KR102314069B1 - 자동화 시스템 진단 시스템 및 방법 - Google Patents
자동화 시스템 진단 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102314069B1 KR102314069B1 KR1020197003190A KR20197003190A KR102314069B1 KR 102314069 B1 KR102314069 B1 KR 102314069B1 KR 1020197003190 A KR1020197003190 A KR 1020197003190A KR 20197003190 A KR20197003190 A KR 20197003190A KR 102314069 B1 KR102314069 B1 KR 102314069B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- event
- feedback data
- trigger
- collection device
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 71
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
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
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0264—Control of logging system, e.g. decision on which data to store; time-stamping measurements
-
- 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
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
-
- 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
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
- G05B19/0428—Safety, monitoring
-
- 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]
- G05B19/41815—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 the cooperation between machine tools, manipulators and conveyor or other workpiece supply system, workcell
- G05B19/41825—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 the cooperation between machine tools, manipulators and conveyor or other workpiece supply system, workcell machine tools and manipulators only, machining centre
-
- 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]
- G05B19/41875—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 quality surveillance of production
-
- 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
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- 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
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
-
- 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
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
- G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
-
- 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
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0297—Reconfiguration of monitoring system, e.g. use of virtual sensors; change monitoring method as a response to monitoring results
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
본 발명은 자동화 요소를 진단하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상기 방법 및 시스템은 자동화 요소들로부터 수신된 동작 데이터 내의 트리거 조건 또는 이벤트의 결정을 포함한다. 트리거 조건 또는 이벤트에 기초하여, 데이터 수집 장치에 의해 캡쳐된 피드백 데이터는 최종 사용자에 의한 검토를 위해 태그되고 저장 및/또는 캡쳐되고 저장된다. 피드백 데이터는 관련된 동작 데이터와 함께 저장되어, 자동화 요소, 제조된 제품 또는 제조 공정 또는 전체 제조 시스템에서의 결함, 결함의 원인 또는 유사한 사항을 식별하는 것을 돕는다.
Description
본 출원은 2016년 7월 7일에 미국 가출원 제62/359,427호에 기초하여 그 진정한 이익을 주장하는 정식적인 출원이며, 그 개시 내용은 본원에 참조로 인용된다.
본 발명은 일반적으로 자동화 시스템(automation system)을 진단(diagnosing)하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 제조 또는 자동화 환경(manufacturing or automation environment)에서 문제점/이슈를 식별하는데 사용되는 데이터를 수집하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현대의 제조 및 자동화 시스템 및 프로세스는 이러한 시스템 및 프로세스가 짧은 시간 프레임(time frame)에서 적절한 제품 품질을 제공하기 위하여 빠르고 정확하고 재현 가능해야 하기 때문에 더욱 복잡해지고 있다. 이러한 시스템 및 프로세스는 또한 유지 보수, 고장 수리 및 이와 유사한 문제로 발생되는 정지 시간(down time)을 최소화함으로써 높은 장비의 효율성을 제공하고자 한다. 기존의 제조 및 자동화 시스템 및 프로세스의 경우, 변화하는 제조 환경에 발 맞춰 이러한 하나 이상의 요인(factor)을 지속적으로 개선하려는 경향이 있다.
일부 제조 및 자동화 시스템은 생산된 제품의 결함, 사용되는 장비의 정지/감속 등을 식별하기 위하여 정밀한 기술을 보유하고 있으며, 경우에 따라서는 제조/문제/결함이 식별될 수 있을 때까지 제조 자동화 시스템을 중단시킬 수 있는 능력을 가지게 될 것이다. 그러나, 여전히 이러한 이슈/문제를 해결하기 위한 결함 또는 장비 정지의 원인 또는 소스를 파악하는 것은 여전히 어려울 수 있다. 이러한 어려움은 적어도 부분적으로 제조 및 자동화 시스템의 복잡성과 속도 때문에 발생한다. 이슈/문제/결함의 원인 또는 소스를 결정하는 것은 다양한 시간에 걸쳐 가끔 또는 간헐적으로 발생하는 결함에 대해서는 특히 어려울 수 있다. 결함 식별에 있어서의 이러한 어려움은 새로운 시스템이나 프로세스를 사용하기 시작할 때뿐만 아니라 브레이크 다운(break-down), 오정렬(mis-alignment) 및 이와 유사한 결함이 발생될 수 있는 시스템 및 프로세스의 동작 중에 나타날 수 있다.
카메라를 사용하는 자동화 시스템을 진단하기 위한 몇몇 시스템 및 방법은 공지되어 있지만, 이들은 복잡하고, 구성하기 어려우며, 기존의 자동화 시스템을 개조하기가 어렵다. 예를 들어, 카메라를 PLC와 같은 장치 컨트롤러(machine controller)에 연결할 필요가 있을 수 있으며, PLC는 기록할 비디오 데이터를 결정하기 위한 트리거 신호를 제공하도록 다시 프로그래밍 될 수 있으며 전기적 트리거 하드웨어는 카메라에 연결될 필요가 있을 수도 있다.
이와 같이, 제조 및 자동화 시스템에서의 이슈/문제점을 진단 또는 디버깅하는 개선된 시스템 및 방법이 필요하다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 적어도 하나의 자동화 요소(automation element)를 갖는 제조 라인을 진단하는 방법이 제공되며, 그 방법은 프로세서에서 적어도 하나의 자동화 요소로부터 작동 데이터(operation data)를 수신하는 단계; 적어도 하나의 자동화 요소로부터의 동작 데이터(operation data)에 기초하여 트리거 조건(trigger condition)을 결정하는 단계; 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 데이터 수집 장치(data collection device)에서 피드백 데이터를 캡쳐(capturing)하는 단계; 및 트리거 조건에 관한 피드백 데이터(feed-back data)를 동작 데이터(operation data) 및 트리거 조건과 연관하여 저장하는 단계를 포함한다.
특별한 경우, 상기 트리거 조건을 결정한 후에, 그 방법은 특정 캡쳐 시간 기간(time period) 동안 상기 피드백 데이터를 캡쳐하여 저장하도록 상기 데이터 수집 장치를 트리거(triggering)하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우 캡쳐 시간기간(capture time period)은 상기 트리거 이벤트(trigger event) 이전에 발생하는 사전 이벤트(pre-event) 캡쳐 기간(capture period) 또는/및 상기 트리거 이벤트 이후에 발생하는 사후 이벤트(post-event) 캡쳐 기간을 포함할 수 있다. 또한, 일부의 경우, 동작 데이터(operation data)는 자동화 요소의 동작을 제어하는 자동화 제어기(automation controller)로부터 수신되고, 트리거 조건(trigger condition) 및 데이터 수집(data collection)은 자동화 제어기와 독립적으로 구성 가능한 설정(configurable setting)을 포함한다.
