KR20010011837A - 공정계획을 자동으로 산출하기 위한 공정 설계방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 많은 부분의 수작업이 제거될 수 있고, 숙련된 인력을 과다하게 필요로 하지 않으며, 수작업의 공정계획에 있어서는 계획자의 경험 및 판단의 차이에 따라 최적의 생산방법의 산출에 대한 방법이 달라질 수 있는 오류를 없앨 수 있는 공정계획을 자동으로 산출하기 위한 공정 설계방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명에 따르면, 설계, 제조 및 공정 설계 과정으로부터 공정에 관한 지식과 경험을 추출하여 지식 베이스를 구축하는 제 1 단계와; 상기 제 1 단계에서 구축한 지식 베이스를 이용하여 공정을 계획하고자 하는 부품을 구성하는 형상 관련 데이터 및 제조 관련 데이터를 입력하여 공정, 공정 수순 및 사용되어져야 할 기계 툴을 할당하여 리스트를 작성하는 제 2 단계; 및 상기 제 2 단계에서 작성된 리스트를 이용하여 지식화된 지식 베이스 규칙에 따라 자동적으로 공정계획을 산출하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 공정계획 자동 산출방법이 제공된다.
Description
본 발명은 공정계획 산출방법에 관한 것으로, 특히, 제조업 분야에 있어서, 창성형 공정계획의 기능과 작업을 지원하는 공정계획 자동 산출방법에 관한 것이다.
최근까지의 공정계획은 경험에 의한 숙련된 기술자에 의해 행해져 왔다. 그러나, 점차 세분화되고 다양화되는 부품에 대한 수요를 충족시키기에는 여러 문제점들이 드러나고 있다.
즉, 점차 다양화되고 복잡해지는 부품의 생산 계획에 필요한 숙련된 인력이 절대적으로 부족하고, 수작업의 공정계획에 있어서는 계획자의 경험 및 판단의 차이에 따라 최적의 생산방법을 산출하는 방법이 달라진다. 따라서, 공정계획에 일관성을 잃게 되고 불필요한 작업이 생산현장에서 뒤따르게 된다.
본 기술이 속하는 공정계획은 전문가 시스템 지식 베이스 사용 유무와 그 구현방법에 따라 변형형, 반 창성형 및 창성형 방식으로 분류되어 질 수 있다.
상기 변형형은 종래의 고전적인 데이터베이스 구축 방법으로서, 각각의 데이터에 대한 인덱스를 부여하여, 사용자의 인덱스 입력에 따라 공정계획을 산출하는 방법이다. 상기 창성형은 입력되는 데이터를 인공 지능 알고리즘을 이용하여 자동적으로 그룹화시켜 데이터베이스를 구축한 후, 사용자가 단순히 설계 사양만을 입력하면, 상기 구축된 데이터베이스를 이용하여 최적의 공정계획을 산출하는 방법이다.
또한, 반창성형은 상기 창성형 방식과 변형형 방식을 혼합하여 이루어진 데이터베이스 구축 방법으로서, 창성형으로 옮겨가는 과도기적인 단계에서 고안된 방법이다.
한편, 변형형은 사용자가 일일이 데이터에 대한 인덱스를 부여하여야 하고, 공정계획을 자동적으로 산출해 주지 못한다는 문제점이 있기 때문에, 현재 본 기술 분야에서는 반창성형 내지 창성형 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다.
또한, 본 기술 분야에서는 현장의 공정계획자의 지식을 규칙화하여 지식 베이스로 구축하는 컴퓨터를 이용한 전문가 시스템이 모색되고, 전체적인 공정계획의 최적화와 일관성의 유지, 그리고 계획자에 대한 전적인 의존으로부터 탈피하려는 의도를 갖기 때문에 반 창성형보다는 창성형에 대한 연구가 활발히 제안되고 있는 실정이다.
즉, 종래에는 이러한 방법을 위하여 군 분류 기법을 이용한 방법 또는 반 창성형 방법을 이용하여 왔기 때문에, 새로운 설계에 대하여 창성적으로 원하는 공정계획을 산출할 수가 없어서, 장시간의 계획 수립 시간이 소요되고, 구체적인 실용화를 실현하기 어렵다는 문제점이 있었다.
