KR102244815B1 - IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 IoT 기반의 브로칭머신으로부터 실시간으로 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 추출되고, 상기 데이터를 분석하여 공정 최적화 수치와 운영시뮬레이션이 생성되는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 상기 실시간으로 추출된 PLC 데이터와 상태감지 데이터, 상기 공정 최적화 수치, 상기 운영시뮬레이션을 기반으로 제어 데이터가 생성되고, 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 원격으로 제어되는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것이다.

Description

IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법 {Control Method of active broaching machine that can apply IoT-based preventive maintenance technology}

본 발명은 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 IoT 기반의 브로칭머신으로부터 실시간으로 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 추출되고, 상기 데이터를 분석하여 공정 최적화 수치와 운영시뮬레이션이 생성되는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것이다.

또한, 본 발명은 상기 실시간으로 추출된 PLC 데이터와 상태감지 데이터, 상기 공정 최적화 수치, 상기 운영시뮬레이션을 기반으로 제어 데이터가 생성되고, 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 원격으로 제어되는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법에 관한 것이다.

종래 브로칭 머신은 가공물의 내면 또는 표면을 절삭 가공할 때 이용되고, 작업자가 브로치 머신 근처에 지속적으로 상주하여 브로칭 머신의 속도 및 작업공정을 제어하는 불편함이 있으나, 브로치 머신을 원격으로 제어할 수 있는 방법에 대한 기술이 개발되고 있지 않은 실정이다.

또한, 총형절삭 가공을 통해 기계부품을 대량생산하는 브로칭 머신은 일반적으로 유압을 통해 동력을 발생시키는데, 이때 발생하는 동력의 질은 작동유의 조건에 따라 현저한 차이가 있으므로 작동유 제어가 매우 중요하나, 이를 미세하게 감지하고 제어할 방법은 없는 실정이다.

관련문헌 1은 브로칭 머신 및 이를 포함하는 선반에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 소재의 내면을 가공하기 위한 브로칭 머신 및 이러한 브로칭 머신을 포함하는 선반에 관한 것이다.

상기 관련문헌 1은 선반이 포함된 브로칭 머신으로 가공시간을 단축하고 치수 불량을 방지할 수 있으나, 작업자가 상기 브로칭 머신 근처에서 지속적으로 상주하며 대량생산되는 기계부품을 생산해야하는 단점이 있다.

또한, 본 발명은 불량률을 줄여 브로칭 머신의 효율성을 증대시킬 수 는 있으나, 상기 브로칭 머신 내 세부장치의 상태를 실시간으로 파악하면서 상기 브로칭 머신의 미세동작을 제어할 수 없는 단점이 있다.

KR 10-2018-0089013

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 PLC 인터페이스와 IoT 기반의 능동형 브로치 머신으로부터 실시간으로 추출된 데이터에 의해서 공장 내외에서 원격으로 상기 브로치 머신이 제어될 수 있도록 하는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명의 목적은 빅데이터와 프로세스 마이닝 기술을 기반으로 상기 추출된 데이터를 분석하고, 상기 분석된 데이터를 기반으로 제어 데이터를 생성하는 것에 의해서 장비를 예지보전하고, 공구수명이 관리될 수 있도록 하는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 실시간으로 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 추출되는 데이터 추출단계; 상기 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 분석되어 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션이 생성되는 데이터 분석단계; 상기 PLC 데이터와 상태감지 데이터, 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션을 기반으로 제어 데이터가 생성되는 제어 데이터 생성단계; 및 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어되는 제어단계;를 제공한다.

이상과 같이 본 발명에 의하면 PLC 인터페이스와 IoT 기반의 능동형 브로치 머신으로부터 실시간으로 데이터를 생성하는 단계를 구성하였으므로, 브로치 머신 내 세부장치의 상태가 실시간으로 확인될 수 있고, 상기 데이터를 전송하여 공장 내외에서도 원격으로 상기 브로치 머신이 제어될 수 있다.

