KR20220001624A - 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 장치의 제어부에 의해서 수행되는 제조 데이터 플랫폼 제공 방법은, 복수의 제조 환경으로부터 제조 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 제조 데이터를 실시간으로 분산 처리하는 단계; 및 제조 데이터 기반 플랫폼을 이용하여 실시간 모니터링, 이상 징후 알람 및 제어 모니터링 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함한다.

Description

제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING MANUFACTURE DATA PLATFORM}

본 발명은 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

제조 산업의 생산성을 극대화하기 위해서는 스마트 공장의 제조 라인에서 생성되는 공정, 센서, 설비, 에너지, 품질 등의 데이터를 수집하고, 이러한 데이터를 기반으로 신뢰성 높은 분석 도구를 통해 생산 시스템의 제어, 운영, 관리 등 생산 전반의 모든 프로세스에 대한 전사적인 최적화가 필요하다.

그러나 대부분 국내외 제조기업에서 수집되는 현장 데이터는 표준화가 적용되지 않아 서로 다른 공정, 공장, 산업 간의 데이터 호환성 및 활용성이 떨어지는 한계가 있고, 제조 현장에서 발생하는 데이터 다양성으로 인해 정형화되고 획일적인 분석 기법을 사용하는 기존 분석 도구로는 다양한 제조산업의 특성을 고려한 유연한 데이터 분석과 처리가 어렵다.

다양한 제조 산업에서 생성된 방대한 분량의 데이터를 효율적으로 수집 처리하고, 모델링 및 분석을 통해 제조 기업의 생산성을 향상하고, 새로운 고부가 서비스를 창출하기 위해서 개별 공장 차원의 데이터 활용이 아닌 제조 산업 전반의 데이터 수집/분석이 가능한 공동 활용 빅데이터 플랫폼 개발의 경제적 지원이 필요하다.

제조분야의 융합 서비스가 향후 미래 핵심이 될 것으로 예측되는 상황에서 제조 산업에서의 빅데이터 분석 수요는 지속적으로 확대될 것으로 예상되나, 현재 데이터 분석 기술의 산업현장 적용은 대기업 위주로 시도되고 있으며, 중소제조업의 경우 설치 비용 및 기계학습을 통한 과도한 현장 적용 기간 소요로 인해 해당 기술 도입에 어려움이 있다.

앞으로 동일한 제조 분야뿐만 아니라 타 제조 분야에서 발생하는 다양한 형태의 데이터를 상호 공유하여 제조 산업의 융합과 혁신을 실현하기 위해서는 정부 차원에서 데이터 공동 활용 플랫폼 보급을 통한 제조 산업 육성 정착이 필요하다.

이에, 제조 기업의 공정 및 수요에 맞춤형으로 제공할 수 있는 스마트 공장 빅데이터 처리를 위한 클라우드 기반 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법이 요구된다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

구체적으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 제조 기업의 공정 및 수요에 맞춤형으로 제공할 수 있는 스마트 공장 빅데이터 처리를 위한 클라우드 기반 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법은, 복수의 제조 환경으로부터 제조 데이터를 수신하는 단계; 상기 수신된 제조 데이터를 실시간으로 분산 처리하는 단계; 및 제조 데이터 기반 플랫폼을 이용하여 실시간 모니터링, 이상 징후 알람 및 제어 모니터링 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함한다.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 스마트 공장의 빅데이터 처리를 위한 클라우드 플랫폼을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 대표, 데모 공장의 표준 규격을 만족하는 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 스마트 공장의 확산에 따라 신규 스마트 공장에 대한 클라우드 플랫폼에 연동할 수 있다.

또한, 본 발명은 주요 핵심 기능, 기반 기능들을 모듈별로 패키지화하여 실증 공장 대상으로 상용화할 수 있다.

또한, 본 발명은 대용량 제조 데이터 분석에 적합한 데이터 수집, 전처리, 분석, 가시화 모듈을 제공함으로써, 전처리에 많은 노력이 필요한 데이터마이닝, 기계 학습 등의 범용적인 기법들을 제조업에 바로 적용할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 제조 기업의 공정 및 수요에 맞춤형으로 제공할 수 있는 클라우드 기반 데이터 활용 및 가시화 서비스 기술을 통한 세계 제조 산업의 빅데이터 시장 주도권을 획득할 수 있다.

