KR102445842B1 - IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 생산공정 통합 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 IoT(Internet of Things)와 ERP(Enterprise Resource Planning)의 유기적인 통합을 통해 작업자의 개입을 최소화하고 생산 공정이 이루어지는 전체 과정을 직관적이고 통합적으로 관리하여 품질 향상과 더불어 생산성 향상이 가능하도록 하는 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 생산하고자 하는 제품에 대해 특정 가능한 제품명, 품목 및 사진 중 적어도 어느 하나 이상의 제품 정보, 상기 제품 BOM(Bill of material)에 대응되는 자재 정보 및 상기 제품에 대한 생산 계획 정보를 전송하기 위한 생산 의뢰 단말기; 및 상기 의뢰 단말기로부터 제품 정보, 자재 정보 및 생산 계획 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 전송받고, 생산 관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼을 제공함과 더불어 의뢰된 생산하고자 하는 제품에 대한 생산공정을 관리하기 위한 생산공정 관리서버;를 포함하되, 상기 생산공정 관리서버는, 외부 장비와 네트워크 접속하기 위한 네트워크 접속모듈; 및 IoT(Internet of Things) 기기와 연동하기 위한 IoT 연동모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 생산하고자 하는 제품에 대해 특정 가능한 제품명, 품목 및 사진 중 적어도 어느 하나 이상의 제품 정보, 상기 제품 BOM(Bill of material)에 대응되는 자재 정보 및 상기 제품에 대한 생산 계획 정보를 전송하기 위한 생산 의뢰 단말기; 및 상기 의뢰 단말기로부터 제품 정보, 자재 정보 및 생산 계획 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 전송받고, 생산 관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼을 제공함과 더불어 의뢰된 생산하고자 하는 제품에 대한 생산공정을 관리하기 위한 생산공정 관리서버;를 포함하되, 상기 생산공정 관리서버는, 외부 장비와 네트워크 접속하기 위한 네트워크 접속모듈; 및 IoT(Internet of Things) 기기와 연동하기 위한 IoT 연동모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 생산공정 통합 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 IoT(Internet of Things)와 ERP(Enterprise Resource Planning)의 유기적인 통합을 통해 작업자의 개입을 최소화하고 생산 공정이 이루어지는 전체 과정을 직관적이고 통합적으로 관리하여 품질 향상과 더불어 생산성 향상이 가능하도록 하는 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템에 관한 것이다.
오늘날, 기업 내의 인적·물적 자원의 활용도를 극대화하고자 하는 경영혁신 기법으로, 전사적 자원관리(ERP, Enterprise Resource Planning)가 도입되었으며, ERP는 인사·재무·생산 등 기업의 전 부문에 걸쳐 독립적으로 운영되던 인사정보시스템·재무정보시스템·생산관리시스템 등을 하나로 통합한 기업 내 통합정보시스템을 말한다.
따라서, ERP를 구축한 기업의 경우, 한 부서에서 데이터를 입력하기만 하면 전 부서의 업무에 반영되어서 즉시 처리할 수 있게 되며, 최근 전사적 자원관리 시스템 구축에서 가장 큰 이슈가 되고 있는 것 중의 하나는 ERP를 중심으로 하는 기업 내부의 비즈니스 프로세스 효율성의 증대뿐만 아니라 기업 간의 관계, 기업과 고객 간의 관계를 내부 핵심 역량과 통합하려는 기업 내·외부 비즈니스 프로세스의 통합 요구이다.
또한, 기업 내부의 비즈니스 프로세스 효율성을 강조한 전통적인 ERP는, 내부 데이터의 통합뿐 아니라 일반 고객, 기업 고객, 협력사 등의 외부 채널까지 인터넷을 통해 통합하여 진정한 C-커머스(Collaborative-Commerce)를 실현하는 아키텍처의 변화와 기능의 통합성이 요구되고 있다. 즉, 내적 요인과 함께 외적 요인이 증대되고 있어 고객과 협력업체를 연결하는 동시적이며 협업적인 가치사슬(Value Chain)을 인터넷 환경에서 구성하여 최종 고객의 만족을 극대화하는 것이 필요하다.