본 발명은 앞서 설명한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 제조업 분야에 있어 창성형 공정계획의 기능과 작업을 지원하기 위하여, 컴퓨터를 이용한 공정 설계 생성을 위한 컴퓨터 기반 전문가 시스템 구축방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정계획을 자동으로 산출하기 위한 공정 설계시스템을 나타낸 구성도이고,
도 2a 내지 도 2d는 본 발명의 일 실시예에 이용되는 지식 베이스의 구축 예를 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 이용되는 공정 수순의 우선순위를 예시한 도면이다.
앞서 설명한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 창성형 공정계획의 기능과 작업을 지원하기 위하여 컴퓨터를 이용하여 공정계획을 자동으로 산출하는 공정 설계방법을 제공한다. 이러한 공정계획 자동 설계방법은, 설계, 제조 및 공정 설계 과정으로부터 공정에 관한 지식과 경험을 추출하여 지식베이스를 구축하는 제 1 단계와; 상기 제 1 단계에서 구축한 지식베이스로부터 생산할 부품의 형상관련 데이터와 제조관련 데이터를 입력받아, 상기 부품 생산에 필요한 기계 툴을 할당하여 리스트를 작성하는 제 2 단계; 및 상기 제 2 단계에서 작성된 리스트를 바탕으로 지식화된 지식베이스 규칙에 의해 자동적으로 공정계획안을 산출하는 제 3 단계를 포함한다.
상기 제 1 단계는, 제품의 특징적인 형상에 대한 데이터베이스인 특징 형상 관계 설정 지식 베이스를 구축하는 제 1 서브 단계와; 기계 공정을 설정하기 위한 기계 공정 설정 지식 베이스를 구축하는 제 2 서브 단계; 공정에서 사용되는 기계 툴을 설정하기 위한 기계 툴 설정 지식 베이스를 구축하는 제 3 서브 단계; 필요한 공정이 선택되면, 어떠한 수순에 따라 공정이 이루어져야 하는지를 결정하기 위한 우선 순위 지식 베이스를 구축하는 제 4 서브 단계; 공정에서 사용되는 도구를 선정하기 위한 지그/고정구 지식 베이스를 구축하는 제 5 서브 단계; 제품에 대한 과거의 히스토리를 기록한 매개 변수 지식 베이스를 구축하는 제 6 서브 단계; 및 공정이 이루어지기 위한 기계 상태의 조건 및 경험을 데이터베이스화한 기계 상태 조건/경험 지식 베이스를 구축하는 제 7 서브 단계를 포함하는 것이 양호하다.
상기 제 2 단계는, 제품 특성이 정의되어 연계 부분인 특징 형상 데이터 입력 모듈에 입력되면, 상기 특징 형상에 따라 기본적인 그룹화 작업을 수행하는 제 1 서브 단계와; 상기 특징 형상에 따라 신경망 기반의 알고리즘을 이용하여 세부 모델링 요소를 인식하는 제 2 서브 단계; 상기 제 2 서브 단계에서 인식된 특징 형상으로부터 산출된 세부 요소의 특성값을 입력받아 기계 가공 공정 및 기계 툴을 찾는 제 3 서브 단계; 상기 제 3 서브 단계에서 선택된 공정에 대하여 작업장 내에서의 공정 수순을 결정하는 제 4 서브 단계; 상기 제 3 서브 단계에서 선택된 기계 툴에 대하여 작업장 내에서 사용되어져야할 도구의 상세 내역을 결정하는 제 5 서브 단계; 및 상기 제 3 서브 단계에서 선택된 공정 및 기계 툴을 사용하여 어떠한 환경에서 제품 생산이 이루어져야 할 지를 결정하는 제 6 서브 단계를 포함하는 것이 더욱 양호하다.
또한, 본 발명에 따르면, 위에서 설명한 컴퓨터를 이용한 공정계획 자동 설계방법을 실현시키기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.
상술하였던 이 발명의 상기 및 기타의 특성과 장점은 아래의 양호한 실시예에 대한 설명에 의해 좀 더 명료해질 것이다.
