KR20200129868A - 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템은, 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛과, 센싱 데이터를 전달받아 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛과, 이동 설비의 고장 여부 판단결과를 통합관제센터로 알리는 고장 여부 알림유닛을 포함한다.
Description
본 발명은, 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 스마트 팩토리에 사용되는 이동 설비의 고장 여부를 빠르게 파악할 수 있는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 제조산업은 경제성장의 원천으로 재조명되고 있으며, 제조업 부흥을 위해 스마트 팩토리 기술개발에 몰두하고 있다.
스마트 팩토리란 공장 내 설비와 기계에 센서(IoT 등)가 설치되어 데이터가 실시간으로 수집 및 분석되어 공장 내 모든 상황들이 일목요연하게 보여지고(Observability), 이를 분석해 목적된 바에 따라 스스로 제어(Controllability)되는 공장을 말한다.
이러한 스마트 팩토리에는 무인반송시스템이 사용된다. 이러한 무인반송시스템은 단순, 반복적 부품의 이동과 노동 강도가 높고, 위험한 환경의 부품 이동, 그리고 자동화 생산현장의 공정과 공정 간 부품의 이동, 연결에 있어서 AGV(automated guided vehicle)와 같은 이동 설비의 기술을 적용하고 있다.
무인반송시스템에서는 작업이 반복적으로 이루어지므로 이상(고장 또는 파손 등) 여부에 대한 감지가 빠르게 이루어져야 한다.
종래에 이동 설비의 고장 여부는 주로 작업자의 육안을 통한 판단에 의존하는 경우가 많았다. 이러한 종래 기술에 따른 이동 설비의 고장 여부 판단은 이동 설비에 발생된 초기 손상을 빠르게 인식할 수 없고, 그에 따라 고장 범위가 확대되는 문제점이 있다.
예를 들어 OHT(Overhead Hoist Transport) 이동 설비의 경우를 설명하면, 이송대차에 미세한 파손이 발생되어 이송대차가 주행하며 레일에 충격을 주는 경우 레일에도 파손이 발생되고, 이송대차 자체의 고장 정도가 확대되어 이송대차가 완전히 파손되는 경우가 발생되는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 이동 설비의 고장 여부를 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛; 상기 센싱 데이터를 전달받아 상기 이동 설비의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛; 및 상기 이동 설비의 고장 여부 판단결과를 통합관제센터로 알리는 고장 여부 알림유닛을 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템이 제공될 수 있다.
상기 이동 설비는, 궤도레일부와; 및 상기 궤도레일부에 지지되며, 상기 궤도레일부를 따라 이동되는 이송대차부를 포함하며, 상기 센싱 데이터는, 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보를 포함할 수 있다.
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이고, 상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이며, 상기 제어기 정보는 상기 이동 설비의 제어를 위해 측정되는 정보일 수 있다.
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부에 장착된 모터의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 제어기 정보는, 상기 이송대차부의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 수집유닛은, 상기 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정부; 상기 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화부; 동기화된 상기 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출부; 및 상기 필터링된 데이터를 상기 고장 여부 판단유닛으로 전송하는 데이터 전송부를 포함할 수 있다.
상기 데이터 추출부는, 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 상기 제1 인자의 정보에 동기화된 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정하며, 상기 선택 데이터를 데이터 시퀀스로 생성하고, 상기 데이터 시퀀스를 저장할 수 있다.
상기 제1 인자는 상기 이송대차부의 위치 정보와 속도 정보이고, 상기 제2 인자는 상기 이송대차부의 진동 정보일 수 있다.
상기 고장 여부 판단유닛은, 상기 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 고장으로 판단할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집단계; 상기 센싱 데이터를 전달받아 상기 이동 설비의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단단계; 및 상기 이동 설비의 고장 여부 판단 결과를 통합관제센터로 알리는 고장 여부 알림단계를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법이 제공될 수 있다.
상기 이동 설비는, 궤도레일부; 및 상기 궤도레일부에 지지되며, 상기 궤도레일부를 따라 이동되는 이송대차부를 포함하며, 상기 센싱 데이터는, 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보를 포함할 수 있다.
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이고, 상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이며, 상기 제어기 정보는 상기 이동 설비의 제어를 위해 측정되는 정보일 수 있다.
