KR20090003435A - 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한자동화기기 예측유지보수 방법 - Google Patents

Abstract

자동화기기의 상태에 대한 전문을 수신하여, 상기 자동화기기를 유지 보수하는 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템은 상기 수신된 전문을 정보별로 분쇄하여 저장하는 전문전처리서버; 상기 전문전처리서버로부터 분쇄된 상기 정보들을 저장하는 전문이력데이터베이스; 복수의 장애 코드, 및 상기 복수의 장애 코드에 대응하는 장애 등급을 저장하고 있는 장애코드데이터베이스; 상기 장애코드데이터베이스를 이용하여 상기 전문에 포함된 장애 코드에 대하여 장애 등급을 결정하는 장애코드분석모듈; 및 상기 전문으로부터 장애 코드를 확인하고, 상기 장애코드분석모듈에 상기 장애등급 결정을 요청하고, 상기 장애등급에 따라 상기 자동화기기의 유지보수를 관리하는 장애관리모듈;을 포함한다.

본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템에 의하면, 고객사의 자동화기기관리시스템으로부터 수신되는 전문을 분석하여 자동화 기기에 발생한 장애의 종류를 판단하고, 자동화 기기에 발생한 장애를 장애의 종류에 따라 적절하게 관리할 수 있다.

자동화기기

Description

자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법{Automatic teller machine prediction maintenance system and method for maintaining automatic teller machine predictively using the same}

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 자동화기기 예측유지보수시스템의 구성을 개략적으로 보여준다.

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 자동화기기 예측유지보수시스템에 접수되는 전문을 보여준다.

도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 자동화기기 예측유지보수 방법을 개략적으로 보여주는 순서도이다.

도 4는 도 3의 자동화기기 예측유지보수 방법의 엔지니어 선정 방법을 개략적으로 보여주는 순서도이다.

본 발명은 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법에 관한 것으로서, 특히 자동화기기의 장애를 실시간 분석하여 장애가 계속 발생할 개연성을 예측하여 고객의 서비스 요청 이전에 능동적으로 미리 유 지 보수할 수 있는 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법에 관한 것이다.

자동화기기, 특히 금융 자동화기기(automatic teller machine)는 금융 기관의 창구 직원(teller)의 업무의 일부를 대신하여 처리해주는 기기로서, 금융 업무에서 혁신적인 발전을 유도하고 있다. 즉, 자동화기기의 도입은 고객의 대기 시간을 현격히 감소시키고, 금융 기관의 업무가 종료된 이후에도 고객에게 금융 거래를 제공할 수 있게 되었다. 고객뿐만 아니라, 금융 기관의 입장에서도 업무의 경감으로 인해 금융 서비스 처리 시간이 줄어들게 되었고, 인력 및 비용의 감소로 인한 업무 효율화를 도모할 수 있게 되었다. 또한, 효율적인 자동화기기 운영을 통한 수수료 극대화도 가능하게 되었다.

이러한 금융 자동화기기는 기본적으로 은행, 마을금고 등의 금융 기관에서 수행하는 많은 금융 업무의 일부를 수행한다. 사용자는 금융 자동화기기를 이용하여 창구 직원을 통하지 않고서도 계좌 이체, 잔액 조회, 예금 인출, 및 통장 정리 등을 간단한 조작으로 수행할 수 있게 되었다.

이러한 금융 자동화기기는 고객의 금융 정보를 관리하고 현금을 다루기 때문에 철저한 보안 및 유지 보수가 무엇보다 중요하다. 따라서, 자동화기기에 장애가 발생한 경우에는, 이를 즉각적으로 해소해야 하는데, 종래의 자동화기기 관리 방법에서는 자동화기기에 장애가 발생한 경우 해당 자동화기기를 관리하는 관리자가 자동화기기 유지 보수 업체에 장애를 신고하고, 신고 받은 유지 보수 업체는 엔지니어를 파견하여 해당 자동화기기를 유지 보수하여 장애를 해소하고 있다.

그런데 이와 같이 이미 사용자에 의해 장애가 발생했다고 자동화기기 관리자에게 민원이 제기된 상태에서 자동화기기 유지보수업체에 서비스를 요구하는 경우, 유지보수업체에서는 빠른 시간안에 엔지니어를 파견하여 서비스를 조치해야 하고, 자동화기기를 이용하고자 하는 고객은 그 시간만큼 자동화기기를 사용할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 유지보수 업체는 고객의 요구에 의해서 빠른 시간내에 서비스를 처리해야 하기 때문에 항시 일정 수준 이상의 인력과 시스템을 준비하고 있어야 하므로 인력 및 시스템의 낭비가 있었다

한편, 최근 자동화기기를 자동화기기 유지 보수 업체와 네트워크로 연결하고, 자동화기기의 장애 또는 복구 등의 상태를 실시간으로 자동화기기 유지 보수 업체로 전달할 수 있는 자동화기기관리시스템(ATMS; Atm Total Management System)이 보급되고 있다.

이러한 자동화기기관리시스템을 이용하게 되면, 자동화기기에 장애가 발생한 경우, 즉각적으로 자동화기기 유지 보수 업체가 이를 알 수 있게 되어 자동화기기의 보다 신속한 유지 보수가 가능하게 되고 있다.

한편, 자동화기기에 발생하는 장애 중 일부의 장애는 자동화기기 자체 복구 프로그램이나 자동화기기의 관리자에 의해 유지 보수 될 수 있어, 엔지니어의 파견이 불필요한 경우도 있다.

그러나, 이러한 장애라도 정도 이상으로 반복되어 발생한다면, 자동화기기의 사용에 불편함을 초래할 수 있으며, 이러한 장애는 추후 더 큰 장애를 야기할 수 있으므로, 이러한 경우에는 엔지니어를 파견하여 해당 자동화기기를 유지 보수할 필요가 있다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명은 자동화기기관리시스템을 통해 자동화기기의 상태를 실시간 감시하여 장애에 대해 신속하게 대응할 수 있는 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법을 제공하고자 한다.

또한 본 발명은 자동화기기관리시스템을 통해 수신한 자동화기기의 장애의 종류에 따라 엔지니어의 파견 여부를 결정하고, 엔지니어의 파견 대상이 아닌 장애라도 해당 장애가 임계치 이상 발생하는 경우 엔지니어를 파견하여 추후 발생할 심각한 장애를 미연에 방지할 수 있는 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법을 제공하고자 한다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하며, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템은 자동화기기의 상태에 대한 전문을 수신하여, 상기 자동화기기를 유지 보수하며, 상기 수신된 전문을 정보별로 분쇄하여 저장하는 전문전처리서버; 상기 전문전처리서버로부터 분쇄된 상기 정보들을 저장하는 전문이력데이터베이스; 복수의 장애 코드, 및 상기 복수의 장애 코드에 대응하는 장애 등급을 저장하고 있는 장애코드데이터베이스; 상기 장애코드데이터베이스를 이용하여 상기 전문에 포함된 장애 코드에 대하여 장애 등급을 결정하는 장애코드분석모듈; 및 상기 전문으로부터 장애 코드를 확인하고, 상기 장애코드분석모듈에 상기 장애등급 결정을 요청하고, 상기 장애등급에 따라 상기 자동화기기의 유지보수를 관리하는 장애관리모듈;을 포함한다.

상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애, 관리자 복구 장애, 예측유지보수 대상 장애, 또는 자체 복구 장애로 구분할 수 있다.

상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 등급이 상기 자체 복구 장애 또는 관리자 복구 장애인 경우에도 장애의 발생 빈도가 임계치를 초과한 경우, 상기 장애 등급을 상기 예측유지보수 대상 장애로 결정할 수 있다.

