KR20180064956A - System for improving manufacturing process test bed - Google Patents

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KR20180064956A
KR20180064956A KR1020170036037A KR20170036037A KR20180064956A KR 20180064956 A KR20180064956 A KR 20180064956A KR 1020170036037 A KR1020170036037 A KR 1020170036037A KR 20170036037 A KR20170036037 A KR 20170036037A KR 20180064956 A KR20180064956 A KR 20180064956A
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임황용
김현종
황환철
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주식회사 에스.제이테크
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Abstract

The present invention relates to a manufacturing process test bed improvement system, which comprises: a sensor module for measuring a state of a worker and at least one manufacturing device located in a factory through an internet of things (IoT) sensor, obtaining factory state information by using the measured state of the worker and the manufacturing device, and transmitting the factory state information and factory identification information; an information collecting module for classifying the factory state information transmitted from the sensor module to generate a factory state information list; a database for storing the factory state information list from the information collecting module and the factory state information and the factory identification information transmitted from the sensor module; an analysis module for analyzing the factory state information list stored in the database to generate manufacturing process information, and generating 3D- and virtual reality-based process control information capable of controlling a manufacturing process corresponding to the manufacturing process information; and an operation control module for controlling an operation of the manufacturing device by using the 3D- and virtual reality-based process control information from the analysis module. According to the present invention, monitoring for each factory is possible for a manufacturing process, and process control information for improving the manufacturing efficiency of a factory is selected and applied through a topic map. Thus, it is possible to provide information that can resolve problems occurring in comparison with an existing manufacturing process and to improve a manufacturing process, and it is possible to improve test efficiency of the manufacturing process.

Description

제조공정 테스트 베드 향상 시스템{System for improving manufacturing process test bed}[0001] The present invention relates to a manufacturing process test bed,

본 발명은 제조공정 테스트 베드 향상 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 제조공정의 성능을 테스트하기 위한 제조공정 테스트 베드 향상 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a manufacturing process test bed improvement system, and more particularly, to a manufacturing process test bed improvement system for testing the performance of a manufacturing process.

대규모의 제조업을 운영하고 있는 기업에서는 제조원가를 낮추고 제품의 품질 향상을 위한 불량률을 낮추며, 생산되는 제품의 수량을 실시간으로 집계하고, 또한 생산 공정의 진행사항을 관리하기 위해서 전사적 자원관리 시스템(Enterprise Resource Planning, 이하 ERP)에 제조공정 관리 시스템(Manufacturing Execution System, 이하 MES)을 접목하여 운영하고 있다.Companies operating a large-scale manufacturing industry need to reduce the manufacturing cost, reduce the defect rate for improving the product quality, compile the quantity of the product in real time, and manage the progress of the production process. (ERP), a manufacturing execution management system (MES).

ERP은 제조공정 관리에 있어서 제조공정에 대한 자료를 자동으로 입력 받을 수 있는 수단이 없으므로 하루에 한번 씩 모든 제조공정에 대한 데이터를 수작업으로 입력하여 관리해왔으며, 상기의 문제점을 해결하기 위해서 제조공정에 대한 모든 데이터를 자동으로 입력 받고, 또한 필요한 제조공정을 관리하는 MES를 개발하여 상기 ERP와 연동시킴으로써 실시간 생산되어지는 제품의 수량 및 현재 진행되는 생산 공정, 불량품의 수량 등을 모니터링 할 수 있도록 구축하고 있다.Since ERP does not have a means for automatically inputting data on the manufacturing process in the manufacturing process management, it has been manually inputting data for all the manufacturing processes once a day, and in order to solve the above problems, MES, which receives all the data for automatic processing and manages the necessary manufacturing processes, is developed and linked with the ERP to monitor the quantity of products produced in real time, the current production process and the quantity of defective products have.

그러나 종래 제조공정 관리 시스템은 기존 제조공정과의 성능과 효율 비교를 위하여 기존의 각 공장별 제조장치의 상태 및 작업자의 상태에 따른 제조공정 비교에 관한 정보를 추출하고 분석, 비교하여 적용하려고 하는 제조공정과 대비하는 작업이 필요하나, 비교할 수 있는 기존의 제조공정의 정보를 얻기 어려우며, 또한, 새로 적용하는 제조공정과 비교할 수 있는 정보의 획득이 어려운 문제점을 가지고 있다.However, in the conventional manufacturing process management system, in order to compare the performance and efficiency with the existing manufacturing process, it is necessary to extract, analyze, compare, and apply the information on the comparison of the manufacturing process according to the state of the manufacturing apparatuses It is difficult to obtain comparable information of the manufacturing process and it is difficult to acquire information comparable with the newly applied manufacturing process.

KR 10-2008-0016514 AKR 10-2008-0016514 A

본 발명의 목적은 공장별 제조장치의 특성 및 작업자의 상태를 측정, 분석하여 기존 제조공정의 모니터링이 가능하며, 이러한 정보를 이용하여 새로 적용하는 제조공정과 비교, 분석이 가능한 정보를 생성하여 적용되는 제조공정의 테스트 효율을 향상시킬 수 있는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to enable monitoring of existing manufacturing processes by measuring and analyzing the characteristics of the manufacturing apparatuses and the conditions of the workers by the factory, and generating and analyzing information that can be compared and analyzed with the newly applied manufacturing process Which is capable of improving the test efficiency of the manufacturing process.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 제조공정 테스트 베드 향상 시스템에 관한 것으로, 본 제조공정 테스트 베드 향상 시스템은 IoT(Internet of Things) 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하고, 상기 측정된 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 상기 공장상태정보 및 공장식별정보를 전송하는 센서모듈; 상기 센서모듈로부터 전송된 상기 공장상태정보를 분류하여 공장상태정보 리스트(list)를 생성하는 정보수집모듈; 상기 정보수집모듈로부터 상기 공장상태정보 리스트와, 상기 센서모듈로부터 전송된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 저장하는 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 저장된 상기 공장상태정보 리스트를 분석하여 제조공정정보를 생성하고, 상기 제조공정정보에 대응하여 제조공정을 제어할 수 있는 3D 및 가상현실 기반 공정제어정보를 생성하는 분석모듈 및 상기 분석모듈로부터 상기 3D 및 가상현실 기반 공정제어정보를 이용하여 제조장치의 작동을 제어하는 작동제어모듈을 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system and method for improving a test bed of a manufacturing process. The system includes a test bed improvement system including at least one manufacturing apparatus and an operator located in a factory through an IoT (Internet of Things) A sensor module for acquiring factory state information using the measured state of the manufacturing apparatus and the operator, and transmitting the factory state information and factory identification information; An information collection module for classifying the factory state information transmitted from the sensor module and generating a factory state information list; A database for storing the factory status information list from the information collection module, the factory status information transmitted from the sensor module, and the factory identification information; An analysis module for generating manufacturing process information by analyzing the factory state information list stored in the database and generating 3D and virtual reality based process control information capable of controlling the manufacturing process in accordance with the manufacturing process information, And an operation control module for controlling the operation of the manufacturing apparatus using the 3D and virtual reality-based process control information.