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부에 장착된 모터의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 제어기 정보는, 상기 이송대차부의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 수집단계는, 상기 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정단계; 상기 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화단계; 동기화된 상기 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출단계; 및 상기 필터링된 데이터를 전송하는 데이터 전송단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 추출단계는, 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 상기 제1 인자의 정보에 동기화된 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정하는 데이터 설정단계; 상기 선택 데이터를 데이터 시퀀스로 생성하는 시퀀스 생성단계; 및 상기 데이터 시퀀스를 저장하는 시퀀스 저장단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 설정단계는, 상기 제1 인자는 상기 이송대차부의 위치 정보와 속도 정보이고, 상기 제2 인자는 상기 이송대차부의 진동 정보할 수 있다.
상기 고장 여부 판단단계는, 상기 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 고장으로 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예들은, 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛과, 센싱 데이터를 전달받아 이동 설비의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛을 구비함으로써, 이동 설비의 고장 여부를 빠르고 정확하게 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템의 이동 설비가 도시된 도면이다.
도 2는 도 1의 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템이 개략적으로 도시된 도면이다.
도 3은 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템의 처리 방법이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1의 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템이 개략적으로 도시된 도면이다.
도 3은 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템의 처리 방법이 도시된 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서 이미 공지된 기능 혹은 구성에 대한 설명은, 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템의 이동 설비가 도시된 도면이며, 도 2는 도 1의 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템이 개략적으로 도시된 도면이고, 도 3은 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템의 처리 방법이 도시된 도면이다.
본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템은, 도 1 내지 도 2에 도시된 바와 같이, 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛(210)과, 센싱 데이터를 전달받아 이동 설비(110)의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛(220)과, 판단된 고장 여부를 통합관제센터(310)로 알리는 고장 여부 알림유닛(230)을 포함한다.
이동 설비(110)는 스마트 팩토리를 위해 이송물(미도시)들을 여러 공정으로 이송한다. 본 실시예에서 이동 설비(110)에는 OHT(Overhead Hoist Transfer)가 사용되는데, 이에 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니며, 다양한 운송 기구가 본 실시예의 이동 설비(110)로 사용될 수 있다.
이러한 이동 설비(110)는, 궤도레일부(111)와, 궤도레일부(111)에 지지되며 궤도레일부(111)를 따라 이동되는 이송대차부(112)와, 이송물의 로딩 및 언로딩을 위한 반송포트(113)를 포함한다.
궤도레일부(111)는 이송대차부(112)의 주행을 안내한다. 이러한 궤도레일부(111)에는 직진구간(S1), 커브연결구간(S2), 분기및 합류구간(S3)이 마련된다.
이송대차부(112)는 궤도레일부(111)에 지지된다. 이러한 이송대차부(112)는 궤도레일부(111)를 따라 이동된다. 본 실시예에서 이송대차부(112)는 다수개로 마련되어 궤도레일부(111)를 따라 독립적으로 이동된다.
상술한 바와 같이 궤도레일부(111)는 이송대차부(112)의 주행을 안내하는데, 특정 이송대차부(112)에 초기 고장[예를 들어, 이송대차부(112)의 모터 결합부(미도시)에 고장이 발생되어 이송대차부(112)가 궤도레일부(111)의 레일에 충격을 주는 경우]이 발생되면 파손된 이송대차부(112)가 궤도레일부(111)를 따라 주행하며 궤도레일부(111)에 충격을 인가하여 궤도레일부(111)을 파손시키며, 더 나아가 이송대차부(112) 자체의 고장 범위도 확대되어 이송대차부(112)가 완전히 파손될 수 있다.
본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비(110)의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템은, 이동 설비(110), 특히 이송대차부(112)에 발생된 초기 고장 여부를 빠르고 정확하게 파악하여 상술한 궤도레일부(111) 및 이송대차부(112)의 파손을 최소화한다.
이를 위해 데이터 수집유닛(210)은 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집한다. 이러한 데이터 수집유닛(210)은, 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정부(211)와, 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화부(212)와, 동기화된 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출부(213)와, 필터링된 데이터를 전송하는 데이터 전송부(214)를 포함한다.
데이터 측정부(211)는 센싱 데이터를 측정한다. 이러한 데이터 측정부(211)는, 이동 설비(110)의 주 효과 파라미터 정보를 수집하는 주 효과 파라미터 센싱부(미도시)와, 이동 설비(110)의 2차 효과 파라미터 정보를 수집하는 2차 효과 파라미터 센싱부(미도시)와, 이동 설비(110)의 제어기 정보를 수집하는 제어기용 센싱부(미도시)를 포함한다.