다른 경우, 상기 방법은 트리거 조건을 결정한 후에, 발생된 트리거 조건과 연관된 트리거 이벤트를 반영하는 식별(identification)를 포함하도록 상기 피드백 데이터에 태그(tagging)하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 태그하는 단계는 피드백 데이터 내에 타임 스탬프(time stamp)를 삽입하는 단계를 포함할 수 있다. 선택적으로 또는 추가적으로, 태그하는 단계는, 결함(fault)이 검출되었는지, 부품(part)이 거절(reject)되었는지 또는 장비 상태의 변화가 검출(detect)되었는지 여부에 대한 표시(indication)를 삽입하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 택일적으로 또는 부가적으로, 태그하는 단계는 제조 라인을 통해 이동하는 특정 부품과 연관된 부품 태그(part-tag)를 삽입하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 자동화 요소(automation element) 및 상기 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 동작 데이터(operation data)를 포함하는 제조 라인(manufacturing line)을 진단하는 시스템이 제공되며, 상기 시스템은 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 피드백 데이터(feedback data)를 수집하기 위한 적어도 하나의 데이터 수집장치(data collection device); 및 동작 데이터를 수신하고, 동작 데이터에 기초하여 이벤트(event)를 결정하고, 상기 이벤트에 따라, 적어도 하나의 서버 모듈(server module)로 수집된 피드백 데이터를 전송하도록 적어도 하나의 데이터 수집 장치(data collection device)를 트리거(trigger)하도록 구성된 적어도 하나의 서버 모듈(server module)을 포함한다.
어떤 특별한 경우, 적어도 하나의 서버 모듈은 수집된 피드백 데이터의 미리 결정된 시간 기간(time period)을 전송하도록 상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치를 트리거 할 수 있다.
다른 경우, 적어도 하나의 서버 모듈은 제조 라인을 통해 이동하는 특정 부품과 연관된 부품 태그(part-tag)를 포함하여, 수집된 피드백 데이터 내에 태그를 내장(embed)시키도록 구성될 수 있다.
또 다른 경우에, 적어도 하나의 데이터 수집장치는 메모리와 같은 저장 장치를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 데이터 수집 장치는 피드백 데이터를 연속적으로 수집하여 메모리에 데이터를 저장하도록 구성된다.
또 다른 경우에 있어서, 적어도 하나의 서버 모듈은 자동화 요소의 동작을 제어하는 자동화 제어기(automation controller)로부터 동작 데이터를 수신할 수 있고, 적어도 하나의 서버 모듈은 자동화 제어기(automation controller)와 독립적으로 구성 가능한 설정(configurable setting)으로 데이터 수집 장치를 트리거 한다. 이 경우, 구성 가능한 설정은 사전 이벤트(pre-event) 캡쳐 시간 및 사후 이벤트(post-event) 캡쳐 시간을 포함할 수 있다.
또 다른 경우, 적어도 하나의 데이터 수집 장치는 제조 라인(production line)과 분리되어 독립적일 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터 수집장치(data collection device)는 자유롭게 움직일 수 있고, 어떤 경우에는 제조 라인에 관한 임의의 규제 요구 사항(regulatory requirement)을 제외할 수 있다.
또 다른 경우, 적어도 하나의 서버 모듈은 적어도 하나의 데이터 수집 장치의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface)를 통해 적어도 하나의 데이터 수집 장치를 트리거 할 수 있다.
또 다른 경우, 시스템은 적어도 하나의 데이터 수집 장치와 통신하고 적어도 하나의 데이터 수집 장치로부터 수신된 수집된 피드백 데이터를 저장하도록 구성된 적어도 하나의 데이터 수집 서버(data collection server)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 데이터 수집 서버는 미리 결정된 저장 기간(storage period) 동안 상기 수집된 피드백 데이터를 저장할 수 있다.
또 다른 경우, 적어도 하나의 서버 모듈은, 프로세서(processor); 프로세서를 통해 동작 데이터로부터 이벤트를 결정하고 트리거 조건(trigger condition)을 식별하는 진단 모듈(diagnostic module); 진단 모듈로부터 수신된 트리거 조건에 응답하여, 트리거를 생성하는 카메라 트리거 모듈(camera trigger module); 카메라 트리거 모듈로부터 트리거를 수신하고 카메라를 트리거하여 수집된 피드백 데이터의 미리 결정된 시간 기간(time period)을 진단 모듈 - 진단 모듈은 상기 수집된 피드백 데이터의 상기 미리 결정된 시간 기간을 최종 사용자에게 출력하는 - 에 제공하는 에플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface)를 포함한다.
또 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 자동화 요소 및 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 데이터 피드(data feed)를 포함하는 제조 라인을 진단하는 시스템이 제공되며, 진단 시스템은, 상기 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 비디오 데이터를 수집하기 위한 적어도 하나의 카메라; 프로세서(processor); 프로세서를 통해 데이터 피드(feed)를 모니터링하고 트리거 조건(trigger condition)을 식별하는 진단 모듈(diagnostic module); 진단 모듈로부터 수신된 트리거 조건에 응답하여, 트리거를 생성하는 카메라 트리거 모듈(camera trigger module);
카메라 트리거 모듈로부터 트리거를 수신하고 카메라를 트리거 하여 수집된 피드백 데이터의 미리 결정된 시간 기간(time period)을 진단에 제공하는 에플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface)를 포함하며, 여기서 진단 모듈은 수집된 데이터의 미리 결정된 시간 기간을 사용자 인터페이스(즉, 디스플레이) 또는 메모리로 출력하는 시스템이다.
시스템 및 방법의 실시예의 다른 양태 및 특징은 첨부된 도면과 함께 특정 실시예에 대한 다음의 설명을 검토하면 당업자에게 명백해질 것이다.
본 시스템 및 방법의 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다.
도 1은 자동화 시스템 및 시스템에 대한 예시적인 환경을 진단하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 자동화 시스템 및 시스템에 대한 예시적인 환경을 진단하기 위한 시스템의 다른 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 자동화 시스템을 진단하는 방법의 실시예의 흐름도이다.
도 4는 자동화 시스템을 진단하기 위한 시스템의 다른 실시예를 나타낸 블록도이다.
도 5는 자동화 시스템을 진단하는 방법의 다른 실시예의 흐름도이다.
도 1은 자동화 시스템 및 시스템에 대한 예시적인 환경을 진단하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 자동화 시스템 및 시스템에 대한 예시적인 환경을 진단하기 위한 시스템의 다른 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 자동화 시스템을 진단하는 방법의 실시예의 흐름도이다.
도 4는 자동화 시스템을 진단하기 위한 시스템의 다른 실시예를 나타낸 블록도이다.
도 5는 자동화 시스템을 진단하는 방법의 다른 실시예의 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대한 이해에 도움이 될 것이다. 다음의 설명은 그 이해를 돕기 위한 다양한 특정 세부 사항을 포함하지만, 이들은 단지 예로서 간주되어야 한다. 따라서, 당업자들은 본 명세서에 기재된 다양한 실시 예 및 변경 및 수정이 첨부된 청구 범위 및 그 균등물의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 수정될 수 있음을 인식할 것이다. 또한, 명료성 및 간결성을 위해 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명은 생략될 수 있다.
