KR20200129871A - 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템은, 이동 설비 또는 고정 설비에 마련되어 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device); 및 다수의 엣지 디바이스와 각각 통신 가능하게 연결되는 데이터 센터(data center)를 포함하며, 다수의 엣지 디바이스는, 다수의 엣지 디바이스 중에서 선택되어 데이터 센터로 직접 데이터를 보고하는 마스터 엣지 디바이스; 및 다수의 엣지 디바이스 중에서 마스터 엣지 디바이스를 제외한 나머지 엣지 디바이스인 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하며, 마스터 엣지 디바이스는, 다수의 슬레이브 엣지 디바이스에서 처리된 데이터를 보고받아 다수의 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 데이터 센터로 보고하고, 데이터 센터는 보고받은 데이터를 분석하여 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행한다.

Description

데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법{Data collection and analysis monitoring system and control method thereof}
본 발명은, 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.
스마트팩토리(Smart Factory)는 설계·개발, 제조 및 유통·물류 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 의미한다.
이러한 스마트팩토리에서는 제조 및 유통·물류 등의 생산과정에 필요한 이동 설비 또는 고정 설비에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 각각의 설비의 현재 상태 및 이상 여부를 판단하여 모니터링함으로써 생산과정이 원활하게 진행될 수 있도록 유지할 수 있다.
또한 제조업 분야의 스마트팩토리 뿐만 아니라, 의료업 분야의 스마트 헬스케어 및 주거 분야의 스마트홈 등 다양한 분야에서는 원격으로 많은 양의 데이터를 수집하고 분석하여 모니터링하는 시스템이 필요한 실정이다.
일반적으로 이동 설비 또는 고정 설비에 대한 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템은 각각의 설비에 연결된 각종 센서로부터 측정된 모든 데이터를 데이터 서버 또는 클라우드 환경으로 전송한 뒤에, 수집된 데이터를 데이터 서버 또는 클라우드 환경에서 분석하고 모니터링하는 방법으로 구현되고 있다.
그런데 이러한 종래의 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템에 있어서, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비가 포함된 경우에는 다수의 센서가 여러 위치에 마련되어 동시에 데이터를 수집하게 되므로, 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜주어야만 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 되는데, 이를 원할하게 처리하기 위해 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축하기 위해서는 초기 투자 비용 및 운영 비용이 증가하게 되는 문제점이 있다.
또한, 각종 센서로부터 수집된 데이터를 데이터 서버 또는 클라우드 환경으로 전송할 때 전송해야할 데이터의 양이 증가하게 되면, 데이터 전송방식 및 서버와의 거리 등의 조건에 따라 데이터 전송이 지연되는 문제가 발생할 수 있다.
또한, 많은 양의 데이터가 전송되면 데이터 서버 또는 클라우드 환경에서 전송받은 모든 데이터를 실시간으로 처리 및 분석하기가 힘들게 되고 서버에 과부하가 걸리게 되며, 이를 원할하게 처리할 수 있는 고성능의 서버를 구비한 시스템을 구축하기 위해서는 초기 투자 비용 및 운영 비용이 증가하게 되는 문제점이 있다.
대한민국 등록공보 제10-1929742호, (2018.12.17)
따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이동 설비 또는 고정 설비에 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device); 및 다수의 상기 엣지 디바이스와 각각 통신 가능하게 연결되는 데이터 센터(data center)를 포함하며, 다수의 상기 엣지 디바이스는, 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 선택되어 상기 데이터 센터로 직접 데이터를 보고하는 마스터 엣지 디바이스; 및 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 상기 마스터 엣지 디바이스를 제외한 나머지 엣지 디바이스인 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하며, 상기 마스터 엣지 디바이스는, 다수의 상기 슬레이브 엣지 디바이스에서 처리된 데이터를 보고받아 다수의 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하고, 상기 데이터 센터는 보고받은 데이터를 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템이 제공될 수 있다.
상기 데이터 센터는 상기 엣지 디바이스에서 수집하고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고, 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 다수의 상기 엣지 디바이스에 개별적으로 배포하며, 상기 엣지 디바이스는 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 처리할 수 있다.
상기 마스터 엣지 디바이스는, 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 마스터 데이터 수집 모듈; 상기 마스터 데이터 수집 모듈과 통신 가능하게 연결되어 상기 마스터 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 처리하는 마스터 데이터 처리 모듈; 및 상기 마스터 데이터 처리 모듈, 상기 슬레이브 엣지 디바이스 및 상기 데이터 센터와 통신 가능하게 연결되어 상기 마스터 데이터 처리 모듈에서 처리된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 마스터 데이터 보고 모듈을 포함할 수 있다.
상기 슬레이브 엣지 디바이스는, 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 슬레이브 데이터 수집 모듈; 상기 슬레이브 데이터 수집 모듈과 통신 가능하게 연결되어 상기 슬레이브 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 처리하는 슬레이브 데이터 처리 모듈; 및 상기 슬레이브 데이터 처리 모듈 및 상기 마스터 엣지 디바이스와 통신 가능하게 연결되어 상기 슬레이브 데이터 처리 모듈에서 처리된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 슬레이브 데이터 보고 모듈을 포함할 수 있다.
상기 슬레이브 데이터 처리 모듈은, 상기 슬레이브 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하고, 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하며, 상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성할 수 있다.
상기 슬레이브 데이터 보고 모듈은, 상기 슬레이브 데이터 처리 모듈에서 생성된 상기 추출된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고할 수 있다.
상기 마스터 데이터 처리 모듈은, 상기 마스터 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하고, 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하며, 상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하고, 상기 추출된 데이터와 상기 슬레이브 데이터 보고 모듈로부터 보고받은 추출된 데이터들을 취합한 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 생성할 수 있다.