또한, 최근에는 전사적 자원관리 시스템에 있어 품목별 원가 및 부품별 가공비용을 산출할 수 있도록 하여 전체적인 비용 산출을 효과적으로 할 수 있는 전사적 자원관리 시스템이 개발되고 있지만, 작업자의 개입을 최소화하고 생산 공정이 이루어지는 전체 과정을 직관적이고 통합적으로 관리하여 품질 향상과 더불어 생산성 향상이 가능한 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템은 부족한 실정이다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 단순 일반화된 생산공정 관리 환경을 벗어나, IoT(Internet of Things)와 ERP(Enterprise Resource Planning)의 유기적인 통합을 통해 작업자의 개입을 최소화하고 생산 공정이 이루어지는 전체 과정을 직관적이고 통합적으로 관리하여 품질 향상과 더불어 생산성 향상이 가능하도록 하는 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 생산하고자 하는 제품에 대해 특정 가능한 제품명, 품목 및 사진 중 적어도 어느 하나 이상의 제품 정보, 상기 제품 BOM(Bill of material)에 대응되는 자재 정보 및 상기 제품에 대한 생산 계획 정보를 전송하기 위한 생산 의뢰 단말기; 및 상기 의뢰 단말기로부터 제품 정보, 자재 정보 및 생산 계획 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 전송받고, 생산 관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼을 제공함과 더불어 의뢰된 생산하고자 하는 제품에 대한 생산공정을 관리하기 위한 생산공정 관리서버;를 포함하되, 상기 생산공정 관리서버는, 외부 장비와 네트워크 접속하기 위한 네트워크 접속모듈; 및 IoT(Internet of Things) 기기와 연동하기 위한 IoT 연동모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 BOM(Bill of material)의 이력을 관리하기 위한 BOM 이력 관리모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 BOM 이력 관리모듈은, 생산하고자 하는 제품에 대한 설계 변경 이력인 ECO(Engineering Change Order)를 관리하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 각 생산 공정별 작업지시를 관리하기 위한 작업지시 관리모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 개별적 작업지시에 대응한 자재 불출 및 출고 중 적어도 어느 하나 이상을 관리하기 위한 생산 자재 관리모듈을 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 생산 실적을 관리하기 위한 생산 입고 관리모듈을 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산 입고 관리모듈은, 최종 공정일 경우, 해당 공정에 따른 제품에 대한 생산 입고를 관리하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 작업지시가 외주 공정일 경우, 해당 외주 공정에 대한 실적을 관리하기 위한 외주공정 관리모듈을 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 재공품 수불을 관리하기 위한 재공품 수불 관리모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는, 복수의 IoT(Internet of Things) 기기와 연동되어, 복수의 생산 설비 센서에 부착된 상기 복수의 IoT(Internet of Things) 기기를 통해 생산하고자 하는 제품에 대해 생산 공정별 도출되는 데이터를 수집하기 위한 공정 데이터 수집모듈을 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템은, IoT(Internet of Things)와 ERP(Enterprise Resource Planning)의 유기적인 통합을 통해 작업자의 개입을 최소화하고 생산 공정이 이루어지는 전체 과정을 직관적이고 통합적으로 관리하여 품질 향상과 더불어 작업환경의 안전성 향상, 업무나 작업의 효율화, 코스트 절감, 품질 향상을 포함한 전체적인 생산성 향상이 가능하도록 하는 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 모바일 기기 지원 및 운용으로 인하여 이동 중에 데이터에 접근이 가능하므로 스마트폰 및 태블릿과 같은 모바일 장치 연동으로 전반적인 생산성을 높이고, 데이터 획득이 보다 편리하고 정확하고 조직 간의 커뮤니케이션을 향상시켜 생산적인 문제를 줄일 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 생산라인에서 운영되고 있는 기계장치의 가동상황, 생산실적, 문제점 등을 시스템을 통하여 실시간으로 파악할 수 있고 원격으로 감독 및 가동할 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 IoT 기술을 접목하여 생산설비의 센서나 밸브, 로봇 장치에서 생산라인 전체를 IoT로 ERP와 연동하여 가동시간과 상황, 생산량 같은 데이터를 수집이 가능할 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 생산 설비의 센서에 IoT 기기를 달아 인터넷을 경유하여 원격으로 가동상황과 문제점을 확인할 수 있어 신속한 대응이 가능하다.
또한, 상기 효과를 토대로 IoT를 활용하여 생산라인 전체의 가동 상황을 실시간으로 파악할 수 있고 현장 데이터의 시각화(Visualization)로 생산 상황에 맞추어 생산계획을 수립하고, 트러블이 있을 경우 발생 원인 추적이 용이하므로 정확하고 신속하게 대응을 할 수 있으며, 생산 상황을 파악하기 위한 데이터 수집도 용이하여 현장 작업의 개선과 공정관리, 품질관리 업무도 효율적으로 수행할 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 제조 현장의 가동상황을 실시간으로 파악하여 생산공정의 현상 파악으로 다운타임 삭감 및 부하 절감, 생산 상황의 전체를 파악, 최적관리 가능하므로 수발주 업무 대응 향상, 생산성 향상, 효율화, 코스트 절감이 가능할 수 있다.
또한, 상기 효과를 토대로 생산라인을 실시간으로 모니터링하고 데이터를 수집 및 분석하여 작업 효율이 낮은 경우 원인을 찾아 개선으로 생산성 향상과 코스트 절감할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템 개념도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 오더 예시도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 실적 예시도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 오더 예시도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 실적 예시도
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 설정된 용어들로서 이는 생산자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이고, 본 명세서에서 본 발명에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
이하, 도면을 참조로 하여 본 발명에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템을 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템 개념도이다.
본 발명은 기본적으로 생산 의뢰 단말기, 생산공정 관리서버, 네트워크 접속모듈 및 IoT 연동모듈을 포함하여 구성된다.
보다 구체적으로, 본 발명은, 생산하고자 하는 제품에 대해 특정 가능한 제품명, 품목 및 사진 중 적어도 어느 하나 이상의 제품 정보, 상기 제품 BOM(Bill of material)에 대응되는 자재 정보 및 상기 제품에 대한 생산 계획 정보를 전송하기 위한 생산 의뢰 단말기 및 상기 의뢰 단말기로부터 제품 정보, 자재 정보 및 생산 계획 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 전송받고, 생산 관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼을 제공함과 더불어 의뢰된 생산하고자 하는 제품에 대한 생산공정을 관리하기 위한 생산공정 관리서버를 포함하되, 상기 생산공정 관리서버는, 외부 장비와 네트워크 접속하기 위한 네트워크 접속모듈 및 IoT(Internet of Things) 기기와 연동하기 위한 IoT 연동모듈;을 포함하여 이루어진다.
