KR20220017925A - A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness - Google Patents

A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness Download PDF

Info

Publication number
KR20220017925A
KR20220017925A KR1020217040189A KR20217040189A KR20220017925A KR 20220017925 A KR20220017925 A KR 20220017925A KR 1020217040189 A KR1020217040189 A KR 1020217040189A KR 20217040189 A KR20217040189 A KR 20217040189A KR 20220017925 A KR20220017925 A KR 20220017925A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
production
voting
information
equipment
facility
Prior art date
Application number
KR1020217040189A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
민 웨이
카이퀸 리
핑 왕
쑤 양
Original Assignee
충칭 유니버시티 오브 포스츠 앤드 텔레커뮤니케이션스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 충칭 유니버시티 오브 포스츠 앤드 텔레커뮤니케이션스 filed Critical 충칭 유니버시티 오브 포스츠 앤드 텔레커뮤니케이션스
Publication of KR20220017925A publication Critical patent/KR20220017925A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R22/00—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters
    • G01R22/06—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods
    • G01R22/10—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods using digital techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 연구방법에 관한 것으로서, 사물 인터넷 분야에 속한다. 이 방법은 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 아키텍처를 구축하는 S1단계, 오다를 분류하는 S2단계, 전력 모니터링 S3단계, 투표 결정 S4단계, 및 생산배치S5단계를 포함한다. 본 발명은 상황인식을 통해 생산라인과 관련되는 물리정보, 생산소요정보를 획득하여, 생산라인상의 어느 설비의 작동상태 또는 운전파워 등급을 생산라인의 기타 설비들이 상기 정보에 근거하여 투표 결정함으로써, 원활하고, 자동적이며, 지능적인 방식으로 전체 생산라인의 전력소모를 저하시킬 수 있다.The present invention relates to a digitized workplace power management research method based on situational awareness, and belongs to the field of Internet of Things. This method includes step S1 of building a digitalized workshop power management architecture based on situational awareness, step S2 of classifying orders, step S3 of power monitoring, step S4 of voting decision, and step S5 of production arrangement. The present invention obtains physical information and production required information related to the production line through situation recognition, and determines the operating state or operating power level of any equipment on the production line by voting based on the information by other equipment in the production line, It can reduce the power consumption of the entire production line in a smooth, automatic and intelligent way.

Description

상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 연구방법A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness

본 발명은 사물 인터넷 분야에 속하며, 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 연구방법에 관한 것이다.The present invention belongs to the field of the Internet of Things, and relates to a research method for power management in a digitalized workplace based on situational awareness.

산업4.0의 발전에 따라, 재래식 산업의 생산 환경이 직면하고 있는 "생산방식이 낙후하고", "관리 효율이 낮고", "생산이 과잉하거나 부족하며", "공장의 전력 소모 관리가 안되는" 등 문제들이 날이 갈 수록 두드러지고 있다. 하지만 최근년래, 사물인터넷(Internet of Things, IoT)의 활기찬 발전에 따라, 정보기술 과학자들은 IoT를 산업 생산 환경에 적용하여, 산업 사물인터넷(Industrial Internet of Things, IIoT)을 제출하여, 산업 생산상의 관련 문제들을 해결하고 있다. 한편으로 나라로 부터 산업의 친환경 발전 이념이 추진중이고, 에너지 다소모 기업들은 시장으로 부터 도타되지 않기 위하여, 전력소모를 저하시켜, 생산원가를 낮추고, 시장 경쟁력을 유지하는 중요한 보증으로 되고 있다. 때문에, 기업 생산에 수요되는 전력소모를 컨트롤 하고, 생산임무를 원활하게 배치하는 것이 점점 중요해 지고 있다. With the development of Industry 4.0, "the production method is outdated", "the management efficiency is low", "the production is excessive or insufficient", "the power consumption of the factory cannot be managed", etc. The problems are getting more pronounced day by day. However, in recent years, with the vigorous development of the Internet of Things (IoT), information technology scientists apply IoT to industrial production environments, submit the Industrial Internet of Things (IIoT), and related issues are being addressed. On the other hand, the country is promoting the concept of eco-friendly development of the industry, and energy-consuming companies reduce electricity consumption so as not to be outdone from the market, lowering production costs, and maintaining market competitiveness. Therefore, it is becoming more and more important to control the power consumption required for corporate production and to arrange production tasks smoothly.

현재, 산업생산의 전력소모 방면에 있어서, 대다수의 산업생산 기업들은 전력 관리 메커니즘이 결핍하다는 문제가 존재한다. 우선 대다수의 공장들에서는 단지 설비의 전력상황에 대한 감시, 생산상황에 대한 감시에만 주목하고 있지, 감시 데이터에 결합하여, 어떻게 공장의 설비 상황을 개변시켜 전력소모를 저하시킬 것인가에 대해서는 고려되지 않는 상태이며, 그리고, 작업장의 전력관리는 대부분으로 사람의 경험에 따르고 있어, 과학적인 에너지 절감 지표가 결핍하다. 때문에 산업생산에 적용되는 전력관리 메커니즘이 급히 수요되고 있다.At present, in terms of power consumption of industrial production, there is a problem that most industrial production enterprises lack power management mechanisms. First of all, most factories focus only on monitoring the power status of facilities and monitoring the production status, but do not consider how to reduce power consumption by changing the facility status of factories by combining with monitoring data. In addition, the power management of the workplace is mostly based on human experience, and scientific energy saving indicators are lacking. Therefore, there is an urgent need for a power management mechanism applied to industrial production.

본 발명은 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 연구방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a research method for power management in a digitalized workplace based on situational awareness.

상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 연구방법으로서, As a research method for digitalized workplace power management based on situational awareness,

S1: 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 아키텍처를 구축하는 단계, S1: Building a digitalized workshop power management architecture based on situational awareness;

S2: 오다 분류 단계,S2: Oda classification stage,

S3: 전력 모니터링 단계,S3: power monitoring phase;

S4: 투표 결정 단계, 및S4: voting decision stage, and

S5: 생산배치 단계가 포함된다.S5: A production batch phase is included.

바람직하게, 상기 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 관리 아키텍처는:Preferably, the context-aware-based digitalized workplace management architecture comprises:

디지털화 작업장은 네트워크 정보기술을 이용하여, 작업장 인원, 작업장 현장 설비 및 생산 정보를 상호간 연결하여, 생산 임무를 실시하며, 생산 임무 집행중, 공장 인원들이 생산 임무의 완성여부, 생산량 달성여부, 생산라인 설비의 운전상태 및 생산라인 전력소모 등 생산임무상태를 주목하도록 한다.The digitized workshop uses network information technology to connect workshop personnel, on-site equipment and production information to each other to perform production tasks. Pay attention to the production task status, such as the operation status of the facility and the power consumption of the production line.

3가지 설비의 정의: 정지 불가 설비 NCE, 가변 파워 설비 VPE, 단기 정지 설비 STSE, 상기 3가지 생산설비에 기반하여, 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력 관리 아키텍처를 구축하며, 아키텍처의 내용으로는 전력관리 시스템 EMS, 산업 네트워크 및 각 생산라인 요소로 구성되는 작업장 생산라인이 포함된다. Definition of three facilities: Non-stop facility NCE, variable power facility VPE, short-term stop facility STSE, based on the above three production facilities, build a digitized workshop power management architecture based on situational awareness. The management system EMS, the industrial network and the workshop production line comprising each production line element are included.

생산과정 정보, 고객의 오다 정보, 설비 정보를 네트워크 투표 시스템의 입력으로 하고, 투표 메카니즘으로 생산라인상의 설비의 작동상태와 설비 운전 파워 등급을 원활하게 배치하여 네트워크 투표 결과에 따라 에너지 우선 조건으로 자동으로 전한하는 생산라인 모델을 실현하여, 낮은 에너지 소모로 생산을 안배한다. Production process information, customer arrival information, and equipment information are input to the network voting system, and the operation status of equipment on the production line and equipment operation power rating are smoothly arranged with the voting mechanism to automatically set the energy priority condition according to the network voting result. By realizing a production line model that is limited to

바람직하게, 상기 S2단계에는Preferably, in step S2,

S21: 계층구조를 구축하는 단계가 포함된다. S21: A step of building a hierarchical structure is included.

최상층은 목표층으로서, 많은 고객의 오다들로 부터 오다 하나를 선택하여 생산을 진행하는 것을 목적으로 하고, 중간층은 준칙층으로서, "오다 선택" 행위에 영향을 주는 각종 요소, 즉 제품납기, 오다에 요구되는 제품수량, 제품 납기 지연에 의해 받는 연기 징벌, 고객과 제조업체간의 관계가 포함되고, 최하층은 방안층으로서, 기존 선택이 가능한 고객 오다를 말한다.The top layer is the target layer, whose purpose is to select one to come from many customers and proceed with production, and the middle layer is the rule layer, and various factors affecting the “choice to come” behavior, namely, product delivery date and arrival It includes the quantity of products required for product delivery, the penalty for delay due to delay in product delivery, and the relationship between the customer and the manufacturer.

공장 인원들은 n개 고객으로 부터 받은 오다를 수주 시간 순서에 따라 고객오다에 {

Figure pct00001
，
Figure pct00002
，
Figure pct00003
，…
Figure pct00004
}와 같이 번호를 매긴다.Factory personnel transfer orders received from n customers to customer orders in order
Figure pct00001
，
Figure pct00002
，
Figure pct00003
，…
Figure pct00004
} and number them.

S22: 비교 행렬 구성S22: Comparison matrix construction

준칙층의 각 요소들이 목표층의 "오다 선택"행위에 대한 영향의 가중치, 방안층의 각 고객 오다들이 각기 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 영향의 가중치를 확정하기 위하여 1~9의 비율척도를 도입한다. The weight of the influence of each element of the rule layer on the “choice to come” behavior of the target layer. A ratio scale of 1 to 9 is introduced to determine the weight of the effect on

준칙층이 목표층에 대한 판단 행렬A:Judgment matrix A for the maximal layer for the target layer:

Figure pct00005
Figure pct00005

상기 행렬은 "오다선택"에 대한 총 목표를 표시하고, 제품납기, 제품수량, 지연징벌, 고객중요성 등 각 요소의 상대적인 중요성 비교를 표시한다.The matrix displays the total target for "choice to come", and displays a comparison of the relative importance of each element, such as product delivery date, product quantity, delay punishment, and customer importance.

