KR20180118695A - 산업 작동을 제어하기 위한 방법 및 머신 시스템 - Google Patents

산업 작동을 제어하기 위한 방법 및 머신 시스템 Download PDF

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매그너스 노베르그 올슨
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토모로직 에이비
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Abstract

본 발명은 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 상기 작동에 대한 프로세스 파라미터들을 상기 작동에 대한 성능 변수들과 관련시키는 프로세스 모델을 개발하는 단계, 상기 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들은 통합 다중 데이터 소스들을 통해 검색가능함, 및 함수를 정의하기 위해 적어도 하나의 최적화 기법을 선택하는 단계를 포함하되, 상기 함수는 프로세스 파라미터들을 포함한다. 또한, 프로세스 파라미터들에 대한 범위들과 함께 성능 변수들에 대한 범위들을 정의할 기초로서 기계 가공될 제품의 허용 공차들을 사용함으로써 최적화를 위한 함수를 생성하는 단계, 및 적어도 하나의 최적화 기법을 상기 함수에 적용하고, 이로써 최적 작동 성능 기준이 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용될 요구 사항들 세트를 획득하기 위해 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 포함하는 프로세스 모델에 대해 계산되는 단계이다.

Description

산업 작동을 제어하기 위한 방법 및 머신 시스템
본 발명은 시트 금속 가공 프로세스와 같은, 산업 기계 가공 작동을 제어하기 위한 최적 작동 성능을 선택하기 위한 방법, 산업 머신 시스템, 컴퓨터 프로그렘 재품, 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.
오늘날의 산업 머신 시스템들은 일반적으로 머신 부품 또는 작동 디바이스와 워크피스 사이의 상대 운동을 제공하기 위한 액추에이터 시스템을 갖는 머신으로 이루어진다. 최신의 산업 머신 시스템들은, 예를 들어, 빔 커팅, 밀링, 터닝, 드릴링, 보링, 펀칭, 펀치 프레싱, 프레스 브레이킹, 벤딩, 용접 및 어셈블리 작동들과 같은 작동들을 수행하는데 매우 특수화되어 있다. 머신 시스템은 대부분의 잠재 고객들에 대한, 특히 더 작은 또는 중간 규모의 워크샵들에 대한 상당한 투자이며, 머신 시스템이 비지니스에 기여하는 다기능성 및 생산성이 투자 결정을 할 때 중요한 팩터인지가 의문이다.
산업 머신 시스템들은, CNC(Computerized Numerical Control) 유닛, NC(Numerical Control) 유닛, PLC(Programmable Logical Control) 유닛 및/또는 의도된 산업 작동들을 수행하기 위해 요구된 이동들을 수행하기 위한 액추에이터 시스템에 명령어들을 제공하는 역할을 함께 하는 관련 감지 및 처리 장비에 의해 제어된다. 머신 시스템은 머신 컨트롤러를 더 포함하며, 이는 기본적으로 G-코드 또는 XML과 같은 머신 컨트롤러 명령어들에 기초하여 CNC/NC/PLC 유닛에 대한 명령어들을 제공하도록 구성된 Windows 또는 Linux와 같은 종래의 작동 시스템 및 프로세서를 갖는 컴퓨터이다. 머신 컨트롤러는 HMI(Human-Machine Interface)를 포함하거나 또는 이에 연결되어 있으며, 프로그램들을 판독하고, 프로세스 파라미터들을 수집하도록 구성되어, 머신 내에 포함된 액추에이터 시스템에 의한 수행을 위해 CNC/NC/PLC 유닛에 대한 완전한 명령어들을 산출할 수 있다. 종래에는, CNC/NC/PLC 유닛 및 머신 컨트롤러 모두가 물리적으로 산업 머신에 포함되고, 산업 머신은 독립적이고 독립형 산업 머신 시스템을 형성하며, 머신 컨트롤러는 머신의 필수적인 및 물리적으로 연결된 부분을 형성한다.
CNC 시스템은 여기서 머신이라 하는 머신 툴, 머신에 후속하는 상세한 명령들 세트인, 파트 프로그램, 및 프로그램을 저장하고 명령들을 머신 툴에 의해 수행하는 컴퓨터인, 머신 컨트롤러(또는 머신 컨트롤 유닛)를 포함하도록 정의될 수 있다.
산업 머신에 의해 수행되는 작동들의 관리, 제어, 및 모니터링은 머신 운영자로부터의 전문 지식 및 경험뿐만 아니라 수행할 소프트웨어 기반 지원 시스템들을 필요로 한다. 예를 들어, 특별한 금속 제품을 제조하는 작동을 위한 프로그램을 생성하기 위해, 프로그램은 최적화 기법 또는 최단 경로 원리들에 기초하여 작동 시퀀스들의 계산과 같은, 미리결정된 원리들 세트뿐만 아니라, 보다 실용적인 관점에서 최상의 시퀀스일 운영자의 노하우 모두에 기초할 필요가 있다. 고려 및 제어할 변수들은 재료들 특성들, 물류, 및 물론 제품들이 제조될 실제 기하학적 구조들, 형상들, 치수 및 순서에 관련될 수 있다.
종래 기술은 개별 유닛들로서 단일 부품들이 제조되는 원리에 기초하는 기계 가공 또는 커팅 프로그램들의 확립을 개시한다. 절단, 펀칭 및/또는 프레싱과 같은 매우 다양한 종래의 제조 방법들이 이러한 목적을 위해 사용된다. 여기서, 커팅, 펀칭 및/또는 프레스 작동에 적용될 생산 메트릭들이 미리 정의된다. 각 부품에 대한 개별 정의들이 이루어지고, 인접 부품들 사이의 적용가능한 안전 거리들은 각 개별 부품에 대해 정의된다.
보다 최근에, 소위 일반적인 컷 기술은 보다 종래의 커팅 기법에 대한 개선으로서 발전해왔다. 일반적인 컷 기술에 대한 기본 기술은 2개의 인접 부분들을 컷팅함으로써 워크피스를 분할하는 것에 기초하며, 부품들은 커팅 빔의 컷의 폭에 대응하는 거리만큼 떨어져 있다. 여기서, 형상들이 서로로부터 분할되도록 위치시킬 때, 특별한 커팅 작동에 대한 전제 조건들을 고려하여, 커팅 빔의 컷의 폭에 대한 주의 깊은 고려가 이루어져야 한다.
커팅 작동을 위한 전제 조건들은 커팅 경로를 따라 분리될 형상들의 초기 준비 및 위치 결정에 관련하여 이미 결정되어야 한다. 특히 부분적으로 또는 완전히 자동화된 프로세스들의 경우, 일반적인 컷 기계 가공 프로세스의 주의 깊은 계획이 중요하다. 일반적인 컷이 커팅을 위한 위치된 워크피스들을 가진 후에 처음 사용될 수 없다는 것을 인식하는 것은 매우 늦으며, 이는 워크피스들이 더 이상 재배치될 수 없기 때문이다. 일반적인 컷이 추후에도, 즉 커팅 작동이 발생한 후에 사용될 수 없다는 것을 인식하는 것은 생산된 부분들에 대한 변형들 및 손상, 및 따라서, 생산된 아이템들의 카세이션(cassation)을 불가피하게 가져온다.
상기 설명된 일반적인 컷 기법은, 일반적인 컷 기법이 손상들 또는 변형들을 야기하지 않으면서 부품들을 서로로부터 분리되는 것을 허용하고, 생성된 아이템의 치수들 및 품질이 사양에 따라 허용 공차들을 초과하는 것을 야기하지 않는 경우, 예를 들어, 펀칭 또는 프레싱 작동들에 또한 적용가능할 수 있다.
국제 특허 공보 WO 2011/042058는 빔 커팅 기술을 사용하여 재료의 피스로부터 여러 부분들을 머신 커팅하기 위한 방법 및 시스템을 개시한다. 제어 룰들 및 변수들의 세트는 자유 형태 형상들을 갖는 부품들의 클러스터를 형성하는데 적용되며, 부품들은 서로 가깝게 위치되어, 부품들의 형상이 그것을 허용할 때마다 절단 빔으로부터 하나의 컷의 두께만이 인접 부품들 사이에서 발견된다.
커팅 작동들에서 자유 형태 형상들의 도입 이후, 시장은, 기술이 시트 금속 가공 프로세스들에서의 생산성을 현저하게 증가시키는 잠재성을 갖는다는 것을 신속히 인식해왔다. 자유 형태 커팅으로부터 언급된 제1 장점들 중 하나는 커팅 작동들 동안 귀중한 프로세스 시간의 절약이며, 이는 생산 산업에서 경쟁력을 위한 최우선 사항들 중 하나이다. 자유 형태 형상 커팅에 의해 제공된 다른 장점은, 커팅을 겪는 형상들이 보다 타이트한 패턴으로 배치되는 것을 가능하게 하여, 폐기물을 상당히 감소시키며, 이는 산업 및 환경 관점으로부터 모두 이익이다.
그러나, 공통 커팅 기술은 또한 자유 형태 형상들의 매우 효율적인 생산을 허용하는 방식으로 사용될 때, 작동 중일 때 워크피스들에 약간의 결함들을 불가피하게 야기할 수 있다. 이들 결함들은 완전히 회피하기 어렵고, 특히 일반적인 컷 기법을 포함하는 기계 가공 작동들에 대해 고려되어야 할 필요가 있다. 기계 가공 작동의 결과로서 최종적으로 나타날 태그된 세그먼트들 및/또는 결함들은 작동의 전체 생산성을 저해하지 않도록 하기 위해 산업 기계 가공 작동의 초기 계획 동안 이미 고려된다.
오늘날의 기계 가공 작동들은 디폴트 데이터 및 이론적 파라미터들에 기초하며, 이는 데이터베이스에서 로컬로 저장되고 작동에 앞서 계산된다. 따라서, 일반적인 기계 가공 작동에서의 다양한 단계들은 시퀀스별로 개별적으로 조정된다. 이를 고려하면, 산업 기계 가공 작동을 셋업하고 수행할 때 적어도 고려될 필요가 있는 관련 문제는 작동에 영향을 줄 수 있는 다수의 동적 변수들이라는 것이다. 그렇지 않으면, 이들 변수들 중 일부는, 변수들이 물류, 재료들 특성들, 제조 품질, 현재 사용되는 툴링, 이용가능한 툴링 또는 운영자의 요구들에 관련되어 있는지 여부에 관계없이, 산업적 기계 가공 작동의 효율성, 정밀도, 품질, 및 생산성에 악영향을 줄 수 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법, 산업 머신 시스템, 컴퓨터 프로그렘 제품, 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공함으로써 종래 기술과 관련된 언급된 문제점들을 완화하는 것이며, 상기 방법은:
상기 작동에 대한 프로세스 파라미터들을 상기 작동에 대한 성능 변수들과 관련시키는 프로세스 모델을 제공하는 단계, 상기 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들은 통합된 다중 데이터 소스들을 통해 검색가능함,
함수를 정의하기 위해 적어도 하나의 최적화 기법을 선택하는 단계, 상기 함수는 프로세스 파라미터들을 포함함,
프로세스 파라미터들의 범위들과 함께 성능 변수들의 범위들을 정의하기 위한 기초로서 기계 가공될 제품의 허용 공차들을 사용함으로써 최적화를 위한 함수를 생성하는 단계, 및
상기 적어도 하나의 최적화 기법을 상기 함수에 적용하고, 이로써 최적화 작동 성능 기준이 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용될 요구 사항들의 세트를 획득하기 위해 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 포함하는 프로세스 모델에 대해 결정되는 단계를 포함한다.
상기에 따라 프로세스 모델에 대해 계산된 최적 성능 기준은 산업 머신의 제어를 위한 작동 명령어들로 변형되는 요구 사항들 세트를 야기한다. 제어는 일반적으로 액추에이터 시스템을 기계 가공 작동들을 수행하는 것을 명령하는 작동 명령어들 세트를 포함하는, 산업 머신 프로그램에 의해 수행된다.
보다 상세히, 본 발명을 종래 기술에 설명되어온 전통적인 해결책들과 구분하는 전제 조건들 중 일부는 4차 산업 혁명(loT) 등에 관련된 시스템들, 머신들, 정보뿐만 아니라 서비스 제공자들 및 고객들의 완전한 통합이다. 관련 데이터의 다양한 소스들의 완전한 통합은 금속 가공 프로세스에 관한 정보가 심지어 실시간으로 검색되는 것을 가능하게 하고, 본 발명에 따르면, 이러한 정보는 분석되며 이용될 수 있다. 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들의 유연한 특성 및 금속 가공 프로세스를 최적화할 때 이러한 정보의 동적 이용은 생산 계획의 기초로서 순차 분석 또는 최적화를 사용하여 획득될 수 없는 생산 결과들을 가져올 수 있다. 프로세스 파라미터들의 유연성은 폐기물들 및/또는 생산 시간(더 적은 툴 변화들 등으로부터 기인함)의 상당한 감소를 야기할 수 있으며, 성능 변수들의 유연성은 더 낮은 총 생산 비용을 야기할 수 있고, 이는 제조자 및 고객 모두에게 유익하다.
본 발명에 의해, 상당한 장점들 및 이점들이 종래 기술에 관하여 달성될 것이고, 그 중 일부가 이하에 언급될 것이다. 변수들이 물류, 재료들 특성들, 툴링 이용가능성 또는 운영자들의 요구와 관련이 있는지에 관계 없이, 산업 기계 가공 작동의 효율성 및 생산성에 영향을 주거나 영향을 줄 수 있는 변수들의 동적 특성이 고려될 수 있다.
본 발명은 다수의 소스들로부터 검색된 정보를 사용하고, 후속 기계 가공 작동들과 관련하여 사용하기 위해 이용가능하게 만들어지는 방식으로 그러한 정보를 저장한다. 검색된 정보에 의해, 본 발명은 수행될 특정한 기계 가공 작동에 의해 요구되는 바와 같이 신규한 또는 추가 툴들 또는 툴 기하학적 구조들을 설계하고 이용가능하게 만드는 것을 가능하게 한다.
본 발명의 하나의 대안적인 실시예에 따르면, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법은 프로세스 모델을 포함하고, 이는 동적으로 모니터링되며 제어된다.
이러한 동적 모니터링 및 제어는 시간 경과에 따른 금속 가공 프로세스에 대한 기본 조건들의 변화들에 응답하는 것을 가능하게 한다. 기본 조건들은, 예를 들어, 시트 금속들, 기하학적 고려 사항들의 재료들 특성들 및/또는 툴링의 교환에 필요한, 생산 프로세스 관련 특성들과 같은, 시간 경과에 따라 변할 수 있는 기술적 특성들에 기초할 수 있다. 또한 제조 계획에 관련된 다른 특성들은 생산 경제, 주문 재고 정보, 가격 결정, 수익성, 이용가능성, 및 관련 우선순위들과 같이, 시간 경과에 따라 변할 수 있다. 제3 카테고리로서, 운영자 이용가능성, 회피, 및 운영자들에 대한 중량화물기중기, 머신 재구성과 같이, 야간 근무 동안 운영자들에 대한 덜 까다로운 수동 작업들과 같은, 운영자에 대한 작동 환경에 관련된 특성들이 고려될 수 있고, 이는 시간 경과에 따라 변할 수 있는 작동 환경에 관련된 모든 특성들이다.
본 발명의 대안적인 실시예에 따르면, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법은 프로세스 모델을 포함하고, 이는 프로세스에서 동적 조정들을 허용하기 위해 실시간으로 모니터링되고, 제어된다.
이는, 종래 기술과 비교하여, 특히 프로세스 파라미터들의 재구성들 및 빈번한 조정들을 필요로 하는 상대적으로 작은 배치들의 제조에 대한 기본적인 장점들을 갖는다. 본 발명에 따르면, 외부 변화들에 대한 반응은 생산성 평가들을 기다려야 하지 않고 즉시 일어날 수 있다. 이들 평가들은 이미 완성된 생산 프로세스들의 결과물의 후속으로서 수행되어야 할, 종종 반복적으로 스케줄링된 수동 계산들이다. 오늘날 종래 기술의 정보의 이용가능성은 현재 수요에 기초하여 생산 프로세스들을 최적화할 수 있기에 불충분하다. 따라서, 생산 프로세스의 가능한 최적화는 종종 매우 늦게 이루어져 그로부터 이익을 얻을 수 없다.
본 발명에 따르면, 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용될 요구 사항들의 세트는 순차적으로 요구 사항들의 세트를 적용할 수 있는 운영자에게 권고들로서 제공될 수 있다. 대안으로서, 요구 사항들은 부분적인 또는 어떠한 운영자 개입도 없이 적용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 청구항에 따른 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법은:
제조 오더, 제품 기하학적 구조, 및 미리정의된 공차들, 요구되는 금속 가공 작동들, 요구되는 툴링 구성, 생성된 아이템들의 적층 패턴과 같은, 금속 가공프로세스에 관한 다수 소스들로부터의 프로세스 파라미터들 및/또는 이전 작동들로부터의 프로세스 파라미터 데이터를 검색하는 단계,
생성된 아이템들의 결정된 공차들, 프로세스 시간, 툴링 이용가능성, 머신 이용가능성, 재료 이용가능성, 툴링 수명, 재료 제거율, 운영자 작동 환경, 오더 재고, 전달 시간, 요구되는 프레싱 위치와 같은, 금속 가공 프로세스에 관한 상이한 소스들로부터의 성능 변수들 및/또는 이전 작동들로부터의 성능 변수 데이터 및/또는 후속 작동들에 대한 성능 변수 데이터를 검색하는 단계,
ERP(enterprise resource planning) 시스템과 같은, 컴퓨터 시스템과 관련하여 통합 메모리 내에 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 저장하는 단계, 및
최적화 기법들의 어플리케이션을 위해 머신 컨트롤러 또는 컴퓨팅 시스템에 이용가능한 프로세스 파라미터들 및 또는 성능 변수들을 형성하여 최적 작동 성능 기준을 선택할 수 있는 단계를 더 포함한다.
복수의 프로세스 파라미터들은 일반적으로 상이한 정보 소스들로부터 검색되며, 중앙 컴퓨터(대안적으로 머신 컨트롤러 또는 컴퓨팅 시스템)는 이들 정보 소스들에 연결되거나 또는 그에 적어도 연결가능할 수 있도록 구성될 수 있다. 정보의 소스들은 매우 상이할 수 있으며, 기계 가공 시스템에서 엔드 포인트들이 되도록 고려될 수 있다.
프로세스 파라미터들은, 어떤 것이 생산될 것인지, 미리정의된 제품 기하학적 구조들을 얻기 위해 수행되어야 할 최적 기계 가공 작동들인, 오더 크기는 무엇인지에 관한 미리정의된 파라미터들이다. 또한 생성된 아이템들의 미리정의된 공차들 및 기계 가공을 위한 최적의 툴링 이용은 프로세스 파라미터들이다.
다른 측에서의 성능 변수들은 최적의 기계 가공 작동들, 또는 최적의 툴링 구성들 이외에 가상의 결과에 관련된 데이터가 사용되어야 한다. 이는 또한 다수의 상이한 변수들이 균형을 이루고 기계 가공 프로세스가 최적화되어야 할 때, 의사 결정을 위한 기초로서 사용될 수 있는, 이전 및/또는 현재 및/또는 후속 수행된 작동들로부터 측정된 데이터이다. 최적화는 생산 비용, 생산 시간, 품질 및 제품 정밀도, 운영자 작동 조건들, 폐기물 또는 그의 임의의 조합과 같은, 임의의 변수에 기초하여 이루어질 수 있다.
본 발명의 장점들의 예는 후속 작동들 사이에 교환될 툴링 구성이 최소화될 수 있다는 것이다. 이전 작동들로부터의 경험들은, 현재 툴링 구성이 특별한 기하학적 구조를 얻는데 충분한지 여부 및 생성된 기하학적 구조가 허용 공차들 내에 있을 것인지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 다른 예는, 정밀도가 결함들을 포함할 수 있는 생성된 아이템들 상의 특정 영역들과의 툴링 접촉들을 회피함으로써 증가될 수 있다는 것이다.
본 발명의 대안적인 실시예에 따르면, 툴들 및/또는 생성된 아이템들은 전자 제품, 소프트웨어, 센서들 및/또는 네트워크 연결성으로 임베디드된다. 종종 loT(Internet of Things)라 하는 이러한 연결성은 객체들이, 프로세스 파라미터들 및/또는 성능 변수들과 같은 데이터를, 컴퓨터 시스템 및/또는 컴퓨팅 시스템과 교환하는 것을 가능하게 한다. 특정 기계 가공 작동 동안 현재 이용가능한 툴들의 인벤토리를 만들 때, 이후, 컴퓨터 시스템은, 어느 툴들이 사용될 수 있고, 예를 들어, 더 높은 우선순위의 다른 기계 가공 작동을 위해 사용되는 것으로 인해, 사용될 수 없는, 업데이트된 정보에 대한 인스턴트 액세스를 가질 수 있다.
본 발명에 따르면, 다양한 결함들 및/또는 시각적 속성들, 벌지들 및/또는 부품들을 적층할 때 그들의 간섭 또는 대칭 불완전함들로부터 유도가능한 임의의 효과들을 회피하기 위해, 벤딩 작동에 의해 형성된 다른 비대칭 속성들의 존재 및 특성을 감지하기 위해, 카메라 및 다른 이미지 캡처링 수단과 같은, 감시 유닛이 제공된다. 이들 결함들 또는 시각적 속성들에 대한 상세한 정보는, 후속 금속 가공 프로세스를 위해 프로세스 모델에 적용될 요구 사항들 세트를 결정할 때 검색되고, 저장되며, 이용가능하게 만들어진다.
시트 금속 제품 상에 가해진 프레싱 위치 또는 프레싱 압력을, 동일한 사양의 시트들 금속들 사이의 특성들의 각각의 배치 차이점들에 적용하는 것을 가능하게 하도록 이루어진다. 프레싱 위치 또는 요구되는 프레싱 좌표들은, 프레싱 압력이 미리정의된 위치, 즉 툴들이 도달하도록 의도된, 공간 내의 미리정의된 좌표에 도달하기에 충분한지 여부를 정확하게 결정하는데 사용된다.
프로세스 파라미터들을 검색하고 사용하는 것은 또한 생성된 아이템들 상에 대한 덜 정의된 영역들과의, 툴링, 클램핑, 및 그리핑 접촉들을 회피함으로써 정밀도의 증가를 가능하게 한다.
본 발명의 가장 중요한 장점들 중에서, 사실상 임의의 산업 회사, 워크샵, 또는 기업에서 이용가능한 비즈니스 관리 시스템인, 소위 자원 계획 시스템에 이미 존재하는 정보가 산업 기계 가공 시스템을 관리하고 제어하는데 사용된다는 것이다. 물류, 생산, 재고, 유지보수, 판매 등을 위한 이러한 관리 시스템, 즉 모든 정보가 이용가능하고, 수행된 비즈니스 작동들의 다이나믹스(dynamics)들이 반영된 하나 이상의 시스템들을 이용하여, 생산성에 영향을 주고, 고려되는 고객들에 대한 관련성을 갖는 모든 양태들이 고려될 수 있다. 이러한 정보는 오더 이용가능성, 고객 우선순위, 및 가격 결정 정보뿐만 아니라, 재료 특성들, 배치 번호, 요청된 치수, 형상들, 공차들, 위치들 및 다양한 기계 가공 파라미터들에 관련된 모든 정보도 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명은 현대 기계 가공 시스템들의 큰 잠재적인 효율성 향상들 및 모든 요구 사항들을 갖는 기업 자원 계획 시스템에 포함되거나, 또는 그에 포함될 수 있는 정보를 결합시켜, 생산 산업의 특정 세그먼트들의 생산성을 상당히 향상시킬 수 있다. 동적 모니터링 및 제어는, 생산자가, 생산 동안 배치 크기들을 감소시키는 것을 허용하고, 가까운 미래에, 생산자가, 수요의 순간적인 변화들에 즉시 응답하는 것을 허용한다. 본 발명은 적어도 주문형 및 고유 아이템들의 생산의 산업 비전을 향한 제1 단계를 제공한다.
본 발명과 관련된 다양한 실시예들 및 예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명될 것이다.
도 1은 시퀀스를 모니터링, 제어 및 조정함으로써 산업 머신 시스템의 작동 시퀀스의 최적화를 나타내는 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 산업 머신 시스템을 그래프로 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 산업 머신 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
본 발명은 부품 기하학적 구조들의 식별, 산업 머신 시스템을 제어하기 위한 프로그램의 생성에 관한 것이다. 또한, 산업 머신 시스템, 특히 펀치 프레스, 프레스 브레이크 또는 벤딩 머신과 같은 금속 가공을 위한 산업 머신 시스템의 구성에 관한 것이다. 펀치 프레스들 및 빔 커팅 머신들의 조합들도 사용을 위해 고려할 수 있는데, 이러한 조합들은 또한 밀링 및 터닝 작동들 뿐만 아니라 커팅에 적합하기 때문이다. 또한, 본 발명은 이전 기계 가공 작동들 동안 획득되는 프로세스 데이터의 이용 및 자동화 장비에 관한 것이며, 데이터는 후속 기계 가공 작동을 계획, 구성, 수행, 및 관리할 때 입력으로서 사용된다.
상세한 설명 및 그것이 참조하는 도면들 모두는 단지 예로서 제공된다. 상이한 도면들에서 동일한 참조 번호들은 동일한 요소를 나타낸다.
시트 금속 가공은 일반적으로 기계 가공 작동들에 적용가능한 일반 용어이다. 포함된 작동들의 타입들 중 하나인 커팅은 레이저, 화염, 플라즈마, 워터 제트, 이온과 같은 기술들에 의한 커팅 뿐만 아니라, 프레싱, 펀치 프레싱, 및 프레스 브레이킹에 의한 커팅을 포함하여, 다양한 산업적으로 적용가능한 기술들 중 임의의 것에 의해 수행되는 기계 가공 작동으로서 이 문맥에서 해석되어야 한다. 작동들이 시트 금속의 기계 가공에 관련되는 경우, 밀링, 드릴링, 및 터닝 작동들은 또한 시트 금속 가공에 속한다.
시트 금속 물질들, 이전 물류 작동들 및 기계 가공 작동들의 여러 특성들은 가공 동안 재료의 행동에 영향을 준다. 따라서 동일한 작동 프로그램을 사용하는 머신에 의해 제조된 제품들은 가공된 재료가 이전에 처리되어온 방식에 의해 영향을 받는다. 재료의 이들 물리적 특성들의 대부분은 가공에 앞서 결정될 수 있으며, 이후 기업 자원 계획 시스템에 의해 검색되고 저장될 수 있다. 여기서 가공될 재료의 물리적 특성들과 관련된 데이터는 기계 가공 작동들을 계획하고 최적화할 때 사용을 위해 이용가능하게 이루어진다.
후속 작동들 사이에 변할 수 있는 재료 지향 특성들은 벤딩, 펀칭, 커팅, 밀링, 드릴링, 터닝 등인지에 관계없이, 기계 가공 작동 동안 얻은 결과 및 정밀도에 명확하게 영향을 주는 재료 품질, 재료 조성물, 크기, 형상, 및 생산 배치들이다.
언급된 영향력 있는 특성들 중 하나는 재료의 이전 물류 작동들에 의존하는 변수인, 시트 롤링 방향이다. 시트 롤링 방향은 벤딩 작동의 결과에 상당한 영향을 가질 수 있다. 다른 특성은 부품들의 회전과 시트 금속의 미러링이며, 이로써 상이한 방향들에서의 동일한 부품들의 회전 및 미러링은 그렇지 않은 동일한 부품들에 대한 벤딩 각도들에 영향을 가질 수 있다. 벤딩 각도들은 2회의 후속 벤딩 작동들 사이에 수도만큼의 정도로 다를 수 있다. 빔 커팅 및 펀칭과 같은 다른 기계 가공 작동들에 적용되며, 이로써 롤링 방향, 부품 회전, 및 미러링은 재료의 인장 또는 팽창을 야기할 수 있다. 상기 변수들 모두는 재료의 이전 물류에 의존한다.
가공은 또한 워크피스에 영향을 준다. 펀치 프레싱에 의한 기계 가공 동안, 프레싱 작동은 후속 툴들 스트로크들의 펀치들 사이에서 변화하는 마크들을 생성한다. 다른 불완전성은 주변 골격으로 부품들을 고정하거나, 여러 부품들을 서로 고정시키기 위해 펀칭 또는 프레싱할 때 소위 마이크로 조인트들의 사용이다.
빔 커팅을 적용할 때 스타팅 포인트, 소위 리드-인(lead-in)을 정의하는 것이 필요할 수 있다. 마이크로 조인트들은 부품의 기하학적 구조를 둘러싸는 커팅 경로를 폐쇄함으로써 생성된다. 이전에 언급된 바와 같이, 일반적인 커팅 기술들 및 자유 형태 형상들의 클러스팅은 접선 지점들로부터의 마크들의 상이한 타입들, 상이한 타입의 리드-인들, 및 부품들과 둘러싸는 골격 사이에, 또는 인접 부품들 사이에 발생하는 상이한 타입들의 마이크로 조인트들을 생성할 수 있다. 언급된 마크들, 리드-인들, 마이크로 조인트들 모두는 부품 결함들 또는 시각적 속성들로서 보여질 수 있다. 그들은 원래의 도면들로부터 모두 벗어나 있고, 그들의 존재 및 위치들이 기계 가공 프로세스에 앞서 알려진 경우, 본 발명은 그들을 완전히 회피하고, 또는 그들로부터 임의의 부정적인 영향을 적어도 완화시키는 방식을 제공한다. 제1 기계 가공 작동은 경화된 또는 불규칙한 표면들 등과 같은 결함들 및/또는 시각적 속성들을 남길 수 있고, 이는 후속 머신 작동이 그들을 회피하기는 것을 보다 더 중요하게 만들어, 손상되는 것으로부터 적용가능한 툴링을 보호할 수 있으며, 따라서 그 수명을 증가시킬 수 있다.
임의의 부품 결함들 또는 시각적 속성들을 포함하는 것이 허용되지 않는 세그먼트들이 마킹될 수 있다. 불완전성을 손상시키고, 관리하며, 회피하는 이러한 방식은 태깅(tagging)이라 불린다. 회피될 세그먼트들을 마킹한 결과로서, 산업 기계 가공 시스템은 이들 세그먼트들 상에 리드-인들, 마이크로 조인트들, 접선 지점들 또는 다른 부품 결함들 또는 시각적 속성들을 배치하지 않을 것이다. 이는 밸류 체인을 통해 개선된 부품 품질 및 프로세스 신뢰성 모두를 허용할 뿐만 아니라 증가된 양의 스크랩, 즉 폐기물을 야기한다. 스크랩은 바람직하지 않고, 자유 형태 형상들의 일반적인 컷 또는 클러스팅으로서 기법들의 이용 가능성을 제한할 것이며, 다른 한편으로는 산업 프로세스들의 생산성을 향상시키는 수단이 될 수 있다.
툴링, 즉 벤딩 프로그램 또는 다른 기계 가공 프로그램을 수행하기 위한 적합한 툴들 세트는 수동으로 또는 자동으로 모두 선택될 수 있다. 예를 들어, 벤딩 작동을 수행하기 전에 정확한 위치에 워크피스를 배치하기 위한 일반적으로 사용되는 방법은 필요에 따라 액추에이터들의 축들을 위치시키는 것이다. 백 게이지, 클램핑 메커니즘들 또는 고정부들은 벤딩 작동이 수행되기 전에 워크피스를 보다 정확하게 위치시키고 지지하는데 사용된다. 상기 머신 구조들 및 지지 장치들은 수집된 데이터를 생성한다. 또한 기계 가공 작동들과 관련된 커팅 헤드들, 노즐들, 렌즈들, 및 관련 광학 장비는 수집될 수 있는 데이터를 생성하고 피드백으로서 제공되고, 따라서 기계 가공 작동들의 최적화에 참여할 수 있다.
벤딩 각도들 및/또는 백 스프링은, 예를 들어, 레이저, 광학, 역학에 의해 수동으로 및 자동으로 모두 측정될 수 있다. 자동화 유닛들은 시퀀싱 및 벤딩 작동들이 수행될 수 있도록 운영자가 워크피스를 이동시키는 것을 지원하도록 구성된다. 가공된 부품들은 기계 가공 작동들이 수행되어온 후에 수동으로 및/또는 자동으로 적층된다. 적층은 다수의 가이딩 원리들에 따라 고객 전달 전에 이루어지며, 이들 중 일부는 작동 효율에 관련되어 있고, 이들 중 일부는 물류에 관련되며, 이들 중 일부는 고객 요구들에 관련되어 있다.
본 발명은 펀칭용 프로그램, 펀칭 레이저, 밀링, 드릴링, 터닝 및/또는 벤딩의 조합들과 같은, 기계 가공 프로세스의 생성에 관한 것이며, 시트 금속 가공에서의 이전 작동으로부터의 정보를 고려한다. 프로그램은 이전 작동으로부터 요구되는 툴링 교환을 최소화하고, 요구되는 툴들의 수, 및 툴들의 이동들을 최소화하는 것을 통해, 툴링 구성을 최적화한다. 이 프로그램은 또한 운영자 및/또는 자동화된 프로세스에 적용가능한, 사이클 시간을 감소시키기 위해 요구되는 운동들을 최소화한다. 운영자가 워크피스를 이동시키는데 요구되는 노력이 또한 고려되며, 이는 최단 경로가 항상 적어도 노력을 요구하지는 않는다는 것을 의미한다. 도 2 및 3을 참조하면, 기계 가공 프로그램은 구성에 따라 머신 상에 직접 만들어지거나 또는 머신으로부터 분리될 수 있다.
적용된 툴링 및 머신, 및 워크피스 사이의 충돌들이 또한 고려된다.
고려가능한 것은, 충돌들이, 머신 상에 프로그램을 수행하기 전에 수동으로 또는 자동으로 시뮬레이팅되는 것을 가능하게 한다는 것이다.
도 1은 다중 데이터 소스들에 연결되거나 적어도 그에 연결가능한 중앙 컴퓨터에 가능하게는 원격인, 산업 머신 시스템 또는 제조 지원 시스템에서의 작동 시퀀스의 최적화를 도시하는 흐름도이다. 시스템은 원하는 파라미터들을 입력하고, 이후 최적 성능 기준을 수정하고 제시함으로써, 설계- 및 구성 프로세스들 (파라미터의 디자인의 옵션을 포함함), 재료의 선택, 구매, 물류 등에 관한 비즈니스 운영자들에 대한 지원을 제공하도록 구성될 수 있다.
시퀀스는, 운영자 또는 클라이언트가 기계 가공될 또는 평가될 제품에 관한 원하는 파라미터들을 수동으로 또는 자동으로 입력한다는 점에서(S20) 시작한다(S10). 원하는 제품 파라미터들의 입력은 어느 위치에서나 이루어질 수 있다. 일례는, 소위 스마트폰과 같은, 이동 단말을 위해 개발된 어플리케이션(앱)이 원하는 파라미터들의 입력을 실현하기 위한 툴로서 사용된다는 것이다. 이후, 이러한 앱은 밸류 체인을 따라 모든 이해 당사자들, 예를 들어, 설계자들, 구매자들, 물류 전문가들, 제조 전문가들 등에게 제공될 수 있다. 다음 단계에서, 본 발명에 따른 컴퓨팅 시스템은 원하는 프로세스 파라미터들에 기초하여 결과적인 작동 데이터를 생성한다(S30).
제1 단계(S10)에서, 프로세스 모델에는 이전의 시트 금속 가공 작동과 관련된 프로세스 파라미터들이 제공된다(프리 로딩된다)(S20).
제2 단계에서, 식별은 클램핑 메커니즘, 그리핑 구성들 및 툴링 록킹 업, 즉 머신 내에 현재 적용된 세팅들, 구성들, 및 툴들로 이루어진다(S30).
다음 단계에서, 후속 생산을 위한 부품들의 벤딩 작동과 같이, 현재 툴링 구성이 생산을 위한 다음 배치의 전체 기계 가공 작동을 수행하는데 사용될 수 있는지 여부에 대한 분석이 이루어진다(S40). 현재 툴링 구성이 생산을 위해 이용가능한 워크피스 및 그의 프로세스 파라미터들이 제공될 때 향상될 수 있는지 여부에 대한 평가가 또한 이루어진다.
프리 로딩된 정보에 기초하여, 제품 기하학적 구조도 분석되어, 허용 공차 들 내에 기하학적 구조에 대한 조정이 현재 툴링 세트를 제공할 때 생산하는 것이 가능할 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 또한, 교환을 위한 이용가능한 툴링이 분석되어, 허용 공차들 내에, 여전히 언급된 바와 같이, 원래의 또는 대안적인 제품 기하학적 구조들이 이용가능한 툴링이 제공될 때 생산할 수 있는지를 결정할 ㅅ수 있다. 따라서, 상기 정보 및 프로세스 최적화에 기초하여, 현재 툴링 구성을 유지하고, 공차 경계들 내에 생성 기하학적 구조를 조정하거나, 또는 적어도 하나의 툴을 교환하여 현재 이용가능한 기계 가공 작동을 수행할 수 있는지 여부가 결정된다(S50, S60, S65). 계산은 또한 툴링 이용가능성에 기초하여 최적의 툴링 구성으로 이루어진다.
프리 로딩된 정보에 기초하여, 수동으로 또는 자동으로 백 게이지, 클램핑 메커니즘 및/또는 고정부를 교환하고/하거나 조정할지 여부가 더 결정된다(S70).
프리 로딩된 정보에 기초하여, 기계 가공을 위해 및 생산된 부품들의 후속 적층을 위해 또한 적합하게 부품들을 위치시키는 그리핑 툴들을 교환하고/하거나 조정할지 여부를 계산한다(S90). 최적의 그리핑 툴들의 계산은 수동 조절들 및/또는 교환들의 권고를 위한 기초로서 사용되며, 이는 운영자에게 제공된다. 대안적으로, 부분적으로 또는 완전히 자동화된 조정들 및/또는 교환들은 운영자의 적극적인 개입이 거의 없거나 전혀 없는 머신에 의해 수행될 수 있다.
현재 머신 구조가 그 프로세스 파라미터들에 따라 아이템의 생성을 가능하게 하는지 여부의 결정(S40)은 또한 툴링 구성 뿐만 아니라 다른 가능하게 하는 요구 사항들의 결정을 포함한다. 요구 사항들의 예들은 손실 스페어 부품들, 손실 툴링, 유지보수에 대한 필요성, 재료 품질, 형상, 제조될 부품의 재료 및/또는 치수일 수 있다. 요구 사항들에 관한 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들은 복수의 데이터 소스들에 연결되거나 적어도 그에 연결가능하며, 머신과 연결된 컴퓨터 시스템, 컴퓨팅 시스템 및/또는 중앙 컴퓨터에 저장된다. 수행될 프로세스에 관한 요구 사항들은 구매 오더 또는 운영자 권고의 발행에 의해 응답될 수 있다. 이러한 구매 오더는 자동으로, 즉 운영자의 직접적인 개입 없이, 또는 그에 따라 오더를 수행할 운영자에게 제시되는 권고로서 발행될 수 있다. 생산 프로세스가 공차 한계들 밖의 제품을 야기하는 경우, 추가 생산 오더는, 전달에서 품질 및 정밀도에 대한 고객 수요들을 충족시키기 위해 직접적인 운영자 개입 없이 배치될 수 있다.
부품들은 컴퓨터 비전 또는 다른 이미지 캡처링 기술과 같은 임의의 공지된 식별 방법을 사용함으로써 기계 가공 작동 전에 식별되어, 기계 가공될 부품들의 기하학적 구조들, 결함들 및/또는 음각의 마킹된, 또는 다른 시각적 속성들을 식별할 수 있다.
백 게이지, 클램핑 메커니즘 및/또는 고정부는 백 게이지와 직접 적촉하는 것으로부터 나오는 이전 작동들로부터의 시각적 마크들 및/또는 결함들을 회피하도록 구성된다. 이는 벤딩 작동들을 수행할 때, 워크피스가, 정확하게 위치되고, 그 지지부와 직접 접촉하는 것을 가능하게 한다. 또한, 벤딩 압력은, 이전 작동들로부터의 피드백이 제공되는 벤딩 각도 측정 시스템을 사용하는 것에 의해, 이전 작동들로부터의 데이터에 기초하여 정확한 벤딩 각도들을 생성하도록 적용되고, 이로써 생성된 모든 벤드는 허용 공차들 내의 각도를 갖는다.
상기 설명된 요구되는 속성들, 즉 조성물, 배치, 시트 롤링 방향-회전, 부품 회전, 부품 미러링, 클러스터링, 일반적인 컷, 리드-인들, 마이크로 조인트들 등은 지속적으로 모니터링된다. 속성들 중 임의의 것의 검출된 변화의 결과에서, 프로세스 파라미터들, 즉 벤딩 위치, 벤딩 압력, 크라우닝 데이터, 각도 측정 데이터, 백 스프링 측정 데이터, 백 게이지의 위치들, 클램핑 메커니즘들 및 고정부, 툴들 반경 보상, 툴링 조건 등은 워크피스의 정확한 위치 및 기계 가공을 보장하기 위해 대응가능하게 조정되어, 허용 공차들을 갖는 부품들을 야기할 수 있다. 크라우닝하는 것은 여기서 벤딩 라인을 따라 편차들을 보상하는데 사용되는 기법을 의미한다.
부품들은, 벤딩 작동에 의해 형성된 벤딩 라인들, 벌지들 및/또는 비대칭성과 같은, 시각적 속성들을, 결함들과 조합하여, 기하학적 구조들을 식별할 벤딩 작동 후에 시각적으로 검사될 수 있다. 식별된 결함들 또는 시각적 속성들의 결과에서, 부품들의 적층은 부품들 사이의 결함들을 배치하는 것을 회피하도록 이루어질 수 있고, 따라서 스택의 대칭성에 영향을 줄 수 있다.
운영 데이터의 생성과 병행하여, 복수의 데이터 소스들에 연결되거나 또는 적어도 그에 연결가능한, 컴퓨팅 시스템(또는 중앙 컴퓨터)은 함수를 정의하기 위한 적어도 하나의 최적화 기법을 선택하고(S40), 함수는 원하는 프로세스 파라미터들을 포함한다. 이는 프로세스 파라미터들에 대한 범위들과 함께 성능 변수들에 대한 범위들을 정의하는 기초로서 원하는 프로세스 파라미터들을 사용함으로써 최적화를 위한 함수의 생성(S50)이 후속된다.
최적화를 위한 생성된 함수가 적용되고(S60), 이로써 최적 작동 성능 기준은, 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용될 요구 사항들의 세트를 획득하기 위해 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 포함하여 프로세스 모델에 대해 결정될 수 있다.
최적 성능 기준이 결정되자마자, 결과 운영 데이터는 최적 작동 성능 기준과 비교되고(S70), 차이가 있는 경우, 최적 성능 기준은 성능 장점을 운영자 또는 클라이언트에게 제공하는 것으로 보이며, 결과가 의사 결정 개체에 제공된다(S80). 인간 운영자, 계산된, 완전히 또는 반자동 서비스 층인지에 관계없이, 이러한 의사 결정 개체는 금속 가공 프로세스에 대한 제시된 최적 작동 성능 기준에 기초하여 원하는 프로세스 파라미터들을 수정하는 것이 허용된다(S90). 의사 결정 개체는 원하는 파라미터들을 입력하는 단계와 관련하여 언급된 것과 유사한 앱 또는 바람직하게는 거의 동일한, 스마트폰을 위한 어플리케이션(앱)의 형태로 실현될 수 있다.
의사 결정 개체가 제시된 정보에 포함된 프로세스 파라미터들을 변경하는 것을 결정한 경우(예), 제안된 작동 시퀀스가 산업 머신 시스템에 의해 채택된다. 의사 결정 시스템이 제안을 수리하지 않는 것을 결정한 경우(아니오), 시퀀스는 원래 생성된 운영 데이터가 적용된다는 점에서 계속된다(S100). 어느 결정이 이루어지더라도, 시퀀스는 스타팅 포인트(S10) 또는 엔드 포인트(S110)로 계속된다. 수정된 데이터는 CAD, CAM, ERP, MES, CRM, 소싱 관리 등과 같은 상이한 어플리케이션들에서 더 사용될 수 있다. 본 발명은 머신 성능 기준의 구매 및 최적화와 같은 영역들 내에 적용가능하며, 기준은 CNC 머신 툴과 같은, 산업 머신의 제어를 위한 명령어들 및/또는 명령어들의 프로그램으로서 정의될 수 있다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예를 그래프로 도시한다. 시스템은 빔 커팅(2 또는 3차원), 펀칭, 펀치 프레싱, 프레스 브레이킹, 벤딩, 접착, 재봉, 테이프 및 섬유 배치, 밀링, 드릴링, 터닝, 라우팅, 피킹 및 배치 및 그러한 머신의 조합들을 위한 머신일 수 있는, 머신(1)을 포함한다. 빔 커팅은 레이저, 용접, 마찰 교반 용접, 초음파 용접, 화염 및 플라즈마 커팅, 피닝, 및 재봉과 같은 기법들을 포함한다.
머신은 산업 작동을 수행하기 위한 액추에이터 시스템(2)을 포함한다. 액추에이터 시스템은 적어도 하나의 액추에이터, 즉 선형 또는 회전 이동을 위한 모터를 포함한다. 일반적으로, 액추에이터 시스템은 머신의 작동 부분 및 서로에 대한 워크피스의 2차원 또는 3차원 이동들을 수행하도록 구성된다.
액추에이터 시스템은 CNC/NC/PLC 유닛 및/또는 관련 감지 및 가공 장비 형태의 액추에이터 컨트롤러(3)에 의해 제어된다. 액추에이터 컨트롤러는 로우 레벨에서, 즉 액추에이터 시스템의 작동을 위한 로우 레벨 제어 명령들을 전송함으로써 액추에이터를 제어한다. 액추에이터 시스템은, 예를 들어, 통신 버스를 포함하여 머신 내부 통신 네트워크(4)를 통해 액추에이터 컨트롤러에 연결된다.
머신은 머신의 다양한 프로세싱 파라미터들을 감지하기 위한 센서 시스템(10), 및 프로세서들, 네트워크들, 통신 링크들 또는 데이터를 송신하고 의사 결정을 하기 위한 다른 컴퓨팅 디바이스들을 위한 다른 컨트롤러들(11)과 같은, 다른 시스템들을 포함한다. 이들 시스템들은 또한 머신과 관련하여 컴퓨팅 시스템에 및 머신 공통 내부 통신 네트워크(4)에 연결될 수 있어, 머신 컨트롤러는 센서 데이터를 수신하기 위해 센시 시스템에 연결될 수 있다. 머신 컨트롤러는 센서 데이터에 응답하여 머신의 액추에이터 시스템을 원격으로 제어하도록 더 구성될 수 있다.
대안적인 구성으로서, CNC/NC/PLC 유닛 및/또는 관련 감지 및 처리 장비뿐만 아니라 언급된 머신 컨트롤러는 산업 머신에 물리적으로 부착되거나 그렇지 않으면 포함될 수 있다. 이후, 산업 머신은 독립적이고 독립형의 산업 머신 시스템을 형성하며, 머신 컨트롤러는 머신의 필수적이고 물리적으로 연결된 부분을 형성한다. 산업 머신 시스템들의 2개의 대안적인 실시예들 모두는 각각의 장점들을 갖고, 본 발명의 목적을 위해, 센서 시스템 및 액추에이터 컨트롤러의 통합된 또는 원격 구성들 모두가 동등하게 적용가능하다.
머신은 원격 대안에 따라 구성될 때, 머신과 관련하여 컴퓨팅 시스템(6)과의 통신을 확립하기 위해 액추에이터 컨트롤러(3)에 연결된 통신 클라이언트(5)를 또한 포함할 수 있다. 이후, 통신 클라이언트는, 머신 또는 머신의 임의의 서브 컴포넌트가 머신 컨트롤러와 통신하는 것을 가능하게 하는 기능 유닛이다. 머신과 관련된 컴퓨팅 시스템은 인터넷에 연결된 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 복수의 데이터 소스들과 관련하여 또는 그에 연결가능한 중앙에 배치된 컴퓨터는 대안적인 실시예이다. 통신 클라이언트(5) 및 머신과 관련된 컴퓨팅 시스템은, 예를 들어, HTTPS/TSL에 의한 암호화된 통신을 개시하거나 또는 VPN(virtual private network)을 확립함으로써 인터넷을 통해 서로 안전한 통신(7)을 확립하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 통신은 방화벽 또는 프록시 서버(8)를 통해 확립될 수 있다. 추가의 대안으로서, 액추에이터 컨트롤러(3)와 같은 머신의 임의의 서브 컴포넌트는 그 자체로 컴퓨팅 시스템(6)에, 또는 대안적으로 다중 데이터 소스들에 대한 액세스를 갖는 언급된 중앙 컴퓨터에 연결하도록 구성될 수 있으나, 언급된 바와 같이, 원격의 통합된 구성들은 이러한 목적을 위해 동등하게 적용가능하다.
머신과 관련하여 언급된 컴퓨팅 시스템(6)은 머신 컨트롤러(9)를 포함하고, 머신 컨트롤러는 머신에 원격으로 연결될 수 있으며, 머신 컨트롤러는 액추에이터 컨트롤러의 작동 파라미터들을 수정함으로써 액추에이터 컨트롤러를 통해 원격으로 머신의 액추에이터 시스템을 제어하도록 구성될 수 있다.
머신 컨트롤러(9)는 원격 컴퓨팅 시스템(6) 내의 가상 머신 내에 호스팅된다. 그러한 방식으로, 머신 컨트롤러 리소스는 효율적인 방식으로 이용될 수 있다. 머신 컨트롤러는, 예를 들어, 머신 프로그램 코드를 읽고, 수행하며, 머신 파라미터들을 제어하고, 머신 파라미터들의 수동 제어 또는 조정을 허용하며, 관련 시스템들에 대한 인터페이스로서 기능하도록 구성될 수 있다. 머신 컨트롤러는 인터넷 연결부(13)를 통해 머신 컨트롤러에 원격으로 연결될 수 있는 HMI(Human-Machine Interface) 유닛(12)에 연결되고, 다른 실시예에서는 머신과 통합된다. 어느 쪽으로 든, 머신의 운영자는, 예를 들어, 인터넷에 연결된 원격 위치로부터 머신의 작동을 감독하고 제어할 수 있다. HMI 유닛(12) 및/또는 원격 컴퓨팅 시스템(6)은 패스워드들 또는 다른 식별 수단을 요구함으로써, 운영자의 사용자 식별을 요구하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 하나의 대안적인 실시예는 도 2에 도시되어 있다. 머신(1) 상에 로컬로, 기계 가공 작동들을 수행하기 위한 액추에이터를 포함하는, 액추에이터 시스템(2)이 포함된다. 액추에이터 컨트롤러(3)는 액추에이터 시스템(2)의 일부 또는 그에 연결된다. 액추에이터 컨트롤러는 원격 머신 컨트롤러부터의 명령어들을 수신하고, 폐쇄된 루프 시스템에서 블록별로 명령어들을 수행하도록 구성된다. 따라서, 액추에이터에 의해 수행된 각각의 작업은 모니터링되고, 완료된 서브 작동 후에, 액추에이터는, 전체 작동이 완료될 때까지 다음 서브 작동을 수행할 것이다. 이는, 머신의 액추에이터들의 작동이 로우 레벨에서 액추에이터 컨트롤러에 의해 제어되는 것을 의미한다. 액추에이터 컨트롤러는 일반적으로 명령어들을 저장 및 수행하고 데이터를 로그하기 위해 메모리 및 프로세서를 포함한다. 액추에이터 시스템은 종래의 머신 컨트롤러 또는 HMI를 포함하지 않는다. 따라서, 머신의 액추에이터 시스템은 원격 머신 컨트롤러로부터의 명령어들을 수신하는 것에 의존한다. 그러나, 가공 명령어들의 전체 세트 또는 정의된 그 서브 세트가 수신되고 증명되면, 머신 컨트롤러로부터의 추가 명령어들 없이 수행될 수 있다. 가공 명령어들의 서브 세트는 전체 머신 작동의 일부일 수 있지만, 액추에이터 시스템이 전체 작동의 일부를 수행하기에 충분한 정보를 적어도 포함한다. 작동은 바람직하게는 머신 내의 폐쇄된 루프 시스템에서 단게별로 수행된다. 머신은 비상 정지 버튼 및 온/오프 버튼과 같은 단순한 기능들로서만 제공된다. 그 이외에, 머신은 작동할 원격 머신 컨트롤러로부터의 명령들에 의존한다.
머신 컨트롤러는 일반적으로 클라우드에 있는, 머신으로부터 물리적으로 떨어져 위치된다. 진행중인 프로세스의 모니터링, 명령어들의 로딩, 명령어들의 수정 및 신규 명령어 생성은 원격 머신 컨트롤러에서만 이루어질 수 있다. 따라서, 본 발명의 머신 컨트롤러는 종래의 머신 컨트롤러에 대응하고, 머신의 물리적인 부분이 아니라 머신에 원격으로 연결된다. 머신 컨트롤러 및 상호 연결된 HMI에 의해 모니터링되고 제어되는 명령어들은 커팅 속도, 커팅 깊이, 압력 등과 같은 작동 파라미터들을 포함한다.
머신 컨트롤러는 액추에이터 컨트롤러의 폐쇄된 루프 시스템의 일부가 아니다. 따라서, 신규한 명령어들이 머신 컨트롤러로부터 전송되지 않으면, 머신에서의 액추에이터 시스템은, 작동을 종결시키거나 변경할 특정한 명령어들이 머신 컨트롤러로부터 수신되지 않는 한, 추가 명령어들을 기다리지 않으면서 완전히 수신된 작동 명령어를 종결할 것이다. 일반적으로, 전체 작동을 위한 명령어들만이 제공되고, 따라서 신규 명령어는 진행중인 작동들이 아닌, 후속 작동들만을 포함할 것이다. 이는 안전한 장치로서 설정될 수 있지만, 어느 타입의 작동상 보안이 실행되어야 하는지 결정할 운영자에 달려 있다.
머신 컨트롤러는 배치 시스템에서 명령어들, 명령어별 명령어, 또는 여러 명령어들을 전송하도록 구성된다. 정보를 전송하는 임의의 종래의 방식이 이용될 수 있다. 머신 컨트롤러는 정보를 수신하고, 상기 정보에 기초하여 의사 결정을 하도록 더 구성된다. 예를 들어, 머신 컨트롤러는 피드백 데이터에 작용하고, 의사 결정을 하고/하거나 상기 피드백에 기초하여 신규 명령어들을 전송할 수 있다.
본 발명의 시스템은, 예를 들어, 인터넷 연결의 대기 시간으로 인해 불량한 통신의 결과로서 명령들이 손실되는 위험 없이, 산업 머신의 원격 제어의 가능성을 제공한다. 이는, 예를 들어, 작동은 액추에이터 컨트롤러에서 전체적으로 수신되고 인지되기 때문에 확실하게 이루어진다.
감시를 용이하게 하기 위해, 머신에 의한 작동들을 모니터링하기 위해, 머신은 카메라, 비디오 카메라, 또는 다른 이미지 캡처링 수단과 같은 감시 유닛(14)을 포함한다. 감시 유닛은 통신 클라이언트(5)를 통해 원격 컴퓨팅 시스템(6)에 연결되고, 원격 컴퓨팅 시스템에 작동 정보를 제공하도록 구성된다. 작동 정보는 처리되고, HMI(12)로 송신된다.
머신 컨트롤러는 CAD/CAM 시스템으로부터 또는 운영자로부터의 수동 개체에 의해, 예를 들어 HMI 유닛(12)을 통해 머신 프로그램을 수신하도록 구성된다.
일 실시예에서, 원격 컴퓨팅 시스템은 머신의 작동 파라미터를 모니터링하고, 작동 파라미터가 임계 값을 초과할 때 머신 컨트롤러에 의해 머신의 액추에이터 시스템의 원격 제어를 디스에이블하도록 구성된다. 이러한 작동 파라미터는 작동 시간, 머신 등에 의해 수행되는 작동 사이클들의 수일 수 있다. 따라서, 머신의 사용 및 작동 비용들은 머신 컨트롤러에 대한 액세스를 제한함으로써 제한되고 제어될 수 있다.
원격 컴퓨팅 시스템은 머신 및/또는 생성 데이터를 수집하고, 데이터 분석 및/또는 최적화를 위해 데이터를 다른 시스템(미도시)으로 전송하도록 구성된다. 머신 데이터는, 예를 들어, 공급 체인(구매, 제조, 유통), 수요 체인(마케팅, 판매, 서비스), 머신 유지보수 또는 다른 빅 데이터 어플리케이션들을 최적화하는데 사용될 수 있다.
감시 유닛은 또한 그들의 공차들을 포함하여, 생성된 아이템들 및 그들의 다양한 특성들을 모니터링하기 위해 구성될 수 있다. 컴퓨터 비전은 기하학적 구조에 관련된 특성들의 이러한 식별을 위해 업계에서 사용되는 다른 용어이다. 공차들은 경도, 인성, 크기, 형상과 같은 재료 특성들, 반경, 각도들 및 치수들과 같은 제품 기하학적 구조들, 벌지들, 벤딩 라인들, 압력 변형들 및/또는 다른 시각적 속성들과 같은 생산 결함들을 의미한다. 감시 유닛은 통신 클라이언트(5)를 통해 머신과 관련하여 컴퓨팅 시스템(6)에 더 연결되고, 작동 정보를 컴퓨팅 시스템에 제공하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 머신과 관련된 컴퓨팅 시스템은 머신의 작동 파라미터를 모니터링하고, 작동 파라미터가 임계 값을 초과할 때 머신 컨트롤러에 의해 머신의 액추에이터 시스템의 원격 제어를 디스에이블하도록 구성된다. 이러한 작동 파라미터는 작동 시간, 머신 등에 의해 수행되는 작동 사이클들의 수 등일 수 있다.
컴퓨팅 시스템은 머신 및/또는 생성 데이터를 수집하고, 데이터 분석 및/또는 최적화를 위해 데이터를 다른 시스템으로 전송하도록 구성된다. 이러한 시스템은 임의의 종류의 MES(manufacturing execution system)의 ERP(enterprise resource planning system) 일 수 있다. 머신 데이터는, 예를 들어, 공급 체인, 즉 구매, 제조 및 유통; 수요 체인, 즉 마케팅, 판매 및 서비스; 및 머신 또는 통합되거나 원격 부품들의 유지보수를 최적화하는데 사용될 수 있다. 머신 데이터는 또한 데이터를 병합하고 다량의 정보에 기초하여 결론들을 이끌어내도록 설계된, 빅 데이터 어플리케이션들과 같은, 다른 시스템들에 대해 이용가능하게 이루어질 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 산업 머신 시스템의 대안적인 실시예를 나타낸다. 산업 머신 시스템은 머신이 액추에이터 컨트롤러를 포함하지 않는다는 점에서 도 1과 관련하여 설명된 것과 상이하다. 액추에이터 컨트롤러(3')는 머신에 물리적으로 분리되어 있고, 머신과 관련하여 컴퓨팅 시스템(6)에 포함된다. 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 데이터 라인들(7)을 통해, 예를 들어, 인터넷을 통해 머신에 연결되고, 이는 암호화될 수 있다. 머신(1)은, 머신과 관련하여 컴퓨팅 시스템(6)과 머신 사이의 통신을 확립하기 위한 적어도 하나의 통신 클라이언트(15)를 포함한다. 이러한 통신 클라이언트(15)는 머신의 액추에이터 시스템(2)에 연결되고, 따라서 액추에이터 클라이언트라고 불린다. 클라이언트는 액추에이터 컨트롤러에서 액추에이터 시스템으로 로우 레벨의 통신을 전송하고 수신하도록 구성된다. 유사하게는, 머신은 센서 시스템(10)으로부터 임의의 센서 데이터를 통신하기 위한 센서 통신 클라이언트(16), 및 머신 내에 다른 컨트롤러들(11)과 통신하기 위한 임의의 추가의 컨트롤러 클라이언트들(17)을 선택적으로 포함할 수 있다. 도 2에 관하여 도시된 것과 유사하게, 머신과, 머신과 관련한 컴퓨팅 시스템 사이의 통신은 방화벽 또는 프록시 서버를 통해 확립될 수 있다.
이하는, 기능 및 작동 원리들을 더 설명하도록 의도된, 본 발명의 예들을 따를 것이다. 본 발명의 배경과 관련하여 설명된 바와 같이, 종래 기술에 따른 생산 계획의 전통적인 프로세스들은 그 특성에 순차적이다. 이는, 시퀀스를 제어하는 정보가 로컬 데이터베이스로부터 수집되고, 생산 계획은 로컬로 저장된 정보로부터 나오는 명령어들에 대해 응답하여 이루어지는 것을 의미한다. 이의 예는 1) 오더를 검색, 2) 적어도 하나의 제어 알고리즘을 선택 또는 형성, 3) 특정한 원료 품질의 일부를 생성, 및 4) 벤딩, 밀링, 터닝 등에 의해 특정 컴포넌트드를 형성, 5) 컴포넌트를 오더 사양들에 따라 고객에 전달하는 것일 수 있다. 언급된 바와 같이, 이러한 프로세스는 순차적으며, 프로세스를 제어하는 데이터는 로컬 데이터베이스로부터 수집된다.
이전에 설명되어온 바와 같이, 본 발명은 기하학적 도면들, 재료의 배치, 툴들의 배치, 및 머신들의 존재하는 구조와 같은, 언급된 중앙 컴퓨터를 통해 정보를 수집하기 위해 다양한 소스들을 이용한다.
이 명세서에 따른 생산 프로세스와 관한 정보는 일반적으로 다른 소스들, 예를 들어, ERP/MES, 머신, loT 정보, CAD/CAM 및 하나 이상의 감시 유닛들로부터 나온다. 중간 수단으로서 구성된 중앙 컴퓨터에 의해 수집된 정보는 다양한 엔드 포인트들 사이에 위치된다. 엔드 포인트들은 일반적으로 생산 프로세스에 영향을 줄 수 있거나 영향을 주지 않을 수 있는 정보의 소스들이고, 예를 들어, 이전에 언급된 ERP/MES, 머신, loT 정보, CAD/CAM, 및 감시 유닛들로 포함된다.
중앙 컴퓨터는 범용 컴퓨터 또는 머신 제어로서 기능하도록 구성된 컴퓨터 일 수 있다. 중앙 컴퓨터는 최적화에 대한 정보 대상을 획득하기 위해, 데이터를 포함하는 적어도 2개의 엔드 포인트들에 항상 연결될 것이고, 또는 그에 연결가능하다. 이는 다수의 변수들에 대한 비순차적 최적화 프로세스를 수행하고 완전히 수행하기 위한 최소의 요구 사항인 것으로 여겨진다. 최적화의 여러 방법들은 조합론, 동적인 변화, 다변량 분석 등에 기초하여 사용될 수 있다. 방법들 중 임의의 것은 비순차적 및 비선형 최적화를 허용하고, 다수의 동적 변수들을 갖는 복잡한 시스템들에 사용하기에 매우 적합하다.
본 발명은 비순차적 최적화를 이용하는데, 이는 전통적인 프로세스들과 비교하여 순차적이지도 선형적이지도 않은 수치적 프로세스 또는 방법이다. 생산 프로세스의 여러 단계들은 최적화의 대상이 될 수 있다. 일례는 생산될 부품들의 기하학적 구조이며, 기하학적 구조는 툴 변경을 감소시키기 위해 수정될 수 있고, 다른 예는, 정보가, 예를 들어, 머신, 감시 유닛으로부터 및/또는 loT 정보 소스들로부터 검색되는 경우, 스케줄링 작업들이 셋업 시간을 감소시키도록 변경될 수 있다는 것이고, 제3 및 제4 예들은, 정보가 적어도 2개의 엔드 포인트들로부터 모여지고, 정보는, 이전 프로세스 단계들, 예를 들어 그 표면 상의 부품의 회전 또는 툴 조합들의 수정 또는 감시 유닛을 통해 시각적 속성들로부터 판독되고 재사용될 수 있는 경우, 물질 변화들을 감소시키기 위해 조정될 수 있는 스케줄링 작업들이다.
다른 고려가능한 예들은 생산 중단들을 감소시키기 위한 스페어 부품들, 유지보수, 재료들, 툴들의 오더링, 또는 백 게이지 위치 결정, 압력, 프레싱 위치 등과 같은 머신 툴들을 재구성하는 것이다.
이러한 타입의 최적화를 만드는 것에 대한 전제 조건들 중 하나는 다양한 및 복수의 소스들, 예를 들어, ERP/MES, 머신 및 그 구조, loT 정보, CAD/CAM, 감시 유닛으로부터 데이터의 검색을 가능하게 하는 것이다. 이후, 정보는 제어가능하지 않은 동적 영향들을 포함하여, 그들의 현재 상태에 관한 여러 개의 별개의 프로세스 단계들의 최적화를 허용하게 하기 위해 중앙 컴퓨터에 수집되고 그로부터 이용가능하게 만들어지며, 이는 관리 시스템에서의 업데이트들과 같이, 영향을 받지 않는 의존적인 상황들에 있기 때문이다.
본 발명은 또한 ERP/MES, 머신 및 그 구조, loT 정보, CAD/CAM(설계 및 구조 모두와 관련하여) 및 적어도 하나의 감시 유닛과 같은 다양한 엔드 포인트들(데이터 소스들)에서의 소위 수정 가능성 및 맞춤형의 제어를 도입할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 의해, 재료 및 툴 변화들, 필수 공차 간격들 및 강도 및 강성의 관련 범위들을 잠재적으로 감소시키는 수단으로서 재료들 사양을 변화시킬 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제품 기하학적 구조/형상을 변화시켜 툴 변화들을 최소화할 수도 있지만 여전히 도면들로부터 또는 대안으로서 공차들을 유지할 수 있고, 완전한 회피를 위해 백 게이지 위치될 수 있는 좌표들 시각적 마크들이 존재한다. 전달 시간을 유지하면서 재료/툴 교체를 감소시키기 위해 작업들을 스케줄링하는 것이 또한 가능할 수 있다. 이는 가능하게는 전달 시간이 생성된 아이템의 가격에 영향을 주는 변수가 되는 것을 가능하게 하기 위해 고객과의 통신을 허용한다. 이들 옵션들 및 신규한 기회들을 달성하기 위해, 2개 이상의 엔드 포인트들은, 예를 들어, 머신 툴을 통해, 오더들, 툴들, 재료들 변화, 변화 생성물 기하학적 구조를 스케줄링하기 위해 ERP/MES의 데이터베이스 및 loT 정보를 통해, 비순차적인 방식으로 제어할 수 있어야 한다. 예를 들어, 툴 변화들의 감소 또는 최소화를 야기할 수 있는 기하학적 구조에 대한 변경은 생산 비용과 시장 가격 사이의 비율에 영향을 주는 변수로서 ERP/MES에 이용가능하거나, 또는 고객 또는 설계자에게도 이용가능할 수 있는 도면에서 공차 간격의 임의의 형태에 대해 점검될 수 있다.
상기에 기초하여 명백해지는 바와 같이, 본 발명은 로컬 데이터베이스로부터 정보를 검색하도록 구성된 생성 스케줄링의 MEMS 시스템들에 의해 전통적인 종래의 프로세스 계획과 구별된다. 이들 시스템들은 운영자가, 오더들 및 전달, 후속되는 순차적인 스케줄링에 대한 데이터를 입력하는 기능에 기초할 수도 있다. 본 발명은 어떤 경우들에는 정보를 공유할 수 있는 컴퓨터를 검색하는 중앙 컴퓨터인 심지어 실제의 실시간 데이터에 기초한 완전히 상이한 레벨의 최적화에 기초한다. 중앙 컴퓨터는 ERP, MES, CAD, CAM, 머신, loT 정보 소스들, 적어도 하나의 CRM 관리 시스템 및/또는 감시 유닛과 같은, 2개 이상의 엔드 포인트들에 연결되거나 그에 연결가능하다. 그에 추가로, 중앙 컴퓨터는 또한 재료들, 툴링, 스페어 부품들, 유지보수, 설계, 부품들의 사양 또는 고객들, 구조들 및/또는 제품들과 같은, 생산에 영향을 주는 다수의 변수들에 관한 정보의 다른 제공자들에 연결되거나 그에 연결가능할 수 있다.

Claims (22)

  1. 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
    상기 작동에 대한 프로세스 파라미터들을 상기 작동에 대한 성능 변수들과 관련시키는 프로세스 모델을 제공하는 단계, 상기 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들은 통합 다중 데이터 소스들을 통해 검색가능함,
    함수를 정의하기 위해 적어도 하나의 최적화 기법을 선택하는 단계, 상기 함수는 프로세스 파라미터들을 포함함,
    상기 프로세스 파라미터들의 범위들과 함께 성능 변수들의 범위들을 정의하기 위한 기초로서 기계 가공될 제품의 허용 공차들을 사용함으로써 최적화를 위한 함수를 생성하는 단계,
    상기 적어도 하나의 최적화 기법을 상기 함수에 적용하고, 이로써 최적 작동 성능 기준이 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용될 요구 사항들 세트를 획득하기 위해 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 포함하여 프로세스 모델에 대해 결정되는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 금속 가공 프로세스는 레이저, 화염들, 플라즈마, 워터 제트, 이온, 공기, 벤딩, 프레싱, 펀치 프레싱, 프레스-브레이킹, 밀링, 드릴링 및 터닝에 기초한 임의의 산업적으로 적용가능한 커팅 기술인, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 금속 가공 프로세스는 시트 금속의 기계 가공에 관한, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세스 모델은 바람직하게는 실시간으로 동적으로 모니터링되고 제어되는, 금속 가공 프로세스의 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 금속 가공 프로세스를 제어하는데 사용되어야 할 요구 사항들의 세트는 권고들로서 운영자들에 제공될 수 있거나, 또는 대안적으로 부분적인, 또는 어떠한 운영자 개입 없이 적용될 수 있는, 금속 가공 프로세스의 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    제조 오더, 제품 기하학적 구조, 및 미리정의된 공차들, 요구되는 금속 가공 작동들, 요구되는 툴링 구성, 생산된 아이템들의 적층 패턴과 같은, 금속 가공 프로세스에 관한 다수의 소스들로부터의 프로세스 파라미터들, 및/또는 이전 작동들로부터의 프로세스 파라미터 데이터를 검색하는 단계,
    생성된 아이템들의 결정된 공차들, 프로세스 시간, 툴링 이용가능성, 툴링 수명, 재료 제거율, 운영자 작업 환경, 오더 재고, 전달 시간, 요구되는 프레싱 위치와 같은 금속 가공 프로세스에 관한 상이한 소스들로부터의 성능 변수들 및/또는 이전 작동들로부터의 성능 변수 데이터를 검색하는 단계,
    ERP(enterprise resource planning) 시스템과 같은, 컴퓨터 시스템과 관련하여 통합 메모리 내에 프로세스 파라미터들 및 성능 변수들을 저장하는 단계, 및
    최적의 기법들의 어플리케이션을 위해 머신 컨트롤러 또는 컴퓨팅 시스템에 이용가능한 프로세스 파라미터들 및 또는 성능 변수들을 형성하여 최적 작동 성능 기준을 선택할 수 있는 단계를 더 포함하는, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    이전 작동들로부터의 금속 가공 프로세스에 관한 검색된 프로세스 파라미터들(S20)을, 툴링에 관한 파라미터들을 포함하는 현재 머신 구조(S30)와 비교하는 단계,
    상기 현재 머신 구조가 그 프로세스 파라미터들에 따라 아이템의 생성을 가능하게 하는지를 결정하는 단계(S40),
    필요한 경우, 제1 옵션 단계에서 허용 공차들 내에 제품 기하학적 구조에 대한 조정들을 야기하고(S60), 제2 단계에서 툴링 구성 대한 조정들을 야기하는(S65), 툴링 구성의 적용 가능성을 평가하는 단계(S50)를 더 포함하되,
    이로써 이루어진 임의의 조정들은 이전 작동들로부터의 파라미터들과 비교될, 신규 현재 머신 구조를 야기하는, 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    이전 작동들로부터의 금속 가공 프로세스에 관한 검색된 프로세스 파라미터들(S20)을 클램핑 메커니즘 및/또는 그리핑 구성에 관한 파라미터들을 포함하는 현재 머신 구조(S30)과 비교하는 단계,
    상기 현재 머신 구조가 그 프로세스 파라미터들에 따라 아이템의 생성을 가능하게 하는지 결정하는 단계(S40),
    상기 클램핑 메커니즘의 적용 가능성을 평가하고(S70), 이는 필요할 때 클램핑 메커니즘에 대한 조정들을 야기하는 단계(S80), 및/또는
    상기 그리핑 구성의 적용 가능성을 평가하고(S90), 이는 필요할 때 그리핑 구성에 대한 조정들을 야기하는 단계(S100)를 더 포함하되,
    이로써 이루어진 임의의 조정들은 이전 작동들로부터의 파라미터들과 비교될 신규 현재 머신 구조를 야기하는(S30), 금속 가공 프로세스에 대한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    툴들 및/또는 생성된 아이템들은 전자 제품, 소프트웨어, 센서들 및/또는 네트워크
    연결성으로 임베디드되며, 이는 이들 객체들이 프로세스 파라미터들 및/또는 성능 변수들과 같은 데이터를 컴퓨터 시스템과 교환하는 것을 가능하게 하는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 생성된 아이템들의 미리정의된 및/또는 결정된 공차들은 다음의 성능 변수들 중 임의의 것을 포함하는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법:
    경도, 인성, 크기, 및 두께와 같은, 재료 특성들,
    반경, 각도들 및 치수들과 같은 제품 기하학적 구조들, 및
    벌지들, 벤딩 라인들, 압력 변형들, 및 다른 시각적 속성들과 같은 생산 결함들.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 제품 기하학적 구조들은 벤딩 커브들, 보상 팩터들, 및 툴링 선호도들에 대한 데이터를 포함하는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  12. 제6항에 있어서,
    생성된 아이템들에 대한 시각적 속성들 또는 결함들의 식별은 기계 가공 작동들 이후에 워크피스들의 적층할 때 고려되는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 현재 머신 구조가 툴링 구성뿐만 아니라 프로세스 파라미터들에 따른 아이템의 생성을 가능하게 하는지 여부의 결정(S40)은 또한 스페어 부품들, 툴들, 유지보수, 재료, 형상 및/또는 치수와 같은 다른 가능하게 하는 요구 사항들의 결정을 포함하고, 이로써 대응하는 프로세스 파라미터들 및/또는 성능 변수들이 저장되는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 저장된 프로세스 파라미터들 및/또는 성능 변수들은, 바람직하게는 구매 오더 또는 운영자 권고의 발행에 의해 응답되는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은 CNC/NC(computer numerical control) 또는 PLC(programmable logic controller) 시스템에 사용되도록 되어 있는, 금속 가공 프로세스를 위한 최적 작동 성능 기준을 선택하기 위한 방법.
  16. 산업 머신 시스템으로서,
    산업 작동을 수행하기 위한 액추에이터 시스템(2)을 포함하는 머신(1),
    머신 컨트롤러(9)를 포함하는, 머신에 관련된 컴퓨팅 시스템(6)을 포함하되,
    상기 머신 컨트롤러는 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 되어 있는, 산업 머신 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 머신 시스템은 산업 작동의 성능 변수들 및 프로세스 파라미터들에 관련된 이미지 정보를 캡처링하기 위해, 컴퓨팅 시스템에 관련된 감시 유닛(14)을 더 포함하는, 산업 머신 시스템.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 감시 유닛은, 음각의 및/또는 마킹된 속성들, 부품 결함들, 벤딩 라인들, 벌지들과 같은 임의의 시각적 속성 및/또는 기계 가공 작동에 의해 형성된 다른 비대칭 속성들과 조합하여 부품 기하학적 구조들을 식별하기 위해 이미지, 이미지 시퀀스 또는 비디오 캡처링 수단을 포함하는, 산업 머신 시스템.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템(6)은 데이터를 수집하고 데이터 분석 및/또는 최적화를 위해 데이터를 사용하고/하거나 데이터 분석 및/또는 최적화를 위해 데이터를 다른 시스템으로 전송하도록 구성되는, 산업 머신 시스템.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 머신 시스템은 프레스 브레이크 또는 벤딩 머신인, 산업 머신 시스템.
  21. 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    이는 수행될 때, 컴퓨터 내의 프로세서가, 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 것을 가능하게 하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  22. 컴퓨터 내의 프로세서에 의한 수행을 위해 구성된 코딩된 명령어 세트들을 나타내는 데이터를 포함하는 매체 또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어들은 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 포함하는, 데이터를 포함하는 매체 또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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