KR20170024262A - 생산공정 데이터 관리 시스템 - Google Patents

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KR20170024262A KR1020150119296A KR20150119296A KR20170024262A KR 20170024262 A KR20170024262 A KR 20170024262A KR 1020150119296 A KR1020150119296 A KR 1020150119296A KR 20150119296 A KR20150119296 A KR 20150119296A KR 20170024262 A KR20170024262 A KR 20170024262A
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Abstract

본 발명은 생산공정 데이터 관리 시스템에 관한 것으로, 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)가 생산공정에 투입되는 장비에 설치되는 측정센서에 의해 측정된 현장 데이터를 실시간으로 수집하고, 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)와 통신하는 통신수단(21)을 포함하는 다수의 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)는 스플런크(Splunk) 소프트웨어에 의해 현장 데이터를 표준 데이터로 변환한다. 빅데이터 엔진(40)은 다수의 데이터 변환장치에서 통신망(30)을 통해 수신되는 표준 데이터를 표준 데이터베이스(45)에 저장하고, 검색서버(50)는 표준 데이터베이스(45)에 저장된 표준 데이터를 검색한다. 다수의 고객 컴퓨터(60-1, 60-2, ..., 60-n)는 검색서버(50)를 통해서 특정 생산공정 측정장치에서 측정한 현장 데이터를 수신하여 통계적으로 분석하고 객관화된 정보를 추출하여 공정 결함의 이상 유무를 나타내는 통계분석 데이터를 모니터, 모바일 폰, 휴대 단말기에 표시하도록 구성되어 생산라인별, 생산장비별 통합상황을 표시부의 화면을 통하여 모니터링 할 수 있으며, 실시간으로 제공되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드를 제공받을 수 있다. 또한, 고객 컴퓨터의 입력부를 통해 임계값을 입력하여 실시간으로 발생되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드에 대해 경고 알람, SMS, 경고알람 리스트 등을 지원할 수 있다.

Description

생산공정 데이터 관리 시스템{statistical process management system}
본 발명은 생산공정 데이터 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 부품 또는 제품에 대하여, 출하 후 또는 고객에게 납품 후에도 생산장소와 생산시간을 추적하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적하여 실시간으로 제공되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드를 제공받을 수 있고, 실시간으로 발생되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드에 대해 경고 알람, SMS, 경고알람 리스트 등을 지원할 수 있는 생산공정 데이터 관리 시스템에 관한 것이다.
다수의 단계로 구성된 일련의 공정을 통해 하나의 제품이 생산되는 경우, 각각의 공정마다 유기적인 연결에 따른 무결성 보장과 신뢰도가 매우 중요하다. 이러한 무결성을 달성하기 위해 생산 공정에서는 부품의 수입 검사에서부터 각 공정의 이상 유무 판정 및 원인 진단이 파악 가능한 효율적인 품질관리 시스템의 개발이 필요하다.
과거에는 주로 완성품을 선별 검사하여 낮은 품질의 제품에 대해서는 폐기 처분하거나 재가공 조치를 취하는 등 사후 품질 관리에 큰 비중을 두었다. 그러나, 이러한 사후 품질 관리는 품질 관리에 투입되는 비용에 비해 제품의 품질 향상 정도가 크지 않다는 점에서 효과적인 대응 방안이 아니라는 지적이 있었다. 따라서, 산업계에서는 완성품에 대한 조처보다는 제조 공정 그 자체를 관리하여 불량품이 생산되지 않도록 하거나 품질에 대한 신뢰도를 보증할수있는사전 품질관리에 더 큰비중을 두기 시작했다.
한편, 통계적 공정 관리(Statistical Process Control, SPC)란 공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클을 반복하면서 통계적 방법으로 공정을 효율적으로 운영해 나가는 관리 방법을 말한다. 특히, 통계적 공정 관리는 통계적 분석 기법의 도움을 받아 공정의 품질 변동을 주는 원인과 공정의 능력상태를 파악하여 주어진 품질 목표가 달성될 수 있도록 PDCA 사이클을 수행하며 끊임없는 품질 개선이 이루어지도록 관리해가는 활동을 의미한다.
