KR20180058554A - 주문 맞춤형 의류 제조를 위한 공정 제어 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 의하면 소수의 작업자들로 구성된 주문 맞춤형 의류 제조 공장에서 다품종 의류 제품을 혼류 생산하여 납기를 맞추고자 할 때 최적의 공정 흐름을 사전에 파악하고 목표로 하는 각 제품의 납기를 맞추기 위해 각 개별 공정에서 각 작업자에게 정확한 수행 작업을 지시하여 생산 효율을 높일 수 있다.
Description
본 발명은 주문 맞춤형 의류 제조를 위한 공정 제어 방법 및 공정 제어 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 극단적인 다품종 소량 생산인 주문 맞춤형 의류의 제조를 위해 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch) 형태의 공정 레이아웃을 구성하고 옵션에 따라 다른 공정 순서를 가지는 의류의 혼류 제조에서 생산율, 가동률, 리드타임, 재공 등의 공정 관리 목표를 달성하기 위해 각 작업의 레이아웃 내의 흐름과 우선순위를 동적으로 할당하는 공정 제어 방법과 이를 위한 장치에 관한 것이다.
의류 제조 환경의 변화로 기존의 소품종 대량 생산이 대부분을 차지하던 주문이 다품종 소량생산으로 바뀌어 대량 생산을 목적으로 하는 라인 형태의 제조 레이아웃과 공정운영으로는 주문에 대한 효율적인 대응이 어려워지고 있다. 또한 인건비 상승으로 인한 제조 단가 경쟁력 확보를 위해 의류 제조 공정의 운영에 있어서 공정 효율의 확보는 필수적인 요소이다.
이러한 시장의 요구는 의류 시장만이 아니라 다른 제조 시장에서도 동일하게 발생하고 있다. 이미 기계, 전자 제품 시장에서는 다품종 소량생산을 위한 제조 레이아웃인 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch) 방식으로 전환되고 있으며, 이를 위한 데이터 기반 실시간 공정 관리 기술이 개발되어 적용되고 있다. 이러한 변화는 수치제어기반의 제조 장비의 자동화가 일반화되면서 단일 공정 수행의 시간과 품질의 정량적 모니터링 및 관리가 가능해짐으로써 현실화되고 있다.
이에 따라, 다른 제조 환경에서 다품종 소량생산을 위해 널리 적용되고 있는 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch) 레이아웃을 의류 제조에도 적용하는 시도들이 늘어나고 있으나 의류 제조 공정의 대부분을 차지하는 봉제 공정은 대부분이 수작업으로 이루어져 단일 공정의 정량적 관리의 어려움으로 인하여 레이아웃의 변경만으로 다품종 의류 제품의 혼류 생산은 어려운 상황이다. 따라서 의류 제조 공정의 특성을 반영하는 새로운 개념의 레이아웃 및 이에 기반한 공정 제어 방법이 필요하다.