또한, 상기 분석모듈에 의하여 분석된 상기 제조공정정보를 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 공정제어정보와의 관계성을 형성하고, 상기 형성된 관계성을 토픽맵으로 구축하여 관계성을 시각화하는 관계성 구축모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the manufacturing process information analyzed by the analysis module is used to form a relationship with the process control information using a predetermined manufacturing process-based relationship model, and the formed relationship is constructed as a topic map, And a visualization module for visualizing the relationship.

또한, 상기 토픽맵은 상기 제조공정정보를 복수 개 생성하여 리스트화한 제조공정정보 리스트를 입력으로서 사용하며, 상기 제조공정정보에 대응되는 상기 공정제어정보를 복수 개 생성하여 리스트화한 공정제어정보 리스트를 출력으로서 사용하고, 입력 및 출력 간의 연관 관계에 따라 관계성이 높은 상기 공정제어정보를 적어도 하나를 선택하며, 상기 작동제어모듈은 상기 토픽맵에서 선택된 적어도 하나의 상기 공정제어정보를 이용하여 제조장치의 작동을 제어하는 것을 특징으로 한다.Also, the topic map may include a plurality of manufacturing process information lists, which are generated by listing a plurality of the manufacturing process information, as input, and generate a plurality of process control information corresponding to the manufacturing process information, Selecting at least one of the process control information with high relevance according to the association between input and output, and the operation control module uses at least one process control information selected in the topic map And the operation of the manufacturing apparatus is controlled.

또한, 상기 공장상태정보는 제조장치 상태 정보, 작업자 상태 정보 및 제품 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.The factory state information may include at least one of manufacturing state information, worker state information, and product state information.

또한, 상기 제조장치 상태 정보는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량 및 장치 점검 기간을 포함하며, 상기 작업자 상태 정보는 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간 및 숙련도를 포함하고, 상기 제품 상태 정보는 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량 및 제조 난이도를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the manufacturing apparatus status information includes a moving speed of the manufacturing apparatus, an operation time, a consumption amount of consumables, an inventory amount of consumables, and a device inspection period. Time and proficiency, and the product state information includes a defective rate of the product, a production quantity, an estimated production quantity, and a manufacturing difficulty level.

또한, 상기 공정제어정보는 작업자의 추가투입, 작업자의 추가교육, 장치의 점검, 작업자 인원 감축, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정 및 소모품의 추가주문의 제어정보들 중 적어도 하나의 제어정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.Also, the process control information includes at least one control information among additional inputs of the operator, additional training of the operator, inspection of the apparatus, reduction of the worker personnel, expansion of the product production amount, adjustment of the position of the consumables, .

아울러, 상기 데이터베이스는 상기 센서모듈에서 전송된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 이용하여 각 공장별로 제조공정을 복수 개의 영역으로 구획하여 데이터베이스화하며,In addition, the database divides the manufacturing process into a plurality of areas for each factory using the factory state information and the factory identification information transmitted from the sensor module,

상기 분석모듈은, 구획된 제조공정 영역별로 데이터베이스화된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 이용하여 각각의 제조공정 영역에 대한 공장상태를 분석하여, 각 공장에 대한 제조공정 영역별 영역제조공정정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.The analysis module analyzes the plant status for each manufacturing process area by using the factory status information and the factory identification information databaseized for each of the divided manufacturing process areas, Information is generated.

이와 같이 본 발명은 제조공정에 대한 공장별 모니터링이 가능하고, 공장의 제조효율을 향상시키기 위한 공정제어정보를 토픽맵을 통해 선택하여 적용함으로써 기존 제조공정과의 비교했을 때 발생하는 문제점과 향후 제조공정을 개선할 수 있는 정보를 제공하여 제조공정의 테스트 효율을 향상시키는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to perform factory-specific monitoring of a manufacturing process and select and apply process control information for improving manufacturing efficiency of a factory through a topic map, There is an effect of improving the test efficiency of the manufacturing process by providing information that can improve the process.

또한, 본 발명은 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하여 가공 및 분석을 통해 3D 및 가상현실 기반의 공정제어정보를 생성하여 사용자가 보다 용이하게 기존 제조공정과의 비교 및 문제점 파악을 할 수 있는 효과가 있다.The present invention also provides a method and apparatus for measuring a state of a manufacturing apparatus and an operator and generating 3D and virtual reality-based process control information through processing and analysis, .

도 1은 본 발명의 제조공정 테스트 베드 향상 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 공장상태정보 리스트를 나타낸 일 실시예이다.
도 3은 본 발명의 제조공정정보 및 공정제어정보를 리스트(list)화하여 토픽맵(Topic map)으로 나타낸 일 실시예이다.
도 4는 본 발명의 제조공정 테스트 베드 향상 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
1 is a block diagram of a manufacturing process test bed improvement system of the present invention.
FIG. 2 is a view showing a factory status information list according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an example showing a manufacturing process information and a process control information according to the present invention as a list of topic information and a topic map.
4 is a flowchart illustrating an operation of the manufacturing process test bed improvement system of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Thus, the shape and size of the elements in the figures may be exaggerated for clarity.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템의 블록도이다. 1 is a block diagram of a manufacturing process test bed enhancement system in accordance with an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 센서모듈(110), 정보수집모듈(120), 데이터베이스(130), 분석모듈(140), 관계성 구축모듈(150), 작동제어모듈(160)로 이루어질 수 있다. 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 공장 내 설치된 제조장치(200)와 연동될 수 있다.1, a manufacturing process test bed improvement system 100 according to an embodiment of the present invention includes a sensor module 110, an information collection module 120, a database 130, an analysis module 140, 150, and an operation control module 160. The manufacturing process test bed improvement system 100 can be interlocked with the manufacturing apparatus 200 installed in the factory.