최근, 추적 기능(traceability)의 요구, 즉 고려의 대상이 되는 물품의 이력, 적용 또는 소재(所在)의 추적을 할 수 있는 기능의 요구가 높아지고 있다. 기계 부품의 품질 관리에서는, 재료구입으로부터 제조 완료까지의 각 제조 공정( 재료 구입, 단조(鍛造)공정, 열처리 공정, 연삭(硏削)공정 등)의 품질, 로트(lot)등의 제조 이력이, 각 기계 부품과 1 대 1, 또는 로트 단위로 알 수 있게 하는 것이 바람직하다.
예를 들면, 항공기용 베어링 등과 같은 특수품에서는, 개별적으로 검사가 이루어지고 있어 1 대 1 로 대응하여 제조 이력을 알 수 있게 하는 것이 요구된다. 자동차나 산업 기계용 베어링 등과 같은 일반품의 경우는, 로트 관리가 되어, 로트 단위로 임의로 검사 등이 행해지므로, 로트 단위로 제조 이력이 요구된다.
제조 이력을 알 수 있으면, 불량품이 발생한 경우의, 교환, 불량품 혼입 범위의 특정, 장래의 개선 등의 대처가 용이해지고, 수명 진단이나, 기계 고장과 관련해서 사전(事前)에 교환도 용이해진다. 또 유사품의 혼입 판별 등도 용이해진다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 대한민국 등록특허 제10-1018723호에 개별적으로 검사되는 기계 부품에 있어서, 단조 공정이나 열처리 공정 등을 거쳐 각각이 제조되는 복수개의 요소품을 조립하여 형성되는 기계 부품에 대하여, 각 요소품의 재료 구입으로부터 기계 부품의 완성 후의 검사 내용까지, 상세한 이력 정보를, 기계 부품과 1 대 1 관계로 용이하게 관리할 수 있는 기계 부품의 품질 관리 방법을 도 1에 도시된 바와 같이 볼베어링의 외륜에 IC 태그를 부착한 "ＩＣ태그를사용한기계부품 및 그 품질 관리방법 및 이상 검사시스템"을 제안하고 있다.
도 1 에 종래의 기술에 따른 볼베어링의 단면도가 도시된다.
도 1은 종래의 기술의 기계 부품의 일례로서의 깊은 볼 베어링의 단면을 나타낸다. 상기 베어링은, 내륜(102)과, 외륜(104)과, 복수개의 구슬(전동체)(106)과, 유지기(108)를 주요한 구성 요소로 하고 있다. 내륜(102)은 외주면에 궤도(102a)를 가진다. 외륜(104)은 내주면에 궤도(104a)를 가진다. 내륜(102)의 궤도(102a)와 외륜(104)의 궤도(104a) 사이에, 구슬(106)이 잘 구를 수 있도록 개재하고 있다. 구슬(106)은 유지기(108)에 의해 원주 방향으로 소정 간격으로 유지된다. 이 실시예에서는, 외륜(104)의 단면(104b)에 IC 태그(110)를 내장되어 있다.
