KR102245710B1 - 고객 도장 작업 데이터 원격 수집 및 분석을 통한 라인 최적화 피드백 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예들은 도장 작업 분석 시스템 및 도장 작업 개선 방법에 관한 것으로, 도장 작업 분석 시스템을 이용한 도장 작업 개선 방법으로서, 도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처의 설비 사이트에서 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득하는 단계; 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와, 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 분석하는 단계; 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 도장 작업의 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출하는 단계; 및 추출한 제안 사항을 거래처에게 피드백하는 단계;를 포함하는, 도장 작업 개선 방법을 제공한다.

Description

고객 도장 작업 데이터 원격 수집 및 분석을 통한 라인 최적화 피드백 시스템{FEEDBACK SYSTEM FOR LINE OPTIMIZATION THROUTH COSTUMER'S PAINTING DATA REMOTE ACQUISITION AND ANALISIS}

본 발명의 실시예들은 도장 작업 분석 시스템에 관한 것으로, 특히 고객 도장 작업 데이터의 원격 수집 및 분석을 통한 라인 최적화 피드백 시스템에 관한 것이다.

도장 작업에 사용되는 도료는 제조사에서 반제품 상태로 출하되어 고객에게 제공된다. 반제품 상태의 도료가 도장 작업을 통하여 피도물 상에서 원하는 형태의 도막으로서 완성되거나 원하는 생산성을 얻기 위해서는 도료의 종류에 따라서 정해진 소정의 표준 공정 가이드를 따라야 한다. 그러나 고객 설비의 상태나 작업자의 숙련도 등에 따라서 최종 도막이 충분한 품질을 가지지 못하거나, 도료 사용량이 많아져서 생산성이 떨어지는 등, 다양한 문제가 존재한다. 또한, 고객에 따라서는 이러한 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력이 결여되어 있으며, 그러한 고객은 도료 구매에 대해서 만족하지 못하게 되어 추가적인 도료 구매로 이어질 수 없다.

본 발명은 상기와 같은 사정을 감안하여 이루어진 것으로, 도료를 이용하여 도장 작업을 수행하는 업체의 도장 작업을 분석하여 피드백을 제공함으로써 도막 품질 및 공정 생산성을 개선하고, 도료의 성능을 최대화시킬 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들의 일 측면에 의하면, 도장 작업 분석 시스템을 이용한 도장 작업 개선 방법으로서, 도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처의 설비 사이트에서 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득하는 단계; 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와, 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 분석하는 단계; 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 도장 작업의 표준 공정 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출하는 단계; 및 추출한 제안 사항을 거래처에게 피드백하는 단계;를 포함하는, 도장 작업 개선 방법을 제공한다.

이러한 본 실시예의 다른 특징에 의하면, 피드백 이후에 거래처에 의하여 수행된 도장 작업에 기초한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터를 추가로 취득하는 단계; 추가로 취득한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터와, 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 재분석하는 단계; 및 재분석 결과에 기초하여 제안의 효과를 검증하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

본 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터 중 적어도 일부는 거래처에 제공되는 전용 소프트웨어를 통하여 전송될 수 있다.

본 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 도장 작업의 수행도를 분석하는 단계는, 공정 데이터 및 설정 데이터 중 도장 작업 결과물의 품질에 영향을 미치는 인자에 대한 분석인 제1 인자 분석과, 검사 데이터 중 도장 작업 결과물의 품질을 나타내는 인자에 대한 분석인 제2 인자 분석을 수행하고, 제1 인자 분석 및 제2 인자 분석은 IMR 차트 분석, 공정능력 분석, 회귀분석 및 등고선 데이터 분석 중 적어도 하나를 이용하여 수행될 수 있다.

본 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 피드백하는 단계는, 추출한 제안 사항을 미리 정해진 템플릿에 기초하여 보고서로서 작성하는 단계; 및 작성된 보고서를 거래처에 전자적 수단으로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 피드백하는 단계는, 거래처에게 시스템으로의 접근 권한을 제공하는 단계; 및 거래처의 접근 시도에 대응하여, 거래처에게 제공된 접근 권한에 의하여 허용되는 범위 내에서의 분석 결과 및 제안 사항을 나타낸 화면을 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들의 일 측면에 의하면, 도장 작업 분석 시스템으로서, 도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처의 설비 사이트에서 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득하는 데이터 취득 모듈; 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와, 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 분석하는 데이터 분석 모듈; 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 도장 작업의 표준 공정 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출하는 제안 사항 추출 모듈; 및 추출한 제안 사항을 거래처에게 피드백하는 피드백 모듈;을 포함하는, 도장 작업 분석 시스템을 제공한다.

이러한 본 실시예의 다른 특징에 의하면, 제안 사항 추출 모듈에 의하여 추출된 제안 사항의 효과를 검증하는 효과 검증 모듈을 더 포함하고, 데이터 취득 모듈은 피드백 모듈에 의하여 제안 사항이 피드백된 이후에 거래처에 의하여 수행된 도장 작업에 기초한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터를 추가로 취득하고, 데이터 분석 모듈은 데이터 취득 모듈이 추가로 취득한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터와, 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 재분석하고, 효과 검증 모듈은 데이터 분석 모듈에 의한 재분석 결과와 이전에 수행된 분석 결과에 기초하여 제안의 효과성을 검증할 수 있다.

상기와 같은 도장 작업 분석 시스템 및 도장 작업 개선 방법에 의하면, 현재의 도장 작업의 문제점을 파악하여 피드백을 제공함으로써 도막 품질 및 공정 생산성을 개선할 수 있게 된다. 또한, 도료의 성능을 최대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 도료의 품질에 대한 신뢰성을 높일 수 있게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템이 사용되는 환경을 나타내기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템을 이용하여 분석하고자 하는 도장 작업이 수행되는 거래처 설비의 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 거래처 설비에서 데이터를 취득하는 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템에 의하여 도장 작업을 개선하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 데이터 분석 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 피드백 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 피드백 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 효과 검증 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 데이터 취득을 위한 애플리케이션을 설명하기 위한 개략도이다.
도 12는 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템의 구체적 적용례를 설명하기 위한 도면이다.
도 13a 내지 도 13d는 도 12의 적용레의 각 공정에서의 표준 공정 가이드를 나타내는 도면이다.
도 14는 도 12의 적용례에서 검사 데이터를 취득하는 부위를 나타내는 도면이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템이 사용되는 환경을 나타내기 위한 개략도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명은 도장 작업 분석 시스템(1)과 거래처 설비(3) 사이트가 네트워크(2)를 통하여 연결되어 있다.

