KR20210056526A - 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법이 개시된다. 뿌리산업용 제조 장비의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장하는 제조 장비 데이터 수집 서버; 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링하는 IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼을 구성한다. 상술한 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법에 의하면, 다양한 뿌리산업체의 제조 장비의 데이터를 원격 수집하고 해당 제품을 모니터링하여 제조 운영을 지원하며, 각 뿌리산업체의 경영, 생산관리, 품질 관리, 공장 관리, 물류 관리 등을 할 수 있는 플랫폼을 제공하도록 구성됨으로써, 뿌리산업체의 기술적인 제조 운영과 경영 지원, 생산 관리 등의 경영 지원 그리고 생산/물류 관리 서비스까지 각 뿌리산업체가 수직적이고 통합적인 체계 관리를 할 수 있도록 하는 환경을 제공하는 효과가 있다.
Description
본 발명은 스마트 공장(smart factory)에 관한 것으로서, 구체적으로는 뿌리산업(root industry)을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법에 관한 것이다.
뿌리산업(root industry)는 주조, 금형, 소성가공, 용접, 표면처리, 열처리 등 제조업의 전반에 걸쳐 활용되는 공정기술산업을 의미한다.
뿌리산업체는 대부분 규모가 크지 않은 경우가 많고, 대기업에서 주로 활용되는 제조 실행 시스템(manufacturing execution system, MES)과 같은 시스템의 구축이 제대로 되어 있지 않은 실정이다.
이에, 제조 공정 자체의 자동화 구축이나 공정상 운영을 효율적으로 수행하는 데 한계를 갖는 업체들이 많이 있다.
이러한 뿌리산업의 제조공정 특성에 맞는 공정 자동화를 구축하고 제조 공정의 운영 효율을 높일 수 있는 체계적인 시스템이 요구되고 있다.
본 발명의 목적은 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템은, 뿌리산업용 제조 장비의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장하는 제조 장비 데이터 수집 서버; 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링하는 IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터 및 상기 IaaS 통합 제조 운영 플랫폼의 모니터링 결과를 이용하여 경영 및 생산을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말로 제공하는 SaaS(Software as a Service) 관리 플랫폼을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법은, 제조 장비 데이터 수집 서버가 뿌리산업용 제조 장비의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장하는 단계; IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼이 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, SaaS(Software as a Service) 관리 플랫폼이 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터 및 상기 IaaS 통합 제조 운영 플랫폼의 모니터링 결과를 이용하여 경영 및 생산을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말로 제공하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법에 의하면, 다양한 뿌리산업체의 제조 장비의 데이터를 원격 수집하고 해당 제품을 모니터링하여 제조 운영을 지원하며, 각 뿌리산업체의 경영, 생산관리, 품질 관리, 공장 관리, 물류 관리 등을 할 수 있는 플랫폼을 제공하도록 구성됨으로써, 뿌리산업체의 기술적인 제조 운영과 경영 지원, 생산 관리 등의 경영 지원 그리고 생산/물류 관리 서비스까지 각 뿌리산업체가 수직적이고 통합적인 체계 관리를 할 수 있도록 하는 환경을 제공하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 제조 운영 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 제조 운영 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템의 블록 구성도이고 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 제조 운영 장치의 블록 구성도이다.
먼저 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템은 제조 장비 데이터 수집 서버(100), IaaS 통합 제조 운영 플랫폼(200), SaaS 관리 플랫폼(300)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
제조 장비 데이터 수집 서버(100)는 원격지에 있는 여러 뿌리산업체의 제조 장비 예를 들어, 주조 장비, 금형 장비, 소성 가공 장비, 열처리 장비, 표면 처리 장비 등의 제조 장비 데이터를 원격 수집하고 저장하도록 구성될 수 있다. 즉,
외부 연계 I/F 장치(101), 제조 장비 통신 모니터링 장치(102), 제조 장비 I/F 장치(103), 제조 장비 모니터링 장치(104), 제조 장비 데이터 DB(105)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
외부 연계 I/F 장치(101)는 외산 IoT 시스템(20)이나 국가과제와 관련된 데이터 공동활용 플랫폼(미도시) 등과 인터페이싱을 수행하면서 필요한 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
제조 장비 통신 모니터링 장치(102)는 원격지의 각 뿌리산업체의 제조 장비(10)의 통신 상태를 모니터링하도록 구성될 수 있다. 외산 IoT 플랫폼(20)의 데이터를 참조하여 통신 상태를 점검할 수 있다.
제조 장비 I/F 장치(103)는 원격지의 각 뿌리산업체의 제조 장비(10)와 통신을 수행하며, 해당 제조 장비 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 외산 IoT 플랫폼(20)의 데이터를 참조하여 통신을 수행할 수 있다.