또한, 본 발명은 빅데이터와 프로세스 마이닝 기술을 기반으로 상기 추출된 데이터를 분석하고, 상기 분석된 데이터를 기반으로 제어 데이터를 생성하는 단계를 구성하였으므로, 변경이 필요한 세부장치를 미리 예측할 수 있고, 관련 부품을 확보한 후 교환 작업할 수 있어 상기 브로치 머신의 휴지기간이 최소화되는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어 방법 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 2 실시예에 따른 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어 방법 흐름도이다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어 방법 흐름도이다.

본 발명의 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어 방법은 실시간으로 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 추출되는 데이터 추출단계(S100), 상기 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 분석되어 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션이 생성되는 데이터 분석단계(S200), 상기 PLC 데이터와 상태감지 데이터, 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션을 기반으로 제어 데이터가 생성되는 제어 데이터 생성단계(S300), 및 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어되는 제어단계(S400)를 제공한다.

보다 구체적으로 설명해보면, 상기 데이터 추출단계(S100)는 IoT 기반의 브로칭 머신으로부터 실시간으로 PLC 데이터와 상태감지 데이터가 추출된다. 상기 IoT 기반의 브로칭 머신은 상기 복수의 입출력 통신이 가능한 PLC 인터페이스를 구비한다. 따라서 상기 PLC 인터페이스로부터 가공물의 가공조건, 브로치의 이동속도 등이 포함된 상기 PLC 데이터가 추출될 수 있다.

또한, 상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내에는 유압발생장치, 에어공급장치, 절삭유공급장치, 브로치 공구를 포함하는 세부장치가 구비되고, 상기 세부장치를 다방면으로 확인하기 위해서 복수의 다양한 센서가 구비된다.

예컨대, 가속도센서로부터 감지된 브로치 공구의 가공부하 데이터, 전류센서로부터 감지된 유압발생장치 내 유압모터 전류상태 데이터, 유압센서로부터 감지된 유압발생장치 내 유압압력 데이터, 온도센서로부터 감지된 절삭유 온도 데이터가 포함된 상기 상태감지 데이터가 추출될 수 있다.

또한, 상기 데이터 추출단계(S100)는 상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내 엣지 모듈부에 의하여, 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터가 동기화되는 것을 포함한다.

또한, 상기 데이터 추출단계(S100)는 포그(Fog) 컴퓨팅 기술을 기반으로 동기화된 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터가 저장된다.

여기서, 포그(Fog) 컴퓨팅 기술은 종래의 트래픽이 과다 발생하고, 신호가 지연되는 단점이 있었던 클라우드 컴퓨팅 기술의 대안으로서, IoT 기반의 디바이스와 근접해서 데이터를 실시간으로 처리하고, 주요 데이터만을 클라우드 또는 서버로 전송하는 기술이다.

즉, 상기 데이터 추출단계(S100)는 엣지 모듈부에 의해서, 추출된 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터가 실시간으로 동기화 처리되고, 주요 데이터만이 저장된다. 그리고 상기 주요 데이터는 상기 데이터 분석단계(S200)에서 분석되기 위해 전송된다.

여기서, 엣지 모듈부는 포그(Fog) 컴퓨팅 기술을 이용하기 위해서, IoT 기반의 브로칭 머신 내 구비되고, 상기 브로칭 머신을 제어하는 구성을 일컫는다.

다음으로, 상기 데이터 분석단계(S200)는 엣지 컴퓨팅 모듈부에 의하여, 프로세스마이닝 분석기법을 기반으로 기 저장된 빅데이터와 상기 데이터 추출단계(S100)로부터 저장된 상기 PLC 데이터, 상기 상태감지 데이터가 복합적으로 분석되어 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션이 생성된다.

상기 엣지 컴퓨팅 모듈부는 일반적으로 클라우드 컴퓨팅 기술에서 서버이고, 본 발명의 경우 포그(Fog) 컴퓨팅 기술을 사용하므로, 그 역할을 엣지 컴퓨팅 모듈부가 대신한다.

즉, 상기 엣지 컴퓨팅 모듈부는 엣지 모듈부와 양방향 통신하고, 데이터를 분석한다.