한국등록특허공보 제1037391호에는 가상의 공장 모델 구축 방법 및 장치가 개시되고 있으나, 다품종 의류 제품의 혼류 생산에 적합하지 않은 문제가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 의류 제조를 위한 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch) 레이아웃을 대상으로 의류 제조 공정을 구성하는 작업자(Man), 장비(Machine), 작업방법(Method), 소재(Material)의 4가지 데이터화 가능 요소 중, 작업자의 작업수행능력을 정량적으로 데이터화하고 이를 중심으로 공정을 제어하여 공정 목표를 달성하고자 하는데 그 목적이 있다. 본 발명에서 대상으로 하는 의류 제조 환경은 대량 생산을 목적으로 공정 순서에 따라 라인을 구성하여 봉제기와 작업자를 일대일로 할당하여 구성하는 일반적인 의류 제조 환경이 아니라 제조하고자 하는 다양한 품목의 봉제를 위한 범용 및 특수 목적의 봉제기를 공통의 단위 작업 그룹에 따른 잡샵(Job-Shop)으로 구성하고 소수의 작업자를 다수의 봉제기에 일대다로 할당하는 다품종 소량생산 전용의 의류 제조 공정 환경을 대상으로 하며, 각 작업자는 공정 제어 규칙에 따라 다수의 공정 및 봉제기에 할당될 수 있어야 한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 주문 맞춤형 의류 제조 공정 제어 장치는 (a) 의류 제조 공장을 구성하는 봉제기를 포함한 장비와 작업자의 제조 공정 데이터 및 작업 성능 정보 데이터; (b) 제조 대상 의류 제품들의 공정 순서 데이터; (c) 의류 제조 공장의 레이아웃에서 구성되는 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch)의 구성 요소별 반제품 반입 및 반출 기록 데이터; (d) 상기 데이터들로부터 각 공정의 작업자 할당 우선순위를 주어진 규칙에 의해 모사할 수 있는 모사기; 및 (e) 상기 모사기로부터 최종 선택된 공정 순서에 따라 공정별 작업 순서를 작업자에게 전달하는 공정 지시기를 포함한다.
상기 장비의 제조 공정 데이터는, 봉제기를 포함한 각 장비의 수행 가능한 봉제 작업의 이름 및 작업 코드일 수 있으며 복수로 설정될 수 있다.
상기 작업자의 작업 성능 정보 데이터는, 작업자를 등급으로 구분하고 각 봉제 작업별로 작업자 등급별 작업 시간의 평균값과 편차값으로 정의한다.
상기 의류 제품들의 공정 순서 데이터는, 제조하고자 하는 의류 제품의 작업 순서로 정의하며 대체 공정을 포함한다.
상기 구성 요소별 반제품 반입 및 반출 데이터는, 레이아웃상 존재하는 장비 그룹에 공정 흐름상에서 반제품이 반입, 반출될 때, 작업자에 의해 생성 또는 소모되는 시간을 기록하는 데이터로 공장 장비 구성에 따라 바코드, 큐알코드(QR 코드), RFID 센서의 입력기로부터 생성되는 데이터이다.
상기 모사기는 이산 현상 시스템(Discrete Event System) 모사기로서, 상기 데이터들을 사용하여 제조하고자 하는 제품들의 공장 투입량을 가정하여 각 장비 그룹의 버퍼처리 규칙 후보들과 장비 그룹간 공유되는 작업자의 할당 규칙 후보들에 따라 공정 흐름을 모사하여 원하는 작업 시간동안 수행된 결과들을 도출하여 최적의 버퍼 처리 규칙과 작업자 할당 규칙을 선정할 수 있도록 하는 소프트웨어 장치이다.
상기 공정 지시기는 장비 그룹별로 설치되어 모사기에서 선정된 버퍼 처리 규칙과 작업자 할당 규칙에 따라 실제 작업이 진행될 때, 각 작업자에게 다음 수행할 작업과 장비 그룹을 전달할 수 있는 디스플레이를 포함한 전산 장치이다.
본 발명의 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법은 (a) 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하는 단계; (b) 상기 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 상기 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성하는 단계; (c) 상기 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 상기 시뮬레이션 결과에 따라 상기 시뮬레이션 모델의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 상기 작업자의 최적의 작업 순서를 결정하는 단계; 및 (e) 상기 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 상기 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 주문 맞춤 의료 제조를 위한 공정 제어 장치는 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하고, 상기 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 상기 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성하는 공정 모델러; 상기 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 상기 시뮬레이션 결과에 따라 상기 시뮬레이션 모델의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 최적의 작업 순서를 결정하는 공정 시뮬레이터; 상기 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 상기 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 공정 작업 지시기;를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 소수의 작업자들로 구성된 주문 맞춤형 의류 제조 공장에서 다품종 의류 제품을 혼류 생산하여 납기를 맞추고자 할 때 최적의 공정 흐름을 사전에 파악하고 목표로 하는 각 제품의 납기를 맞추기 위해 각 개별 공정에서 각 작업자에게 정확한 수행 작업을 지시하여 생산 효율을 높일 수 있다.