이 종래의 기술은 기계 부품에 장착된 IC 태그에 기계 부품에 관한 각종 정보를 직접 기록하고, 또는 IC 태그에는 식별 정보를 기록해 두었다가 데이터 베이스와 대조함으로써 기계 부품의 재질이나 로트 관리 정보, 각종 이력 데이터 등이 알 수 있게 되어 있다 . 그러나, 기계 부품에 관한 상기의 정보만으로는, 기계 부품에 생긴 고장의 원인을 해명할 수 없는 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제10-1018723호(2011.02.23. 등록) 대한민국 등록특허 제10-1530848 호(2015.06.17. 등록) 대한민국 공개특허 제10-1998-026111호(1998.07.15. 공개) 대한민국 공개특허 제10-2015-0056266호(2015.05.26. 공개)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서 본 발명의 목적은 빅데이터를 이용하여 부품 또는 제품을 제조 공정으로부터 폐기에 이를 때까지 추적 및 관리함으로써 생산장비별 통합상황을 표시부의 화면을 통하여 모니터링 할 수 있으며, 실시간으로 제공되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드를 제공받을 수 있는 생산공정 데이터 관리 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 다수의 부품으로 이루어지는 부품 또는 제품에 대하여, 출하 후 또는 납품 후에도 생산장소와 생산시간을 추적하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있도록 표준 데이터를 빅 데이터 엔진에 저장하고 필요에 따라 검색하여 추적할 수 있는 생산공정 데이터 관리 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 생산공정 데이터 관리 시스템은 생산공정에 투입되는 장비에 설치되는 측정센서에 의해 측정된 현장 데이터를 실시간으로 수집하거나 작업자가 직접 측정한 데이터를 수집하는 다수의 생산공정 측정장치와; 상기 다수의 생산공정 측정장치와 통신하는 통신수단을 포함하고 상기 통신수단에서 입력되는 현장 데이터를 표준 데이터로 변환하는 에이전트를 포함하여 구성되는 다수의 데이터 변환장치와; 상기 다수의 데이터 변환장치에서 통신망을 통해 수신되는 표준 데이터를 저장하는 빅데이터 엔진과; 상기 빅데이터 엔진의 표준 데이터베이스에 저장된 표준 데이터를 수신하여 다수의 생산공정 측정장치 중 특정 생산공정 측정장치에서 측정한 현장 데이터를 수신하여 통계적으로 분석하고 객관화된 정보를 추출하여 공정 결함의 이상 유무를 나타내는 통계분석 데이터를 출력하거나 모니터, 모바일 폰, 휴대 단말기에 표시하는 다수의 고객 컴퓨터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 현장 데이터는 생산공정에 투입되는 생산장비에 설치되는 측정센서와 계측장비에 의해 측정된 공정, 품질, 재료, 설비 데이터인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 상기 다수의 데이터 변환장치는, 상기 다수의 생산공정 측정장치와 통신하는 통신수단과; 상기 통신수단으로부터 공정, 품질, 재료, 설비와 관련된 현장 데이터를 실시간으로 입력받아 표준 데이터로 변환하는 에이전트와; 상기 변환된 표준 데이터를 통신망을 통해 상기 빅 데이터 엔진으로 전송하는 스플런크 포워더(Splunk Universal Forwarder)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 상기 표준 데이터는 생산된 제품의 생산장소와 생산시간을 추적하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있도록 생산제품의 공정명, 부품번호, 오퍼레이터 명, 주문 명, 로트번호, 측정장치명, 측정일자 및 시간, 측정나라, 측정지역, 측정라인, 측정 타입, 측정공장을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 상기 빅 데이터 엔진은, 상기 통신망을 통해 다수의 데이터 변환장치로부터 실시간으로 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 수신하는 데이터 송수신부와; 상기 데이터 송수신부로부터 데이터를 수신받아 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 추출하여 표준 데이터베이스로 출력하는 표준 데이터 추출부와 상기 표준 데이터 추출부에서 추출된 정형 및 비정형 데이터 그리고 표준 데이터를 저장하며, 하둡 분산 파일 시스템(HDFS: Hadoop Distributed File System)에 분산 저장하는 데이터 저장부와; 및 상기 저장된 정형 및 비정형 데이터를 맵리듀스(MapReduce) 방식으로 분산 처리하여 검색을 수행하고, 하둡 분산 파일 시스템으로부터 작업 데이터를 읽어와 맵리듀스를 수행하여 검색하는 데이터 처리부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 상기 다수의 고객 컴퓨터는 납품받거나 구입한 해당 부품 또는 제품의 생산장소와 생산시간을 추적할 수 있는 표준 데이터를 빅데이터 엔진에게 요청하여 수신하고, 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 통계적 방법으로 처리하여 QC(Quality Control)기법과 공정 능력지수를 이용하여 공정의 안정상태를 체크하는 분석 및 진단 자료를 산출하여 모니터, SMS, 이메일로 표시 및 통보하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 의하면 상기 고객 컴퓨터는 중앙제어부의 제어에 따라 통신망을 통하여 상기 빅 데이터 엔진에 접속하여 인터넷에 저장된 문자, 영상, 음향 정보를 찾아서 읽어주는 웹 브라우저(web browser)를 포함하고 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 읽어들이는 통신부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 통신부에 의해 수신된 인터넷 정보와 표준 데이터를 저장하는 메모리부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 메모리부에 저장된 인터넷 정보와 표준 데이터를 통계적 방법으로 처리하여 통계적 분석을 실행하는 통계분석부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 통계분석부에서 출력되는 분석 결과를 도표로 표시하는 시뮬레이션 처리부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 통계분석부와 시뮬레이션 처리부에서 처리된 시뮬레이션 데이터를 표시 수단에 표시하는 표시부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 생산공정 데이터 관리 시스템은 생산라인별, 생산장비별 통합상황을 표시부의 화면을 통하여 모니터링 할 수 있으며, 실시간으로 제공되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드를 제공받을 수 있다. 또한, 고객 컴퓨터의 입력부를 통해 임계값을 입력하여 실시간으로 발생되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드에 대해 경고 알람, SMS, 경고알람 리스트 등을 지원할 수 있다.