또한, 본 발명은 빅데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 하는 데이터 가공 처리 기술을 제공함으로써, 새로운 고부가 서비스를 창출할 수 있다.

또한, 본 발명은 제조 빅데이터 클라우드 플랫폼의 안정적 구축 및 운영을 통한 새로운 제조 빅데이터 서비스 창출과 표준화를 통한 국내외 제조 빅데이터 관련 산업을 선점할 수 있다.

또한, 본 발명은 클라우드 기반 빅데이터 서비스 시스템과 데이터 분석 서비스를 중소형 생산 현장에 제공하여 제조 생산성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 생산 설비, 장비의 정지 발생 시 실시간 인지를 통한 고장 시간을 최소화함으로써, 가동률 향상과 함께 생산 설비, 장비의 사전 고장에 대한 예지보전 정보를 통한 고장 발생 후 소요되는 유지비용을 절감할 수 있다.

또한, 본 발명은 공정, 센서, 설비, 에너지, 품질 등 제조 라인에서 생성되는 데이터를 자유롭게 검색 및 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 구축과 기반으로 관련 산업 기술을 육성할 수 있다.

또한, 본 발명은 제조 현장에서 발생하는 제조 데이터를 기반으로 공정 및 품질 관리 등 데이터 활용 역량을 높이고, 제조 빅데이터 관련 전문 인력을 양상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 제조 데이터 수집과 분석 기술을 기반으로 기술적 자립도를 높이고, 제조업의 생산성 향상을 통한 수출 증가와 국가 경쟁력을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 머신러닝/인공지능 플랫폼 기반의 정비 서비스를 제공함으로써, 고령화 및 생산활동 인구 감소에 따르는 숙련공 부족 문제를 해소하고, 비전문 인력을 활용한 신규 일자리 창출 및 전문직들의 새로운 방식의 일자리 제공이 가능하다.

또한, 본 발명은 고도화된 데이터 분석 기술과 지원 플랫폼을 바탕으로 제조 현장에서의 노동 집약적 업무를 최소화하고, 데이터 분석 및 의사 결정 등의 지식집약적 업무에 집중할 수 있도록 함으로써, 고급 일자리 창출에 기여할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼 제공 시스템에서의 모니터링 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실증 기업 기반의 제조 기업 적용 가능한 클라우드 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 기반 클라우드 플랫폼의 연동 기능을 설명하기 위한 개략도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 머신 러닝 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제조 특화 클라우드 플랫폼 및 스마트 제조 혁신 센터 테스트 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 시스템 아키텍처 및 구성도를 나타내는 개략도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 가상화 하드웨어 및 소프트웨어의 구성을 설명하기 위한 개략도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 통합 모니터링 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 우선순위 기반 UI Workflow Control 기능을 설명하기 위한 개략도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼 제공 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 시스템(이하 '제조 데이터 플랫폼 제공 시스템'이라 함)을 설명하기 위한 개략도이다.

도 1을 참조하면, 제조 데이터 플랫폼 제공 시스템은 수요처별 제조환경 분석 및 표준 OPC-UA 기반 대용량 데이터 처리 기능을 설계하기 위한 시스템으로서, 수요처별 니즈(Needs) 및 인프라(Infra) 구성에 따른 우선순위를 결정하고, 제조 환경을 분석하며, 관리 용이성 기반의 성능 및 안정성을 고려한 아키텍처를 설계할 수 있다. 또한, 이러한 시스템은 표준 OPC-UA 적용을 통한 데이터 분석을 처리하고, 배치 처리와 실시간 처리 및 RDBMS 처리 기능을 구현할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.

도 2를 참조하면, 제조 데이터 플랫폼은 데이터 수집 및 처리를 위한 클라우드 플랫폼으로서, 빅데이터 수집 플랫폼의 인프라 스케일 확장 기술을 개발하고, 클라우드 기반의 빅데이터 가상화 시스템을 구현하며, 빅데이터 스트리밍 분석 결과의 접근 속도 향상을 위한 캐싱 기능을 구현하는 것에 의해 구현될 수 있다. 또한, 제조 데이터 플랫폼은 빅데이터 분석 S/W 프레임워크 기술을 개발하고, 클라우드 시스템의 가상화, 컨테이너, 오케스트레이션 관리의 동작 기능 강화를 위한 클라우드 시스템 운영 방안 분석 및 설계를 통해 구현될 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼 제공 시스템에서의 모니터링 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.

