KR20200035217A - 파라메트릭 부품을 제조하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
부품을 제조하기 위한 방법 및 장치. 부품은 부품의 CAD 부품 모델을 발생시키도록 CAD 시스템을 이용하여 설계된다. 부품의 특징은 부품의 CAD 부품 모델로부터 식별된다. 부품의 파라메트릭 사양이 부품의 특징을 이용하여 발생된다. 부품의 파라메트릭 사양이 파라메트릭 부품 모델로서 저장된다. 파라메트릭 부품 모델이 부품을 제작하는데 이용된다.
Description
본 발명은 일반적으로 항공기 및 다른 시스템용 부품의 설계 및 제조에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 설계 자동화 시스템에서 이용되는 공유 설계 규칙(shared design rules)의 기술적 내용을 보호하는 것에 관한 것이다.
CAD(Computer-aided design)는 제품 또는 시스템 또는 제품 또는 시스템의 일부에 대한 설계의 생성, 수정, 분석 또는 최적화를 지원하기 위한 컴퓨터 시스템의 이용이다. CAD 소프트웨어는 설계자의 생산성을 높이고, 설계 품질을 개선하며, 문서를 통한 커뮤니케이션을 개선하고, 제조를 위한 데이터베이스를 생성하는데 이용될 수 있다. 예컨대, CAD는 제품, 시스템 또는 부품의 3차원 모델을 발생시키는데 이용될 수 있다. CAD 출력은 인쇄, 가공 또는 기타 제조 동작을 위한 전자 파일 형태일 수 있다.
CAM(Computer-aided Manufacturing)은 제품 또는 시스템 또는 제품 또는 시스템의 일부의 제조에서 제조 기계 및 프로세스를 제어하기 위한 소프트웨어의 이용이다. CAM 소프트웨어는 보다 정밀한 치수와 재료 일관성으로 보다 빠른 생산 프로세스 및 구성요소 그리고 툴링(tooling)을 생성하는데 이용될 수 있다. 몇몇 경우에 있어서 CAM 소프트웨어의 이용은 제조에서 원료의 이용의 낭비를 줄이는 한편, 에너지 소비를 줄일 수 있다. CAM은 CAD에서 발생된 모델이 CAM 소프트웨어로 입력되어 제조 기계를 제어 할 수 있음에 따라 CAD 후의 이어지는 컴퓨터 지원 프로세스(subsequent computer-aided process)이다. CAM은 물체를 생성하도록 CAD(Computer-Aided Design)와 함께 이용된다.
복합 시스템은 매우 많은 구성요소 부품을 가질 수 있다. 예컨대, 상용 여객기와 같은 항공기는 수백만 개의 부품을 가질 수 있다. CAD 및 CAM을 이용하더라도, 항공기 또는 다른 복합 시스템을 위한 부품 설계 및 제조는 매우 시간 소모적일 수 있다. 현재의 CAD/CAM 시스템 또는 그 이용은 복합 시스템을 위한 부품의 설계에서 효율성 및 효과가 제한될 수 있다.
따라서, 상기 논의된 문제 중 적어도 몇몇 및 다른 가능한 문제를 고려하는 방법 및 장치가 필요할 수 있다.
하나의 예시적 실시 예에 있어서, 부품을 제조하는 방법이 제공된다. 부품은 부품의 CAD 부품 모델을 발생시키기 위해 CAD 시스템을 이용하여 설계된다. 부품의 특징이 부품의 CAD 부품 모델로부터 식별된다. 부품의 파라메트릭 사양이 부품의 특징을 이용하여 발생된다. 부품의 파라메트릭 사양이 파라메트릭 부품 모델로서 저장된다. 파라메트릭 부품 모델이 부품을 제작하는데 이용된다.
다른 예시적 실시 예는 CAD 시스템, 파라메트릭 부품 시스템, 및 부품 제조 시스템을 구비하는 장치를 제공한다. CAD 시스템은 부품의 CAD 부품 모델을 발생시키도록 구성된다. 파라메트릭 부품 시스템은 부품의 CAD 부품 모델로부터 부품의 특징을 식별하고, 부품의 특징을 이용하여 부품의 파라메트릭 사양을 결정하며, 파라메트릭 부품 모델로서 부품의 파라메트릭 사양을 저장하도록 구성된다. 부품 제조 시스템은 부품을 제조하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하도록 구성된다.
다른 예시적 실시 예는 부품이 CAD 시스템을 이용하여 설계됨에 따라 부품의 CAD 부품 모델이 모니터링되는 부품을 제조하는 방법을 제공한다. 부품을 설계됨에 따라 부품에 대한 인코딩된 부품 설명이 발생된다. 부품에 대한 인코딩된 부품 설명이 유사한 부품을 식별하기 위해 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교된다. 유사한 부품 중 하나가 CAD 시스템을 위한 그래픽 사용자 인터페이스 상에서 식별된다. 유사한 부품 중 하나의 선택이 선택된 부품으로서 수신된다. 선택된 부품의 파라메트릭 부품 모델이 부품을 제작하기 위해 이용된다.
특징 및 기능은 본 개시의 다양한 실시 예에서 독립적으로 달성될 수 있거나, 더욱 상세한 내용이 이하의 설명 및 도면을 참조하여 알 수 있는 또 다른 실시 예에 결합될 수 있다.
예시적 실시 예의 특징으로 여겨지는 신규한 특징은 첨부된 청구범위에 기재되어 있다. 그러나, 예시적인 실시 예뿐만 아니라 바람직한 이용 모드, 부가 목적 및 그 특징은 첨부 도면과 함께 읽을 때 본 발명의 예시적 실시 예에 대한 다음의 상세한 설명을 참조하여 가장 잘 이해될 것이다.
도 1은 예시적 실시 예에 따른 파라메트릭 부품 제조 시스템(parametric part manufacturing system)의 블록도의 예시이다.
도 2는 예시적 실시 예에 따른 부품을 제조하는 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 3은 예시적 실시 예에 따른 부품을 설계하는 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 4는 예시적 실시 예에 따른 부품을 제조하는 다른 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 5는 예시적 실시 예에 따른 특징 추출을 위한 프로세스(process for feature extraction)의 플로우차트의 예시이다.
도 6은 예시적 실시 예에 따른 부품의 자동화 분류를 위한 프로세스(process for the automated classification)의 플로우차트의 예시이다.
도 7은 예시적 실시 예에 따른 부품 분류 발생을 위한 프로세스(process for part taxonomy generation)의 플로우차트의 예시이다.
도 8은 예시적 실시 예에 따른 생산 리소스 로딩을 위한 프로세스(process for production resource loading)의 플로우차트의 예시이다.
도 9는 예시적 실시 예에 따른 재료 취급 및 패키징을 위한 프로세스(process for material handling and packaging)의 플로우차트의 예시이다.
도 10은 예시적 실시 예에 따른 테스팅 및 제조 계획을 위한 프로세스(process for testing and manufacturing planning)의 플로우차트의 예시이다.
도 11은 예시적 실시 예에 따른 주장 및 가격 조정을 위한 프로세스(process for assertions and price adjustments)의 플로우차트의 예시이다.
도 12는 예시적 실시 예에 따른 설계 엔지니어링을 위한 프로세스(process for design engineering)의 플로우차트의 예시이다.
도 13은 예시적 실시 예에 따른 추정 및 예측을 위한 프로세스(process for estimating and forecasting)의 플로우차트의 예시이다.
도 14는 예시적 실시 예에 따른 설계 복잡도를 처리하기 위한 프로세스(process for dealing with design complexity)의 플로우차트의 예시이다.
도 15는 예시적 실시 예에 따른 조달된 부품의 가격결정을 위한 프로세스(process for pricing of procured parts)의 플로우차트의 예시이다.
도 16은 예시적 실시 예에 따른 생산 품질 메트릭을 위한 프로세스(process for production quality metrics)의 플로우차트의 예시이다.
도 17은 예시적 실시 예에 따른 생산 안전을 위한 프로세스(process for production safety)의 플로우차트의 예시이다.
도 18은 예시적 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템(data processing system)의 블록도의 예시이다.
도 1은 예시적 실시 예에 따른 파라메트릭 부품 제조 시스템(parametric part manufacturing system)의 블록도의 예시이다.
도 2는 예시적 실시 예에 따른 부품을 제조하는 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 3은 예시적 실시 예에 따른 부품을 설계하는 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 4는 예시적 실시 예에 따른 부품을 제조하는 다른 프로세스의 플로우차트의 예시이다.
도 5는 예시적 실시 예에 따른 특징 추출을 위한 프로세스(process for feature extraction)의 플로우차트의 예시이다.
도 6은 예시적 실시 예에 따른 부품의 자동화 분류를 위한 프로세스(process for the automated classification)의 플로우차트의 예시이다.
도 7은 예시적 실시 예에 따른 부품 분류 발생을 위한 프로세스(process for part taxonomy generation)의 플로우차트의 예시이다.
도 8은 예시적 실시 예에 따른 생산 리소스 로딩을 위한 프로세스(process for production resource loading)의 플로우차트의 예시이다.
도 9는 예시적 실시 예에 따른 재료 취급 및 패키징을 위한 프로세스(process for material handling and packaging)의 플로우차트의 예시이다.
도 10은 예시적 실시 예에 따른 테스팅 및 제조 계획을 위한 프로세스(process for testing and manufacturing planning)의 플로우차트의 예시이다.