통상적으로 의류 봉제 공정은 30공정 이상의 세부 공정으로 구성되며, 하나의 제품을 구성하는 부분품이 각 세부 공정 내에서 분리/결합되는 경우가 다수 발생하여 장비별 버퍼의 반제품 재공이 높은 편이므로 다품종을 동시에 혼류 생산할 경우, 각 제품의 공정 흐름 관리가 매우 어렵다. 본 발명에 의한 공정 제어가 적용될 경우, 공정별 작업 우선 순위 제어가 가능하여 효율적인 운영이 가능하다.
의류 제조의 일반적인 형태인 대량 생산에서는 공정 순서에 따라 장비를 배치하고 각 장비별로 작업자를 할당하여 순서대로 공정이 진행되어 각 작업자는 주어지는 작업만 수행하게 되는데, 주문 맞춤 의류를 제조하기 위해 잡샵(Job-Shop) 혹은 배치(Batch) 형태로 장비를 구성하고 소수의 작업자에게 다양한 공정 및 다수의 장비가 할당될 경우, 각 작업자는 작업의 우선 순위를 파악하기 어려우며 더욱이 작업자의 숙련도가 다양할 경우에는 더욱 최적의 작업 할당이 어려워진다. 본 발명의 공정 제어가 적용될 경우, 주문 맞춤 의류의 혼류 생산에서 생산 투입되는 각 제품의 납기 준수를 위해 매 시점에서 작업자들에게 최적의 작업 지시가 가능하여 효율적인 공정 제어가 가능하다.
도 1은 주문 맞춤형 의류 제조를 위한 잡샵(Job-Shop)형 봉제 공장의 레이아웃 사례를 나타낸 개략도이다.
도 2는 주문 맞춤형 셔츠의 봉제공정 순서를 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 발명의 공정 제어기를 나타낸 개략도이다.
도 2는 주문 맞춤형 셔츠의 봉제공정 순서를 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 발명의 공정 제어기를 나타낸 개략도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 한다.
도 1은 본 발명의 주문 맞춤 의류 제품의 제조를 위한 잡샵(Job-Shop)형 봉제 공장 레이아웃의 사례를 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 봉제 공장은 크게 재단, 일반 봉제기, 특종 봉제기, 수작업대의 잡샵(Job-Shop)으로 구성될 수 있다. 대량 생산을 위한 라인형 레이아웃과는 다르게 특정 제품의 공정 순서와 관계없이 공정별 이동과 작업자의 이동경로를 줄이기 위해 봉제 공장에는 봉제기가 종류별로 배치되고 있으며 각 장비별로 작업자가 배치되는 것이 아니라 장비그룹별로 작업자가 할당되어 각 작업장(잡샵)에서 작업자가 공유된다.
도 2는 본 발명이 적용 가능한 주문 맞춤 셔츠의 공정 순서 사례이다. 셔츠는 비교적 공정수가 적은 제품이다.
봉제 공정은 연속적인 작업이 많아 대량 생산의 경우 각 작업의 작업량에 따라 표 1과 같이 세부적으로 분할되기도 한다.
원단의 재단 공정이 완료되면 재단물이 앞판, 뒷판, 커프스, 카라의 부분품으로 나뉘어 해당 공정이 진행되며 각각의 합봉 공정에서 부분품이 결합되어 완제품으로 완성된다. 보통 대량 생산에서는 해당 공정 순서에 따라 장비를 배치하고 공정 시간을 분석하여 공정별 장비수를 조정하여 공정별 작업 시간의 밸런스를 맞추어 공정 운영을 진행한다. 하지만, 복수 종류의 제품이 섞여서 함께 생산되는 다품종의 혼류 생산에서는 도 1의 레이아웃에서 여러 제품의 작업이 진행되어 각 장비별, 작업자별 작업 지시가 필수적이다. 예를 들어, 도 2의 표준 셔츠 공정에서도 주문에 따라 뒤판 요크가 없을 수도 있고, 자수 공정이 없을 수도 있어 각 제품별로 다른 공정 흐름 관리가 필요하며 이러한 공정 흐름이 본 발명 공정 제어기의 공정 시뮬레이터(모사기)와 공정 작업 지시기에서 생성되어 혼류 공정을 제어한다.