상기 마스터 데이터 보고 모듈은, 상기 마스터 데이터 처리 모듈에서 생성된 상기 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고할 수 있다.
상기 슬레이브 데이터 수집 모듈은, 진동 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 위치 센서 및 IoT 센서 중에서 선택된 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 데이터 센터는, 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하는 룰(Rule) 설정 모듈; 및 상기 룰 설정 모듈 및 상기 엣지 디바이스와 통신가능하게 연결되어 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 상기 엣지 디바이스로 배포하는 룰 배포 모듈을 포함할 수 있다.
상기 엣지 디바이스와 통신 가능하게 연결되어 상기 엣지 디바이스에서 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 전송받는 FTP 서버를 더 포함할 수 있다.
상기 이동 설비 또는 고정 설비의 일측에 다수의 상기 엣지 디바이스와 독립하여 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 상기 데이터 센터로 직접 보고하는 작업을 수행하는 적어도 하나의 독립 엣지 디바이스를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 이동 설비 또는 고정 설비에 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device); 및 다수의 상기 엣지 디바이스와 각각 통신 가능하게 연결되는 데이터 센터(data center)를 포함하며, 다수의 상기 엣지 디바이스는, 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 선택되어 상기 데이터 센터로 직접 데이터를 보고하는 마스터 엣지 디바이스; 및 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 상기 마스터 엣지 디바이스를 제외한 나머지 엣지 디바이스인 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템에서, 상기 마스터 엣지 디바이스로부터 데이터를 보고받고 보고받은 상기 데이터를 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 데이터 센터(data center)에 다수의 상기 엣지 디바이스를 등록하고 관리하는 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계; 상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 및 상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 처리하는 데이터 처리 단계; 및 상기 마스터 엣지 디바이스에서, 다수의 상기 슬레이브 엣지 디바이스에서 처리된 데이터를 보고받아 다수의 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 데이터 동기화 및 보고단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법이 제공될 수 있다.
상기 데이터 센터에서, 상기 엣지 디바이스에서 수집하고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고, 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 다수의 상기 엣지 디바이스에 개별적으로 배포하는 룰(Rule) 설정 및 배포 단계를 더 포함하며, 상기 데이터 처리단계는, 상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 처리할 수 있다.
상기 데이터 처리 단계는, 상기 데이터 수집 단계에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하는 단계; 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 원하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 처리 단계는, 상기 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 FTP 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 데이터 동기화 및 보고 단계는, 상기 각각의 슬레이브 엣지 디바이스에서 생성된 상기 추출된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 단계; 상기 마스터 엣지 디바이스에서, 상기 슬레이브 엣지 디바이스로부터 보고받은 상기 추출된 데이터들을 취합하고 동기화하여 동기화된 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 마스터 엣지 디바이스에서, 상기 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 센터에서, 상기 마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 분석하고 진단하는 데이터 분석 및 진단 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 데이터 분석 및 진단 단계는, 상기 마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 상기 데이터 센터에서 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 및 이상 발생 여부를 판단하는 단계; 및 상기 데이터 센터에서 분석된 데이터 분석 결과에 따라 알람을 발생시키거나 정비명령을 내리는 단계를 포함할 수 있다.
상기 데이터 분석 및 진단 단계는, 상기 보고받은 데이터를 기초로 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 패턴을 파악하여 등록하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은, 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 구조를 가짐으로써, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있다.
또한, 엣지 디바이스에서 수집한 데이터를 엣지 디바이스 자체에서 1차적으로 계산하는 처리를 함으로써, 측정된 데이터 그대로 데이터 서버 또는 클라우드 환경으로 전송하지 않고 데이터의 양을 현저하게 줄인 상태로 데이터 센터에 보고할 수 있으므로, 많은 양의 데이터 전송하기 때문에 발생하는 전송이 지연되는 문제를 해결하고 실시간으로 원활하게 데이터를 전송하여 이를 처리 및 분석할 수 있다.
또한, 데이터 센터가 요구하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙을 엣지 디바이스에 배포하고, 이에 따라 엣지 디바이스에서 수집 및 계산된 데이터를 분류 및 추출하여 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 전송함으로써, 상황에 맞게 요구되는 데이터를 실시간으로 선별하여 전송할 수 있어 필요한 데이터만을 효율적으로 처리 및 분석할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법을 순서대로 도시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 독립 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법을 순서대로 도시한 순서도이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 실시 예의 이동 설비 또는 고정 설비는, 앞에서 설명한 제조업 분야의 스마트팩토리를 예로 들어 설명한다.
스마트팩토리에서 제조되는 제품의 종류에 따라 이동 설비 또는 고정 설비의 종류가 다양하게 변화되므로 여러가지 다양한 설비가 상황에 맞게 마련될 수 있으며, 설비의 종류에 따라 설비의 현재 상태 및 이상 여부를 판단하고 이를 모니터링하기 위해 필요한 데이터가 달라질 수 있게 된다.
예를 들어, 이동 설비로서 완제품을 생산하기 위한 각각의 제조 공정에서 서로 다른 제조 공정으로 각종 부품 및 제품 모듈 등을 이송해주는 이송대차가 마련될 수 있다.
이러한 이송대차의 경우에는 이송대차의 이동경로 상의 위치 및 이동속도 등을 모니터링 하기 위해서 위치 데이터를 수집하는 위치 센서가 마련되거나, 이송대차의 구동부의 상태를 파악하기 위하여 모터 등의 진동 데이터를 수집하는 진동 센서가 마련될 수 있으며, 이송대차의 온도 데이터를 수집하기 위한 온도 센서 등이 마련될 수도 있다.