상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 코드를 포함하는 상기 전문이 수신된 자동화기기에 대하여 일정 시간을 초과하여도 복구 내용을 포함하는 전문이 수신되지 않은 경우, 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애로 결정할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 시스템은 장애관리모듈로부터 엔지니어 선정 요청이 있는 경우, 엔지니어를 선정하는 엔지니어일정모듈;을 더 포함할 수 있다.

상기 장애관리모듈은 상기 선정된 엔지니어의 장애의 해소 가능 여부를 확인하고, 상기 선정된 엔지니어에 의해 상기 장애가 해소될 수 없는 경우 상기 장애가 접수된 자동화기기의 유지 보수를 위한 엔지니어의 변경을 상기 엔지니어일정모듈에 요청할 수 있다.

상기 장애관리모듈은 상기 자동화기기의 정지 시간이 임계치를 초과하는 경우 상기 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청할 수 있다.

상기 전문전처리서버는 상기 전문이 소정의 형식과 일치하지 않으면 상기 전문을 폐기하고, 상기 전문의 재전송을 요청할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 시스템은 상기 전문전처리서버로부터 분쇄된 상기 정보들을 각 자동화기기별로 저장하는 전문이력데이터베이스를 더 포함할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 시스템은 상기 자동화기기에 대한 정보를 저장하고 있는 자동화기기데이터베이스; 를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따른 자동화기기 예측유지보수 방법은 자동화기기의 상태에 대한 전문을 수신하여, 상기 자동화기기를 유지 보수하는 것으로서, 전문전처리서버가 상기 수신된 전문을 각 정보별로 분쇄하여 저장하는 단계; 장애관리모듈이 상기 전문으로부터 장애 코드를 확인하는 단계; 장애코드분석모듈이 장애코드데이터베이스를 이용하여 상기 장애코드를 분석하여 접수된 전문에 포함된 장애를 등급별로 구분하는 단계; 및 상기 장애관리모듈이 상기 장애를 상기 등급에 따라 유지 보수하는 단계;를 포함한다.

상기 자동화기기 예측유지보수 방법은 상기 장애코드분석모듈이 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애, 관리자 복구 장애, 예측 유지 보수 대상 장애, 또는 자체 복구 장애로 구분하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 장애코드분석모듈은 장애 등급이 상기 자체 복구 장애 또는 관리자 복구 장애인 경우에도 상기 장애의 발생 빈도가 임계치를 초과한 경우, 상기 장애 등급을 상기 예측 유지 보수 대상 장애로 결정할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 방법은 상기 장애코드분석모듈이 상기 장애에 대하여 엔지니어 파견 대상 장애, 또는 예측 유지 보수 대상 장애 등급을 결정한 경우, 상기 장애관리모듈이 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 방법은 상기 장애 코드를 포함하는 상기 전문이 수신된 자동화 기기에 대하여 일정 시간을 초과하여도 복구 내용을 포함하는 전문이 수신되지 않은 경우, 상기 장애코드분석모듈이 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 자동화기기 예측유지보수 방법은 상기 자동화기기의 정지 시간이 임계치를 초과하는 경우, 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 엔지니어일정모듈이 상기 엔지니어를 선정하는 단계는 상기 엔지니어일정모듈은 자동화기기데이터베이스로부터 상기 장애 접수된 자동화기기의 담당 엔지니어를 확인하는 단계; 상기 엔지니어일정모듈은 확인된 상기 담당 엔지니어를 이용하여 한 명 이상의 엔지니어 선정 후보를 선별하는 단계; 상기 엔지니어일정모듈은 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수를 위해 엔지니어일정데이터베이스를 통해 상기 엔지니어 선정 후보들 각각의 유지 보수 서비스 일정을 확인하는 단계; 및 상기 엔지니어일정모듈은 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수 완료 예상 시각에 대응하여 선등록된 유지 보수 서비스 일정이 없는 엔지니어들 중에서 우선 순위가 높은 엔지니어를 한 명 이상 선택하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 우선순위는 시간 가중치와 거리 가중치를 이용하여 부여될 수 있다.

상기 엔지니어일정모듈이 상기 엔지니어를 선정하는 단계는 상기 선정된 엔 지니어가 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수를 수행할 수 없게 되는 경우, 상기 엔지니어일정모듈을 통해 엔지니어를 재선정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 한 실시예에 따른 자동화기기 예측유지보수 시스템에 대하여 구체적으로 살펴본다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템은 크게 전문전처리서버(100), 전문이력데이터베이스(200), 자동화기기 데이터베이스(300), 장애관리모듈(400), 장애코드분석모듈(500), 장애코드데이터베이스(600), 유지보수데이터베이스(700), 및 엔지니어일정모듈(800)로 구성된다.

전문전처리서버(100)은 네트워크로 연결되어 있는 자동화 기기의 상태에 대한 전문을 수신하고, 수신된 전문을 가공하여 장애관리모듈(400)에 전달한다.

본 발명의 실시예에서 자동화 기기의 상태에 관한 전문은 자동화 기기의 상태를 나타내며, 크게 장애 전문, 복구 전문, 및 상태 전문으로 표시된다. 여기서, 상태 전문은 또한 거래 준비 완료 보고 전문, 지폐 없음 보고 전문, 또는 지폐 없음 해소 보고 전문등을 포함한다.

이렇게 자동화기기의 상태에 대한 전문은 자동화기기로부터 직접 수신하도록 구성될 수 있으나, 본 발명의 실시예에서는 상기 전문을 고객사에 설치되어 있는 자동화기기관리시스템(Atm Total Management System; 이하, 'ATMS'라고도 한다)으로부터 수신하는 경우로 하여 설명한다.

여기서, 자동화기기관리시스템은 고객사에 설치되어 있는 하나 이상의 자동화기기와 네트워크로 연결되며, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템과 연결되어 있는 것으로서, 각각의 자동화기기의 상태에 대한 전문을 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템에 송신한다. 이렇게 자동화기기관리시스템으로부터 수신되는 전문은 그 내용에 따라 장애 전문, 복구 전문 또는 상태 전문 등으로 분류될 수 있다. 여기서 장애 전문은 해당 자동화 기기에 발생한 장애 내용을 포함하며, 복구 전문은 해당 자동화 기기에 발생한 장애가 복구된 내용을 포함하며, 상태 전문은 해당 자동화 기기의 현재 상태에 대한 내용을 포함하는데, 이러한 상태 전문의 예로는 현재 자동화기기안에 현금/수표/명세표 등이 충분히 있다는 정상 상태 전문, 현금/수표/명세표 등이 곧 부족해짐을 알려주는 부족 예보(Near End) 상태 전문, 현금/수표/명세표 등이 부족하다는 부족(End) 상태 전문 등을 포함한다. 이러한 상태 전문이 자동화기기 관리 화면에 보이게 되며, 이에 따라 관리자가 현금/수표등을 보충하게 된다.

본 실시예에서 사용되는 자동화기기관리시스템은 각 자동화기기의 상태를 실시간으로 수집하여 전문을 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템에 송신할 수 있는 것이면 특별한 제한이 없으며, 통상적으로 발생한 장애의 종류에 따라 복구될 수 있는 장애는 복구하고, 고객사에서 자동화기기의 관리자에게 알려야할 장애는 관리자에게 알리며, 유지 보수 업체에 유지 보수를 요청해야 할 장애는 유지 보수 업체에 유지 보수를 요청하는 기능을 수행한다.

이러한 장애 또는 복구 전문은 장애 발생시 또는 복구완료시, 자동화기기가 설치되어 있는 고객사의 지점, 고객사 지점 고유 번호, 자동화기기의 고객사 지점 번호, 자동화 기기 시리얼 번호, 발생한 장애 코드, 자동화기기의 위치, 또는 자동화기기의 상태 정보를 포함한다.