방안층이 준칙층에 대한 판단 행렬은 4개이다. 즉 B1,B2,B3,B4 There are 4 decision matrices for the rule layer. i.e. B 1 ,B 2 ,B 3 ,B 4

Figure pct00006
=
Figure pct00007
、
Figure pct00008
=
Figure pct00009
Figure pct00006
=
Figure pct00007
、
Figure pct00008
=
Figure pct00009

Figure pct00010
=
Figure pct00011
、
Figure pct00012
=
Figure pct00013
Figure pct00010
=
Figure pct00011
、
Figure pct00012
=
Figure pct00013

상기 행렬은 각기 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 n개 고객오다의 상대적인 중요성 비교를 표시한다. The matrix displays the comparison of the relative importance of n customer orders for "product delivery date", "product quantity", "delay penalty", and "customer importance", respectively.

S23: 각 행렬의 특성백터, 특성치 및 동일성 검증지표를 계산S23: Calculate the characteristic vector, characteristic value, and identity verification index of each matrix

개방법에 의해 특성백터를 계산하고, Calculate the characteristic vector by the open method,

B1,B2,B3,B4의 특성백터를 계산하고, 동일성 요구를 판단하며,Calculate the characteristic vectors of B 1 , B 2 , B 3 , B 4 , determine the identity requirement,

상기 계산에 근거하여, 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"이 목표층의 "오다선택"에 대한 영향의 가중치는 W=（

Figure pct00014
）T이고, Based on the above calculation, the weight of the influence of “product delivery date”, “product quantity”, “delay penalty”, and “customer importance” of the rule layer on “multiple selection” of the target layer is W=（
Figure pct00014
) is T ,

방안층 {

Figure pct00015
，
Figure pct00016
，
Figure pct00017
，…
Figure pct00018
}이 "제품납기"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00019
=（
Figure pct00020
，…
Figure pct00021
）T이며, room floor {
Figure pct00015
，
Figure pct00016
，
Figure pct00017
，…
Figure pct00018
}The weight of the impact on this "delivery date" is:
Figure pct00019
=（
Figure pct00020
，…
Figure pct00021
) is T ,

방안층 {

Figure pct00022
，
Figure pct00023
，
Figure pct00024
，…
Figure pct00025
}이 "제품수량"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00026
=（
Figure pct00027
，…
Figure pct00028
）T이고, room floor {
Figure pct00022
，
Figure pct00023
，
Figure pct00024
，…
Figure pct00025
}The weight of the effect on this "quantity of products" is:
Figure pct00026
=（
Figure pct00027
，…
Figure pct00028
) is T ,

방안층 {

Figure pct00029
，
Figure pct00030
，
Figure pct00031
，…
Figure pct00032
}이 "지연징벌"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00033
=（
Figure pct00034
，…
Figure pct00035
）T이며, room floor {
Figure pct00029
，
Figure pct00030
，
Figure pct00031
，…
Figure pct00032
}The weight of the effect on this "delay penalty" is:
Figure pct00033
=（
Figure pct00034
，…
Figure pct00035
) is T ,

방안층 {

Figure pct00036
，
Figure pct00037
，
Figure pct00038
，…
Figure pct00039
}이 "고객중요성"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00040
=（
Figure pct00041
，…
Figure pct00042
）T이다.room floor {
Figure pct00036
，
Figure pct00037
，
Figure pct00038
，…
Figure pct00039
}The weight of this impact on "customer importance" is:
Figure pct00040
=（
Figure pct00041
，…
Figure pct00042
) is T.

S24: 계층의 총 순서배열 및 결정S24: Total ordering and determination of hierarchies

최하층 방안층이 최상층 목표층에 대한 가중치 백터를 계산하고, 얻어지는 값이 각 고객오다의 가중치 값으로 되며, 이 결과에 따라 오다를 선택하게 되는데, 종합 가중치의 계산식은 아래와 같다. The lowest floor plan layer calculates a weight vector for the uppermost target layer, and the obtained value becomes the weight value of each customer order, and the order is selected according to the result. The formula for calculating the total weight is as follows.

Figure pct00043
의 종합 가중치:
Figure pct00044
=
Figure pct00045
*
Figure pct00046
*
Figure pct00047
+
Figure pct00048
+
Figure pct00049
Figure pct00043
Composite weight of:
Figure pct00044
=
Figure pct00045
*
Figure pct00046
*
Figure pct00047
+
Figure pct00048
+
Figure pct00049

S25: 상기 오다의

Figure pct00050
에 대해 순서 배열을 하는데,
Figure pct00051
가 크면 클 수록 오다의 순서가 앞으로 배열되고, 종합 가중치가 같은 오다는 오다 접수의 시간 순서에 따라 오다의 순서를 결정한다. S25: of the above Oda
Figure pct00050
to sort the order,
Figure pct00051
The larger is, the more the order of arrivals is arranged in the future, and the order of arrivals is determined according to the chronological order of arrivals for orders with the same overall weight.

n개 고객오다의 종합 가중치의 크기에 대해 순서 배열을 진행하고, 순서 배열후의 n개 고객오다에 대해 분류를 진행한다. Ordering is carried out with respect to the size of the total weight of n customer orders, and classification is performed on n customer orders after ordering.

바람직하게, 상기 S3은 구체적으로:Preferably, the S3 is specifically:

작업장 생산층의 설비 전력 정보를 산업 네트워크를 통해 EMS로 업로드하여, EMS가 실시간으로 설비의 전력소모 상황을 파악하도록 하며, 설비의 전력소모 정보를 투표 결정 시스템중에 입력하는 데이터중의 하나로 하여, 작업장 생산층의 생산설비 운전상태를 개변 시킨다. By uploading the facility power information of the production floor to the EMS through the industrial network, the EMS can understand the power consumption status of the facility in real time. Change the operating conditions of production facilities in the production floor.

바람직하게, 상기 S4는 구체적으로, Preferably, the S4 is specifically,

투표결정 시스템의 임무는 각 투표정보를 접수하고, 시스템의 투표 계산을 통해, 생산 작업장의 설비의 작동상태, 설비의 파워 등급에 대한 컨트롤을 진행한다, The task of the voting system is to receive each vote information, and through the voting calculation of the system, control the operation status of the equipment in the production workshop and the power rating of the equipment.

(1) 투표시스템 입력에는 오다정보, 생산과정 정보, 설비정보가 포함된다. (1) Voting system input includes Oda information, production process information, and facility information.

오다정보

Figure pct00052
:Oda Information
Figure pct00052
:

EMS는 오다를 분류한 후, 오다정보, 즉

Figure pct00053
{지급오다, 보통오다, 배치 가능한 오다}를 얻는다. 3가지 오다를 생산하는데 소모되는 전력은 각기 다르며, 오다의 수요를 생산라인 배치의 지표의 하나로 한다.After EMS classifies Oda, Oda information, that is,
Figure pct00053
Get {Payable, Normal, Deployable}. The electricity consumed to produce the three Oda is different, and the demand for Oda is one of the indicators of production line layout.

생산과정 정보

Figure pct00054
：Production process information
Figure pct00054
：

생산과정 정보란 작업장 생산라인 완충구 중간체 제품의 현재 잔량 Vm_now을 말하고, Vm_now은 포화 한정 용량 Vm을 초과하지 않으며, 완충구 인식 노드 NH는 인식기술을 통해 완충구의 중간체 제품의 현재 잔량을 측정하여, 인식결과를 투표정보로 하여, 생산라인 설비의 파워 등급과 설비 운전상태에 대한 투표를 진행한다.The production process information refers to the current remaining amount of intermediate products in the buffer buffer in the workshop production line, Vm_now, does not exceed the saturation limited capacity Vm, and the buffer recognition node NH measures the current remaining amount of intermediate products in the buffer through recognition technology, Using the recognition result as voting information, voting is carried out on the power rating of the production line equipment and the operation status of the equipment.

설비 정보

Figure pct00055
：Facility information
Figure pct00055
：

복합노드 NF는 인식기술을 이용하여, 생산설비의 정보를 수집하는데, 이것이 바로

Figure pct00056
이다. 이 정보에는 설비 타입
Figure pct00057
과 설비 전력소모
Figure pct00058
가 포함되는데, 그중
Figure pct00059
은 생산설비의 타입이 {NCE，VPE，STSE}중의 하나라는 것을 표명하고,
Figure pct00060
는 STSE 설비가 어느 운전기간에 있어서의 총 에너지 소모를 표명하며, 복합노드 NF는 인식결과를 투표정보로 하여, 생산설비의 작동상태와 설비 운전 파워에 대한 투표를 진행한다. Complex node NF uses recognition technology to collect information on production facilities, which is
Figure pct00056
to be. This information includes the type of equipment
Figure pct00057
and equipment power consumption
Figure pct00058
includes, among which
Figure pct00059
indicates that the type of production equipment is one of {NCE, VPE, STSE},
Figure pct00060
indicates the total energy consumption of the STSE facility during a certain operation period, and the composite node NF uses the recognition result as voting information to vote on the operation status of production facilities and facility operation power.

(2) 투표시스템의 출력:(2) Output of voting system:

투표결정 시스템은 "

Figure pct00061
", "
Figure pct00062
",
Figure pct00063
" 등 투표정보의 내용을 한정요소 Order_Info와 Equipment_qType 및 가변요소 Vm_now，V(m+1)_now，Equipment_qPower로 구분하고, 한정요소는 생산설비의 운전파워에 영향을 주고, 가변요소의 수량을 결정하며, 가변요소는 생산설비의 작동상태에 영향을 준다. The voting system is
Figure pct00061
", "
Figure pct00062
",
Figure pct00063
The content of voting information such as " is divided into finite elements Order_Info and Equipment_qType and variable elements Vm_now, V(m+1)_now, Equipment_qPower. , variable factors affect the operating state of production equipment.

“가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑관계"를 구축:Establishment of “mapping relationship between variable factors and operating state of production facilities”:

가변요소는 실제 수집된 데이터치에 근거하여, 생산설비에 대한 "온", "오프", "불확정"을 투표하고, 논리표가 "온"일 경우에는 수학적으로 "1"로 표달하고, 논리표가 "오프"일 경우에는 수학적으로 "0"으로 표달하며, 논리표가 "불확정"일 경우에는 수학적으로 "0.5"로 표달하여, "가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑표"를 구축한다.Variable factors vote “on”, “off”, and “indeterminate” for production facilities based on the actual collected data, and mathematically express “1” when the logic table is “on”, and When the table is “off”, it mathematically reaches “0”, and when the logical table is “indeterminate”, it mathematically reaches “0.5”, and builds a “mapping table between variable elements and production facility operation status”. .

한정요소 Equipment_qType에 근거하여, 가변요소 수량을 설정하고, 가변요소에 대해 가중치를 설정하며, "타입별 생산설비의 논리 투표 결과"를 계산한다. Based on the finite element Equipment_qType, the variable element quantity is set, the weight is set for the variable element, and "logic voting result of production equipment by type" is calculated.