이러한 이동 설비 외에도 고정 설비로서 제조과정을 담당하는 각각의 제조장치 및 로봇 암(Robot Arm) 등이 마련될 수도 있으며, 이들 고정 설비에도 각종 데이터를 수집하기 위한 여러가지 센서들이 마련될 수 있다.
상기의 예들은 본 발명을 설명하기 위한 예시에 불과하며, 본 발명의 권리 범위는 이동 설비 또는 고정 설비의 종류와 각종 데이터를 수집하기 위해 마련되는 각각의 센서의 종류에 제한되지 않으며, 다양하게 적용될 수 있다.
또한 제조업 분야의 스마트팩토리 뿐만 아니라, 의료업 분야의 스마트 헬스케어 및 주거 분야의 스마트홈 등 다양한 분야에서 원격으로 많은 양의 데이터를 수집하고 분석하여 모니터링하는 시스템이 필요한 실정이므로, 이들 분야를 비롯한 다양한 분야에 본 발명이 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템(1)은 다수의 엣지 디바이스(edge device, 100, 100M, 100S)와, 데이터 센터(data center, 200)와, FTP 서버(300)를 포함한다.
먼저, 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)는 이동 설비 또는 고정 설비의 일측에 마련되어 이동 설비 또는 고정 설비로부터 각종 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 역할을 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같이, 마스터 엣지 디바이스(100M)와 슬레이브 엣지 디바이스(100S)를 포함하는 하나의 그룹 A와, 하나의 엣지 디바이스(100)만으로 이루어진 B가 마련되는 구조를 가지고 있다.
여기서 그룹 A는 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비가 포함된 스마트팩토리에서 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 여러 위치에 마련되어 동시에 데이터를 수집하는 다수의 엣지 디바이스를 하나의 그룹으로 묶은 것이다.
하나의 예를 들자면, 다관절을 가진 대규모의 로봇 암(Robot Arm)에서 진동 데이터를 수집하는 경우에, 각각의 관절을 움직이는 모터마다 개별적으로 진동 센서를 마련하고 진동 데이터를 수집하게 된다.
이 때 각각의 진동 센서에서 수집한 데이터는 각각의 위치에서의 진동 크기를 나타내는 데이터 뿐만 아니라 데이터를 수집한 시간에 관련된 데이터도 포함하게 된다.
그리고 이러한 시간에 관련된 데이터를 기준으로 각각의 위치에서 수집한 진동 크기를 나타내는 데이터를 동기화시켜 주어야만, 다관절을 가진 대규모의 로봇 암에 대한 하나의 진동 데이터로서 의미가 있게 된다.
즉, 동일한 시간을 기준으로 어떠한 모터에 이상이 발생하였는지를 비롯하여 그 때의 각각의 모터 간의 상호관련작용 등 많은 것을 파악할 수 있는 기초가 되는 데이터를 수집할 수 있는 것이며, 이러한 데이터를 기초로 더욱 정확하고 심도 깊은 분석을 할 수 있게 된다.
다관절을 가진 대규모의 로봇 암의 진동 데이터는 하나의 예시일 뿐이므로, 다수의 엣지 디바이스가 마련될 수 있는 여러가지 다양한 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비에 본 발명이 적용될 수 있으며, 본 발명이 상기의 예에 한정되는 것은 아니다.
그룹 A와 구별되는 B는 상대적으로 소규모의 설비에 해당하여 하나의 엣지 디바이스를 마련하는 것 만으로 수집된 데이터를 충분히 처리할 수 있는 경우에 해당한다. 이 때 B에 속하는 엣지 디바이스(100)를 이하에서 편의상 독립 엣지 디바이스(100)라 부르기로 한다.
기본적으로 다수의 엣지 디바이스는 그 구성이 동일하게 제작되고 상황에 맞게 마스터 엣지 디바이스 또는 슬레이브 엣지 디바이스로 설정되어 서로 다른 역할을 하도록 조작될 수도 있으나, 이동 설비 또는 고정 설비의 기능 및 형태와 수집하기 위한 데이터의 종류 등에 따라 서로 다른 구성을 갖도록 상이하게 제작될 수도 있다.
이러한 역할을 하는 엣지 디바이스(100, 100M, 100S) 중에 독립 엣지 디바이스(100)에 대하여 자세히 설명하면, 독립 엣지 디바이스(100)는 이동 설비 또는 고정 설비로부터 각종 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 계산하여 계산된 데이터를 생성한 후, 후술할 데이터 센터(200)에서 배포된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하고, 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 데이터 센터로 보고하게 된다.
이러한 독립 엣지 디바이스(100)는 데이터 수집 모듈(110)과, 데이터 처리 모듈(120)과, 데이터 보고 모듈(130)를 포함한다.
데이터 수집 모듈(110)은 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 역할을 하며, 진동 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 위치 센서 및 IoT 센서 중에서 선택된 어느 하나를 포함한다.
다만, 이들 센서들 뿐만 아니라 이동 설비 및 고정 설비의 종류에 따라 수집하고자 하는 데이터가 달라질 수 있으므로, 측정하고자 하는 데이터를 수집할 수 있는 각각의 센서들이 다양하게 사용될 수 있으며, 본 발명의 권리범위는 상기의 센서들에만 한정되는 것은 아니다.
한편, 데이터 처리 모듈(120)은 데이터 수집 모듈(110)과 통신 가능하게 연결되어 데이터 수집 모듈(110)에서 수집한 데이터를 계산하고, 계산된 데이터를 분류하여 추출하는 역할을 하게 된다.
데이터 처리 모듈(120)에서 데이터를 처리하는 과정은 수집한 데이터를 계산하는 과정과, 계산된 데이터를 분류하는 과정과, 분류된 데이터를 추출하는 과정을 거치면서 이루어지게 된다.