도 11은 예시적 실시 예에 따른 주장 및 가격 조정을 위한 프로세스(process for assertions and price adjustments)의 플로우차트의 예시이다.
도 12는 예시적 실시 예에 따른 설계 엔지니어링을 위한 프로세스(process for design engineering)의 플로우차트의 예시이다.
도 13은 예시적 실시 예에 따른 추정 및 예측을 위한 프로세스(process for estimating and forecasting)의 플로우차트의 예시이다.
도 14는 예시적 실시 예에 따른 설계 복잡도를 처리하기 위한 프로세스(process for dealing with design complexity)의 플로우차트의 예시이다.
도 15는 예시적 실시 예에 따른 조달된 부품의 가격결정을 위한 프로세스(process for pricing of procured parts)의 플로우차트의 예시이다.
도 16은 예시적 실시 예에 따른 생산 품질 메트릭을 위한 프로세스(process for production quality metrics)의 플로우차트의 예시이다.
도 17은 예시적 실시 예에 따른 생산 안전을 위한 프로세스(process for production safety)의 플로우차트의 예시이다.
도 18은 예시적 실시 예에 따른 데이터 처리 시스템(data processing system)의 블록도의 예시이다.
예시적 실시 예는 CAD 시스템을 이용하여 발생된 3차원 부품 모델로부터 부품의 특징을 식별하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 부품 특징은 관심이 있는 부품을 빠르게 검색할 수 있도록 인코딩된다. 예시적 실시 예는 기능적 부품 특징에 중점을 둔 부품 특징의 인코딩을 제공한다. 하나의 예시적인 실시 예에 따르면, 진행중인 부품 설계가 이미 파라메트릭 부품 데이터베이스 내에 등록된 부품과 유사한 것으로 결정될 때 CAD 시스템을 이용하여 부품을 설계하는 것이 모니터링될 수 있고 기존 부품이 설계자에게 옵션으로서 제공된다.
도 1을 참조하면, 파라메트릭 부품 제조 시스템의 블록도의 실례가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 파라메트릭 부품 제조 시스템(100; parametric part manufacturing system)은 부품(102)을 제조하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 부품(102)은 항공기(104)와 같은 복합 시스템을 위한 많은 부품 중 하나일 수 있다.
파라메트릭 부품 제조 시스템(100)은 그래픽 사용자 인터페이스(106), CAD 시스템(108), CAD 부품 데이터베이스(110), 파라메트릭 부품 시스템(112), 파라메트릭 부품 모니터(114), 파라메트릭 부품 데이터베이스(116), 및 부품 제조 시스템(118)을 포함할 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스(106)는 사용자(120)가 파라메트릭 부품 제조 시스템(100)과 상호작용할 수 있도록 소정의 적절한 사용자 디스플레이 및 입력 장치를 포함할 수 있다. 예컨대, 제한없이, 사용자(120)는 부품(102)의 사람 설계자(human designer)일 수 있다.
CAD 시스템(108)은 부품(102)의 3차원 모델을 발생시키기 위한 컴퓨터 지원 설계 시스템(computer-aided design system)일 수 있다. 부품(102)에 대한 요구사항으로 시작하여, 사용자(120)는 부품(102)을 설계하기 위해 CAD 시스템(108)을 이용할 수 있다. CAD 시스템(108)을 이용하여 발생된 부품(102)에 대한 설계는 CAD 부품 데이터베이스(110)에 저장될 수 있다. 예시적 실시 예에 따르면, 부품(102)을 설계하기 위한 CAD 시스템(108)의 이용은 파라메트릭 부품 시스템(112)에 의해 증강될 수 있다.
파라메트릭 부품 모니터(114)는 부품(102)의 특징이 CAD 시스템(108)을 이용하여 점진적으로 정의됨에 따라 CAD 시스템(108)을 이용하여 부품(102)을 설계하는 것을 모니터링하도록 구성될 수 있다. 파라메트릭 부품 모니터(114)는 부품을 위한 설계로 도입됨에 따라 특징을 식별하기 위해 CAD 시스템(108)을 이용하여 부품(102)의 설계를 모니터링할 수 있다.
예컨대, 제한없이, CAD 시스템(108)은 부품(102)에 대한 3차원 기하학적 모델을 발생시키는데 이용될 수 있다. 부품(102)에 대한 3차원 모델은 구(spheres), 실린더(cylinders), 직선을 이루는 박스(rectilinear boxes) 등과 같은 기하학적 고체의 외부 표면에 의해 결정된 평면에 대한 3차원 다항식에 의해 발생된 표면에 의해 결정된 복수의 경계면(plurality of bounding surfaces)에 의해 둘러싸인 공간 체적(spatial volume)을 구비할 수 있다. 기하학적 표면은 파라메트릭 기능에 의해 개별적으로 정의될 수 있거나, 구, 실린더, 직선을 이루는 박스 등과 같은 복수의 기하학적 고체의 가감(addition and subtraction)으로부터 초래될 수 있다.
부품(102)의 특징은 기하학적 고체의 가감에 의해 CAD 시스템(108)에서 점진적으로 정의될 수 있다. 예컨대, 천공된 구멍은 천공된 구멍과 동일한 직경 및 길이를 갖는 실린더를 빼는 것에 의해 그리고 천공된 구멍과 동일한 기하학적 위치에서 부품(102)에 대한 3차원 부품 모델로부터 부품(102)에 대한 설계에 부가될 수 있다.
부품(102)에 대한 CAD 설계가 완료될 때, 부품(102)의 특징이 파라메트릭 부품 시스템(112)의 추출 서브-시스템(extraction sub-system)을 이용하여 부품(102)에 대한 CAD 설계로부터 식별될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 이러한 특징은 구멍(holes), 플랜지(flanges), 채널(channels), 나사산(threads), 생크(shanks), 다른 적절한 특징, 또는 구조적 및 기계적 부품에 공통적인 다양한 특징의 조합을 포함할 수 있다. 부품(102)의 이러한 특징은 또한, 또는 대안적으로, 평면(planes), 각도(angles), 에지(angles), 코너(corners), 구면(spherical) 및 원통형 표면(cylindrical surfaces), 다른 적절한 기하학적 형상, 또는 구조적 및 기계적 부품에 공통적인 기하학적 형상 특징의 다양한 조합과 같은 기하학적 형상을 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 부가적으로, 부품(102)의 특징은 부품(102)의 기능적 목적 및 기능을 수행함에 있어 특징의 역할을 기초로 식별될 수 있다.
부품(102)의 파라메트릭 사양은 파라메트릭 부품 시스템(112)의 파라메트릭 부품 발생 서브-시스템을 이용하여 결정될 수 있다. 예시적 실시 예에 따르면, 부품(102)의 파라메트릭 사양은 수동, 자동 또는 부분 수동 및 부분 자동으로 결정될 수 있다.
예컨대, 제한없이, 부품(102) 상의 하나의 특징 또는 위치는 3차원 좌표에서 원점으로서 기능하도록 식별될 수 있다. 예컨대, 구멍(hole), 굽힘(bend), 플랜지(flange), 평면(plane), 곡선(curve) 등의 형태가 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련될 수 있다. 하나 이상의 측정가능한 속성 및 대응하는 측정된 값은 각각의 특징(예컨대, 제한 없이, (위치 = 0.0 인치, 1.0 인치, 2.5 인치) 또는 (직경 = 0.25 인치))과 관련될 수 있다.
특징의 각 측정가능한 속성은 고정(fixed) 또는 확장가능한(scalable) 것으로서 범주화될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 특징의 각 측정가능한 속성은 그래픽 사용자 인터페이스(106)를 이용하여 설계 엔지니어 또는 다른 적절한 사용자(120)로부터 입력을 획득함으로써 고정 또는 확장가능한 것으로 범주화(categorized)될 수 있다.
부품(102)의 3차원 모델은 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 저장될 수 있다. 각 특징의 각 측정은 일정하거나 상대적인 것으로서 지정될 수 있다. 부품(102)의 더 크거나 더 작은 인스턴스가 미리 결정된 확장 팩터(pre-determined scale factor)에 의해 각 특징의 상대적 측정값(relative measures)의 치수를 확장하는 것(scaling)에 의해 얻어질 수 있다. 예컨대, 제한없이, 미리 결정된 확장 팩터(pre-determined scale factor)는 0.5x, 2x, 4.25x, 또는 소정의 다른 적절한 확장 팩터일 수 있다.
부품 제조 시스템(118; part fabrication system)은 자동화된 장비를 이용하여 부품(102)의 제조를 위해 이용될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 부품 제조 시스템(118)은 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 저장된 부품(102)의 3차원 모델을 이용하여 부품(102)을 제조하도록 자동화된 장비를 제어하기 위한 CAM 시스템을 포함할 수 있다.
부품 제조 시스템(118)은 파라메트릭 부품 제조 프로그램을 구비하는 확장가능한 파라메트릭 부품 제조 시스템(scalable parametric part fabrication system)일 수 있다. 파라메트릭 부품 제조 프로그램의 치수 좌표(dimensional coordinates) 및 측정값(measures)은 파라메트릭 부품 사양의 치수 좌표 및 측정값에 의해 결정될 수 있다.