도장 작업 분석 시스템(1)은 도료를 구매한 거래처에서 도료를 이용하여 도장 작업을 수행하면, 해당 도장 작업에 대한 분석 작업을 수행해주는 시스템이다. 도장 작업 분석 시스템(1)은 분석에 필요한 각종 데이터를 네트워크(2)를 통하여 온라인으로 취득할 수 있다. 또한, 도장 작업 분석 시스템(1)은 거래처 설비(3)에서 수행된 도장 작업을 분석한 결과를 다시 거래처로 피드백해준다. 이를 통하여 도장 작업 분석 시스템(1)은 거래처가 도료를 이용하여 원하는 품질의 도막을 형성할 수 있도록 한다.

네트워크(2)는 도장 작업 분석 시스템(1)과 거래처 설비(3) 사이트 사이에서 통신을 수행하기 위한 매개체로서 동작하는 부분이다. 네트워크(2)는 이동통신망이나 인터넷 등 기존에 알려진 각종 유무선 통신을 수행할 수 있는 것이면 되고, 특별히 한정되지 않는다.

거래처 설비(3)는 도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 설비가 마련된 곳을 나타낸다. 도장 작업은 예를 들어, 차량이나 선박에 대한 도색일 수 있다. 또는 도장 작업은 공업용 제품이나 가전제품 등에 대한 도색일 수 있다. 이러한 도장 작업의 종류는 예시일 뿐, 이들로 한정되는 것은 아니다. 거래처 설비(3)에서는 도장 작업 라인을 따라서 피도물이 순차적으로 이동하고, 설비에 의해 자동으로 또는 작업자에 의하여 수동으로 도장 작업이 수행될 수도 있다.

거래처 설비(3)는 도장 작업을 수행하면서 발생하는 각종 데이터를 네트워크(2)를 통하여 도장 작업 분석 시스템(1)에 제공한다. 여기서 말하는 각종 데이터는 거래처 설비(3)에서 도장 작업을 수행하기 위하여 미리 셋팅해두는 설정 데이터, 도장 작업 동안 발생하는 공정 데이터, 도장 작업이 완료된 후에 피도물에 대하여 수행한 검사 결과인 검사 데이터 등일 수 있다.

거래처 설비(3)는 상술한 데이터들을 도장 작업 분석 시스템(1))에 제공한 후, 그 분석 결과를 피드백 받는다. 피드백 받는 분석 결과에는 도장 작업을 개선하기 위한 제안 사항이 포함되어 있을 수 있다. 거래처 설비(3)는 분석 결과에 포함된 제안 사항에 따라서 이후의 도장 작업을 수행하여 도막의 품질을 향상시키거나 생산성을 개선할 수 있다. 또한, 거래처 설비(3)는 수정된 설정값이나 공정으로 도장 작업을 수행한 결과에 대한 데이터를 도장 작업 분석 시스템(1)에 다시 제공함으로써, 도장 작업 분석 시스템(1)이 분석에 대한 효과를 검증할 수 있게 한다.

도 1은 본 발명의 개념을 개략적으로 설명하기 위하여 도시된 것으로, 각 구성의 구체적인 동작에 대해서는 이하에서 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템(1)을 이용하여 분석하고자 하는 도장 작업이 수행되는 거래처 설비(3)의 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 거래처 설비(3)는 도장 작업이 수행되는 라인을 따라서 복수의 공정(31a~31n)이 수행되도록 마련되어 있다. 복수의 공정은 예를 들어, 전처리(탈지 등), 본조, 수세, 건조(오븐) 등의 공정일 수 있다. 이러한 공정은 도료 및 도장 대상이 되는 피도물의 종류에 따라서 여러 조합으로 이루어질 수 있다. 또한, 이러한 공정은 반드시 복수 개로 이루어질 필요는 없으며 단일 공정만이 수행될 수도 있을 것이다.

각각의 공정(31a~31n)에서는 해당 공정 환경에 대한 파라미터를 측정하는 각종 센서(32a~32n)가 설치되어 있을 수 있다. 도 2에서는 하나의 공정에 하나의 센서가 설치된 것으로 도시하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것으로 각 공정에서 필요한 파라미터들을 측정하기 위한 복수의 센서가 해당 파라미터를 측정하기에 적절한 위치에 설치될 수 있을 것이다.

컴퓨터(30)는 도장 작업을 수행하는 각 공정에 대해서 설비에 셋팅한 설정 데이터, 각 공정에서 측정된 데이터인 공정 데이터, 도장 작업의 결과물에 대하여 검사한 결과인 검사 데이터를 입력하는 수단으로서 사용될 수 있다. 본 실시예에서는 노트북 형태의 컴퓨터(30)로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 등의 다양한 디바이스를 통하여 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터가 입력될 수 있을 것이다.

설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터의 입력은 거래처의 작업자나 관리자, 혹은 도장 작업 분석 시스템을 운영하는 곳에서 파견나온 감독관 등에 의하여 수동으로 입력될 수 있을 것이다. 또는, 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터의 입력은 유무선을 통하여 자동으로 입력될 수도 있을 것이다.

한편, 컴퓨터(30)는 거래처 설비(3)의 각 공정에서 사용되는 장비와 연결되어 해당 장비의 설정값을 입력하도록 구성될 수도 있을 것이다.

피도물(A)은 공정들(31a~31n)을 순차적으로 거치면서 도장 작업이 행해지며, 도장 작업이 종료되면 각종 검사 장비(33)를 이용하여 피도물(A)에 대한 도막 품질을 검사한다.

위와 같은 거래처 설비(3)에 있어서 데이터를 취득하는 방법에 대해서 간략히 설명한다.

도 3은 거래처 설비(3)에서 데이터를 취득하는 단계를 나타내는 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 거래처의 작업자나 관리자는 거래처 설비에 대한 설정 데이터를 셋팅한다(S10). 즉, 도장 작업을 위한 각 공정에 사용되는 장비들이 동작하기 위한 각종 운전 조건들인 설정값을 셋팅한다.

그리고 피도물(A)을 공정 라인을 따라 이동시키면서 도장 작업을 개시한다(S11). 도장 작업 동안에는 도장 작업 분석을 위하여 필요한 각종 파라미터들이 측정된다. 즉, 도장 작업의 각 공정에 대한 공정 데이터가 수집된다(S12). 공정 데이터는 도장 작업을 수행하는 동안의 운전 데이터일 수 있다. 예를 들어, 공정 데이터에는 전압, 욕액 온도, 도막 두께, PH, 욕액 전도도, 불휘발분 함량(NV), 회분 함량(ASH), 용제 함량 등의 데이터가 포함될 수 있다.