이에 대하여 자세히 설명하면, 먼저, 수집한 데이터를 계산하는 과정은 데이터 수집 모듈(110)에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성함으로써 이루어진다.
예를 들어 진동 센서에서 진동 데이터를 수집한다고 가정하면, 일정한 간격을 두고 주기적으로 수집한 진동 데이터를 그대로 전송한다면 그 주기가 짧을수록 수집한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하게 된다.
따라서, 데이터 수집 모듈(110)에서 일정한 시간 동안의 진동수의 평균값을 구하거나 진동수의 근사값을 계산하여 진동수에 대한 함수의 근사값을 계산할 수도 있고, RMS 계산에 의해 신호의 진폭을 표현하는 부가 개념으로 양과 음이 모두 존재하는 시간 영역의 데이터 크기를 정량화한 데이터, FFT 계산에 의해 진동에 어떠한 주파수 성분이 표함되어 있는지를 포함하는 데이터를 생성할 수도 있게 된다.
이렇게 독립 엣지 디바이스(100)에서 수집한 데이터를 독립 엣지 디바이스(100) 자체에서 1차적으로 계산하는 처리를 함으로써, 측정된 데이터 그대로 데이터 서버 또는 클라우드 환경으로 전송하지 않고 데이터의 양을 현저하게 줄인 상태로 데이터 센터에 보고할 수 있으므로, 데이터 센터(200)로 전송하는 데이터의 양을 현저하게 감소시켜 많은 양의 데이터 전송하기 때문에 발생하는 데이터의 전송이 지연되는 문제를 해결할 수 있게 된다.
또한, 수집한 데이터를 1차적으로 전처리함으로써, 데이터 센터(200)에서 데이터를 분석하는 과정을 독립 엣지 디바이스(100)에서 어느 정도 미리 진행하게 되므로 데이터 센터(200)에서의 분석 과정에 과부하가 걸리는 것을 방지할 수 있게 된다.
다음으로, 계산된 데이터를 분류하는 과정은 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성함으로써 이루어진다.
여기서 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙은 후술하는 바와 같이 데이터 센터(200)에서 독립 엣지 디바이스(100)로 배포되며, 이하에서 언급되는 룰(Rule)이라는 명칭도 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙을 의미하는 것이다.
데이터 수집 항목은 예시적으로 이벤트 데이터, 요약 데이터, 위치 데이터, 구간 데이터 및 동작 데이터를 포함하는데, 이벤트 데이터는 특정 항목에 대하여 미리 정해진 범위의 값을 벗어나게 될 때의 데이터, 그리고 특정한 조건의 이벤트가 발생할 때의 시각을 기준으로 미리 정해진 범위의 전후 데이터를 포함하는 데이터를 의미한다.
요약 데이터는 보고하는 데이터의 양을 감소시키기 위하여, 이동 설비 또는 고정 설비에서 특정한 조건의 이벤트가 발생하지 않은 동안에 수집되는 데이터를 요약한 데이터를 의미한다.
위치 데이터는 이/적재 위치 등과 같은 특정 위치에서 발생하는 데이터의 위치 및 이동 중인 이동 설비의 경우에 그 설비의 위치를 나타내는 데이터를 의미하고, 구간 데이터는 직선 구간, 곡선 구간, 분기 구간, 업/다운(Up/Down) 구간 등과 같은 특정 구간에서 발생하는 데이터를 의미하며, 동작 데이터는 가속, 감속, 등속 이동 등과 같은 특정 동작을 수행할 때 발생하는 데이터를 의미한다.
그리고, 데이터 수집 규칙은 특정 시간에 데이터를 수집하거나 특정 주기를 가지고 데이터를 반복 수집하는 규칙을 의미한다.
앞에서 설명한 바와 같이, 스마트팩토리의 경우 제조되는 제품의 종류에 따라 이동 설비 또는 고정 설비의 종류가 다양하게 마련될 수 있으며, 마련되는 설비의 종류에 따라 설비의 현재 상태 및 이상 여부를 판단하고 이를 모니터링하기 위해 필요한 데이터가 달라질 수 있으므로, 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙은 다양한 상황에 맞게 설정될 수 있을 것이며, 본 발명은 전술한 예시들에만 한정되는 것이 아니고 다양하게 적용될 수 있다.
이렇게 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류함으로써 수집하고 계산된 데이터를 수깁 항목별 또는 수집 규칙별로 분류할 수 있으므로, 추후에 데이터 센터에서 요구하는 데이터만을 추출하기 위한 작업을 간단하게 처리할 수 있게 된다.
마지막으로, 분류된 데이터를 추출하는 과정은 분류된 데이터에서 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성함으로써 이루어지며, 이러한 과정을 통해 데이터 센터(200)로 전송하는 데이터의 양을 더욱 감소시킬 수 있으므로, 데이터의 전송이 지연되는 문제를 해결할 수 있으며, 데이터 센터(200)에서 필요한 데이터만을 실시간으로 원활하게 데이터를 처리 및 분석할 수 있게 된다.
이렇게 데이터 처리 모듈(120)에서 1차적으로 데이터를 처리함으로써 데이터 센터(200)로 전송하는 데이터의 양을 현저하게 감소시킬 수 있으므로, 많은 양의 데이터 전송하기 때문에 발생하는 전송이 지연되는 문제를 해결할 수 있으며, 상황에 따라 데이터 센터(200)가 요구하는 데이터만을 실시간으로 선별하여 전송할 수 있어 필요한 데이터만을 효율적으로 처리 및 분석할 수 있다.