제조 장비 모니터링 장치(104)는 제조 장비 I/F 장치(103)에서 수집한 제조 장비 데이터를 모니터링하고 이를 제조 장비 데이터 DB(105)에 저장하도록 구성될 수 있다.
제조 장비 데이터 DB(105)에는 각 뿌리산업체 및 제조장비별로 제조 장비 데이터가 누적 저장될 수 있다.
IaaS 통합 제조 운영 플랫폼(200)은 클라우드 플랫폼으로서, 뿌리산업체의 제조 운영에 관한 인프라 서비스(Infra as a Service)를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
IaaS 통합 제조 운영 플랫폼(200)은 외부 레거시 I/F 장치(201), 현장 배치 모델링 장치(202), 통합 제조 운영 장치(203), 제조 공정 모델링 장치(204), 통합 제조 운영 DB(205)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
외부 레거시 I/F 장치(201)는 기존의 외부의 레거시 시스템(30)으로부터 외부 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 뿌리산업체의 기존 ERP 자료, PLM 자료 등이 그 예가 될 수 있다.
현장 배치 모델링 장치(202)는 외부 레거시 I/F 장치(201)의 기존의 외부 데이터를 이용하여 제조 장비(10)의 현장 배치 모델링 서비스를 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공할 수 있다. 각 현장에 적합한 제조 장비(10)를 선택하여 정보를 제공할 수 있다.
통합 제조 운영 장치(203)는 각 뿌리산업체의 제조 장비(10)에 대한 제조 운영 서비스를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
도 2를 참조하면, 통합 제조 운영 장치(203)는 주조 조건 표준 데이터베이스(203a), CAE(computer-aided engineering) 솔루션 모듈(203b), 주조 조건 설정 모듈(203c), 주조 장비 I/F 모듈(203d), 조건 데이터 추출 모듈(203e), 품질 데이터 추출 모듈(203f), 품질인자/조건인자 상관 분석 모듈(203g), 불량 FMEA 모듈(203h), 양품 조건 학습 모듈(203i), 불량 예측 모듈(203j), 불량 알림 모듈(203k), 조건 최적화 모듈(203l)을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 통합 제조 운영 장치(203)는 제조 장비(10)가 주조 장비인 경우에 대한 실시예이다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
주조 조건 표준 데이터베이스(203a)에는 원격지의 여러 주조 장비들에 대해 각 모델에 맞는 조건 표준서가 미리 저장되도록 구성될 수 있다. 조건 표준서는 각 주조 장비의 모델에 따른 주조 조건 데이터를 포함하도록 구성될 수 있다.
CAE 솔루션 모듈(203b)은 주조 조건 표준 데이터베이스(203a)에 미리 저장된 주조 조건 데이터를 이용하여 CAE 해석을 수행하도록 구성될 수 있다. CAE 솔루션 모듈(203b)은 특정 주조 장비에 대한 정보를 입력받아 CAE 해석을 수행할 수 있다. 즉, 주조 장비별로 CAE 해석을 수행할 수 있다.
CAE 솔루션 모듈(203c)은 CAE 해석 결과를 주조 조건 표준 데이터베이스(203a)로 리턴(return)하여 저장하도록 구성될 수 있다.
주조 조건 설정 모듈(203d)은 주조 조건 표준 데이터베이스(203a)에 미리 저장된 주조 조건 데이터에 CAE 솔루션 모듈(203b)에 의한 CAE 해석 결과를 반영하여 주조 장비별로 주조 조건을 설정하도록 구성될 수 있다.
주조 장비 I/F 모듈(203d)은 주조 조건 설정 모듈(203c)에서 설정된 주조 조건을 원격지의 해당 주조 장비로 송신하여 적용하도록 구성될 수 있다. 주조 장비에는 HMI & PLC, 온도/압력/펄스 콘트롤러, 전압/전류/역률 콘트롤러, 포토/근접 센서 콘트롤러 등이 있을 수 있다.
한편, 주조 장비 I/F 모듈(203d)은 각 주조 장비로부터 각 주조 장비에 의해 주조된 제품의 품질 데이터를 수신하여 주조 조건 설정 모듈(203c)로 리턴(return)하도록 구성될 수 있다. 품질 데이터는 주조 제품의 포토 센서 데이터, 근접 센서 데이터 등을 포함할 수 있다.
조건 데이터 추출 모듈(203e)은 주조 조건 설정 모듈(203c)에서 각 주조 장비의 주조 조건 데이터를 추출하도록 구성될 수 있다. 주조 조건 데이터는 용탕 온도, 저속/고속 속도, 형체력, 유온 등을 포함할 수 있다.
품질 데이터 추출 모듈(203f)은 주조 조건 설정 모듈(203c)에서 각 주조 장비의 주조 제품에 대한 품질 데이터를 추출하도록 구성될 수 있다. 품질 데이터는 미성형, 형 변형, 뒤틀림의 유무 등을 포함할 수 있다.