다음의 상세한 설명 및 청구 범위에서 사용된 용어 및 단어는 그의 서지 의미에 한정되지 않으며, 문맥상 해석되어야 하며 명확하고 일관된 이해를 가능하게 하는데 사용된다.
본 실시예에 따른 진단 시스템(diagnostic system)(200)은 서버 모듈(server module)(203)(이 경우, 생산 모니터링 서버(120)에 제공됨) 및 하나 이상의 데이터 획득(data acquisition) 또는 수집 장치(collection device)(205)를 포함한다.
서버 모듈(203)은 PLC(110)로부터 수신된 동작 데이터를 모니터하고, 서버 모듈(203)에 피드백 데이터(feed-back data) - 트리거 조건을 유발시킨 이벤트와 관련된 - 를 제공하기 위하여, 데이터 수집 장치(205)를 트리거(trigger)하거나/일으키기(cause) 위하여 사용될 수 있는 트리거 조건(condition) 또는 이벤트(event)를 결정한다. 본 명세서의 설명에서, "트리거 조건"이라는 용어는, 하나 이상의 데이터 수집 디바이스에 의하여 이벤트/트리거 조건의 시간 프레임(time frame)을 중심으로, 녹화된 비디오와 같은 피드백 데이터를 리뷰하여 이점을 얻을 수 있는 발생된 사건(occurrence)을 지칭한다
동작 데이터로부터 결정된 트리거 조건(trigger condition)은 장비의 정지, 결함 부품 검출, 사양(specification) 범위 밖의 부품 또는 동작, 장비가 응답하지 않거나 설정된 시간 내에 또는 후에 동작을 취하는 것, 이벤트 또는 데이터의 조합 및 이와 유사한 경우를 포함한다. 일반적으로 말해서, 트리거 조건은 피드백 데이터(때로는 "수집된 데이터"라고도 함)가 수집되거나 재검토되어야 하는 시점을 개시 또는 지시하고, 서버 모듈(203)은 데이터 수집 장치(205)로 하여금 피드백 데이터를 서버 모듈(203)에 전송한다. 후술되는 바와 같이, 피드백 데이터는 서버 모듈(203)에 의해 결정되는 트리거 조건의 시점을 중심으로 수집된 데이터 세트이다.
도 1에는 4개의 데이터 수집 장치(data collection device)(205)가 도시되어 있다. 데이터 수집 장치(205)는 문제를 진단하는데 유용한 피드백 데이터를 수집할 수 있는 임의의 다양한 장치일 수 있다. 데이터 수집 장치(205)는 카메라, 압력 센서, 가속도계 또는 다른 동작 센서, 열 센서, 진동 센서, 습도 센서, 온도 센서 등, 또는 이에 한정되지 않는 그외 리스트를 포함할 수 있다. 데이터 수집 장치에 의해 수집된 피드백 데이터는 데이터 수집 장치(205)의 유형에 의존하지만 예를 들어 이미지/비디오, 압력 데이터, 모션 데이터, 열 데이터, 습도 데이터, 온도 데이터 등을 포함할 수 있다. 데이터 수집 장치들(205)은 바람직하게는 작고 휴대 가능할 수 있고, 생산 라인의 하나 이상의 자동화 스테이션들(105)과 관련하여 상이한 위치로 쉽게 이동될 수 있도록 서버 모듈(203)과 무선으로 연결될 수 있는 것으로 이해될 것이다. 그러나 일반적으로 본 문서에서 "연결(connected)" 및 "통신(communicate)"이라는 용어는 환경에 따라 유선 또는 무선 디지털 연결 또는 통신을 의미할 수 있다.
각각의 데이터 수집 장치(205)는 데이터 수집 장치(205)에 의해 캡쳐된 데이터를 저장하기 위한 메모리(207)를 포함할 수 있다. 어떤 경우에, 데이터 수집 장치(205)는 데이터 수집 서버(210) 메모리(207)는 존재하지 않거나 충분히 크지 않다. 각각의 데이터 수집 장치(205)는 연속적으로 데이터를 수집할 수 있고, 메모리(207)(또는 데이터 수집 서버(210))가 가득 차게 되면 수집된 가장 오래된 데이터를 덮어쓰기 위해 새로운 데이터를 추가할 수 있다. 데이터 수집 장치(205)는 직접 또는 데이터 수집 서버(210)를 통해 생산 모니터링 서버(120) 및 서버 모듈(203)과 통신한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 대안적인 시스템(201)에서, 생산 서버(production server)(120)는 전체 장비 유효성 서버, 즉 OEE(overall equipment effectiveness)서버(121)일 수 있고 서버 모듈(203)은 OEE상의 OEE 모듈(204)일 수 있다. 전술한 바와 같이, 생산 제어기(115)는 선택적으로 OEE 모듈(204)을 포함할 수 있거나 OEE 서버(121)와의 통신을 제공하여 PLC(110)로부터 OEE 모듈(204)을 따라 데이터를 전달할 수 있다. 일부 환경에서, OEE 모듈(204)은 예를 들어, 생산 제어기(115) 및 OEE 서버(121)를 포함하는 다수의 장치들에 분배될 수 있다. 본 예에서, 데이터 수집 장치(205)는 카메라(206)일 수 있고 데이터 수집 서버(210)는 카메라 서버(camera server)(211)일 수 있다.
OEE 모듈(204)에는 카메라(206)와의 상호 작용을 위한 인터페이스 모듈(도 2에 도시되지 않음)이 제공된다. 트리거 조건의 시간 전후의 기간 동안, 인터페이스 모듈은 OEE 모듈(204)에 의한 트리거 조건의 검출시에, 피드백 데이터(현재 실시예에서는 비디오)를 요구하는 카메라(206) 중 적어도 하나에 메시지를 전송하도록 구성된다. 트리거 조건의 시간 전후의 기간은 미리 정해진 기간 또는 특정 기간일 수 있고, 룩업 되거나 계산될 수 있다. OEE 모듈(또는 인터페이스 모듈)은 또한 카메라(206)로부터 비디오를 수신하고 동작 데이터, 카메라 서버(211), OEE 모듈(204) 등에 이용 가능한 다른 데이터와 연관하여 비디오를 저장하도록 구성된다.
도 3은 진단 자동화 스테이션(자동화 스테이션(105)과 같은)의 방법(300)의 실시예의 흐름도이다. 이 경우, 진단 시스템(diagnostic system)(본 예에서 진단 시스템(200)을 사용하는, 진단 시스템(100) 또는 (200))이 설치되고 시작될 수 있으며, 진단 시스템(200)은 자동화 스테이션(105) 또는 생산 라인(100) 등과 관련된 하나 이상의 트리거 조건(305)에 대해 PLC(110)로부터 동작 데이터 또는 데이터 피드를 모니터링하도록 진행할 수 있다.
