KR102448189B1 - 스마트 팩토리 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 스마트 팩토리 관리 시스템에 관한 것으로, 생산 산업 현장에 설치된 다수의 생산 설비와, 생산 설비에 별도 장착되어 생산 설비를 센싱하는 센서부와, 상기 센서부의 센싱 값을 바탕으로 생산 설비의 동작을 감지 제어하는 산업 사물인터넷 단말부와, 산업 사물인터넷 단말부의 감지 제어 결과를 제공 받아, 생산 계획을 생성하는 생산관리 시스템 및 생산 설비들을 관리하는 관리자 단말을 포함하는 스마트 팩토리 관리 시스템을 제공한다.

Description

스마트 팩토리 관리 시스템{SMART FACTORY MANAGEMENT SYSTEM}

본 발명은 스마트 팩토리 관리 시스템에 관한 것으로, 공정 전반의 작업들을 실시간으로 관리하는 것을 넘어서, 가동 중인 생산설비와 주변기기의 접점정보 수집 및 모니터링을 통해 생산 활동 자체에 가해지는 문제점을 선제적으로 방지하여 업무 효율성을 제고할 수 있는 스마트 팩토리 관리 시스템을 제공한다.

최근 생산설비 제어를 위해 HMI(Human Machine Interface)가 도입되어 사용되었다. 근래에 생산 및 유통되고 있는 설비에는 기본적으로 이와 같은 기술이 탑재되어 있다.

구형 생산설비를 사용하고 있는 많은 제조업체에서 수천~수십억을 호가하는 신규 설비를 도입하기 어렵기 때문에 추가비용을 지불하며 HMI를 설치하여야 한다.

그러나 대부분의 상용 HMI는 레거시 시스템(Legacy system)과 연동이 쉽지 않기 때문에 스마트팩토리 구축 시 데이터 연동과 관리가 어렵다.

(특허 문헌 1) 한국공개특허공보 제10-2021-0137360호 (특허 문헌 2) 한국등록특허공보 제10-2163970호

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 제조업 혁신이 첨단 제조 강국에 의해 주도되고 있고, 해외 주요 선진국은 이미 새로운 산업혁명에서 제조업 분야의 경쟁우위를 차지하기 위해 (스마트팩토리 구축 관련 분야에서) 다양한 도전을 진행하고 있다. 제조업 혁신의 대표적 적용사례가 바로 스마트팩토리 도입이며, 기업은 물론 국가적 차원에서도 중요한 성장전략으로 주목받고 있고, 구축된 스마트팩토리는 대부분 기존 공정에 대한 제대로 된 분석과 표준화 작업 없이 IT 솔루션만 도입하여 활용도가 매우 미흡하거나 아예 사용을 못하고 있다.

특히 Level1 수준의 스마트팩토리를 구축한 업체 대부분은 영세한 규모로 인한 투자여력 부족으로 기초단계 이후 단계로 나아가기 위한 비용을 감당하지 못하고 있기 때문에, 새로운 스마트 팩토리 관리 시스템이 필요하고 이에 관한 것이다.

본 발명에 따른 생산 산업 현장에 설치된 다수의 생산 설비와, 생산 설비에 별도 장착되어 생산 설비를 센싱하는 센서부와, 상기 센서부의 센싱 값을 바탕으로 생산 설비의 동작을 감지 제어하는 산업 사물인터넷 단말부와, 산업 사물인터넷 단말부의 감지 제어 결과를 제공 받아, 생산 계획을 생성하는 생산관리 시스템 및 생산 설비들을 관리하는 관리자 단말을 포함하는 스마트 팩토리 관리 시스템을 제공한다.

상기 센서부는 생산 설비에 추가로 장착 및 부착되어 설비의 가동 유무, 설비 및 주변 부속물등의 가동시 온도와, 전압, 전류 또는 전력 값과, 진동 유무를 감지하되, 생산 설비에 장착 및 설치되기 위한 고정 파트부와, 센싱 기능을 수행하는 감지 파트부와, 감지 파트부에 전원을 공급하기 위한 전원 공급 파트부와, 감지된 결과를 외부에 전송하는 센서 통신파트부와, 각 파트의 동작을 제어하는 센서 제어 파트부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 감지 파트부를 통해 감지하는 특성에 따라 다수의 센서부를 포함하고, 각각 감지 파트에 따라, 온도 센서, 이미지 센서, 광 센서, 습도 센서, 압력 센서, 속도 센서, 자이로 센서, 초음파 센서, 전류 센서, 전압 센서, 모션 센서, 진동 센서 및 가스 센서를 포함하고, 상기 감지 파트부로 온도 감지를 하는 경우에는 설비의 표면 온도를 감지되, 설비가 사용하는 액체 예를 들어 절삭유의 온도를 측정하고, 실제 절삭 파트의 온도를 정확하게 측정하기 위해 측정된 온도에 액체 이동에 따른 온도 편차를 부여하고, 상기 감지 파트부로 전압 또는 전류를 측정하는 경우에는 설비의 전원단 또는 설비 제어를 위한 제어단에 센서부가 설치되고, 상기 감지 파트부로 진동 또는 모션을 측정하는 경우에는 설비의 구동을 위한 모터에 밀착되도록 감지 파트부가 설치되고, 생산 설비의 최상측표면 영역에 설치되며, 상기 감지 파트부로 이미지나 영상을 측정하는 경우에는 설비의 마모 영역에 설치되고, 생산 설비의 가공 구간 중에서 마찰에너지가 가장 높은 곳이나, 마찰 에너지를 가장 오래 발생시키는 공간에 부착되고, 상기 감지 파트부로 압력을 측정하는 경우에는 설비의 압축력이 가장 높은 곳에 설치하고, 상기 감지 파트부로 수위를 측정하는 경우에는 설비가 사용하는 액체가 담겨 있는 액체 통에 설지하는 것을 특징으로 한다.

상기 센서 통신 파트부는 규격화된 통신 패킷 프레임을 구비하되, 헤더 부분은 통신 규격을 정의하는 부분과, 센서부의 감지 파트부의 고유 번호 부분과, 에러 체크를 위한 부분과, 통신 패킷 프레임이 전달되는 목적지 정보 부분과, 센서가 설치된 위치 정보 부분을 포함하고, 테일 부분에는 에러 체크 코드 부분이 위치하는 것을 특징으로 한다.

상기 산업 사물 인터넷 단말부는 다수의 센서부로부터 제공된 감지 결과 정보를 제공 받고, 제어 신호를 센서부에 제공하고, 생산 설비에 관한 정보를 생산 관리 시스템 및 관리자 단말에 제공하는 단말 통신부와, 감지 결과 정보를 분류하고, 분석하는 정보 분석부와, 분석된 정보를 바탕으로 해당 생산 설비의 동작 이상 유무와 같은 상태를 판단하는 설비 판단부와, 동작 이상이나, 에러 발생으로 판단된 경우 분석된 정보를 바탕으로 설비 위치를 판단하는 설비 위치 판단부와, 분석된 정보를 화면에 표시하는 화면 표시부와, 센싱 관련 정보를 저장하는 데이터 저장부와, 저장된 정보를 생산관리 시스템에서 활용 가능한 정보로 변환하는 데이터 가공부와, 각부의 동작을 제어하는 단말 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

정보 분석부는 센서부로 부터 제공된 생산 설비의 감지 결과 정보가 포함된 통신 패킷을 분석하여, 해당 센서가 어느 생산 설비의 감지 결과인지를 먼저 확인하고, 제공된 감지 결과가 어떠한 감지 인지 확인하고, 이를 분류 저장하되, 감지 결과에 따라 생산 설비의 온도 정보, 촬영된 영상 정보, 전압 전류와 같은 전기적 신호 정보, 습도 정보, 온도 정보, 진동 및 움직임 정보를 포함하고, 이들이 각 생산 설비별, 시간(분/초)별로 분류 저장되는 것을 특징으로 한다.