이러한 장애 또는 복구 전문의 예는 도 2에 구체적으로 도시되어 있는 바와 같다. 이때, 장애 또는 복구 전문은 도 2에 도시된 각각의 라인이며, 이러한 전문에 기재된 문자들은 각각 소정의 의미를 구성하게 된다. 예를 들어, 전문의 제1행의 마지막에 기재되어 있는 'P88602목포'에서 P는 자동화기기가 통장 겸용 시디기임을 표시하며, 88602는 장애의 종류가 회선 장애임을 나타내며, 목포는 자동화기기가 설치되어 있는 위치를 표시한다. 따라서, 제1행의 전문은 장애 전문이 된다. 그리고, 제2행의 전문의 마지막에 기재되어 있는 'P00000목포'에서, P는 자동화기기가 통장 겸용 시디기임을 표시하며, 00000는 장애가 복구되었음을 나타내며, 목포는 자동화기기가 설치되어 있는 위치를 표시한다. 따라서, 제2행의 전문은 복구 전문이 된다.

이러한 전문의 형식은 고객사와 본 발명의 자동화기기 예측유지보수시스템과의 약속에 따라 정해지는 것으로써, 고객사에 따라 각각 상이한 형태로 작성될 수 있다.

이러한 전문이 자동화기기관리시스템에서 접수되면, 전문전처리서버(100)는 전문이 정해진 형식과 일치하는지 확인하며, 불일치하는 경우 해당 전문을 폐기하고, 자동화기기관리시스템에 재전송을 요청한다. 그러나, 전문전처리서버(100)는 전문이 정해진 형식과 일치하면, 해당 전문을 각 정보 별로 분쇄하여 분류하며, 전문이력데이터베이스(200)에 고객사별 또는 자동화기기별로 분류하여 저장한다. 이때, 전문전처리서버(100)는 전문의 일련번호를 접수시마다 확인하며 전문이력데이터베이스(200)에 저장되어 있는 이전 전문의 일련번호와 현재 수신된 전문의 일련번호 사이에 결번이 발생한 경우에는 자동화기기관리시스템에 재전송을 요청한다. 또한, 전문전처리서버(100)은 동일한 전문이 반복하여 수신되는 경우 해당 전문을 폐기한다.

한편, 전문전처리서버(100)는 전문에 포함되어 있는 점번호 또는 기기 번호로 자동화기기를 식별하고, 식별된 자동화기기를 자동화기기데이터베이스(300)로부터 검색하고, 그로부터 해당 자동화기기의 정보를 확인한다. 이러한 자동화기기의 정보는 크게 기기 정보, 지점 정보, 사이트 정보, 및 사원 정보를 포함할 수 있는데, 기기 정보는 기기 아이디, 지점 아이디, 제품 번호, 기기설치일 등을 포함하며, 지점 정보는 지점 아이디, 사이트 아이디, 고객사정보, 고객사 지점 정보등을 포함하며, 사이트 정보는 사이트 아이디, 조직 아이디, 주담당엔지니어, 또는 부담당엔지니어 등을 포함하며, 엔지니어정보는 엔지니어 이름, 엔지니어 전화번호, 조직 아이디 등을 포함한다.

여기서, 담당 엔지니어는 각 자동화기기에 미리 설정된 엔지니어를 의미하는데, 본 발명의 자동화기기 유지 보수 시스템을 운용하는 자동화기기 유지 보수 회 사는 바람직하게는 다수의 파견 엔지니어를 지역별로 구분하여 엔지니어 조직을 만들고, 특정 지역에 설치된 자동화기기에 장애가 발생한 경우 해당 지역을 관할하는 엔지니어 조직내의 엔지니어를 파견하도록 할 수 있다.

한편, 자동화기기데이터베이스(300)에 해당하는 자동화기기에 대한 이력이 존재하지 않은 경우, 전문전처리서버(100)는 고객사 지점 고유 번호 또는 고객사 상위 지점 고유 번호를 이용하여 해당 자동화기기를 담당하는 지점 정보에서 담당 엔지니어에게 통지하여 기기를 확인할 수 있도록 한다. 이로 인해 담당엔지니어는 해당 자동화기기의 정보를 자동화기기데이터베이스(300)에 입력하거나, 기존 정보를 수정하여 자동화기기의 정보를 일치시킨다.

이때, 전문전처리서버(100)는 전문에 포함된 자동화기기가 자동화기기데이터베이스(300)에 등록되어 있지 않은 경우, 해당 자동화기기를 자동화기기데이터베이스(300)에 등록한다. 이 경우, 전문전처리서버(100)는 자동화기기데이터베이스(300)에 자동화기기 예측유지보수시스템 가동 정보, 1일/주간/15일/월간 장애 이력, 장애코드, 장애발생시, 또는 장애 접수시등을 등록한다. 이때, 전문전처리서버(100)는 전문에 포함된 자동화기기가 자동화기기데이터베이스(300)에 등록되어 있는 경우에는 자동화기기 예측유지보수시스템 가동 정보, 장애발생시, 장애접수시, 장애이력을 갱신한다.

한편, 전문전처리서버(100)는 해당 자동화기기의 최근 3개월 평균 거래건수, 누적된 월 장애 건수 등으로 장애율을 구하여 이를 제공할 수 있다.

전문이력데이터베이스(200)는 전문전처리서버(100)로부터 전문이 접수되면, 접수된 전문을 각 자동화기기별, 그리고 고객사 별로 저장한다.

자동화기기 데이터베이스(300)는 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템에서 관리되는 자동화기기에 대한 정보를 저장한다. 이렇게 자동화기기 데이터베이스(300)에 저장되는 정보로는 자동화기기가 설치되어 있는 고객사의 지점, 자동화기기 제품명, 자동화기기 설치일, 유지 보수 서비스에 대한 비용(유상 또는 무상), 기기 번호, 담당 엔지니어 정보, 또는 장애 정보등을 포함한다. 이때 장애 정보는 자동화기기관리시스템로부터 실시간으로 전달 받은 장애 사항 및 장애 이력을 포함한다.

장애관리모듈(400)은 이렇게 전문전처리서버(100)에 의해 장애 전문이 접수되면, 장애 전문으로부터 장애 코드를 확인하고, 장애 코드를 장애코드분석모듈(500)을 통해 분석하여 해당 장애를 등급별로 구별한 후, 장애 등급에 따라 유지보수데이터베이스(700)에 등록한 후 해당 자동화 기기가 유지보수 되도록 한다. 구체적으로, 장애관리모듈(400)은 장애 등급에 따라 고객사의 자동화 기기 관리자에게 해당 자동화 기기의 유지보수를 요청할지, 해당 자동화 기기의 즉각적인 유지보수를 위해 엔지니어를 선정할 지, 해당 자동화 기기의 예측유지보수를 위해 엔지니어를 선정할지를 판단하고, 엔지니어 선정이 필요한 경우 엔지니어일정모듈(800)을 통해 자동화기기의 유지보수를 위한 엔지니어를 선정하고, 유지보수데이터베이스(700)에 등록한 후 선정된 엔지니어로하여금 해당 자동화기기를 유지보수하게 한다.

이때 유지보수데이터베이스(700)에 등록되는 기초 정보는 자동화기기에 발생 한 장애 내용 및 발생한 장애의 등급, 장애 신고 접수 시간, 및 장애 신고자 정보 등을 포함한다.

한편, 장애관리모듈(400)은 자동화기기의 유지 보수가 완료되어야 하는 시간(유지 보수 예정 시각)까지 선정된 엔지니어가 해당 장애를 해소할 수 있는지를 수시로 확인하여 기 선정된 엔지니어가 해당 장애를 상기 유지 보수 완료 예정 시각까지 해소할 수 없다고 판단되는 경우에는 즉각적으로 엔지니어일정모듈(800)에 새로운 엔지니어의 선정을 요청한다. 또한, 장애관리모듈(400)은 해당 장애가 해소됨을 알리는 복구 전문이 수신되면 이를 유지보수데이터베이스(700)에 저장하게 된다.