트리거 조건이 검출되면(310) 진단 시스템(200)은 트리거 조건의 시간 및 이벤트 또는 트리거 조건(315)과 관련된 시간 프레임/기간(time frame/period)(예를 들어, 피드백 데이터를 수집하거나 수집하기 위한)을 결정한다. 상기 시간 프레임(time frame)은 설정된 기간의 소정 시간 프레임 일 수 있으며, 예를 들어, 룩업 테이블(look-up table) 등을 통해 트리거 조건의 타입에 기초할 수 있거나, 또는 트리거 상태의 유형에 기초하여 실시간 또는 사전에 계산될 수 있다. 시간 프레임은 일반적으로 트리거 조건 이전에 미리 결정된 양의 시간을 포함할 수 있고 트리거 조건 이후 미리 결정된 양의 시간을 포함할 수도 있다. 경우에 따라 시간 프레임/기간은 마이크로 초, 수백 초, 10 분의 1 초, 초, 분, 시간 또는 그 이상일 수 있다. 경우에 따라 시간 프레임/기간은 사용 가능하거나 엑세스 가능한 메모리 저장 공간의 양에 따라 제한될 수 있다. 전후 시간의 양은 다를 수 있거나 다른 트리거 등으로 동일할 수도 있다. 시간 프레임은 다른 자동화 스테이션(105)에 대해 다를 수 있다.
트리거 조건이 검출되지 않는한, 시스템(200)은 트리거 조건(305)을 계속 모니터링 한다.
시간(즉, 트리거 조건의 시간) 및 시간 프레임/기간을 결정한 후에, 서버 모듈(203)은 하나 이상의 데이터 수집 장치(205)로부터 시간 프레임(320)에 대한 피드백 데이터를 요구한다. 일부의 경우, 서버 모듈(203)은 데이터 수집 서버(210)로부터 시간 프레임에 대한 피드백 데이터를 요구할 수 있다.
데이터 수집 장치(205)는 자신의 메모리(207)에 엑세스하여 시간 프레임에 대한 피드백 데이터를 서버 모듈(203) - 피드백 데이터를 수신(325)하고 일반적으로 트리거 조건과 연관된 동작 데이터에 대한 연관성을 갖는 피드백 또는 수집된 데이터를 저장(330)함 - 에 전송한다.
그 다음 시스템(200)은 트리거 조건에 대한 모니터링(305)으로 복귀하고, 시스템(200)은 최종 사용자에게, 푸시 베이스(push basis)(즉, 최종 사용자에게 송신) 또는 풀 베이스(pull base)(즉, 최종 사용자가 피드백 데이터를 요구할 때까지 대기) 중 어느 하나와 같은 방식을 이용하여 진단 모듈을 통해 피드백 데이터를 제공(335)할 수 있다. 피드백 데이터는 다른 피드백 또는 수집된 데이터, 생성되는 제품에 대한 정보 등을 포함하는 트리거 조건 및 다른 관련 데이터를 유발한 트리거 조건 및/또는 동작 조건과 함께 제공될 수 있다. 또한, 운영자 또는 프로그래머는, 예를 들어 초기 트리거의 유형 등에 기초하여 추가 트리거를 자동으로 생성하도록 시스템을 구성할 수 있다.
도 4는 자동화 시스템을 위한 진단 시스템 또는 진단 시스템(400)의 다른 실시예를 나타내는 블록도이다. 시스템(400)은 저장 장치(storage)(430)뿐만 아니라 프로세서(405), 메모리 저장 장치(memory storage)(데이터베이스(410) 같은), 진단 모듈(415), 데이터 수집 장치(data collection device) API(application programming interface)(420) 및 데이터 수집 장치 트리거 모듈(data collection device trigger device)(425)을 포함한다. 프로세서(processor)(405)는 생산 모니터링 서버(production monitoring server)(120), 생산 컨트롤러(production controller)(115) 및/또는 데이터 수집 서버(data collection server)(210) 및/또는 이들의 임의의 조합으로 간주될 수 있다.
시스템(400)은 또한 현재 실시예에서 카메라(433)로 도시된 하나 이상의 데이터 수집 장치를 포함한다. 시스템(400)은 또한 하나 이상의 자동화 스테이션(105)과 관련된 하나 이상의 PLC(110)로부터 데이터를 수신하는 데이터 획득 모듈(data acquisition module)(435)을 포함할 수 있다.
PLC 데이터가 시스템(400)으로 유입됨에 따라, 프로세서(405)는 동작 또는 PLC, 데이터 및 트리거 조건을 나타내는 데이터를 모니터링 한다. 위에서 언급한 바와 같이 트리거 조건은 일반적으로 생산 프로세스에서 오류 또는 오류의 일부 형태와 관련된 데이터이다. 예를 들어, 프로세서(405)는 결함(예를 들어, 예정되지 않은 장비의 정지), 거부(예를 들어, 생성된 결함 부품) 또는 이러한 특성의 다른 이벤트를 모니터링 할 수 있다.
입력되는 동작 데이터(operation data)는 프로세서(405)에 의해 데이터베이스(410)에 저장될 수 있다. 동작 데이터는 또한 진단 모듈(diagnostic module)(415)로 전달된다. 진단 모듈(415)은 프로세서(405)를 통해 이벤트의 유형을 결정하고, 이벤트가 트리거 조건과 관련된 경우, 트리거 조건의 시간 및 트리거 조건의 시간 주변의 시간 주기(period)/프레임(frame)을 결정한다. 몇몇 경우에, 프로세서(405)는 모든 동작 데이터를 저장하는 대신에 트리거 조건들에 관련된 동작 데이터만을 데이터베이스(410)에 저장할 수 있다.
트리거 조건의 시간을 결정한 후, 진단 모듈(415)은 데이터 수집 장치 트리거 모듈(425)에 트리거를 전송하고, 데이터 수집 장치 트리거 모듈(data collection device trigger module)(425)은 데이터 수집 장치 API(420)에 트리거를 전송하여 데이터 수집(캡쳐된 비디오 일 수 있음)의 시간 프레임/기간을 다시 데이터 수집 장치 API(420)에 전송하도록 구성 될 수 있다. 그 후, 데이터 수집 장치 API(420)는 캡쳐된 비디오를 데이터 수집 장치 트리거 모듈(425) - 일반적으로 이벤트 또는 트리거 조건 데이터와 연관된 동작 데이터와 연관하여 캡쳐된 비디오를 데이터베이스(410)에 저장함 - 로 전송한다. 일부의 경우, 캡쳐된 비디오는 비디오 저장 장치(430)에 저장될 수 있고 저장된 파일에 대한 링크는 데이터베이스(410)에 저장될 수 있다.
그 다음, 진단 모듈(415)은 최종 사용자(440)에게 캡쳐된 비디오의 이용 가능성을 통보할 수 있고 및/또는 캡쳐된 비디오를 최종 사용자(440)에게 디스플레이 할 수 있다. 최종 사용자(440)는 이벤트/트리거 조건의 원인을 결정하기 위해 모바일 디스플레이 등을 비롯한 임의의 적절한 디스플레이상에서 캡쳐된 비디오를 보고 나서 필요한 모든 시정 조치를 취할 수 있다. 최종 사용자(440)는 또한 데이터 수집 장치(433)에 대한 설정을 구성하고 적용할 수 있다.