센서모듈(110)은 공장 내 또는 제조장치(200)의 일부에 설치될 수 있으며, 센서모듈(110)에 포함된 IoT 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치(200) 및 작업자의 상태를 측정하고, 측정된 제조장치(200) 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 획득된 공장상태정보와 함께 공장식별정보를 전송하거나 후술할 작동제어모듈(160)의 신호를 전송받아 제조장치를 제어하는 역할을 한다.The sensor module 110 may be installed in a factory or a part of the manufacturing apparatus 200 and may be connected to at least one manufacturing apparatus 200 located in the factory through the IoT sensor included in the sensor module 110, Acquires factory status information using the measured status of the manufacturing apparatus 200 and the operator, transmits factory identification information together with the acquired factory status information, or transmits a signal of an operation control module 160 to be described later And serves to control the manufacturing apparatus.

IoT는 'Internet of Things'의 줄임말로서, 모든 사물을 인터넷으로 연결하여 사물이 가진 특성을 지능화하는 것으로, IoT 센서는 이에 활용되는 센서를 의미한다. 제조공정 테스트 베드 향상 시스템에 사용되는 IoT 센서는 공장 내의 컨베이어벨트, 압축기, 성형기, 원자재, 작업자, 완제품, 창고 등에 적용되는 적외선, 머신비전, 카메라, 무게, 가속도, 타이머 등을 이용하는 센서를 포함한다. 그리고 제조공정 테스트 베드 향상 시스템에 사용되는 IoT 센서는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량, 장치 점검 기간 등의 제조장치 상태 정보와, 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간(숙련도) 등에 대한 작업자 상태 정보 및 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량, 제조 난이도 등의 제품 상태 정보를 측정하여 전송한다.IoT is an abbreviation of 'Internet of Things', which connects all objects to the Internet to intelligence the characteristics of objects. IoT sensors refer to the sensors used. IoT sensors used in manufacturing process test bed enhancement systems include sensors that use infrared, machine vision, cameras, weights, accelerations, timers, etc. applied to conveyor belts, compressors, molding machines, raw materials, workers, . In addition, the IoT sensor used in the manufacturing process test bed improvement system is used to measure the manufacturing apparatus state information such as the operation speed of the manufacturing apparatus, the operation time, the consumption amount of consumables, the amount of consumables, Worker status information on work time, training time (proficiency level), and product status information such as product defect rate, production quantity, estimated quantity of manufacture, and manufacturing difficulty.

센서모듈(110)은 IoT 센서를 이용하여 공장 내부에 설치된 복수 개의 센서모듈(110)간에 데이터를 전송 및 교환할 수 있다. 이를 이용하여 공장 내 온도 또는 습도와 같은 환경 정보를 측정하거나 제조장치(200)에 장착되어 제조장치의 가동 현황을 파악할 수 있으며, 또는 작업자의 위치, 행동 등 작업자의 상태를 파악함으로써, 공장 내부의 상태를 정보의 형태인 공장상태정보로 획득하도록 할 수 있다.The sensor module 110 can transfer and exchange data between a plurality of sensor modules 110 installed in the factory using the IoT sensor. By using this information, it is possible to measure environmental information such as the temperature or humidity in the factory or to monitor the operation status of the manufacturing apparatus mounted on the manufacturing apparatus 200, or to grasp the status of the operator such as the position and behavior of the operator, The state information may be acquired as factory state information in the form of information.

또한, 공장상태정보는 제조장치 상태 정보, 작업자 상태 정보 및 제품 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Further, the factory state information may include at least one of the manufacturing apparatus state information, the worker state information, and the product state information.

공장상태정보에서의 제조장치 상태 정보에는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량 및 장치 점검 기간 등의 제조장치 관련 정보를 포함하며, 작업자 상태 정보는 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간 및 숙련도 등의 작업자에 관련된 정보를 포함하고, 제품 상태 정보는 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량, 제조 난이도 등 제품에 관련된 정보를 포함하도록 구성할 수 있다.The manufacturing apparatus status information in the factory status information includes manufacturing apparatus-related information such as operation speed of the manufacturing apparatus, operation time, consumption amount of consumables, inventory amount of consumables, and device inspection period. And information related to the operator such as behavior, working time, training time and proficiency, and the product status information can be configured to include information related to the product such as the product defect rate, the production quantity, the estimated quantity of manufacture, and the manufacturing difficulty.

센서모듈(110)에 의해 획득되는 공장상태정보는 정보의 종류에 따라 수치화할 수 있으며, 필요에 따라 단어 또는 문장으로 나타내도록 설정할 수 있다.Factory state information obtained by the sensor module 110 can be digitized according to the type of information, and can be set to be expressed in words or sentences as necessary.

또한, 센서모듈(110)은 공장식별정보를 전송 할 수 있는데, 전송되는 공장식별정보는 하나 이상의 공장이 존재할 때, 각 공장별 위치, 상태 또는 각 공장별 공장 환경, 제조공정 단계 등의 공장에 관련된 상세한 정보를 포함할 수 있다.In addition, the sensor module 110 may transmit factory identification information, and the transmitted factory identification information may be transmitted to a factory such as a factory location, a state of each factory, a factory environment of each factory, And may include relevant detailed information.

정보수집모듈(120)은 센서모듈(110)에서 전송된 제조장치(200) 및 작업자의 상태를 수신하고, 수신된 공장상태정보를 이용하여 공장 내 제조공정에 대한 상황을 분류별로 가공하여 정리한 공장상태정보 리스트를 생성하는 역할을 한다.The information collecting module 120 receives the status of the manufacturing apparatus 200 and the operator transmitted from the sensor module 110 and processes the status of the manufacturing process in the factory by using the received factory status information, And generates a factory status information list.

공장상태정보 리스트는 센서모듈(110)에서 전송된 공장상태정보를 리스트의 형태로 정리하여 사용자가 공장상태에 대한 정보를 파악하기 쉽고, 또한, 후술할 제조공정정보로 가공하기 용이하도록 생성하는 것이다. The factory status information list is a list of the factory status information transmitted from the sensor module 110 so that the user can easily grasp information on the factory status and can easily process the manufacturing process information to be described later .