한편, 장애관리모듈(400)은 접수된 장애에 대한 처리 경과를 본 발명의 자동화기기 유지 보수 시스템 관리자에게 표시할 수 있다. 바람직하게는 장애관리모듈(400)은 복수의 장애 접수 자동화기기에 대한 처리 경과를 배치표 형식으로 보여준다. 이 경우, 배치표는 접수된 장애, 자동화기기명, 선정된 엔지니어 성명, 엔지니어의 방문 예정 시각, 유지 보수 완료 예정 시각, 유지 보수 경과 등을 표현하도록 구성될 수 있다. 이때 배치표에는 해당 자동화기기의 해당월의 총 장애 횟수를 더 포함할 수 있다.

한편, 이러한 장애관리모듈(400)은 유지 보수 완료 예정 시각이 경과하였음에도 해당 자동화기기의 유지 보수가 완료되지 않은 경우, 이를 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템의 관리자에게 통지하는 구성을 더 포함할 수 있다. 즉, 장애관리모듈(400)은 배치표에서 해당 장애에 대하여 경고색을 표시하여 관리자에 대하여 차별화될 수 있다. 이러한 경고색은 유지 보수 완료 예정 시각을 초과하는 시간의 정도에 따라 점차 변경되도록 할 수 있다.

한편, 장애관리모듈(400)은 엔지니어일정데이터베이스(도시하지 않음)로부터 특정 엔지니어에게 유지 보수 일정이 편중되어 있는지를 확인하고, 편중된 유지보수 일정을 엔지니어일정모듈(800)을 통해 다른 엔지니어들에게 재 분산시킬 수 있다. 이 경우, 장애관리모듈(400)은 엔지니어일정데이터베이스(도시하지 않음)에서 먼저 유지 보수 서비스 일정이 등록되어 있던 엔지니어의 일정에서 해당 유지 보수 서비스 일정을 삭제(clear)하고, 새로 선정된 엔지니어의 일정에 해당 유지보수 서비스 일정을 추가(insert)한다.

한편, 장애관리모듈(400)은 유지 보수 일정이 등록된 엔지니어에게 변동 사항이 발생하여 등록된 유지 보수 서비스 일정을 수행함에 문제가 발생하면, 각 문제를 분석하고 그에 합당한 대응이 이루어지도록 관리한다. 구체적으로, 장애관리모듈(400)은 엔지니어에게 해당 유지 보수를 위해 장애 발생 자동화기기가 설치된 지점을 방문하지 못할 사정이 발생하거나, 발생한 장애가 바이러스 등의 원인으로 인해 장기간의 원인 파악이 필요한 종류의 것이어서 장기간의 유지 보수 시간을 요구하는 것이거나, 엔지니어의 위치와 장애가 발생한 자동화기기가 설치된 위치가 장거리이거나, 엔지니어가 장애가 발생한 자동화기기가 설치된 위치로 이동시 교통의 혼잡으로 시간이 지연되거나, 엔지니어가 자동화기기의 유지 보수를 위한 부품을 소지하고 있지 않아 해당 부품이 조달될 때까지 기다려야 하거나, 발생한 장애가 지원 부서로부터 기술 지원 등이 필요한 경우여서 지원 부서의 지원을 대기해야 하는 것등에 의해 해당 엔지니어가 다음 유지 보수 서비스 일정에 대응하지 못하게 되는 경우, 엔지니어일정모듈(800)을 통해 새로운 엔지니어를 선정하여 담당하게 한다. 구체적인 예를 들면, 엔지니어의 일정이 W1, W2 내지 Wn 이 있는데, W1의 일정의 자동화기기 유지 보수의 시간이 예상한 것 보다 더 소요되어, W2의 유지 보수를 정해진 시간 내에 할 수 없게 되는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우 장애관리모듈(400)은 엔지니어일정모듈(800)을 통해 새로운 엔지니어를 선정하게 하고, 이렇게 새로 선정된 엔지니어로 하여금 해당 자동화기기를 유지 보수하는 일정(앞에서 W2)를 수행하게 한다.

또한, 장애관리모듈(400)은 고객이 방문 시간의 조정을 요청하는 경우에는 엔지니어일정모듈(800)을 통해 해당 엔지니어의 유지 보수 서비스의 일정을 고객이 원하는 시간으로 변경하게 한다.

한편, 장애관리모듈(400)은 장애의 종류와는 관계 없이 자동화기기의 정지 시간이 소정의 임계치를 초과하는 경우 담당 엔지니어에게 이를 통지할 수 있다. 이 경우, 자동화기기의 정지가 고객사의 자동화 기기 담당 관리자가 인지하지 못해서 비롯된 경우라면, 담당 엔지니어는 이를 담당 관리자에게 알려 자동화기기를 가동하게 하고, 자동화기기의 정지가 자동화기기의 장애로 인한 것이면, 이를 유지 보수하여 가동될 수 있게 한다.

장애코드분석모듈(500)은 장애관리모듈(400)로부터 장애코드가 접수되면, 장애코드데이터베이스(600)를 이용하여 장애코드를 분석하여 접수된 장애 전문에 포함된 장애에 대하여 등급을 결정한다. 이때, 장애코드분석모듈(500)은 수신된 장 애코드가 장애코드데이터베이스(600)에 등록되어 있지 않는 것이면, 해당 장애코드를 장애코드데이터베이스(600)에 등록하고, 관리자를 호출하여 해당 장애코드에 대하여 장애등급을 결정하게 한다.

장애등급은 발명의 목적에 따라 적절하게 설정될 수 있으나, 본 실시예에서는 A, B, C, D, 또는 E 등급 등 다섯가지 등급으로 설정된 경우를 예로 하여 살펴본다. 이 경우, A 등급은 센서류 등 자동화 기기의 부품에 문제가 있을 것으로 예상되는 장애로서, 이 등급은 장애가 발생한 자동화기기의 유지보수를 위해 엔지니어를 파견해야하는 경우이며, 그리고 B 등급은 자체 복구 장애로 장애가 자동화기기 자체의 복구 명령에 의해 스스로 복구될 수 있는 경우, 그리고 C 등급은 관리자 복구 장애로 자동화기기의 장애가 스스로 복구될 수 없는 것이어서 해당 자동화기기의 관리자에게 전화등으로 해당 장애 복구를 위한 방법을 안내해야 하는 경우, 그리고 D 등급은 예측유지보수대상장애로 자동화기기의 예측유지보수를 위해 엔지니어에게 해당 자동화기기의 유지 보수일정을 부여해야 하는 경우, 그리고 E 등급은 자동화기기의 관리자의 운영 또는 조작 미숙으로 발생하는 경우여서 해당 자동화기기의 관리자에게 재 교육 서비스등을 해야 하는 경우로 한다.

구체적으로 살펴보면, C 등급의 장애는 지폐 걸림/회수함 포화 등과 같이 자동화기기가 프로그램적으로 자체 복구될 수 없는 것으로서, 해당 자동화기기의 관리자의 조작이 필요로 하는 장애가 이에 해당한다. 즉, 자동화기기에서 지폐 걸림 장애 등의 장애가 발생하면 이 장애를 해소하기 위해 자동화기기가 스스로 복구하는 과정에서 지폐가 제거되어 완전히 복구되는 경우도 있지만, 자동화 기기 자체 복구 과정에서도 지폐 걸림이 완전히 해소되지 못한 경우는 C 등급에 해당하며, 회수함 포화 장애와 같이 관리자에 의해 회수함을 비워주어야 해소되는 장애도 C 등급에 해당한다.

이러한 C 등급 장애가 발생하면, 장애관리모듈(400)은 자동화기기 예측유지보수시스템의 서비스 담당자에게 해당 자동화기기 정보와 장애코드를 통보하게 된다. 이렇게 되면, 서비스 담당자는 자동화기기 정보와 장애코드를 이용하여 해당 자동화기기의 관리자에게 해당 자동화기기의 유지 보수 방법을 알려주게 된다.