도 3을 참조하면, 모니터링 시스템은 MapReduce 방식으로 데이터를 저장하여 분산환경에서 병렬 데이터를 처리하기 위한 것으로, MapReduce는 사용이 편리하고 유연하며 저장구조와의 독립성을 보장 또한 높은 확장성의 장점을 보유한다.

이러한 모니터링 시스템은 직관성과 심미성을 포함하는 GUI 디자인을 가지고, 우선순위 기반 UI Workflow Control 기능이 구현될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 실증 기업 기반의 제조 기업 적용 가능한 클라우드 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.

도 4를 참조하면, 실증 기업 기반의 제조 기업 적용 가능한 클라우드 플랫폼은 안전한 데이터 유통을 위한 서비스 API 로직을 가지며, PaaS 및 SaaS 기반 분석 통계 서비스를 제공하고, 멀티테넌시 제공 클라우드 플랫폼 및 고성능 클라우드 기반 분석 플랫폼을 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 기반 클라우드 플랫폼의 연동 기능을 설명하기 위한 개략도이다.

도 5를 참조하면, 이러한 기능은 참여 기업이 보유하고 있는 제조 관련 솔루션과 연동이 가능하고, REST API를 통한 데이터 연동이 가능하다. 또한, 이러한 기능은 Drag & Drop 방식 화면 전환을 통한 Data 분석 기능을 제공하고, 데이터 자원에 대한 접근 제어 기능 고도화 및 데이터 디스커버리(Discovery) 연동이 가능하다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 머신 러닝 플랫폼을 설명하기 위한 개략도이다.

도 6을 참조하면, 머신 러닝 플랫폼은 제조 기업 맞춤형 클라우드 기반 데이터를 활용 및 가시화하기 위한 것으로, 현장의 원본 데이터에 따른 분석 서비스 제공 방법을 정의하고, 시스템을 구축하기 위해 구현될 수 있다. 이러한 머신 러닝 플랫폼은 제조 데이터 기반 서비스 개발을 위한 Open API 기술이 이요될 수 있다.

패키지, 대표, 데모 스마트 공장의 데이터 연동 및 실증을 위해 머신 러닝 플랫폼은 빅데이터 공동 활용 클라우드 서비스를 운영하고, 실증 운영에 따른 공용 플랫폼 서비스의 수정 보완 및 고도화를 위해 이용될 수 있다. 또한, 머신 러닝 플랫폼은 패키지 공장, 대표, 데모 공장의 데이터 연계 및 서비스 성능을 테스트하고, 데이터 통합 및 운영 클라우드 시스템의 동적 기능 분산 및 할당 성능 데이터를 위해 이용될 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제조 특화 클라우드 플랫폼 및 스마트 제조 혁신 센터 테스트 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.

도 7을 참조하면, 제조 데이터 기반 네트워크 구성은 에지 클라우드를 통한 실시간 처리와 중앙 IDC에 위치한 머신 러닝 학습 클라우드를 SaaS 형태로 제공하여 이를 통해 데이터의 통합 분석이 가능하다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 시스템 아키텍처 및 구성도를 나타내는 개략도이다.

도 8을 참조하면, 이러한 시스템 아키텍처 및 구성은 AWS 기능에서 제조기업이 필요한 기능 중심으로 클라우드 플랫폼 시스템으로 구현될 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 가상화 하드웨어 및 소프트웨어의 구성을 설명하기 위한 개략도이다.

도 9를 참조하면, 클라우드 플랫폼은 가상 인프라 플랫폼 하드웨어 자원을 Path-through로 연결된 가상 소프트웨어 컨트롤러를 통해 스토리지를 구성(선형적 확장을 통해 공유 스토리지로 구성)할 수 있다. 또한, 이러한 클라우드 플랫폼은 부족한 리소스 등을 보완할 수 있도록 하기 위한 스케일 아웃(Scale-out) 등의 구성이 포함될 수 있다.

새로운 노드(서버)를 추가할 때, i) 하이퍼바이처/컴퓨터 노드의 수 ii) 스토리지 컨트롤러의 수 iii) 컴퓨트 및 스토리 성능/용량 iv) 클러스터 레벨의 오퍼레이션에 참여하는 노드의 수에 대한 자원이 선형적으로 스케일-아웃되도록 구현될 수 있다.