도 2에 나타낸 일 실시예를 참고하면, 정보수집모듈(120)에서 가공되는 공장상태정보는 각각의 분류로 나뉠 수 있으며, 일례로, 제조장치 a, 작업자 b 및 제품 c 등과 같이 각각의 정보들로 분류할 수 있다. 2, the factory state information processed by the information collecting module 120 can be divided into respective categories. For example, each piece of information such as the manufacturing apparatuses a, b, and c .

이와 같은 분류는 제조공정 또는 상황에 따라 분류기준은 변화될 수 있으며 상기한 분류는 일 실시예로 나타낸 것으로 이에 한정되지 않는다.Such a classification may be changed according to a manufacturing process or a situation, and the classification is not limited to the one shown in the embodiment.

공장상태정보의 분류는 각각의 세부 분류로 나뉠 수 있으며, 일례로, 도 2에서와 같이 제조장치 a에서는 가동속도 a1, 가동시간 a2, 소모품의 소모량 a3, 소모품의 재고량 a4, 장치 점검 기간 a5 등과 같은 제조장치 a에 관련된 세부 분류로 나누고, 각각에 대한 수치, 단어 또는 문장의 형태로 각 세부 분류별 정보를 제공하는 공장상태정보 리스트를 생성할 수 있다.As shown in FIG. 2, in the manufacturing apparatus a, for example, the operating speed a1, the operating time a2, the consumption amount a3 of the consumables, the inventory amount a4 of the consumables, It is possible to generate a factory status information list that provides information for each detailed classification in the form of a numerical value, a word or a sentence for each of the subcategories related to the same manufacturing apparatus a.

데이터베이스(130)는 센서모듈(110)로부터 공장상태정보 및 공장식별정보를 전송받고, 정보수집모듈(120)로부터 공장상태정보 리스트를 전송 받아 데이터베이스화하여 저장하는 역할을 수행한다.The database 130 receives factory status information and factory identification information from the sensor module 110, receives the factory status information list from the information collection module 120, and stores the database in a database.

또한, 데이터베이스(130)는 센서모듈(110)로부터 전송된 공장식별정보를 이용하여 각 공장별 공장상태정보로 분류한 후, 분류된 공장상태정보를 다시 제조공정별로 분류하여, 각 제조공정의 공장상태정보를 각 공장별로 비교하도록 가공하는 역할을 수행할 수 있다.In addition, the database 130 classifies plant status information for each plant using the factory identification information transmitted from the sensor module 110, classifies the classified plant status information again according to the manufacturing process, And to process the status information to be compared with each factory.

이는, 제조공정을 테스트할 때, 비교 대상이 되는 제조공정을 각 공장별로 비교할 수 있는 정보를 제공하기 위함으로 제조공정상 수치 비교에 따라 제조공정에 대한 평가 및 수정을 할 수 있다.This is because, when testing the manufacturing process, it is possible to evaluate and modify the manufacturing process according to the comparison of the normal values of the manufacturing process, in order to provide information that can be compared with each factory.

분석모듈(140)은 데이터베이스(130)로부터 공장상태정보 리스트를 분석하여 제조공정정보를 생성하고, 생성된 제조공정정보에 대응하도록 제조장치의 작동을 제어할 수 있는 공정제어정보를 생성한다. The analysis module 140 generates manufacturing process information by analyzing the factory status information list from the database 130 and generates process control information that can control the operation of the manufacturing device to correspond to the generated manufacturing process information.

분석모듈(140)은 데이터베이스(130)에 저장된 공장상태정보 리스트를 분석하여 공장상태정보의 각 코드별 조합을 통해 제조공정에 대한 정보를 나타내는 제조공정정보를 생성할 수 있다.The analysis module 140 may analyze the factory status information list stored in the database 130 and generate manufacturing process information indicating the information on the manufacturing process through a combination of each code of the factory status information.

제조공정정보는 공장상태정보 리스트에서 선택된 하나 이상의 코드를 조합하여 생성되며, 각 코드들의 조합을 통해 나타나는 의미 또는 정의에 의해 제조공정 상황을 파악할 수 있도록 구성된다. The manufacturing process information is generated by combining one or more codes selected from the factory status information list, and is configured to be able to grasp the manufacturing process status according to a meaning or a definition expressed by a combination of codes.

생성된 제조공정정보는 기존의 제조공정 및 사전에 설정된 제조공정의 결과 값 또는 기댓값과 비교하여 제조공정의 진행 속도, 진행 효율, 제품 신뢰도 또는 제조장치에 대한 점검 주기와 같은 제조공정에 대한 정보를 제공 할 수 있다. The generated manufacturing process information is compared with the resultant value or expected value of the existing manufacturing process and the preset manufacturing process, and information about the manufacturing process such as the progress speed of the manufacturing process, progress efficiency, product reliability, .

또한, 제조공정정보에 대응하여 제조공정을 제어할 수 있도록 제조공정의 속도의 증감, 작업자의 투입 인원 증감(작업자 추가투입), 작업자 숙련도에 대해 판단하여 작업자에 대한 추가 교육 실시 여부, 소모품의 소모량을 파악하여 재고량과 비교 및 계산을 통해 추가 주문이 필요한지 여부, 장치의 점검, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정 및 소모품의 추가주문 등과 같은 제조장치(200)에 전송되어 제어할 수 있는 제어정보를 공정제어정보로 생성하여 관련 지표 또는 결과값으로 나타낼 수 있다. In order to control the manufacturing process in accordance with the manufacturing process information, it is necessary to increase or decrease the speed of the manufacturing process, to increase or decrease the input amount of the worker (additional worker input) And control information that can be transferred to and controlled by the manufacturing apparatus 200, such as whether or not additional order is required through the checking of the inventory quantity, inspection of the apparatus, enlargement of the product production amount, adjustment of the position of the consumable item, Process control information can be generated and displayed as an associated indicator or result value.

생성된 공정제어정보는 사용자가 인식하기 용이하도록 3D(3-Dimension), 가상현실(Virtual Reality, VR) 또는 증강현실(Augmented Reality, AR)과 같은 3D 및 가상현실 기반으로 구현되어 모니터 또는 스마트폰 등을 통해 확인하거나 전용단말기를 이용하여 실제 제조공정과의 비교 또는 분석에 사용될 수 있다.The generated process control information is implemented on the basis of 3D and virtual reality such as 3D (3-Dimension), Virtual Reality (VR) or Augmented Reality (AR) Or can be used for comparison or analysis with an actual manufacturing process using a dedicated terminal.