주 효과 파라미터 센싱부(미도시)는 이동 설비(110)의 주 효과 파라미터 정보를 수집한다. 여기서, 주 효과 파라미터 정보는 이동 설비(110)가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이다. 이러한 주 효과 파라미터 정보는 이송대차부(112)에 장착된 모터(미도시)의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 이동 설비(110)에 장착된 펌프(미도시)의 토출 압력, 토출 유량 등이며, 이동 설비(110)에 장착된 레귤레이터(미도시)의 데이터 등이 해당된다.
본 실시예에서 주 효과 파라미터 센싱부(미도시)는, 모터(미도시)의 출력 측정센서(미도시), 토크 측정 센서(미도시) 및 회전수 측정 센서(미도시)를 구비하며, 이동 설비(110)에 장착된 펌프(미도시)의 토출 압력 측정 센서(미도시), 토출 유량 측정 센서(미도시)를 포함하며, 이동 설비(110)에 장착된 레귤레이터(미도시)의 데이터 측정 센서(미도시)를 포함한다.
2차 효과 파라미터 센싱부(미도시)는 이동 설비(110)의 2차 효과 파라미터 정보를 수집한다. 여기서, 2차 효과 파라미터 정보는 이동 설비(110)에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이다. 이러한 2차 효과 파라미터 정보는, 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 실시예에서 2차 효과 파라미터 센싱부(미도시)는 진동 측정 센서(미도시), 온도 측정 센서(미도시), 음향 측정 센서(미도시) 및 응력 측정 센서(미도시)를 포함한다.
제어기용 센싱부(미도시)는 이동 설비(110)의 제어기 정보를 수집한다. 여기서, 제어기 정보는 이동 설비(110)의 제어를 위해 측정되는 정보이다. 이러한 제어기 정보는 이송대차부(112)의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 실시예에서 제어기용 센싱부(미도시)는 이송대차부(112)의 위치 및 속도를 측정하는 센서(미도시)를 포함한다.
데이터 동기화부(212)는 센싱 데이터를 동기화한다. 이러한 데이터 동기화부(212)는 이송대차부(112)의 소정의 위치에서의 이송대차부(112)의 속도 정보와 이송대차부(112)에 장착된 모터(미도시)의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보와 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보를 연동시킨다.
이러한 데이터 동기화부(212)를 통해 특정 위치에서의 이송대차부(112)의 속도 정보와 이송대차부(112)에 장착된 모터(미도시)의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보와 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보를 즉각적으로 알 수 있다.
데이터 추출부(213)는 동기화된 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출한다. 이러한 데이터 추출부(213)는 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 제1 인자의 정보에 동기화된 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정한다.
필터링 기준은 과거에 발생된 고장의 패턴 등에 의해 다양하게 달라질 수 있는데 본 실시예의 데이터 추출부(213)는 제1 인자로 이송대차부(112)의 위치 정보와 속도 정보를 선택한 후 제2 인자로 이송대차부(112)의 진동 정보를 선택하여 고장 여부 판단유닛(220)으로 전송할 데이터의 양을 최소화한다.
또한, 데이터 추출부(213)는 선택된 제1 인자와 제2 인자를 시퀀스(sequence)화하여 데이터 시퀀스로 생성한다.
또한, 데이터 추출부(213)는 시퀀스(sequence)화된 데이터 시퀀스를 데이터베이스 형태로 저장한다.
한편, 데이터 전송부(214)는 시퀀스(sequence)화된 데이터 시퀀스를 고장 여부 판단유닛(220)으로 전송한다.
고장 여부 판단유닛(220)은, 이송대차부(112)의 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 판단한다.
예를 들어, 특정 위치에서 3m/s 이동속도로 주행하는 이송대차부(112)는 평균 0.5G RMS(Root mean Square)의 진동값을 정상범위 수치를 가지는데, 동일 조건에서 정상범위 수치를 넘어서는 진동값이 측정되는 경우에는 이러한 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 판단한다.