도장 작업을 위한 모든 공정을 완료하면, 피도물(A)의 최종 작업 결과물에 대하여 각종 검사를 수행한다(S13). 예를 들어, 피도물(A)에 형성된 도막의 두께를 검사할 수 있을 것이다. 또는 피도물(A)에 형성된 도막에 발생한 불량을 촬영 또는 스캔할 수도 있을 것이다. 이와 같이 작업 결과물에 대한 검사를 통하여 검사 데이터를 수집한다(S14).

그리고 설비에 대하여 셋팅한 설정 데이터, 도장 작업 중 취득한 공정 데이터, 그리고 최종 작업물에 대한 검사 데이터를 취합하여 도장 작업 분석 시스템(1)으로 전송한다(S15). 설정 데이터에는 거래처의 작업자나 관리자가 설비에 대하여 셋팅한 데이터값 뿐만 아니라, 해당 설비의 사양 등에 대한 정보도 포함될 수 있을 것이다. 또한, 검사 데이터는 반드시 최종 결과물에 대한 검사 데이터일 필요는 없으며, 공정들 사이의 중간 결과물에 대한 검사 데이터일 수도 있을 것이다.

이와 같은 방식으로 거래처 설비(3)에서 수행되는 도장 작업에 대한 각종 데이터가 취득되어 도장 작업의 분석을 가능하게 한다. 이하에서는, 상기와 같이 취득된 데이터를 이용하는 도장 작업 분석 시스템(1)에 대하여 구체적으로 설명한다.

도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템(1)의 기능 구성을 나타내는 블록도이다.

도 4를 참조하면, 도장 작업 분석 시스템(1)은 데이터 취득 모듈(10), 데이터베이스(11), 데이터 분석 모듈(12), 제안 사항 추출 모듈(13), 피드백 모듈(14) 및 효과 검증 모듈(15)을 포함한다.

데이터 취득 모듈(10)은 도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처 설비(3) 측, 즉 거래처 설비 사이트에서 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득한다.

데이터 취득 모듈(10)은 거래처 설비(3)의 컴퓨터(30) 등의 디바이스로부터 데이터들을 취득할 수 있다. 데이터 취득 모듈(10)이 취득하는 데이터들은 거래처 설비(3) 측에서 수동으로 수집된 데이터일 수 있다. 예를 들어, 공정 데이터 중 각 공정에서 사용되는 장비의 공정값(Process Value)을 수동으로 취득할 수 있다. 공정값이란 실시간으로 측정하여 기록되는 정보로서 온도, 습도 등의 정보일 수 있다. 예를 들어, 설정 데이터 중 각 설비에 초기에 설정하는 값들인 설정값(Setting Value)을 수동으로 취득할 수 있다. 설정값이란 설비에 지시하는 고정된 정보로서, 작업시 설정되어야 하는 온도값 등의 정보일 수 있다. 즉, 설정 데이터는 거래처의 작업자나 관리자가 미리 셋팅한 값들일 수 있으며, 계절이나 기타 외부 요인을 반영하기 위하여 주기적으로 확인 및 조정되는 값일 수 있다. 또한, 예를 들어, 도장 작업 도중 또는 완료 후의 피도물을 촬영 혹은 스캔하는 등 하여 검사 데이터를 수동으로 취득할 수 있다. 수동으로의 데이터 수집을 위하여 작업자 등이 사용하는 스마트폰 등 휴대용 단말이 사용될 수도 있으며, 컴퓨터(30)에 직접 데이터를 입력할 수도 있다. 스마트폰이나 컴퓨터(30) 등에는 데이터 입력을 위하여 전용 애플리케이션이나 소프트웨어가 인스톨될 수 있으며, 이를 통하여 데이터가 도장 작업 분석 시스템(1)에 전송될 수 있다. 데이터 취득 모듈(10)은 상기와 같은 방식으로 거래처 설비(3)로부터 각종 데이터를 수동으로 취득한다.

또한, 데이터 취득 모듈(10)이 취득하는 데이터들은 거래처 설비(3) 측에서 자동으로 수집된 데이터일 수 있다. 예를 들어, 공정 데이터 중 각 공정에서 사용되는 장비들의 제어 데이터(Control Data)를 각 장비를 제어하는 컨트롤 패드 등의 제어 디바이스로부터 자동으로 수집할 수 있다. 제어 데이터는 컴퓨터(30)에 연결되어 자동으로 취득되거나, 도장 작업 분석 시스템(1)이 운영하는 서버측에 연결되어 직접 자동으로 취득될 수도 있을 것이다. 그 외에도 설비(도장기, 오븐 등)나 검사를 위한 계측 장치 등의 사양에 대한 데이터도 자동으로 수집될 수 있다. 이러한 사양에 대한 데이터는 거래처 설비(3) 측의 서버나 컨트롤 패드 등에 사전에 저장되어 있는 공정 라인의 설계 도면 등의 데이터일 수 있다. 도료에 대한 정보(고유 식별 정보 등)나 피도물에 대한 정보(피도물의 소재, 납품처 등) 등도 자동으로 수집되는 데이터일 수 있다.

데이터 취득 모듈(10)이 취득하는 설정 데이터, 공정 데이터, 검사 데이터, 또는 그 외의 데이터들에 대하여 자동으로 취득되는 데이터와 수동으로 취득되는 데이터들을 구분하여 설명하였으나, 이는 예시적인 것일 뿐으로 이에 한정되는 것이 아니라는 것을 통상의 기술자라면 이해할 수 있을 것이다.

데이터베이스(11)는 데이터 취득 모듈(10)에 의하여 취득된 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터를 저장하여 데이터베이스화 한다. 데이터베이스(11)는 취득된 데이터들을 각 데이터의 조건별로 저장할 수 있다. 예를 들어, 취득된 데이터들을 기준 정보, 운전 정보, 검사 정보, 소재 정보, 도료 정보 등으로 구분하여 저장할 수 있다. 또한 데이터베이스(11)는 거래처의 도장 라인의 트리(tree) 구조가 구축되어 있을 수 있다. 즉, 데이터베이스(11)에 저장되는 데이터는 거래처로부터 수집한 정보와 도장 작업 분석 시스템(1)을 운영하는 서버가 자체적으로 보유하는 정보가 모두 포함될 수 있다.

데이터베이스(11)는 저장된 데이터들을 데이터 분석을 위한 분석 툴에 제공하고, 분석 툴에 의하여 나온 결과를 저장할 수 있다. 여기서의 분석 툴은 후술하는 데이터 분석 모듈(12)일 수 있다.

데이터 분석 모듈(12)은 데이터 취득 모듈(10)에서 취득하여 데이터베이스(11)에 저장한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와, 거래처에서 사용하는 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 분석한다.