상기 설비 판단부는 각 생산 설비별 감지값의 기준정보가 저장된 기준 저장부와, 정보 분석부로부터 해당 생산 설비와 그와 관련된 분석된 감지 정보를 제공 받는 입력부와, 입력된 감지 정보와 저장된 기준 정보를 비교하여 감지 벙보가 기준 정보의 범위 내인 경우에는 정상 동작을 기준 정보를 벗어난경우에는 이상 동작으로 판단하는 동작 판단부와, 외부로 부터 주기적으로 기준 정보를 제공 받아 갱신하는 기준 정보 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 동작 판단부는 생산 설비의 가동 유무를 먼저 판단하고, 가동시에는 입력된 감지 결과 정보와 저장된 기준 값을 대비하여 해당 기준 값을 벗어 나는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 생산 산업 현장에 설치된 다수의 생산 설비와, 생산 설비에 별도 장착되어 생산 설비를 센싱하는 센서부와, 상기 센서부의 센싱 값을 바탕으로 생산 설비의 동작을 감지 제어하는 산업 사물인터넷 단말부와, 산업 사물인터넷 단말부의 감지 제어 결과를 제공 받아, 생산 계획을 생성하는 생산관리 시스템과, 산업 사물 인터넷 단말부를 제어하고, 생산 설비의 이상 유무 및 발생 가능성을 판단하는 관제 서버와, 기준 값 설정을 위한 빅데이터 서버 및 생산 설비들을 관리하는 관리자 단말을 포함하는 스마트 팩토리 관리 시스템을 제공한다.

상기 관제 서버는 다수의 산업 사물 인터넷 단말부와, 생산 관리 시스템 및 관리자 단말과, 빅데이터 서버 및 관리자 단말과 통신을 수행하는 관제 통신부와, 산업 사물 인터넷 단말부의 감지 결과 정보와 빅데이터 서버의 예지 보전 정보를 바탕으로 생산 설비의 이상 발생 가능성을 예측하는 이상 예측부와, 산업 사물 인터넷 단말부를 제어하는 측정 제어부와, 이상 예측부의 예측 결과를 바탕으로 생산 관리 시스템과 연동하여 생산 설비의 가동 기간을 조정하는 설비 가동 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 빅데이터 서버는 생산 설비와 관련된 감지 결과 정보를 관제 서버들로 부터 제공 받아 이를 빅데이터화 하고, 이 빅데이터화된 정보를 바탕으로 생산 설비들의 이상 발생 직전의 감지 결과 정보를 이상 빅데이터 신호로 생성하고, 이를 관제 서버에 제공하는 것을 특징으로 한다.

이와 같이 본 발명은 산업 사물인터넷장치를 통해 생산설비의 가동/비가동, 생산실적수집, 가동시간 등의 데이터를 실시간으로 수집하며, 이를 바탕으로 한 통계자료를 도출하여 관리할 수 있다.

또한, 1차원적인 생산관리를 넘어 제품을 생산하는 설비에 대한 관리체계를 구축함으로써 생산 활동 자체의 효율을 높이고, 이와 연계하여 품질 개선을 도모하는 단계로 업그레이드할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템의 개념도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 센서부의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 산업 사물 인터넷 단말부의 블록도이다.
도 4는 일 실시예의 설비 판단부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템의 개념도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 관제 서버의 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.

본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 스마트 팩토리 관리 시스템의 구성부들의 구성은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.

본 명세서에서, 제1 및 제2, 상부 및 하부 등의 관계적인 용어는, 그러한 엔티티 또는 액션 간의 실제 관계 또는 순서를 반드시 요구하거나 암시하지 않고 다른 엔티티나 액션과 하나의 엔티티 또는 액션을 구별하는 데에만 사용될 수 있다. 용어 "포함하다(comprises)", "포함하는(comprising)" 또는 그 다른 변형은, 구성요소의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치가 구성요소만을 포함하지 않지만 그러한 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치에 명시적으로 열거되거나 내재되지 않은 다른 구성요소를 포함할 수 있도록, 비배타적인 포함물을 커버하도록 의도된다. "하나의 ~를 포함하다"로 진행되는 하나의 구성요소는, 더 이상의 제한없이, 구성요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치 내에 부가적인 동일한 구성요소의 존재를 배제한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템의 개념도이다.

도 2는 일 실시예에 따른 센서부의 블록도이다. 도 3은 일 실시예에 따른 산업 사물 인터넷 단말부의 블록도이다. 도 4는 일 실시예의 설비 판단부의 블록도이다.

도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템은 생산 산업 현장에 설치된 다수의 생산 설비(100)와, 생산 설비(100)에 별도 장착되어 생산 설비(100)를 센싱하는 센서부(200)와, 센서부(200)의 센싱 값을 바탕으로 생산 설비의 동작을 감지 제어하는 산업 사물인터넷 단말부(300)와, 산업 사물인터넷 단말부(300)의 감지 제어 결과를 제공 받아, 생산 계획을 생성하는 생산관리 시스템(400)과, 생산 설비들을 관리하는 관리자 단말(500)을 포함한다.

생산 산업현장에서는 스마트팩토리 시스템 도입이 활발해지면서 생산 설비(100)와 인터페이스하는 데이터 실시간 수집의 필요성과 관리의 편리함이 두드러지고 있다.

생산설비 제어를 위해 PLC(Programmable Logic Controller)가 널리 쓰이면서 PLC 제어 및 모니터링을 위한 HMI(Human Machine Interface)가 도입되었었다.

본 실시예에서는 PLC 제어와 모니터링을 수행하던 기존의 HMI를 대체할 수 있는 산업 사물인터넷(IIoT: Industrial Internet of things) 장치를 제공한다.

산업 사물인터넷장치를 통해 생산설비의 가동/비가동, 생산실적수집, 가동시간 등의 데이터를 실시간으로 수집하며, 이를 바탕으로 한 통계자료를 도출하여 관리할 수 있다. 1차원적인 생산관리를 넘어 제품을 생산하는 설비에 대한 관리체계를 구축함으로써 생산 활동 자체의 효율을 높이고, 이와 연계하여 품질 개선을 도모하는 단계로 업그레이드할 수 있다. 이를 통해 공작기계 등 생산설비 가동 중 접점정보 수집을 할 수 있고, 현재 사용 중인 산업 사물인터넷 장치와 프로그램은 생산설비의 가동/비가동, 생산실적 수집, 가동시간 등 생산결과에 대한 데이터 수집과 관리할 수 있다.

생산 설비(100)는 구형 생산 설비 즉, 자체적으로 설비 동작과 특성의 측정이 불가능한 구형 설비를 포함하는 것이 효과적이다. 또한, 생산 설비(100)는 제품 생산을 위한 기계 설비를 포함하는 것이 효과적이다. 이러한 생산 설비(100)로는 기계공작 장치, 절삭/연삭 장치를 포함하는 것이 바람직하다. 그리고, 생산 설비(100)는 업체의 생산품목에 따라 다양하게 변화될 수 있다.

센서부(200)는 생산 설비(100)에 추가로 장착 및 부착되어 설비의 가동 유무, 설비 및 주변 부속물등의 가동시 온도와, 전압, 전류 또는 전력 값과, 진동 유무 등을 감지한다. 이와 같은 센서부(200)로는 IoT 센서를 사용하는 것이 효과적이다.

센서부(200)는 생산 설비(100)에 사용되는 절삭유 및 습득유등의 온도, 전류, 전압, 스핀들모터 RPM, 진동 등 생산설비(100)에서 추출 가능한 접점정보를 수집하여 분석한 내용을 제품 품질개선에 활용할 수 있다. 전류, 전압, 스핀들모터 RPM, 진동 등의 데이터는 생산설비(100) 관리에 연계되는 데이터로써, 이를 활용할 수 있다면 생산설비 손상, 마모 등은 물론 선제적인 설비관리를 통해 돌발 상황에 대비할 수 있다.

특히 진동센서, 툴 마모 및 파손, 절삭유 온도는 가공 정밀도에 가장 큰 영향을 미치는데, 이들 정보에 대한 수집 및 관리가 어려워 불량품 발생 및 제품 재가공 사유에 높은 비중을 차지할 수 있다. 생산설비 감가상각비율 축소 등 원가절감을 비롯해 효율적인 설비 운용이 가능할 수 있고, 장비운용 및 장애발생요인 데이터까지 모두 수집 및 분석하여 고장여부를 실시간으로 파악할 수 있다.