도 1 은 종래의 기술에 따른 다기능 테이블의 전체구성을 나타낸 사시도,
도 2 는 본 발명에 의한 생산공정 데이터 관리 시스템의 구성을 나타내는 블록도,
도 3 은 본 발명에 의한 데이터 변환장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 4 는 본 발명에 적용되는 빅 데이터엔진의 일 실시예를 나타내는 블록도,
도 5 는 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 구성을 나타내는 블록도,
도 6 은 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 웹 브라우저(web browser)에 의해 각 생산공장의 공정을 실시간으로 모니터링하여 표시부에 표시하는 화면,
도 7 은 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 통계분석부에 의해 분석된 결과를 나타내는 표시부의 일 실시예,
도 8은 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 시뮬레이션 처리부에 의해 이상징후 예측 결과를 나타내는 표시부의 일 실시예이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 2에 본 발명에 의한 생산공정 데이터 관리 시스템의 구성을 나타내는 블록도가 도시되고, 도 3에 본 발명에 의한 데이터 변환장치의 구성을 나타내는 블록도가 도시되고, 도 4에 본 발명에 적용되는 빅 데이터엔진의 일 실시예를 나타내는 블록도가 도시된다.
본 발명에 의한 생산공정 데이터 관리 시스템(100)은 생산공정에 투입되는 장비에 설치되는 측정센서에 의해 측정된 공정, 품질, 재료, 설비 등과 같은 현장 데이터를 실시간으로 수집하거나 작업자가 직접 측정한 데이터를 수집하는 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)과; 상기 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)와 통신하는 통신수단(21), 예를 들면, RS-232C, RS-485C) 등을 포함하고 상기 통신수단에서 입력되는 현장 데이터를 표준 데이터로 변환하는 에이전트 소프트웨어 등을 포함하여 구성되는 다수의 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)와; 상기 다수의 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)에서 통신망(30)을 통해 수신되는 표준 데이터를 저장하는 표준 데이터베이스(45)에 저장하는 빅데이터 엔진(40)과; 상기 빅데이터 엔진(40)의 표준 데이터베이스(45)에 저장된 표준 데이터를 수신하여 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n) 중 특정 생산공정 측정장치(예를 들면, 제2 생산공정 측정장치(10-2))에서 측정한 현장 데이터(공정 데이터, 품질 데이터, 재료 데이터, 설비 데이터 등)를 수신하여 통계적으로 분석하고 객관화된 정보를 추출하여 공정 결함의 이상 유무를 나타내는 통계분석 데이터를 출력하거나 모니터, 모바일 폰, 휴대 단말기 등에 표시하는 다수의 고객 컴퓨터(60-1, 60-2, ..., 60-n)를 포함하여 구성된다.
다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)는 생산공정에 투입되는 생산장비에 설치되는 측정센서와 계측장비에 의해 측정된 공정, 품질, 재료, 설비 등과 같은 현장 데이터를 실시간으로 수집하거나 작업자가 직접 측정한 데이터를 수집하여 각각 대응되는 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)로 출력한다.