파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 저장된 부품(102)의 3차원 모델은 자동화된 검사 장비를 이용하여 부품(102)을 검사하기 위해 부품 검사 시스템(122)에 의해 이용될 수 있다. 예컨대, 부품 검사 시스템(122)은 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 저장된 부품(102)의 3차원 모델을 이용하여 부품(102)을 검사하기 위해 부품 검사 시스템(122)에서 자동화된 검사 장비를 제어하기 위한 확장가능한 파라메트릭 부품 검사 프로그램을 이용하는 확장가능한 부품 검사 시스템일 수 있다. 파라메트릭 부품 검사 프로그램의 치수 좌표 및 측정값은 파라메트릭 부품 사양의 치수 좌표 및 측정값에 의해 결정될 수 있다.
부품(102)의 인코딩된 부품 설명은 파라메트릭 부품 시스템(112)의 부품 인코딩 서브시스템을 이용하여 발생될 수 있다. 예시적 실시 예에 따르면, 부품(102)의 식별된 특징은 인코딩된 부품 설명을 발생시키기 위해 부품 간에서 구별하고 그리고 부품 범주 간에서 구별하기 위해 이용될 수 있다.
부품(102)의 설계 아티팩트(design artifacts)는 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 저장될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 설계 아티팩트는 부품(102)의 3차원 CAD 모델, 부품 인코딩, 파라메트릭 사양, 파라메트릭 부품 제조 프로그램, 파라메트릭 부품 검사 프로그램, 및 인코딩된 부품 설명을 포함할 수 있다. 예컨대, 제한없이, 부품(102)은 파라메트릭 부품 사양에 의해 둘러싸인 부품 패밀리의 제1 부재로서 식별될 수 있다.
CAD 시스템(108)을 이용하여 새로운 부품을 설계할 때, 부품을 설계하는 프로세스는 파라메트릭 부품 모니터(114; parametric part monitor)를 이용하여 모니터링될 수 있다. 파라메트릭 부품 모니터는 작업 진행 중인 부품 설계의 사본을 주기적으로 캡처하도록 구성될 수 있다. 파라메트릭 부품 시스템(112)은 이어 부품(102)에 대해 상기한 단계를 수행할 수 있다.
새로운 부품이 CAD 시스템(108)을 이용하여 설계되고 파라메트릭 부품 모니터(114)를 이용하여 모니터링되는 동안, 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 이미 저장된 부품에 대한 유사성(similarity)은 파라메트릭 부품 데이터베이스(116)에 이미 저장된 각 부품 패밀리의 제1 부재의 인코딩된 부품 설명과 새로운 부품의 인코딩된 부품 설명을 비교하는 것에 의해 결정될 수 있다. 새로운 부품이 이미 파라메트릭 부품 데이터베이스에 저장된 하나 이상의 패밀리 중 제1 부재와 유사한 것으로 결정될 때, 제1 부재의 인코딩된 부품 설명이 새로운 부품의 인코딩된 부품 설명과 가장 유사한 것으로 결정되는 하나의 부품 패밀리가 선택될 수 있다. 이어, 새로운 부품의 파라메트릭 사양을 선택된 부품 패밀리의 제1 부재의 파라메트릭 사양과 비교하는 것에 의해 새로운 부품이 선택된 부품 패밀리의 제1 부재와 충분히 유사한지를 결정할 수 있다. 새로운 부품이 선택된 부품 패밀리의 제1 부재와 충분히 유사한 것으로 결정될 때, 설계자가 선택된 파라메트릭 부품 패밀리로부터 부품을 이용하는 것을 고려한다는 제안이 그래픽 사용자 인터페이스(106)를 통해 제시될 수 있다.
선택된 파라메트릭 부품 패밀리에서 부품이 선택되면, 새로운 부품의 설계가 부품 패밀리 파라메트릭 사양에 따라 계속될 수 있다. 새로운 부품의 파라메트릭 사양은 위치, 치수 조정, 미이용 특징 삭제 등에 의해 선택된 부품 패밀리의 제1 부재의 파라메트릭 사양과 일치되도록 변환될 수 있다. 새로운 부품의 제조를 위한 파라메트릭 부품 제조 프로그램(parametric part fabrication program)은 위치, 치수 조정, 미이용 특징 삭제 등에 의해 변환될 수 있다. 새로운 부품의 검사를 위한 파라메트릭 부품 검사 프로그램(parametric part inspection program)은 위치, 치수 조정, 미이용 특징 삭제 등에 의해 변환될 수 있다. 새로운 부품의 3차원 모델, 파라메트릭 사양, 파라메트릭 부품 제조 프로그램, 파라메트릭 부품 검사 프로그램, 및 새로운 부품의 인코딩된 부품 설명은 파라 메트릭 부품 데이터베이스(116)의 선택된 부품 패밀리의 부재로서 저장될 수 있다.
제2 부품의 각 주요 특징이 제1 부품에서의 대응부(counterpart)를 갖고, 제2 부품의 대다수의 특징이 제1 부품에서의 대응부를 갖으며, 제2 부품의 특징 속성의 치수 측정값이 제1 부품의 특징 속성의 치수 측정값에 대한 제약을 위반하지 않을 때, 제2 부품의 파라메트릭 사양은 제1 부품의 파라메트릭 사양과 유사한 것으로 간주될 수 있다.
도 1의 파라메트릭 부품 제조 시스템(100)의 예시는 예시적 실시 예가 구현될 수 있는 방식에 대한 물리적 또는 구조적 제한을 암시하도록 의미하지 않는다. 도시된 것에 부가하거나 대신하여 다른 구성요소가 이용될 수 있다. 몇몇 구성요소는 선택적일 수 있다. 또한, 블록이 몇몇 기능적 구성요소를 예시하기 위해 제공된다. 이들 블록 중 하나 이상은 예시적 실시 예에서 구현될 때 다른 블록으로 결합, 분할 또는 결합 및 분할될 수 있다.
도 2를 참조하면, 부품을 제조하는 프로세스의 플로우차트의 실례가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(200)는, 예컨대 도 1의 파라메트릭 부품 제조 시스템(100)에서 구현될 수 있다.
프로세스(200)는 CAD 시스템을 이용하여 부품을 설계하는 것으로 시작할 수 있다(동작 202). 부품의 특징이 CAD 시스템을 이용하여 발생된 부품의 CAD 모델로부터 식별될 수 있다(동작 204).
예컨대, 제한없이, 동작(204)은 부품의 기하학적 특징을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 기하학적 특징 계산 방법은 파라메트릭 부품 설계 어플리케이션의 면에서 부품을 구별하기 위해 이용될 수 있는 기하학적 특징 설명을 측정하도록 구축된 알고리즘을 포함할 수 있다. 특징 계산은 표면(surface), 체적(volume), 곡률(curvature), 에지 각도 결함(edge angular defects), 포인트 각도 결함(point angular defects) 및 토폴로지(topology)를 포함하는 기하학적 측정에 대해 이루어진 계산을 기초로 할 수 있다. 계산된 특징은 다른 부품 형태 또는 부품 기능과의 관련 사이에서 통계적으로 중요한 차이를 갖도록 도시되는 소정의 이러한 특징을 포함할 수 있다.
다중 기하학적 특징은 데이터베이스에 저장된 각 부품에 대한 기하학적 모델에 대해 캡처될 수 있다. 주요 특징 선택은 특징이 부품 설계 어플리케이션 분야 관련 품질 및 요구 사항에 가장 큰 영향을 미치게 하는 주제 전문지식 인간-안내 선택(subject matter expertise human-guided choice)을 기초로 할 수 있다.
선택되고 구축된 입력에 관한 예측 능력(predictive capability)의 품질을 개선하기 위해, 특징 다운선택(downselection) 또는 재조합(recombination)이 후속 분석에서 이용하도록 특징의 특정 선택을 개선하거나 특징의 재조합을 공식화하도록 통계적 분석의 이용에 의해 포함될 수 있다. 이러한 개선은 어플리케이션 목표 및 요구사항을 예측하는 것과 관련된 기하학적 정보를 캡처하는 것에 대한 여러 관점을 설명하는 단일 목표 또는 다중 목표에 부합하도록 설계되고, 이용에 대해 다운선택된 기하학적 속성의 최종 선택을 위해 지배적 옵션(dominating options) (파레토 프론트(Pareto front))의 세트를 식별하는데 이용될 수 있다.
부품의 파라메트릭 사양이 발생될 수 있다(동작 206). 부품에 대한 인코딩된 부품 설명이 발생될 수 있다(동작 208).
동작(208)의 부품 코드 발생은 데이터 중심 방식(data-driven fashion)으로 부품의 대표 그룹으로부터 의미있고 컴팩트한 코딩 방식을 발생시키는 부품 코드 발생 알고리즘을 이용하여 구현될 수 있다. 알고리즘에 대한 입력은 잠재적으로 큰 부품의 세트이고, 각각 다양한 기하학적, 디자인, 프로세스 및 기타 적절한 특징을 설명하는 숫자 특징 벡터(numeric feature vector)에 의해 표시된다. 이들 특징은 상업적으로 이용가능한 도구를 이용하는 CAD 모델로부터 또는 하나 이상의 보조 데이터베이스에 저장된 메타데이터(metadata)와 같은 다른 소스로부터 추출될 수 있다. 코드 발생 알고리즘은 다음 단계를 포함할 수 있다.