생산설비(100)에 연동된 각 주변장치에서 발생하는 데이터를 추출하여 인터페이스된 산업 사물인터넷 장치(300)로 전송한다. 수집한 데이터를 엑셀, 텍스트등의 파일 형태로 전환하여 DB화 진행 후, 해당 내용을 ERP/MES 시스템에 자동으로 업로드 할 수 있다. 업로드 한 데이터가 미리 설정한 기준범위를 벗어나는 경우, 시스템에서 이상 현상으로 감지하여 설비 담당자, 또는 관리자 등의 휴대폰에 미리 설치한 어플리케이션을 통해 즉시 알림으로써 문제점에 대한 실시간 대응이 가능하다.

센서부(200)는 생산 설비에 장착 및 설치되기 위한 고정 파트부(210)와, 센싱 기능을 수행하는 감지 파트부(220)와, 감지 파트부(220)에 전원을 공급하기 위한 전원 공급 파트부(230)와, 감지된 결과를 외부에 전송하는 센서 통신파트부(340)와, 각 파트의 동작을 제어하는 센서 제어 파트부(250)를 포함한다.

고정 파트부(210)는 센서부(200)의 감지 파트부(220)가 그 감지 하고자 하는 영역에 잘 고정될 수 있는 다양한 형태의 구성으로 제작되는 것이 효과적이다. 이는 구형 생산 설비(100)는 별도의 센서부(200)가 구비되어 있지않을 뿐만 아니라, 센서 부착을 위한 별도의 구조물이 존재하지 않기 때문이다. 고정 파트부(210)로, 후크, 나사, 접착부재, 고리 형태의 다양한 고정 수단이 사용될 수 있고, 본 실시예에서는 이에 한정되지 않는 것이 효과적이다. 물론, 필요에 따라 고정 파트부(210)는 복수의 고정 수단을 통해 생산 설비에 고정되는 것이 가능하다. 물론 필요할 경우에는 용접등의 방법으로 일체화 하는 것도 가능하다.

본 실시예에서는 감지 파트부(220)를 통해 감지하는 특성에 따라 다수의 센서부(200)를 포함하는 것이 효과적이다. 이때, 센서부(200)는 각각 감지 파트(220)에 따라, 온도 센서, 이미지 센서, 광 센서, 습도 센서, 압력 센서, 속도 센서, 자이로 센서, 초음파 센서, 전류 센서, 전압 센서, 모션 센서, 진동 센서 및 가스 센서로 명명되는 것이 가능하다.

감지 파트부(220)의 특성에 따라 센서부(200)의 고정 파트부(210)의 형상 및 구조 또한 전원 공급 파트부(230)의 구조와 형성이 다양하게 변경되는 것이 가능하다.

물론, 본 실시예에서는 다수의 감지 파트부(220)가 존재하고, 이 감지 파트부(220)가 하나의 센서부(200)를 구성하는 것도 가능하다. 이 경우, 다수의 고정 파트부(210)를 추가로 구비하는 것이 효과적이다.

본 실시예에서는 감지 파트부(220)로 온도 감지를 하는 경우에는 설비의 표면 온도를 감지하는 것이 가능하다. 또한, 설비가 사용하는 액체 예를 들어 절삭유의 온도를 측정하는 것이 효과적이다. 이를 위해 설비는 절삭 기기의 주변에 센서부(200)와 고정 파트부(210)에 의해 고정되는 것이 가능하다. 하지만, 가공 이후에 액체가 모이는 수집부에 온도 감지하는 감지 파트부(220)가 위치하는 것도 가능하다. 이 경우, 실제 절삭 파트의 온도를 정확하게 측정하기 위해 측정된 온도에 액체 이동에 따른 온도 편차를 부여하는 것이 효과적이다. 이를 액체 이동 경로의 거리에 비례하여 측정 온도를 상승시키는 것이 바람직하다. 물론, 이는 센서부(200)에서 처리하여 그 값을 출력하거나, 센서부(200)에서 제공 받은 값을 산업 사물 인터넷 단말부(300)에서 센서부(200)의 고유 번호 값에 따라 설정된 편차 값을 부여하는 것이 가능하다.

감지 파트부(220)로 전압 또는 전류를 측정하는 경우에는 설비의 전원단 또는 설비 제어를 위한 제어단에 센서부(200)가 설치되는 것이 효과적이다. 이를 통해 설비에 공급되는 전압/전류의 변화를 감지하는 것이 가능하고, 이를 통해 설비 이상의 확인이 가능할 수 있다. 물론, 설비에 따라 설비내의 각 구조물 간에 연결된 배선 사이에 센서부(200)가 설치되는 것도 가능하다. 이를 통해 설비 전체 각 구조들 간의 전압/전류의 측정이 가능하다. 또한, 이에 한정되지 않고, 감지 파트부(220)가 설비를 컨트롤 하는 컨트롤 박스 내부에 설치되는 것이 가능하다. 이는 설치나 장착이 용이하지 않지만, 장착한 이후에 설비의 전류 및 전압등의 변화가 용이해질 수 있다. 감지 파트부(220)는 컨트롤 박스 판넬 내측의 배선에 결선되거나 배선 부근에 설치되는 것이 효과적이다.

감지 파트부(220)로 진동 또는 모션을 측정하는 경우에는 설비의 구동을 위한 모터에 밀착되도록 감지 파트부(220)가 설치되는 것이 효과적이다. 이를 통해 설비 구동을 위한 모터의 진도 이상이나 움직임으로 인한 설비 고장 유무를 판단하는 것이 가능하다. 이에 한정되지 않고, 진동을 감지하는 감지 파트부(220)를 생산 설비의 최상측표면 영역에 설치하는 것이 효과적이다. 이는 생산 설비(100)의 진동을 가장 잘 느낄 수 있는 영역이 설비의 가장 상측표면이기 때문이다. 물론, 이에 한정되지 않고, 생상 설비(100)의 상측 표면에서 별도의 연장된 막대 바를 설치하고, 그 상부에 감지 파트부(220)를 배치하는 것이 효과적이다. 이를 통해 설비의 진동을 효과적으로 감지하는 것이 가능하다.

감지 파트부(220)로 이미지나 영상을 측정하는 경우에는 설비의 마모 영역에 설치되는 것이 효과적이다. 감지 파트부(220)는 생산 설비(100)의 가공 구간 중에서 마찰에너지가 가장 높은 곳이나, 마찰 에너지를 가장 오래 발생시키는 공간에 부착하는 것이 효과적이다. 이는 밀착에 의한 마모가 많이 발생함을 알 수 있다. 예를 들어 생산 설비(100)의 마모 영역으로 절삭 부분인 것이 효과적이다.

감지 파트부(220)로 압력을 측정하는 경우에는 설비의 압축력이 가장 높은 곳에 설치하는 것이 효과적이다. 이를 통해 설비의 압력 변화를 확인할 수 있다. 예를 들어, 생산 설비(100)의 주조나 단조 부분에 감지 파트부(220)를 설치하는 것이 바람직하다.

감지 파트부(220)로 수위를 측정하는 경우에는 설비가 사용하는 액체가 담겨 있는 액체 통에 설지하는 것이 효과적이다. 이를 통해 사용 액체의 잔류량의 확인이 가능할 수 있게 된다. 물론, 액체를 이용하여 공정을 수행하는 가공 구간에 설치되는 것도 가능하다. 이를 통해 가공 구간에서의 액체 높이를 확인하는 것이 가능하여, 공정 중의 액체 누수/누유등의 확인이 가능하게 된다.

전원 공급 파트부(230)는 외부 전원을 제공 받거나, 자체 전원을 이용하여 감지 파트부(220)가 동작하도록 하는 것이 가능하다. 이때, 전원 공급 파트부(230)는 배터리를 포함하는 것이 가능하다. 전원 공급 파트부(230)는 외부 전원을 이용하여 배터리를 충전하는 구조도 가능하고, 배터리만으로 구성되는 것도 가능하다. 배터리만으로 구성되는 경우에는 센서부(200)의 전체 사이즈를 슬림화 하는 것이 가능하여, 생산 설비(100)의 다양한 위치에 센서부(200)를 설치하는 것이 가능할 수 있다.