여기서, 프로세스마이닝 분석기법은 대용량의 데이터로부터 자동 또는 반자동적인 방법으로 일정한 패턴, 규칙, 관계를 찾아내는 것이다. 이러한 프로세스마이닝 분석기법을 이용하여 기 저장된 빅데이터와 상기 PLC 데이터, 상기 상태감지 데이터가 복합적으로 분석되어 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션이 제공된다.

또한, 상기 데이터 분석단계(S200)는 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터, 상기 공정 최적화 수치, 상기 운영 시뮬레이션이 상기 제어 데이터 생성단계(S300)에 의해서 상기 제어 데이터가 생성되기 위해 전송된다.

다음으로, 상기 제어 데이터 생성단계(S300)는 PLC 원격제어부에 의하여, 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터, 상기 공정 최적화 수치, 상기 운영 시뮬레이션을 기반으로 상기 제어 데이터가 생성된다.

상기 PLC 원격제어부는 PLC 인터페이스를 사용하고, 관리자에 의해서 조작될 수 있다.

여기서, 상기 제어 데이터는 상기 가공물의 가공조건의 제어, 상기 브로치의 이동속도제어, 작업조건의 제어 등이 포함된다.

또한, 상기 제어 데이터 생성단계(S300)는 상기 제어 데이터에 의해서 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어되기 위해 상기 제어 데이터가 전송된다.

다음으로, 상기 제어단계(S400)는 상기 엣지 모듈부에 의하여, 상기 제어 데이터를 기반으로 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어된다.

앞서 언급했듯이, IoT 기반의 브로칭 머신 내 엣지 모듈부에 의하여 상기 제어 데이터를 기반으로 제어된다.

도 2는 본 발명의 2 실시예에 따른 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어 방법 흐름도이다.

보다 구체적으로 설명하면, 도 2는 상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내에 세부장치 중 하나인 상기 유압발생장치의 제어 방법 흐름도이다. 상기 유압발생장치는 유압모터, 유압펌프, 유압탱크를 구비하는데, 상기 유압탱크는 상기 IoT 기반의 브로칭 머신의 작동유를 저장하고, 상기 유압펌프는 상기 유압탱크로부터 작동유를 토출하고, 상기 유압모터는 상기 유압펌프를 동작시킨다.

상기 데이터 추출단계(S100)에서 작동유의 유량, 작동유의 점도 등이 포함되는 상기 유압탱크의 상태감지 데이터, 토출 유압, 토출 유량 등이 포함되는 상기 유압펌프의 상태감지 데이터, 그리고 rpm, 모터 전류량 등이 포함되는 상기 유압모터의 상태감지 데이터 및 PLC 데이터가 추출된다.

상기 데이터 추출단계(S100)는 상기 유압발생장치로부터 추출된 상기 상태감지 데이터와 상기 PLC 데이터가 각각 동기화되고, 포그(Fog) 컴퓨팅 기술을 기반으로 저장된다.

즉, 상기 유압발생장치의 상태감지 데이터와 상기 PLC 데이터는 실시간으로 동기화 처리되고, 주요 데이터만이 전송되어 클라우드 또는 서버 등에 저장된다. 그리고 상기 주요 데이터는 상기 데이터 분석단계(S200)에서 분석되기 위해 사용될 수 있다.

다음으로, 상기 데이터 분석단계(S200)는 프로세스마이닝 분석기법을 기반으로 기 저장된 유압발생장치와 관련된 빅데이터, 상기 데이터 추출단계(S100)로부터 저장된 상기 유압발생장치의 상기 상태감지 데이터, 상기 PLC 데이터가 복합적으로 분석되고, 도 2에서 볼 수 있듯이 상기 유압발생장치의 상태진단 로직이 생성된다.

또한, 상기 데이터 분석단계(S200)는 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터, 상기 유압발생장치의 상태진단 로직이 상기 제어 데이터 생성단계(S300)에 의해서 상기 제어 데이터가 생성되기 위해 전송된다.