한편, 데이터 보고 모듈(130)은 데이터 처리 모듈(120) 및 데이터 센터(200)와 통신 가능하게 연결되어 데이터 처리 모듈(120)에서 추출된 데이터를 데이터 센터(300)로 보고하는 역할을 한다.
다음으로, 마스터 엣지 디바이스(100M)는, 마스터 데이터 수집 모듈(110M)과, 마스터 데이터 처리 모듈(120M)과, 마스터 데이터 보고 모듈(130M)을 포함한다.
마스터 데이터 수집 모듈(110M)은 앞에서 설명한 독립 엣지 디바이스(100)의 데이터 수집 모듈(110)과 동일하게 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 역할을 한다. 그러나 마스터 엣지 디바이스(100M)에서 동기화시켜야할 데이터의 양이 많은 경우 등에는 직접 데이터를 수집하는 기능을 비활성화 시키고 데이터의 처리에만 집중하게 하는 등의 유연한 운용이 가능할 것이다.
마스터 데이터 처리 모듈(120M)은 마스터 데이터 수집 모듈(110M)과 통신 가능하게 연결되어 마스터 데이터 수집 모듈(110M)에서 수집한 데이터를 처리하는 역할을 하는데, 데이터를 처리하는 과정은 마스터 데이터 수집 모듈(110M)에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하고, 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하며, 분류된 데이터에서 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하고, 추출된 데이터와 슬레이브 데이터 보고 모듈로부터 보고받은 추출된 데이터들을 취합한 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 생성함으로써 하는 과정을 거치면서 이루어지게 된다.
이러한 데이터 처리 과정은 앞에서 설명한 독립 엣지 디바이스(100)의 데이터 처리 모듈(120)과 유사하지만, 마스터 데이터 처리 모듈(120M)에서 추출된 데이터와 후술할 슬레이브 데이터 보고 모듈(130S)로부터 보고받은 추출된 데이터들을 취합한 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 생성하는 과정이 추가된 점에서 차이가 있다.
즉, 본 발명은 마스터 엣지 디바이스(100M)의 마스터 데이터 처리 모듈(120M)에서, 앞에서 설명한 그룹 A에 마련된 마스터 엣지 디바이스(100M)와 슬레이브 엣지 디바이스(100S)에서 최종적으로 추출된 데이터들을 취합하여 동기화 시킴으로써, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 된다.
한편, 마스터 데이터 보고 모듈(130M)은 앞에서 설명한 독립 엣지 디바이스(100)의 데이터 보고 모듈(130)과 동일하게, 마스터 데이터 처리 모듈(110M), 슬레이브 엣지 디바이스(100S) 및 데이터 센터(200)와 통신 가능하게 연결되어 마스터 데이터 처리 모듈(120M)에서 처리된 데이터를 데이터 센터(200)로 보고하는 역할을 한다.
다음으로, 슬레이브 엣지 디바이스(100S)는, 슬레이브 데이터 수집 모듈(110S)과, 슬레이브 데이터 처리 모듈(120S)과, 슬레이브 데이터 보고 모듈(130S)을 포함한다.
슬레이브 데이터 수집 모듈(110S) 및 슬레이브 데이터 처리 모듈(120S)은 앞에서 설명한 독립 엣지 디바이스(100)의 데이터 수집 모듈(110) 및 데이터 처리 모듈(120) 동일한 역할을 한다.
그러나, 슬레이브 데이터 보고 모듈(130S)은 앞에서 설명한 독립 엣지 디바이스(100)의 데이터 보고 모듈(130)과 달리, 슬레이브 데이터 처리 모듈(120S)에서 생성된 추출된 데이터를 마스터 엣지 디바이스(100M)로 보고하는 점에서 차이가 있다.
즉, 본 발명은 슬레이브 엣지 디바이스(100S)의 슬레이브 데이터 보고 모듈(120M)에서, 앞에서 설명한 그룹 A에 마련된 마스터 엣지 디바이스(100M)로 추출된 데이터를 보고하고 마스터 엣지 디바이스(100M)에서 추출된 데이터들을 취합하여 동기화 시킴으로써, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 된다.
다음으로, 데이터 센터(200)는 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)와 통신 가능하게 연결되어 엣지 디바이스(100)로부터 데이터를 보고받고, 보고받은 데이터를 분석하여 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 역할을 한다.
또한, 데이터 센터(200)는 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)에서 수집하고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고, 설정된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 엣지 디바이스(100)에 개별적으로 배포하는 역할을 한다.
이러한 데이터 센터(200)는 룰(Rule) 설정 모듈(210)과, 룰 배포 모듈(220)과, 엣지 디바이스 등록 및 관리 모듈(230)을 포함한다.
룰 설정 모듈(210)은 앞에서 설명한 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하는 역할을 하고, 룰 배포 모듈(220)은 룰 설정 모듈(210) 및 엣지 디바이스(100)와 통신가능하게 연결되어 설정된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 엣지 디바이스(100)로 배포하는 역할을 하며, 엣지 디바이스 등록 및 관리 모듈(230)은 엣지 디바이스(100)를 등록하고 관리하는 역할을 한다.
마지막으로, FTP 서버(300)는 다수의 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)와 통신 가능하게 연결되어 엣지 디바이스(200)에서 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 전송받는 역할을 한다.
이렇게 FTP 서버(300)를 마련함으로써, 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)에서 데이터 센터(200)로 추출된 데이터를 보고하는 것과는 달리, 엣지 디바이스(100, 100M, 100S)에서 FTP 서버(300)로 계산된 데이터를 전송할 수 있으며, 따라서 실시간 모니터링 작업과는 별도로 추가적인 분석등을 실행하기 위한 로우 데이터(Raw data)를 데이터 센터(200)와는 다른 공간에 저장해 둘 수 있게 된다.