먼저, 특징 사이에서의 상관관계(correlations)가 계산되고 높게 상관된 특징이 폐기된다(discarded). 이는 모든 쌍의 특징 사이의 상관 매트릭스(correlation matrix)를 계산하고, 이어 매트릭스의 상부 삼각형(upper triangle)을 보며, 몇몇 임계값(예컨대, 0.98) 이상의 상관관계를 갖는 특징을 제거하는 것에 의해 수행될 수 있다.
다음 단계에서, 부품 그룹의 사용자 특정 수(user specified number of part groups), k로 부품을 그룹지우기 위해, 비상관(decorrelation) 단계 후에 남아있는 모든 특징을 이용하여, 클러스터링 알고리즘(clustering algorithm)이 부품 특징 벡터(part feature vectors)에 적용될 수 있다. K-Means와 같은, 잘 알려진 데이터 클러스터링 알고리즘이 이 단계에서 이용될 수 있다. k 파라미터는 사용자에 의해 특정되고, 최종 부품 그룹의 품질을 스팟 점검하는 것(spot checking), 또는 선험적 도메인 지식(priori domain knowledge)을 이용하는 것에 의해 경험적으로 선택될 수 있다.
부품 그룹이 형성되면, 각 그룹 (또는 클러스터)에는 임의의 고유 ID가 할당될 수 있다. 이어 각 클러스터의 ID는 클러스터에 포함된 각 부품에 대한 클래스 라벨(class label)이 될 수 있다.
다음에, 감독화된 특징 선택 루틴(supervised feature selection routine)이 데이터셋(dataset)을 가장 잘 설명하는 사용자 특정 수 m에 대한 특징의 세트를 감소시키도록 적용될 수 있다. m 파라미터는 코딩 체계의 길이를 직접 제어한다.
이 단계에 플러그인(plugged-in) 될 수 있는 기존의 감독화된 특징 선택 기술이 많이 있다. 예컨대, 랜덤 포리스트 기반 접근 방식(random forest-based approach)이 중요도에 따라 특징의 순위를 매기고 이어 유지되어질 순위로부터 최상위 m개의 특징을 선택하기 위해 이용될 수 있다. 직관적으로, 특징 선택 단계는 부품의 유사한 클러스터링을 추출하는데 이용될 수 있는 특징의 더 작은 서브셋을 찾고 있다. 선택된 특징은 각각 최종 코딩 체계의 하나의 치수(dimension), 즉 위치를 나타낼 것이다.
다음에, 선택된 각 특징에 대해, 감독화된 이산화 알고리즘(supervised discretization algorithm)이 의미있는 범위의 세트로 특징의 도메인을 자동적으로 분할하도록 적용된다. 하나의 이러한 알고리즘은 최소 설명 길이 주체(minimum description length principal; MDLP) 알고리즘으로, 이는 부품의 클래스-엔트로피(class-entropy)를 최소화하기 위해 각 특징의 도메인을 재귀적으로 분할하는 것(recursively splitting)에 의해 가장 적절한 간격을 추론한다.
마지막으로, 특징의 각 범위는, 도메인 분할 방법의 순서로, 세트 {1-9, A-Z} 로부터 문자(character)가 할당된다. 예컨대, 범위 [0, 1.0] 의 도메인을 갖는 특징에 대해, 이산화 알고리즘(discretization algorithm)은 범위 [0, 0.4], [0.4, 0.8] 및 [0.8, 1.0]로 이를 분할할 수 있다. 이어 이러한 분명한 범위는 각각 문자 "1", "2" 및 "3"로 표시될 수 있다. 9개 이상의 범위가 생성되면, 알파벳 문자를 이용할 수 있다.
하나의 코딩 방식이 발생되면, 이는 코드의 치수를 나타내는 선택된 특징의 순서화된 서브 세트 및 각 그들 특징을 분할하는 절단 포인트(cut points)에 의해 완전히 특정된다. 새로운 부품을 코딩하는 것은 단순히 해당 부품과 관련된 값의 범위가 속하는 각 그들 특징에 대해 결정하는 것과 코드의 해당 위치에 대해 대응하는 문자를 할당하는 것을 포함한다.
이어 동작 206에서 발생된 파라메트릭 부품 모델 및 동작 210에서 발생된 인코딩된 부품 설명이 저장될 수 있다(동작 210). 이어, 부품이 파라메트릭 부품 모델을 이용하여 제조될 수 있고(동작 212), 그 후 프로세스가 종료된다. 대안적으로 또는 부가적으로, 부품은 파라메트릭 부품 모델을 이용하여 검사될 수 있고(동작 214), 그 후 프로세스가 종료된다.
도 3을 참조하면, 부품을 설계하는 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(300)는 예컨대 도 1의 파라메트릭 부품 제조 시스템(100)에서 구현될 수 있다.
프로세스(300)는 CAD 시스템을 이용하여 설계되는 부품을 모니터링하는 것으로 시작할 수 있다(동작 302). 예컨대, 제한없이, 동작(302)은 부품이 CAD 시스템을 이용하여 설계됨에 따라 부품의 CAD 부품 모델을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 부품이 설계됨에 따라 부품에 대한 인코딩된 부품 설명이 발생될 수 있다(동작 304). 설계되는 부품에 대한 인코딩된 부품 설명은 유사한 부품을 식별하기 위해 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교될 수 있다(동작 306). 이어 유사한 부품이 식별되는지의 여부가 결정될 수 있다(동작 308). 동작 308에서 유사한 부품이 식별된다는 결정에 응답하여, 유사한 부품이 CAD 시스템의 사용자에게 제안될 수 있고(동작 310), 그 후 프로세스가 종료된다.
대안적 실시 예의 보다 상세한 설명이 이제 설명될 것이다. 도 4 내지 도 17과 관련하여 제시된 설명은 예컨대 항공기 부품의 제조에 관한 것임에도 불구하고, 예시적 실시 예는 항공기 부품에 한정되지는 않는다. 예시적 실시 예는 일반적으로 소정의 적절한 어플리케이션을 위한 제조 부품에 적용될 수 있다.
//Turning to Figure 4, an illustration of a flowchart of another process of manufacturing a part is depicted in accordance with an illustrative embodiment.
도 4를 참조하면, 부품을 제조하는 다른 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다.
Process 400 is a more detailed example of process 200 in Figure 2.
프로세스(400)는 도 2의 프로세스(200)의 보다 상세한 예이다.
프로세스(400)는 부품 데이터를 수신하는 것으로 시작할 수 있다(동작 402). 부품 데이터는 부품 데이터의 소정의 적절한 소스로부터 추출될 수 있다. 예컨대, 제한없이, 부품 데이터는 솔리드 모델(solid models), 부품 데이터 테이블(part data tables), 사진, 2차원 도면, 물리적 부품 자체, 또는 소정의 다른 적절한 소스 또는 부품 데이터 소스의 조합으로부터 추출될 수 있다.
이어 특징 추출이 부품 데이터에 대해 수행될 수 있다(동작 404). 예컨대, 제한없이, 특징 추출은 솔리드 모델로부터 규칙 기반 기하학적 추출(rule-based geometric extraction)을 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 부가적으로, 특징 추출은 솔리드 모델, 텍스트, 이미지, 또는 부품 데이터의 다른 적절한 소스로부터 감독되거나 감독되지 않는 딥 러닝 특징 추출(deep learning feature extraction)을 포함할 수 있다.
동작(402)에서 수신된 부품 데이터와 관련된 설명적 부품 데이터는 다양한 소스로부터 수집될 수 있다(동작 406). 이어 부품 데이터는 단일 저장기(single repository)로 집계될 수 있다(동작 408). 예컨대, 제한없이, 부품 데이터는 단일 테이블로 집계될 수 있다.
이어 부품이 자동적으로 분류될 수 있다(동작 410). 이어 필요하거나 원하는 경우 코드가 부품에 적용될 수 있고 부품의 새로운 범주가 생성된다(동작 412). 부품 간의 유사성 분석(similarity analysis) 및 매핑(mapping)이 수행될 수 있다(동작 414). 부품의 초록 시각화(abstract visualization)가 발생될 수 있다(동작 416). 첨부된 부품-레벨 데이터가 부가될 수 있다(동작 418). 이어, 첨부된 데이터에 따른 부품 그룹화(part groupings)의 회귀 분석(regression analysis)이 수행될 수 있고(동작 420), 이후 프로세스가 종료된다.
동작 404를 참조하면, 특징 추출 동안 야기될 수 있는 문제 및 에러가 로그(logged)될 수 있다(동작 422). 동작 402에서의 수신된 부품 데이터와 관련된 데이터 품질 문제가 결정될 수 있다(동작 424). 설계 프로세스 제어가 수정될 수 있고, 보정 행위가 설계 프로세스 또는 설계자에 대해, 또는 식별된 문제를 기초로 양쪽에 지시될 수 있다(동작 426). 적응형 검사 설계 프로세스 제어(adapted inspection design process controls)가 부품 설계 및 제조에 통합될 수 있다(동작 428). 이어, 갱신된 제조된 부품이 최종 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 430), 그 후 프로세스가 종료된다.
도 5를 참조하면, 특징 추출을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적인 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(500)는 도 4의 동작 402의 하나의 구현의 예일 수 있다.