한편, C 등급의 장애라도 전문이력데이터베이스(200)로부터 소정의 기간내에 소정의 임계치 이상 발생하였음을 인지한 경우, 장애코드분석모듈(500)은 이를 D 등급 장애로 분류하게 되며, 이 경우 장애관리모듈(400)은 엔지니어를 선정하고, 선정된 엔지니어에게 해당 자동화기기의 예측유지보수서비스 일정을 부여하여, 해당 자동화기기에 동일한 후속 장애가 더 이상 발생하지 않게한다.

이때, 소정의 기간은 발명의 목적에 따라 다양하게 설정될 수 있으나, 본 실시예에서는 1일, 1주, 15일, 또는 1개월등으로 설정한다. 이 경우, 장애관리모듈(400)은 1주 간격으로 동일한 장애가 반복적으로 발생하는 경우, 해당 자동화기기의 장애를 근본적으로 치유할 수 있도록, 기기 담당자뿐만 아니라 연구 부서, 개발 부서, 또는 생산 부서등의 실무자들에게 알려주도록 구성될 수도 있다.

이러한 기간 및 임계치의 설정은 자동화기기의 부위별로 구체적으로 설정될 수 있다. 즉, 자동화기기의 부위인 현금입출금부, 수표입출금부, 카드부, 통장부 등에 각각 기간 및 임계치를 설정할 수 있다. 이 경우 특정 부위에 대한 장애가 해당 임계치를 초과하는 경우 예측 서비스 등급인 D 등급을 부여하고 우선적으로 처리하도록 할 수 있다.

D 등급 즉 예측 유지보수 등급은 크게 두가지로 나눌수 있다. 첫번째는 동일부위(예, 현금출금부)에 장애가 연속적으로 일정 회수 이상 발생한 경우와 두번째는 동일한 부위는 아니지만 장애가 각 기간별 임계치를 초과한 경우로 두가지 모두 지속적으로 장애가 발생할 수 있는바, 이 잠재적 장애요소를 해소하기 위해 부여되는 경우이다.

그리고, E 등급 장애라도 관리자의 미숙으로 장애가 임계치 이상 발생하는 경우, 예측 서비스 등급인 D 등급을 부여하고 해당 관리자에게 자동화기기의 사용방법등을 재교육하여 재발 방지를 통하여 기기 가동율을 높일 수 있다.

한편, 장애코드분석모듈(500)은 장애 전문이 수신된 자동화기기에 대하여 일정 시간이 경과하더라도 복구 전문이 수신되지 않은 경우, 해당 자동화기기의 장애가 유지보수되지 않은 것으로 판단하고, 장애 등급과는 관계 없이 해당 장애를 A 등급으로 분류하므로써, 해당 자동화기기에 엔지니어를 파견하여 유지보수하게 한다. 이로 인해, 본 발명의 자동화기기 유지보수시스템은 장애가 발생하였으나 해당 자동화기기의 관리자가 이를 인지하지 못하여 장애 시간이 일정 시간 경과한 자동화기기에도 엔지니어를 파견하여 유지보수를 하게 할 수 있게 된다.

A 등급과 D 등급과 같이 엔지니어를 선정하여 파견해야 하는 경우, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수시스템은 해당 엔지니어에게 알람(alarm)을 통해 이를 인지하게 하므로, 장애코드분석모듈(500)은 장애코드에 대응하는 장애가 A 등급과 D 등급과 같은 알람 대상 장애인지 판단한다. 이를 위해 장애코드데이터베이스(600)는 알람대상장애데이터베이스(도시하지 않음)를 더 포함할 수 있다.

이러한 알람대상장애는 발명의 목적에 따라 용이하게 설정될 수 있으며, 본 실시예에서는 하기 표 1과 같이 설정된 알람대상장애데이터베이스(도시하지 않음)를 이용하는 것으로 한다.

표 1에 도시된 바와 같은 알람대상장애데이터베이스를 이용하게 되면, 장애코드분석모듈(500)은 수신된 장애코드로부터 장애안내, 예측 유지 보수 서비스, 또는 기기 정지시간 초과(DownTime)와 같은 장애 등급이면서, 장애가 설정되어 있는 임계치를 초과하는 경우 알람 대상으로 판단하여 장애관리모듈(400)에 전달하게 된다.

이와 같이 본 발명의 실시예에서 개시된 장애의 종류는 예시에 불과하며, 이에 한정되는 것은 아니다. 구체적으로, 자동화기기의 소프트웨어를 버전업한뒤, 이에 관련된 장애가 발생한 경우, 장애코드분석모듈(500)은 해당 장애에 대하여 자동화기기의 생산/설계/개발 담당자에게 이를 통지하게 할 수 있으며, 자동화기기의 장치에 대하여 설계 변경이 적용되었고 이에 관련된 장애가 발생한 경우 해당 장애에 대하여 자동화기기의 생산/설계/개발 담당자에게 이를 통지하게 할 수 있고, 자동화기기가 신제품인 경우여서 초기 품질 안정화가 필요한 경우, 전사적 품질 안정화 담당자에게 이를 통지하게 할 수 있다.

한편, 장애코드분석모듈(500)은 이와 같이 자동화기기의 장애 등급이 결정되면 장애관리모듈(400)을 통해 이를 유지보수데이터베이스(700)에 등록한다.

장애코드데이터베이스(600)는 복수의 장애 코드, 상기 복수의 장애 코드에 대응하는 장애 내용, 및 장애 등급을 저장한다. 여기서, 장애 코드는 각 장애에 대하여 코드를 부여한 것으로서, 이러한 장애 코드에 대응하는 장애는 자동화기기 자체의 장애, 운영 미숙 장애, 사용자 미숙 장애, 회선 장애 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 앞서 도 2에 도시된 바와 같이 장애코드가 88602 인 경우는 그 장애 내용은 회선장애임은 장애코드데이터베이스(600)로부터 알 수 있게 된다.

한편, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수시스템에 의해 유지 보수되는 고객사에 따라 전문의 형식이 상이하며, 그에 따라 장애코드의 형식도 상이할 수 있으므로, 장애코드데이터베이스(600)는 고객사 별로 장애코드와 이에 대응하는 장애 내용을 저장하는 장애데이터베이스(도시하지 않음)을 더 포함할 수 있다.

유지보수데이터베이스(700)는 장애코드분석모듈(500)로부터 장애로 판단되고, 장애등급이 결정되면, 장애가 발생한 자동화기기에 대하여 장애 내용을 등록하며, 전문전처리서버(100)로부터 해당 자동화기기에 대한 복구 전문이 수신되는 경우, 해당 장애가 복구된 것으로 등록한다. 여기서, 등록되는 장애 내용은 장애 발생일, 점번호, 기기 번호, 장애 코드, 장애 등급 등을 포함할 수 있다. 본 실시예의 유지보수데이터베이스(700)는 이러한 장애 내용을 고객사별로 저장할 수 있다.

한편 본 발명의 유지보수데이터베이스(700)는 자동화기기에 대하여 발생하는 장애를 1일, 1주, 15일, 또는 1개월 등의 단위로 정리할 수 있으며, 그에 따라 해당 기간별 장애 건수, 장애율, 기기 담당자 등을 제공할 수 있다.

엔지니어일정모듈(800)은 장애관리모듈(400)로부터 엔지니어선정 요청이 수신되면, 장애 등급에 따라 해당 자동화기기의 유지보수 일정에 적합한 엔지니어를 선정하고, 장애관리모듈(400)로부터 엔지니어 변경 요청이 수신되면, 장애 접수된 자동화기기의 유지보수 일정에 적합한 엔지니어를 재선정한다.