“생산설비의 작동상태, 운전효율 등급의 대응표"를 생성:Create “Correspondence Table of Operational Status of Production Equipment and Operational Efficiency Class”:

투표결정 시스템은 한정요소 Order_Info, 가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑관계, 타입별 생산설비의 논리투표결과를 종합하여, "생산설비의 작동상태, 운전 파워 등급의 대응표"를 생성하게 되는데, 그중 작동상태는 "운전상태", "정지상태"가 포함되고, 운전 효율은 "고"등급, "중"등급, "저"등급으로 나뉜다.The voting decision system creates a "correspondence table of the operating status of production facilities and operating power ratings" by synthesizing the limited element Order_Info, the mapping relationship between the variable elements and the operation status of production facilities, and the logical voting results of production facilities by type. The operating state includes "running state" and "stop state", and operating efficiency is divided into "high" grade, "medium" grade, and "low" grade.

바람직하게, 상기 S5는 구체적으로:Preferably, the S5 is specifically:

EMS는 투표결정 시스템을 통해, 작업장 생산라인 설비의 운전파워 등급 투표결과와 작동상태 투표결과를 얻게 되며, 생산배치 모듈은 투표결과에 근거하여, 대응하는 제어명령을 내려, 생산 작업장 생산라인 설비에 대한 작동상태 변경을 완성하고, 따라서 생산임무에 대한 배치를 진행한다.Through the voting system, EMS obtains the voting results for the operation power rating of the workshop production line equipment and the operation status voting results, and the production batch module issues a corresponding control command based on the voting results to Complete the change of operating state for the unit, and thus proceed with the deployment to the production mission.

본 발명은 상황인식을 통해 생산라인과 관련되는 물리정보, 생산소요정보를 획득하여, 생산라인상의 어느 설비의 작동상태 또는 운전파워 등급을 생산라인의 기타 설비들이 상기 정보에 근거하여 투표 결정함으로써, 원활하고, 자동적이며, 지능적인 방식으로 전체 생산라인의 전력소모를 저하시킬 수 있다. The present invention obtains physical information and production required information related to the production line through situation recognition, and determines the operating state or operating power level of any equipment on the production line by voting based on the information by other equipment in the production line, It can reduce the power consumption of the entire production line in a smooth, automatic and intelligent way.

본 발명의 기타 장점, 목표와 특성에 대해서는 어느정도에서 다음 명세서중에서 설명하기로 하며, 어느정도에서 아래 문장에 대한 고찰 연구를 통해 본 분야의 기술자에게는 쉽게 이해할 수 있는 내용이며, 또는 본 발명의 실천으로 부터 지도를 받을 수 있다. 본 발명의 목표와 기타 장점은 아래 명세서를 통해 실현 및 획득할 수 있다.Other advantages, goals, and characteristics of the present invention will be described to some extent in the following specification, and to some extent, it is a content that can be easily understood by those skilled in the art through a study on the following sentences, or from the practice of the present invention. You can get a map. The objectives and other advantages of the present invention may be realized and attained through the following specification.

본 발명의 과제, 기술수단 및 장점을 더욱 뚜렷하게 하기 위하여, 아래에 도면에 결합하여 본 발명에 대해 바람직하게 상세히 설명하기로 한다, 그중,
도면1은 공장 생산라인의 보통 운전상태이다.
도면2는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 아키텍처이다.
도면3은 계층구조이다.
도면4는 투표 시간순서도이다.
도면5는 투표결정 실예이다.In order to make the problems, technical means and advantages of the present invention more distinct, the present invention will be preferably described in detail in conjunction with the drawings below, among which,
Figure 1 is a normal operating state of a factory production line.
Figure 2 is a power management architecture of a digitalized workshop based on situational awareness.
3 is a hierarchical structure.
Figure 4 is a voting time sequence diagram.
Figure 5 is an example of a voting decision.

아래에 특정된 구체적인 실시예를 통해 본 발명의 실시형태를 설명하게 되는데, 본 분야의 기술자라면 본 명세서에 기재된 내용에 근거하여 쉽게 본 발명의 기타 장점과 효능을 이해할 수 있다. 본 발명은 다른 실시형태를 통해 실시 또는 사용할 수도 있으며, 본 발명중의 각 세부적인 내용들도 각기 다른 관점과 응용을 통해 본 발명의 취지를 벗어나지 않는 조건하에서 수식 또는 변경할 수 있다. 미리 설명하여 두고 싶은 것은 아래 실시예중에 제공되는 도면들은 단지 본 발명의 기본 구상을 설명하기 위한 사시도로서, 충돌이 생기지 않는 한, 아래 실시예 및 실시예중의 특징은 서로 조합하여 사용할 수 있다. Embodiments of the present invention will be described through specific examples specified below, and those skilled in the art can easily understand other advantages and effects of the present invention based on the contents described herein. The present invention may be practiced or used through other embodiments, and each detailed content of the present invention may be modified or changed without departing from the spirit of the present invention through different viewpoints and applications. It should be noted in advance that the drawings provided in the embodiments below are merely perspective views for explaining the basic concept of the present invention, and as long as there is no conflict, the embodiments and features in the embodiments may be used in combination with each other.

그중, 명세서의 도면은 단지 예시적 설명에 사용되는 것이지, 실물도는 아니며, 본발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 안된다. 본 발명의 실시예를 더욱 잘 설명하기 위하여 도면의 어떤 부위는 생략, 확대 또는 축소될 수도 있는데, 이는 실제 제품의 치수를 대표하는 것이 아니다. 본 분야의 기술자라면 도면중의 어떤 공지된 구조 및 그 설명이 생략될 수 있다는 것을 충분이 이해할 수 있다.Among them, the drawings in the specification are used for illustrative description only, not actual drawings, and should not be understood as limiting the present invention. In order to better explain the embodiments of the present invention, certain parts of the drawings may be omitted, enlarged, or reduced, which do not represent the dimensions of the actual product. Those skilled in the art can fully understand that certain well-known structures in the drawings and their descriptions may be omitted.

본 발명 실시예의 도면중 같거나 상사한 부호는 같거나 상사한 부품을 가리키며, 본 발명의 설명중, 응당 이해해야 할 것은 용어들중에 "상", "하", "좌", "우", "전", "후" 등 방위 또는 위치관계를 나타내는 도면에 표시된 방위 또는 위치관계는 단지 본 발명의 설명과 간략화 설명을 위한 것이지, 어느 장치 또는 소자가 반드시 특정된 방위 또는 특정된 방위로 구성 또는 조작된다는 것을 지시 또는 암시하는 것이 아니다. 때문에 도면중 위치관계를 나타내는 용어는 단지 예시성 설명에만 사용되는 것이지, 본 발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 안된다. 본 분야의 보통 기술자라면 구체적인 상황에 따라 상기 용어들의 구체적인 의미를 이해 할 수 있을 것이다.The same or similar symbols in the drawings of the embodiments of the present invention indicate the same or similar parts, and in the description of the present invention, it should be understood that among the terms "upper", "lower", "left", "right", " The orientation or positional relationship indicated in the drawings indicating the orientation or positional relationship such as “before” and “after” is only for the purpose of explanation and simplified explanation of the present invention, and any device or element must be configured or operated in the specified orientation or specified orientation. It does not indicate or imply that Therefore, the terminology indicating the positional relationship in the drawings is used only for illustrative purposes and should not be understood as limiting the present invention. Those skilled in the art will be able to understand the specific meaning of the terms according to specific situations.

직접 공장중 생산설비의 작동상태(운전/정지)와 운전파워 등급에 대한 제어를 통해, 생산설비가 오래간 불필요한 하이파워상태에서의 지속적인 운전을 피면하고, 생산설비의 전력소모를 저하시키려는 목적을 달성하기 위하여, 본 기술수단에서는 디지털화 작업장을 상대로 하는 전력관리 방법을 제공한다. 즉 작업장 생산설비를 연구대상으로 생산라인상 어느 한대 생산설비의 작동상태 또는 운전파워가 생산라인상의 기타 생산설비의 작동상태의 영향을 받아, 즉 상황인식을 통해 생산라인 관련 물리정보, 생산소요정보를 획득하여, 생산라인상의 어느 설비의 작동상태 또는 운전파워 등급은 생산라인의 기타 설비가 상기 정보에 근거하여 투표 결정하도록 하며, 원활하고 자동적이며, 지능적인 방식으로 전체 생산라인의 전력소모를 저하시킬 수 있다. 그중 "물리정보"는 주로 생산과정 정보와 생산설비 정보를 말하고, "생산소요정보"는 공장이 접수한 오다정보를 말한다. 오다정보를 생산라인 에너지 소모와 관련시키고, 공장은 상기 방법을 통해 에너지소모 우선 생산모델을 실현하며, 즉 오다의 납기가 그다지 긴박하지 않은 상황하에서는 자동으로 에너지 우선 생산모델로 전환된다. 때문에 각기 부동한 결정방법을 도입하는 것을 통해, 오다를 지급오다, 보통오다, 배칙가능오다로 구분할 수 있다.Directly controlling the operation status (operation/stop) and operation power rating of production equipment in the factory, avoiding continuous operation in high-power state where production equipment is unnecessary for a long time, and reducing the power consumption of production equipment To achieve this, the present technical means provides a power management method for a digitalized workplace. In other words, the operation status or operation power of one production facility on the production line is affected by the operation status of other production facilities on the production line, that is, physical information related to the production line, production required information through situational awareness, By obtaining the , the operating status or operating power rating of any equipment on the production line, other equipment on the production line can vote on the basis of the information above, and reduce the power consumption of the entire production line in a smooth, automatic and intelligent way. can do it Among them, "physical information" mainly refers to information on the production process and production equipment, and "information required for production" refers to information received by the factory. By correlating Oda information with the energy consumption of the production line, the factory realizes the energy consumption-priority production model through the above method, that is, under the circumstances that the delivery date of Oda is not very urgent, it automatically switches to the energy-priority production model. Therefore, by introducing different decision methods, it is possible to classify the order into payment order, normal order, and irregularity order.

생산설비의 파워등급, 운전, 정지 등 동작은 네트워크 노드가 투표 메커니즘을 통해 결정하고, 투표메커니즘의 입력에는 오다정보, 인식기술에 의해 얻어지는 생산과정 정보와 생산설비 정보가 포함되며, 투표메커니즘의 출력을 통해, 생산설비의 합리적인 배치임무를 완수하고, 생산에 수요되는 전력소모 저하를 실현한다. The network node determines the operation, such as power rating, operation, and stop, of the production facility through the voting mechanism, and the input of the voting mechanism includes information on the production process and production facility information obtained by the recognition technology, and the output of the voting mechanism Through this, it fulfills the mission of rational arrangement of production facilities and realizes a reduction in power consumption required for production.