또한, 상기 IoT 연동모듈은, IoT 기기/장비/센서로서, 전기적으로 구동되면서 작동과 관련된 신호를 유선/무선으로 송수신할 수 있는 모든 것을 포괄적으로 의미하며, 생산공정 관리 등과 관련된 기기/장비/설비에 부착된 IoT 센서 혹은 내장된 IoT 센서를 통해 해당 기기/장비/설비 등의 성능을 감지하고, 이에 따라 해당 기기/장비/설비 데이터가 통신망을 통해 별도의 외부 서버로 전송할 수 있게 되며, IoT 연동은 자명하게 공지된 기술이므로 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 본 발명에 적용될 수도 있다.
또한, 상기 생산 의뢰 단말기는 네트워크를 통해 생산공정 관리서버에 포함된 네트워크 접속모듈 및 IoT 연동모듈 중 적어도 어느 하나 이상을 통해 접속하여 생산공정 관리 등과 관련된 프로세스를 처리하도록 통신하게 되고, 이러한 생산 의뢰 단말기는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet Personalcomputer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 데스크탑 PC(dasktoppersonal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia plater), 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등), 스마트미러(smart mirrors), 키오스크 장치(kiosk) 또는 스마트 와치(smart watch)) 등의 다양한 통신 수단을 포함하는 것으로 해석되어야 하며, 웹 기반 또는 별도의 소프트웨어/애플리케이션 등을 통해 생산공정 관리서버에서 제공하는 각종 기능을 실행할 수 있으며, 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 전기적인 신호로 변화된 값을 송수신 할 수 있는 단말기를 의미하는 것이다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는 일종의 웹서버, 데이터베이스 서버, 모바일 서버로서 역할을 하도록 구축될 수 있는데, 예를 들어 처리된 결과를 온라인 네트워크를 통해 웹페이지 상에서 보여주거나 필요한 입력 데이터를 웹페이지를 통해 전송받을 수 있고, 여기서 웹페이지는 단순한 텍스트, 이미지, 사운드, 동영상 등 이외에도 웹 애플리케이션과 같은 특정 작업을 수행하기 위한 소프트웨어를 포함하는 것으로 해석되어야 하며, 또한 데스크탑, 노트북, 스마트폰, 태블릿 PC 등에 설치되는 애플리케이션과 인터페이스를 제공하도록 구축될 수도 있다.
또한, 본 발명에서 언급하는 온라인 네트워크라 함은 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어 망일 수도 있고, TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol Secure), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있으며, 이러한 예에 한정하지 않고 다양한 형태로 데이터를 송수신할 수 있는 데이터 통신망을 포괄적으로 의미하는 것이다.
또한, 상술한 서버는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체를 통해 데이터 교환 및 관리가 이루어질 수도 있으며, 서버 내에서 이루어지는 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함하고, 상기 서버들의 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 본 발명에 따라 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며, 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
또한, 여기서 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
또한, 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있으며, 이러한 임의의 소프트웨어는 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치나, RAM, 메모리 칩, 집적 회로와 같은 메모리나, CD, DVD, 자기 디스크, 자기테이프 등과 같은 광학적/자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다.
따라서, 본 발명은 상술된 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함하며, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다.
이하에서는 상기 생산 의뢰 단말기와 관련된 구체적인 사항에 대해 살펴보기로 한다.
<생산 의뢰 단말기의 주요 구성요소, 기능 및 효과>
* 입력 모듈
생산 의뢰 단말기는 문자입력 방식, 터치입력 방식 및 음성입력 방식 중 적어도 어느 하나 이상의 입력 방식을 통해 생산공정 관리 등에 대응되는 내용을 입력할 수도 있다.
또한, 상기 입력 모듈은 숫자 또는 문자 정보를 입력 받고 각종 기능들을 설정하기 위한 다수의 입력키 및 기능키들을 포함할 수 있는데, 기능키들은 특정 기능을 수행하도록 설정된 방향키, 사이드 키 및 단축키 등을 포함하고, 입력 모듈은 생산 의뢰 단말기의 기능 제어와 관련한 키 신호를 생성하여 생산 의뢰 단말기로 전달할 수도 있다.
또한, 쿼티 키패드, 3*4 키패드, 4*3 키패드, 볼 조이스틱(Ball Joystick), 옵티컬 조이스틱(Optical Joystick), 휠 키(Wheel Key), 터치 키(Touch key), 터치 패드(Touch Pad) 및 터치스크린(Touch-screen) 등과 같은 입력 수단들 중 어느 하나 또는 이들의 조합으로 형성할 수도 있다.
또한, 일례로, 생산 의뢰 단말기가 풀 터치스크린을 지원하는 경우, 해당 단말기의 케이스 측면에 형성되는 볼륨 조절을 위한 볼륨 키, 화면 온/오프 및 휴대단말기 온/오프를 위한 전원 키 만을 포함할 수도 있고, 특히, 생산공정 관리서버, 네트워크 접속모듈 및 IoT 연동모듈 접속을 지시하는 입력 신호, 인증 정보입력에 해당하는 입력 신호, 특정 샌드 박스 선택을 지시하는 입력 신호, 콘텐츠의 색상, 투명도 변경을 지시하는 입력 신호 등과 같은 다양한 입력 신호 등을 생성하고, 이를 생산공정 관리서버, 네트워크 접속모듈 및 IoT 연동모듈에 전달할 수도 있다.