또한, 분석모듈(140)은 데이터베이스(130)로부터 구획 영역별로 데이터베이스화된 공장상태정보 및 공장식별정보를 이용하여 각각의 구획 영역에 대한 공장상태정보를 공장별로 분석하여, 각 공장의 구획 영역별로 제조공정에 관한 정보를 분석한 영역제조공정정보를 생성할 수 있다. In addition, the analysis module 140 analyzes the factory status information for each of the divided areas by factory using the factory status information and the factory identification information, which are databaseized by the divided areas, from the database 130, Area manufacturing process information in which information on the manufacturing process is analyzed can be generated.

관계성 구축모듈(150)은 분석모듈(140)에 의하여 분석된 제조공정정보를 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 제조장치와 작업자의 관계성을 형성하고, 형성된 제조장치와 작업자의 관계성을 토픽맵(Topic Maps)으로 구축하여 시각화하는 역할을 한다.The relationship building module 150 forms the relationship between the manufacturing apparatus and the worker using the relation model based on the manufacturing process that has been previously determined by the analysis module 140, It builds and visualizes relationships with Topic Maps.

토픽맵은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 지식표현 방법론으로, 차세대 웹환경(웹 3.0)에 대한 해결방안으로 많은 분야에서 인정받고 있는 기술이다.Topic Map is a knowledge representation methodology of Semantic Web, which is recognized as a solution for next generation web environment (Web 3.0).

토픽맵은 정보를 상호 연관성에 따라 연결하고 조직하여 지식 구조를 일종의 지도(Map)와 같이 표현하여, 대용량의 정보를 분류하고 의미론적 연관관계를 검색하는 데 사용할 수 있는 탁월한 기술로, 정보세계의 GPS라고 할 수 있다.Topic map is an excellent technology that can be used to classify information and search for semantic relations by associating and organizing information according to correlations and expressing the knowledge structure as a kind of map. GPS can be called.

토픽맵은 대용량의 정보를 분류하고 구조화하며 의미론적인 연관관계를 설정하여, 비구조화되고 분산되어 있는 정보를 효율적으로 통합, 검색하고 내비게이션하기 위한 해결책의 일종이다.Topic maps are a kind of solution for efficiently integrating, searching and navigating unstructured and distributed information by classifying and structuring large amounts of information and establishing semantic relations.

토픽맵은 지식층과 정보층의 이중 구조로 구성된다. 지식층은 기존의 정보 리소스 위에 구축하는 지식의 구조로서 특정 주제를 나타내는 Topic과 Topic들간의 연관관계를 나타내는 Association으로 구성된다.The topic map consists of a dual structure of knowledge and information layers. Knowledge layer consists of Topic that represents a specific topic and Association that shows the relationship between Topic and Topic.

정보층은 정보 리소스를 나타내며, 지식층과 정보층은 Occurrence를 통해 상호 연결되어 지식의 위치정보와 위치정보에 해당하는 자원을 표현한다. 따라서 기존의 홈페이지나 데이터의 변경 없이 토픽간의 연관정보를 이용하여 원하는 정보로의 경로를 보다 빠르고 정확하게 안내할 수 있다.The information layer represents the information resource, and the knowledge layer and the information layer are interconnected through the Occurrence to represent the location information of the knowledge and the resource corresponding to the location information. Therefore, it is possible to quickly and accurately guide the route to the desired information by using the association information between the topics without changing the existing homepage or data.

관계성 구축모듈(150)에서는 사용되는 제조공정 기반의 관계모델은 이상적인 제조공정 운영을 위한 제조장치(200) 및 작업자의 상태정보를 포함하고, 변수로서 입력되는 제조공정정보와 출력으로 설정되는 공정제어정보 사이에 관련성이 높은 순서대로 선택되도록 사전에 설정하여 사용될 수 있다.In the relationship building module 150, the manufacturing process-based relational model used includes an ideal manufacturing process 200 for manufacturing operation and state information of the worker, and includes manufacturing process information input as a variable and a process It can be set and used beforehand so that the control information is selected in descending order of relevancy.

따라서, 분석모듈(140)에서 생성되는 제조공정정보와 공정제어정보 사이에 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델에 의해 높은 관련성을 가지는 것을 선택하도록 하는 작업을 관계성 형성이라 하고, 이를 통해 선택된 공정제어정보를 이용하여 작동제어모듈(160)에서 제조공정을 제어한다.Accordingly, the task of selecting a relationship having high relevance between the manufacturing process information generated in the analysis module 140 and the process control information according to a predetermined manufacturing process based relationship model is referred to as relationship formation, The operation control module 160 controls the manufacturing process using the control information.

또한, 관계성 구축모듈(150)은 제조공정정보와 공정제어정보 사이에 형성된 관계성을 토픽맵으로 구축하여 사용자가 활용하기 용이하도록 시각화 할 수 있다.In addition, the relationship building module 150 constructs a relationship map formed between the manufacturing process information and the process control information as a topic map, and visualizes the information so as to be easily utilized by the user.

본 발명의 일 실시예를 나타낸 도 3을 참고하여 제조공정정보와 공정제어정보 사이의 관계성을 토픽맵으로 구축하는 과정을 설명하면, 상기 토픽맵은 상기 분석모듈(140)에서 생성된 제조공정정보를 관계성 구축모듈(150)에서 복수 개 생성하여 각각의 제조공정정보를 리스트(list)화시키며, 제조공정정보 리스트는 공정상태정보 리스트에서 사용한 코드와 각 코드들이 조합되어 발생된 정의를 나타내게 된다. 또한, 제조공정정보 리스트를 작성한 것과 동일하게 공정제어정보 리스트를 관계성분석모듈(150)에서 생성하여 각각의 코드와 함께 정의를 나타내도록 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3, which illustrates one embodiment of the present invention, a process of constructing a relationship between manufacturing process information and process control information into a topic map will be described. A plurality of pieces of information are generated in the relationship building module 150 to list the respective manufacturing process information, and the manufacturing process information list shows the codes used in the process state information list and the definitions generated by combining the codes do. In addition, a process control information list can be generated in the relational expression module 150 in the same manner as the production process information list is created, and can be configured to display a definition together with each code.

토픽맵은 관계성구성모듈(150)에서 생성된 제조공정정보 리스트 중 하나의 정보에 대한 공정제어정보를 사전에 설정된 관계성이 높은 조건대로 공정제어정보 리스트에서 검색하여 선택하게 되며, 이는 하나 이상의 공정제어정보를 선택하여 사용자에게 보다 효율적인 정보를 제공하도록 구성될 수 있다.The topic map selects and selects the process control information for one piece of information from the manufacturing process information list generated by the relationship configuration module 150 in the process control information list in accordance with the predefined relation, And may be configured to select process control information to provide more efficient information to the user.