3.1 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 아키텍처3.1 Power management architecture of digitalized workplace based on situational awareness

디지털화 작업장은 네트워크 정보기술을 이용하여, 작업장인원, 작업장현장 설비정보, 생산정보 등을 서로 연결시켜 생산임무를 실시한다. 생산임무 집행과정중 공장인원들은 생산임무의 완수여부, 산량의 목표달성여부, 생산라인의 운전상태, 생산라인의 전력소모 등 생산임무의 상태를 주목한다. The digitalized workshop uses network information technology to connect the number of people in the workshop, information on equipment at the workplace, and production information to carry out production tasks. During the production task execution process, factory personnel pay attention to the production task status, such as whether the production task has been completed, whether the production target has been achieved, the operation status of the production line, and the power consumption of the production line.

본 방법에서는 현재 생산설비를 3가지 종류로 나눈다. In this method, the current production equipment is divided into three types.

생산설비의 타입Type of production equipment 설비명칭Facility name 설명Explanation NCE（Non-closing equipment）NCE (Non-closing equipment) 정지불가설비non-stop facility VPE（Variable power equipment）Variable power equipment (VPE) 가변파워variable power STSE（Short-term shutdown equipment）Short-term shutdown equipment (STSE) 단기정지설비short-term stop

NCE설비는 공장중에서 정전하면 안되거나 가급적이면 정전이 안되는 특수한 설비로 정의된다. 예를 들면 공장중 어떤 전력소모가 큰 설비들은 설비 가동시 대량의 전력을 소모하기 때문에, 가급적이면 이런 설비들을 끄지 않고, 이런 설비들의 운전상태를 배치하지 않는다. NCE facilities are defined as special facilities that should not be blacked out or, preferably, should not be blacked out in a factory. For example, some power-consuming facilities in a factory consume a large amount of power when operating the facilities, so if possible, these facilities are not turned off, and the operating conditions of these facilities are not arranged.

VPE설비는 각기 다른 운전파워 등급을 가지기 때문에, 각기 다른 VPE파워를 설정했을 경우, 각기 다른 작업선의 전체적인 에너지 소모는 각기 다르다. Because VPE equipment has different operating power ratings, when different VPE powers are set, the overall energy consumption of different working vessels is different.

STSE설비는 에너지 소모가 고정된 단기정지가 가능한 설비로서, 이런 설비들은 어떤 운전기간내에 설정된 고정 에너지 소모를 초과하면 정지상태로 들어가게 된다. STSE equipment is a facility capable of short-term shutdown with fixed energy consumption, and these facilities enter a stop state when the fixed energy consumption exceeds a set fixed energy consumption within a certain operating period.

공장 생산라인의 재래식 운전방식:Conventional operation of factory production lines:

도면1과 같이, 생산설비 마다 유일한 전력소모 타입 {NCE，VPE，STSE}과 대응한다. 원료가 일단 생산라인에 투입되면, 3가지 타입 생산설비는 모두 시동되어, 최고 출력으로 원료가 다 소모되고, 제품의 제작이 완료될 때 까지 지속적으로 운전된다. 공장의 재래식 생산라인의 작동방식은 생산라인 설비파워 등급과 작동상태에 대한 원활한 배치가 부족하기 때문에, 생산라인의 전력소모가 높아진다. As shown in Figure 1, each production facility corresponds to a unique power consumption type {NCE, VPE, STSE}. Once the raw material is put into the production line, all three types of production equipment are started and run continuously until the raw material is consumed at the highest output and the production of the product is completed. The operation method of the conventional production line in the factory lacks a smooth arrangement of the production line equipment power level and operating condition, so the power consumption of the production line is high.

본 기술수단은 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 방법을 제출하는데, 이 방법은 생산과정 정보, 고객오다 정보, 설비정보를 네트워크 투표시스템에 입력하여, 투표메커니즘을 통해 생산라인상의 설비 작동상태(운전/정지)와 설비운전 파워등급을 원활하게 배치하여, 네트워크 투표결과에 따라 자동으로 에너지를 우선으로 하는 생산모델로 전환되어, 낮은 에너지소모로 생산을 안배할 수 있다. 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 아키텍처는 도면2와 같다. This technical means submits a power management method for a digitalized workshop based on situational awareness. This method inputs production process information, customer order information, and equipment information into the network voting system, and through a voting mechanism, the equipment operation status on the production line By smoothly arranging (operation/stop) and facility operation power ratings, it is automatically converted to a production model that prioritizes energy according to the network voting results, and production can be arranged with low energy consumption. Figure 2 shows the power management architecture of a digitalized workplace based on situational awareness.

(1) 에너지 관리 시스템 EMS (1) Energy management system EMS

EMS는 MES의 협력자로서, 그 기능은 주로 오다분류, 전력감시, 투표결정 및 생산배치가 포함된다. EMS is a collaborator of MES, and its functions mainly include classification, power monitoring, voting decision and production arrangement.

(2) 게이트웨이(2) Gateway

네트워크의 형성과 배치 역할을 한다. It plays a role in the formation and deployment of networks.

(3) 라우터(3) router

데이터 정보의 전송 역할을 한다. It serves to transmit data information.

(4) 노드(4) node

본 방법은 노드의 타입을 완충구 인식 노드(NH)와 복합 노드(NF)로 구분한다. 노드는 각기 다른 타입에 따라 각기 다른 임무를 완수한다. 임무는 표2와 같다.This method divides the node types into buffer recognition nodes (NH) and complex nodes (NF). Nodes fulfill different tasks according to their different types. The tasks are shown in Table 2.

노드의 타입type of node 노드node 기능function 완충구 인식 노드（NH）Buffer Aware Node (NH) 완충구는 앞 공정에서 가공된 중간체 제품을 일시 보존하는데 사용되고, 중간체 제품의 잔량은 완충구의 한정된 포화 용량을 초과하면 안된다. 완충구 인식 노드는 완충구와 바인딩 되고, 중간체 제품의 현재 잔량을 측정하여 인접노드에 대한 투표를 진행한다. 도면3중의 노드3은 완충구 인식 노드이고, 노드2는 노드4와 인접하는 노드이다. The buffer is used to temporarily store the intermediate product processed in the previous process, and the remaining amount of the intermediate product must not exceed the limited saturation capacity of the buffer. The buffer-recognition node is bound to the buffer, measures the current remaining amount of the intermediate product, and votes for adjacent nodes. Node 3 in Fig. 3 is a buffer recognition node, and node 2 is a node adjacent to node 4. 복합노드（NF）Composite Node (NF) 　복합노드는 생산설비와 바인딩됨과 동시에, 설비인식과 설비제어 기능을 구비한다. 설비인식 기능은 설비타입, 설비 에너지소모 검사가 포함되고, 복합노드는 설비 자신에 대해 다시 투표를 하며, 설비제어 기능은 복합노드가 투표 결과에 따라 설비의 작동상태와 운전파워를 제어하는 것을 가리킨다. 도면3중 노드2와 노드4는 복합노드이다. The composite node is bound to the production facility and has facility recognition and facility control functions. The facility recognition function includes facility type and facility energy consumption inspection, the complex node votes again for the facility itself, and the facility control function refers to the complex node controlling the operation status and operation power of the facility according to the voting result. . Nodes 2 and 4 in Figure 3 are composite nodes.

(5) 작업장 생산라인(5) workshop production line

도면2에 표시된 생산라인은 생산원료, 생산설비, 완충구, 완충구의 중간체 제품 및 최종 제품이 포함된다. 각기 다른 공장의 실제상황에 따라, 배치되는 생산라인의 설비타입, 설비의 파워 등급, 설비의 수량, 완충구의 수량, 완충구의 최대용량 및 한정된 포화용량도 다를 수 있다. 생산라인 요소는 표3과 같다.The production line shown in Figure 2 includes production raw materials, production equipment, buffers, intermediate products of buffers, and final products. According to the actual situation of different factories, the equipment type of the production line to be deployed, the equipment power class, the number of equipment, the number of buffers, the maximum capacity of the buffer and the limited saturation capacity may also be different. The production line elements are shown in Table 3.

생산라인 요소표Production line element table 생산라인 요소production line elements 타입type 명칭designation 수량Quantity 바인딩 설비binding equipment 생산설비production line NCENCE NCE_iNCE_i pp 없음none VPEVPE VPE_jVPE_j qq NFNF STSESTSE VPE_kVPE_k rr NFNF 완충구buffer -- H_mH_m zz NHNH 중간체 제품intermediate product -- 중간체 제품intermediate product zz H_mH_m 생산원료raw material -- 생산원료raw material 여러개Many 없음none 최종제품final product -- 최종제품final product 여러개Many 없음none

3.2 EMS기능 모듈3.2 EMS function module

3.2.1 오다 분류3.2.1 Oda Classification

공장인원들은 고객으로 부터 오다를 받을 때, 각 오다의 중요성 정도가 각기 다르기 때문에, 어느 오다를 먼저 생산해야 할 것인가를 결정해야 한다. EMS는 모든 오다에 대해 오다 분류를 진행하고, 계층 분석법 등 방법을 도입하여, 고객오다에 대한 중요성 배열과 분류를 진행한다. 본 방법은 계층 분석법을 사용하여 오다 처리 순서를 결정하고 오다 생산 순서를 안배한다. 즉 중요성 정도가 높은 오다 > 중요성 정도가 비교적 높은 오다 > 중요성 정도가 낮은 오다. 각기 다른 중요성 정도의 오다는 생산라인의 전력소모에 영향을 준다. 때문에 EMS는 분류된 오다정보를 투표결정 시스템의 입력중의 하나로 생산라인에 대한 배치를 진행한다. When factory workers receive orders from customers, the importance of each order is different, so they have to decide which order to produce first. EMS proceeds with order classification for all orders, and introduces methods such as hierarchical analysis to arrange and classify customer orders. This method uses a hierarchical analysis method to determine the order of processing and arranging the order of production. That is, Oda with a high degree of importance > Oda with a relatively high degree of importance > Oda with a low degree of importance. Different degrees of importance affect the power consumption of the production line. Therefore, EMS proceeds with the arrangement of the classified information on the production line as one of the inputs of the voting system.