* 단말기 제어모듈
생산 의뢰 단말기의 전송받고자 하는 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 전반적인 동작 및 생산 의뢰 단말기의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수도 있다.
또한, 예를 들어, 단말기 제어모듈은 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU), 애플리케이션 프로세서(Application Processor) 등 및 생산 의뢰 단말기의 실시간 위치 정보를 생성하기 위한 GPS(Global Positioning System) 기반의 측정 센서를 구비할 수도 있다.
이하에서는 상기 생산공정 관리서버에 관련된 구체적인 사항에 대해 살펴보기로 한다.
<생산공정 관리서버의 주요 구성요소, 기능 및 효과>
* BOM 이력 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 BOM(Bill of material)의 이력을 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 여기서 BOM(Bill of material)은, 생산하고자 하는 모든 제품의 품목에 대해 상위 품목과 부품의 관계와 사용량, 단위 등을 표시한 리스트(list) 도표, 그림 등을 말하며, 상위 품목은 하나 이상의 부품으로 제조되는 품목이고 부품은 상위 품목으로 전환되기 위해 적어도 하나 이상의 공정을 거쳐야 하는 품목일 수도 있다.
또한, BOM에서 제품을 구성하는 여러 구성 부품과 그 구성 부품의 소요량을 지정할 수도 있으며, BOM은 해당 제품에 대한 부품의 소요량을 계획하는데 사용될 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품에 대한 설계 변경 이력을 관리할 수도 있다.
또한, 여기서 설계 변경 이력은, BOM의 ECO(Engineering Change Order)로써, 설계 변경에 대한 내역, 효력 시작일, 상태 등에 대한 이력을 관리할 수도 있다.
또한, 생산공정 관리에서 공통으로 사용하는 불량코드 등록을 지원할 수도 있으며, 해당 불량코드는 생산공정 관리에서 불량 처리를 할 때 발생할 수 있는 불량 유형 등이 포함될 수도 있다.
또한, 일례로, 불량코드는 스크래칭, 외관 불량, 인쇄 불량 등과 같은 불량 유형 등을 특정 번호로써 식별 가능하게 하는 코드일 수도 있다.
* 작업지시 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 각 생산 공정별 작업지시를 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 생산이 이루어지는 작업장 정보 등록 및 관리를 지원할 수도 있으며, 일례로, 작업장을 특정 번호로써 식별 가능하게 하는 작업장 코드, 작업장 명, 사내인지 외주인지를 구분 가능하게 하는 외주처 코드, 작업장의 창고에 대한 창고코드, 원가 계산시 적용 가능한 코스트 센터 등을 등록 및 관리할 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품에 대한 회사의 표준으로 관리 가능한 공정 순서 및 공정의 작업 내용 등에 대한 등록 및 관리를 지원할 수도 있으며, 일례로, 작업명세 코드, 작업명세 이름, 공정 순서, 공정 단계(예: 하나의 공정일 경우에는 단일공정 선택, 2개 이상의 공정일 경우에는 시작공장/중간공정/최종공정 등을 선택 등), 작업코드, 작업장 코드, 창고코드, 외주처 코드 등을 등록 및 관리할 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품에 대한 생산 오더(작업 지시서)를 일괄로 생성 가능하도록 지원할 수도 있으며, 일례로, 오더일(생산 오더 등록일자), 시작일(생산 시작일), 만기일(생산 만기일자), 제품에 대한 품목 리스트, 오더수량(각 품목 별 생산 계획 수량), 오더일(각 품목 별 오더 일자) 등과 같은 것을 생성 가능하도록 지원할 수도 있다.
* 생산 자재 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 개별적 작업지시에 대응한 자재 불출 및 출고 중 적어도 어느 하나 이상을 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 일례로, 자재 창고와 생산 창고가 구분이 되어 있는 경우, 자재 이전 요청이 가능하도록 지원할 수도 있으며, 작업장 기준으로 자재를 청구하면 재고 이전 요청 문서가 생성되고, 해당 재고 이전을 처리하면 해당 창고에서 자재를 출고 가능하도록 지원할 수도 있다.
* 생산 입고 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 생산 실적을 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 일례로, 각 작업장 별 작업지시에 따른 공정별 생산 실적 등이 관리될 수도 있으며, 작업장, 생산 실적일, 작업지시 내용 등에 따라 양품 수량 입력을 지원할 수도 있으며, 불량 수량 발생 시 불량 코드를 선택한 후 수량 입력이 가능하도록 할 수도 있다.
또한, 최종 공정일 경우, 해당 공정에 따른 제품에 대한 생산 입고를 관리할 수도 있으며, 일례로, 공정 유형이 최종 공정이나 단일 공정일 경우에는 생산 입고가 자동으로 생성되도록 지원할 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품별 공정 흐름을 등록 및 관리를 지원할 수도 있으며, 일례로, 제품번호, 생산 모델 번호, 기준 수량, 유효 일자(생산모델의 유효일자), Lot Size(생산모델의 Lot Size) 등과 같은 각 공정에 따른 작업 순서 및 작업장 정보, 각 공정 별 투입되는 구성 부품 등을 등록 및 관리할 수도 있다.