센서 통신 파트부(240)는 무선 통신을 통해 감지 파트부(220)의 감지 결과를 외부로 송출한다. 또한, 외부의 제어 신호를 센서 제어 파트부(250)에 전달하여 센서부의 동작 여부를 제어하는 것도 가능하다. 센서 통신 파트부(240)는 하나의 센서부에 다수의 감지 파트부(220)가 위치하는 경우, 하나의 센서 통신 파트부(240)가 설치되고, 이 센서 통신 파트부(240)가 다수 감지 파트부(220)의 신호를 한꺼번에 외부로 송출하는 것이 가능하다. 이를 통해 센서부(200)를 슬림화 제작이 가능하다. 물론, 이에 한정되지 않고, 하나의 감지 파트부(220)에 하나의 센서 통신 파트부(240)가 배치되는 것이 효과적이다. 이를 통해 감지 파트부(220)의 신호가 바로 외부로 전달되는 것이 가능하다.

센서 통신 파트부(240)는 외부 통신을 위해 다양한 무선 통신 모드의 사용이 가능하다. 하지만, 센서 통신 파트부(240)는 규격화된 통신 패킷 프레임을 구비하는 것이 효과적이다. 이를 위해 헤더 부분은 통신 규격을 정의하는 부분과, 센서부의 감지 파트부의 고유 번호 부분과, 에러 체크를 위한 부분과, 통신 패킷 프레임이 전달되는 목적지 정보 부분과, 센서가 설치된 위치 정보 부분으로 구성된다. 그리고, 센서부(200)의 감지 파트부(220)가 감지한 결과가 패킷 몸체부분으로 저장된다. 마지막으로 테일 부분에는 에러 체크 코드 부분이 위치하는 것이 효과적이다. 이때, 무선 통신 방식에 따라 추가적인 부분이 가능하지만, 위 3가지 부분이 필수적으로 구비되어 있는 것이 효과적이다.

또한, 센서 통신 파트부(240)는 제공 받은 패킷 정보를 센서 제어 파트부(250)에 제공한다.

센서 제어 파트부(250)는 제공 받은 패킷 정보가 자신에게 제공된 정보인지 패킷 해더 부분의 정보 즉, 목적지 정보 내에 삽입되어 있는 자신의 고유 번호 여부를 확인한다. 이후, 패킷 몸체부분에 정보를 이용하여 센서부(200)의 동작 유무를 파악하고, 이에 따른 제어를 실시한다. 이를 위해 테일 부분의 에러 코드를 활용하여 암호화된 정도를 해독하는 것이 가능하다.

이를 위해 센서 제어 파트부(250)는 암호화 정보 해독을 위한 정보가 저장되어 있고, 이 정보를 바탕으로 센서부(200)의 동작을 제어하는 효과적이다.

IoT 기술의 센서는그 통신 프로토콜로 전송하는 매체에 따라 또는 애플리케이션에 따라 변화하는 것이 효과적이다. 본 실시예에서는 CoAP, XMPP, DDS 같은 다양한 프로토콜을 사용하는 것이 효과적이다. 그리고, 저전력 광대역(LPWA) 통신망용으로 가장 널리 채택되고 있는 것이 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)와 이의 파생 버전인 MQTT-SN(Sensor Network)을 사용하는 것도 가능하다.

산업 사물 인터넷 단말부(300)는 다수의 센서부로부터 제공된 감지 결과 정보를 제공 받고, 제어 신호를 센서부(200)에 제공하고, 생산 설비(100)에 관한 정보를 생산 관리 시스템(400) 및 관리자 단말(500)에 제공하는 단말 통신부(310)와, 감지 결과 정보를 분류하고, 분석하는 정보 분석부(320)와, 분석된 정보를 바탕으로 해당 생산 설비의 동작 이상 유무와 같은 상태를 판단하는 설비 판단부(330)와, 동작 이상이나, 에러 발생으로 판단된 경우 분석된 정보를 바탕으로 설비 위치를 판단하는 설비 위치 판단부(340)와, 분석된 정보를 화면에 표시하는 화면 표시부(350)와, 센싱 관련 정보를 저장하는 데이터 저장부(360)와, 저장된 정보를 생산관리 시스템(400)에서 활용 가능한 정보로 변환하는 데이터 가공부(370)와, 각부의 동작을 제어하는 단말 제어부(380)를 포함한다.

기존에 개발되었던 장비는 모듈방식으로 제작되어 있어 설비에 연결 시 수집하는 데이터의 종류와 범위 및 제어레벨에 한계가 있기 때문에 확장성 있는 산업 사물인터넷 융합장치 개발을 한다. 이에 스마트팩토리 구축의 핵심장비인 ICT 기반 설비 데이터 수집 디바이스를 개선한다. 이를 통해 제조업체의 각기 다른 생산품에 따른 공정의 특성에 영향을 받지 않는 범용성 있고 편리한 인터페이스를 구현하여 ERP/MES와 연동할 수 있다. 개선 제품을 통해 생산설비에서 보내는 아날로그데이터(온도, 습도 등)는 물론 디지털데이터(카운터, 개폐 등)에 대한 수집, 관리를 지원할 수 있다. ERP/MES와 연동하여 생산계획·작업지시·실적입력·불량등록 등 공정 전반의 작업들을 실시간으로 관리하는 것을 넘어서, 가동 중인 생산설비와 주변기기의 접점정보 수집 및 모니터링을 통해 생산 활동 자체에 가해지는 문제점을 선제적으로 방지하여 업무 효율성을 제고할 수 있다.

투자여력 확보를 위해서는 기존에 보유하고 있는 것에서 효율성을 제고해야 하는데, 이를 위해서는 생산설비(100)에서 추출 가능한 데이터 수집범위 확대와 이를 분석한 통계자료를 관리에 활용할 필요가 있다.

수집한 설비 데이터는 각 설비 제조업체뿐만 아니라 여타 IIoT장치 제조기업 및 인터페이스 소프트웨어 개발기업 등에서도 활용 가능하며, 이에 따른 기술력 향상이 다시 제조업 경쟁력 증진으로 이어지는 순기능 실현이 가능할 수 있다.

부피가 줄어 공간 차지 비율이 낮고, 생산설비 무게부담이 감소될 수 있고, 산업 사물인터넷 장치 도입 경우, 주변장치 및 컨트롤 박스(Control Box)와 해당 소프트 웨어(S/W)를 별도로 도입하여 활용할 수 있다. 하드웨어(H/W) 안정화 및 TCP/IP 기반의 통신에서 RS232, RS422, Wireless 등 통신 프로토콜 확장성 기능을 추가할 수 있다.

생산설비(100) 관리를 위해 주변기기와 인터페이스 후 데이터 수집 기능을 구현할 수 있다.

설정 범위를 벗어나는 이상 데이터를 감지할 경우, 해당 생산설비 담당자 또는 관리자의 휴대폰에 미리 설치된 어플리케이션을 통해 알림으로써 해당 내용을 확인하고, 문제점에 대한 실시간 대응이 가능하도록 구현할 수 있다.

알람 기능 외에도 어플리케이션을 통한 생산설비 현황을 실시간으로 파악할 수 있는 기능도 함께 구현할 수 있다.

이상 발생에 대한 알람과 실시간 모니터링을 통해 기존보다 발전된 대응과 관리는 가능하나, S/W 문제점 제어 외에도 생산설비 및 주변 장치에서 비롯되는 문제를 해결하기 위해서는 여전히 사람이 직접 컨트롤 해야 한다.

소프트웨어 개발을 위해 MES 인터페이스 및 데이터 생성, 생산설비 주변장치 등의 다접점 수용가능하고, Rule Base 이탈 시 자체 Warming 및 모바일 알람 기능과, 생산설비 접점 전용 산업 사물인터넷 장치 패키지화가 필요하다.