오다의 수요 분류에 영향을 주는 요소는 비교적 많아, 본 기술수단중에서는 제품납기, 제품수량, 지연징벌, 고객중요성 등 4개 요소를 선택한다. 계층 분석법을 사용하여 오다별 종합 가중치를 획득하는데, 이 가중치는 오다의 중요성 정도를 표시함과 동시에, 가중치는 (0,1)구간에 위치하며, 값이 크면 클 수록 오다의 중요성이 더 높다. There are relatively many factors influencing Oda's demand classification. Among these technical means, four factors are selected: product delivery time, product quantity, delay punishment, and customer importance. Using the hierarchical analysis method, a comprehensive weight for each order is obtained. This weight indicates the degree of importance of the order, and the weight is located in the (0,1) section. The larger the value, the higher the importance of the order.

계층 분석법을 결정방법으로 삼아, 결정과 관련되는 요소들을 표준층, 준칙층, 방안층으로 나눈다. 그 절차는 도면3과 같다. Using the hierarchical analysis method as a decision method, the elements related to the decision are divided into a standard layer, a rule layer, and a method layer. The procedure is shown in Figure 3.

1. 계층구조의 구축1. Building a hierarchy

최상층은 목표층으로서, 많은 고객의 오다들로 부터 오다 하나를 선택하여 생산을 진행하는 것을 목적으로 하고, 중간층은 준칙층으로서, "오다 선택",행위에 영향을 주는 각종 요소, 즉 제품납기, 오다에 요구되는 제품수량, 제품 납기 지연에 의해 받는 연기 징벌, 고객과 제조업체간의 관계가 포함되고, 최하층은 방안층으로서, 기존 선택이 가능한 고객 오다를 말한다.The top layer is the target layer, which aims to select one from many customers and proceed with production, and the middle layer is the rule layer, “choice to come”, various factors that affect behavior, namely product delivery, It includes the quantity of products required for order, the penalty for delay due to delay in product delivery, and the relationship between the customer and the manufacturer.

공장 인원들은 n개 고객으로 부터 받은 오다를 수주 시간 순서에 따라 고객오다에 {

Figure pct00064
，
Figure pct00065
，
Figure pct00066
，…
Figure pct00067
}와 같이 번호를 매긴다.Factory personnel transfer orders received from n customers to customer orders in order
Figure pct00064
，
Figure pct00065
，
Figure pct00066
，…
Figure pct00067
} and number them.

2. 구조 비교 행렬2. Structure comparison matrix

준칙층의 각 요소들이 목표층의 "오다 선택" 행위에 대한 영향의 가중치, 방안층의 각 고객 오다들이 각기 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 영향의 가중치를 확정하기 위하여 1~9의 비율척도를 도입한다. 그 척도는 표4와 같다. The weight of the influence of each element of the rule layer on the “choice to come” behavior of the target layer, and each customer order of the method layer is “product delivery date”, “product quantity”, “delay penalty”, “customer importance” of the rule layer A ratio scale of 1 to 9 is introduced to determine the weight of the effect on The scale is shown in Table 4.

척도의 설명Description of the scale 척도Measure 의미meaning 1One 요소i는 요소j에 비하여, 두 요소는 마찬가지로 중요함Element i compared to element j, both elements are equally important 33 요소i는 요소j에 비해 약간 중요함Element i is slightly more important than element j 55 요소i는 요소j 에 비해 현저히 중요함Element i is significantly more important than element j 77 요소i는 요소j 에 비해 뚜렷하게 중요함Element i is distinctly more important than element j 99 요소i는 요소j 에 비해 극히 중요함Element i is extremely important compared to element j 2,4,6,82,4,6,8 상기 서로 인접하는 척도의 중간치임is the median of the adjacent scales 역수reciprocal 요소i를 요소j에 비한 값을

Figure pct00068
로 할 때, 요소j를 요소i에 비한 값은
Figure pct00069
=1/
Figure pct00070
The value of element i compared to element j
Figure pct00068
When , the value of element j compared to element i is
Figure pct00069
=1/
Figure pct00070

준칙층이 목표층에 대한 판단 행렬A: Judgment matrix A for the maximal layer for the target layer:

Figure pct00071
Figure pct00071

상기 행렬은 "오다선택"에 대한 총 목표를 표시하고, 제품납기, 제품수량, 지연징벌, 고객중요성 등 각 요소의 상대적인 중요성 비교를 표시한다.The matrix displays the total target for "choice to come", and displays a comparison of the relative importance of each element, such as product delivery date, product quantity, delay punishment, and customer importance.

방안층이 준칙층에 대한 판단 행렬은 4개이다. 즉 B1,B2,B3,B4 There are 4 decision matrices for the rule layer. i.e. B 1 ,B 2 ,B 3 ,B 4

Figure pct00072
=
Figure pct00073
、
Figure pct00074
=
Figure pct00075
Figure pct00072
=
Figure pct00073
、
Figure pct00074
=
Figure pct00075

Figure pct00076
=
Figure pct00077
、
Figure pct00078
=
Figure pct00079
Figure pct00076
=
Figure pct00077
、
Figure pct00078
=
Figure pct00079

상기 행렬은 각기 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 n개 고객오다의 상대적인 중요성 비교를 표시한다.The matrix displays the comparison of the relative importance of n customer orders for "product delivery date", "product quantity", "delay penalty", and "customer importance", respectively.

3. 각 행렬의 특성백터, 특성치 및 동일성 검증지표 계산3. Calculation of the characteristic vector, characteristic value, and identity verification index of each matrix

개방법에 의해 특성백터를 계산(아래 행렬A의 계산을 예를 든다):Calculate the feature vector by the open method (taking the calculation of matrix A below as an example):

1) 행렬A의 행별 요소 승적의 4승근을 계산한다.

Figure pct00080
=
Figure pct00081
（i=1,…4）,1) Calculate the fourth root of the product of elements per row of matrix A.
Figure pct00080
=
Figure pct00081
(i=1,… 4),

2)

Figure pct00082
정규화,
Figure pct00083
；W=（
Figure pct00084
）T 는 A의 특성백터 근사치이다. 최대 특성치:
Figure pct00085
=
Figure pct00086
2)
Figure pct00082
normalization,
Figure pct00083
;W=（
Figure pct00084
) T is an approximation of the characteristic vector of A. Max Attributes:
Figure pct00085
=
Figure pct00086

3) 동일성 검증 지표: 3) Identity Verification Indicators:

CI=

Figure pct00087
Figure pct00088
=
Figure pct00089
CI=
Figure pct00087
Figure pct00088
=
Figure pct00089

CI=

Figure pct00090
를 계산, CR=
Figure pct00091
，RI의 값은 표5와 같다.CI=
Figure pct00090
Calculate, CR=
Figure pct00091
，The RI values are shown in Table 5.

RI값의 대응표Correspondence table of RI values 계층수number of layers 33 44 55 66 77 88 99 1010 1111 1212 1313 1414 RIRI 0.580.58 0.890.89 1.121.12 1.261.26 1.361.36 1.411.41 1.461.46 1.491.49 1.521.52 1.541.54 1.561.56 1.581.58

동일성 판단 요구: 일반적으로 CI<0.1, CR<0.1일 경우, 행렬의 동일성이 인정되고, 그렇지 않으면 다시 두개 두개씩 비교해야 한다. Requirement for equality determination: In general, when CI<0.1 and CR<0.1, the equality of matrices is recognized; otherwise, two comparisons must be made again.

4) 상기 절차를 반복하여

Figure pct00092
、
Figure pct00093
、
Figure pct00094
、
Figure pct00095
의 특성백터를 계산하고, 동일성 요구를 판단한다. 4) repeat the above procedure
Figure pct00092
、
Figure pct00093
、
Figure pct00094
、
Figure pct00095
Calculate the characteristic vector of , and determine the identity requirement.

상기 계산에 근거하여, 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"이 목표층의 "오다선택"에 대한 영향의 가중치는 W=（

Figure pct00096
）T이고, Based on the above calculation, the weight of the influence of “product delivery date”, “product quantity”, “delay penalty”, and “customer importance” of the rule layer on “multiple selection” of the target layer is W=（
Figure pct00096
) is T ,

방안층 {

Figure pct00097
，
Figure pct00098
，
Figure pct00099
，…
Figure pct00100
}이 "제품납기"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00101
=（
Figure pct00102
，…
Figure pct00103
）T이며, room floor {
Figure pct00097
，
Figure pct00098
，
Figure pct00099
，…
Figure pct00100
}The weight of the impact on this "delivery date" is:
Figure pct00101
=（
Figure pct00102
，…
Figure pct00103
) is T ,

방안층 {

Figure pct00104
，
Figure pct00105
，
Figure pct00106
，…
Figure pct00107
}이 "제품수량"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00108
=（
Figure pct00109
，…
Figure pct00110
）T이고, room floor {
Figure pct00104
，
Figure pct00105
，
Figure pct00106
，…
Figure pct00107
}The weight of the effect on this "quantity of products" is:
Figure pct00108
=（
Figure pct00109
，…
Figure pct00110
) is T ,

방안층 {

Figure pct00111
，
Figure pct00112
，
Figure pct00113
，…
Figure pct00114
}이 "지연징벌"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00115
=（
Figure pct00116
，…
Figure pct00117
）T이며, room floor {
Figure pct00111
，
Figure pct00112
，
Figure pct00113
，…
Figure pct00114
}The weight of the effect on this "delay penalty" is:
Figure pct00115
=（
Figure pct00116
，…
Figure pct00117
) is T ,

방안층 {

Figure pct00118
，
Figure pct00119
，
Figure pct00120
，…
Figure pct00121
}이 "고객중요성"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00122
=（
Figure pct00123
，…
Figure pct00124
）T이다.room floor {
Figure pct00118
，
Figure pct00119
，
Figure pct00120
，…
Figure pct00121
}The weight of this impact on "customer importance" is:
Figure pct00122
=（
Figure pct00123
，…
Figure pct00124
) is T.

4. 계층의 총 순서배열 및 결정4. Total ordering and determination of hierarchies

최하층 방안층이 최상층 목표층에 대한 가중치 백터를 계산하고, 얻어지는 값이 각 고객오다의 가중치 값으로 되며, 이 결과에 따라 오다를 선택하게 되는데, 종합 가중치의 계산식은 아래와 같다. The lowest floor plan layer calculates a weight vector for the uppermost target layer, and the obtained value becomes the weight value of each customer order, and the order is selected according to the result. The formula for calculating the total weight is as follows.