다수의 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)는 도 3에 도시된 바와 같이 대응되는 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)와 통신하는 통신수단(21)을 포함하고 상기 통신수단(21)으로부터 공정, 품질, 재료, 설비 등과 같은 현장 데이터를 실시간으로 입력받아 데이터 저장수단(22a)에 저장하고 에이전트(22)에 의해 표준 데이터로 변환하고, 상기 변환된 표준 데이터를 스플런크 포워더(23)에 의해 통신망(30)을 통해 빅 데이터 엔진(40)으로 전송한다.
표준 데이터는 생산된 제품의 생산장소와 생산시간을 추적하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있도록 생산제품의 공정명, 부품번호, 오퍼레이터 명, 주문 명, 로트번호, 측정장치명, 측정일자 및 시간, 측정나라(예를 들면, 한국, 중국 등), 측정지역(예를 들면, 인천, 부산 등), 측정라인, 측정 타입, 측정공장(예를 들면, 인천 남동공단 F1 등), 등이 포함된다.
본 발명에 의한 빅 데이터 엔진(40)은 데이터 송수신부(41), 데이터 저장부(42) 및 데이터 처리부(43)를 포함하여 구성된다.
데이터 송수신부(41)는 통신망(30)을 통해 다수의 데이터 변환장치(20-1, 20-2, ..., 20-n)로부터 실시간으로 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 수신한다. 상기 표준 데이터는 공장 현장에서 나오는 다양한 데이터로, 센서 데이터, IT 데이터, CCTV 데이터 등의 비정형 데이터 및 운영자 등의 정형 데이터를 의미한다. 상기 센서 데이터는 공장 내의 각 생산 설비에 설치된 센서로부터 수집되는 데이터를 의미한다.
표준 데이터 추출부(421)는 상기 데이터 송수신부(41)로부터 데이터를 수신받아 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 추출하여 표준 데이터베이스(45)로 출력한다.
표준 데이터베이스(45)는 상기 표준데이터 추출부(421)에서 추출된 정형 및 비정형 데이터 그리고 표준 데이터를 저장하며, 이때 하둡 분산 파일 시스템(HDFS: Hadoop Distributed File System)에 분산 저장시킨다.
데이터 처리부(43)는 상기 저장된 정형 및 비정형 데이터를 맵리듀스(MapReduce) 방식 등의 검색방법으로 분산 처리하여 검색을 수행한다. 즉, 데이터 처리부(43)는 하둡 분산 파일 시스템으로부터 작업 데이터를 읽어와 맵리듀스 방식 등으로 검색을 수행한다.
다수의 고객 컴퓨터(60-1, 60-2, ..., 60-n)는 조립공장, 구입 고객, 납품 업체 등이며 납품받거나 구입한 해당 부품 또는 제품의 생산장소와 생산시간을 추적할 수 있는 표준 데이터를 빅데이터 엔진(40)에게 요청하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 수신하고, 수신된 표준데이터를 통계적 방법으로 처리하여 관리도, 히스토그램, 산점도 등의 QC(Quality Control)기법과 공정 능력지수를 이용하여 공정의 안정상태를 체크하는 분석 및 진단 자료를 산출하여 모니터, SMS, 이메일 등으로 표시 및 통보한다.
도 5에 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 구성을 나타내는 블록도가 도시되고, 도 6에 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 웹 브라우저(web browser)에 의해 각 생산공장의 공정을 실시간으로 모니터링하여 표시부에 표시하는 화면이 도시되고, 도 7에 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 통계분석부에 의해 분석된 결과를 나타내는 표시부의 일 실시예가 도시되고, 도 8 에 본 발명에 의한 고객 컴퓨터의 시뮬레이션 처리부에 의해 이상징후 예측 결과를 나타내는 표시부의 일 실시예가 도시된다.