구체적으로 엔지니어일정모듈(800)은 자동화기기 데이터베이스(300)로부터 장애 접수된 자동화기기의 담당 엔지니어 정보로부터 대응하는 엔지니어들을 한명 이상 선택하고, 이렇게 선택된 엔지니어들에 우선 순위를 부여하고, 각 엔지니어의 일정을 엔지니어일정데이터베이스(도시하지않음)에서 우선 순위에 따라 확인하여 장애 접수된 자동화기기의 유지보수에 적합한 엔지니어를 한명 이상 선택한다. 그리고, 이렇게 선택된 엔지니어 들 중에서 우선 순위가 가장 높은 엔지니어를 해당 장애를 유지보수할 엔지니어로 최종 선정하고, 선정된 엔지니어에 대한 유지 보수 서비스 일정을 엔지니어일정데이터베이스(도시하지않음)에 등록한다.

이때, 엔지니어일정모듈(800)은 우선 순위가 높은 엔지니어들을 한명 이상 선택하고, 통신 모듈(도시하지않음)를 통해 선택된 엔지니어들의 단말기(도시하지않음)들에 장애 전문을 송신하고, 엔지니어의 답변을 수신한 후 답변에 따라 장애 처리 엔지니어를 최종 선정하는 단계를 더 거칠 수 있다. 이렇게 되면, 엔지니어에게 해당 장애 처리 가능 여부에 대한 선택 기회를 부여할 수 있는 장점이 있게 된다. 따라서, 엔지니어의 의사와 관계없이 해당 엔지니어가 감당할 수 없거나 해당 엔지니어의 사정에 의해 해당 엔지니어가 처리할 수 없는 유지 보수 서비스 일정이 배정되는 것을 방지할 수 있게 된다. 만일 위와 같은 일정이 배정된 것을 해당 엔지니어가 추후에 알게 될 경우 해당 엔지니어는 자동화기기의 장애를 유지 보수 할 수 없으며, 차후에 새로운 엔지니어를 배정하더라도 유지 보수 완료 예정 시각 내에 자동화기기의 유지 보수가 이루어지지 않을 수 있다. 그러나, 본 실시예와 같이 엔지니어에게 장애 전문을 보내 엔지니어의 답변을 수신하게 되면 위와 같은 문제점을 방지할 수 있게 된다.

한편, 엔지니어일정모듈(800)은 장애관리모듈(400)로부터 새로운 엔지니어 선정 요청이 수신되면, 해당 자동화기기의 유지 보수를 유지 보수 완료 예정 시각까지 수행할 수 있는 새로운 엔지니어를 선정하고, 기존 엔지니어를 선정에서 해지한 후, 양 엔지니어의 일정을 변경한다.

이상, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템에 접수된 전문이 장애 전문인 경우를 중심으로 설명하였으나, 전문이 복구 전문인 경우는 다음과 같다.

전문전처리서버(100)는 복구 전문을 분석하고, 전문 이력 데이터베이스(200)에 등록하며, 복구 전문에 포함되어 있는 자동화기기가 자동화기기데이터베이스(300)에 등록되어 있는 것인지 확인하며, 등록되어 있는 경우 자동화기기데이터베이스(300)의 해당 자동화기기에 대하여 장애 복구 시간을 등록한다. 구체적으로, 전문전처리서버(100)는 자동화기기 예측유지보수 시스템 가동 정보, 장애 복구시간, 복구 접수시간등을 갱신한다. 한편, 전문전처리서버(100)는 복구전문에 포함되어 있는 자동화기기가 자동화기기데이터베이스(300)에 등록되어 있지 않은 경우, 자동화기기데이터베이스(300)에 자동화기기 예측유지보수시스템 가동 정보, 장애 복구시간, 장애접수시간 등을 등록한다.

한편, 전문전처리서버(100)은 기기 정지시간을 계산하여 해당 자동화기기의 가동율에 반영할 수 있다.

이하, 도 3 및 4를 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 자동화기기 예측유지보수 방법에 대하여 구체적으로 살펴본다.

먼저, 본 발명의 자동화기기 예측보수시스템이 고객사의 자동화기기관리시스템으로부터 전문을 수신하면(s100), 전문전처리서버(100)는 전문이 정해진 형식과 일치하는지 확인하며, 불일치하는 경우 해당 전문을 폐기하고, 자동화기기관리시스템에 재전송을 요청한다(s200).

그리고, 전문전처리서버(100)는 전문이 정해진 형식과 일치하면, 해당 전문을 각 정보 별로 분쇄하여 분류하며(s300), 전문이력데이터베이스(200)에 고객사별 또는 자동화기기별로 분류하여 저장한다(s400).

그리고, 전문전처리서버(100)는 전문에 포함되어 있는 점번호 또는 기기 번호로 자동화기기를 식별하고, 식별된 자동화기기를 자동화기기데이터베이스(300)로부터 검색하고, 그로부터 해당 자동화기기의 이력등의 정보를 추출한다(s500).

이때, 전문전처리서버(100)는 전문에 포함된 자동화기기가 자동화기기데이터베이스(300)에 등록되어 있지 않은 경우, 해당 자동화기기를 자동화기기데이터베이스(300)에 등록한다.

이와 같이 전문전처리서버(100)에서 전문이 가공되어 전달되면, 장애관리모듈(400)은 장애 전문으로부터 장애 코드를 확인하고, 장애 코드를 장애코드분석모듈(500)을 통해 분석하여 해당 장애를 등급별로 구별하고, 구별된 등급에 따라 각 장애에 대하여 자동화 기기를 유지 보수하게 한다.

구체적으로, 장애관리모듈(400)은 장애 등급에 따라 고객사의 자동화 기기 관리자에게 해당 자동화 기기의 유지보수를 요청할지, 해당 자동화 기기의 즉각적인 유지보수를 위해 엔지니어를 선정할 지, 해당 자동화 기기의 예측유지보수를 위해 엔지니어를 선정할지를 판단하고, 엔지니어 선정이 필요한 경우 엔지니어일정모듈(800)을 통해 자동화기기의 유지보수를 위한 엔지니어를 선정하고, 유지보수데이터베이스(700)에 등록한 후 선정된 엔지니어로 하여금 해당 자동화기기를 유지보수하게 한다.

그에 따라, 장애코드분석모듈(500)은 장애관리모듈(400)로부터 요청이 접수되면, 장애코드데이터베이스(600)를 이용하여 장애코드를 분석하여 접수된 장애 전문에 포함된 장애를 등급별로 구분한다(s600).

이렇게 장애코드에 대하여 장애 등급이 결정되면, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 자동화 기기 자체에서 스스로 복구될 수 있는 장애인지 판단하며(s710), 장애가 자체 복구 장애인 경우, 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다(s900). 그러나 이 경우라도, 해당 장애의 발생 횟수가 소정의 기간 내에 소정의 임계치를 초과하였는지 판단하고(s730), 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록하도록 구성할 수 있다(s900).

그리고, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 자동화기기의 관리자에 의해 복구될 수 있는 장애인지 판단하여(s720), 장애가 관리자 복구 장애인 경우, 해당 장애가 발생 횟수가 소정의 기간 내에 소정의 임계치를 초과하였는지 판단하고(s730), 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다(s900).

이때, 소정의 기간은 발명의 목적에 따라 다양하게 설정될 수 있으나, 본 실시예에서는 1일, 1주, 15일, 또는 1개월등으로 설정한다. 이 경우, 장애관리모듈(400)은 1주 간격으로 동일한 장애가 반복적으로 발생하는 경우, 해당 자동화기기의 장애를 근본적으로 치유할 수 있도록, 기기 담당자뿐만 아니라 연구 부서, 개발 부서, 또는 생산 부서등의 실무자들에게 알려주도록 구성될 수도 있다.

이러한 기간 및 임계치의 설정은 자동화기기의 부위별로 구체적으로 설정될 수 있다. 즉, 자동화기기의 부위인 현금입출금부, 수표입출금부, 카드부, 통장부 등에 각각 기간 및 임계치를 설정할 수 있다.