데이터 분석 모듈(12)은 거래처 설비(3)로부터 수신된 데이터에 기초하여 시계열 데이터 분석, 공정 능력 분석 및 항목별 상관 분석을 수행한다. 예를 들어, 데이터 분석 모듈(12)은 각 분석 대상 항목에 대하여 IMR 차트 분석, 통계 분석, 회귀분석, 등고선 데이터 분석 등을 수행한다. 그리고 분석 결과를 각 항목이 표준 공정 가이드에 따른 허용치와 비교하여 공정 능력을 분석한다. 분석 항목은 도료의 품질 관리를 위한 주요 인자인 CTP(Critical to Process), 품질의 주요 인자인 CTQ(Critical to Quality) 등일 수 있다. CTP에는 전압, 욕액 온도, PH, 욕액 전도도, 불휘발분 함량(NV), 회분 함량(ASH), 용제 함량 등 도장 작업 결과물의 품질에 영향을 미치는 인자들이 포함될 수 있다. CTQ에는 도막 두께 등 도장 작업 결과물의 품질을 나타내는 인자들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 거래처에서 수행한 도장 공정에 의하여 형성된 도막의 두께에 대한 데이터로부터 평균치나 표준편차 등을 구하고, 이를 표준 공정 가이드에 따른 허용치와 비교하여 공정 능력에 대하여 평가를 한다. 또 다른 예로서, 욕액 온도에 데이터로부터 평균치나 표준편차 등을 구하고, 이를 표준 공정 가이드에 따른 허용치와 비교하여 공정 능력에 대하여 평가를 한다. 공정 능력의 평가는 소정의 알고리즘을 통하여 거래처의 해당 인자에 대한 능력을 등급화하거나 수치화한 것일 수 있다.

제안 사항 추출 모듈(13)은 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 도장 작업의 표준 공정 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출한다. 제안 사항의 개선 항목은 거래처의 도장 작업에서 개선이 필요한 작업 항목을 나타낸다. 예를 들어, 개선 항목은 공정 데이터 중 표준 공정 가이드에 따른 허용치 범위를 넘어서 분포하는 항목을 나타낸다. 즉, 상술한 데이터 분석 모듈(12)에 의하여 분석된 공정 능력에 대한 평가 결과 중 소정의 기준에 미달하는 인자에 대하여 개선이 필요한 것으로 판단하고, 제안 사항의 개선 항목으로서 추출한다. 이때, 제안 사항에는 단순히 개선이 필요한 인자를 추출하는 것이 아니라, 해당 인자를 개선하기 위한 해결 방안 등이 함께 포함될 수 있다. 예를 들어, 기존에 수집, 분석, 피드백 및 효과 검증된 데이터들을 기초로 해당 인자가 허용치를 벗어나는 원인을 파악하여 제공해줄 수 있다.

피드백 모듈(14)은 제안 사항 추출 모듈(13)이 추출한 제안 사항(개선 항목 및 개선 방법을 포함)을 거래처에 피드백한다. 피드백 모듈(14)은 제안 사항 추출 모듈(13)에서 추출한 제안 사항을 이용하여 작성한 보고서를 직접 전달하는 방식과 거래처가 분석 결과에 접근 가능하도록 하는 방식 등으로 분석 결과를 피드백할 수 있을 것이다.

구체적으로는, 피드백 모듈(14)은 분석 결과를 거래처에서 알아보기 쉬운 형식으로 미리 마련한 탬플릿에 제안 사항 추출 모듈(13)이 추출한 제안 사항을 적용하여 보고서로 작성할 수 있다. 물론, 보고서에는 제안 사항만 포함하는 것이 아니라 분석 결과에 대한 내용 전체가 포함될 수도 있을 것이다. 작성된 보고서는 거래처에 전자적 수단으로 전송한다. 예를 들어, 이메일에 보고서를 첨부하는 방식으로 분석 결과 및 제안 사항을 거래처에 피드백 할 수 있다.

피드백 모듈(14)은 다른 방법으로, 사전에 거래처에 시스템으로의 접근 권한을 제공할 수 있다. 접근 권한은 거래처와의 신뢰도, 혹은 거래처가 분석을 요구한 정도에 따라서 다른 레벨로 제공될 수 있다. 그리고 피드백 모듈(14)은 거래처의 접근 시도에 대응하여, 거래처에게 제공된 접근 권한에 의하여 허용되는 범위 내에서의 분석 결과 및 제안 사항을 나타낸 화면을 제공한다. 즉, 보고서로서 피드백 받을 수 있는 내용을 거래처 담당자가 도장 작업 분석 시스템(1)에 직접 접속하여 확인할 수 있게 한다.

피드백 모듈(14)은 상기한 방법 외에도, 분석 결과에 대해서 휴대폰을 통한 알림이나 기타 다른 방법으로 피드백을 수행할 수 있음을 통상의 기술자라면 이해할 수 있을 것이다.

효과 검증 모듈(15)은 피드백 모듈(14)에 의하여 거래처에 피드백 된 이후에 거래처에 의하여 수행된 도장 작업에 기초한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터에 기초하여 데이터 분석 모듈(12) 및 제안 사항 추출 모듈(13)에 의한 제안의 효과를 검증한다. 즉, 효과 검증 모듈(15)은 피드백 전후에 수행된 도장 작업에 대하여 데이터 분석 모듈(12)이 분석한 결과를 비교함으로써 도장 작업의 수행도에 개선이 있는지를 판단한다.

효과 검증 모듈(15)은 효과 검증을 위하여 다음의 사항을 고려할 수 있다.

1) 데이터 취득 모듈(10)이 취득한 데이터가 피드백 전후에서 기타 공정 조건이 동일하게 유지되었는지 (전처리 상태, 피도물 상태, 기타 운전 조건 및 외기 온도조건 등)

2) 데이터의 주기성이 합당하게 설정되었는지 (계절적 이슈)

3) 데이터를 수집한 자 혹은 수집 방법이 동일한지

효과 검증 모듈(15)은 효과 검증을 통하여 도장 작업의 수행도에 개선이 없었다고 판단되면, 데이터 분석 모듈(12) 및 제안 사항 추출 모듈(13)의 알고리즘을 수정한다. 즉, 거래처로의 분석 결과 피드백을 통하여 도장 작업 분석 시스템(1)의 성능 자체도 향상시킬 수 있다.

이하에서는, 도장 작업 분석 시스템(1)의 동작 방법에 대해서 구체적으로 설명한다.