아래에서, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 공정계획 자동 설계방법을 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정계획을 자동으로 산출하기 위한 공정 설계 시스템을 나타낸 구성도이고, 도 2a 내지 도 2d는 상기 공정 설계 시스템이 이용하는 지식 베이스의 구축 예를 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 이용되는 공정 수순의 우선 순위를 예시한 도면으로서, 이를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 공정 설계 시스템은 특징 형상 데이터 입력 모듈(101), 특징 형상 인식 모듈(111), 어드바이스 및 도움 모듈(121), 기계 공정 및 툴 선택 모듈(131), 수순 정의 모듈(141), 도구 선정 모듈(151), 및 기계 상태 조건 산출 모듈(161)로 구성되어 있다.
이를 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 본 공정 설계 생성을 위한 컴퓨터 기반 전문가 시스템은 캐드 모델러 상에서의 설계 데이터에 대한 해석을 위하여 생산량, 기하학적 구성, 원자재의 특성, 공차, 표면 거칠기, 열처리, 경도 등의 제품 특성이 정의되어 지식 베이스로서 구축이 된다.
본 실시예에서는 상기 지식 베이스를 제품의 특징적인 형상에 대한 데이터베이스인 특징 형상 관계 설정 지식 베이스(112), 기계 공정을 설정하기 위한 기계 공정 설정 지식 베이스(132), 공정에서 사용되는 기계 툴을 설정하기 위한 기계 툴 설정 지식 베이스(133), 필요한 공정이 선택되면, 어떠한 수순에 따라 공정이 이루어져야 하는 지를 결정하기 위한 우선 순위 지식 베이스(142), 공정에서 사용되는 도구를 선정하기 위한 지그/고정구 지식 베이스(152), 제품에 대한 과거의 히스토리를 기록한 매개 변수 지식 베이스(162), 및 공정이 이루어지기 위한 기계 상태의 조건 및 경험을 데이터 베이스화한 기계 상태 조건/경험 지식 베이스(163)로 구성한다.
제품 특성이 정의되어 연계 부분인 상기 특징 형상 데이터 입력 모듈(101)에 입력되면, 상기 특징 형상을 미리 구축하여 놓은 특징 형상 라이브러리(102)를 이용하여 기본적인 그룹화 작업인 전단계 처리를 한다. 그 후, 상기 특징 형상 인식 모듈(111)에서, 상기 특징 형상 관계 설정 지식 베이스를 이용하여 세부 모델링 요소를 인식한다. 이 때, 본 실시예에서는 신경망 기반의 알고리즘을 이용하여 특징 형상을 인식한다.
또한, 사용자가 비숙련 작업자인 경우를 대비하여 도움 기능을 주는 상기 어드바이스 및 도움 모듈(121)을 제공하여 보다 편리하게 본 시스템을 사용하도록 한다.
그 후, 상기 기계 공정 및 툴 선택 모듈(131)에서는 상기 특징 형상 인식 모듈에서 산출된 세부 요소의 이름과, 번호, 및 입력된 특성값을 입력받아 선삭과, 밀링, 드릴링, 및 그라인딩 등의 기계 가공 공정 및 기계 툴을 찾는다. 이 때, 이미 구축하여 놓은 상기 기계 공정 설정 지식 베이스(132) 또는 상기 기계 툴 설정 지식 베이스(133)를 이용한다.
한편, 최적 공정 선택은 도 2a 내지 도 2d에 예시되어 있듯이, 허용 공차를 이용한 공정 선택, 전처리의 개수, 동일 공작기계를 사용할 수 있는 공정의 군처리 규칙을 이용할 수 있다. 본 실시예에서는 작업 공정은 칩 부스러기를 발생시키는 선삭 공정, 보링, 드릴링, 리밍, 브로칭, 밀링과 칩 부스러기를 발생시키지 않는 그라인딩, 호닝, 수퍼 피니싱등의 작업 공정과 아주 미소한 양을 연마하는 공정인 래핑, 바이브래이팅, 피니싱 및 수퍼 소닉 공정 등으로 분류한다.
또한, 공작 기계 형태의 선택으로 가용성, 공정 능력(치수, 정밀도 등), 가공 범위, 생산 속도 등에 근거하여 이미 구축해 놓은 상기 기계 툴 설정 지식 베이스를 이용한다. 공작 기계에 대한 공정 능력, 가공 범위는 데이터 양이 커지면 데이터 베이스 시스템으로 관리할 수도 있다.