또한, 이송대차부(112)의 고장여부 판단은 다수개의 이송대차부(112)의 정보를 비교하여 검증된다. 즉, 동일한 제1 인자(동일한 위치 및 동일한 이동속도)를 가지는 이송대차부(112)들 중 특정 이송대차부(112)가 다른 이송대차부(112)들과 달리 제2 인자의 정보(진동 수치)가 정상범위의 수치를 벗어나는 경우 이 특정 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 최종적으로 판단한다.
고장 여부 알림유닛(230)은 판단된 고장 여부를 통합관제센터(310)로 알린다. 통합관제센터(310)에서는 고장으로 판단된 이송대차부(112)의 위치로 유지보수팀을 보내 고장이 발생된 이송대차부(112)를 빠르게 보수되도록 한다.
이와 같이 본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비(110)의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템은, 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛(210)과, 센싱 데이터를 전달받아 이동 설비(110)의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛(220)을 구비함으로써, 이동 설비(110)의 고장 여부를 빠르고 정확하게 파악할 수 있다.
이하에서 본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비(110)의 실시간 센싱 데이터 처리 방법을 도 1 내지 도 3을 참고하여 설명한다.
본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비(110)의 실시간 센싱 데이터 처리 방법은, 도 3에 도시된 바와 같이, 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집단계(S110)와, 센싱 데이터를 전달받아 이동 설비(110)의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단단계(S120)와, 고장 여부의 판단결과를 통합관제센터(310)로 알리는 고장 여부 알림단계(S130)를 포함한다.
데이터 수집단계(S110)에서는 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집한다. 이러한 데이터 수집단계(S110)는, 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정단계(S111)와, 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화와, 동기화된 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출단계(S113)와, 필터링된 데이터를 고장 여부 판단을 위해 전송하는 데이터 전송단계(S114)를 포함한다.
데이터 측정단계(S111)에서는 센싱 데이터를 측정한다. 본 실시예에서 센싱 데이터는, 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보를 포함한다.
주 효과 파라미터 정보는 이동 설비(110)가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이다. 이러한 주 효과 파라미터 정보는 이송대차부(112)에 장착된 모터(미도시)의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 이동 설비(110)에 장착된 펌프(미도시)의 토출 압력, 토출 유량 등이며, 이동 설비(110)에 장착된 레귤레이터(미도시)의 데이터 등이 해당된다.
2차 효과 파라미터 정보는 이동 설비(110)에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이다. 이러한 2차 효과 파라미터 정보는, 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
제어기 정보는 이동 설비(110)의 제어를 위해 측정되는 정보이다. 이러한 제어기 정보는 이송대차부(112)의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
데이터 동기화단계(S112)에서는 센싱 데이터를 동기화한다. 이러한 데이터 동기화단계(S112)에서는 이송대차부(112)의 소정의 위치에서의 이송대차부(112)의 속도 정보와 이송대차부(112)에 장착된 모터(미도시)의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보와 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보를 연동시킨다.
이러한 데이터 동기화단계(S112)를 통해 특정 위치에서의 이송대차부(112)의 속도 정보와 이송대차부(112)에 장착된 모터의(미도시) 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보와 이송대차부(112)의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보를 즉각적으로 알 수 있다.
데이터 추출단계(S113)에서는 동기화된 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출한다
이러한 데이터 추출단계(S113)는, 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 제1 인자의 정보에 동기화된 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정하는 데이터 설정단계와, 선택 데이터를 데이터 시퀀스로 생성하는 시퀀스 생성단계와, 데이터 시퀀스를 저장하는 시퀀스 저장단계를 포함한다.
데이터 설정단계에서는 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 제1 인자의 정보에 동기화된 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정한다.
필터링 기준은 과거에 발생된 고장의 패턴 등에 의해 다양하게 달라질 수 있는데 본 실시예의 데이터 추출단계(S113)에서는 제1 인자로 이송대차부(112)의 위치정보와 속도정보를 선택한 후 제2 인자로 이송대차부(112)의 진동 정보를 선택하여 고장 여부 판단단계(S120)로 전송할 데이터의 양을 최소화한다.
시퀀스 생성단계에서는 선택된 제1 인자와 제2 인자를 시퀀스(sequence)화하여 데이터 시퀀스로 생성한다.
시퀀스 저장단계에서는 시퀀스(sequence)화된 데이터 시퀀스를 데이터베이스 형태로 저장한다.
한편, 데이터 전송단계에서는 시퀀스(sequence)화된 데이터 시퀀스를 고장 여부 판단유닛(220)으로 전송한다.