설비가동률 개선을 위해 생산설비 관리 데이터 등 정보 자동집계하고, 생산설비 가동 데이터 및 주변장치 데이터 분석을 통해 문제발생요인 파악과 예측 가능한 위험 방지 등 선제적 관리로 생산설비 가동률 향상 하고, 문제 발생요인 제거로 돌발적인 생산 활동 중단에 따른 기회비용 감소할 수 있다.

산업 사물인터넷 장치(300) 및 모바일 어플리케이션을 통해 사전에 수집된 생산설비 통계 데이터를 활용하여 실시간 설비가동률 모니터링 가능하다.

1인당 생산성 향상 즉, 작업자 투입 대비 생산성 증대를 위해, 설비고장, 비가동 최소화로 일 생산목표 달성 가능하고, 장기적으로 누적된 데이터를 활용하여 설비고장 유형을 분석해 고장 발생빈도 및 중요 부품 수명 파악이 가능하다.

공정불량률 감소를 위해 실시간 생산설비 측정 및 분석을 통해 공정능력 안정화 지원하고, 누적 데이터를 활용한 공정능력 평가로 공정이상 사전 발견 및 제어 가능하다.

품질실패 감소를 통한 비용절감을 위해 품질안정성 확보를 위한 중점 관리항목 설정이 가능하고, 생산설비에서 기인한 불량원인 파악 후 사전예방 기능 강화가 가능하고, 공정이상에 대한 조치로 품질실패 사전예방 및 품질 확보가 가능하다.

15인치 산업 사물 인터넷은 ERP, MES 등 생산현장에서 스마트팩토리 솔루션 활용이 가능한 제품으로, 생산정보(생산량, 불량수량, 작업자 등) 외에 생산설비에 대한 정보는 가동/비가동, 가동시간 정보를 수집할 수 있다. 수집된 정보는 구축된 솔루션을 통해 확인 및 활용 가능할 수 있다.

15인치 산업 사물 인터넷 장치(300)와 컨트롤 박스의 기능을 기본으로 생산설비에 연결된 다양한 주변장치(온/습도센서, 전류메타, 진동센서 등)에서 발생하는 데이터를 수집할 수 있다.

15인치 산업 사물 인터넷 장치(300)와 컨트롤 박스와 응용 S/W는 기본으로 주변장치에서 수집한 데이터를 스마트팩토리 솔루션 시스템으로 전달할 수 있다. 또한 생산설비 이상을 실시간으로 감지해 설비 담당자 및 관리자에게 알리고(모바일 어플리케이션), 누적된 데이터를 활용하여 생산설비 이상발생 주기 등을 확인해 설비점검 및 문제 예방에 활용할 수 있다.

산업 사물인터넷 장치(300)를 우선 도입하더라도 컨트롤 박스 및 응용 S/W를 추후에 별도로 구축할 수 있어 수요기업의 부담을 분할 가능할 수 있다. 컨트롤 박스 도입 시 주변장치를 추가로 설치하더라도 응용 S/W를 추가로 구매할 필요 없이 연동 가능할 수 있다.

장비/장치에서 데이터를 수집하여 장비의 가동상태를 모니터링 하는 기능을 제공하고, Standard(Mobile)은 모바일 어플리케이션을 통한 장비 모니터링 및 중요 알람 메신저 기능을 구비하고, Standard(Web) 즉, Metal cutting 산업에 표준으로 적용 가능한 기본 기능을 구비하고, Industry(Motor)은 Standard 기능에서 자동차 부품산업 특화 기능 추가 제공한다.

산업 사물 인터넷 장치(300)의 프로그램 모듈화를 위해 작업지시, 생산실적, 작업이력, 불량관리 정보를 처리할 수 있고, Data Base로 전송 및 추적성을 관리할 수 있고, 신규 고객사를 확보 및 기존 고객사 레벨업을 실시하는 것이 가능하다.

FOG 컴퓨팅을 위해 데이터 수집 및 분석, 처리를 신속할 수있다. 방대한 양의 데이터를 먼 곳에 있는 서버에 저장하지 않고 데이터 발생지점 근처에서 처리할 수 있고, 수집되는 데이터에 빠르게 반응할 수 있고, 기존보다 저렴한 가격에 구축할 수 있고, 데이터 속도는 기존의 서버 전송 방식보다 빠르게 되고, 생산 현장, 또는 고객이 요청한 곳에 설치해 실용성을 확보할 수 있다.

클라우드기반 스마트팩토리운영시스템을 위해 IaaS/PaaS/SaaS를 MES와 ERP가 통합 설계된 클라우드 기반 스마트팩토리 운영시스템을 멀티테넌트 기반으로 설계 및 구축할 수 있고, 관련 분야에서 선도 기업 역할을 진행할 수 있고, 저비용 고효율의 클라우드 기반 스마트팩토리 통합운영시스템을 바탕으로 조합, 협회가 가능할 수 있다.

본 실시예의 산업 사물 인터넷 단말부(300)를 통해 오래된 생산 설비의 운영과 유지 보수 및 이상 발생을 실시간으로 확인이 가능하고, 이를 생산관리 시스템(400)에 제공하여 생산, 작업 일정의 자동 조정을 통해 생산성을 향상시킬 수 있다.

여기서, 산업 사물 인터넷 단말부(300)의 단말 통신부(310)는 다양한 형태의 유/무선 통신을 수행하는 것이 효과적이다.

단말 통신부(310)는 다수의 생산 설비에 각기 부착된 다수의 센서부(200)와 각기 통신을 수행하고, 생산 관리 시스템(400)과 별도 통신을 진행하고, 관리자 단말(500)과도 별도의 통신을 수행한다. 이를 위해 단말 통신부(310)는 각기 분리된 통신 모듈을 통해 하나의 통신 모듈은 센서부(200)와 통신을 하고, 다른 하나는 생산 관리 시스템(400)과 통신을 하고, 또 다른 하나는 관리자 단말(500)과 통신을 수행하는 것이 효과적이다. 이와 같이 각기 구분된 통신 모듈을 통한 통신을 수행함으로 인해 상호간의 통신에 의한 간섭을 최소화할 수 있고, 통신의 딜레이를 최소화할 수 있다.

이때, 통신 모듈은 각기 서로 다른 통신 방식을 지칭하는 것으로, 동일 무선 통신에 있어서도, 다양한 통신 방식이 활용될 수 있가. 물론, 무선 통신 뿐만 아니라 유선 통신도 수행하는 것이 가능하다.

물론, 이에 한정되지 않고, 단말 통신부(310)는 하나의 통신 모듈을 통해 센서부(200), 생산 관리 시스템(400) 및 관리자 단말(500)과 통신을 수행하는 것이 가능하다. 이를 통해 전체 산업 사물 인터넷 단말부를 슬리화 하는 것이 가능하다.

정보 분석부(320)는 센서부(200)로 부터 제공된 생산 설비(100)의 감지 결과 정보가 포함된 통신 패킷을 분석하여, 해당 센서가 어느 생산 설비의 감지 결과인지를 먼저 확인하고, 제공된 감지 결과가 어떠한 감지 인지 확인하고, 이를 분류 저장한다. 이때, 감지 결과는 앞서 언급한 것과 같이 생산 설비(100)의 온도 정보, 촬영된 영상 정보, 전압 전류와 같은 전기적 신호 정보, 습도 정보, 온도 정보, 진동 및 움직임 정보를 포함하는 것이 가능하다. 이들은 각 생산 설비별, 시간(분/초)별로 분류 저장되는 것이 효과적이다.

설비 판단부(330)는 분석된 정보를 바탕으로 해당 설비의 정상 동작 및 이상 발생 여부를 판단한다. 이를 위해 설비 판단부(330)는 각 생산 설비별 감지값의 기준정보가 저장된 기준 저장부(331)와, 정보 분석부(320)로부터 해당 생산 설비(100)와 그와 관련된 분석된 감지 정보를 제공 받는 입력부(332)와, 입력된 감지 정보와 저장된 기준 정보를 비교하여 감지 정보가 기준 정보의 범위 내인 경우에는 정상 동작을 기준 정보를 벗어난경우에는 이상 동작으로 판단하는 동작 판단부(333)와, 외부로 부터 주기적으로 기준 정보를 제공 받아 갱신하는 기준 정보 관리부(334)를 포함한다.