Figure pct00125
의 종합 가중치:
Figure pct00126
=
Figure pct00127
*
Figure pct00128
*
Figure pct00129
+
Figure pct00130
+
Figure pct00131
Figure pct00125
Composite weight of:
Figure pct00126
=
Figure pct00127
*
Figure pct00128
*
Figure pct00129
+
Figure pct00130
+
Figure pct00131

5. 상기 오다의

Figure pct00132
에 대해 순서 배열을 하는데,
Figure pct00133
가 크면 클 수록 오다의 순서가 앞으로 배열되고, 종합 가중치가 같은 오다는 오다 접수의 시간 순서에 따라 오다의 순서가 결정된다.5. Oda's
Figure pct00132
to sort the order,
Figure pct00133
The larger is, the more the order of arrivals is arranged in the future, and the order of arrivals is determined according to the order of reception of the arrivals with the same overall weight.

n개 고객오다의 종합 가중치의 크기에 대해 순서 배열을 진행하고, 순서 배열후의 n개 고객오다에 대해 분류를 진행한다. 오다 분류표는 표6과 같으며, 오다정보표는 표7과 같다. Ordering is performed on the size of the total weight of n customer orders, and classification is performed on n customer orders after ordering. The Oda classification table is shown in Table 6, and the Oda information table is shown in Table 7.

오다 분류표Oda taxonomy 최초 오다 순서first order 오다 종합 가중치Oda Comprehensive Weight 종합 가중치에 따라 큰 것으로 부터 작은 것의 순서로 다시 배열Rearranged from largest to smallest according to the total weight 분류Classification iIt's

Figure pct00134
Figure pct00134
Figure pct00135
Figure pct00135
Figure pct00136
j
Figure pct00137
일 경우, 지급오다임. n
Figure pct00138
3이고,
Figure pct00139
결과의 정수를 취한다.
Figure pct00136
j
Figure pct00137
In this case, payment is due. n
Figure pct00138
Figure pct00138
3,
Figure pct00139
Take the integer of the result.
Figure pct00140
j
Figure pct00141
일 경우, 보통 오다임. n
Figure pct00142
3이고,
Figure pct00143
결과의 정수를 취한다.
Figure pct00140
j
Figure pct00141
In the case of , it is usually Odaim. n
Figure pct00142
Figure pct00142
3,
Figure pct00143
Take the integer of the result.
Figure pct00144
j
Figure pct00145
일 경우, 배치 가능한 오다임. n
Figure pct00146
3이고, 결과의 정수를 취한다.
Figure pct00144
j
Figure pct00145
In the case of , it is a deployable Odigm. n
Figure pct00146
Figure pct00146
3, and take the integer of the result.

주: n=1일 경우, 이 오다는 지급오다 이고, n=2일 경우, 두개의 오다가 모두 지급오다 이며, 오다의 가중치가 큰 것을 우선하여 생산을 진행한다. Note: If n=1, this order is a paid order, if n=2, both orders are paid orders, and the order with the largest weight is given priority to production.

오다정보표Oda information table 오다IDOda ID 오다정보Oda Information

Figure pct00147
Figure pct00147
Figure pct00148
= 지급오다
Figure pct00148
= to pay ……
Figure pct00149
Figure pct00149
Figure pct00150
Figure pct00150
Figure pct00151
=보통 오다
Figure pct00151
= usually come ……
Figure pct00152
Figure pct00152
Figure pct00153
Figure pct00153
Figure pct00154
= 배치가능한 오다
Figure pct00154
= deployable come ……
Figure pct00155
Figure pct00155

3.2.2 전력 모니터링3.2.2 Power monitoring

작업장 생산층의 설비 전력 정보를 산업 네트워크를 통해 EMS로 업로드하여, EMS가 실시간으로 설비의 전력소모 상황을 파악하도록 하며, 설비의 전력소모 정보를 투표 결정 시스템중에 입력하는 데이터중의 하나로 하여, 작업장 생산층의 생산설비 운전상태를 개변 시킨다.By uploading the facility power information of the production floor to the EMS through the industrial network, the EMS can understand the power consumption status of the facility in real time. Change the operating conditions of production facilities in the production floor.

3.2.3. 투표 결정 시스템3.2.3. voting system

투표결정 시스템의 임무는 각 투표정보를 접수하고, 시스템의 투표 계산을 통해, 생산 작업장의 설비의 작동상태(운전/정지), 설비의 파워 등급에 대한 컨트롤을 진행한다, The task of the voting system is to receive each voting information, and through the voting calculation of the system, control the operation status (operation/stop) of the production workshop equipment and the power rating of the equipment.

(1) 투표시스템 입력에는 오다정보, 생산과정 정보, 설비정보가 포함된다. (1) Voting system input includes Oda information, production process information, and facility information.

● 오다정보 (

Figure pct00156
)● Oda Information (
Figure pct00156
)

EMS는 오다를 분류한 후, 오다정보, 즉

Figure pct00157
{지급오다, 보통오다, 배치 가능한 오다}를 얻는다. 3가지 오다를 생산하는데 소모되는 전력은 각기 다르며, 오다의 수요를 생산라인 배치의 지표의 하나로 한다.After EMS classifies Oda, Oda information, that is,
Figure pct00157
Get {Payable, Normal, Deployable}. The electricity consumed to produce the three Oda is different, and the demand for Oda is one of the indicators of production line layout.

● 생산과정 정보(

Figure pct00158
)● Production process information (
Figure pct00158
)

생산과정 정보란 작업장 생산라인 완충구 중간체 제품의 현재 잔량 (Vm_now)을 말한다. 완충구 인식 노드 NH는 인식기술을 통해 완충구의 중간체 제품의 현재 잔량을 측정하여, 인식결과를 투표정보로 하여, 생산라인 설비의 파워 등급과 설비 운전상태에 대한 투표를 진행한다. The production process information refers to the current remaining amount (Vm_now) of the intermediate product in the buffer of the production line in the workshop. Buffer Recognition Node NH measures the current remaining amount of intermediate products in the buffer through recognition technology, and uses the recognition result as voting information to vote on the power rating of the production line equipment and the facility operation status.

완충구 정보표buffer information table 완충구buffer 포화 한정 용량Saturated limited capacity 완충구 중간체 제품 현재 잔량Current balance of buffer intermediate product 완충구 바인딩 노드 IDBuffer Binding Node ID H_mH_m VmVm Vm_nowvm_now NH_iNH_i

● 설비정보(

Figure pct00159
)● Facility information (
Figure pct00159
)

복합노드 NF는 인식기술을 이용하여, 생산설비의 정보를 수집하는데, 이것이 바로

Figure pct00160
이다. 이 정보에는 설비 타입 (
Figure pct00161
) 과 설비 전력소모 (
Figure pct00162
)가 포함되며, 설비정보 요소표는 표9와 같다. 복합노드 NF는 인식결과를 투표정보로 하여, 생산설비의 작동상태와 설비 운전 파워에 대한 투표를 진행한다.Complex node NF uses recognition technology to collect information on production facilities, which is
Figure pct00160
to be. This information includes the type of equipment (
Figure pct00161
) and equipment power consumption (
Figure pct00162
) is included, and the equipment information element table is shown in Table 9. Composite node NF uses the recognition result as voting information to vote on the operation status of production facilities and facility operation power.

설비정보 요소표Equipment information element table 정보명칭Information name 정보내용information content 정보속성information attribute

Figure pct00163
Figure pct00163
Figure pct00164
Figure pct00164
 이 정보는 생산설비의 타입이 {NCE，VPE，STSE} 중의 하나임을 표명한다. This information indicates that the type of production facility is one of {NCE, VPE, STSE}.
Figure pct00165
Figure pct00165
 이 정보는STSE 설비가 어떤 운전기간의 전체적인 에너지 소모임을 표명한다.This information represents the overall energy consumption of the STSE plant for any period of operation.

(2）투표 시스템의 출력: (2) Output of voting system:

투표결정 시스템은 "

Figure pct00166
", "
Figure pct00167
", "
Figure pct00168
" 등 투표정보를 종합하여, 생산라인 설비의 운전 파워 등급 및 작업상태를 출력한다.The voting system is
Figure pct00166
", "
Figure pct00167
", "
Figure pct00168
By synthesizing voting information such as ", etc., the operating power rating and working status of the production line equipment are output.

3.2.4 생산배치 3.2.4 Production Batch

EMS는 투표결정 시스템을 통해, 작업장 생산라인 설비의 운전파워 등급 투표결과와 작동상태 투표결과를 얻게 되며, 생산배치 모듈은 투표결과에 근거하여, 대응하는 제어명령을 내려, 생산 작업장 생산라인 설비에 대한 작동상태 변경을 완성하고, 따라서 생산임무에 대한 배치를 진행한다.Through the voting system, EMS obtains the voting results for the operation power rating and the operating status of the production line equipment in the workshop. Based on the voting results, the production batch module issues a corresponding control command to Complete the change of operating state for the unit, and thus proceed with the deployment to the production mission.

3.3 통용 흐름3.3 Current flow

구체적인 흐름: Specific flow:

1. 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 아키텍처를 구축한다. 공장의 실제 생산설비타입, 설비 수량, 완충구 수량 등에 근거하여 생산라인을 배치하고, 공장의 실제 생산라인 상황에 근거하여 산업 네트워크를 구축한다. 1. Establish a power management architecture for digitalized workplaces based on situational awareness. The production line is arranged based on the actual production equipment type of the factory, the quantity of equipment, the number of buffers, etc., and the industrial network is established based on the actual production line situation of the factory.

2. 투표결정 배치를 미리 설정한다. 공장인원들은 EMS중에 공장 실제의 완충구 한정 포화용량 Vm, VPE설비의 복수개 파워 등급, STSE 설비의 최대 고정 전력소모 MaxPower를 입력한다. 2. Set up the voting decision arrangement in advance. During the EMS, factory personnel input the limited saturation capacity Vm of the actual buffer area of the factory, the multiple power ratings of the VPE facility, and the maximum fixed power consumption MaxPower of the STSE facility.

3. EMS로 오다 분류를 진행한다. 공장인원들은 표4에 근거하여 EMS중에 행렬판단 내용을 압력하고, EMS는 본 흐름중에서 각 오다타입의 분류를 진행하며, 어느 오다를 우선으로 할것인가를 계산하여

Figure pct00169
를 획득한다. 3. Come and sort by EMS. Based on Table 4, factory personnel press the matrix judgment contents during EMS, and EMS proceeds to classify each order type in this flow, calculates which order will be given priority,
Figure pct00169
to acquire

4. 공장인원들은 앞 절차의 결과에 근거하여 오다 생산을 집행하고, 생산라인을 시동한다. 4. Based on the results of the previous procedure, the factory personnel carry out production and start the production line.