프로세스(500)는 부품 데이터의 일반적인 기하학적 구조 변환에 대해 독점적인 것(proprietary)으로 시작할 수 있다(동작 502). 이어, 기하학적 구조는 메쉬(meshed) 또는 바둑판식(tessellated)으로 될 수 있다(동작 504). 이어, 메시는 알고리즘 품질 요건(algorithmic quality requirements)에 부합하도록 결점이 없게(cleaned) 될 수 있다(동작 506). 이어, 복셀리제이션(voxelization) 또는 래스터화(rasterizing)가 수행될 수 있고, 가능하게는 증강된 복셀리제이션 데이터를 포함한다(동작 508). 예컨대, 제한없이, 동작(502, 504, 506 및 508)은 복셀리제이션 모듈(509)에 의해 수행될 수 있다.
방향이 정정될 수 있다(동작 510). 이 시점에서 수정된 부품 데이터는 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)으로 수집(ingested)될 수 있다(동작 512). 컨볼루션 신경망 아키텍처는 특징을 훈련 또는 추론하기 위해 이용될 수 있다(동작 514). 예컨대, 제한없이, 동작(510, 512 및 514)은 신경망 학습 및 추론 모듈(515; neural network learning and inferencing module)에서 구현될 수 있다.
이어, 기하학적 특징 추출이 적용될 수 있고(동작 516), 이후 프로세스가 종료된다. 동작 516은 딥 러닝 기하학적 특징 추출(518; deep learning geometric feature extraction)의 어플리케이션을 이용하여 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 부품의 자동 분류를 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(600)는 도 4의 동작(410)의 하나의 구현의 예일 수 있다.
프로세스(600)는 디스크 또는 데이터베이스로부터 부품 특징을 로딩하는 것으로 시작할 수 있다(동작 602). 부품 특징 벡터는 전체 특징 세트를 이용하여 k 클러스터로 클러스터링될 수 있다(동작 604). 임의의 식별이 각 클러스터에 할당될 수 있고, 이어 각 부품에는 그것이 포함된 클러스터의 식별을 기초로 클래스 라벨(class label)이 할당될 수 있다(동작 606). 이어, 감독된 특징 추출 알고리즘이 클래스-라벨된 특징 벡터에 적용될 수 있어, 특징 세트를 최상의 n개의 특징으로 감소시킨다(동작 608).
이어, 엔트로피 기반 이산화 알고리즘(entropy-based discretization algorithm)이 각 선택된 특징의 연속 도메인을 이산 범위의 세트로 분할(partition)하기 위해 적용될 수 있다(동작 610). 예컨대, 제한없이, 동작(610)은 각 선택된 특징의 연속 도메인을 최대 36개의 이산 범위의 세트로 또는 소정의 다른 적절한 수의 이산 범위로 분할하도록 엔트로피 기반 이산화 알고리즘을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 각 이산화된 특징에 대해, 이산 범위는 하한(lower bound)에 의해 소팅(sorted)될 수 있고, 이어 단일 문자가 각 범위에 연속적으로 할당될 수 있다(동작 612). 예컨대, 제한없이, 동작(612)은 세트 {0-9, A-Z}로부터 또는 소정의 다른 적절한 문자의 세트로부터 각 범위로 단일 문자를 할당하는 것을 포함할 수 있다. 이어, 길이 n을 갖춘 코드가 각 부품에 대해 발생될 수 있고, 코드의 i번째 치수는 i번째 선택된 특징의 범위와 관련된 문자에 대응하고(동작 614), 이후 프로세스가 종료된다.
도 7을 참조하면, 부품 분류 발생을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(700)는 도 4의 동작 410의 다른 구현의 예일 수 있다.
프로세스(700)는 부품 데이터를 로딩하고 전처리하는 것으로 시작할 수 있다(동작 702). 이어, 부품 클러스터링이 수행될 수 있다(동작 704). 이어, 클래스 라벨이 부품에 할당될 수 있다(동작 706). 이어, 특징 선택이 수행될 수 있고(동작 708), 특징 이산화(feature discretization)가 이어진다(동작 710). 마지막으로, 부품에 대한 코드가 발생되고(동작 712), 그 후 프로세스가 종료된다.
이제 도 8을 참조하면, 생산 리소스 로딩을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(800)는 도 4의 동작 412의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(800)는 공급자에 의해 코딩된 부품의 목록을 수신하는 것으로 시작할 수 있다(동작 802). 공급자를 위한 유사한 부품 작업 패키지가 생성될 수 있다(동작 804). 제안을 위한 요청(request for proposal), RFP는 부품을 제조하기 위한 알려진 능력을 가진 공급자에게만 보내질 수 있다(동작 806). 부품의 배칭(batching)은 제품 그룹화(product groupings) 및 코드에 의해 할당될 수 있다(동작 808). 항공기 생산을 위한 조정된 제조 접근법은 항공기의 생산(동작 812)을 위해 실행될 수 있고(동작 810), 이후 프로세스가 종료된다.
이제 도 9를 참조하면, 재료 취급 및 패키징을 위한 프로세스의 플로우차트가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(900)는 도 4의 동작(412)의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(900)는 부품 코드 및 할당된 그룹으로부터 가중 및 체적 클래스(weight and volume class)를 결정하는 것으로 시작할 수 있다(동작 902). 부품은 속성을 기초로 범주 및 재료 취급 리소스를 패키징하도록 할당될 수 있다(동작 904). 체적, 중량 및 리소스 요구사항과 매치되는 패키징 재료 요구사항이 결정될 수 있다(동작 906). 패키징 재료 및 장비 요구의 계획 및 조달에 대한 재고 요구사항이 보고될 수 있다(동작 908). 항공기 생산을 위한 조정된 제조 접근법이 항공기 생산(동작 912)을 위해 실행될 수 있고(동작 910), 그 후 프로세스가 종료된다 .
이제 도 10을 참조하면, 테스팅 및 제조 계획을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1000)는 도 4의 동작 412의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1000)는 머신 및 위치에 의해 코딩된 부품의 목록을 수신하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1002). 부품은 적절한 제조 또는 테스팅 위치로 선적(shipped)될 수 있다(동작 1004). 리소스 부하(resource loads)는 머신 위치에 대한 데이터-중심 요구(data-driven demand)를 기초로 조정될 수 있다(동작 1006). 프로세스가 작업 형태 및 필요로 되는 리소스를 처리하도록 자동으로 조정될 수 있다(동작 1008). 시설 및 인력이 식별된 작업 영역을 기초로 조정될 수 있다(동작 1010). 항공기 생산을 위해 조정된 제조 접근법이 실행될 수 있고(동작 1012), 새로운 부품 제조 접근법이 항공기 생산 시스템에 통합되며(동작 1014), 이후 프로세스가 종료된다.
이제 도 11을 참조하면, 주장 및 가격 조정을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1100)는 도 4의 동작 412의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1100)는 중요한 변경을 포함하도록 마지막 순간에 재설계된 부품을 식별하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1102). 이러한 부품은 변화의 정도를 식별하기 위해 재코딩될 수 있다(동작 1104). 이어, 부품은 가격 인상의 레벨을 결정하기 위해 부품 제조업자에 대한 변경 영향 메트릭(change impact metric)을 갖는 공급자에게 제출될 수 있고(동작 1106), 그 후 프로세스가 종료된다.
이제 도 12를 참조하면, 설계 엔지니어링을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1200)는 도 4의 동작 412의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1200)는 부품에 대한 요구사항을 매개로 부품에 대한 개념적 기하학적 구조(notional geometry)를 결정하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1202). 개념적 기하학적 구조는 솔리드 모델링 소프트웨어를 이용하여 생성될 수 있거나(동작 1204) 또는 유사한 부품이 기존의 코딩된 부품의 데이터 세트를 매개로 식별될 수 있다(동작 1206). 부품 특징 및 속성 거래 연구는 데이터셋의 기존 특징 및 이력 비용에 대해 수행될 수 있다(동작 1208). 부품에 대한 적절한 제조 프로세스, 재료 및 마무리가 거래 연구 비교(trade study comparison)를 기초로 자동으로 선택될 수 있다(동작 1210). 이어, 부품은 공급자 능력에 따라 코딩된 설계를 기초로 소싱(sourced)될 수 있다(동작 1212). 부품의 갱신된 선택은 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 1214), 이후 프로세스가 종료된다.
이제 도 13을 참조하면, 추정 및 예측을 위한 프로세스의 플로우차트가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1300)는 도 4의 동작 414의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1300)는 이력적 제품 구성(historical product configuration)으로부터 부품의 개념적 목록을 발생시키는 것으로 시작할 수 있다(동작 1302). 코딩된 부품은 인코딩된 부품의 기존 데이터베이스에서 식별된다(1304). 거래 연구가 특정 부품에 대한 대안을 식별하기 위해 코딩 체계를 이용하여 수행될 수 있다(동작 1306). 이력적 가격은 유사하게 코딩된 부품에 적용될 수 있다(동작 1308). 조립 및 설치를 위한 팩터에 더하여 코딩된 부품 추정치를 이용하여 완전한 제품 비용의 파라메트릭 추정이 생산 데이터로부터 결정될 수 있다(동작 1310). 상향식 프로그램 예산 및 목표는 데이터 중심 추정치(data-driven estimates)를 기초로 할당될 수 있다(1312 동작). 생산을 위해 공급자에 의해 제조된 부품의 선택이 협의될 수 있다(동작 1314). 제조된 부품은 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 1316), 그 후 프로세스가 종료된다. 동작 1308을 참조하면, 동작 1308 및 프로세스(1300)의 이어지는 동작은 또한 기존의 코딩된 부품이 성능 기준에 부합되지 않는 설계 조정을 만드는 것에 응답하여 수행될 수 있다(동작 1318).