품질인자/조건인자 상관 분석 모듈(203g)은 주조 조건 데이터와 품질 데이터를 각각의 인자로 하여 상호 간의 상관 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 즉, 주조 조건 데이터에 따른 품질 데이터의 변화를 상관 분석할 수 있다.
불량 FMEA 모듈(203h)은 품질 데이터를 참조하여 고장 유무와 고장 유형을 분석하고 조건 데이터에 따른 영향 분석을 수행할 수 있다. 즉, 고장 유형 및 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행할 수 있다.
양품 조건 학습 모듈(203i)은 품질인자/조건인자 상관 분석 모듈(203g)의 상관 분석 결과와 불량 FMEA 모듈(203h)의 FMEA 수행 결과를 기반으로 양품을 생산하기 위한 양품 조건을 기계 학습하도록 구성될 수 있다.
불량 예측 모듈(203j)은 양품 조건 학습 모듈(203i)의 양품 조건 학습값과 조건 데이터 추출 모듈(203e)에서 추출한 현재의 주조 조건 데이터를 상호 대비하고, 상호 대비 결과 현재의 주조 조건 데이터에 의해 양품이 나올지 아니면 불량품이 나올지를 예측하도록 구성될 수 있다.
불량 알림 모듈(203k)은 불량 예측 모듈(203j)의 예측 결과에 따라 불량품이 나올 것으로 예측되는 경우 불량 알림을 뿌리산업체 단말(미도시)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
조건 최적화 모듈(203l)은 양품 조건 학습 모듈(203j)의 양품 조건 학습 결과를 기반으로 주조 조건을 최적화하고, 양품을 생산하기 위한 주조 조건을 주조 조건 표준 데이터베이스(203a)에 저장 또는 갱신하도록 구성될 수 있다.
조건 최적화 모듈(203l)은 조건 표준을 관리하고, 조건 변경 이력을 관리하며, 최적 조건의 설정을 지원하는 기능을 수행할 수 있다.
이처럼, 통합 제조 운영 장치(203)는 서버단에서 원격지의 여러 뿌리산업체의 주조 장비에 대한 통합 제조 운영을 수행할 수 있으며, 실시간으로 양품 조건을 학습하고 양/불 여부를 판단하며, 계절, 날씨, 온도, 습도, 공간 환경, 장비 노후화 등의 다양한 요인을 반영한 주조 조건을 최적화하여 실시간 반영하도록 구성될 수 있다. 제조 운영이 어려운 뿌리산업체의 운영 지원이라는 획기적인 모델이 구축될 수 있다. 즉, 클라우드 플랫폼 기반의 스마트 공장 구축이 가능해진다.
다시 도 1을 참조하면, 제조 공정 모델링 장치(204)는 통합 제조 운영 장치(203)의 제조 운영에 대한 결과와 외부 레거시 I/F 장치(201)에서 수집한 외부 데이터를 기반으로 각 뿌리산업체의 제조 공정을 모델링하는 서비스를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
통합 제조 운영 DB(205)에는 통합 제조 운영 장치(203)의 제조 운영 결과값이 저장되고, 제조 공정 모델링 장치(204)에서 제공하는 제조 공정 모델링 서비스의 결과값이 저장되도록 구성될 수 있다.
SaaS 관리 플랫폼(300)은 클라우드 플랫폼으로서, 뿌리산업체의 경영 지원, 생산 관리, 물류 관리 등에 관한 소프트웨어 서비스(Software as a Service)를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
SaaS 관리 플랫폼(300)은 경영 지원 관리 장치(301), 통합 물류 관리 장치(302), 실시간 모니터링 장치(303), 설계 도면 관리 장치(304), 공장 에너지 관리 장치(305), 생산 계획 장치(306), 생산 공정 관리 장치(307), 생산 설비 관리 장치(308), 품질 관리 장치(309), 공장 물류 관리 장치(310)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
경영 지원 관리 장치(301)은 각 뿌리산업체의 경영 지원을 위한 소프트웨어를 제공하고, 통합 물류 관리 장치(302)는 각 뿌리산업체의 통합 물류 관리를 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
실시간 모니터링 장치(303)는 제조 장비 데이터 DB(105)와 통합 제조 운영 DB(205)의 저장 데이터를 실시간 모니터링하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공할 수 있다.
설계 도면 관리 장치(304)는 뿌리산업체 공장이나 제조 공정의 설계 도면을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
공장 에너지 관리 장치(305)는 뿌리산업체 공장의 에너지 관리를 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
생산 계획 장치(306)는 뿌리산업체의 생산 계획을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
생산 공정 관리 장치(307)는 뿌리산업체의 생산 공정을 관리하기 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
생산 설비 관리 장치(308)는 뿌리산업체의 생산 설비 관리를 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
품질 관리 장치(309)는 뿌리산업체의 품질 관리를 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
공장 물류 관리 장치(310)는 뿌리산업체의 공장 물류를 관리하기 위한 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공하도록 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 제조 장비 데이터 수집 서버(100)가 뿌리산업용 제조 장비(10)의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장한다(S101).
