및 작업자의 상태를 모니터링하고 데이터베이스화하여 제조공정을 관리함으로써 각 공장의 제조장치 및 제조환경의 특징에 따라 최적화된 제조공정 관리가 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 관리 향상 시스템(100)은 위에서 설명한 실시예들의 구성과 방법에 한정되지 않으며, 사용자의 필요에 따라 실시예의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
100: 제조공정 관리 향상 시스템
110: 센서모듈
120: 데이터베이스
130: 분석모듈
140: 관계성구축모듈
150: 스케쥴링모듈
160: 통신모듈

Claims (7)

  1. IoT 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하여, 공장상태정보를 획득하며, 상기 획득된 공장상태정보와 공장식별정보를 전송하는 센서모듈;
    상기 센서모듈에 의해 전송된 상기 공장상태정보와 상기 공장식별정보를 제공받아 상기 공장식별정보를 이용하여 공장별로 상기 공장상태정보를 데이터베이스화하는 데이터베이스;
    상기 데이터베이스에 의해 데이터베이스화된 공장별 상기 공장상태정보를 이용하여 각 공장별로 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 상기 분석된 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 해당 공장에 대한 제조공정분석정보를 생성하는 분석모듈;
    상기 제조공정분석정보를 이용하여 상기 제조장치와 작업자의 관계성을 구축하는 관계성구축모듈;
    상기 제조장치와 작업자의 관계성에 기반하여 제조공정에 대한 스케쥴을 생성하는 스케쥴링모듈; 및
    상기 제조공정에 대한 스케쥴을 제조장치로 전송하는 통신모듈;을 포함하며,
    상기 관계성구축모듈은, 상기 제조공정분석정보를 제공받아 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 상기 제조장치와 작업자의 관계성을 형성하고,
    토픽맵의 입력으로서 상기 제조장치 및 작업자 상태인 토픽리스트와, 상기 제조공정분석정보인 연관 관계리스트를 이용하고, 상기 토픽맵의 출력으로서 상기 관계성구축모듈에 의해 구축된 상기 제조장치와 작업자의 관계성을 이용하여 생성된 공정제어정보인 자원리스트를 이용하며,
    상기 토픽리스트는 제조장치의 가동속도, 제조장치의 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량, 장치 점검 기간, 작업자의 투입인원, 작업자의 위치, 작업자의 행동, 작업시간 및 교육시간의 항목들 중 적어도 하나의 항목을 포함하고,
    상기 연관 관계리스트는 상기 분석모듈로부터 생성된 상기 제조공정분석정보를 포함하며,
    상기 자원리스트는 작업자의 추가투입, 작업자의 추가교육, 장치의 점검, 작업자 인원 감축, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정 및 소모품의 추가주문의 변수들 중 적어도 하나의 변수를 포함하고,
    상기 스케쥴링모듈은 상기 자원리스트에 기반하여 상기 제조공정에 대한 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 하는 제조공정 관리 향상 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는, 상기 센서모듈에 의해 전송된 상기 공장상태정보와 상기 공장식별정보를 제공받아 공장들을 복수개의 영역으로 구획하고, 상기 구획된 복수개의 영역별로 상기 공장상태정보를 데이터베이스화하고,
    상기 분석모듈은, 상기 데이터베이스에 의해 상기 구획된 복수개의 영역별로 데이터베이스화된 상기 공장상태정보를 제공받아 구획된 영역별로 상기 제조장치 및 작업자의 상태를 분석하고, 상기 구획된 영역별로 분석된 상기 제조장치 및 작업자의 상태에 기반하여 상기 구획된 영역에 대한 상기 제조공정분석정보를 생성하는 제조공정 관리 향상 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
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