다음으로, 상기 제어 데이터 생성단계(S300)는 상기 PLC 데이터와 상기 상태감지 데이터, 상기 유압발생장치의 상태진단 로직을 기반으로 제어 데이터가 생성된다. 그리고 상기 제어 데이터 생성단계(S300)는 상기 제어 데이터에 의해서 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어되기 위해 상기 제어 데이터가 전송된다.

다음으로, 상기 제어단계(S400)는 제어 데이터를 기반으로 상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내 유압발생장치가 PLC 인터페이스에 의해서 원격으로 제어된다.

이때, 상기 유압발생장치가 on/off될 수 있고, 상기 유압발생장치 내 솔레노이드 밸브, 파일럿 체크 밸브, 머니 홀드 등이 제어될 수 있다.

이상과 같이 본 발명에 의하면 공장 내외에서 원격으로 상기 브로치 머신, 브로칭 머신 내 세부장치, 브로칭 머신 작업공정이 제어될 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 빅데이터와 프로세스 마이닝 기술을 기반으로 상기 추출된 데이터를 분석하고, 상기 분석된 데이터를 기반으로 제어 데이터를 생성하는 단계를 구성하였으므로, 브로치 머신 내의 세부장치의 수명이 관리될 수 있다.

또한, 본 발명은 변경이 필요한 세부장치를 미리 예측할 수 있고, 관련 부품을 확보한 후 교환 작업할 수 있어 휴지기간이 최소화되는 효과가 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (5)

1. IoT 기반의 브로칭 머신 내 복수의 센서에 의하여, 실시간으로 PLC 데이터와상태감지 데이터가 추출되는 데이터 추출단계;
   엣지 컴퓨팅 모듈부에 의하여, 포그(Fog) 컴퓨팅 기술을 기반으로 상기 PLC데이터와 상태감지 데이터가 저장되고, 프로세스마이닝 분석기법을 기반으로 기 저장된 빅데이터와 상기 상태감지 데이터가 분석되어 공정 최적화 수치, 운영 시뮬레이션이 생성되는 데이터 분석단계;
   PLC 원격제어부에 의하여, 상기 PLC 데이터, 상기 상태감지 데이터, 상기 공정 최적화 수치, 상기 운영 시뮬레이션을 기반으로 제어 데이터가 생성되는 제어데이터 생성단계; 및
   상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내 구비된 엣지 모듈부에 의하여, 상기 제어 데이터를 기반으로 상기 IoT 기반의 브로칭 머신이 제어되는 제어단계;를 포함하고,
   상기 IoT 기반의 브로칭 머신은,
   작동유를 저장하는 유압탱크, 상기 유압탱크로부터 상기 작동유를 토출하는 유압펌프, 상기 유압펌프를 동작시키는 유압모터를 구비하는 유압발생장치;를 포함하고,
   상기 PLC 데이터는,
   복수의 입출력 통신이 가능한 PLC 인터페이스 기반으로 상기 IoT 기반의 브로칭 머신 내 브로치 공구로부터 가공되는 가공물의 가공조건, 상기 브로치 공구의 이동속도를 포함하고,
   상기 데이터 추출단계는,
   상기 작동유의 유량과 점도가 포함되는 상기 유압탱크의 상태감지 데이터, 상기 작동유가 토출되는 토출 유량과 토출 유압이 포함되는 상기 유압펌프의 상태감지 데이터, RPM과 전류량이 포함되는 상기 유압모터의 상태감지 데이터가 추출되고,
   상기 엣지 모듈부로부터 상기 유압탱크의 상태감지 데이터, 상기 유압펌프의 상태감지 데이터, 상기 유압모터의 상태감지 데이터 및 상기 PLC 데이터가 실시간으로 각각 상기 엣지 컴퓨팅 모듈부와 동기화되고,
   상기 제어단계는,
   상기 유압발생장치 전체가 on/off 되거나, 상기 유압발생장치 내 솔레노이드 밸브와 파일럿 체크밸브 중 적어도 하나의 제어, 상기 가공물의 가공조건의 제어,상기 브로치 공구의 이동속도의 제어 중 적어도 하나의 동작이 이루어지는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 예방 보전 기술 적용이 가능한 능동형 브로칭머신의 제어방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제

Images