도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템(1)에 의하여 도장 작업을 개선하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

우선, 데이터 취득 모듈(10)에서 거래처 설비가 있는 사이트로부터 데이터를 취득한다. 취득하는 데이터는 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터 등일 수 있으나 이에 한정되지는 않으며, 기타 각종 데이터를 취득할 수 있을 것이다.

그리고 도장 작업 분석 시스템(1)은 작업에 사용된 도장 종류를 판단한다(S21). 도장 종류는 거래처로부터 취득한 데이터에 포함될 수 있으며, 거래처 정보에 기초하여 데이터베이스(11)에 미리 저장되어 있을 수도 있다.

그 후 데이터 분석 모듈(12)은 취득한 데이터 및 도료의 종류에 기초하여 도장 작업의 수행도를 분석하고(S22), 분석 결과와 도장 작업의 표준 공정 가이드에 기초하여 거래처에서의 도장 작업에서 개선해야 할 인자들을 제안 사항으로서 추출한다(S23). 제안 사항으로서 추출하는 내용에는 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함한다.

그리고 분석 결과와 추출한 제안 사항을 거래처에 피드백한다(S24).

거래처에서 피드백된 내용에 기초하여 새로운 도장 작업을 수행하는 경우, 해당 도장 작업에 대한 데이터를 동일한 방법으로 취득 및 분석하고, 이전 분석 결과와 재분석 결과를 비교하여 피드드백한 내용의 효과를 검증한다(S25).

도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 데이터 분석 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 6을 참조하여 데이터 분석 모듈(12) 및 제안 사항 추출 모듈(13)에 의한 데이터 분석 및 제안 사항 추출 방법을 좀 더 구체적으로 살펴보면, 데이터 분석 모듈(12)은 취득한 공정 데이터 및 설정 데이터에 기초하여 CTP 인자에 대하여 분석을 수행한다(S30). 그리고 데이터 분석 모듈(12)은 취득한 검사 데이터에 기초하여 CTQ 인자에 대하여 분석을 수행한다(S31). 분석 결과와 도장 작업에 대한 표준 공정 가이드를 비교하고(S32), 오차가 허용 범위 이내인지를 판단한다(S33). 예를 들어, CTP 분석에 있어서 취득된 욕액 온도의 평균치와 표준 공정 가이드에 따른 욕액 온도 규격치의 차이가 허용 범위 이내인지를 판단한다. 예를 들어, CTQ 분석에 취득된 도막 두께의 평균치와 표준 공정 가이드에 따른 도막 두께 규격치의 차이가 허용 범위 이내인지를 판단한다.

오차가 허용 범위 이내이면 공정 능력이 준수한 것으로 판단하나, 그렇지 않으면 해당 도장 작업에 대한 공정 능력이 떨어진 것으로 판단하여 제안 사항 추출 모듈(13)이 해당 인자를 개선해야 할 제안 사항(개선 항목)으로서 선정한다(S34).

이와 같은 방식으로 모든 인자들에 대하여 분석을 수행하고(S35), 최종적으로 분석 결과 중 거래처에 제안할 제안 사항을 추출한다(S36).

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 피드백 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 7을 참조하여 피드백 모듈(14)에 의한 피드백 방법을 좀 더 구체적으로 살펴보면, 각종 데이터에 대한 분석 및 제안 사항 추출이 완료되면 미리 마련되어 있는 보고서용 탬플릿을 추출한다(S40). 그리고 분석 결과, 제안 사항 및 탬플릿에 기초하여 보고서를 작성한다(S41). 보고서의 작성은 탬플릿에 분석 결과 및 제안 사항이 해당 항목에 미리 정해진 포맷에 따러 자동으로 입력되는 방식으로 작성될 수 있을 것이다.

그리고 작성된 보고서를 이메일 등의 전자적 방식으로 발송한다(S42).

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 피드백 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 8에 따르면, 도장 작업 분석 시스템(1)은 사전에 거래처마다 시스템으로의 접근 권한을 설정해 둔다(S50). 그리고 거래처에서는 도장 작업에 대한 각종 데이터를 도장 작업 분석 시스템(1)에 제공한 경우, 분석 결과를 확인하기 위하여 시스템으로 접근을 시도하게 된다(S51). 도장 작업 분석 시스템(1)에서는 접근을 시도한 거래처가 접근 권한이 있는지 판단한다(S52). 만약 접근 권한이 없는 거래처라면 시스템으로의 접근을 거부한다(S54). 반면, 접근 권한이 있는 거래처인 경우에는, 해당 접근 권한의 레벨에 따라서 허용 범위에 따른 화면을 제시한다. 즉, 거래처의 접근 권한 레벨에 따라서 확인할 수 있는 내용을 차별화하여 제공할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 직접 거래처에 분석 결과 등을 발송하는 대신, 거래처가 분석 결과를 직접 확인할 수 있도록 하여 분석 결과를 피드백하는 것이 가능해진다.

도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 효과 검증 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 9를 참조하여 효과 검증 모듈(15)에 의한 효과 검증 방법을 좀 더 구체적으로 살펴보면, 데이터 취득 모듈(10)은 피드백 모듈(14)에 의한 피드백 이후, 피드백 내용에 기초하여 개선된 방식으로 수행된 작업에 대한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터를 취득한다(S60). 그리고 이와 같이 피드백 이후 새롭게 수행된 도장 작업에 대하여 추가 취득된 데이터를 재분석한다(S61).

그리고 패드백 이전의 분석 결과와 피드백 이후의 재분석 결과를 비교하고(S62), 개선 효과가 있는지 판단한다(S63). 개선 효과가 없는 경우에는 개선 효과가 없는 원인을 분석하여 데이터 분석 모듈(12) 및 제안 사항 추출 모듈(13)을 개선한다.

도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 도장 작업 분석 시스템(1)의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.

도 10을 참조하면, 도장 작업 분석 시스템(1)은 컨트롤러(CPU)(100), 메모리(110), 입출력 인터페이스(120) 및 통신 인터페이스(130)를 포함할 수 있다.

CPU(100)는 도장 작업 분석 시스템(1) 내의 각종 동작 및 연산의 처리와 각 구성의 제어를 수행한다.

메모리(110)에는 운영체제 프로그램 및 도장 작업 분석 시스템(1)의 기능을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 메모리(110)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)는 RAM, ROM, 플래시 메모리 등의 반도체 메모리, 자기 디스크, 광 디스크 등 각종 저장매체 중 적어도 어느 하나가 사용될 수 있다.

입출력 인터페이스(120)는 각종 입력신호 및 출력신호의 입출력을 수행한다.

통신 인터페이스(130)는 외부와 유선 및/또는 무선으로 통신 가능한 구성이다.