일례로, 제조장치(200)의 가동 속도와, 소모품의 소모량, 작업자의 투입 인원 등을 정리한 공장상태정보 리스트(도 2)를 통해 제조공정정보 리스트를 생성(도 3, 제조공정정보 리스트)하여 입력으로 사용하고, 제조공정정보에 대응하여 공정을 제어할 수 있는 공정제어정보를 리스트화 한 공정제어정보 리스트(도3, 공정제어정보 리스트)로 생성하여 출력으로 사용하며, 입력과 출력 사이에 관계성이 높은 것을 선택하도록 구성하여 토픽맵으로 구축하게 된다.For example, a manufacturing process information list is generated (Fig. 3, manufacturing process information list) through a factory status information list (Fig. 2) that summarizes the operating speed of the manufacturing apparatus 200, the consumed amount of consumables, (Process control information list in FIG. 3) listing process control information that can control the process in accordance with the manufacturing process information, and uses the process control information list as an output. So as to construct a topic map.

이와 같이, 관계성 구축모듈(150)로 제조공정정보 리스트 및 공정제어정보 리스트를 생성하여 토픽맵으로 구축하여 시각화하게 되면, 분석모듈(140)에서 생성된 제조공정정보에 대응하는 단일 공정제어정보가 생성되는 것과 달리, 제조공정정보에서 나타난 문제점을 리스트화 하여 다양한 공정제어정보 리스트를 복수 개 선택함으로써 문제 해결 효율을 더욱 향상시킬 수 있다.In this way, the manufacturing process information list and the process control information list are generated by the relationship building module 150 and constructed and displayed as a topic map, the single process control information corresponding to the manufacturing process information generated by the analysis module 140 The problem solving efficiency can be further improved by selecting a plurality of process control information lists by listing the problems in the manufacturing process information.

또한, 관계성 구축모듈(150)에서 생성되는 공정제어정보는 분석모듈(140)에서 생성된 공정제어정보와 동일하게 사용자가 인식하기 용이하도록 3D 및 가상현실 기반으로 구현할 수 있다.In addition, the process control information generated by the relationship building module 150 can be implemented on the basis of 3D and virtual reality so that the process control information generated by the analysis module 140 can be easily recognized by the user.

또한, 관계성 구축모듈(150)과 분석모듈(140)간의 관계를 살펴보면, 분석모듈(140)에서 제공하는 공정제어정보는 하나의 제조공정정보에서 선택되는 공정제어정보로서, 복수 개의 생성에 의해 리스트화된 제조공정정보 리스트 중에 하나 이상 선택되고, 관계성 형성을 통해 관계성이 높은 복수 개의 공정제어정보를 선택하는 관계성 구축모듈(150)과는 차이를 가진다.The relationship between the relationship building module 150 and the analysis module 140 will be described. The process control information provided by the analysis module 140 is process control information selected from one manufacturing process information, Is different from the relationship building module 150 that selects one or more of the list of manufacturing process information listed and selects a plurality of process control information having a high relationship with each other through relationship formation.

아울러, 작동제어모듈(160)은 상기 분석모듈(140) 또는 관계성 구축모듈(150)에 의해 선택된 3D 및 가상현실 기반 공정제어정보를 이용하여 제조장치(200)의 작동을 제어하는 역할을 한다.In addition, the operation control module 160 controls the operation of the manufacturing apparatus 200 using the 3D and virtual reality-based process control information selected by the analysis module 140 or the relationship building module 150 .

작동제어모듈(160)은 분석모듈(140) 또는 관계성 구축모듈(150)에서 생성된 공정제어정보를 이용하여 제조장치(200)의 가동 상황을 제어하거나, 소모품의 관리, 작업자의 투입 여부와 같은 조치를 취하도록 사용자에게 알리거나, 센서모듈(110)에 전송하여 IoT 센서를 통해 제조장치(200)를 직접 제어할 수 있다.The operation control module 160 controls the operation state of the manufacturing apparatus 200 using the process control information generated by the analysis module 140 or the relationship building module 150, It is possible to notify the user to take the same action, or transmit the same to the sensor module 110 to directly control the manufacturing apparatus 200 through the IoT sensor.

이와 같은 공정제어정보는 3D 및 가상현실 기반으로 생성되어 사용자가 확인하기 용이하도록 모니터 또는 스마트폰에 디스플레이 되거나 전용단말기를 이용하여 실제 제조공정과의 비교 또는 분석을 할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.Such process control information may be generated on the basis of 3D and virtual reality and may be displayed on a monitor or a smart phone for easy confirmation by a user or may be provided with information capable of comparison or analysis with an actual manufacturing process using a dedicated terminal .

또한, 작동제어모듈(160)은 공정제어정보를 제조장치(200)의 일부에 설치된 센서모듈(110)에 전송하여 제조장치(200)의 작동을 제어하도록 구성될 수 있다.The operation control module 160 may also be configured to control the operation of the manufacturing apparatus 200 by transmitting the process control information to the sensor module 110 installed in a part of the manufacturing apparatus 200. [

이하에서는 도 4를 참조하여 제조공정 테스트 베드 향상 시스템의 동작을 설명한다. 도 4는 본 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.Hereinafter, the operation of the manufacturing process test bed improvement system will be described with reference to FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of the manufacturing process test bed improvement system according to the present embodiment.

먼저 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 센서모듈(110)을 통해 IoT 센서로 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치(200) 및 작업자의 상태를 측정하고, 측정된 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하고 공장식별정보와 함께 정보수집모듈(120)에 전송한다(S110).First, the manufacturing process test bed improvement system 100 measures the state of at least one manufacturing apparatus 200 and the worker located in the factory with the IoT sensor through the sensor module 110, and measures the state of the measured manufacturing apparatus and the worker And transmits the factory status information together with the factory identification information to the information collection module 120 (S110).

다음으로 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 정보수집모듈(120)에서 공장상태정보를 각 분류별로 정리하여 공장상태정보를 리스트화하여 데이터베이스(130)로 전송한다(S120).Next, the manufacturing process test bed improvement system 100 arranges the factory status information in the information collection module 120 for each classification, and lists the factory status information to the database 130 (S120).