그리고, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 엔지니어에 의해 예측유지보수 대상이 되는 장애인지 판단하며(s740), 장애가 예측유지보수장애인 경우 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다(s900).

그리고, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 엔지니어를 파견하여 유지 보수되어야 하는 장애인지 판단하며(s750), 장애가 엔지니어 파견대상 장애인 경우 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다(s900).

그리고, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 자체 복구 장애, 관리자 복구 장애, 예측 유지 보수 대상 장애, 또는 엔지니어파견 대상 장애가 아닌 다른 장애인 경우(s760), 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다(s900). 구체적으로, 자동화 기기에 발생한 장애가 자동화 기기의 관리자의 사용 또는 운용 미숙에 의해 비롯된 경우등인 경우 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다.

한편, 장애관리모듈(400)은 자동화 기기에 발생한 장애가 예측 유지 보수 대상 장애, 또는 엔지니어파견 대상 장애인 경우, 각각의 경우에 대하여 엔지니어를 선정하고(s800), 이를 유지 보수 데이터베이스(700)에 등록한다.

이상 서술한 장애의 종류는 일례에 불과하며, 본 발명의 자동화기기 예측 유지보수 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.

구체적으로, 장애관리모듈(400)은 자동화기기의 가동시간을 자동화기기관리시스템으로부터 파악하여, 해당 자동화기기의 정지시간이 소정의 임계치를 초과하는 경우, 해당 자동화 기기에 대한 전문에 장애 코드가 부가되어 있지 않은 경우라도, 관리자 복구 장애 또는 예측 유지 보수 대상 장애로 판단하여 관리자에게 연락하여 해당 자동화 기기를 가동시키거나, 엔지니어를 파견하여 해당 자동화기기를 유지보수하게 할 수 있다.

이하, 도 4를 참조하여 엔지니어 선정 방법을 구체적으로 살펴본다.

엔지니어일정모듈(800)은 장애관리모듈(400)로부터 엔지니어 선정 요청이 수신되면, 먼저 자동화기기데이터베이스(300)를 이용하여 장애가 접수된 자동화기기의 담당 엔지니어를 확인한다(s810). 이러한 담당 엔지니어는 (정)/(부) 담당자 등과 같이 2 인 이상일 수 있다.

그 후, 엔지니어일정모듈(800)은 확인된 담당 엔지니어를 이용하여 한명 이상의 엔지니어 선정 후보들을 선별한다(s820). 즉, 엔지니어일정모듈(800)은 담당 엔지니어가 소속되어 있는 파견 엔지니어 조직의 엔지니어들을 모두 선정 후보로 할 수 있다.

다음으로, 엔지니어일정모듈(800)은 장애 등급을 확인하고, 이를 엔지니어일정데이터베이스(도시 하지 않음)를 통해 선정 후보 엔지니어들의 각각의 유지 보수 서비스 일정과 대비한다(s830). 그리고, 해당 자동화기기 유지 보수 완료 예상 시각에 대응하여 선등록 일정이 없는 엔지니어들 중에서 우선 순위가 높은 엔지니어를 한명 이상 선택한다(s840).

구체적으로, 엔지니어일정모듈(800)은 장애 처리 등급에 따라 접수된 장애를 가지는 자동화기기의 유지 보수 완료 예상 시각을 정하고, 정하여진 유지 보수 완료 예상 시각까지 해당 자동화기기를 유지 보수할 수 있는 엔지니어들에게 소정의 우선 순위를 각각 부여하고, 우선 순위가 가장 높은 엔지니어를 한명 이상 선별한다.

이러한 우선 순위의 부여 기준은 발명의 목적에 따라 적절하게 변경될 수 있는 것이나, 본 실시예에서는 시간 가중치와 거리 가중치를 이용하는 경우를 예로 하여 설명한다.

여기서, 시간 가중치는 선정 후보 엔지니어들의 유지 보수 서비스 일정에 접수된 장애의 유지 보수 완료 예상 시각에 대응하는 선등록되어 있는 유지 보수 서비스 일정의 유무에 관한 것으로서, 엔지니어일정모듈(800)은 유지 보수 완료 예상 시각을 기준으로 선 등록 일정의 수가 가장 적은 엔지니어에게 가장 높은 시간 가중치를 부여하고, 유지 보수 완료 예상 시각에 선등록 일정이 있는 엔지니어는 배제한다.

다음으로, 거리 가중치는 엔지니어 선정 후보들의 현재 위치와 장애 발생 자동화기기가 설치된 지점의 위치와의 거리에 관한 것으로서, 엔지니어일정모듈(800)은 그 거리가 가장 가까운 엔지니어에게 가장 높은 거리 가중치를 부여한다.

즉, 엔지니어일정모듈(800)은 유지 보수 완료 예상 시각으로부터 해당 장애를 유지 보수하는 시간(예를 들어 1시간) 이전에 장애 발생 자동화기기가 설치된 지점을 방문할 수 있는 엔지니어들 중에서 기타 다른 일정이 가장 적게 부여되어 있으면서 현재 엔지니어의 위치와 장애 발생 자동화기기의 설치 위치와의 거리가 가장 짧은 엔지니어에게 가장 높은 우선 순위를 부여한다.

이때, 가중치가 동일한 2 명 이상의 엔지니어가 선별되는 경우, 엔지니어일정모듈(800)은 해당 자동화기기에 대하여 주담당엔지니어, 부 담당엔지니어, 또는 조직 장의 순서로 우선 순위를 부여한다.

이때, 엔지니어일정모듈(800)은 엔지니어들 중에서 휴가, 출장, 또는 예비군 등으로 파견될 수 없는 인원은 제외한다.

또한, 엔지니어일정모듈(800)은 기 등록되어 있는 유지 보수 서비스 일정이 다른 엔지니어들의 평균 보다 더 많은 경우 해당 엔지니어를 제외하도록 구성될 수 있다.

그러면, 장애관리모듈(400)은 자동화기기의 장애 정보를 이용하여 통신 전문을 구성한 후, 이렇게 선정된 엔지니어의 단말기에 통신 전문을 송신한다(s850).

이러한 통신 전문에는 접수된 장애에 대한 내용이 간략하게 기재된 형태로 구성되며, 바람직하게는 고객명-지점명-자동화기기 번호-자동화기기 제품명-장애등급-장애 코드-지점 전화번호를 포함할 수 있다.

이렇게 송신한 통신 전문에 대하여 엔지니어들의 단말기들로부터 응답이 접수되면, 엔지니어일정모듈(800)은 응답을 분석하고, 자동화기기의 장애를 처리하겠다는 응답을 한 엔지니어들 중 우선 순위가 가장 높은 엔지니어를 최종 선정한다(s860). 그리고, 자동화기기의 장애를 처리하겠다는 응답을 하였으나, 최종 선정되지 않은 엔지니어들의 단말기에 그 결과를 송신한다.

이와 같이 유지 보수 엔지니어가 선정되면, 장애관리모듈(400)은 유지보수데이터베이스(700)에 장애 접수 자동화기기에 선정된 엔지니어를 등록한다(s900). 이때, 사정에 의해 선정된 엔지니어에 변동이 발생한 경우에는 엔지니어일정모듈(800)은 유지보수데이터베이스(700)에 변동 횟수를 더 등록할 수 있다.

그리고, 엔지니어일정모듈(800)은 해당 자동화기기의 유지 보수 서비스 일정을 추가하여 선정된 엔지니어의 일정을 갱신한다(s870).

다시 도 3으로 돌아와서, 자동화 기기가 자체 복구되거나, 관리자에 의해 복구되거나, 파견된 엔지니어에 의해 유지 보수 되어 복구되면(s1000), 고객사의 자동화기기관리시스템은 복구 전문을 송신하게 되며, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템이 해당 복구 전문을 수신하면(s1100), 장애관리모듈(400)은 유지보수데이터베이스에 해당 장애가 복구되었음을 등록하게 된다(s1200).