또한, 진단 모듈(415)은, 예를 들어 모니터링을 위한 이벤트/트리거 조건의 유형, 미리 결정된 시간 프레임/시간 또는 시간 프레임/시간을 계산하는 방법 및 시스템(400)의 다른 특성의 타입을 설정함으로써, 시스템(400)에 대한 구성 가능한 설정을 입력하기 위하여 최종 사용자(440)를 위한 엑세스를 제공할 수 있다.
구성 가능한 설정은 데이터 또는 시간 범위, 전압, 전류, 진폭, 주파수 등을 포함하는 데이터 수집 장치와 관련된 다양한 설정 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 위에서 설명한대로 구성 가능한 설정은 자동화 컨트롤러 및 검증된 제조 라인과는 독립적이다. 진단 모듈(415)은 또한 데이터 수집 장치 API(420)와 통신하여 트리거 신호를 수신하고 트리거 신호가 수신될 때 피드백 데이터를 제출하도록 카메라(433)를 구성할 수 있다.
이상의 실시예에서, 일반적으로 말해서, 하나 이상의 디지털 카메라(433)가 생산 라인(100)상의 자동화 스테이션(105)의 장비 또는 설비 및 그 동작을 감시하기 위해 제공된다. 디지털 카메라(433)의 세트는 카메라 동작을 제어하는 생산 모니터링 서버(120) 또는 서버 모듈(203)과 같은 하나 이상의 서버에 동작 가능하게 연결된다. 디지털 카메라(433)의 세트는 바람직하게 카메라(433)가 생산 라인의 하나 이상의 자동화 스테이션(105)(이상적으로는 적어도 핵심 요소 또는 의심되는 문제 영역)의 작동을 모니터 할 수 있는 방식으로 생산 라인(100)을 따라 위치될 수 있으나, 적절한 위치에 생산 라인(100)의 모든 자동화 스테이션(105)를 모니터링 하도록 제공될 수도 있다. 카메라 해상도 및 프레임 레이트와 같은 카메라 특성을 포함하는 카메라(433)의 수는 자동화 스테이션(105)의 수, 속도, 알려진 고장 포인트 등과 같은 다양한 생산 라인 특성에 기초하여 결정된다. 몇몇 경우에, 다수의 카메라는 상이한 각도로부터 하나의 영역 또는 자동화 스테이션(105)을 목표로 할 수 있다. 각각의 카메라(433)는 예를 들어 장비 동작 시간 또는 제품 타이밍 등에 기초하여 연속적으로 또는 소정의 시간/간격으로 데이터를 캡쳐 한다. 캡쳐된 데이터는 예를 들어 유선 또는 무선일 수 있는 LAN(Local Area Network) 또는 다른 유형의 네트워크를 통해 전송된다. 또한, 수집된 데이터는, 예를 들어 진단 모듈(415)로부터 수신된 정보에 기초하여, 유지 보수 요원이 검토하여 문제/정지의 원인을 보다 신속하고 효율적으로 결정할 수 있도록 필요한 만큼 오랫동안 유지될 수 있다.
전술한 바와 같이, 다른 유형의 피드백 데이터를 수집하기 위해, 다른 실시예에서 카메라(433) 대신에 다양한 다른 데이터 수집 장치(205)가 사용될 수도 있고, 다른 유형의 피드백 데이터를 최종 사용자(440)에게 표시하거나 데이터를 분석 엔진(미도시)에 제공할 수 있다. 데이터의 검토는 온라인(즉, 실시간)으로 수행되거나 오프라인 분석을 위해 저장될 수 있다.
일부 실시예에서, 진단 모듈(415)은 카메라(433)로부터 최종 사용자(440)에게 라이브 데이터를 제공하는 능력을 제공할 수 있도록(적어도 자동화 스테이션(105)이 작동하는 동안) 데이터를 연속적으로 기록할 수 있다.
도 5를 참조하면, 자동화 시스템을 진단하는 방법(500)의 흐름도가 도시되며, 자동화 스테이션을 진단하기 위한 라이브 데이터를 캡쳐하는 경우가 도시된다. 이 경우, 510에서, 피드백 또는 작동 데이터가 연속적으로 수집되지만, 검토를 위해 트리거 이벤트와 관련된 데이터 세그먼트를 선택하기 보다는, 연속적으로 수집된 데이터는 트리거 이벤트 등에 기초하여 최종 사용자에 의한 검토를 위해 태그 된다. 전술한 바와 같이, 태그를 포함하는 피드백 데이터는 또한 메모리(207) 또는 데이터 수집 서버(210)에 저장될 수 있다.
일부 예들에서, 태그는 제조 라인을 통해 이동하는 특정 부품 또는 제품과 연관된 "부품-태그"(part-tag)일 수 있어서, 부품이 특정 자동화 스테이션에 있거나 통과하는 순간에 피드백 데이터가 태그를 포함한다. 이러한 경우 최종 사용자는 결함이 발견된 후(예를 들어 결함 부품) 특정 부품에 대한 모든 피드백 데이터를 볼 수 있다. 부품 관련 피드백 데이터를 보면 최종 사용자가 결함의 원인을 확인하거나 결정할 수 있다. 이 기능은 문제/이슈를 해결하거나 동일한 문제/이슈의 영향을 받은 다른 부분을 식별하는데 사용할 수 있다. 이는 제품 리콜 시나리오에서 특히 유용할 수 있다.
일예로서, 데이터 수집 장치(205)에 의해 수집되거나 수집된 피드백 데이터는 저장을 위해 데이터 수집 서버(210)에 연속적으로 전송되고 수신된다. 다음에서, 피드백 데이터는 비디오 스트림으로 간주되지만, 다른 유형의 데이터는 유사한 접근 방식으로 태그 될 수 있다.
520에서, 시스템은 트리거 조건 또는 이벤트(자동화 스테이션(105)에 진입하는 특정 파트와 같은)를 모니터링 한다. 트리거 조건 또는 이벤트가 530에서 진단 시스템에 의해 검출되면(상기 설명된 바와 같이), 연속 피드백 데이터는 540에서 적절한 시간 프레임에 기초하여 태그(tag) 될 수 있다. 예를 들어, 태그(tagging)에는 부품 번호, 타임 스탬프, 시간 프레임의 시작 부분에 있는 "사전 이벤트(pre-event)" 태그, 트리거 이벤트 당시의 "활성(active)" 태그 및 시간 프레임의 끝에서 "사후 이벤트(post-event)" 태그를 포함할 수 있다. 또한, 피드백 데이터는 발생된 트리거 이벤트와 관련된 다른 식별(other identifier) - 예를 들어 트리거가 검출된 장치 식별(machine identifier), 트리거 시점에서의 장비의 동작 조건 등과 같은 트리거 이벤트 - 과 함께 태그 될 수 있다. 경우에 따라 시간 프레임이 매우 짧아서 이러한 태그가 모두 필요하지 않을 수 있다. 일부 실시예에서, 피드백 데이터는 또한 최종 사용자에 의해 수동 태그/북마크 될 수 있다. 장비 상태 변경, DCS 이벤트, 데이터 수집 장치 식별 등과 같은 다른 유형의 태그가 피드백 데이터에 배치(placed)될 수도 있다.