이제 도 14를 참조하면, 설계 복잡도를 처리하기 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1400)는 도 4의 동작 414의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1400)는 코딩된 부품을 기존 범주와 비교하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1402). 부품은 상당한 기하학적 복잡도(geometric complexity) 또는 이전에 식별된 제조 정밀도를 갖는 코드 그룹화를 기초로 복합(complex)으로서 식별된다(동작 1404). 복합 코드(complex code)는 검토를 위해 플래그(flagged)될 수 있다(동작 1406). 특징 거래 연구는 기존 부품에 대한 특징 및 속성을 이용하여 수행될 수 있거나, 전문 분야(specialty area)의 코딩 결정을 기초로 검토한다(동작 1408). 복합으로 플래그된 부품은 제조를 단순화하기 위해 재설계되거나 대체될 수 있다(동작 1410). 이어, 부품이 제조 또는 조달을 위해 방출되거나 배치될 수 있다(동작 1412). 부품은 공급자 능력에 따라 코딩된 설계를 기초로 소싱(sourced)될 수 있다(동작 1414). 갱신된 부품 설계가 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 1416), 이후 프로세스가 종료된다.
도 15를 참조하면, 조달된 부품의 가격결정을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적인 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1500)는 도 4의 동작 420의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1500)는 회귀 분석(regression analysis)을 수행하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1502). 비용 절감 기회가 식별될 수 있다(동작 1504). 공급자로부터 부품을 얻기 위한 계약은 식별된 비용 절감 기회를 기초로 협의되거나 재협의될 수 있다(동작 1506). 부품의 최종 협의된 선택이 생산을 위해 공급자에 의해 제조될 수 있다(동작 1508). 이어 제조된 부품이 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 1510), 그 후 프로세스가 종료된다.
도 16을 참조하면, 생산 품질 메트릭(production quality metrics)을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1600)는 도 4의 동작 420의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1600)는 회귀 분석을 수행하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1602). 리소스 요구사항이 회귀 분석의 결과를 기초로 조정될 수 있다(동작 1604). 계획 조정이 이루어질 수 있다(동작 1606). 초점 영역이 검사를 위해 식별될 수 있다(동작 1608). 적응형 검사 절차가 특정 부품에 대해 적용될 수 있고 제조 검사 프로세스 제어가 자동으로 갱신된다(동작 1610). 이어, 부품은 갱신된 검사 제어로 제조될 수 있다(동작 1612). 이어, 제조된 부품은 항공기 생산에 통합될 수 있고(동작 1614), 그 후 프로세스가 종료된다.
도 17을 참조하면, 생산 안전을 위한 프로세스의 플로우차트의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 프로세스(1700)는 도 4의 동작 420의 일부로서 수행되는 프로세스의 예일 수 있다.
프로세스(1700)는 회귀 분석을 수행하는 것으로 시작할 수 있다(동작 1702). 안전성을 개선하기 위한 예방 기회가 유사한 부품을 기초로 식별될 수 있다(동작 1704). 식별된 예방 기회를 기초로, 특정 부품 제조 또는 설치를 위한 안전 절차가 변경될 수 있고 프로세스 제어가 변경될 수 있다(동작 1706). 항공기 부품 제조 프로세스는 대응하는 안전 조정을 자동으로 통합할 수 있다(동작 1708). 이어, 부품이 제조되고 항공기 생산 시스템에 통합될 수 있으며(동작 1710), 이후 프로세스가 종료된다.
도 18을 참조하면, 데이터 처리 시스템의 블록도의 예시가 예시적 실시 예에 따라 도시된다. 데이터 처리 시스템(1800)은 도 1의 파라메트릭 부품 제조 시스템(100)을 구현하기 위한 데이터 처리 시스템의 하나의 가능한 구현의 예이다.
본 예시적 예에 있어서, 데이터 처리 시스템(1800)은 통신 패브릭(1802)을 포함한다. 통신 패브릭(1802)은 프로세서 유닛(1804), 메모리(1806), 영구 저장기(1808), 통신 유닛(1810), 입력/출력(I/O) 유닛(1812), 및 디스플레이(1814) 사이에서 통신을 제공한다. 메모리(1806), 영구 저장기(1808), 통신 유닛(1810), 입력/출력(I/O) 유닛(1812), 및 디스플레이(1814)는 통신 패브릭(1802)을 매개로 프로세서 유닛(1804)에 의해 억세스 가능한 리소스의 예이다.
프로세서 유닛(1804)은 메모리(1806)에 로딩될 수 있는 소프트웨어에 대한 명령을 실행하도록 기능한다. 프로세서 유닛(1804)은 특정 구현에 따라 다수의 프로세서, 다중 프로세서 코어, 또는 몇몇 다른 형태의 프로세서일 수 있다. 또한, 프로세서 유닛(1804)은 메인 프로세서가 단일 칩 상에 2차 프로세서를 갖는 다수의 이종 프로세서 시스템을 이용하여 구현될 수 있다. 다른 예시적 예로서, 프로세서 유닛(1804)은 동일한 형태의 다수의 프로세서를 포함하는 대칭형 다중 프로세서 시스템일 수 있다.
메모리(1806) 및 영구 저장기(1808)는 저장 장치(1816)의 예이다. 저장 장치는 예컨대, 제한없이, 일시적 기반 또는 영구적 기반 상에서 데이터, 기능적 형태의 프로그램 코드, 및 다른 적절한 정보와 같은 정보를 저장할 수 있는 소정 개수의 하드웨어이다. 저장 장치(1816)는 또한 이들 예에서 컴퓨터 판독가능 저장 장치로서 언급될 수 있다. 이들 예들에서, 메모리(1806)는 예컨대 랜덤 액세스 메모리 또는 소정의 다른 적절한 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치일 수 있다. 영구 저장기(1808)는 특정 구현에 따라 다양한 형태를 취할 수 있다.
예컨대, 영구 저장기(1808)는 하나 이상의 구성요소 또는 장치를 포함할 수 있다. 예컨대, 영구 저장기(1808)는 하드 드라이브, 플래시 메모리, 재기록가능 광 디스크, 재기록가능 자기 테이프, 또는 이들의 몇몇 조합일 수 있다. 영구 저장기(1808)에 의해 이용되는 매체는 또한 제거가능할 수 있다. 예컨대, 제거가능 하드 드라이브가 영구 저장기(1808)를 위해 이용될 수 있다.
이들 예에 있어서, 통신 유닛(1810)은 다른 데이터 처리 시스템 또는 장치와의 통신을 제공한다. 이들 예에 있어서, 통신 유닛(1810)은 네트워크 인터페이스 카드이다. 통신 유닛(1810)은 물리적 및 무선 통신 링크 중 하나 또는 양쪽의 이용을 통해 통신을 제공할 수 있다.
입력/출력(I/O) 유닛(1812)은 데이터 처리 시스템(1800)에 연결될 수 있는 다른 장치와의 데이터의 입력 및 출력을 허용한다. 예컨대, 입력/출력(I/O) 유닛(1812)은 키보드, 마우스 및/또는 다른 적절한 입력 장치를 통해 사용자 입력을 위한 연결을 제공할 수 있다. 또한, 입력/출력(I/O) 유닛(1812)은 프린터로 출력을 보낼 수 있다. 디스플레이(1814)는 사용자에게 정보를 디스플레이하는 메커니즘을 제공한다.
운영 시스템, 어플리케이션 및/또는 프로그램에 대한 명령은 통신 패브릭(1802)을 통해 프로세서 유닛(1804)과 통신하는 저장 장치(1816)에 위치될 수 있다. 이들 예시적 예에 있어서, 명령은 영구 저장기(1808) 상의 기능적 형태이다. 이들 명령은 프로세서 유닛(1804)에 의한 실행을 위해 메모리(1806)에 로드될 수 있다. 여러 실시 예의 프로세스는 메모리(1806)와 같은 메모리에 위치될 수 있는 컴퓨터-구현 명령어를 이용하여 프로세서 유닛(1804)에 의해 수행될 수 있다.
이들 명령은 프로세서 유닛(1804)에서 프로세서에 의해 판독 및 실행될 수 있는 프로그램 명령, 프로그램 코드, 컴퓨터 이용가능 프로그램 코드, 또는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드로 언급된다. 다른 실시 예에서 프로그램 코드는 메모리(1806) 또는 영구 저장기(1808)와 같은 다른 물리적 또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에서 구현될 수 있다.
프로그램 코드(1818)는 선택적으로 제거가능하고 프로세서 유닛(1804)에 의한 실행을 위해 데이터 처리 시스템(1800) 상에 로딩 또는 전송될 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체(1820) 상에 기능적 형태로 위치된다. 이들 예에서 프로그램 코드(1818) 및 컴퓨터 판독가능 매체(1820)는 컴퓨터 프로그램 제품(1822)을 형성한다. 일례에 있어서, 컴퓨터 판독가능 매체(1820)는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824) 또는 컴퓨터 판독가능 신호 매체(1826)일 수 있다.
컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 예컨대, 드라이브에 삽입되거나 위치되는 광학 또는 자기 디스크 또는 영구 저장기(1808)의 일부인 하드 드라이브와 같은 저장 장치 상으로의 전송을 위한 영구 저장기(1808)의 일부인 다른 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 또한 데이터 처리 시스템(1800)에 연결된 하드 드라이브, 썸 드라이브 또는 플래시 메모리와 같은 영구 저장기의 형태를 취할 수 있다. 몇몇 예에 있어서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 데이터 처리 시스템(1800)으로부터 제거가능하지 않을 수 있다.
이들 예에 있어서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 프로그램 코드(1818)를 전파 또는 전송하는 매체라기 보다는 프로그램 코드(1818)를 저장하는데 이용되는 물리적 또는 유형의 저장 장치이다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 또한 컴퓨터 판독가능 유형 저장 장치 또는 컴퓨터 판독가능 물리적 저장 장치로 언급된다. 즉, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1824)는 사람에 의해 터치될 수 있는 매체이다.
대안적으로, 프로그램 코드(1818)는 컴퓨터 판독가능 신호 매체(1822)를 이용하여 데이터 처리 시스템(1800)으로 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 신호 매체(1826)는 예컨대 프로그램 코드(1818)를 포함하는 전파된 데이터 신호일 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 판독가능 신호 매체(1822)는 전자기 신호, 광학 신호 및/또는 소정의 다른 적절한 형태의 신호일 수 있다. 이들 신호는 무선 통신 링크, 광섬유 케이블, 동축 케이블, 와이어 및/또는 소정의 다른 적절한 형태의 통신 링크와 같은 통신 링크를 거쳐 전송될 수 있다. 즉, 통신 링크 및/또는 연결은 예시적 예에서 물리적 또는 무선일 수 있다.
몇몇 예시적 실시 예에 있어서, 프로그램 코드(1818)는 데이터 처리 시스템(1800) 내에서 이용하기 위해 컴퓨터 판독가능 신호 매체(1826)를 통해 다른 장치 또는 데이터 처리 시스템으로부터 영구 저장기(1808)로 네트워크를 거쳐 다운로드될 수 있다. 예컨대, 서버 데이터 처리 시스템에서 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 프로그램 코드는 서버로부터 데이터 처리 시스템(1800)으로 네트워크를 거쳐 다운로드될 수 있다. 프로그램 코드(1818)를 제공하는 데이터 처리 시스템은 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 또는 프로그램 코드(1818)를 저장 및 전송할 수 있는 몇몇 다른 장치 일 수 있다.
데이터 처리 시스템(1800)에 대해 예시된 다른 구성요소는 다른 실시 예가 구현될 수 있는 방식으로 구조적 제한을 제공하도록 의도되지 않는다. 다른 예시적 실시 예는 데이터 처리 시스템(1800)을 위해 예시된 것에 부가및/또는 대신하는 구성요소를 포함하는 데이터 처리 시스템에서 구현될 수 있다. 도 18에 도시된 다른 구성요소는 도시된 예시적 예로부터 변경될 수 있다. 다른 실시 예가 프로그램 코드를 실행할 수 있는 소정의 하드웨어 장치 또는 시스템을 이용하여 구현될 수 있다. 일례로서, 데이터 처리 시스템(1800)은 무기 구성요소와 통합된 유기 구성요소를 포함할 수 있고 및/또는 인간을 제외한 유기 구성요소로만 구성될 수도 있다. 예컨대, 저장 장치는 유기 반도체로 구성될 수 있다.
다른 예시적 예에서, 프로세서 유닛(1804)은 특정 이용을 위해 제조 또는 구성된 회로를 갖는 하드웨어 유닛의 형태를 취할 수 있다. 이러한 형태의 하드웨어는 동작을 수행하도록 구성되어지는 저장 장치로부터 메모리로 로드되어지는 프로그램 코드의 필요성 없이 동작을 수행할 수 있다.
예컨대, 프로세서 유닛(1804)이 하드웨어 유닛의 형태를 취할 때, 프로세서 유닛(1804)은 회로 시스템, ASIC(application specific integrated circuit), 프로그램가능 로직 장치, 또는 다수의 동작을 수행하도록 구성된 몇몇 다른 적절한 형태의 하드웨어일 수 있다. 프로그래밍가능 로직 장치에 따르면, 장치가 다수의 동작을 수행하도록 구성된다. 장치는 다수의 동작을 수행하도록 나중에 재구성되거나 영구적으로 구성될 수 있다. 프로그램가능 로직 장치의 예는, 예컨대, 프로그램가능 로직 어레이, 프로그램가능 어레이 로직, 필드 프로그램가능 로직 어레이, 필드 프로그램가능 게이트 어레이, 및 다른 적절한 하드웨어 장치를 포함한다. 이러한 형태의 구현에 따르면, 다른 실시 예에 대한 프로세스가 하드웨어 유닛으로 구현되기 때문에, 프로그램 코드(1818)가 생략될 수 있다.
또 다른 예시적 예에 있어서, 프로세서 유닛(1804)은 컴퓨터 및 하드웨어 유닛에서 발견된 프로세서의 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 프로세서 유닛(1804)은 프로그램 코드(1818)를 실행하도록 구성된 다수의 하드웨어 유닛 및 다수의 프로세서를 가질 수 있다. 도시된 예에 따르면, 몇몇 프로세스는 다수의 하드웨어 유닛으로 구현될 수 있는 반면, 다른 프로세스는 다수의 프로세서로 구현될 수 있다.
다른 예에 있어서, 버스 시스템은 통신 패브릭(1802)을 구현하는 데 이용될 수 있고, 시스템 버스 또는 입력/출력 버스와 같은 하나 이상의 버스로 구성될 수 있다. 물론, 버스 시스템은 버스 시스템에 부착된 다른 구성요소 또는 장치 사이에서 데이터의 전송을 제공하는 소정의 적절한 형태의 아키텍처를 이용하여 구현될 수 있다.
//Additionally, communications unit 1810 may include a number of devices that transmit data, receive data, or both transmit and receive data.
또한, 통신 유닛(1810)은 데이터를 전송하고, 데이터를 수신하며, 데이터를 전송 및 수신하는 다수의 장치를 포함할 수 있다.
Communications unit 1810 may be, for example, a modem or a network adapter, two network adapters, or some combination thereof.
통신 유닛(1810)은, 예컨대 모뎀 또는 네트워크 어댑터, 2개의 네트워크 어댑터, 또는 그 몇몇 조합일 수 있다.
Further, a memory may be, for example, memory 1806, or a cache, such as that found in an interface and memory controller hub that may be present in communications fabric 1802.
더욱이, 메모리는, 예컨대 메모리(1806), 또는 통신 패브릭(1802)에 존재할 수 있는 인터페이스 및 메모리 컨트롤러 허브에서 발견되는 것과 같은 캐시일 수 있다.
여기서 설명된 플로우차트 및 블록도는 다양한 예시적 실시 예에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현의 아키텍처, 기능 및 동작을 예시한다. 이와 관련하여, 플로우차트 또는 블록도의 각 블록은 특정 논리적 기능 또는 가능들을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능 명령을 구비하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 몇몇 대안적 구현에 있어서, 블록에서 주지된 기능은 도면에서 주지된 순서를 벗어나서 야기될 수 있음을 또한 주지해야 한다. 예컨대, 연속적으로 도시된 2개의 블록의 기능은 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나, 또는 블록의 기능은 내포된 기능성에 따라 때때로 역순으로 실행될 수도 있다.
더욱이, 본 발명은 이하의 조항에 따른 실시 예를 구비한다:
조항 1. 부품(102)을 제조하는 방법으로:
부품(102)의 CAD 부품 모델을 발생시키기 위해 CAD 시스템(108)을 이용하여 부품(102)을 설계하는 단계(202)와;
부품(102)의 CAD 부품 모델로부터 부품(102)의 특징을 식별하는 단계(204);
부품(102)의 특징을 이용하여 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계(206);
파라메트릭 부품 모델로서 부품(102)의 파라메트릭 사양을 저장하는 단계(210); 및
부품(102)을 제조하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(212);를 포함한다.
조항 2. 조항 1의 방법으로, 부품(102)의 특징을 식별하는 단계(204)가 부품의 CAD 부품 모델에서 기하학적 형상을 식별하는 단계를 포함한다.
조항 3. 상기 조항 중 어느 방법으로, 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계(206)가:
3차원 좌표의 원점으로서 기능하도록 부품(102) 상의 위치를 식별하는 단계와;
형태를 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계;
측정가능한 속성을 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계; 및
고정 또는 확장가능한 것으로서 부품(102)의 각 식별된 특징의 각 측정가능한 속성을 범주화하는 단계;를 포함한다.
조항 4. 상기 조항 중 어느 방법으로,
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키는 단계(208)와;
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 저장하는 단계(210);를 더 포함한다.
조항 5. 상기 조항 중 어느 방법으로,
부품(102)이 설계됨에 따라 부품(102)의 CAD 부품 모델을 모니터링하는 단계(302)와;
부품(102)이 설계됨에 따라 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키는 단계(304);
유사한 부품을 식별하기 위해 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교하는 단계(306); 및
CAD 시스템(108)에 대한 그래픽 사용자 인터페이스(106) 상에서 유사한 부품 중 하나를 식별하는 단계(310);를 더 포함한다.
조항 6. 상기 조항 중 어느 방법으로, 부품(102)을 검사하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(214)를 더 포함한다.