기준 저장부(331)는 생산 설비별 이상 발생에 해당하는 기준값들을 각기 저장한다. 즉, 각 생산 설비별 온도 기준 값, 전압 전류 기준 값, 습도 기준 값, 진동 기준 값, 압력 기준 값 및 각 액상 물질의 수위 기준 값들을 포함한다. 물론, 설비의 이미지 영상에 따른 기준 영상 정보도 포함하는 것이 가능하다. 이때, 기준 값은 일정 범위 일수 있고, 일정 기준일 수도 있다.

입력부(332)는 분석 및 분류된 감지 결과를 각 생산 설비별로 분류하여 입력 받는 것이 효과적이다.

동작 판단부(333)는 생산 설비(100)의 가동 유무를 먼저 판단하고, 가동시에는 입력된 감지 결과 정보와 저장된 기준 값을 대비하여 해당 기준 값을 벗어 나는지 여부를 판단한다. 이때, 벗어 나는 경우에는 기기의 이상을 판단하고, 벗어나지 않는 경우에는 정상 동작으로 판단한다. 또한, 제공된 감지 결과 정보가 이미지인 경우에는 기준 이미지와의 픽셀 비교를 통해 픽셀 간의 차이를 비교한다. 여기서, 픽셀의 차이는 픽셀의 색상이 아니라 픽셀의 존재 여부와 흐림여부를 기준으로 판단하는 것이 효과적이다. 픽셀의 차이가 전체 픽셀의 15 내지 50%% 이상인 경우에는 오류나 이상이 발생한 것으로 판단하는 것이 효과적이다.

기준 정보 관리부(334)는 각 생산 설비(100)별로 외부로 부터 기준 정보를 제공 받고, 이를 기준 저장부(331)에 저장하여 기준정보를 갱신한다. 이는 본 실시예에서 센서부(200)가 장착되는 생산 설비(100)는 오래된 구형 장비들이기 때문에 그 내구성이나 유지에 있어서, 빠른 마모나 손상이 발생할 수 있다. 따라서, 다른 유사 장치의 데이터 값을 합산하여 이를 대응할수 있도록 하는 것이 바람직하다.

이와같이 설비 판단부(330)에 의해 이상으로 판단된 경우, 설비 위치 판단부(340)는 해당 감지 결과 정보를 전송한 센서부(200)의 위치를 파악하고, 이로부터 설비의 위치를 파악하는 것이 효과적이다. 이를 통해 이상이 발생한 생산 설비의 위치를 빠르게 확인이 가능하고, 이를 생산 관리 시스템(400) 및 관리자 단말(500)에 제공하여 빠른 후속 조취를 취할 수 있다.

화면 표시부(350)는 LED 또는 OLED와 같은 평판 표시 장치를 통해 각 생산 설비의 동작과 이상 유무를 확인하도록 하는 것이 효과적이다. 화면표시부(350)에는 설비 정보와 이상 발생 정보 및 이상이 발생한 감지부와 그 기준 값 및 이상 발생 값이 표시되는 것이 효과적이다. 예를 들어, A 설비의 온도가 기준을 초과한 경우, 장비의 번호, 발생 일시, 온도기준 값 및 측정된 온도 값이 표시된다. 물론, 하나의 감지 정보가 아니라 다수의 정보가 동시에 표시되는 것도 가능하다.

이때, 화면 표시부(350)에 표시되는 정보들은 모두 데이터 저장부(360)에 저장되는 것이 효과적이다. 데이터 저장부(360)는 앞선 각부의 데이터를 저장하는 것이 바람직하다. 데이터 저장부(360)는 각 설비별 감지 결과 정보와 이에 따른 이상 발생 정보를 저장한다.

데이터 가공부(370)는 데이터 저장부(360)에 저장된 감지 결과 정보와 이상 발생 정보를 생산 관리 시스템(400)에서 사용하는 정보 양식으로 변환한다. 이때, 정보 변환은 생산 관리 시스템(400)에 따라 설정하여 변환시키는 것이 효과적이다. 물론, 엑셀등의 공용화된 형태의 양식으로 변환되는것이 가능하다. 이와 같이, 데이터 가공부를 통해 데이터를 가공함으로 인해 산업 사물인터넷 단말부(300)는 자신의 감지판단한 결과를 생산 관리 시스템에 제공할 수 있고, 생산 관리 시스템(400)을 그 결과를 바탕으로 기기 기상에 따른 생산 일정 등을 조정 변경이 가능하게 되어 생산 효율성을 증대시킬 수 있다. 본 실시예에서는 생산 관리 시스템(400)으로 ERP 또는 MES를 사용하는 것이 효과적이다.

관리자 단말(500)은 스마트 폰과 같은 휴대용 단말을 사용하되, 이를 위해 별도의 어플이 설치되어 있는 것이 효과적이다.

본 실시예의 스마트 팩토리 관리 시스템은 상술한 설명에 한정되지 않고, 다양한 실시예가 가능하다. 하기에서는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템에 관하여 설명한다. 후술되는 설명중 상술한 설명과 중복되는 설명은 생략한다. 또한, 후술되는 설명의 기술은 상술한 설명에 적용될 수 있다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 스마트 팩토리 관리 시스템의 개념도이다.

도 6은 다른 실시예에 따른 관제 서버의 블록도이다.

도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 본 다른 실시예에 따른 생산 산업 현장에 설치된 다수의 생산 설비(100)와, 생산 설비(100)에 별도 장착되어 생산 설비(100)를 센싱하는 센서부(200)와, 센서부(200)의 센싱 값을 바탕으로 생산 설비(100)의 동작을 감지 제어하는 산업 사물인터넷 단말부(300)와, 산업 사물인터넷 단말부(300)의 감지 제어 결과를 제공 받아, 생산 계획을 생성하는 생산관리 시스템(400)과, 산업 사물 인터넷 단말부(300)를 제어하고, 생산 설비(100)의 이상 유무 및 발생 가능성을 판단하는 관제 서버(600)와, 기준 값 설정을 위한 빅데이터 서버(700)와, 생산 설비들을 관리하는 관리자 단말(500)을 포함한다.

본 다른 실시예에서는 다수의 산업 사물인터넷 단말부(300)를 제어하고, 각 산업 사물 인터넷 단말부(300)에서 제공된 감지 결과 정보를 바탕으로 생산 설비들의 이상 유무는 물론, 이상 유무 발생 가능성을 사전에 예측 판단한다.

관제 서버(600)는 다수의 산업 사물 인터넷 단말부(300)와, 생산 관리 시스템(400) 및 관리자 단말(500)과, 빅데이터 서버(700) 및 관리자 단말(500)과 통신을 수행하는 관제 통신부(610)와, 산업 사물 인터넷 단말부(300)의 감지 결과 정보와 빅데이터 서버(700)의 예지 보전 정보를 바탕으로 생산 설비(100)의 이상 발생 가능성을 예측하는 이상 예측부(620)와, 산업 사물 인터넷 단말부(300)를 제어하는 측정 제어부(630)와, 이상 예측부(620)의 예측 결과를 바탕으로 생산 관리 시스템(400)과 연동하여 생산 설비(100)의 가동 기간을 조정하는 설비 가동 제어부(640)를 포함한다.

이상 예측부(620)는 감지 결과 정보의 패턴을 분석하여 이상 발생 가능성을 판단한다. 즉, 앞선 실시예의 기준 값을 기준으로 감지 결과 정보의 패턴이 기준 값 대비 어느 정도의 편차로 변화되었는지를 판단한다. 즉, 기준 값 즉, 기준 정보의 중앙에 위치한 기간 및/또는 기준 값을 벗어나는 기간을 기준으로 측정된 감지 결과 정보가 어느 정도 편차로 변화되었는지를 파악하여 이상 발생 가능성을 판단한다. 기준 값의 중앙과 기준 값을 벗어나는 기간의 패턴이 1시간 내지 48시간 기준으로 30~60%를 벗어나는 경우에는 이상 발생 가능성이 있음으로 판단한다.