이어서, 상기 수순 정의 모듈(141)에서는 상기 기계 공정 및 툴 선택 모듈에서 선택된 공정에 대하여 공작 기계 또는 작업장 내에서의 공정 수순과, 모양, 및 치수에 따른 치공구의 준비 작업(1E)이 이루어지는데, 이 때, 이미 구축하여 놓은 상기 우선순위 지식 베이스(142)를 이용한다.
공정 수순 결정을 위한 상기 우선순위 지식 베이스(142)에서는 수순 결정을 위하여 선택된 공정과 전처리 공정 사이에 일련의 우선도를 부가한다.
상기 도 3은 우선순위를 예시한 도면으로서, 이를 설명하면 다음과 같다.
예를 들어, 상기 기계 공정 및 툴 선택 모듈(131)에서 센터링 공정, 내부 태핑 공정, 내부 그라인딩 공정 및 드릴링 공정이 선택되면, 상기 도 3에 도시되어 있는 우선도에 따라서, 공정 수순은 제 1 공정으로서 센터링 공정, 제 2 공정으로서 드릴링 공정, 제 3 공정으로서 내부 그라인딩 공정 및 제 4 공정으로서 내부 태핑 공정이 결정된다.
그 후, 상기 도구 선정 모듈(151)에서는 이미 구축하여 놓은 상기 지그/고정구 지식 베이스(152)를 이용하여, 상기 기계 공정 및 툴 선택 모듈(131)에서 선택된 기계 툴 이외의 필요한 도구(지그, 고정구 등)를 선정하게 된다.
이어서, 상기 기계 상태 조건 산출 모듈에서는 과거의 히스토리를 기록한 상기 매개 변수 지식 베이스(162) 또는 상기 기계 상태 조건/경험 지식 베이스를 이용하여 상기 기계 공정 및 툴 선택 모듈에서 선택된 공정이 어떠한 상태(시간, 온도, 습도 등)에서 이루어져야 하는지를 산출한다.
이와 같이 상기의 모듈들을 통하여 최종적으로 공정계획이 산출되게 된다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 가장 양호한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
본 발명은 공정계획을 자동으로 산출하기 위한 공정 설계 시스템 및 그 방법을 제공함으로써, 많은 부분의 수작업이 제거될 수 있고, 숙련된 인력을 과다하게 필요로 하지 않으며, 수작업의 공정계획에 있어서는 계획자의 경험 및 판단의 차이에 따라 최적의 생산 방법의 산출에 대한 방법이 달라질 수 있는 오류를 없앨 수 있는 효과가 있다.
따라서, 가공 공정계획 수립에 대한 정확하고 숙련된 지식이 없이도 본 발명에 따른 자동 공정 설계 시스템의 지원을 받아 설계 및 가공 공정계획 수립을 지원하는 지식 베이스의 규칙을 통하여, 공정 설계의 자동화 및 공정 설계 시간 단축의 효과를 직접적으로 얻을 수 있고, 간접적으로는 생산 계획의 정확성 및 불량 부품율의 저하, 신규 부품에 대한 쉬운 공정계획 산출 및 공정계획의 표준화등을 실현할 수 있다는 효과가 있다.