앞서 살펴본 바와 같이 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법에 의하면, 고객사의 자동화기기관리시스템으로부터 수신되는 전문을 분석하여 자동화 기기에 발생한 장애의 종류를 판단하고, 자동화 기기에 발생한 장애를 장애의 종류에 따라 적절하게 관리할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법에 의하면, 자동화 기기에 발생한 장애가 관리자에 의해 복구 가능한 장애인 경우 관리자에게 해당 장애의 복구 방법을 통지하고, 자동화 기기에 발생한 장애가 예측 유지 보수 대상 장애인 경우 엔지니어를 선정하여 예측 유지보수 서비스를 제공하게 하고, 자동화 기기에 발생한 장애가 엔지니어를 파견해서 유지보수해야할 장애인 경우 엔지니어를 파견하는 등 장애의 종류에 따라 적절하게 관리할 수 있다. 또한, 본 발명의 자동화기기 예측유지보수 시스템 및 이를 이용한 자동화기기 예측유지보수 방법에 의하면, 자동화 기기에 발생한 장애가 자동화 기기에 의해 자체복구가 가능한 장애이거나 관리자에 의해 복구 가능한 장애이더라도 소정의 기간내에 소정의 임계치를 벗어난 경우 이를 예측유지보수 대상 장애로 분류하여 엔지니어를 선정하여 파견함으로써 동일한 장애가 더 이상 반복되어 발생하는 것을 방지할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 여러 가지로 변형하 여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 첨부된 특허 청구 범위에 속하는 것은 당연하다.

Claims (19)

1. 자동화기기의 상태에 대한 전문을 수신하여, 상기 자동화기기를 유지 보수하는 자동화기기 예측유지보수 시스템에 있어서,

   상기 수신된 전문을 정보별로 분쇄하여 저장하는 전문전처리서버;

   상기 전문전처리서버로부터 분쇄된 상기 정보들을 저장하는 전문이력데이터베이스;

   복수의 장애 코드, 및 상기 복수의 장애 코드에 대응하는 장애 등급을 저장하고 있는 장애코드데이터베이스;

   상기 장애코드데이터베이스를 이용하여 상기 전문에 포함된 장애 코드에 대하여 장애 등급을 결정하는 장애코드분석모듈; 및

   상기 전문으로부터 장애 코드를 확인하고, 상기 장애코드분석모듈에 상기 장애등급 결정을 요청하고, 상기 장애등급에 따라 상기 자동화기기의 유지보수를 관리하는 장애관리모듈;

   을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화기기 예측유지보수 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애, 관리자 복구 장애, 예측유지보수 대상 장애, 또는 자체 복구 장애로 구분하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
3. 제2항에 있어서,

   상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 등급이 상기 자체 복구 장애 또는 관리자 복구 장애인 경우에도 장애의 발생 빈도가 임계치를 초과한 경우, 상기 장애 등급을 상기 예측유지보수 대상 장애로 결정하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
4. 제1항에 있어서,

   상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 코드를 포함하는 상기 전문이 수신된 자동화기기에 대하여 일정 시간을 초과하여도 복구 내용을 포함하는 전문이 수신되지 않은 경우, 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애로 결정하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
5. 제1항에 있어서,

   상기 장애관리모듈로부터 엔지니어 선정 요청이 있는 경우, 엔지니어를 선정하는 엔지니어일정모듈;

   을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
6. 제5항에 있어서,

   상기 장애관리모듈은 상기 선정된 엔지니어의 장애의 해소 가능 여부를 확인 하고, 상기 선정된 엔지니어에 의해 상기 장애가 해소될 수 없는 경우 상기 장애가 접수된 자동화기기의 유지 보수를 위한 엔지니어의 변경을 상기 엔지니어일정모듈에 요청하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
7. 제5항에 있어서,

   상기 장애관리모듈은 상기 자동화기기의 정지 시간이 임계치를 초과하는 경우 상기 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
8. 제1항에 있어서,

   상기 전문전처리서버는

   상기 전문이 소정의 형식과 일치하지 않으면 상기 전문을 폐기하고, 상기 전문의 재전송을 요청하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
9. 제1항에 있어서,

   상기 전문전처리서버로부터 분쇄된 상기 정보들을 각 자동화기기별로 저장하는 전문이력데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
10. 제1항에 있어서,

    상기 자동화기기에 대한 정보를 저장하고 있는 자동화기기데이터베이스; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 시스템.
11. 자동화기기의 상태에 대한 전문을 수신하여, 상기 자동화기기를 유지 보수하는 자동화기기 예측유지보수 방법에 있어서,

    전문전처리서버가 상기 수신된 전문을 각 정보별로 분쇄하여 저장하는 단계;

    장애관리모듈이 상기 전문으로부터 장애 코드를 확인하는 단계;

    장애코드분석모듈이 장애코드데이터베이스를 이용하여 상기 장애코드를 분석하여 접수된 전문에 포함된 장애를 등급별로 구분하는 단계; 및

    상기 장애관리모듈이 상기 장애를 상기 등급에 따라 유지 보수하는 단계;

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화기기 예측유지보수 방법.
12. 제11항에 있어서,

    상기 장애코드분석모듈이 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애, 관리자 복구 장애, 예측 유지 보수 대상 장애, 또는 자체 복구 장애로 구분하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
13. 제12항에 있어서,

    상기 장애코드분석모듈은 장애 등급이 상기 자체 복구 장애 또는 관리자 복 구 장애인 경우에도 상기 장애의 발생 빈도가 임계치를 초과한 경우, 상기 장애 등급을 상기 예측 유지 보수 대상 장애로 결정하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
14. 제12항에 있어서,

    상기 장애코드분석모듈이 상기 장애에 대하여 엔지니어 파견 대상 장애, 또는 예측 유지 보수 대상 장애 등급을 결정한 경우, 상기 장애관리모듈이 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
15. 제11항에 있어서,

    상기 장애코드분석모듈은 상기 장애 코드를 포함하는 상기 전문이 수신된 자동화 기기에 대하여 일정 시간을 초과하여도 복구 내용을 포함하는 전문이 수신되지 않은 경우, 상기 장애 등급을 엔지니어 파견 대상 장애로 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
16. 제11항에 있어서,

    상기 자동화기기의 정지 시간이 임계치를 초과하는 경우, 엔지니어일정모듈에 엔지니어의 선정을 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
17. 제16항에 있어서,

    상기 엔지니어일정모듈이 상기 엔지니어를 선정하는 단계는

    상기 엔지니어일정모듈은 자동화기기데이터베이스로부터 상기 장애 접수된 자동화기기의 담당 엔지니어를 확인하는 단계;

    상기 엔지니어일정모듈은 확인된 상기 담당 엔지니어를 이용하여 한 명 이상의 엔지니어 선정 후보를 선별하는 단계;

    상기 엔지니어일정모듈은 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수를 위해 엔지니어일정데이터베이스를 통해 상기 엔지니어 선정 후보들 각각의 유지 보수 서비스 일정을 확인하는 단계; 및

    상기 엔지니어일정모듈은 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수 완료 예상 시각에 대응하여 선등록된 유지 보수 서비스 일정이 없는 엔지니어들 중에서 우선 순위가 높은 엔지니어를 한 명 이상 선택하는 단계;

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
18. 제17항에 있어서,

    상기 우선순위는 시간 가중치와 거리 가중치를 이용하여 부여되는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.
19. 제17항에 있어서,

    상기 선정된 엔지니어가 상기 장애 접수된 자동화기기의 유지 보수를 수행할 수 없게 되는 경우, 상기 엔지니어일정모듈을 통해 엔지니어를 재선정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 자동화기기 예측유지보수 방법.

Images