* 외주공정 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 작업지시가 외주 공정일 경우, 해당 외주 공정에 대한 실적을 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 일례로, 공정 중 외주 공정이 포함되어 있을 경우, 해당 공정에 대한 제품에 외주 가공비 배부 및 비용 정산이 가능하도록 지원할 수도 있다.
또한, 일례로, 외주 가공비 정산을 이루어지면 A/P 송장까지 자동 생성이 가능하도록 처리될 수도 있다.
* 재공품 수불 관리모듈
생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 재공품 수불을 관리한다.
또한, 상기 관리는 등록, 수정, 생성, 취소 등과 같은 자명하게 도출되는 모든 관리적 행위 등을 나타낼 수도 있다.
또한, 생산하고자 하는 제품은 완전품에 만을 대상으로 하지 않고, 반제품 등 그 제품의 성질에 대해서는 제한하지 않는다.
또한, 여기서, 재공품은 저장 또는 판매 가능한 상태에 있는 반제품과는 다르며, 재공품은 앞으로 더 가공하여야만 제품이나 부분품이 될 수 있는 것으로, 그대로는 판매할 수 없는 것을 나타내며, 일반적으로 공장에서는 동일한 물품이 연속적으로 제조되고 있으므로 각 공정마다 재공품이 존재한다.
또한, 일례로, 생산하고자 하는 제품에 대한 각 생산 공정의 재공품 현황을 통해 공정별 재공품에 대한 수불 관리가 가능하도록 할 수도 있다.
* 공정 데이터 수집모듈
복수의 IoT(Internet of Things) 기기와 연동되어, 복수의 생산 설비 센서에 부착된 상기 복수의 IoT(Internet of Things) 기기를 통해 생산하고자 하는 제품에 대해 생산 공정별 도출되는 데이터를 수집한다.
또한, 일례로, 생산공정 관리서버에서 관리되는 모든 관리모듈에 의해 도출되는 데이터를 수집하며, 일례로, 해당 도출되는 데이터는 생산하고자 하는 제품에 대한 생산 진행 현황 데이터, 생산 실적 데이터, 생산 불량 데이터 등을 포함할 수도 있다.
또한, 일례로, 생산공정 관리서버에서 관리되는 모든 관리모듈에 의해 도출되는 데이터를 수집하여, 각 생산 공정별, 지시별로 구분되어 생산하고자 하는 제품에 대한 생산 진행 현황 데이터, 생산 실적 데이터, 생산 불량 데이터 등을 포함할 수도 있다.
또한, 일례로, 복수의 생산 설비 센서에 부착된 상기 복수의 IoT(Internet of Things) 기기를 통해, 해당 생산 설비가 가동되는 시간 및 상황(기기가 정상/과열/고장/수리 필요 등과 같은 상태) 등과 관련된 데이터 수집을 할 수도 있다.
또한, 작업자의 바이오 데이터를 수집하기 위한 생체신호 전극을 포함하는 심전도(ECG: electrocardiogram) 모듈 및 상기 심전도 모듈과 전기적으로 연결되기 위한 인터페이스 모듈이 구비되어 복수의 작업자 등이 소지하고 있는 복수의 IoT(Internet of Things) 기기(웨어러블 타입)를 통해, 작업자의 바이오 데이터를 센싱하고, 상기 센싱된 작업자의 바이오 데이터를 생산공정 관리서버 및 119 긴급구조 요청서버 중 적어도 어느 하나 이상의 서버에 전송할 수도 있다.
또한, 일례로, 작업 중 작업자의 심전도를 실시간으로 확인하고, 생산공정 사고 발생 시 작업자의 심전도에 나타나는 해당 작업자의 심장의 수축에 따른 활동전류 곡선 기반의 바이오 데이터가 일반 사람의 활동전류 곡선에 벗어나는 활동전류 곡선을 나타내는 바이오 데이터로 측정이 되면, 상기 인터페이스 모듈은 작업자의 바이오 데이터를 센싱하고, 센싱된 작업자의 바이오 데이터를 생산공정 관리서버 및 119 긴급구조 요청서버로 전송할 수도 있다.
또한, 상기 작업자의 바이오 데이터는 생산공정 사고 발생 시 외에도 사고 외의 이유로 인한, 이산화탄소 농도 및 산소 농도에 의해 작업자의 건강상태가 급성으로 맥박의 리듬이 빨라졌다가 늦어졌다가 하는 불규칙적인 상태의 바이오 데이터로 측정이 되면, 상기 인터페이스 모듈은 작업자의 바이오 데이터를 센싱하고, 센싱된 작업자의 바이오 데이터를 생산공정 관리서버 및 119 긴급구조 요청서버로 전송할 수도 있다.
또한, 본 발명에서의 생산공정 관리서버에 대해 더욱 구체적으로 살펴보면, 해당 서버에 의해 관리되는 각종 정보 데이터(예: 공정 데이터 수집모듈에 의해 수집되는 데이터 등)를 전처리(데이터 전처리 모듈)하여, 상기 전처리된 데이터에 근거하여 통계 데이터를 획득하고, 전처리된 데이터 및 획득된 통계 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터에 근거하여 마이닝 분석을 수행하는 마이닝 분석모듈을 구비할 수도 있다.