다음으로, IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼(200)이 제조 장비 데이터 수집 서버(100)에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링한다(S102).
다음으로, SaaS(Software as a Service) 관리 플랫폼(300)이 제조 장비 데이터 수집 서버(100)에 저장된 제조 장비 데이터 및 IaaS 통합 제조 운영 플랫폼(200)의 모니터링 결과를 이용하여 경영 및 생산을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말(미도시)로 제공한다(S103).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 제조 장비 데이터 수집 서버
101: 외부 연계 I/F 장치
102: 제조 장비 통신 모니터링 장치
103: 제조 장비 I/F 장치
104: 제조 장비 모니터링 장치
105: 제조 장비 데이터 DB
200: IaaS 통합 제조 운영 플랫폼
201: 외부 레거시 I/F 장치
202: 현장 배치 모델링 장치
203: 통합 제조 운영 장치
204: 제조 공정 모델링 장치
205: 통합 제조 운영 DB
300: SaaS 관리 플랫폼
301: 경영 지원 관리 장치
302: 통합 물류 관리 장치
303: 실시간 모니터링 장치
304: 설계 도면 관리 장치
305: 공장 에너지 관리 장치
306: 생산 계획 장치
307: 생산 공정 관리 장치
308: 생산 설비 관리 장치
309: 품질 관리 장치
310: 공장 물류 관리 장치
101: 외부 연계 I/F 장치
102: 제조 장비 통신 모니터링 장치
103: 제조 장비 I/F 장치
104: 제조 장비 모니터링 장치
105: 제조 장비 데이터 DB
200: IaaS 통합 제조 운영 플랫폼
201: 외부 레거시 I/F 장치
202: 현장 배치 모델링 장치
203: 통합 제조 운영 장치
204: 제조 공정 모델링 장치
205: 통합 제조 운영 DB
300: SaaS 관리 플랫폼
301: 경영 지원 관리 장치
302: 통합 물류 관리 장치
303: 실시간 모니터링 장치
304: 설계 도면 관리 장치
305: 공장 에너지 관리 장치
306: 생산 계획 장치
307: 생산 공정 관리 장치
308: 생산 설비 관리 장치
309: 품질 관리 장치
310: 공장 물류 관리 장치
Claims (4)
- 뿌리산업용 제조 장비의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장하는 제조 장비 데이터 수집 서버;
상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링하는 IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼을 포함하는 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터 및 상기 IaaS 통합 제조 운영 플랫폼의 모니터링 결과를 이용하여 경영 및 생산을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말로 제공하는 SaaS(Software as a Service) 관리 플랫폼을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템.
- 제조 장비 데이터 수집 서버가 뿌리산업용 제조 장비의 제조 장비 데이터를 원격에서 수집하여 저장하는 단계;
IaaS(Infra as a Service) 통합 제조 운영 플랫폼이 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터를 이용하여 제조 공정 및 제품을 모니터링하는 단계를 포함하는 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법.
- 제3항에 있어서,
SaaS(Software as a Service) 관리 플랫폼이 상기 제조 장비 데이터 수집 서버에 저장된 제조 장비 데이터 및 상기 IaaS 통합 제조 운영 플랫폼의 모니터링 결과를 이용하여 경영 및 생산을 관리하는 소프트웨어를 해당 뿌리산업체 단말로 제공하는 단계를 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 방법.
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| KR1020190143105A KR102302867B1 (ko) | 2019-11-11 | 2019-11-11 | 뿌리산업을 위한 스마트 공장의 수직형 통합 패키지 운영 시스템 및 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102566456B1 (ko) * | 2022-11-30 | 2023-08-14 | 주식회사 엑센솔루션 | 뿌리산업을 위한 제조 현장 통합 관리 시스템 및 그 방법 |
Citations (3)
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| KR20180101815A (ko) * | 2017-03-06 | 2018-09-14 | 한밭대학교 산학협력단 | 빅데이터 플랫폼을 이용한 스마트 공장 운영 관리 솔루션 서비스 시스템 및 방법 |
| KR101920372B1 (ko) | 2016-05-19 | 2018-11-20 | 대구대학교 산학협력단 | 제품 제조 자동화 라인의 설비고장과 품질불량의 가시적 예지 시스템 |
| KR20190021560A (ko) | 2017-08-23 | 2019-03-06 | 주식회사 에스씨티 | 빅데이터를 활용한 고장예지보전시스템 및 고장예지보전방법 |
-
2019
- 2019-11-11 KR KR1020190143105A patent/KR102302867B1/ko active IP Right Grant
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