이하에서는 이러한 구성을 갖는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법을 순서대로 도시한 순서도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 독립 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법을 순서대로 도시한 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법(M1)은 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계(S10)와, 룰(Rule) 설정 및 배포 단계(S20)와, 데이터 수집 단계(S30)와, 데이터 처리 단계(S40)와, 데이터 동기화 및 진단 단계(S50)를 포함한다.
이 제어방법은 마스터 엣지 디바이스(100M)와 슬레이브 엣지 디바이스(100S)를 포함하는 그룹 A(도 1 참조)에서 이루어지는 것이다.
먼저, 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계(S10)는 이동 설비 또는 고정 설비의 일측에 마련되어 이동 설비 또는 고정 설비로부터 각종 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device)를, 엣지 디바이스와 통신 가능하게 연결되어 엣지 디바이스로부터 데이터를 보고받고 보고받은 데이터를 분석하여 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 데이터 센터(data center)에 등록하고 관리하는 단계이다.
이 단계에서 다수의 엣지 디바이스를 데이터 센터에 등록하는 것은 선택된 다수의 엣지 디바이스를 데이터 센터에 통신 가능하게 연결하여 다수의 엣지 디바이스들로부터 수집되어 처리된 데이터를 보고받기 위해 준비하는 것을 의미한다.
그리고 엣지 디바이스를 관리한다는 것은 불필요한 엣지 디바이스와 연결을 끊거나 새로운 엣지 디바이스를 추가하는 것 등을 의미한다.
또한 마스터 엣지 디바이스(100M)와 슬레이브 엣지 디바이스(100S)를 포함하는 그룹 A(도 1 참조)의 경우에는 어떠한 엣지 디바이스가 마스터 엣지 디바이스(100M)로 설정되고 어떠한 엣지 디바이스가 슬레이브 엣지 디바이스(100S)로 설정될지를 선택하는 것도 포함될 것이다.
다음으로, 룰(Rule) 설정 및 배포 단계(S20)는 데이터 센터(200)에서, 엣지 디바이스로부터 보고받고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고 설정된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 엣지 디바이스(100)에 배포하는 단계이다.
이 단계에서 설정되는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나는 앞에서 설명한 예시들을 포함하여 상황에 맞게 다양한 수집 항목과 다양한 수집 규칙들이 설정될 수 있다.
그리고 이미 배포된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙과 달리 새로운 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙을 실시간으로 수정하여 재설정하고 이를 재배포함으로써, 데이터 센터에서 모니터링하고자 하는 상황에 맞게 요구되는 데이터를 실시간으로 선별하여 전송받을 수 있어 효과적으로 데이터를 처리 및 분석할 수 있게 된다.
다음으로, 데이터 수집 단계(S30)는 엣지 디바이스(100)에서, 이동 설비 또는 고정 설비로부터 각종 데이터를 수집하는 단계이다.
다음으로, 데이터 처리 및 보고 단계(S40)는 엣지 디바이스(100)에서, 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 계산하여 계산된 데이터를 생성한 후, 배포된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하고 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 데이터 센터(200)로 보고하는 단계이다.
이러한 데이터 처리 단계(S40)는, 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하는 단계(S41)와, 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 FTP 서버로 전송하는 단계(S42)와, 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하는 단계(S43), 분류된 데이터에서 데이터 센터가 원하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하는 단계(S44)를 포함한다.
다음으로, 데이터 동기화 및 보고 단계(S50)는 각각의 슬레이브 엣지 디바이스에서 생성된 추출된 데이터를 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 단계(S51)와, 마스터 엣지 디바이스에서, 슬레이브 엣지 디바이스로부터 보고받은 추출된 데이터들을 취합하고 동기화하여 동기화된 데이터를 생성하는 단계(S52)와, 마스터 엣지 디바이스에서, 동기화된 데이터를 데이터 센터로 보고하는 단계(S53)를 포함한다.
이와 같은 단계를 거침으로써, 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 구조에 의해 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 됨은 앞에서 살펴본 바와 동일하다.
또한, 엣지 디바이스에서 1차적으로 데이터를 처리함으로써 데이터 센터(200)로 전송하는 데이터의 양을 현저하게 감소시킬 수 있으므로, 많은 양의 데이터 전송하기 때문에 발생하는 데이터의 전송이 지연되는 문제를 해결할 수 있으며, 상황에 따라 데이터 센터(200)가 요구하는 데이터만을 실시간으로 선별하여 보고할 수 있으므로 효과적으로 데이터를 처리 및 분석할 수 있게 됨은 앞에서 살펴본 바와 동일하다.
마지막으로, 데이터 분석 및 진단 단계(S60)는 데이터 센터(200)에서, 마스터 엣지 디바이스(100M)로부터 보고받은 데이터를 분석하고 진단하는 단계이다.
이러한 데이터 분석 및 진단 단계(S60)는, 마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 데이터 센터에서 분석하여 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 및 이상 발생 여부를 판단하는 단계(S61)와, 보고받은 데이터를 기초로 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 패턴을 파악하여 등록하는 단계(S62)와, 데이터 센터에서 분석된 데이터 분석 결과에 따라 알람을 발생시키거나 정비명령을 내리는 단계(S63)를 포함한다.
마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 데이터 센터에서 분석하여 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 및 이상 발생 여부를 판단하는 단계(S61)에서는, 데이터를 분석하여 설비에 고장이 발생하는 경우 뿐만 아니라, 고장이 발생한 후에 이를 수리하기 위하여 전 제조공정을 정지시키는 상황이 발생하지 않도록, 아직 정상 상태를 벗어나지는 않았지만 정비가 필요한 경우를 판단하거나 주기적으로 교체되어야 하는 소모품 등의 소모여부를 판단함으로써, 스마트팩토리가 멈춤없이 원활하게 가동되도록 관리할 수 있다.