이 실시예에서, 피드백 데이터가 연속적으로 캡쳐되기 때문에, 최종 사용자는 피드백 데이터에 엑세스하여 트리거 이벤트가 발생한 피드백 데이터 내의 지점(태그에 기초함)으로 직접 이동할 수 있으며, 또한 여전히 태그가 달린 시간 프레임 외부의 피드백 데이터를 검토할 기회가 있다. 일부 실시예에서, 조작자(oprator)는 선택된 태그를 보기 위해 다양한 태그에 기초하여 피드백 데이터를 필터링 할 수 있으며, 예를 들어, 작업자는 부품 태그로 필터링하여 작업자가 특정 부품과 관련된 모든 피드백 데이터를 볼 수 있다. 또한, 장비 동작 특성 등의 각종 부가 정보를 태그에 포함시킴으로써, 태그 데이터 및 부가 정보에 피드백 데이터를 중첩하여 최종 사용자는 태그를 사용하여 피드백 데이터를 검토할 때 피드백 데이터를 더 잘 이해할 수 있다. 태그가 붙여진 피드백 데이터는 550에서 라이브 스트림으로서 엑세스 될 수 있거나 560에서 저장되고 나중에 570에서 볼 수 있다. 피드백 데이터의 스트리밍 및 저장은 다양한 공지된 프로토콜 중 임의의 것을 사용하여 수행 될 수 있다. 일부 실시예에서, 상황에 따라 사용하기 위한 프로토콜을 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 피드백 데이터를 볼 때, 최종 사용자에게는 태그가 붙여진 피드백 데이터의 리스트가 제공될 수 있고, 최종 사용자는 제공된 리스트에 기초하여 태그가 붙여진 피드백 데이터, 예를 들어 비디오 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 경우에 따라 최종 사용자는 부품 태그에 엑세스하여 특정 부품과 연관된 모든 피드백 데이터를 볼 수 있다. 대안으로, 최종 사용자에게는 저장된 피드백 데이터의 리스트가 제공될 수 있다. 일단 시스템(400)이 최종 사용자가 검토하기를 원하는 데이터의 식별(identification)을 수신하면, 선택된 데이터는 최종 사용자에게 디스플레이 된다. 최종 사용자가 태그가 지정된 피드백 데이터를 볼 때 최종 사용자가 발생한 이벤트를 이해하는 데 도움이 되도록 비디오 스트림이 재생될 때 태그가 표시된다. 최종 사용자는 쉽게 참조할 수 있도록 동일한 시간대에 머무르는 동안 여러 유형의 피드백 데이터 중에서 태그에서 태그로 이동할 수 있는 옵션을 갖게 된다.
경우에 따라 제한된 저장 용량으로 인해 특정 피드백 데이터가 미리 결정된 기준에 따라 저장장치(storage)에서 제거될 수 있다. 예를 들어, 피드백 데이터 내에 태그가 없는 부분이 있는 경우, 최종 사용자가 이 부분의 데이터를 검토할 필요가 거의 없기 때문에 피드백 데이터의 이 부분을 데이터베이스에서 삭제할 수 있다. 다른 실시예에서, 데이터는 특정 시간 길이 동안 저장되었다면 삭제될 수 있다.
전술한 설명에서, 설명의 목적으로, 본 발명의 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 세부 사항들이 설명된다. 그러나, 당업자에게는 본 발명을 실시하기 위해 이러한 특정 세부 사항이 요구되지 않는다는 것이 명백 할 것이다. 다른 예들에서, 잘 알려진 전기 구조들 및 회로들은 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해 블록도 형태로 도시된다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 본 발명의 실시예가 소프트웨어 루틴, 하드웨어 회로, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로서 구현되는지 여부에 관한 특정 세부 사항은 제공되지 않는다.
본 발명의 실시 예들은 장비 판독 가능 매체에 저장된 소프트웨어 제품(또한 컴퓨터 판독 가능 매체, 프로세서 판독 가능 매체, 또는 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드가 구현된 컴퓨터 사용 가능 매체로서 지칭됨)를 포함할 수 있다. 장비 판독 가능 매체는 디스켓, CD-ROM, 메모리 장치(휘발성 또는 비 휘발성), 또는 유사한 저장 메커니즘을 포함하는 자기, 광학 또는 전기 저장 매체를 포함하는 임의의 적합한 유형의 매체일 수 있다. 장치 판독 가능 매체는 실행될 때 프로세서로 하여금 본 발명의 실시예에 따른 방법에서 단계들을 수행하게 하는 다양한 명령어 세트, 코드 시퀀스, 구성 정보 또는 다른 데이터 세트를 포함할 수 있다. 당업자는 설명된 발명을 구현하는데 필요한 다른 명령들 및 동작들이 장비 판독 가능 매체에 또한 저장될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 장비 판독 가능 매체로부터 실행되는 소프트웨어는 기술된 작업을 수행하기 위해 회로와 인터페이스 할 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예는 단지 예시일 뿐이다. 첨부된 청구 범위에 의해서만 정의되는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 당업자에 의해 특정 실시예에 대한 변형, 수정 및 변형이 이루어질 수 있다.
Claims (20)
- 적어도 하나의 자동화 요소를 갖는 제조 라인을 진단하는 방법에 있어서,
상기 적어도 하나의 자동화 요소로부터의 동작 데이터를 프로세서에서 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 자동화 요소로부터의 상기 동작 데이터에 기초하여 트리거 조건을 결정하는 단계;
상기 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 데이터 수집 장치에서 피드백 데이터를 캡쳐하는 단계;
부품 태그(part-tag)로 상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하는 단계 - 상기 부품 태그는, 제조 라인을 통해 이동하는 특정 부품과 연관되며, 상기 특정 부품이 상기 적어도 하나의 자동화 요소를 통과할 때 상기 피드백 데이터가 상기 부품 태그를 포함하도록 함 -; 및
상기 트리거 조건에 관한 상기 피드백 데이터를 상기 동작 데이터 및 트리거 조건과 연관하여 저장하는 단계
를 포함하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 트리거 조건을 결정한 후에, 특정 캡쳐 시간 기간 동안 상기 피드백 데이터를 캡쳐하고 저장하도록 상기 데이터 수집 장치를 트리거하는 단계
를 더 포함하는 방법.
- 제2항에 있어서,
상기 캡쳐 시간 기간은,
상기 트리거 조건과 연관된 트리거 이벤트 이전에 발생하는 사전 이벤트 캡쳐 기간
을 포함하는 방법.