고장 여부 판단단계(S120)에서는 이송대차부(112)의 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 판단한다.
예를 들어, 특정 위치에서 3m/s 이동속도로 주행하는 이송대차부(112)는 평균 0.5G RMS(Root mean Square)의 진동값을 정상범위 수치를 가지는데, 동일 조건에서 정상범위 수치를 넘어서는 진동값이 측정되는 경우에는 이러한 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 판단한다.
또한, 고장 여부 판단단계(S120)에서 이송대차부(112)의 고장여부 판단은 다수개의 이송대차부(112)의 정보를 비교하여 검증된다. 즉, 동일한 제1 인자(동일한 위치 및 동일한 이동속도)를 가지는 이송대차부(112)들 중 특정 이송대차부(112)가 다른 이송대차부(112)들과 달리 제2 인자의 정보(진동 수치)가 정상범위의 수치를 벗어나는 경우 이 특정 이송대차부(112)에 고장이 발생된 것으로 최종적으로 판단한다.
고장 여부 알림단계(S130)에서는 고장 여부의 판단결과를 통합관제센터(310)로 전달한다. 통합관제센터(310)에서는 고장으로 판단된 이송대차부(112)의 위치로 유지보수팀을 보내 고장이 발생된 이송대차부(112)가 빠르게 보수되도록 한다.
이와 같이 본 실시예에 따른 스마트 팩토리를 위한 이동 설비(110)의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템은 이동 설비(110)의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집단계(S110)와, 센싱 데이터를 전달받아 이동 설비(110)의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단단계(S120)를 구비함으로써, 이동 설비(110)의 고장 여부를 빠르고 정확하게 파악할 수 있다.
이상 도면을 참조하여 본 실시예에 대해 상세히 설명하였지만 본 실시예의 권리범위가 전술한 도면 및 설명에 국한되지는 않는다.
이와 같이 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.
110: 이동 설비
111: 궤도레일부
112: 이송대차부 210: 데이터 수집유닛
211: 데이터 측정부 212: 데이터 동기화부
213: 데이터 추출부 214: 데이터 전송부
220: 고장 여부 판단유닛 230: 고장 여부 알림유닛
310: 통합관제센터
112: 이송대차부 210: 데이터 수집유닛
211: 데이터 측정부 212: 데이터 동기화부
213: 데이터 추출부 214: 데이터 전송부
220: 고장 여부 판단유닛 230: 고장 여부 알림유닛
310: 통합관제센터
Claims (16)
- 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집유닛;
상기 센싱 데이터를 전달받아 상기 이동 설비의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단유닛; 및
상기 이동 설비의 고장 여부 판단결과를 통합관제센터로 알리는 고장 여부 알림유닛을 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 이동 설비는,
궤도레일부와; 및
상기 궤도레일부에 지지되며, 상기 궤도레일부를 따라 이동되는 이송대차부를 포함하며,
상기 센싱 데이터는,
상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이고,
상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이며,
상기 제어기 정보는 상기 이동 설비의 제어를 위해 측정되는 정보인 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부에 장착된 모터의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 제어기 정보는, 상기 이송대차부의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제4항에 있어서,
상기 데이터 수집유닛은,
상기 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정부;
상기 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화부;
동기화된 상기 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출부; 및
상기 필터링된 데이터를 상기 고장 여부 판단유닛으로 전송하는 데이터 전송부를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제5항에 있어서,
상기 데이터 추출부는,
상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 상기 제1 인자의 정보에 동기화된 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정하며, 상기 선택 데이터를 데이터 시퀀스로 생성하고, 상기 데이터 시퀀스를 저장하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 제1 인자는 상기 이송대차부의 위치 정보와 속도 정보이고, 상기 제2 인자는 상기 이송대차부의 진동 정보인 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 고장 여부 판단유닛은,
상기 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 고장으로 판단하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템. - 이동 설비의 상태에 대한 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집단계;
상기 센싱 데이터를 전달받아 상기 이동 설비의 고장 여부를 판단하는 고장 여부 판단단계; 및
상기 이동 설비의 고장 여부 판단 결과를 통합관제센터로 알리는 고장 여부 알림단계를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제9항에 있어서,
상기 이동 설비는,
궤도레일부; 및
상기 궤도레일부에 지지되며, 상기 궤도레일부를 따라 이동되는 이송대차부를 포함하며,
상기 센싱 데이터는,