Claims (4)
- 설계, 제조 및 공정 설계 과정으로부터 공정에 관한 지식과 경험을 추출하여 지식베이스를 구축하는 제 1 단계와;상기 제 1 단계에서 구축한 지식베이스로부터 생산할 부품의 형상관련 데이터와 제조관련 데이터를 입력받아, 상기 부품 생산에 필요한 기계 툴을 할당하여 리스트를 작성하는 제 2 단계와;상기 제 2 단계에서 작성된 리스트를 바탕으로 지식화된 지식베이스 규칙에 의해 자동적으로 공정계획안을 산출하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 공정계획 자동 설계방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는,제품의 특징적인 형상에 대한 데이터베이스인 특징 형상 관계 설정 지식 베이스를 구축하는 제 1 서브 단계와;기계 공정을 설정하기 위한 기계 공정 설정 지식 베이스를 구축하는 제 2 서브 단계;공정에서 사용되는 기계 툴을 설정하기 위한 기계 툴 설정 지식 베이스를 구축하는 제 3 서브 단계;필요한 공정이 선택되면, 어떠한 수순에 따라 공정이 이루어져야 하는지를 결정하기 위한 우선 순위 지식 베이스를 구축하는 제 4 서브 단계;공정에서 사용되는 도구를 선정하기 위한 지그/고정구 지식 베이스를 구축하는 제 5 서브 단계;제품에 대한 과거의 히스토리를 기록한 매개 변수 지식 베이스를 구축하는 제 6 서브 단계; 및공정이 이루어지기 위한 기계 상태의 조건 및 경험을 데이터베이스화한 기계 상태 조건/경험 지식 베이스를 구축하는 제 7 서브 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 공정계획 자동 설계방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 단계는,제품 특성이 정의되어 연계 부분인 특징 형상 데이터 입력 모듈에 입력되면, 상기 특징 형상에 따라 기본적인 그룹화 작업을 수행하는 제 1 서브 단계와;상기 특징 형상에 따라 신경망 기반의 알고리즘을 이용하여 세부 모델링 요소를 인식하는 제 2 서브 단계;상기 제 2 서브 단계에서 인식된 특징 형상으로부터 산출된 세부 요소의 특성값을 입력받아 기계 가공 공정 및 기계 툴을 찾는 제 3 서브 단계;상기 제 3 서브 단계에서 선택된 공정에 대하여 작업장 내에서의 공정 수순을 결정하는 제 4 서브 단계;상기 제 3 서브 단계에서 선택된 기계 툴에 대하여 작업장 내에서 사용되어져야할 도구의 상세 내역을 결정하는 제 5 서브 단계;상기 제 3 서브 단계에서 선택된 공정 및 기계 툴을 사용하여 어떠한 환경에서 제품 생산이 이루어져야 할 지를 결정하는 제 6 서브 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 공정계획 자동 설계방법.
- 컴퓨터에,제품의 특징적인 형상에 대한 데이터베이스인 특징 형상 관계 설정 지식 베이스를 구축하는 제 1 단계와;기계 공정을 설정하기 위한 기계 공정 설정 지식 베이스를 구축하는 제 2 단계와;공정에서 사용되는 기계 툴을 설정하기 위한 기계 툴 설정 지식 베이스를 구축하는 제 3 단계와;필요한 공정이 선택되면, 어떠한 수순에 따라 공정이 이루어져야 하는지를 결정하기 위한 우선 순위 지식 베이스를 구축하는 제 4 단계와;공정에서 사용되는 도구를 선정하기 위한 지그/고정구 지식 베이스를 구축하는 제 5 단계와;제품에 대한 과거의 히스토리를 기록한 매개 변수 지식 베이스를 구축하는 제 6 단계와;공정이 이루어지기 위한 기계 상태의 조건 및 경험을 데이터베이스화한 기계 상태 조건/경험 지식 베이스를 구축하는 제 7 단계와;제품 특성이 정의되어 연계 부분인 특징 형상 데이터 입력 모듈에 입력되면, 상기 특징 형상에 따라 기본적인 그룹화 작업을 수행하는 제 8 단계와;상기 특징 형상에 따라 신경망 기반의 알고리즘을 이용하여 세부 모델링 요소를 인식하는 제 9 단계와;상기 제 9 단계에서 인식된 특징 형상으로부터 산출된 세부 요소의 특성값을 입력받아 기계 가공 공정 및 기계 툴을 찾는 제 10 단계와;상기 제 10 단계에서 선택된 공정에 대하여 작업장 내에서의 공정 수순을 결정하는 제 11 단계와;상기 제 10 단계에서 선택된 기계 툴에 대하여 작업장 내에서 사용되어져야할 도구의 상세 내역을 결정하는 제 12 단계와;상기 제 10 단계에서 선택된 공정 및 기계 툴을 사용하여 어떠한 환경에서 제품 생산이 이루어져야 할 지를 결정하는 제 13 단계와;상기 제 9 단계 내지 상기 제 13 단계에서 결정한 사항을 리스트로 작성하는 제 14 단계와;상기 제 14 단계에서 작성된 리스트를 이용하여 지식화된 지식 베이스 규칙에 따라 자동적으로 공정계획을 산출하는 제 15 단계를 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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