데이터베이스(130)에서는 센서모듈(110)로부터 공장상태정보 및 공장식별정보와 정보수집모듈(120)로부터 제조공정정보를 전송받아 데이터베이스화하여 저장한다(S130). In the database 130, factory state information and factory identification information are received from the sensor module 110 and manufacturing process information is received from the information collection module 120, and stored in a database (S130).

이 과정에서 데이터베이스(130)는 공장상태정보를 각 공장별로 분류한 후, 각 제조공정을 복수 개의 영역으로 구획하여 데이터베이스화한 후 저장할 수 있다.In this process, the database 130 classifies the factory state information into each factory, divides each manufacturing process into a plurality of areas, and stores the divided data into a database.

다음으로 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 S130단계에 의해 데이터베이스화된 공장상태정보 리스트를 제공받아 분석모듈(140)에서 제조장치(200) 및 작업자의 동작을 분석하여 제조공정정보를 생성하고, 이에 대응하는 공정제어정보를 생성한다(S140).Next, the manufacturing process test bed improvement system 100 receives the factory state information list databaseed in step S130, analyzes the operation of the manufacturing apparatus 200 and the worker in the analysis module 140, and generates manufacturing process information , And generates process control information corresponding thereto (S140).

여기서 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 구획된 복수 개의 영역별로 데이터베이스화된 공장상태정보를 제공받아 각 구획된 영역별로 제조장치(200) 및 작업자의 동작을 분석하고, 구획된 영역별로 분석된 제조장치(200) 및 작업자의 동작에 기반하여 영역제조공정정보를 생성하고, 이에 대응하는 공정제어정보를 생성할 수 있다.Here, the manufacturing process test bed improvement system 100 analyzes the operation of the manufacturing apparatus 200 and the worker for each divided area by receiving factory state information databaseed for each of a plurality of divided areas, Based on the operation of the manufacturing apparatus 200 and the operator, area manufacturing process information can be generated and corresponding process control information can be generated.

다음으로 관계성 구축모듈(150)은 S140단계에 의해 생성된 제조공정정보를 제공받아 복수 개의 제조공정정보를 생성하여 리스트화한 제조공정정보 리스트를 생성하고, 이에 대응하는 공정제어정보를 리스트화한 공정제어정보 리스트를 생성하여 둘 사이의 관계성이 높은 것을 연결하여 관계성을 형성한다. 관계성이 형성된 제조공정상태 리스트 및 공정제어정보 리스트를 토픽맵으로 구축하여 시각화함으로써 사용자가 용이하게 활용할 수 있도록 구성할 수 있다(S150).Next, the relationship building module 150 receives the manufacturing process information generated in step S140, generates a plurality of manufacturing process information, generates a list of the manufacturing process information, lists the corresponding process control information, A process control information list is generated, and the relationship between the two is established to form a relationship. The manufacturing process state list and the process control information list in which relationships are formed can be constructed as a topic map and visualized so that the user can easily utilize the process list in operation S150.

다음으로 작동제어모듈(160)은 S150단계에서 선택된 공정제어정보를 이용하여 제조공정을 제어할 수 있으며, 이는 센서모듈(110)에 전송하여 제조장치(200)의 작동을 제어하거나, 또는 작업자의 업무를 조정하도록 할 수 있다(S160).Next, the operation control module 160 may control the manufacturing process using the process control information selected in step S150, and may transmit the information to the sensor module 110 to control the operation of the manufacturing apparatus 200, So that the task can be adjusted (S160).

이와 같이 본 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 제조공정에 대한 공장별 모니터링이 가능하고, 공장의 제조효율을 향상시키기 위한 공정제어정보를 토픽맵을 통해 선택하여 적용함으로써 기존 제조공정과의 비교했을 때 발생하는 문제점과 향후 제조공정을 개선할 수 있는 정보를 제공하여 제조공정의 테스트 효율을 향상시키는 효과가 있다.As described above, the manufacturing process test bed improvement system 100 according to the present embodiment can perform factory-based monitoring on the manufacturing process and selects and applies process control information for improving the manufacturing efficiency of the factory through the topic map, There is an effect of improving the test efficiency of the manufacturing process by providing the information that can improve the manufacturing process in the future and the problems that occur when compared with the process.

또한, 본 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하여 가공 및 분석을 통해 3D 및 가상현실 기반의 공정제어정보를 생성하여 사용자가 보다 용이하게 기존 제조공정과의 비교 및 문제점 파악을 할 수 있는 효과가 있다.In addition, the manufacturing process test bed improvement system 100 according to the present embodiment measures the state of the manufacturing apparatus and the operator, and generates 3D and virtual reality-based process control information through processing and analysis, It is possible to compare with the process and to grasp the problem.

본 발명의 일 실시예에 따른 제조공정 테스트 베드 향상 시스템(100)은 위에서 설명한 실시예들의 구성과 방법에 한정되지 않으며, 사용자의 필요에 따라 실시예의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.The manufacturing process test bed improvement system 100 according to an embodiment of the present invention is not limited to the configuration and the method of the embodiments described above, and all or some of the embodiments may be selectively combined according to the needs of the user .

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains.

100: 제조공정 테스트 베드 향상 시스템
110: 센서모듈
120: 정보수집모듈
130: 데이터베이스
140: 분석모듈
150: 관계성 구축모듈
160: 작동제어모듈
100: Manufacturing process test bed enhancement system
110: Sensor module
120: Information gathering module
130: Database
140: Analysis module
150: Relationship building module
160: Operation control module

Claims (7)