본 발명의 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법은 (a) 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하는 단계, (b) 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성하는 단계, (c) 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과에 따라 시뮬레이션 모듈의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 작업자의 최적의 작업 순서를 결정하는 단계 및 (d) 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 작업자에게 지시하는 단계를 포함할 수 있다.
(a) 단계 및 (b) 단계는 공정 모델러(110)에 의해 수행될 수 있다. (c) 단계는 공정 시뮬레이터(130)에 의해 수행될 수 있다. (d) 단계는 공정 작업 지시기(150)에 의해 수행될 수 있다.
장비별 공정 데이터는 의류 제조 장비별로 수행 가능한 봉제 작업의 이름이나 코드를 포함할 수 있다. 작업자별 작업 능력 데이터는 장비별로 수행되는 봉제 작업에서 작업자가 소요하는 작업 시간의 평균값과 편차값을 이용해서 설정된 등급을 포함할 수 있다.
시뮬레이션 모델은 이산현상 모델링 방법인 마르코프체인(Markov Chains)이나 페트리네트(Petri Net)로 분기 공정과 대체 공정을 포함하여 모델링되며, 작업 수행 이벤트는 각 작업자의 등급별로 공정 데이터에 포함된 작업 시간 함수가 적용될 수 있다.
(c) 단계에서 최적의 작업 순서를 결정하는 단계는 시뮬레이션 결과가 작업 우선순위 규칙에 따라 생산율, 가동율, 리드타임, 재공 중 적어도 하나의 성능 지수를 제공할 때, 복수의 시뮬레이션 모델 중에서 성능 지수가 기설정값을 만족하는 범위 내에서 가장 높은 성능 지수를 갖는 시뮬레이션 모델에 포함된 작업자의 작업 순서를 선택하는 것일 수 있다.
(d) 단계에서 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 단계는 상기 시뮬레이션 결과에 따라 작업을 수행하는 동안 상기 장비별로 작업 상황 데이터를 입력받아 상기 공장의 상태를 파악하고, 작업대에 설치된 디스플레이를 통해 상기 다음 작업을 지시하는 것일 수 있다.
도 3은 본 발명의 주문 맞춤형 의류 제조를 위한 공정 제어 장치의 구성도이다.
본 발명의 공정 제어 장치에 해당하는 공정 제어기(100)는 공정 모델러(110)와 공정 시뮬레이터(130)와 공정 작업 지시기(150)를 포함할 수 있다.
공정 모델러(110)는 대상 공장의 레이아웃과 장비별 수행가능 공정 데이터가 제공되어 대상 공장의 공장 환경을 구성하고 각 장비별로 작업 우선순위에 대한 스케쥴링 규칙을 정한다. 이때 수행 가능 공정 데이터는 작업자 등급별 평균 작업 시간과 편차 데이터를 포함한다.
공정 모델러(110)는 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하고, 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성할 수 있다.
공정 시뮬레이터(130)는 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과에 따라 시뮬레이션 모델의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 작업자의 최적의 작업 순서를 결정할 수 있다.