클라우드 플랫폼은 가상화 인프라 플랫폼 하드웨어 자원을 Path-through로 연결된 가상 소프트웨어 컨트롤러를 통해 스토리지가 구성되고, 선형적 확장을 통해 공유 스토리지로 구성되도록 설계될 수 있다.

또한, 클라우드 플랫폼은 사용자 요청에 맞춰 디플로이먼트(Depolyment)의 복제수를 변경하면 애플리케이션 규모를 조정할 수 있도록 구현될 수 있으며, CPU 사용률을 기반으로 복제 컨트롤러, 디플로이먼트 또는 복제셋의 Pod수를 자동으로 조정할 수 있도록 구현될 수 있다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 통합 모니터링 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.

도 10을 참조하면, 모니터링 시스템은 UI를 구성하는 개별적인 뷰 단위인 컴포넌트 형태로 구현되어 앱의 다른 부분 또는 다른 앱에서 재사용되도록 구현될 수 있다.

모니터링 시스템은 애플리케이션의 각 생태에 대한 간단한 뷰만 설계하여 데이터가 변경됨에 따라 적절한 컴포넌트만 효율적으로 갱신하고 랜더링되도록 구현될 수 있다. 또한, 모니터링 시스템은 스스로 상태를 관리하는 컴포넌트 기반의 설계로 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 전달할 수 있고, DOM과는 별개로 상태를 관리할 수 있도록 구현될 수 있다.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 우선순위 기반 UI Workflow Control 기능을 설명하기 위한 개략도이다.

도 11을 참조하면, 우선순위 기반 UI Workflow Control 기능은 사용자 경험기반으로 데이터 분석에 필요한 Workflow Control로 구현될 수 있다. 이러한 기능은 데이터 조회 및 분석의 UI 시나리오 기반의 태스크를 분석하여 와이어 프레임으로 구현되고, 사용자 입장에서 사용 용이성 및 유용성이 확보될 수 있도록 구현될 수 있다. 또한, 이러한 기능은 복잡한 상호작용 흐름을 쉽게 파악할 수 있고, Workflow 상에서 실행 방법부터, 순서, 작동 방법, 다음 작업에 대한 내용을 쉽게 확인할 수 있도록 구현될 수 있다.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼 제공 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 12를 참조하면, 제조 데이터 플랫폼 제공 장치(1200)는 통신부(1210), 사용자 입력부(1220), 출력부(1230), 메모리(1240), 인터페이스부(1250), 제어부(1260) 및 전원 공급부(1270) 등을 포함할 수 있다. 도 12에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 가지거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 장치가 구현될 수도 있다.

이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.

통신부(1210)는 장치와 장치가 위치한 네트워크 사이의 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(210)는, 인터넷 등의 통신망 상에서 외부의 장치, 서버 중 적어도 하나와 신호를 송수신한다. 상기 신호는, 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다. 통신부(210)는 다양한 제조 환경으로부터 제조 데이터를 수신할 수 있다.

사용자 입력부(1220)는 사용자가 장치기의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 사용자 입력부(220)는 키 패드(key pad) 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.

출력부(1230)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(1231), 음향 출력 모듈(1232) 등이 포함될 수 있다.

디스플레이부(1231)는 장치에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 장치가 시스템과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시한다.

디스플레이부(1231)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(1232)은 통신부(1210)로부터 수신되거나 메모리(1240)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1232)은 장치에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다.

메모리부(1240)는 제어부(1260)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 메모리(1240)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 장치는 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(1240)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.

인터페이스부(1250)는 장치에 연결되는 모든 외부기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(1250)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 장치 내부의 각 구성 요소에 전달하거나, 장치 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 인터페이스부(150)에 포함될 수 있다.

제어부(controller, 1260)는 통상적으로 장치의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(1260)는 수신된 제조 데이터를 실시간으로 분산처리하고, 제조 데이터 기반 플랫폼을 이용하여 실시간 모니터링, 이상 징후 알람 및 제어 모니터링 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

제어부(1260)는 병렬 데이터 처리를 위한 그래픽 모듈(1261)을 구비할 수도 있다. 그래픽 모듈(1261)은 제어부(1260) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(1260)와 별도로 구현될 수도 있다.

전원 공급부(1270)는 제어부(1260)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.

여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시예는 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 제어부(1260) 자체로 구현될 수 있다.