상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제10항에 있어서,
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비가 본래 목적을 수행할 때 측정되는 정보이고,
상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이동 설비에 인가되는 스트레스를 나타내는 정보이며,
상기 제어기 정보는 상기 이동 설비의 제어를 위해 측정되는 정보인 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제11항에 있어서,
상기 주 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부에 장착된 모터의 출력 정보, 토크 정보 및 회전수 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 2차 효과 파라미터 정보는, 상기 이송대차부의 진동 정보, 온도 정보, 음향 정보 및 응력 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 제어기 정보는, 상기 이송대차부의 위치 정보 및 속도 정보 중 적어도 하나를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 데이터 수집단계는,
상기 센싱 데이터를 측정하는 데이터 측정단계;
상기 센싱 데이터를 동기화하는 데이터 동기화단계;
동기화된 상기 센싱 데이터를 미리 결정된 필터링 기준에 의하여 필터링하여 필터링된 데이터를 추출하는 데이터 추출단계; 및
상기 필터링된 데이터를 전송하는 데이터 전송단계를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제13항에 있어서,
상기 데이터 추출단계는,
상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 어느 하나를 제1 인자로 선택하고 상기 제1 인자의 정보에 동기화된 상기 주 효과 파라미터 정보, 2차 효과 파라미터 정보 및 제어기 정보 중 적어도 하나를 제2 인자로 선택하는 선택 데이터를 설정하는 데이터 설정단계;
상기 선택 데이터를 데이터 시퀀스로 생성하는 시퀀스 생성단계; 및
상기 데이터 시퀀스를 저장하는 시퀀스 저장단계를 포함하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제14항에 있어서,
상기 데이터 설정단계는,
상기 제1 인자는 상기 이송대차부의 위치 정보와 속도 정보이고, 상기 제2 인자는 상기 이송대차부의 진동 정보인 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법. - 제15항에 있어서,
상기 고장 여부 판단단계는,
상기 제2 인자의 정보가 미리 입력된 정상범위의 수치를 벗어난 경우 고장으로 판단하는 것을 특징으로 하는 스마트 팩토리를 위한 이동 설비들의 실시간 센싱 데이터 처리 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020190054911A KR102246005B1 (ko) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190054911A KR102246005B1 (ko) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법 |
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|---|---|
| KR20200129868A true KR20200129868A (ko) | 2020-11-18 |
| KR102246005B1 KR102246005B1 (ko) | 2021-04-29 |
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| KR1020190054911A KR102246005B1 (ko) | 2019-05-10 | 2019-05-10 | 스마트 팩토리를 위한 이동 설비의 실시간 센싱 데이터 처리 시스템 및 그 방법 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220120261A (ko) * | 2021-02-23 | 2022-08-30 | (주)명성에이앤티(A&T) | 설비 이상 모니터링 시스템 |
| KR20230016798A (ko) * | 2021-07-27 | 2023-02-03 | 주식회사 뉴로다임 | 인공지능을 이용한 oht 이상감지 시스템 |
Citations (3)
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| JP2006315813A (ja) * | 2005-05-13 | 2006-11-24 | Murata Mach Ltd | 移動体の診断システム |
| KR100800636B1 (ko) | 2005-09-22 | 2008-02-01 | 동경 엘렉트론 주식회사 | 기판반송 시스템, 기판반송 장치 및 기억 매체 |
| KR20170081039A (ko) * | 2015-12-31 | 2017-07-11 | 주식회사 포스코아이씨티 | 스마트 팩토리를 위한 실시간 빅데이터 처리 시스템 |
-
2019
- 2019-05-10 KR KR1020190054911A patent/KR102246005B1/ko active IP Right Grant
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| KR20170081039A (ko) * | 2015-12-31 | 2017-07-11 | 주식회사 포스코아이씨티 | 스마트 팩토리를 위한 실시간 빅데이터 처리 시스템 |
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| KR20220120261A (ko) * | 2021-02-23 | 2022-08-30 | (주)명성에이앤티(A&T) | 설비 이상 모니터링 시스템 |
| KR20230016798A (ko) * | 2021-07-27 | 2023-02-03 | 주식회사 뉴로다임 | 인공지능을 이용한 oht 이상감지 시스템 |
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|---|---|
| KR102246005B1 (ko) | 2021-04-29 |
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