물론, 이에 한정되지 않고, 이상 예측부(620)는 감지 결과 정보의 패턴을 빅데이터 서버에서 제공된 해당 장비의 이상 빅데이터 신호와 대비하여 신호 패턴에 유사한 경우에는 이상 발생 가능성이 있음으로 판단한다. 이때, 신호의 유사도는 10 내지 12시간 단위 기준으로 60 내지 90% 이상일 경우 유사한 것으로 판단하여 이상 발생 가능성이 있음을 결정한다.

측정 제어부(630)는 접속된 산업 사물 인터넷 단말부(300)의 동작 및 기능 이상 유무를 판단한다. 이를 통해 산업 사물 인터넷 단말부(300)의 기기 이상을 빠르게 판단 할 수 있다.

설비 가동 제어부(640)는 생산 관리 시스템(400)과 연동하여, 이상이 발생할 가능성이 있는 설비의 생산 일정을 조정하도록 하여, 해당 설비가 유지보수를 받을 수 있도록 하고, 그 결과를 관리자 단말에 제공하는 것이 가능하다.

빅데이터 서버(700)는 생산 설비와 관련된 감지 결과 정보를 관제 서버(600)들로 부터 제공 받아 이를 빅데이터화 하고, 이 빅데이터화된 정보를 바탕으로 생산 설비들의 이상 발생 직전의 감지 결과 정보를 이상 빅데이터 신호로 생성하고, 이를 관제 서버(600)에 제공한다.

또한, 빅데이터 서버(700)는 다양한 영역에서 사용되는 단일의 생산 설비(100)로 부터 제공된 감지 결과 정보를 빅데이터화하기 때문에, 해당 생산 설비(100)의 감지 결과 정보에 대한 기준 값 즉, 기준 정보를 생성하고, 이를 관제 서버(600)를 통해 산업 사물 인터넷 단말부(300)에 제공하는 것이 가능하다.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명은 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.

100: 생산 설비 200: 센서부
210: 고정 파트부 220: 감지 파트부
230: 전원 공급 파트부 240: 센서 통신파트부
300: 산업 사물인터넷 단말부 310: 단말 통신부
320: 정보 분석부 330: 설비 판단부
340: 설비 위치 판단부 350: 화면 표시부
360: 데이터 저장부 370: 데이터 가공부
400: 생산관리 시스템 500: 관리자 단말
600: 관제서버 700: 빅데이터 서버

Claims (11)

1. 생산 산업 현장에 설치되고, 자체 설비 동작과 특성 측정이 어려운 구형의 다수의 생산 설비;
   상기 생산 설비에 별도 추가 장착 및 부착되어 설비의 가동 유무, 설비 및 주변 부속물등의 가동시 온도와, 전압, 전류 또는 전력 값과, 진동 유무를 감지하되, 생산 설비에 장착 및 설치되기 위한 고정 파트부와,
   센싱 기능을 수행하는 감지 파트부와,
   감지 파트부에 전원을 공급하기 위한 전원 공급 파트부와,
   감지된 결과를 외부에 전송하는 센서 통신파트부와,
   각 파트의 동작을 제어하는 센서 제어 파트부를 포함하는 센서부;
   다수의 센서부로부터 제공된 감지 결과 정보를 제공 받고, 제어 신호를 센서부에 제공하고, 생산 설비에 관한 정보를 생산 관리 시스템 및 관리자 단말에 제공하는 단말 통신부와,
   감지 결과 정보를 분류하고, 분석하는 정보 분석부와, 분석된 정보를 바탕으로 해당 생산 설비의 동작 이상 유무와 같은 상태를 판단하는 설비 판단부와,
   동작 이상이나, 에러 발생으로 판단된 경우 분석된 정보를 바탕으로 설비 위치를 판단하는 설비 위치 판단부와,
   분석된 정보를 화면에 표시하는 화면 표시부와,
   센싱 관련 정보를 저장하는 데이터 저장부와,
   저장된 정보를 생산관리 시스템에서 활용 가능한 정보로 변환하는 데이터 가공부와,
   각부의 동작을 제어하는 단말 제어부를 포함하는 산업 사물인터넷 단말부;
   산업 사물인터넷 단말부의 감지 제어 결과를 제공 받아, 설비와 주변 장치에서 발생하는 정보를 수집하고, 제조 공정의 ERP/MES와 연동하여 생산 계획, 작업지시, 실적 입력, 불량등록과 같은 공정 전반의 작업들을 실시간으로 관리하고, 이상 발생 여부를 확인 예방하는 생산관리 시스템; 및
   생산 설비들을 관리하는 관리자 단말을 포함하고,
   상기 센서 통신 파트부는 규격화된 통신 패킷 프레임을 구비하되, 헤더 부분은 통신 규격을 정의하는 부분과, 센서부의 감지 파트부의 고유 번호 부분과, 에러 체크를 위한 부분과, 통신 패킷 프레임이 전달되는 목적지 정보 부분과, 센서가 설치된 위치 정보 부분을 포함하고, 테일 부분에는 에러 체크 코드 부분이 위치하고, 상기 센서 제어 파트부는 제공 받은 패킷 정보가 자신에게 제공된 정보인지 패킷 해더 부분의 정보 즉, 목적지 정보 내에 삽입되어 있는 자신의 고유 번호 여부를 확인하고, 패킷 몸체부분에 정보를 이용하여 센서부의 동작 유무를 파악하고, 이에 따른 제어를 실시하고,
   상기 감지 파트부를 통해 감지하는 특성에 따라 다수의 센서부를 포함하고, 각각 감지 파트에 따라, 온도 센서, 이미지 센서, 광 센서, 습도 센서, 압력 센서, 속도 센서, 자이로 센서, 초음파 센서, 전류 센서, 전압 센서, 모션 센서, 진동 센서 및 가스 센서를 포함하고, 상기 감지 파트부로 온도 감지를 하는 경우에는 설비의 표면 온도를 감지되, 설비가 사용하는 액체 예를 들어 절삭유의 온도를 측정하고, 실제 절삭 파트의 온도를 정확하게 측정하기 위해 측정된 온도에 액체 이동에 따른 온도 편차를 부여하고, 상기 감지 파트부로 전압 또는 전류를 측정하는 경우에는 설비의 전원단 또는 설비 제어를 위한 제어단에 센서부가 설치되고, 상기 감지 파트부로 진동 또는 모션을 측정하는 경우에는 설비의 구동을 위한 모터에 밀착되도록 감지 파트부가 설치되고, 생산 설비의 최상측표면 영역에 설치되며, 상기 감지 파트부로 이미지나 영상을 측정하는 경우에는 설비의 마모 영역에 설치되고, 생산 설비의 가공 구간 중에서 마찰에너지가 가장 높은 곳이나, 마찰 에너지를 가장 오래 발생시키는 공간에 부착되고, 상기 감지 파트부로 압력을 측정하는 경우에는 설비의 압축력이 가장 높은 곳에 설치하고, 상기 감지 파트부로 수위를 측정하는 경우에는 설비가 사용하는 액체가 담겨 있는 액체 통에 설치하고,
   정보 분석부는 센서부로 부터 제공된 생산 설비의 감지 결과 정보가 포함된 통신 패킷을 분석하여, 해당 센서가 어느 생산 설비의 감지 결과인지를 먼저 확인하고, 제공된 감지 결과가 어떠한 감지 인지 확인하고, 이를 분류 저장하고, 감지 결과에 따라 생산 설비의 온도 정보, 촬영된 영상 정보, 전압 전류와 같은 전기적 신호 정보, 습도 정보, 온도 정보, 진동 및 움직임 정보를 포함하고, 이들이 각 생산 설비별, 시간(분/초)별로 분류 저장되고,
   상기 설비 판단부는 각 생산 설비별 감지값의 기준정보가 저장된 기준 저장부와, 정보 분석부로부터 해당 생산 설비와 그와 관련된 분석된 감지 정보를 제공 받는 입력부와, 입력된 감지 정보와 저장된 기준 정보를 비교하여 감지 정보가 기준 정보의 범위 내인 경우에는 정상 동작을 기준 정보를 벗어난경우에는 이상 동작으로 판단하는 동작 판단부와, 외부로 부터 주기적으로 기준 정보를 제공 받아 갱신하는 기준 정보 관리부를 포함하고,
   상기 동작 판단부는 생산 설비의 가동 유무를 먼저 판단하고, 가동시에는 입력된 감지 결과 정보와 저장된 기준 값을 대비하여 해당 기준 값을 벗어 나는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 관리 시스템.
   