소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리(1240)에 저장되고, 제어부(1260)에 의해 실행될 수 있다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 13을 참조하면, 제조 데이터 플랫폼 제공 장치는, 복수의 제조 환경으로부터 제조 데이터를 수신하고(S1300), 수신된 제조 데이터를 실시간으로 분산처리한다(S1310). 제조 데이터 플랫폼 제공 장치는, 제조 데이터 기반 플랫폼을 이용하여 실시간 모니터링, 이상 징후 알람 및 제어 모니터링 중 적어도 하나를 수행한다(S1320).

이를 통해 본 발명은 특정 스마트 공장에서 범용적인 데이터 기반으로 도출된 공정 분석, 예측 소프트웨어 기능이 타 분야 스마트공장의 데이터와 결합하여 새로운 소프트웨어 기능으로 재활용이 가능한 구조로 공동 데이터에 대한 활용성이 높이질 수 있다.

또한, 본 발명은 다수의 스마트 공장에서 발생하는 현장 데이터를 클라우드에서 일괄적으로 저장, 가공, 학습이 가능함으로써, 데이터 관리와 분석 기능을 여러 개의 스마트 공장에서 안전하게 공동으로 사용할 수 있는 클라우드 기반 데이터 플랫폼 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 생산 효율성을 증대시키기 위해 생산 현장에서 발생하는 대용량 데이터의 처리, 분석, 활용 기술을 적용함으로써, 생산 현장에서 다양한 특징을 가진 데이터(비정형성, 가변성, 고차원, 다원화 등)의 수집, 분석, 활용을 통해 생산성 향상에 기여할 수 있다.

또한, 본 발명은 현장 제조 데이터를 기반으로 빅데이터를 구축하고, 다양한 서비스에 활용 가능한 제조 데이터 플랫폼을 제공함으로써, 다양한 특징의 제조 현장 데이터(정형/비정형, 가변, 다차원, 실시간, 이벤트, 대용량 등)를 표준화된 방법으로 수집하여 빅데이터로 구축할 수 있다.

또한, 본 발명은 데이터 저장, 관리의 표준 규격을 제시하고, 패키지 공장, 대표 스마트 공장, 데모 공장의 빅데이터 전체를 범위로 하는 데이터 및 서비스 규격을 정의할 수 있다.

또한, 본 발명은 Serverless 아키텍처를 적용하여 컨테이너, 빅데이터 DB 등의 소프트웨어 종속성을 최대한 제거하여 다양한 업종, 공정에 적용할 수 있으며, 해당 컨테이너 등의 마이크로서비스 기능을 실행하기 위한 클라우드 인프라를 변경할 때 비용 발생이 최소화되도록 아키텍처를 설계할 수 있다.

또한, 본 발명은 대표 제조 산업분야에 대한 현장 실증을 기반으로 현장 맞춤형 플랫폼 서비스 지원을 확대함으로써, 실증을 통한 기능 검증과 피드백 데이터를 활용한 빅데이터 플랫폼 기술을 고도화할 수 있고, 현장 실증에 대한 노하우와 측정된 실증 데이터를 기반으로 신규 제조 산업분야에 대한 공통 플랫폼 서비스를 확대할 수 있다.

또한, 본 발명은 OPC UA 표준을 채택하여 각 필드 장치, 애플리케이션, 플랫폼 등에 적용함으로써, 서로간의 상호운용성이 확보되고, 서로를 서비스 형태로 쉽게 발견하고 상호 간에 제공하는 서비스를 쉽게 이용할 수 있다.

또한, 본 발명은 모든 하드웨어, 운영체제 환경에서 OPC UA를 통한 상호 운용성을 확보할 수 있다.

또한, 본 발명은 센서, 임베디드 디바이스, PLC, 데스크탑, 스마트폰 및 클라우드 등의 플랫폼 환경에서도 독립적으로 OPC UA 구성이 가능하며, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로, 사용자 접근성이 용이하다.

본 발명의 실시예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (1)

1. 제조 데이터 플랫폼을 제공하기 위한 장치의 제어부에 의해서 수행되는 제조 데이터 플랫폼 제공 방법에 있어서,
   복수의 제조 환경으로부터 제조 데이터를 수신하는 단계;
   상기 수신된 제조 데이터를 실시간으로 분산 처리하는 단계; 및
   제조 데이터 기반 플랫폼을 이용하여 실시간 모니터링, 이상 징후 알람 및 제어 모니터링 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함하는, 제조 데이터 플랫폼 제공 방법.

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