- 제3항에 있어서,
상기 캡쳐 시간 기간은,
상기 트리거 이벤트 이후에 발생하는 사후 이벤트 캡쳐 기간
을 포함하는 방법.
- 제2항에 있어서,
상기 동작 데이터는,
상기 자동화 요소의 동작을 제어하는 자동화 제어기로부터 수신되고,
상기 트리거 조건 및 상기 데이터 수집은,
상기 자동화 제어기와 독립적으로 구성 가능한 설정을 포함하는 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하는 단계는,
발생된 상기 트리거 조건과 연관된 트리거 이벤트를 반영하는 식별을 포함하도록 상기 피드백 데이터를 태그하는 단계
를 더 포함하는 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하는 단계는,
상기 피드백 데이터 내에 타임 스탬프를 삽입하는 단계
를 더 포함하는 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하는 단계는,
결함이 검출되었는지, 부품이 거절되었는지 또는 장비 상태 변화가 검출되었는지 여부에 대한 표시를 삽입하는 단계
를 더 포함하는 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하는 단계는,
상기 특정 캡쳐 시간 기간의 시작에서 사전 이벤트 태그를 삽입하는 단계;
상기 트리거 이벤트 시에 활성 태그를 삽입하는 단계; 및
상기 특정 캡쳐 시간 기간의 끝에서 사후 이벤트 태그를 삽입하는 단계
를 더 포함하는 방법.
- 적어도 하나의 자동화 요소 및 상기 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 동작 데이터를 포함하는 제조 라인을 진단하는 시스템에 있어서,
상기 적어도 하나의 자동화 요소와 관련된 피드백 데이터를 수집하기 위한 적어도 하나의 데이터 수집장치; 및
상기 동작 데이터를 수신하고, 상기 동작 데이터에 기초하여 이벤트를 결정하고, 상기 이벤트에 따라, 수집된 피드백 데이터를 적어도 하나의 서버 모듈로 전송하도록 적어도 하나의 데이터 수집 장치를 트리거하도록 구성된 적어도 하나의 서버 모듈
을 포함하고,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
부품 태그(part-tag)로 상기 피드백 데이터를 태그(tagging)하도록 더 구성되고,
상기 부품 태그는,
제조 라인을 통해 이동하는 특정 부품과 연관되며, 상기 특정 부품이 상기 적어도 하나의 자동화 요소를 통과할 때 상기 피드백 데이터가 상기 부품 태그를 포함하도록 하는
시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
수집된 피드백 데이터의 미리 결정된 시간 주기를 전송하도록 상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치를 트리거 하는 시스템.
- 제11항에 있어서,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
캡쳐 시간 기간의 시작에서 사전 이벤트 태그를 삽입하고,
상기 이벤트 시에 활성 태그를 삽입하고,
상기 캡쳐 시간 기간의 끝에서 사후 이벤트 태그를 삽입하도록
구성되고,
상기 피드백 데이터는 상기 캡쳐 시간 기간 동안 캡쳐되고,
상기 캡쳐 시간 기간의 시작은 상기 이벤트의 전이고,
상기 캡쳐 시간 기간의 끝은 상기 이벤트의 후인
시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치는,
메모리를 포함하며,
상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치는,
피드백 데이터를 연속적으로 수집하여 상기 메모리에 상기 데이터를 저장하도록 구성되는 시스템
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
상기 자동화 요소의 동작을 제어하는 자동화 제어기로부터 동작 데이터를 수신하고,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
상기 자동화 제어기와 독립적으로 구성 가능한 설정으로 상기 데이터 수집 장치를 트리거 하는 시스템.
- 제14항에 있어서,
상기 구성 가능한 설정은 사전 이벤트 캡쳐 시간 및 사후 이벤트 캡쳐 시간을 포함하는 시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치는 제조 라인과 분리되어 독립적인 시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은 상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치를 트리거 하는 시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 시스템은,
상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치와 통신하고 상기 적어도 하나의 데이터 수집 장치로부터 수신된 수집된 피드백 데이터를 저장하도록 구성된 적어도 하나의 데이터 수집 서버
를 더 포함하는 시스템.
- 제18항에 있어서,
상기 적어도 하나의 데이터 수집 서버는 미리 결정된 저장 기간 동안 상기 수집된 피드백 데이터를 저장하는 시스템.
- 제10항에 있어서,
상기 적어도 하나의 서버 모듈은,
프로세서;
상기 프로세서를 통해 상기 동작 데이터로부터 상기 이벤트를 결정하고 트리거 조건을 식별하는 진단 모듈;
상기 진단 모듈로부터 수신된 트리거 조건에 응답하여, 트리거를 생성하는 카메라 트리거 모듈;
상기 카메라 트리거 모듈로부터 상기 트리거를 수신하고 상기 카메라를 트리거 하여 수집된 피드백 데이터의 미리 결정된 시간 주기를 상기 진단 모듈에 제공하는 카메라 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스
를 포함하고,
상기 진단 모듈은 상기 수집된 피드백 데이터의 상기 미리 결정된 시간 주기를 최종 사용자에게 출력하는 시스템.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201662359427P | 2016-07-07 | 2016-07-07 | |
| US62/359,427 | 2016-07-07 | ||
| PCT/CA2017/050824 WO2018006177A1 (en) | 2016-07-07 | 2017-07-07 | System and method for diagnosing automation systems |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190028721A KR20190028721A (ko) | 2019-03-19 |
| KR102314069B1 true KR102314069B1 (ko) | 2021-10-18 |
Family
ID=60901308
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020197003190A KR102314069B1 (ko) | 2016-07-07 | 2017-07-07 | 자동화 시스템 진단 시스템 및 방법 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20190302751A1 (ko) |
| EP (1) | EP3482267B1 (ko) |
| KR (1) | KR102314069B1 (ko) |
| CN (1) | CN109661626B (ko) |
| CA (1) | CA3030046A1 (ko) |
| MX (1) | MX2019000300A (ko) |
| WO (1) | WO2018006177A1 (ko) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190197253A1 (en) * | 2017-12-22 | 2019-06-27 | Emonum Oy | Method, an apparatus and a computer program product for posthumous managing of content |
| US11663680B2 (en) * | 2018-03-07 | 2023-05-30 | Siemens Industry Software Ltd | Method and system for automatic work instruction creation |
| EP3807861A4 (en) * | 2018-06-13 | 2022-03-16 | ATS Automation Tooling Systems Inc. | SYSTEM AND METHOD FOR INITIATING A LEARNING EVENT |
| CN113592049B (zh) * | 2021-07-29 | 2024-07-12 | 无锡吉兴汽车声学部件科技有限公司 | 一种精确匹配自动生产线工艺采集数据的方法及系统 |
| EP4336291A1 (en) * | 2022-09-09 | 2024-03-13 | Carter, Amy | Systems and methods for diagnosing manufactuing systems |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060048025A1 (en) * | 2004-08-24 | 2006-03-02 | Kraft Foods Holdings, Inc. | Diagnostic data gathering apparatus and method |
| US20060177119A1 (en) * | 2002-10-25 | 2006-08-10 | Mcpheely Bernard M | Digital diagnosti video system for manufacturing and industrial process |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3882305A (en) * | 1974-01-15 | 1975-05-06 | Kearney & Trecker Corp | Diagnostic communication system for computer controlled machine tools |
| JP2000259237A (ja) * | 1999-03-09 | 2000-09-22 | Omron Corp | ロギング装置、ロギングシステム及びトリガ信号生成装置 |