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9. 생산 산업 현장에 설치되고, 자체 설비 동작과 특성 측정이 어려운 구형의 다수의 생산 설비;
   상기 생산 설비에 별도 추가 장착 및 부착되어 설비의 가동 유무, 설비 및 주변 부속물등의 가동시 온도와, 전압, 전류 또는 전력 값과, 진동 유무를 감지하되, 생산 설비에 장착 및 설치되기 위한 고정 파트부와,
   센싱 기능을 수행하는 감지 파트부와,
   감지 파트부에 전원을 공급하기 위한 전원 공급 파트부와,
   감지된 결과를 외부에 전송하는 센서 통신파트부와,
   각 파트의 동작을 제어하는 센서 제어 파트부를 포함하는 센서부;
   다수의 센서부로부터 제공된 감지 결과 정보를 제공 받고, 제어 신호를 센서부에 제공하고, 생산 설비에 관한 정보를 생산 관리 시스템 및 관리자 단말에 제공하는 단말 통신부와,
   감지 결과 정보를 분류하고, 분석하는 정보 분석부와, 분석된 정보를 바탕으로 해당 생산 설비의 동작 이상 유무와 같은 상태를 판단하는 설비 판단부와,
   동작 이상이나, 에러 발생으로 판단된 경우 분석된 정보를 바탕으로 설비 위치를 판단하는 설비 위치 판단부와,
   분석된 정보를 화면에 표시하는 화면 표시부와,
   센싱 관련 정보를 저장하는 데이터 저장부와,
   저장된 정보를 생산관리 시스템에서 활용 가능한 정보로 변환하는 데이터 가공부와,
   각부의 동작을 제어하는 단말 제어부를 포함하는 산업 사물인터넷 단말부;
   산업 사물인터넷 단말부의 감지 제어 결과를 제공 받아, 설비와 주변 장치에서 발생하는 정보를 수집하고, 제조 공정의 ERP/MES와 연동하여 생산 계획, 작업지시, 실적 입력, 불량등록과 같은 공정 전반의 작업들을 실시간으로 관리하고, 이상 발생 여부를 확인 예방하는 생산관리 시스템;
   산업 사물 인터넷 단말부를 제어하고, 생산 설비의 이상 유무 및 발생 가능성을 판단하는 관제 서버;
   기준 값 설정을 위한 빅데이터 서버; 및
   생산 설비들을 관리하는 관리자 단말을 포함하고,
   상기 센서 통신 파트부는 규격화된 통신 패킷 프레임을 구비하되, 헤더 부분은 통신 규격을 정의하는 부분과, 센서부의 감지 파트부의 고유 번호 부분과, 에러 체크를 위한 부분과, 통신 패킷 프레임이 전달되는 목적지 정보 부분과, 센서가 설치된 위치 정보 부분을 포함하고, 테일 부분에는 에러 체크 코드 부분이 위치하고, 상기 센서 제어 파트부는 제공 받은 패킷 정보가 자신에게 제공된 정보인지 패킷 해더 부분의 정보 즉, 목적지 정보 내에 삽입되어 있는 자신의 고유 번호 여부를 확인하고, 패킷 몸체부분에 정보를 이용하여 센서부의 동작 유무를 파악하고, 이에 따른 제어를 실시하고,
   상기 감지 파트부를 통해 감지하는 특성에 따라 다수의 센서부를 포함하고, 각각 감지 파트에 따라, 온도 센서, 이미지 센서, 광 센서, 습도 센서, 압력 센서, 속도 센서, 자이로 센서, 초음파 센서, 전류 센서, 전압 센서, 모션 센서, 진동 센서 및 가스 센서를 포함하고, 상기 감지 파트부로 온도 감지를 하는 경우에는 설비의 표면 온도를 감지되, 설비가 사용하는 액체 예를 들어 절삭유의 온도를 측정하고, 실제 절삭 파트의 온도를 정확하게 측정하기 위해 측정된 온도에 액체 이동에 따른 온도 편차를 부여하고, 상기 감지 파트부로 전압 또는 전류를 측정하는 경우에는 설비의 전원단 또는 설비 제어를 위한 제어단에 센서부가 설치되고, 상기 감지 파트부로 진동 또는 모션을 측정하는 경우에는 설비의 구동을 위한 모터에 밀착되도록 감지 파트부가 설치되고, 생산 설비의 최상측표면 영역에 설치되며, 상기 감지 파트부로 이미지나 영상을 측정하는 경우에는 설비의 마모 영역에 설치되고, 생산 설비의 가공 구간 중에서 마찰에너지가 가장 높은 곳이나, 마찰 에너지를 가장 오래 발생시키는 공간에 부착되고, 상기 감지 파트부로 압력을 측정하는 경우에는 설비의 압축력이 가장 높은 곳에 설치하고, 상기 감지 파트부로 수위를 측정하는 경우에는 설비가 사용하는 액체가 담겨 있는 액체 통에 설치하고,
   정보 분석부는 센서부로 부터 제공된 생산 설비의 감지 결과 정보가 포함된 통신 패킷을 분석하여, 해당 센서가 어느 생산 설비의 감지 결과인지를 먼저 확인하고, 제공된 감지 결과가 어떠한 감지 인지 확인하고, 이를 분류 저장하고, 감지 결과에 따라 생산 설비의 온도 정보, 촬영된 영상 정보, 전압 전류와 같은 전기적 신호 정보, 습도 정보, 온도 정보, 진동 및 움직임 정보를 포함하고, 이들이 각 생산 설비별, 시간(분/초)별로 분류 저장되고,
   상기 설비 판단부는 각 생산 설비별 감지값의 기준정보가 저장된 기준 저장부와, 정보 분석부로부터 해당 생산 설비와 그와 관련된 분석된 감지 정보를 제공 받는 입력부와, 입력된 감지 정보와 저장된 기준 정보를 비교하여 감지 정보가 기준 정보의 범위 내인 경우에는 정상 동작을 기준 정보를 벗어난경우에는 이상 동작으로 판단하는 동작 판단부와, 외부로 부터 주기적으로 기준 정보를 제공 받아 갱신하는 기준 정보 관리부를 포함하고,
   상기 동작 판단부는 생산 설비의 가동 유무를 먼저 판단하고, 가동시에는 입력된 감지 결과 정보와 저장된 기준 값을 대비하여 해당 기준 값을 벗어 나는지 여부를 판단하고,
   상기 관제 서버는 다수의 산업 사물 인터넷 단말부와, 생산 관리 시스템 및 관리자 단말과, 빅데이터 서버 및 관리자 단말과 통신을 수행하는 관제 통신부와, 산업 사물 인터넷 단말부의 감지 결과 정보와 빅데이터 서버의 예지 보전 정보를 바탕으로 생산 설비의 이상 발생 가능성을 예측하는 이상 예측부와, 산업 사물 인터넷 단말부를 제어하는 측정 제어부와, 이상 예측부의 예측 결과를 바탕으로 생산 관리 시스템과 연동하여 생산 설비의 가동 기간을 조정하는 설비 가동 제어부를 포함하고,
   상기 빅데이터 서버는 생산 설비와 관련된 감지 결과 정보를 관제 서버들로 부터 제공 받아 이를 빅데이터화 하고, 이 빅데이터화된 정보를 바탕으로 생산 설비들의 이상 발생 직전의 감지 결과 정보를 이상 빅데이터 신호로 생성하고, 이를 관제 서버에 제공하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리 관리 시스템.
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