조항 7. 상기 조항 중 어느 방법으로, 부품(102)이 항공기(104)용 부품이다.
조항 8. 부품(102)의 CAD 부품 모델을 발생시키도록 구성된 CAD 시스템(108)과;
부품(102)의 CAD 부품 모델로부터 부품(102)의 특징을 식별하고, 부품(102)의 특징을 이용하여 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하며, 파라메트릭 부품 모델로서 부품(102)의 파라메트릭 사양을 저장하도록 구성된 파라메트릭 부품 시스템(112); 및
부품(102)을 제조하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하도록 구성된 부품 제조 시스템(118);을 구비하여 구성되는 장치(100).
조항 9. 조항 8의 장치(100)로서, 파라메트릭 부품 시스템(112)이 부품(102)의 CAD 부품 모델에서 기하학적 형상을 식별하는 것에 의해 부품(102)의 특징을 식별하도록 구성된다.
조항 10. 조항 8 또는 조항 9의 장치(100)로서,
파라메트릭 부품 시스템(112)이:
3차원 좌표의 원점으로서 기능하도록 부품(102) 상의 위치를 식별하는 것과;
형태를 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 것;
측정가능한 속성을 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 것; 및
고정 또는 확장가능한 것으로서 부품(102)의 각 식별된 특징의 각 측정가능한 속성을 범주화하는 것;
에 의해 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하도록 구성된다.
조항 11. 조항 8 내지 조항 10 중 어느 장치(100)로서,
파라메트릭 부품 시스템(112)이:
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키고;
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 저장하도록; 더 구성된다.
조항 12. 조항 8 내지 조항 11 중 어느 장치(100)로서,
그래픽 사용자 인터페이스 (106)와;
부품(102)이 CAD 시스템(108)을 이용하여 설계됨에 따라 부품(102)의 CAD 부품 모델을 모니터링하도록 구성된 파라메트릭 부품 모니터(114);를 더 구비하고,
파라 메트릭 부품 시스템(112)이:
부품이 설계됨에 따라 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키고;
유사한 부품을 식별하기 위해 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교하고;
그래픽 사용자 인터페이스(106) 상에서 유사한 부품 중 하나를 식별하도록; 더 구성된다.
조항 13. 조항 8 내지 조항 12 중 어느 장치(100)로서, 부품(102)을 검사하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하도록 구성된 부품 검사 시스템(122)을 더 구비한다.
조항 14. 조항 8 내지 조항 13 중 어느 장치(100)로서, 부품(102)이 항공기(104)용 부품(102)이다.
조항 15. 부품(102)을 제조하는 방법으로:
부품(102)이 CAD 시스템(108)을 이용하여 설계됨에 따라 부품(102)의 CAD 부품 모델을 모니터링하는 단계(302)와;
부품(102)이 설계됨에 따라 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키는 단계(304);
유사한 부품을 식별하기 위해 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교하는 단계(306);
CAD 시스템(108)을 위한 그래픽 사용자 인터페이스(106) 상에서 유사한 부품 중 하나를 식별하는 단계(308);
선택된 부품으로서 유사한 부품 중 하나의 선택을 수신하는 단계; 및
부품을 제조하기 위해 선택된 부품에 대한 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(212);를 포함한다.
조항 16, 조항 15의 방법으로, 부품을 검사하기 위해 선택된 부품에 대한 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(214)를 더 포함한다.
조항 17, 조항 15 또는 조항 16의 방법으로, 부품(102)이 항공기(104)용 부품(102)이다.
조항 18. 조항 15 내지 조항 17 중 어느 방법으로,
선택된 부품의 CAD 부품 모델을 발생시키기 위해 CAD 시스템(108)을 이용하여 선택된 부품을 설계하는 단계(202)와;
부품의 CAD 부품 모델로부터 선택된 부품의 특징을 식별하는 단계(204);
선택된 부품의 특징을 이용하여 선택된 부품의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계(206); 및
파라메트릭 부품 모델로서 선택된 부품의 파라메트릭 사양을 저장하는 단계(210);를 더 포함한다.
조항 19. 조항 18의 방법으로, 선택된 부품(102)의 특징을 식별하는 단계가 선택된 부품(102)의 CAD 부품 모델에서 기하학적 형상을 식별하는 단계를 포함한다.
조항 20. 조항 18의 방법으로, 선택된 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계가:
3차원 좌표의 원점으로서 기능하도록 선택된 부품(102) 상의 위치를 식별하는 단계와;
형태를 선택된 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계;
측정가능한 속성을 선택된 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계; 및
고정 또는 확장가능한 것으로서 선택된 부품(102)의 각 식별된 특징의 각 측정가능한 속성을 범주화하는 단계;를 포함한다.
여러 예시적 실시 예의 설명이 예시 및 설명의 목적으로 제공되었고, 개시된 형태의 실시 예로 포괼되거나 제한되도록 의도되지는 않는다. 많은 수정 및 변형이 당업자에게 명백할 것이다. 더욱이, 여러 예시적 실시 예가 다른 바람직한 실시 예와 비교하여 여러 특징을 제공할 수 있다. 선택된 실시 예 또는 실시 예들은 실시 예의 원리, 실제 응용을 가장 잘 설명하고, 다른 당업자가 고려된 특정 이용에 적절한 다양한 변형을 갖는 다양한 실시 예에 대한 개시를 이해할 수 있도록 하기 위해 선택되고 설명된다.
Claims (14)
- 부품(102)을 제조하는 방법으로:
부품(102)의 CAD 부품 모델을 발생시키기 위해 CAD 시스템(108)을 이용하여 부품(102)을 설계하는 단계(202)와;
부품(102)의 CAD 부품 모델로부터 부품(102)의 특징을 식별하는 단계(204);
부품(102)의 특징을 이용하여 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계(206);
파라메트릭 부품 모델로서 부품(102)의 파라메트릭 사양을 저장하는 단계(210); 및
부품(102)을 제조하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(212);를 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항에 있어서,
부품(102)의 특징을 식별하는 단계(204)가 부품의 CAD 부품 모델에서 기하학적 형상을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하는 단계(206)가:
3차원 좌표의 원점으로서 기능하도록 부품(102) 상의 위치를 식별하는 단계와;
형태를 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계;
측정가능한 속성을 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 단계; 및
고정 또는 확장가능한 것으로서 부품(102)의 각 식별된 특징의 각 측정가능한 속성을 범주화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키는 단계(208)와;
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 저장하는 단계(210);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
부품(102)이 설계됨에 따라 부품(102)의 CAD 부품 모델을 모니터링하는 단계(302)와;
부품(102)이 설계됨에 따라 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키는 단계(304);
유사한 부품을 식별하기 위해 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교하는 단계(306); 및
CAD 시스템(108)에 대한 그래픽 사용자 인터페이스(106) 상에서 유사한 부품 중 하나를 식별하는 단계(310);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
부품(102)을 검사하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하는 단계(214)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
부품(102)이 항공기(104)용 부품인 것을 특징으로 하는 부품을 제조하는 방법.
- 부품(102)의 CAD 부품 모델을 발생시키도록 구성된 CAD 시스템(108)과;
부품(102)의 CAD 부품 모델로부터 부품(102)의 특징을 식별하고, 부품(102)의 특징을 이용하여 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하며, 파라메트릭 부품 모델로서 부품(102)의 파라메트릭 사양을 저장하도록 구성된 파라메트릭 부품 시스템(112); 및
부품(102)을 제조하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하도록 구성된 부품 제조 시스템(118);을 구비하여 구성되는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항에 있어서,
파라메트릭 부품 시스템(112)이 부품(102)의 CAD 부품 모델에서 기하학적 형상을 식별하는 것에 의해 부품(102)의 특징을 식별하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항 또는 제9항에 있어서,
파라메트릭 부품 시스템(112)이:
3차원 좌표의 원점으로서 기능하도록 부품(102) 상의 위치를 식별하는 것과;
형태를 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 것;
측정가능한 속성을 부품(102)의 각 식별된 특징과 관련지우는 것; 및
고정 또는 확장가능한 것으로서 부품(102)의 각 식별된 특징의 각 측정가능한 속성을 범주화하는 것;
에 의해 부품(102)의 파라메트릭 사양을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항 또는 제9항에 있어서,
파라메트릭 부품 시스템(112)이:
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키고;
부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 저장하도록; 더 구성되는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항 또는 제9항에 있어서,
그래픽 사용자 인터페이스 (106)와;
부품(102)이 CAD 시스템(108)을 이용하여 설계됨에 따라 부품(102)의 CAD 부품 모델을 모니터링하도록 구성된 파라메트릭 부품 모니터(114);를 더 구비하고,
파라 메트릭 부품 시스템(112)이:
부품이 설계됨에 따라 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 발생시키고;
유사한 부품을 식별하기 위해 부품(102)에 대한 인코딩된 부품 설명을 이미 저장된 설계를 갖춘 부품에 대한 인코딩된 부품 설명과 비교하고;
그래픽 사용자 인터페이스(106) 상에서 유사한 부품 중 하나를 식별하도록; 더 구성되는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항 또는 제9항에 있어서,
부품(102)을 검사하기 위해 파라메트릭 부품 모델을 이용하도록 구성된 부품 검사 시스템(122)을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 장치(100).
- 제8항 또는 제9항에 있어서,
부품(102)이 항공기(104)용 부품(102)인 것을 특징으로 하는 장치(100).
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