도장 작업 분석 시스템(1)은 CPU(100)가 메모리(110)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 데이터 분석 모듈(12), 제안 사항 추출 모듈(13), 피드백 모듈(14), 효과 검증 모듈(15)의 기능을 수행하도록 구현할 수 있을 것이다. 메모리(110)는 데이터베이스(11)로서의 기능을 수행할 수 있을 것이다. 또한, CPU(100)가 통신 인터페이스(120)와 함께 동작하여 데이터 취득 모듈(10) 및 피드백 모듈(14)로서의 기능을 수행할 수 있을 것이다. 또한, 입출력 인터페이스(110)를 통하여 도장 작업 분석 시스템(1)의 관리자 등이 각종 조작 및 제어를 수행하고, CPU(100)가 이들 조작 및 제어에 따른 동작이 수행되게 할 수 있을 것이다.

추가적으로, 도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 데이터 취득을 위한 애플리케이션을 설명하기 위한 개략도이다. 앞서 설명한 바와 같이, 도장 작업 분석 시스템(1)은 데이터 취득을 위하여 거래처에 데이터 입력을 위한 소프트웨어를 제공할 수 있다. 이러한 소프트웨어는 스마트폰 등 휴대용 단말에서 사용되는 전용 애플리케이션일 수 있다.

도 11에 도시된 바와 같이, 애플리케이션은 데이터 입력 모듈(40), 디스플레이 모듈(41), 통신 모듈(42) 등을 포함할 수 있다. 데이터 입력 모듈(40)은 사용자가 데이터를 직접 입력하거나 촬영/스캔 등의 방식으로 데이터를 취득할 수 있게 한다. 디스플레이 모듈(41)은 사용자가 애플리케이션이 인스톨된 디바이스를 제어할 수 있는 인터페이스 화면을 작성하여 제공한다. 사용자는 디스플레이 모듈(41)에 의하여 제공된 화면을 통하여 데이터 입력을 수행할 수 있다. 통신 모듈(42)은 사용자에 의하여 입력된 데이터나 촬영/스캔 등의 방식으로 취득한 데이터를 도장 작업 분석 시스템(1)으로 전송하기 위한 모듈이다. 통신 모듈(42)은 도장 작업 분석 시스템(1)과 미리 정해진 프로토콜이나 파일 형식으로 취득한 데이터들을 전송할 수 있게 한다.

도 12는 본 발명에 따른 도장 작업 분석 시스템의 구체적 적용례를 설명하기 위한 도면이며, 도 13a 내지 도 13d는 도 12의 적용레의 각 공정에서의 표준 공정 가이드를 나타내며, 도 14는 도 12의 적용례에서 검사 데이터를 취득하는 부위를 나타낸다.

도 12 내지 도 14를 살펴보면, 거래처는 차량을 도장하는 업체이며, 거래처 설비는 차량 도장을 위한 라인(300)이다. 차량 도장을 위한 라인(300)으로서는 기본적으로 2C2B(2 coating 2 baking)(320, 340)이 적용되고 있다. 또한, 도장 라인(300)에는 추가적으로 전처리 공정(310)과 중간처리 공정(330)이 포함된다.

전처리 공정(310)은 Blast Cleaning 공정(311)과 Degreasing & Preheating 공정(312)을 포함한다. Blast Cleaning 공정(311)에서는 도장 대상의 표면을 블라스트 처리한다. Near white metal이나 인산염(phosphating) 처리를 수행하여 표면 조도를 표준 공정 가이드에서 요구하는 수준(예를 들어 24~55μm)으로 맞춘다. Degreasing & Preheating 공정(312)에서는 피도물(A)의 표면에 잔존하는 오일이나 구리스 등을 제거하고 피도물(A)을 예열한다. 도 13a에 Blast Cleaning 공정(311)과 Degreasing & Preheating 공정(312)의 표준 공정 가이드에서 요구하는 조건의 일부를 나타낸다. 따라서 각 공정을 수행하는 설비에서는 해당 조건에 맞추어 작업이 수행될 수 있도록 각종 설정 데이터가 셋팅되며, 각 작업 수행시에 해당 설정 데이터에 따라서 작업이 수행되는지를 파악하기 위하여 각종 파라미터가 측정되어 공정 데이터가 수집된다. 예를 들어, Degreasing & Preheating 공정(312)에서는 설정 데이터로서 작업장의 온도를 35°, 피도물(A)의 온도를 25°, 습도를 60%RH, 공기 분사는 1.0m/s, 시간은 20분으로 설정한다. 그리고 Degreasing & Preheating 공정(312)을 진행하면서 설정된 항목 각각에 대하여 측정한 결과인 공정 데이터를 수집한다. 예를 들어, 실제 측정한 작업장의 온도는 34°, 피도물(A)의 온도는 25°, 습도는 62%RH, 공기 분사는 1.1m/s, 시간은 20분으로, 이들 데이터가 공정 데이터로서 수집된다.

이어서, 1차 도장 공정(320)이 수행된다. 1차 도장 공정(320)은 1차 코팅 공정(321), 1차 안정화 공정(322), 1차 건조 공정(323) 및 냉각 공정(324)을 포함한다.

1차 코팅 공정(321)에서는 에폭시 프라이머가 도장된다. 1차 코팅 공정(321)에서도 앞서 Degreasing & Preheating 공정(312)에서 설명한 것과 마찬가지로 작업장 온도, 피도물(A) 온도, 습도, 공기 분사 등에 대한 설정 데이터 값이 표준 공정 가이드에 따라서 셋팅된다. 또한, 에폭시 프라이머의 제품 종류에 따라서 혼합비, 점성, 코팅 횟수 및 간격, D.F.T, VOC 등에 대한 설정 데이터 값이 표준 공정 가이드에 따라서 셋팅된다. 또한, 에폭시 프라이머의 분사를 위한 장비 자체에 대한 설정 데이터(분사압 등)가 셋팅된다. 그리고 1차 코팅 공정(321)의 작업 동안 셋팅된 설정 데이터에 대한 공정 데이터가 수집된다. 도 13b에 1차 코팅 공정(321)의 표준 공정 가이드에서 요구하는 조건의 일부를 나타낸다.

1차 안정화 공정(322)은 도장된 도료(예를 들어, 에폭시 프라이머)가 안정화되도록 하는 공정이며, 1차 건조 공정(323)은 도장된 도료가 건조되도록 하는 공정이며, 냉각 공정(324)은 다음 도장 공정을 위하여 작업 환경을 1차 건조 공정(323)에서의 온도에서 상온으로 온도를 낮추는 공정이다. 이상의 1차 안정화 공정(322), 1차 건조 공정(323) 및 냉각 공정(324)에서도 앞서 설명한 것과 마찬가지로 표준 공정 가이드에 따른 설정 데이터의 셋팅 및 공정 데이터의 수집이 수행된다. 도 13b에 1차 안정화 공정(322) 및 1차 건조 공정(323)의 표준 공정 가이드에서 요구하는 조건의 일부를 나타낸다.