본 발명에 의한 고객 컴퓨터(60)는 중앙제어부(62)의 제어에 따라 통신망(30)을 통하여 빅 데이터 엔진(40)에 접속하여 인터넷에 저장된 문자, 영상, 음향 등 정보를 찾아서 읽어들이는 웹 브라우저(web browser, 61a)를 포함하고 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 읽어들이는 통신부(61)와; 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 통신부(61)에 의해 수신된 인터넷 정보와 표준 데이터 등을 저장하는 메모리부(63)와; 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 상기 메모리부(63)에 저장된 인터넷 정보와 표준 데이터 등을 통계적 방법으로 처리하여 관리도, 히스토그램, 산점도 등 통계적 분석을 실행하는 통계분석부(64)와; 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 상기 통계분석부(64)에서 출력되는 분석 결과를 도표로 표시하는 시뮬레이션 처리부(65)와; 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 통계분석부(64)와 시뮬레이션 처리부(65)에서 처리된 시뮬레이션 데이터를 모니터, 터치 스크린 등의 표시 수단에 표시하는 표시부(66)를 포함하여 구성된다.
통신부(61)는 빅 데이터 엔진(40)에 접속하여 인터넷에 저장된 문자, 영상, 음향 등 정보를 찾아서 읽어주는 웹 브라우저(61a)를 포함하여 도 6에 도시된 바와 같이 다양한 지역에 분포되어 있는 생산공장(예를 들면, 인천 남동 1공장)의 공정을 모니터링 할 수 있으며 상기 다수의 생산공정 측정장치(10-1, 10-2, ..., 10-n)에서 측정된 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 빅 데이터 엔진(40)으로부터 읽어들이고, 중앙제어부(62)의 제어에 따라 메모리부(63)에 저장되게 한다.
메모리부(63)는 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 통신부(61)에 의해 수신된 인터넷 정보와 표준 데이터 등을 저장하고, 통계분석부(64)와 시뮬레이션 처리부(65) 및 표시부(66)로 출력한다.
통계분석부(64)는 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 상기 메모리부(63)에 저장된 인터넷 정보와 표준 데이터 등을 통계적 방법으로 처리하여 관리도, 히스토그램, 산점도 등 통계적 분석을 실행하고, 그 결과를 도 7에 도시된 바와 같이 표시부(66)에 표시한다.
따라서 생산라인별, 생산장비별 통합상황을 표시부(66)의 화면을 통하여 모니터링 할 수 있으며, 실시간으로 제공되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드를 제공받을 수 있다.
또한, 고객 컴퓨터(60)의 입력부(도시생략)를 통해 임계값을 입력하여 실시간으로 발생되는 생산공정 파트별 수량 및 평균 트렌드에 대해 경고 알람, SMS, 경고알람 리스트 등을 지원할 수 있다.
시뮬레이션 처리부(65)는 상기 중앙제어부(62)의 제어에 따라 상기 통계분석부(64)에서 출력되는 분석 결과를 도표로 표시하거나 통계분석결과를 통해 추후 데이터의 추이를 예상하여 이상징후 발생이나 이상징후 발생시기를 예측하여 도 8에 도시된 바와 같이 표시부(66)에 표시한다.
이와 같이 통계분석부(64)에서 출력되는 분석 결과를 통해 이상징후 발생이나 이상징후 발생시기를 예측함으로써 이상징후 발생시 빠르게 대처할 수 있으며 이상징후에 대한 신속한 대처로 인하여 생산성을 증대시킬 수 있다.