추가적으로, 본 발명에서의 생산공정 관리서버에 대해 더욱 구체적으로 살펴보면, 상기 생산공정 관리서버 중 마이닝 분석모듈이 수행하는 마이닝 분석은 시계열적으로 단기 관점의 분석, 즉 실시간성 데이터 분석 개념은 물론, 관리되는 각각의 데이터에 대한 미시적 관점의 데이터 분석을 포함할 수 있다.
여기서 마이닝 분석모듈이 마이닝 분석의 사전단계로써 수행되는 데이터 전처리란, 생산공정 관리서버에 의해 관리되는 각종 정보 데이터를 가공하여, 분석에 더 도움이 되는 정보를 이끌어내고, 더욱 상세하게는 가공된 데이터를 기반으로 경향성 및 변화 추이 반영, 주기함수의 결합 변환을 통한 연속적 데이터의 패턴을 분석, 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석, 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석하는 과정 등이 포함될 수도 있고, 추가적으로, 데이터 전처리 모듈이 수행하는 데이터 전처리는 더욱 상세하게는 해당 데이터의 노이즈를 제거하는 평활화(Smoothing), 해당 데이터를 더 작은 범위에 들어가게 하기 위해 다듬는 정규화(Normalization), 해당 데이터 값을 다른 범위나 상위 레벨의 개념으로 대체하는 이산화(Discretization) 등을 포함할 수도 있다.
상기 마이닝 분석모듈에서 행하여 지는 마이닝 분석을 구체적으로 살펴보면, 전처리된 데이터에 근거하여 생산하고자 하는 제품의 구성부품, 원가 등과 같은 생산하고자 하는 제품의 객관적 요소로 분류된 제품 구성정보 통계 데이터를 획득하고, 해당 전처리된 데이터 및 획득된 통계 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터를 통해 단일 분석 알고리즘인 의사 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 작업 효율성에 대한 공정별 효율 데이터를 생성하기 위한 모델을 구성하거나 데이터에서 평가나 감정 등의 요소를 분석하여 관련된 주제에 대한 의견 분포를 군집화 하거나 평가 등을 수치화 하여 통계적으로 제공하기 위한 모델을 구성한 다음, 상이한 단일 분석 알고리즘을 병렬로 배치하여, 복수의 단일 분석 알고리즘의 결합/조합 형태인 부스팅(Boosting) 기법을 활용하여, 부스티드 트리(Boosted Tree) 형태로 분석 모델을 업데이트할 수도 있다. 더욱이, 단일 분석 알고리즘 중 불량 단일 분석 알고리즘이 반복되어 발생되는 패턴을 분석하여, 복수의 단일 분석 알고리즘 형태로 분석 모델 업데이트 시 불량 단일 분석 알고리즘을 제외할 수도 있다.
또한, 상기 생산공정 관리서버는 전처리된 데이터 및 마이닝 분석된 데이터 중 적어도 어느 하나 이상에 근거한 머신러닝(Machine Learning) 방식 중 하나인 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용하여 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 작업 효율성에 대한 공정별 효율 데이터를 도출하는 공정 효율성 도출모듈을 구비할 수도 있는데, 머신러닝은 기본적으로 에이전트가 어떤 행위를 선택하여 얻게 되는 시행착오를 통해 주어진 환경(state)을 학습하고, 정해진 정책에 따라 행동(action)을 결정하고 실행하여 행동에 따라 얻게 되는 보상(reward)을 기초로 행동정책을 수정해가면서 학습하는 기계학습의 일종이다.
구체적으로, 경사 하강법에 대해 살펴보면 경사 하강법은 우선적으로 머신러닝 회귀 분석은 주어진 데이터가 어떤 함수로부터 생성되었는가를 알아보는 '함수 관계'를 추측하는 것으로, 다시 말해서 데이터 세트(x, y)로부터 학습 알고리즘을 이용하여 가설을 생성하고 생성된 가설에 데이터를 입력하여 예측 값 데이터를 얻고, 이러한 가설에 해당하는 식이 어떤 방정식인지, 계수는 어떤 것을 의미하는지 알아가는 과정이라고 할 수 있다.
또한, 머신러닝 회귀 분석에서 방정식의 계수가 선형인 경우 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)이라 하고, 방정식의 계수가 여러 개이면 다중 선형 회귀 분석(Multiple Linear Regression Analysis)이라 하며, 테스트 데이터는 y=x 그래프에 약간의 오차를 섞어 만든 데이터로 학습을 통해 데이터에 맞는 가중치 값(w)과 편향 값(b)을 찾아 수행한 결과를 나타내어 y = wx + b 과 같은 정의에 따라 결과값과의 오차를 경사 하강법(Gradient Descent)을 통해 알맞은 함수를 찾을 수 있다.
또한, 데이터에 대한 가설을 학습할 때 그려진 선과 각 데이터의 분포의 차이를 계산하여 차이가 가장 적은 것이 이 모델에 적합한 선이라는 것을 알 수 있고, 이를 비용함수(Cost Function)라 하며, 비용함수를 이용하여 실제 세운 가설과 나타내는 값이 얼마나 다른 지를 유추해 볼 수 있다.
구체적으로, 비용함수(오차함수)는 두 개의 매개변수(w, b) 로 구성되어 있으므로 이를 2차원 공간에 표현할 수 있음에 따라, 각 점에서 오차함수의 높이는 직선에 대한 오차이고, 어떤 직선들은 다른 직선들보다 더 작은 오차를 가지게 되며, 가령 텐서 플로우에서 경사 하강법 알고리즘을 수행할 때 이 평면의 한 지점에서 시작하여 더 작은 오차를 갖는 직선을 찾아 이동해 나간다.