IoT(Internet of Things) 센서를 통해 공장 내에 위치하는 적어도 하나의 제조장치 및 작업자의 상태를 측정하고, 상기 측정된 제조장치 및 작업자의 상태를 이용하여 공장상태정보를 획득하며, 상기 공장상태정보 및 공장식별정보를 전송하는 센서모듈;
상기 센서모듈로부터 전송된 상기 공장상태정보를 분류하여 공장상태정보 리스트(list)를 생성하는 정보수집모듈;
상기 정보수집모듈의 상기 공장상태정보 리스트와, 상기 센서모듈로부터 전송된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 저장하는 데이터베이스;
상기 데이터베이스에 저장된 상기 공장상태정보 리스트를 분석하여 제조공정정보를 생성하고, 상기 제조공정정보에 대응하여 제조공정을 제어할 수 있는 3D 및 가상현실 기반 공정제어정보를 생성하는 분석모듈; 및
상기 분석모듈의 상기 3D 및 가상현실 기반 공정제어정보를 이용하여 제조장치의 작동을 제어하는 작동제어모듈을 포함하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
Measuring the state of at least one manufacturing apparatus and a worker located in a factory through an IoT (Internet of Things) sensor, acquiring factory state information using the measured state of the manufacturing apparatus and the worker, A sensor module for transmitting factory identification information;
An information collection module for classifying the factory state information transmitted from the sensor module and generating a factory state information list;
A database for storing the factory state information list of the information collection module, the factory state information and the factory identification information transmitted from the sensor module;
An analysis module for generating manufacturing process information by analyzing the factory state information list stored in the database and generating 3D and virtual reality based process control information capable of controlling the manufacturing process in accordance with the manufacturing process information; And
And an operation control module that controls operation of the manufacturing apparatus using the 3D and virtual reality-based process control information of the analysis module.
제 1 항에 있어서,
상기 분석모듈에 의하여 분석된 상기 제조공정정보를 사전에 설정된 제조공정 기반의 관계모델을 이용하여 공정제어정보와의 관계성을 형성하고, 상기 형성된 관계성을 토픽맵으로 구축하여 시각화하는 관계성 구축모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
The method according to claim 1,
Forming a relation with the process control information using the relation model based on the manufacturing process analyzed in advance by the analysis module, and constructing the relationship with the topic map to visualize the relation Further comprising a module. ≪ Desc / Clms Page number 21 >
제 2 항에 있어서,
상기 토픽맵은 상기 제조공정정보를 복수 개 생성하여 리스트화한 제조공정정보 리스트를 입력으로서 사용하며, 상기 제조공정정보에 대응되는 상기 공정제어정보를 복수 개 생성하여 리스트화한 공정제어정보 리스트를 출력으로서 사용하고, 입력 및 출력 간의 연관 관계에 따라 관계성이 높은 상기 공정제어정보를 적어도 하나 선택하며,
상기 작동제어모듈은 상기 토픽맵에서 선택된 상기 공정제어정보를 이용하여 제조장치의 작동을 제어하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
3. The method of claim 2,
Wherein the topic map includes a plurality of manufacturing process information items generated by listing a plurality of the manufacturing process information items as inputs and generates a plurality of process control information items corresponding to the manufacturing process information items and lists the process control information items And selects at least one of the process control information having a high relationship according to the relationship between the input and the output,
Wherein the operation control module controls operation of the manufacturing apparatus using the process control information selected in the topic map.
제 1 항에 있어서,
상기 공장상태정보는 제조장치 상태 정보, 작업자 상태 정보 및 제품 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the factory state information includes at least one of manufacturing apparatus state information, worker state information, and product state information.
제 4 항에 있어서,
상기 제조장치 상태 정보는 제조장치의 가동속도, 가동시간, 소모품의 소모량, 소모품의 재고량 및 장치 점검 기간을 포함하며,
상기 작업자 상태 정보는 작업자의 투입인원, 위치, 행동, 작업시간, 교육시간 및 숙련도를 포함하고,
상기 제품 상태 정보는 제품의 불량률, 생산수량, 제조예상수량 및 제조 난이도를 포함하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
5. The method of claim 4,
Wherein the manufacturing apparatus status information includes a moving speed of the manufacturing apparatus, a running time, a consumption amount of consumables, an inventory amount of consumables,
The worker state information includes an inputting number of a worker, a location, an action, a work time, an education time, and a proficiency level,
Wherein the product state information includes a defect rate of a product, a production quantity, an expected quantity of manufacture, and a manufacturing difficulty level.
제 1 항에 있어서,
상기 공정제어정보는 작업자의 추가투입, 작업자의 추가교육, 장치의 점검, 작업자 인원 감축, 제품 생산량 확대, 소모품의 위치 조정 및 소모품의 추가주문의 제어정보들 중 적어도 하나의 제어정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
The method according to claim 1,
The process control information includes at least one of control information of additional input of the operator, additional training of the operator, inspection of the apparatus, reduction of the worker personnel, expansion of the product production amount, adjustment of the position of the consumables, Features a manufacturing process test bed enhancement system.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 센서모듈에서 전송된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 이용하여 각 공장별로 제조공정을 복수 개의 영역으로 구획하여 데이터베이스화하며,
상기 분석모듈은, 구획된 제조공정 영역별로 데이터베이스화된 상기 공장상태정보 및 상기 공장식별정보를 이용하여 각각의 제조공정 영역에 대한 공장상태를 분석하여, 각 공장에 대한 제조공정 영역별 영역제조공정정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 제조공정 테스트 베드 향상 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the database divides the manufacturing process into a plurality of areas for each factory using the factory state information and the factory identification information transmitted from the sensor module,
The analysis module analyzes the plant status for each manufacturing process area by using the factory status information and the factory identification information databaseized for each of the divided manufacturing process areas, Wherein the information is generated from the test bed.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021044320A1 (en) * 2019-09-03 2021-03-11 Shontz Lexis B Automated systems and methods for facility management
CN113341903A (en) * 2021-06-28 2021-09-03 国家工业信息安全发展研究中心 Intelligent manufacturing safety test bed
KR20220034423A (en) * 2020-09-11 2022-03-18 (주)투비시스템 Process management system of smart factory using a glove for position recognition
KR20230057863A (en) 2021-10-22 2023-05-02 이경재 Interface apparatus for controlling irrigation

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080016514A (en) 2007-11-06 2008-02-21 하연태 Manufacturing execution management system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080016514A (en) 2007-11-06 2008-02-21 하연태 Manufacturing execution management system

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
온톨로지 기반의 전문가 시스템 구축을 위한 퍼지 추론 엔진 (2009.06.) 1부. *
최상균, 김재생 (2009). 온톨로지 기반의 전문가 시스템 구축을 위한 퍼지 추론 엔진 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021044320A1 (en) * 2019-09-03 2021-03-11 Shontz Lexis B Automated systems and methods for facility management
KR20220034423A (en) * 2020-09-11 2022-03-18 (주)투비시스템 Process management system of smart factory using a glove for position recognition
CN113341903A (en) * 2021-06-28 2021-09-03 国家工业信息安全发展研究中心 Intelligent manufacturing safety test bed
KR20230057863A (en) 2021-10-22 2023-05-02 이경재 Interface apparatus for controlling irrigation

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