공정 시뮬레이터(130)는 주로 마르코프체인, 페트리 네트 등의 이산현상 시뮬레이터로 실시되는데 제조 대상인 제품별 공정 순서 데이터와, 공정 수행 작업자의 작업 능력 등급 데이터를 제공받아 이산현상시뮬레이션을 수행하며 공정 모델러에서 정해진 작업 우선 순위 규칙을 참조한다. 시뮬레이션 결과는 각 공정의 분기에 따른 경우별 시뮬레이션이 이루어져 각각 정해진 작업 시간내의 수행 결과를 계산하여 제공하며 그 수행 결과는 생산율, 가동율, 리드타임, 재공 등의 공정 운영 성능 지수를 제공하여 사용자가 최적의 스케쥴을 선택할 수 있도록 한다.
공정 작업 지시기(150)는 시뮬레이션 결과에 따라 선택된 스케쥴에 의해 작업이 수행되면서 각 장비별로 제공되는 실 작업데이터와 비교하여 공장 상태를 판단하고 다음 작업에 대한 작업 지시를 각 작업자에게 제공한다.
공정 작업 지시기(150)는 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 작업자에 대한 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 작업자에게 지시할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
100...공정 제어기
110...공정 모델러
130...공정 시뮬레이터 150...공정 작업 지시기
130...공정 시뮬레이터 150...공정 작업 지시기
Claims (6)
- (a) 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하는 단계;
(b) 상기 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 상기 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성하는 단계;
(c) 상기 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 상기 시뮬레이션 결과에 따라 상기 시뮬레이션 모델의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 상기 작업자의 최적의 작업 순서를 결정하는 단계; 및
(d) 상기 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 상기 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 단계;
를 포함하는 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 장비별 공정 데이터는 상기 장비별로 수행 가능한 봉제 작업의 이름이나 코드를 포함하고,
상기 작업자별 작업 능력 데이터는 상기 장비별로 수행되는 봉제 작업에서 상기 작업자가 소요하는 작업 시간의 평균값과 편차값을 이용해서 설정된 등급을 포함하는 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 시뮬레이션 모델은,
이산현상 모델링 방법인 마르코프체인(Markov Chains)이나 페트리네트(Petri Net)로 분기 공정과 대체 공정을 포함하여 모델링되며, 작업 수행 이벤트는 각 작업자의 등급별로 공정 데이터에 포함된 작업 시간 함수가 적용된 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 최적의 작업 순서를 결정하는 단계는,
상기 시뮬레이션 결과가 작업 우선순위 규칙에 따라 생산율, 가동율, 리드타임, 재공 중 적어도 하나의 성능 지수를 제공할 때, 복수의 상기 시뮬레이션 모델 중에서 상기 성능 지수가 기설정값을 만족하는 범위 내에서 가장 높은 성능 지수를 갖는 시뮬레이션 모델에 포함된 상기 작업자의 작업 순서를 선택하는 것인 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 단계는,
상기 시뮬레이션 결과에 따라 작업을 수행하는 동안 상기 장비별로 작업 상황 데이터를 입력받아 상기 공장의 상태를 파악하고, 작업대에 설치된 디스플레이를 통해 상기 다음 작업을 지시하는 것인 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 방법.
- 잡샵(Job-Shop)형 레이아웃으로 형성된 의류 공장의 레이아웃 및 장비별 공정 데이터를 수집하여 공정을 모델링하고, 상기 모델링된 결과와 제조하려는 제품별 공정 순서 및 상기 공장의 작업자별 작업 능력 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 생성하는 공정 모델러;
상기 시뮬레이션 모델로부터 정해진 작업 우선순위에 따라 의류 제품의 제조 공정을 시뮬레이션하고, 상기 시뮬레이션 결과에 따라 상기 시뮬레이션 모델의 공정 성능을 산출하여 제공하고, 최적의 작업 순서를 결정하는 공정 시뮬레이터;
상기 시뮬레이션 결과에 따라 각 장비별로 작업 상황 데이터를 수집하고, 상기 최적의 작업 순서에 따라 다음 작업을 상기 작업자에게 지시하는 공정 작업 지시기;
를 포함하는 주문 맞춤 의류 제조를 위한 공정 제어 장치.
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