또한, 오차함수의 기울기를 계산하기 위하여 오차함수를 미분하는 과정을 거치게 되고, 직선을 찾아가는 과정의 반복이 있을 때마다 움직일 방향을 알아가기 위해 w와 b에 대한 편미분 방정식 계산이 필요하다.
다중 회귀 분석은 단일 회귀 분석에서 쓰였던 입력 데이터 x가 2개 이상이 되고, 일례로 두 개의 변수(x1, x2)를 갖는 다중 회귀 분석의 경우 y = w1*x1 + x2*x2 + b 와 같이 정의하고 학습을 통해 데이터에 맞는 평면을 찾을 수 있다.
위와 같은 단일, 다중 선형 회귀 분석을 통하여 어떠한 데이터가 존재하면 그 데이터를 표현하는 함수를 학습할 수 있다는 것을 알 수 있다.
또한, 경사 하강법은 cost 비용을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘으로, 최적화란 여러 가지 허용되는 값들 중에서 주어진 기준을 가장 잘 만족하는 것을 선택하는 것이고, 해당 함수의 최소값 위치를 찾기 위해 비용함수의 기울기 반대 방향으로 정의한 스텝 사이즈(Step Size)를 가지고 조금씩 움직이면서 최적의 파라미터를 찾는 과정이라고 할 수 있으며, 간략하게는 기울기로 함수의 최소값을 찾는 방법이다.
추가적으로, 상기 생산공정 관리서버는 전처리된 데이터, 마이닝 분석된 데이터, 공정 효율성 도출모듈에 의해 생성된 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터에 근거한 딥 러닝(Deep learning) 방식을 이용하여 공정별 작업 효율에 대응하여 생산성 및 비용 절감이 가능한 공정별 생산 설계 데이터를 도출하기 위한 공정 설계 도출모듈을 구비할 수도 있는데, 여기서 딥 러닝 방식의 알고리즘에 대해 살펴보면, 딥러닝 알고리즘 중 일부는 컨벌루션 신경망(CNN: convolution neural network) 알고리즘으로 구현될 수 있고, 컨벌루션 신경망 알고리즘은 하나 이상의 컨벌루션 레이어, 하나 이상의 활성 함수, 및 하나 이상의 풀링(pooling) 레이어를 포함할 수도 있고, 이때 각각의 컨벌루션 레이어는 하나 이상의 컨벌루션 필터로 구성될 수도 있다. 이러한 컨벌루션 신경망의 구조는 본 발명의 구체적 실시 형태에 따라 달라질 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 오더 예시도이다.
한편으로, 본 발명에 따른 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 오더는 기본적으로 아래와 같이, BOM 단계, 생산모델 단계, 계획 입력 단계, MRP 단계, MRP 오더 제안 단계, 구매 오더, 생산 오더 단계 및 작업지시 생성 단계를 포함하여 구성된다.
1. 생산 제품/반제품에 대한 BOM을 등록한다.
2. 생산 제품/반제품에 대한 생산모델을 등록한다.
3. 생산계획을 입력한다.
4. 생산계획과 판매 오더를 기준으로 MRP를 실행한다.
5. MRP 실행결과에 따라서 생산 오더 품목과 구매품목에 대한 제안을 생성한다.
6. 생산품목에 대한 생산 오더를 등록한다.
7. 생산 오더를 공정별 작업지시로 생성한다
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 실적 예시도이다.
한편으로, 본 발명에 따른 따른 IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템의 생산 실적은 기본적으로 아래와 같이, 작업지시 실행 단계, 자재 청구 단계, 생산 출고 단계, 공정 생산 실적 단계, 외주 여부에 따른 외주 가공비 정산 단계 및 회계 단계를 포함하여 구성된다.
1. “릴리즈”인 작업지시에 대한 생산을 실행한다.
2. 필요자재를 자재창고에 청구한다.
3. 사용한 자재 출고 처리한다. (생산 설비 및 IoT 장비로부터 생산 출고량을 해당 설비/장비가 연동된 API를 통하여 ERP에서 처리한다.)
4. 생산 진행한 실적을 처리한다. (생산 설비 및 IoT 장비로부터 생산 실적을 해당 설비/장비가 연동된 API를 통하여 ERP에서 공정별 생산 실적을 처리한다.)
5. 외주 가공품에 대한 외주 가공비를 정산한다.