1차 도장 공정(320)에 있어서 냉각 공정(324)이 종료된 후, 피도물(A)에 대한 도장 작업의 중간 검사가 수행될 수 있다. 즉 냉각 공정(324) 이후, 피도물(A)의 도막두께, 외관, 광택, 색상 및 부착력에 대하여 검사하고, 검사 결과가 검사 데이터로서 수집될 수 있다. 예를 들어, 도 14에서 도시하는 바와 같이, 차량의 11개 부분에서 상술한 도막두께, 외관, 광택, 색상 및 부착력 각각을 검사할 수 있다.

1차 도장 공정(320) 이후, 중간 공정(330)이 수행될 수 있다. 중간 공정(330)은 예를 들면, 선택적인 공정일 수 있으며, 도장 작업이 수행된 부분에 손상이 발생한 경우 해당 부분에 대해서만 처리되는 공정일 수 있다. 중간 공정(330)에는 퍼티 공정(331) 및 연마 공정(332)이 포함될 수 있다. 앞서 설명한 바와 같은 설정 데이터와 함게 퍼티 및 연마를 위한 샌드 페이퍼 및 용제의 사양들이 설정될 수 있다. 도 13c에 중간 공정(330)의 표준 공정 가이드에서 요구하는 조건의 일부를 나타낸다. 그리고 퍼티 공정(331) 및 연마 공정(332)의 작업 동안 셋팅된 설정 데이터에 대한 공정 데이터가 수집될 수 있다. 연마 공정(332) 이후에 다시 피도물(A)의 외관에 대한 검사가 수행될 수 있다.

중간 공정(330) 이후, 2차 도장 공정(340)이 수행된다. 2차 도장 공정(340)은 2차 코팅 공정(341), 2차 안정화 공정(342) 및 2차 건조 공정(343)을 포함한다. 2차 코팅 공정(341)에서는 우레탄 소재의 도료가 코팅될 수 있다. 2차 도장 공정(340)에서도 1차 도장 공정(320)에서와 마찬가지로 표준 공정 가이드에 따른 설정 데이터의 셋팅 및 공정 데이터의 수집이 수행된다. 또한 2차 건조 공정(343) 이후에 마지막으로 피도물(A)에 대한 검사가 수행되어 검사 데이터가 수집된다. 도 13d에 2차 도장 공정(340)의 표준 공정 가이드에서 요구하는 조건의 일부를 나타낸다.

거래처의 라인(300)에서 도장 작업을 수행하면 데이터 수집 수단(예를 들어 도 3의 컴퓨터(30) 등)에 의하여 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터가 자동으로, 또는 작업자 등 사람의 매뉴얼 입력으로 수집된다. 이때, 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터 이외에 라인(300)의 각 공정에서 사용되는 설비 자체의 사양 정보 등, 작업 내용을 분석하는데 도움이 될 수 있는 어떠한 데이터라도 함께 수집될 수 있을 것이다.

도 4의 도장 작업 분석 시스템(1)은 상기와 같이 고객의 라인(300)에서 수집된 데이터들을 분석하여 개선이 필요한 사항들에 대해서 분석할 것이다. 예를 들어 도막 두께가 표준 공정 가이드에서 요구하는 것보다 두꺼운 경우, 이를 해결하기 위하여 도막 두께에 영향을 미치는 인자들을 추출한다. 이때, 공정 데이터가 설정 데이터에서 셋팅된 값을 준수하지 못하는 경우에는 이들 공정 데이터를 도막 두께에 영향을 미치는 인자로서 추출할 수도 있을 것이다. 단, 이는 예시적인 것으로, 공정 데이터가 설정 데이터에서 셋팅된 값을 준수하더라도 도막 두께를 개선하기 위하여 설정 데이터를 수정할 수도 있을 것이다.

도장 작업 분석 시스템(1)은 문제가 발생한 항목의 추출(제안 사항의 선정), 문제가 발생한 항목에 영향을 미치는 요인의 파악(인자 추출), 문제를 개선하기 위하여 인자들의 수정치 제안(보고서 작성)을 수행하여 고객의 라인을 최적화시킬 수 있게 된다.

이상과 같은 도장 작업 분석 시스템(1)에 의하면, 도료를 이용하여 도장 작업을 수행하는 업체는 자신들의 도장 작업에 내재하는 문제점을 파악하여 개선할 수 있으므로, 도막의 품질을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 생산성도 향상시킬 수 있게 된다. 특히, 도장 작업 분석 시스템(1)을 도료를 판매하는 업체가 운영하는 경우, 외부로 공개되지 않는 도료의 배합 등에 대한 정보와 해당 도료에 대한 표준 공정 가이드의 깊은 이해를 기초로, 도장 작업에 내재하는 문제점을 더욱 정확하게 파악할 수 있게 된다.

따라서 도장 작업을 수행하는 업체로부터 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터에 기초하여 해당 업체의 공정 능력을 정확하게 분석할 수 있으며, 이에 기초하여 도장 작업을 개선할 수 있는 제안 사항을 제공하는 효과적인 피드백을 제공할 수 있게 된다.

또한, 도장 작업의 분석 및 피드백을 통하여 도막의 품질을 개선함으로써, 도료의 성능을 최대화할 수 있으며, 도료 품질에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있게 된다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1 도장 작업 분석 시스템 3 거래처 설비
10 데이터 취득 모듈 11 데이터베이스
12 데이터 분석 모듈 13 제안 사항 추출 모듈
14 피드백 모듈 15 효과 검증 모듈

Claims (8)