이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예를 예를들어 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
10-1, 10-2, ..., 10-n: 생산공정 측정장치
20-1, 20-2, ..., 20-n: 데이터 변환장치
21: 통신수단 22: 에이전트
23: 스플런크 포워더(Splunk Forwarder) 30: 통신망
40: 빅데이터 엔진 41: 데이터 송수신부
42: 데이터 저장부 43: 데이터 처리부
45: 표준 데이터베이스
60-1, 60-2, ..., 60-n: 고객 컴퓨터
61: 통신부 62: 중앙제어부
63: 메모리부 64: 통계분석부
65: 시뮬레이션 처리부 66: 표시부
100: 생산공정 데이터 관리 시스템

Claims (7)

  1. 생산공정에 투입되는 장비에 설치되는 측정센서에 의해 측정된 현장 데이터를 실시간으로 수집하거나 작업자가 직접 측정한 데이터를 수집하는 다수의 생산공정 측정장치와;
    상기 다수의 생산공정 측정장치와 통신하는 통신수단을 포함하고 상기 통신수단에서 입력되는 현장 데이터를 표준 데이터로 변환하는 에이전트를 포함하여 구성되는 다수의 데이터 변환장치와;
    상기 다수의 데이터 변환장치에서 통신망을 통해 수신되는 표준 데이터를 표준 데이터베이스에 저장하는 빅데이터 엔진과;
    상기 빅데이터 엔진의 표준 데이터베이스에 저장된 표준 데이터를 수신하여 다수의 생산공정 측정장치 중 특정 생산공정 측정장치에서 측정한 현장 데이터를 수신하여 통계적으로 분석하고 객관화된 정보를 추출하여 공정 결함의 이상 유무를 나타내는 통계분석 데이터를 출력하거나 모니터, 모바일 폰, 휴대 단말기에 표시하는 다수의 고객 컴퓨터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 현장 데이터는 생산공정에 투입되는 생산장비에 설치되는 측정센서와 계측장비에 의해 측정된 공정, 품질, 재료, 설비 데이터인 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 다수의 데이터 변환장치는,
    상기 다수의 생산공정 측정장치와 통신하는 통신수단과;
    상기 통신수단으로부터 공정, 품질, 재료, 설비와 관련된 현장 데이터를 실시간으로 입력받아 표준 데이터로 변환하는 에이전트와;
    상기 에이전트에 의해 변환된 표준 데이터를 통신망을 통해 상기 빅 데이터 엔진으로 전송하는 스플런크 포워더를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 표준 데이터는 생산된 제품의 생산장소와 생산시간을 추적하여 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있도록 생산제품의 공정명, 부품번호, 오퍼레이터 명, 주문 명, 로트번호, 측정장치명, 측정일자 및 시간, 측정나라, 측정지역, 측정라인, 측정 타입, 측정공장을 포함하는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  5. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 빅 데이터 엔진은,
    상기 통신망을 통해 다수의 데이터 변환장치로부터 실시간으로 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 수신하는 데이터 송수신부와;
    상기 데이터 송수신부로부터 데이터를 수신받아 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 추적할 수 있는 표준 데이터를 추출하여 표준 데이터베이스로 출력하는 표준 데이터 추출부와 상기 표준 데이터 추출부에서 추출된 정형 및 비정형 데이터 그리고 표준 데이터를 저장하며, 하둡 분산 파일 시스템(HDFS: Hadoop Distributed File System)에 분산 저장하는 데이터 저장부와; 및
    상기 저장된 정형 및 비정형 데이터를 맵리듀스(MapReduce) 방식으로 분산 처리하여 검색을 수행하고, 하둡 분산 파일 시스템으로부터 작업 데이터를 읽어와 맵리듀스를 수행하여 검색하는 데이터 처리부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  6. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 다수의 고객 컴퓨터는 납품받거나 구입한 해당 부품 또는 제품의 생산장소와 생산시간을 추적할 수 있는 표준 데이터를 상기 빅데이터 엔진에게 요청하여 수신하고, 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 통계적 방법으로 처리하여 QC(Quality Control)기법과 공정 능력지수를 이용하여 공정의 안정상태를 체크하는 분석 및 진단 자료를 산출하여 모니터, SMS, 이메일로 표시 및 통보하는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
  7. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 고객 컴퓨터는 중앙제어부의 제어에 따라 통신망을 통하여 상기 빅 데이터 엔진에 접속하여 인터넷에 저장된 문자, 영상, 음향 정보를 찾아서 읽어주는 웹 브라우저(web browser)를 포함하고 생산공장 및 로트번호 그리고 생산설비들을 포함하는 표준 데이터를 읽어들이는 통신부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 통신부에 의해 수신된 인터넷 정보와 표준 데이터를 저장하는 메모리부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 메모리부에 저장된 인터넷 정보와 표준 데이터를 통계적 방법으로 처리하여 통계적 분석을 실행하는 통계분석부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 상기 통계분석부에서 출력되는 분석 결과를 도표로 표시하는 시뮬레이션 처리부와; 상기 중앙제어부의 제어에 따라 통계분석부와 시뮬레이션 처리부에서 처리된 시뮬레이션 데이터를 표시수단에 표시하는 표시부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생산공정 데이터 관리 시스템.
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