이상에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명함에 있어 특정형상 및 방향을 위주로 설명하였으나, 본 발명은 그 발명에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (10)
- 생산하고자 하는 제품에 대해 특정 가능한 제품명, 품목 및 사진 중 적어도 어느 하나 이상의 제품 정보, 상기 제품 BOM(Bill of material)에 대응되는 자재 정보 및 상기 제품에 대한 생산 계획 정보를 전송하기 위한 생산 의뢰 단말기; 및
상기 의뢰 단말기로부터 제품 정보, 자재 정보 및 생산 계획 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 전송받고, 생산 관리를 위한 ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼을 제공함과 더불어 의뢰된 생산하고자 하는 제품에 대한 생산공정을 관리하기 위한 생산공정 관리서버;를 포함하고,
상기 생산공정 관리서버는,
외부 장비와 네트워크 접속하기 위한 네트워크 접속모듈;
IoT(Internet of Things) 기기와 연동하기 위한 IoT 연동모듈;
생산하고자 하는 제품에 대한 각 생산 공정별 작업지시를 관리하기 위한 작업지시 관리모듈;
생산하고자 하는 제품에 대한 개별적 작업지시에 대응한 자재 불출 및 출고 중 적어도 어느 하나 이상을 관리하기 위한 생산 자재 관리모듈;
생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 생산 실적을 관리하기 위한 생산 입고 관리모듈;
복수의 IoT 기기와 연동되어, 복수의 생산 설비 센서에 부착된 상기 복수의 IoT 기기를 통해 생산하고자 하는 제품에 대해 생산 공정별 도출되는 데이터를 수집하기 위한 공정 데이터 수집모듈;
상기 공정 데이터 수집모듈에 의해 수집되는 데이터를 전처리하기 위한 데이터 전처리 모듈;
상기 전처리된 데이터에 근거하여 생산하고자 하는 제품의 구성부품 및 원가 중 적어도 어느 하나 이상과 같은 생산하고자 하는 제품의 객관적 요소로 분류된 제품 구성정보 통계 데이터를 획득하고, 해당 전처리된 데이터 및 획득된 통계 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터를 통해 단일 분석 알고리즘인 의사 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 작업 효율성에 대한 공정별 효율 데이터를 생성하기 위한 모델을 구성한 다음, 해당 모델에 근거하여 마이닝 분석을 수행하기 위한 마이닝 분석모듈;
상기 전처리된 데이터 및 마이닝 분석된 데이터 중 적어도 어느 하나 이상에 근거한 머신러닝(Machine Learning) 방식 중 하나인 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용하여 생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 작업 효율성에 대한 공정별 효율 데이터를 도출하는 공정 효율성 도출모듈; 및
상기 전처리된 데이터, 마이닝 분석된 데이터, 공정 효율성 도출모듈에 의해 생성된 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터에 근거한 딥 러닝(Deep learning) 방식을 이용하여 공정별 작업 효율에 대응하여 생산성 및 비용 절감이 가능한 공정별 생산 설계 데이터를 도출하기 위한 공정 설계 도출모듈을 구비하고,
상기 공정 데이터 수집모듈은,
작업자의 바이오 데이터를 수집하기 위한 생체신호 전극을 포함하는 심전도(ECG: electrocardiogram) 모듈 및 상기 심전도 모듈과 전기적으로 연결되기 위한 인터페이스 모듈이 구비되어 복수의 작업자가 소지하고 있는 웨어러블 타입의 복수의 IoT(Internet of Things) 기기를 통해, 작업자의 바이오 데이터를 센싱하고, 상기 센싱된 작업자의 바이오 데이터를 생산공정 관리서버 및 119 긴급구조 요청서버 중 적어도 어느 하나 이상의 서버에 전송하고,
상기 인터페이스 모듈은,
상기 작업자의 바이오 데이터가 생산공정 사고 발생 시 외에도 사고 외의 이유로 인한 이산화탄소 농도 및 산소 농도에 의해 작업자의 건강상태가 급성으로 맥박의 리듬이 빨라졌다가 늦어졌다가 하는 불규칙적인 상태의 바이오 데이터로 측정되면, 작업자의 바이오 데이터를 센싱하고, 센싱된 작업자의 바이오 데이터를 생산공정 관리서버 및 긴급구조 요청서버 중 적어도 어느 하나 이상의 서버로 전송하며,
상기 데이터 전처리 모듈은,
상기 생산공정 관리서버에 의해 관리되는 각종 정보 데이터를 가공하고, 가공된 데이터를 기반으로 경향성 및 변화 추이 반영, 주기함수의 결합 변환을 통한 연속적 데이터의 패턴을 분석하는 과정, 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석하는 과정 및 시계열 데이터를 문자열 형태로 변환하여 패턴을 분석하는 과정 중 적어도 하나를 포함하는 전처리 과정를 수행하는 것을 특징으로 하는, IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 생산공정 관리서버는,
생산하고자 하는 제품에 대한 BOM(Bill of material)의 이력을 관리하기 위한 BOM 이력 관리모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는,
IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
상기 BOM 이력 관리모듈은,
생산하고자 하는 제품에 대한 설계 변경 이력인 ECO(Engineering Change Order)를 관리하는 것을 특징으로 하는,
IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 생산 입고 관리모듈은,
최종 공정일 경우, 해당 공정에 따른 제품에 대한 생산 입고를 관리하는 것을 특징으로 하는,
IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 생산공정 관리서버는,
생산하고자 하는 제품에 대한 작업지시가 외주 공정일 경우, 해당 외주 공정에 대한 실적을 관리하기 위한 외주공정 관리모듈을 구비하는 것을 특징으로 하는,
IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 생산공정 관리서버는,
생산하고자 하는 제품에 대한 공정별 재공품 수불을 관리하기 위한 재공품 수불 관리모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는,
IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템.
- 삭제
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| KR1020210103043A KR102445842B1 (ko) | 2021-08-05 | 2021-08-05 | IoT 기반의 ERP 플랫폼을 이용한 생산공정 통합 관리 시스템 |
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| KR102445842B1 true KR102445842B1 (ko) | 2022-09-21 |
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