5. 산업 네트워크를 시동하여, VPE설비, STSE설비의 측정과 제어에 사용하고, 완충구상의 노드가 작업을 시작한다. 5. Start up the industrial network, use it for measurement and control of VPE equipment and STSE equipment, and the node on the buffer sphere starts working.

6. 생산라인의 생산흐름 순서에 따라, 어느 생산설비에 바인딩된 NF노드에 대한 투표를 진행한다. 생산흐름과 관련되는 요소의 투표결정은 표10과 같다. 6. According to the production flow order of the production line, voting for the NF node bound to a certain production facility is carried out. Table 10 shows voting decisions for factors related to production flow.

흐름요소의 투표결정Voting decision of flow factor 요소Element IDID 바인딩 관계binding relationship 투표결정중의 신분Status during voting 투표정보Voting information 투표내용Voting 생산설비production line NCE_iNCE_i 없음none 없음none 없음none 없음none VPE_jVPE_j NFNF 측정대상measurement target 없음none 없음none STSE_kSTSE_k NFNF 측정대상measurement target 없음none 없음none 완충구buffer H_mH_m NHNH 측정대상measurement target 없음none 없음none 노드node NH_pNH_p 완충구buffer 투표인voter

Figure pct00170
Figure pct00170
Vm_nowvm_now NF_qNF_q VPE、STSEVPE、STSE 측정대상, 투표인measurement target, voter
Figure pct00171
Figure pct00171
Figure pct00172

Figure pct00173
Figure pct00172

Figure pct00173
 EMSEMS EMSEMS 없음none 투표발기인(투표인), 결정인Voting promoter (voter), decision maker
Figure pct00174
Figure pct00174
 현재오다타입Current order type

（1）EMS는 투표 발기인으로, 투표대상NF에 대해 투표를 발기하고,

Figure pct00175
를 투표결정 시스템의 입력항의 하나로 한다. (1) EMS, as a voting promoter, initiates a vote on the voting target NF;
Figure pct00175
is one of the input terms of the voting decision system.

(2) NH는 투표인으로, 측정대상NF에 대해 투표를 진행한다. NH는 시간간격

Figure pct00176
내에
Figure pct00177
의 획득을 완성하고, 결정인 EMS에게
Figure pct00178
를 발송한다. 복수개의 완충구가 존재하기 때문에, 복수개의 NH노드를 투표인으로 NF에 대해 투표를 진행한다. (2) NH, as a voter, conducts voting on NF to be measured. NH is the time interval
Figure pct00176
within
Figure pct00177
to complete the acquisition of , and to the decision EMS
Figure pct00178
to send Since there are a plurality of buffers, a plurality of NH nodes are voted for NF as voters.

(3) 그후 NF는 투표인으로, 동시에 피투표인으로 자신에 대한 투표를 진행한다. NF는 시간간격

Figure pct00179
내에
Figure pct00180
의 획득을 완성하고, EMS에게
Figure pct00181
를 발송한다. 상기 모든 정보는 NF에 대한 투표정보로서, EMS중의 투표결정 시스템에 발송된다. (3) Thereafter, the NF proceeds to vote for itself as a voter and as a votedee at the same time. NF is the time interval
Figure pct00179
within
Figure pct00180
to complete the acquisition of , and to EMS
Figure pct00181
to send All of the above information is sent to the voting decision system in the EMS as voting information for the NF.

7. 투표결정 시스템에 진입7. Enter the voting system

(1) EMS중의 투표결정 시스템이 입력을 접수:(1) Voting decision system in EMS receives input:

{

Figure pct00182
，
Figure pct00183
，
Figure pct00184
，Vm_now，V(m+1)_now｝{
Figure pct00182
，
Figure pct00183
，
Figure pct00184
，Vm_now，V(m+1)_now｝

주: 도면3중의 완충구와 생산설비의 위치관계에 근거하여, 두개의 완충구가 두개 완충구간의 생산설비의 작동상태 또는 파워에 영향을 준다. 즉 Vm_now，V(m+1)_now.Note: Based on the positional relationship between the buffer and the production equipment in Figure 3, the two buffers affect the operation status or power of the production equipment in the two buffer sections. That is, Vm_now, V(m+1)_now.

(2) 투표계산:(2) Counting votes:

a. (1)중, 모든 입력정보는 한정요소와 가변요소로 구분되고, 그중

Figure pct00185
와
Figure pct00186
는 한정요소 이고, Vm_now、V(m+1)_now와
Figure pct00187
는 가변요소 이다. 가변요소의 구체적인 데이터는 시간의 변화에 따라 변동되기 때문에, 가변요소는 생산설비의 작동상태에 영향을 주며, 생산설비의 작동상태에 대해 투표를 진행한다. 가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑표는 아래와 같다. a. In (1), all input information is divided into finite elements and variable elements, among which
Figure pct00185
Wow
Figure pct00186
is a finite element, Vm_now, V(m+1)_now and
Figure pct00187
is a variable element. Since the specific data of the variable factor changes with the change of time, the variable factor affects the operating state of the production facility, and voting is carried out on the operating condition of the production facility. The mapping table between the variable elements and the operating state of production facilities is as follows.

가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑표Mapping Table of Variable Elements and Operational Status of Production Equipment 논리투표 logical voting
가변요소variable element
투표-온vote-on 투표-불확정Vote - Indeterminate 투표-vote- 오프off VmVm _now_now [Vm, +

Figure pct00188
)[Vm, +
Figure pct00188
) [
Figure pct00189
Vm,Vm)[
Figure pct00189
Vm, Vm) [0,
Figure pct00190
Vm)[0,
Figure pct00190
Vm) V(m+1)_nowV(m+1)_now [0,
Figure pct00191
Vm)[0,
Figure pct00191
Vm) [
Figure pct00192
Vm, Vm)[
Figure pct00192
Vm, Vm) [Vm, +
Figure pct00193
)[Vm, +
Figure pct00193
)
Figure pct00194
Figure pct00194
 [0,
Figure pct00195
)[0,
Figure pct00195
) [
Figure pct00196
,
Figure pct00197
)[
Figure pct00196
,
Figure pct00197
) [
Figure pct00198
, +
Figure pct00199
)[
Figure pct00198
, +
Figure pct00199
)

Vm_now와 V（m+1）_now는 실제 용량 데이터에 근거하여 논리투표가 생기고,

Figure pct00200
는 실제 수집된 전력 데이터에 근거하여 논리투표가 생긴다. 즉 생산설비에 대해 "온", "오프", 불확정"을 투표한다. 논리표가 "온"일 경우에는 수학적으로 "1"로 표달하고, 논리표가 "오프"일 경우에는 수학적으로 "0"으로 표달하며, 논리표가 "불확정"일 경우에는 수학적으로 "0.5"로 표달한다. Vm_now and V(m+1)_now generate logical votes based on actual capacity data,
Figure pct00200
A logical vote is made based on the actually collected power data. In other words, voting is “on”, “off”, or indeterminate for production facilities. When the logic table is “on”, it is mathematically expressed as “1”, and when the logic table is “off”, it is mathematically “0”. ", and mathematically expressed as "0.5" when the logical table is "indeterminate".

b. VPE설비가 Vm_now, V(m+1)_now 등 2개의 가변요소가 존재하는데 대해, 논리표 가중치는 모두 0.5로 설정된다. VPE 설비에 대한 논리투표표는 아래와 같다.b. For the VPE equipment, there are two variable elements such as Vm_now and V(m+1)_now, and the logical table weights are all set to 0.5. The logical voting table for VPE facilities is as follows.

논리투표（VPE）Logic Voting (VPE)

Figure pct00201

논리표
Figure pct00201

logic table
Figure pct00202

논리표
Figure pct00202

logic table 논리표의logical
수학적 표시mathematical sign 논리표의logical 가중치 weight 논리투표 가중치 출력결과 Logical voting weight output result 오프off 온On 00 1One Vm_now가중치0.5；
V（m+1）_now가중치0.5Vm_now weight 0.5;
V(m+1)_now weight 0.5 0.50.5 오프off 불확정indeterminate 00 0.50.5 0.250.25 오프off 오프off 00 00 00 온On 오프off 1One 00 0.50.5 온On 불확정indeterminate 1One 0.50.5 0.750.75 온On 온On 1One 1One 1One 불확정indeterminate 온On 0.50.5 1One 0.750.75 불확정indeterminate 오프off 0.50.5 00 0.250.25 불확정indeterminate 불확정indeterminate 0.50.5 0.50.5 0.50.5

0≤논리투표 가중치 출력 결과 <0.5일 경우, "VPE설비는 정지상태로 들어가고", 0.5≤논리투표 가중치 출력 결과 ≤1 일 경우, "VPE설비는 운전상태로 들어가는 동시에

Figure pct00203
에 근거하여 파워 등급을 설정한다."When 0≤logical voting weight output result <0.5, "VPE equipment enters the stationary state", when 0.5≤logical voting weight output result ≤1, "VPE equipment enters operating state at the same time"
Figure pct00203
based on the power rating."

STSE설비가 Vm_now、V(m+1)_now，

Figure pct00204
등 3개의 가변요소가 존재하는데 대해, Vm_now와 V（m+1）_now의 논리표 가중치를 모두 x로,
Figure pct00205
의 논리표 가중치를 y로 할 때, 논리표 가중치는 아래 계산식을 만족한다. STSE equipment Vm_now、V(m+1)_now，
Figure pct00204
For the existence of three variable factors, such as Vm _now and V(m+1) _now , the logical table weights of both are x,
Figure pct00205
When the logical table weight of is y, the logical table weight satisfies the following formula.

Figure pct00206
Figure pct00206

상기 계산식에 근거하여 선택한 가중치: Vm_now와 V（m+1）_now의 논리표 가중치는 모두 0.3이고,

Figure pct00207
의 논리표 가중치는 0.4이다. STSE설비의 논리 투표표는 아래표와 같다. The weights selected based on the above formula: Vm _now and V(m+1) _now both have a logical table weight of 0.3,
Figure pct00207
The logical table weight of is 0.4. The logical voting table of the STSE facility is as follows.