1. 도장 작업 분석 시스템을 이용한 도장 작업 개선 방법으로서,
   도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처의 설비 사이트로부터, 상기 설비의 사양 데이터 및 상기 도료와 피도물에 대한 정보를 취득하는 단계;
   상기 거래처의 설비 사이트로부터, 상기 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 상기 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 상기 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득하는 단계;
   상기 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와 상기 도장 작업에 대해 미리 마련된 표준 공정 가이드의 비교 결과 및, 상기 도료의 종류에 기초하여 상기 도장 작업의 수행도를 분석하는 단계;
   상기 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 상기 표준 공정 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 상기 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출하는 단계;
   상기 추출한 제안 사항을 상기 거래처에게 피드백하는 단계; 및
   i) 피드백 전에 취득된 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터 중에서 상기 제안 사항에 포함된 조건 이외의 데이터들과, 피드백 후에 취득된 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터 중에서 상기 제안 사항에 포함된 조건 이외의 데이터가 동일하게 유지되었는지를 판단하고, ii) 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터가 계절적 이슈에 따른 데이터의 주기성이 합당한지를 판단하고, iii) 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터를 수집한 주체 및 방법이 피드백 전과 피드백 후 동일한지를 판단하는 것을 포함하여 피드백 효과를 검증하는 단계;를 포함하고,
   상기 개선 항목은,
   상기 취득한 공정 데이터 각각에 대하여 상기 표준 공정 가이드의 대응하는 값과의 오차를 판단하고, 상기 오차가 허용 범위 이상인 적어도 하나의 항목을 개선 항목으로서 추출하고,
   상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터를 수집한 주체 및 방법이 피드백 전과 피드백 후 동일한지 여부는, 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터가 상기 거래처의 작업자나 관리자 또는 상기 거래처에 파견 나온 감독관에 의해 수동으로 입력되었는지, 또는 상기 설비에 의해 자동으로 입력되었는지 여부에 기초하여 판단되고,
   상기 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터 중 적어도 일부는 상기 거래처에 제공되는 전용 소프트웨어를 통하여 전송되는, 도장 작업 개선 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 피드백 이후에 상기 거래처에 의하여 수행된 도장 작업에 기초한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터를 추가로 취득하는 단계;
   상기 추가로 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와, 상기 도료의 종류에 기초하여 상기 도장 작업의 수행도를 재분석하는 단계; 및
   상기 재분석 결과에 기초하여 제안의 효과를 검증하는 단계;를 더 포함하는, 도장 작업 개선 방법.
3. 삭제
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 도장 작업의 수행도를 분석하는 단계는,
   상기 공정 데이터 및 설정 데이터 중 상기 도장 작업 결과물의 품질에 영향을 미치는 인자에 대한 분석인 제1 인자 분석과, 상기 검사 데이터 중 도장 작업 결과물의 품질을 나타내는 인자에 대한 분석인 제2 인자 분석을 수행하고,
   상기 제1 인자 분석 및 제2 인자 분석은 IMR 차트 분석, 공정능력 분석, 회귀분석 및 등고선 데이터 분석 중 적어도 하나를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 도장 작업 개선 방법.
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 피드백하는 단계는,
   상기 추출한 제안 사항을 미리 정해진 템플릿에 기초하여 보고서로서 작성하는 단계; 및
   상기 작성된 보고서를 상기 거래처에 전자적 수단으로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 도장 작업 개선 방법.
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 피드백하는 단계는,
   상기 거래처에게 상기 시스템으로의 접근 권한을 제공하는 단계; 및
   상기 거래처의 접근 시도에 대응하여, 상기 거래처에게 제공된 접근 권한에 의하여 허용되는 범위 내에서의 상기 분석 결과 및 제안 사항을 나타낸 화면을 제공하는 단계;를 포함하는, 도장 작업 개선 방법.
7. 도장 작업 분석 시스템으로서,
   도료를 사용하여 도장 작업을 수행하는 거래처의 설비 사이트로부터, 상기 설비의 사양 데이터 및 상기 도료와 피도물에 대한 정보를 취득하고, 상기 설비의 설정에 관한 설정 데이터, 상기 도장 작업 수행에 관련된 공정 데이터, 및 상기 도장 작업의 수행 결과에 대한 검사 데이터를 취득하는 데이터 취득 모듈;
   상기 취득한 설정 데이터, 공정 데이터 및 검사 데이터와 상기 도장 작업에 대해 미리 마련된 표준 공정 가이드의 비교 결과 및, 상기 도료의 종류에 기초하여 상기 도장 작업의 수행도를 분석하는 데이터 분석 모듈;
   상기 도장 작업의 수행도에 대한 분석 결과와, 상기 도장 작업의 표준 공정 가이드에 기초하여 개선이 필요한 항목인 개선 항목 및 상기 개선 항목을 개선하기 위한 방법을 포함하는 제안 사항을 추출하는 제안 사항 추출 모듈;
   상기 추출한 제안 사항을 상기 거래처에게 피드백하는 피드백 모듈; 및
   상기 제안 사항 추출 모듈에 의하여 추출된 제안 사항의 효과를 검증하는 효과 검증 모듈;을 포함하고,
   상기 개선 항목은,
   상기 취득한 공정 데이터 각각에 대하여 상기 표준 공정 가이드의 대응하는 값과의 오차를 판단하고, 상기 오차가 허용 범위 이상인 적어도 하나의 항목을 개선 항목으로서 추출하고,
   상기 효과 검증 모듈은,
   i) 피드백 전에 취득된 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터 중에서 상기 제안 사항에 포함된 조건 이외의 데이터들과, 피드백 후에 취득된 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터 중에서 상기 제안 사항에 포함된 조건 이외의 데이터가 동일하게 유지되었는지를 판단하고, ii) 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터가 계절적 이슈에 따른 데이터의 주기성이 합당한지를 판단하고, iii) 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터를 수집한 주체 및 방법이 피드백 전과 피드백 후 동일한지를 판단하는 것을 포함하여 피드백 효과를 검증하고,
   상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터를 수집한 주체 및 방법이 피드백 전과 피드백 후 동일한지 여부는, 상기 설정 데이터, 검사 데이터 및 공정 데이터가 상기 거래처의 작업자나 관리자 또는 상기 거래처에 파견 나온 감독관에 의해 수동으로 입력되었는지, 또는 상기 설비에 의해 자동으로 입력되었는지 여부에 기초하여 판단되고,
   상기 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터 중 적어도 일부는 상기 거래처에 제공되는 전용 소프트웨어를 통하여 전송되는, 도장 작업 분석 시스템.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 데이터 취득 모듈은 상기 피드백 모듈에 의하여 상기 제안 사항이 피드백된 이후에 상기 거래처에 의하여 수행된 도장 작업에 기초한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터를 추가로 취득하고,
   상기 데이터 분석 모듈은 상기 데이터 취득 모듈이 상기 추가로 취득한 공정 데이터, 설정 데이터 및 검사 데이터와, 상기 도료의 종류에 기초하여 상기 도장 작업의 수행도를 재분석하고,
   상기 효과 검증 모듈은 상기 데이터 분석 모듈에 의한 재분석 결과와 이전에 수행된 분석 결과에 기초하여 제안의 효과성을 검증하는 것을 특징으로 하는, 도장 작업 분석 시스템.

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