보고받은 데이터를 기초로 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 패턴을 파악하여 등록하는 단계(S62)에서는, 미리 정해진 고장의 패턴 뿐만 아니라 전에 없던 이상 상태 등을 판단하여 새로운 고장 패턴을 파악하여 등록함으로써, 다양한 유형으로 발생되는 여러가지 돌발상황에 맞추어 유연하게 대처할 수 있게 된다.
데이터 센터에서 분석된 데이터 분석 결과에 따라 알람을 발생시키거나 정비명령을 내리는 단계(S63)에서는, 고장이 발생하였음을 알려주는 알람을 발생시키거나, 이상 징후가 발생하여 정비가 필요하거나 소모품의 잔여수명이 얼마 남지 않은 경우에 정비를 받을 수 있도록 정비명령을 내리게 되며, 예를 들어 이송대차의 경우에는 정비가 이루어지는 구역으로 이동하라는 명령 등을 내리게 된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 독립 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법(M2)은 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계(S10)와, 룰(Rule) 설정 및 배포 단계(S20)와, 데이터 수집 단계(S30)와, 데이터 처리 및 보고 단계(S70)와, 데이터 분석 및 진단 단계(S80)를 포함한다.
이 제어방법은 독립 엣지 디바이스(100)를 포함하는 B(도 1 참조)에서 이루어지는 것이다.
먼저 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계(S10)와, 룰(Rule) 설정 및 배포 단계(S20)와, 데이터 수집 단계(S30)는 앞에서 설명한 바와 동일하다.
다음으로, 데이터 처리 및 보고 단계(S70)는 독립 엣지 디바이스(100)에서, 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 계산하여 계산된 데이터를 생성한 후, 배포된 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하고 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 데이터 센터(200)로 보고하는 단계이다.
이러한 데이터 처리 및 보고 단계(S70)는, 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하는 단계(S71)와, 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 FTP 서버로 전송하는 단계(S72)와, 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하는 단계(S73), 분류된 데이터에서 데이터 센터가 원하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하는 단계(S74)와, 추출된 데이터를 데이터 센터로 보고하는 단계(S75)를 포함한다.
마지막으로, 데이터 분석 및 진단 단계(S80)는 앞에서 설명한 데이터 분석 및 진단 단계(S60, 도 2 참조)와 유사하지만, 마스터 엣지 디바이스가 아니라 독립 엣지 디바이스로 부터 보고를 받는다는 점에서 차이가 있다.
지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들은 마스터 엣지 디바이스와 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 구조를 가짐으로써, 대규모의 설비 또는 하나 이상의 제어기로 구성된 설비의 경우에도, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고성능의 시스템을 구축할 필요 없이 간단하고 정확하게 데이터를 수집한 시간을 동기화 시켜줄 수 있어 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있게 된다.
또한, 엣지 디바이스에서 수집한 데이터를 엣지 디바이스 자체에서 1차적으로 계산하는 처리를 함으로써, 측정된 데이터 그대로 데이터 서버 또는 클라우드 환경으로 전송하지 않고 데이터의 양을 현저하게 줄인 상태로 데이터 센터에 보고할 수 있으므로, 많은 양의 데이터 전송하기 때문에 발생하는 전송이 지연되는 문제를 해결하고 실시간으로 원활하게 데이터를 전송하여 이를 처리 및 분석할 수 있게 된다.
또한, 데이터 센터가 요구하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙을 엣지 디바이스에 배포하고, 이에 따라 엣지 디바이스에서 수집 및 계산된 데이터를 분류 및 추출하여 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 전송함으로써, 상황에 맞게 요구되는 데이터를 실시간으로 선별하여 전송할 수 있어 필요한 데이터만을 효율적으로 처리 및 분석할 수 있게 된다.
이와 같이 본 발명은 기재된 실시 예에 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 수정 예 또는 변형 예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.