| BR0204829A (pt) * | 2001-04-05 | 2003-07-01 | Fisher Controls Int | Sistema de teste de dispositivo de controle e sistema de teste de válvula de parada de emergência |
| US7516043B2 (en) * | 2003-07-31 | 2009-04-07 | Fisher Controls International Llc | Triggered field device data collection in a process control system |
| US7444191B2 (en) * | 2005-10-04 | 2008-10-28 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process model identification in a process control system |
| CN100429851C (zh) * | 2006-08-24 | 2008-10-29 | 上海复旦微电子股份有限公司 | 用于具有自我诊断功能的漏电保护装置的输入检测电路 |
| JP5072373B2 (ja) * | 2007-01-16 | 2012-11-14 | 株式会社東芝 | 遠隔監視・診断システム |
| EP2179338A1 (en) * | 2007-08-14 | 2010-04-28 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | System and methods for continuous, online monitoring of a chemical plant or refinery |
| JP5158018B2 (ja) * | 2009-05-26 | 2013-03-06 | 新日鐵住金株式会社 | 生産システムの設備診断装置および設備診断方法、並びに設備診断プログラムおよびこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US8803970B2 (en) * | 2009-12-31 | 2014-08-12 | Honeywell International Inc. | Combined real-time data and live video system |
| US9224120B2 (en) * | 2010-04-20 | 2015-12-29 | Temptime Corporation | Computing systems and methods for electronically indicating the acceptability of a product |
| US8671314B2 (en) * | 2011-05-13 | 2014-03-11 | Microsoft Corporation | Real-time diagnostics pipeline for large scale services |
| US9143563B2 (en) * | 2011-11-11 | 2015-09-22 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Integrated and scalable architecture for accessing and delivering data |
| US9625349B2 (en) * | 2012-02-29 | 2017-04-18 | Fisher Controls International Llc | Time-stamped emissions data collection for process control devices |
| US8850000B2 (en) * | 2012-05-08 | 2014-09-30 | Electro-Motive Diesel, Inc. | Trigger-based data collection system |
| HK1180175A2 (en) * | 2012-08-29 | 2013-10-11 | Hong Kong And China Gas Company Ltd | Interactive metering system |
| US20140298107A1 (en) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | Microsoft Corporation | Dynamic Near Real-Time Diagnostic Data Capture |
| US9722908B2 (en) * | 2013-10-17 | 2017-08-01 | International Business Machines Corporation | Problem determination in a hybrid environment |
| US20150213838A1 (en) * | 2014-01-30 | 2015-07-30 | Imperx, Inc. | Network based video event recording system |
-
2017
- 2017-07-07 US US16/315,859 patent/US20190302751A1/en active Pending
- 2017-07-07 EP EP17823381.3A patent/EP3482267B1/en active Active
- 2017-07-07 KR KR1020197003190A patent/KR102314069B1/ko active IP Right Grant
- 2017-07-07 MX MX2019000300A patent/MX2019000300A/es unknown
- 2017-07-07 CN CN201780042167.6A patent/CN109661626B/zh active Active
- 2017-07-07 WO PCT/CA2017/050824 patent/WO2018006177A1/en unknown
- 2017-07-07 CA CA3030046A patent/CA3030046A1/en active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060177119A1 (en) * | 2002-10-25 | 2006-08-10 | Mcpheely Bernard M | Digital diagnosti video system for manufacturing and industrial process |
| US20060048025A1 (en) * | 2004-08-24 | 2006-03-02 | Kraft Foods Holdings, Inc. | Diagnostic data gathering apparatus and method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109661626B (zh) | 2022-05-31 |
| EP3482267C0 (en) | 2023-12-20 |
| US20190302751A1 (en) | 2019-10-03 |
| WO2018006177A1 (en) | 2018-01-11 |
| MX2019000300A (es) | 2019-06-20 |
| EP3482267B1 (en) | 2023-12-20 |
| KR20190028721A (ko) | 2019-03-19 |
| CA3030046A1 (en) | 2018-01-11 |
| EP3482267A1 (en) | 2019-05-15 |
| EP3482267A4 (en) | 2020-03-18 |
| CN109661626A (zh) | 2019-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102314069B1 (ko) | 자동화 시스템 진단 시스템 및 방법 | |
| EP2903005A1 (en) | Video event recording system | |
| US10803727B2 (en) | Production device on-line maintenance system and method | |
| KR101712300B1 (ko) | 데이터 수집·전송 장치 | |
| CN110850881A (zh) | 一种变电站巡检机器人的离线巡检系统及方法 | |
| KR101057047B1 (ko) | 원격 디바이스를 감시 및 진단하기 위한 시스템 | |
| CN101751032B (zh) | 自动控制系统的管理方法及系统、视频监控系统 | |
| CN111133480A (zh) | 一种动环设备巡检方法、动环平台及动环设备巡检系统 | |
| KR101794005B1 (ko) | 네트워크 카메라 에러 검출 시스템 | |
| CN110648489B (zh) | 基于红外热成像燃点识别的库房预警系统 | |
| JP6190862B2 (ja) | 監視システムとその監視制御装置 | |
| KR101685950B1 (ko) | 자가 고장 진단 기능이 구비된 올인원 녹화 장치 | |
| JP2013013086A (ja) | 映像モニタリングシステムの品質検査 | |
| JP2010087941A (ja) | カメラ装置の運用管理システム | |
| CN117221659A (zh) | 基于web交互数据的IPTV机顶盒探针系统 | |
| JP2019036862A5 (ja) | サーバ装置、記録方法、プログラム、および記録システム、並びに情報処理装置 | |
| KR20100136405A (ko) | 시설 관리 장치 및 시설 관리 방법 | |
| US20240126225A1 (en) | Method and device for machine monitoring, and computer program product for machine monitoring | |
| CN115914575A (zh) | 一种设备工况捕捉系统及方法 | |
| CN111355948B (zh) | 执行相机的运行状况检查的方法和相机系统 | |
| CN110691240B (zh) | 一种移动侦测漏录检测方法及其装置 | |
| CN111372071B (zh) | 一种搜集视频图像异常信息的方法及装置 | |
| CN210323824U (zh) | 一种机台加工控制系统和监控系统 | |
| US20240184273A1 (en) | Systems and methods for diagnosing manufacturing systems | |
| JP7098367B2 (ja) | プログラムプロダクト及び監視制御システム並びに情報処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |