KR20190070428A - 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진을 이용한 산업용 공정장비 시스템 관리 방법 - Google Patents

클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진을 이용한 산업용 공정장비 시스템 관리 방법 Download PDF

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Abstract

산업현장 생산라인에 있는 공정장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 공정장비 관리 방법은 브로커가, PLC들로부터 공정장비들의 데이터들을 수집하는 단계; 브로커가, 수집된 데이터들을 통합 데이터로 모델링하는 단계; 및 브로커가, 모델링한 통합 데이터를 클라우드 서버에 전송하는 단계;를 포함한다.
이에 의해, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리를 통해, 실시간 모니터링 및 알림을 통한 고장 및 위험 상황에 대한 예측 관리가 가능하다.

Description

클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진을 이용한 산업용 공정장비 시스템 관리 방법{Industrial Process Equipment System Management Method using Cloud-based Intergrated Context-Aware Processing Engine}
본 발명은 공정장비 모니터링 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 산업현장 생산라인에 있는 공정장비 시스템의 실시간 상태를 모니터링하기 위한 방법에 관한 것이다.
산업현장 생산라인에 있는 공정장비 시스템은 대부분이 실시간 시스템 기반이며, 엄격한 제약조건을 만족시키지 못하면 전체 시스템에 심각한 영향을 초래할 수 있다. 이에 따라, 공정장비 시스템의 문제점을 미리 예측할 수 있는 지능적인 실시간 관리의 필요성이 대두되어 왔다.
종래의 공정장비 시스템은 USN 기술을 기반으로 하여 단순한 센서 정보의 모니터링만을 이용하여 운용되었는데, 이는 전체 생산라인의 위험요소를 명확히 파악하고 예측하는데 한계가 있다.
특히, 제조업은 기존의 중앙집중 제어방식의 대량생산 체제에서 보다 능동적이고 유연한 다품종 고객 맞춤형 생산체제로의 변화를 통한 전환기를 맞이하고 있다. 이에, 고객의 니즈를 만족시키기 위한 공정장비 시스템의 지능화된 관리 기법이 요구되고 있다.
또한, 공정장비의 엄격한 요구요건을 만족시키기 위해, 다양한 도메인 시스템 및 네트워크와의 상호 호환성을 높이고, 안정성을 더욱 향상시키기 위한 방안이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 공정장비 관리 방법은 브로커가, PLC들로부터 공정장비들의 데이터들을 수집하는 단계; 브로커가, 수집된 데이터들을 통합 데이터로 모델링하는 단계; 및 브로커가, 모델링한 통합 데이터를 클라우드 서버에 전송하는 단계;를 포함한다.
수집 단계는, 공정장비들의 데이터들은, 일반 데이터 및 파일 형식의 기준 데이터를 포함하는 것일 수 있다.
기준 데이터는, 공정장비의 고장/정비 이력, 제품 불량 이력, 품질 검사 기록 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
브로커가, 파일 형식의 기준 데이터를 일반 데이터 형식으로 변환하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
통합 데이터는, JSON 타입의 데이터일 수 있다.
클라우드 서버가, 브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 상황인지 분석을 수행하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
클라우드 서버가, 브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 진단 분석을 수행하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 공정장비 관리 시스템은 PLC들로부터 공정장비들의 데이터들을 수집하여 수집된 데이터들을 통합 데이터로 모델링하고, 모델링한 통합 데이터를 클라우드 서버에 전송하는 브로커; 및 브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 분석을 수행하는 클라우드 서버;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리를 통해, 실시간 모니터링 및 알림을 통한 고장 및 위험 상황에 대한 예측 관리가 가능하다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 진단된 정보에 따라 공정장비 시스템이 최적화된 작업 방식을 결정할 수 있게 된다.
도 1은 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진 공정 설비 관리 시스템 구성을 도시한 도면,
도 2는 브로커의 데이터 취득 및 통합 데이터 모델링 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 3은 클라우드 서버의 데이터 저장 및 분석 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 4는 JSON 통합 모델링 형식을 예시한 도면,
도 5는 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진 공정 설비 관리 시스템 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진 공정장비 관리 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도시된 시스템은, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비들을 운용함에 있어, 실시간 시스템의 엄격한 요구조건을 만족시켜 전체 생산라인의 위험을 방지하기 위해 다양한 데이터를 활용하여 지능적으로 제어 및 관리를 하는 시스템이다.
본 발명의 실시예에서는, 이러한 공정장비 관리 시스템을 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진 공정장비 관리 시스템으로 구성한다.
공정장비(10)는 공장 생산/제조라인에서 특별한 역할을 반복 수행하며, 모든 부위에 모터, 센서 등의 장치가 부착되어 동작한다. 산업용 로봇, CNC 머신 등이 공정장비에 해당된다. 이와 같은 공정장비(10)의 모터, 센서는 PLC(20)의 I/O와 연결되며, PLC(20)의 Programming Logic에 의한 동작을 하게 된다.
본 발명의 실시예에 있어서, PLC(20)는 산업용 통신 표준으로 자리매김하고 있는 OPC UA 표준을 지원하며, OPC UA 서버로써 동작하게 된다. 이에, PLC는 공정장비의 상태 정보, 데이터를 OPC UA 클라이언트에게 전송하는 역할을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 공정장비 관리 시스템은, 산업 생산라인에 공정장비 시스템을 지능적으로 운용하기 위해, 브로커와 클라우드를 활용하여 네트워크 모니터링 시스템을 구축한다.
브로커(100)는 공정장비 시스템(10)의 각 부위를 관장하는 PLC(20)로부터 측정된 데이터를 수집하며, 이와 함께 공정장비 시스템(10)의 설비 고장/정비 이력, 제품불량 이력, 품질 검사 기록 등의 데이터 또한 수집하는데, 이를 기준 데이터라 명명한다.
이후, 브로커(100)는 수집한 데이터들을 통합 데이터로 모델링한 후 클라우드 서버(200)로 전송한다. 클라우드 서버(200)는 브로커(100)로부터 수신한 데이터를 저장, 진단 분석하여 사용자에게 알린다.
클라우드 서버(200)에 의한 모니터링은, 단순한 모니터링에 그치는 것이 아닌, 이를 진단/분석한 데이터를 이용하여 지능적인 제어 및 관리하는데 그 목적이 있다.
브로커(100)는 OPC UA 클라이언트로써 동작하며, OPC UA 서버인 PLC(20)로부터 공정장비의 상태, 데이터를 주기적으로 수신한다. 동시에, 브로커(100)는 설비 고장/정비 이력, 제품불량 이력, 품질 검사 기록 등의 데이터를 파일 형태로 수신한다.
이와 같은 2개의 서로 다른 타입의 데이터를 비교, 분석하기에 용이하도록, 브로커(100)는 통합 데이터 모델링 후 클라우드 서버(200)로 전송한다.
브로커(100)에 의한 데이터 취득 및 통합 데이터 모델링 과정이 도 2에 도시되어 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 브로커(100)는 OPC UA 기반의 센서, 모터 데이터를 PLC(20)로부터 직접 수집하여 저장하고(S310, S320), 설비 고장/정비 이력, 제품 불량 이력, 품질 검사 기록 등과 같은 기준 데이터는 파일 형태로 수집한다(S330).
전술한 기준 데이터의 경우 파일 형식에 따라 데이터의 타입이 다르기 때문에, 브로커(100)는 PLC(20)로부터 직접 수집하는 센서, 모터 데이터와 같은 타입으로 추출, 변환하여야 한다(S340).
다음, 브로커(100)는 변환과정을 통해 추출된 데이터는 센서, 모터 데이터와 같은 타입의 데이터이며 JSON 타입으로 전체 데이터를 통합한 후(S350), 클라우드 서버(200)로 전송한다(S360).
클라우드 서버(200)는 브로커(100)로부터 JSON 타입에 데이터를 수신한다. 수신 데이터에는 공정장비의 데이터, 기준 데이터가 포함되며, 클라우드 서버(200)는 이를 파싱하여 스토리지에 저장한다.
클라우드 서버(200)의 스토리지에 저장된 각 데이터는 클라우드 서버(200)의 상황인지 및 진단/분석에 이용된다. 특히 진단/분석은 주기적으로 수신되는 공정장비의 데이터와 기준 데이터의 비교 분석을 통해서 공정장비 전반에 걸친 상태를 진단하여 웹 서비스(30), 모바일 서비스(40) 등을 통해 시각화하여 사용자에게 제공한다.
클라우드 서버(200)에 의한 데이터 저장 및 분석 과정을 도 3에 상세히 나타내었다.
도 3에 도시된 바와 같이, 클라우드 서버(200)는 JSON 통합 모델링 데이터를 수신하여(S410), 데이터 별로 파싱한 후에 스토리지에 저장한다(S420, S430).
도 4에는 JSON 통합 모델링 형식을 나타내었다. 클라우드 서버(200)의 스토리지는 도 4의 "Data1", "Data2"와 같은 변수명을 Column으로 하여 시간 순서로 데이터 값을 저장하게 된다.
이후, 클라우드 서버(200)는 시간 순서를 통해서 현재의 공정장비의 상태가 어떠한지에 대한 분석을 하게 되며 이를 상황인지 분석이라 한다(S440).
그리고, 현재의 공정장비 상태가 파악이 되면 기준 데이터들과의 비교 분석을 통해서 공정장비의 모터, 센서가 부착되어있는 특정 부분의 심각도/결함 의심 등을 진단한다(S450).
이러한 진단 결과를 공정장비의 각 부위 별로 상/중/하의 위험상황으로 제시하여 웹 서비스(30), 모바일 서비스(40)를 통해 시각화한다(S460).
도 2에 제시된 브로커(100)의 데이터 취득 및 통합 데이터 모델링 과정과 도 3에 제시된 클라우드 서버(200)의 데이터 저장 및 분석 과정을 결합한 흐름도를 도 5에 나타내었다. 도 5는 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진 공정 설비 관리 시스템 흐름도이다.
지금까지, 클라우드 기반 상황인지 융합처리엔진을 이용한 산업용 공정장비 관리 시스템에 대해, 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
본 발명의 실시예에서는, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비 시스템의 실시간 상태 모니터링 운용에 있어, 장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리를 수행한다.
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 산업용 공정장비 관리 시스템은, 사물인터넷 기술을 활용한 생산 공정장비에 대해, 브로커(100)와 클라우드 기반의 데이터 수집 및 분석을 통해, 산업 생산라인에 공정장비 시스템을 지능적으로 운용한다.
브로커(100)는 공정장비 시스템의 각 부위를 관장하는 PLC로부터 측정된 데이터를 수집하며, 이와 함께 공정장비 시스템의 설비 고장/정비 이력, 제품불량 이력, 품질 검사 기록 등의 데이터, 즉, 기준 데이터를 수집하고, 이를 통합 데이터로 모델링한 후 클라우드 서버(200)로 전송한다.
클라우드 서버(200)는 브로커(100)로부터 수신한 데이터를 저장, 진단 분석하여 사용자에게 알리는데, 이는 단순 모니터링이 아닌 진단 분석한 데이터를 이용하여 지능적인 제어 및 관리하기 위한 모니터링이다.
이에 의해, 산업현장 생산라인에 있는 공정장비의 실시간 상태 모니터링을 위한 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 더욱 지능화된 건전성 관리를 통해, 실시간 모니터링 및 알림을 통한 고장 및 위험 상황에 대한 예측 관리가 가능하고, 진단된 정보에 따라 공정장비 시스템이 최적화된 작업 방식을 결정할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
10 : 공정장비
20 : PLC
100 : 브로커
200 : 클라우드 서버
30 : 웹 서비스
40 : 모바일 서비스

Claims (8)

  1. 브로커가, PLC들로부터 공정장비들의 데이터들을 수집하는 단계;
    브로커가, 수집된 데이터들을 통합 데이터로 모델링하는 단계; 및
    브로커가, 모델링한 통합 데이터를 클라우드 서버에 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    수집 단계는,
    공정장비들의 데이터들은,
    일반 데이터 및 파일 형식의 기준 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    기준 데이터는,
    공정장비의 고장/정비 이력, 제품 불량 이력, 품질 검사 기록 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.

  4. 청구항 2에 있어서,
    브로커가, 파일 형식의 기준 데이터를 일반 데이터 형식으로 변환하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    통합 데이터는,
    JSON 타입의 데이터인 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    클라우드 서버가, 브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 상황인지 분석을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    클라우드 서버가,
    브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 진단 분석을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 방법.
  8. PLC들로부터 공정장비들의 데이터들을 수집하여 수집된 데이터들을 통합 데이터로 모델링하고, 모델링한 통합 데이터를 클라우드 서버에 전송하는 브로커; 및
    브로커로부터 수신한 통합 데이터를 이용하여 분석을 수행하는 클라우드 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정장비 관리 시스템.
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