100 : 엣지 디바이스 100M : 마스터 엣지 디바이스
100S : 슬레이브 엣지 디바이스 110 : 데이터 수집 모듈
120 : 데이터 처리 모듈 130 : 데이터 보고 모듈
200 : 데이터 센터 210 : 룰 설정 모듈
220 : 룰 배포 모듈
230 : 엣지 디바이스 등록 및 관리 모듈
300 : FTP 서버

Claims (20)

  1. 이동 설비 또는 고정 설비에 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device); 및
    다수의 상기 엣지 디바이스와 각각 통신 가능하게 연결되는 데이터 센터(data center)를 포함하며,
    다수의 상기 엣지 디바이스는,
    다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 선택되어 상기 데이터 센터로 직접 데이터를 보고하는 마스터 엣지 디바이스; 및
    다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 상기 마스터 엣지 디바이스를 제외한 나머지 엣지 디바이스인 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하며,
    상기 마스터 엣지 디바이스는, 다수의 상기 슬레이브 엣지 디바이스에서 처리된 데이터를 보고받아 다수의 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하고,
    상기 데이터 센터는 보고받은 데이터를 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 센터는 상기 엣지 디바이스에서 수집하고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고, 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 다수의 상기 엣지 디바이스에 개별적으로 배포하며,
    상기 엣지 디바이스는 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 처리하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 마스터 엣지 디바이스는,
    상기 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 마스터 데이터 수집 모듈;
    상기 마스터 데이터 수집 모듈과 통신 가능하게 연결되어 상기 마스터 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 처리하는 마스터 데이터 처리 모듈; 및
    상기 마스터 데이터 처리 모듈, 상기 슬레이브 엣지 디바이스 및 상기 데이터 센터와 통신 가능하게 연결되어 상기 마스터 데이터 처리 모듈에서 처리된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 마스터 데이터 보고 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 슬레이브 엣지 디바이스는,
    상기 이동 설비 또는 고정 설비의 데이터를 수집하는 슬레이브 데이터 수집 모듈;
    상기 슬레이브 데이터 수집 모듈과 통신 가능하게 연결되어 상기 슬레이브 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 처리하는 슬레이브 데이터 처리 모듈; 및
    상기 슬레이브 데이터 처리 모듈 및 상기 마스터 엣지 디바이스와 통신 가능하게 연결되어 상기 슬레이브 데이터 처리 모듈에서 처리된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 슬레이브 데이터 보고 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 슬레이브 데이터 처리 모듈은,
    상기 슬레이브 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하고,
    상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하며,
    상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 슬레이브 데이터 보고 모듈은,
    상기 슬레이브 데이터 처리 모듈에서 생성된 상기 추출된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 마스터 데이터 처리 모듈은,
    상기 마스터 데이터 수집 모듈에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하고,
    상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하며,
    상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 요구하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하고,
    상기 추출된 데이터와 상기 슬레이브 데이터 보고 모듈로부터 보고받은 추출된 데이터들을 취합한 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 마스터 데이터 보고 모듈은,
    상기 마스터 데이터 처리 모듈에서 생성된 상기 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 슬레이브 데이터 수집 모듈은,
    진동 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 위치 센서 및 IoT 센서 중에서 선택된 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 데이터 센터는,
    상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하는 룰(Rule) 설정 모듈; 및
    상기 룰 설정 모듈 및 상기 엣지 디바이스와 통신가능하게 연결되어 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 상기 엣지 디바이스로 배포하는 룰 배포 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 엣지 디바이스와 통신 가능하게 연결되어 상기 엣지 디바이스에서 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 전송받는 FTP 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 이동 설비 또는 고정 설비의 일측에 다수의 상기 엣지 디바이스와 독립하여 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 상기 데이터 센터로 직접 보고하는 작업을 수행하는 적어도 하나의 독립 엣지 디바이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템.
  13. 이동 설비 또는 고정 설비에 마련되어 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 처리하여 보고하는 작업을 수행하는 다수의 엣지 디바이스(edge device); 및 다수의 상기 엣지 디바이스와 각각 통신 가능하게 연결되는 데이터 센터(data center)를 포함하며, 다수의 상기 엣지 디바이스는, 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 선택되어 상기 데이터 센터로 직접 데이터를 보고하는 마스터 엣지 디바이스; 및 다수의 상기 엣지 디바이스 중에서 상기 마스터 엣지 디바이스를 제외한 나머지 엣지 디바이스인 슬레이브 엣지 디바이스를 포함하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템에서,
    상기 마스터 엣지 디바이스로부터 데이터를 보고받고 보고받은 상기 데이터를 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 상태를 진단하는 작업을 수행하는 데이터 센터(data center)에 다수의 상기 엣지 디바이스를 등록하고 관리하는 엣지 디바이스 등록 및 관리 단계;
    상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 및
    상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 처리하는 데이터 처리 단계; 및
    상기 마스터 엣지 디바이스에서, 다수의 상기 슬레이브 엣지 디바이스에서 처리된 데이터를 보고받아 다수의 데이터를 동기화하여 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 데이터 동기화 및 보고단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 데이터 센터에서, 상기 엣지 디바이스에서 수집하고자 하는 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 설정하고, 설정된 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나를 다수의 상기 엣지 디바이스에 개별적으로 배포하는 룰(Rule) 설정 및 배포 단계를 더 포함하며,
    상기 데이터 처리단계는, 상기 엣지 디바이스에서, 상기 이동 설비 또는 고정 설비로부터 수집한 데이터를 상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 처리하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 데이터 처리 단계는,
    상기 데이터 수집 단계에서 수집한 데이터를 RMS(Root Mean Square) 또는 FFT(Fast Fourier Transform)에 의해 계산하여 계산된 데이터를 생성하는 단계;
    상기 데이터 수집 항목 및 데이터 수집 규칙 중 적어도 어느 하나에 따라 상기 계산된 데이터를 분류하여 분류된 데이터를 생성하는 단계;
    상기 분류된 데이터에서 상기 데이터 센터가 원하는 데이터만을 추출하여 추출된 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 데이터 처리 단계는,
    상기 계산된 데이터를 FTP(File Transfer Protocol)를 이용하여 FTP 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 데이터 동기화 및 보고 단계는,
    상기 각각의 슬레이브 엣지 디바이스에서 생성된 상기 추출된 데이터를 상기 마스터 엣지 디바이스로 보고하는 단계;
    상기 마스터 엣지 디바이스에서, 상기 슬레이브 엣지 디바이스로부터 보고받은 상기 추출된 데이터들을 취합하고 동기화하여 동기화된 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 마스터 엣지 디바이스에서, 상기 동기화된 데이터를 상기 데이터 센터로 보고하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 데이터 센터에서, 상기 마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 분석하고 진단하는 데이터 분석 및 진단 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 데이터 분석 및 진단 단계는,
    상기 마스터 엣지 디바이스로부터 보고받은 데이터를 상기 데이터 센터에서 분석하여 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 및 이상 발생 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 데이터 센터에서 분석된 데이터 분석 결과에 따라 알람을 발생시키거나 정비명령을 내리는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 데이터 분석 및 진단 단계는,
    상기 보고받은 데이터를 기초로 상기 이동 설비 또는 고정 설비의 고장 패턴을 파악하여 등록하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 및 분석 모니터링 시스템의 제어방법.
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