논리투표（STSE）Logical Voting (STSE) Equipment_Equipment_ qq PowerPower

Figure pct00208

논리표
Figure pct00208

logic table V（m+1）_ now 논리표 V(m+1) _ now logical table 논리표logic table 수학표시 math display 논리표logic table 가중치 weight 논리투표 가중치 출력결과Logical voting weight output result 온On 온On 온On 1One 1One 1One Equipment_qPower가중치0.4；
Vm_ now가중치0.3；
V（m+1）_ now가중치0.3Equipment_q Power weight 0.4;
Vm _ now weight 0.3;
V(m+1) _ now weight 0.3 1One 온On 온On 불확정indeterminate 1One 1One 0.50.5 0.850.85 온On 온On 오프off 1One 1One 00 0.70.7 온On 불확정indeterminate 온On 1One 0.50.5 1One 0.850.85 온On 오프off 온On 1One 00 1One 0.70.7 온On 불확정indeterminate 불확정indeterminate 1One 0.50.5 0.50.5 0.70.7 온On 오프off 오프off 1One 00 00 0.40.4 온On 불확정indeterminate 오프off 1One 0.50.5 00 0.550.55 온On 오프off 불확정indeterminate 1One 00 0.50.5 0.550.55 불확정indeterminate 온On 온On 0.50.5 1One 1One 0.80.8 불확정indeterminate 불확정indeterminate 온On 0.50.5 0.50.5 1One 0.650.65 불확정indeterminate 오프off 온On 0.50.5 00 1One 0.50.5 불확정indeterminate 온On 불확정indeterminate 0.50.5 1One 0.50.5 0.650.65 불확정indeterminate 온On 오프off 0.50.5 1One 00 0.50.5 불확정indeterminate 불확정indeterminate 불확정indeterminate 0.50.5 0.50.5 0.50.5 0.50.5 불확정indeterminate 오프off 오프off 0.50.5 00 00 0.20.2 불확정indeterminate 불확정indeterminate 오프off 0.50.5 0.50.5 00 0.350.35 불확정indeterminate 오프off 불확정indeterminate 0.50.5 00 0.50.5 0.350.35 오프off 온On 온On 00 1One 1One 0.60.6 오프off 오프off 온On 00 00 1One 0.30.3 오프off 불확정indeterminate 온On 00 0.50.5 1One 0.450.45 오프off 온On 오프off 00 1One 00 0.30.3 오프off 온On 불확정indeterminate 00 1One 0.50.5 0.450.45 오프off 오프off 불확정indeterminate 00 00 0.50.5 0.150.15 오프off 불확정indeterminate 불확정indeterminate 00 0.50.5 0.50.5 0.30.3 오프off 불확정indeterminate 오프off 00 0.50.5 00 0.150.15 오프off 오프off 오프off 00 00 00 00

0≤논리투표 가중치 출력 결과 ≤0.55일 경우, "STSE설비는 정지상태로 들어간다". If 0≤logical voting weight output result ≤0.55, "STSE equipment enters the stationary state".

0.55<논리투표 가중치 출력 결과≤1일 경우, "STSE설비는 운전상태로 들어간".If 0.55<logic voting weight output result ≤1, "STSE equipment has entered operating state".

한정요소

Figure pct00209
는 생산설비의 운전 파워에 영향을 주고, 한정요소
Figure pct00210
는 가변요소의 수량을 결정하며, 가변요소 Vm_now、V(m+1)_now와
Figure pct00211
는 생산설비의 작동상태에 영향을 준다. 그중 작동상태는 "운전"상태, "정지" 상태가 포함된다. 운전파워는 "고"등급, "중"등급, "저"등급으로 나뉜다. 생산설비의 작동상태, 운전파워 등급의 대응표는 아래와 같다. qualifier
Figure pct00209
affects the operating power of production facilities, and is a limiting factor
Figure pct00210
determines the quantity of variable elements, Vm_now, V(m+1)_now and
Figure pct00211
affects the operating conditions of production facilities. Among them, the operating state includes "running" state and "stop" state. Driving power is divided into "high" grade, "medium" grade, and "low" grade. The table of corresponding operation status of production facilities and operating power level is as follows.

[표 14][Table 14]

설비제어 대응표Equipment control table

Figure pct00212
Figure pct00212

Figure pct00213
Figure pct00213

Figure pct00214
Figure pct00214

(3) 출력: EMS는 투표결정 시스템을 거친 후 설비의 작동상태와 설비의 운전파워 등급을 출력한다. (3) Output: EMS outputs the operating status of the facility and the operating power rating of the facility after going through the voting system.

8. EMS는 앞 절차의 출력에 근거하여, 배치명령을 NF노드에 발성하고, NF노드는 명령에 근거하여 설비의 작동상태와 설비의 운전파워 등급을 제어한다. 8. Based on the output of the previous procedure, the EMS issues a batch command to the NF node, and the NF node controls the operating status of the facility and the operating power level of the facility based on the command.

9. 생산라인 흐름 순서에 따라, 차례대로 생산라인상의 모든 설비에 대해, 6, 7, 8 절차를 반복하여, 생산라인상의 생산설비 마다의 작동상태와 파워등급의 배치를 완성한다. 9. According to the production line flow sequence, repeat steps 6, 7, and 8 for all equipment on the production line in turn to complete the arrangement of the operating status and power rating for each production facility on the production line.

투표 시간순서도는 도면4와 같다. The voting time sequence is shown in Figure 4.

3.4 응용예3.4 Application Examples

어느 공장의 어느 생산라인의 구성요소로는 NCE설비 1대, VPE설비 2대, STSE설비 2대, 완충구 4개, 생산원료 및 최종제품 여러가지로 가정한다. 본서에서 제출되는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법을 사용하여, 상기 생산라인에 대한 배치를 진행한다. It is assumed that the components of a production line in a certain factory include 1 NCE facility, 2 VPE facilities, 2 STSE facilities, 4 buffers, raw materials and various final products. Using the power management research method of the digitalized workshop based on situational awareness presented in this paper, we proceed with the layout of the production line.

1. 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 관리 아키텍처를 구축한다.1. Establish a management architecture of a digitalized workplace based on situational awareness.

2. 투표결정 배치를 미리 설정한다. EMS중에 공장 실제의 완충구 한정 포화용량 Vm, VPE설비의 복수개 파워 등급, 설비 제한 최대 전력소모 MaxPower를 입력한다. 각 완충구의 최대용량을 2m3, 한정 포화용량을 1.7 m3로 가정하고, VPE설비는 3개의 운전파워 등급을 가지고, 고파워는 1급 3KW, 중파워는 2급 1 KW, 저파워는 3급 0.5 KW이고, 설비의 최대 제한 전력소모는 0.5KW.h이다. 즉 Vm=1.7m3， VPE

Figure pct00215
，MaxPower=0.5KW.h。2. Set up the voting decision arrangement in advance. In the EMS, input the limited saturation capacity Vm of the factory actual buffer, multiple power classes of the VPE facility, and the maximum power consumption MaxPower of the facility limit. It is assumed that the maximum capacity of each buffer is 2m 3 and the limited saturation capacity is 1.7 m 3 , and the VPE facility has three operating power classes, with high power 1st class 3KW, medium power 2nd class 1KW, and low power 3 The class is 0.5 KW, and the maximum power consumption of the facility is 0.5KW.h. i.e. Vm=1.7m 3 ， VPE
Figure pct00215
，MaxPower=0.5KW.h。

3. EMS로 오다분류를 진행하고 생산을 안배3. Classification of goods by EMS and arrangement of production

어느 공장이 5개의 고객오다를 받았다고 가정하고, 공장인원들은 이 5개의 고객오다를 수주 시간순서에 따라 고객오다에 대해 {

Figure pct00216
，
Figure pct00217
，
Figure pct00218
，
Figure pct00219
，
Figure pct00220
}와 같이 번호를 매긴다. 공장인원들은 표4에 근거하여 EMS중에 행렬판단 내용을 입력하고, EMS는 본 흐름과정중에서 각 오다타입의 분류를 완성한다. Assume that a certain factory has received 5 customer orders, and the factory personnel apply {
Figure pct00216
，
Figure pct00217
，
Figure pct00218
，
Figure pct00219
，
Figure pct00220
} and number them. Based on Table 4, factory personnel input matrix judgment content in EMS, and EMS completes the classification of each order type in this flow process.

(1) EMS로 각 오다 종합 가중치의 계산(1) Calculation of the total weight of each Oda by EMS

공장인원들은 판단행렬 A，

Figure pct00221
、
Figure pct00222
、
Figure pct00223
、
Figure pct00224
를 입력한다. The factory workers are judged matrix A,
Figure pct00221
、
Figure pct00222
、
Figure pct00223
、
Figure pct00224
Enter

A=

Figure pct00225
Figure pct00226
=
Figure pct00227
A=
Figure pct00225
Figure pct00226
=
Figure pct00227

Figure pct00228
=
Figure pct00229
Figure pct00230
=
Figure pct00231
Figure pct00228
=
Figure pct00229
Figure pct00230
=
Figure pct00231

Figure pct00232
=
Figure pct00233
Figure pct00232
=
Figure pct00233

EMS는 계산을 통해 각 행렬의 특성백터, 특성값 및 동일성 검증지표를 얻는다. EMS obtains the characteristic vector, characteristic value, and identity verification index of each matrix through calculation.

행렬의 계산 결과Matrix Calculation Results 행렬procession 특성백터characteristic vector 최대 maximum 특성값characteristic value 동일성 검증지표의 identity verification index 만족여부Satisfaction AA （

Figure pct00234
）T (
Figure pct00234
) T 4.064.06 만족satisfied
Figure pct00235
Figure pct00235
 （
Figure pct00236
）T (
Figure pct00236
) T 5.015.01 만족satisfied
Figure pct00237
Figure pct00237
 （
Figure pct00238
）T (
Figure pct00238
) T 5.015.01 만족satisfied
Figure pct00239
Figure pct00239
 （
Figure pct00240
）T (
Figure pct00240
) T 5.015.01 만족satisfied
Figure pct00241
Figure pct00241
 （
Figure pct00242
）T (
Figure pct00242
) T 5.375.37 만족satisfied

EMS는 계산을 통해 각 오다의 종합 가중치를 획득EMS obtains the total weight of each order through calculation

Figure pct00243
의 종합가중치는 0.2368，
Figure pct00244
의 종합가중치는0.2592，
Figure pct00245
의 종합가중치는 0.2448，
Figure pct00246
의 종합가중치는0.1568，
Figure pct00247
의 종합가중치는0.085이다.
Figure pct00243
The total weight of is 0.2368，
Figure pct00244
The total weight of is 0.2592，
Figure pct00245
The total weight of is 0.2448，
Figure pct00246
The total weight of is 0.1568，
Figure pct00247
The aggregate weight of is 0.085.

（2）EMS는 각 오다의 종합 가중치에 근거하여 오다 분류를 진행한다. (2) EMS proceeds to classify Oda based on the overall weight of each Oda.

오다정보표Oda information table 오다IDOda ID 최초 오다 순서first order 오다종합가중치Oda Comprehensive Weight 종합가중치에 근거하여 큰 large based on the aggregate weight 것으로 부터from 작은 것의 순서에 따라 다시 배열 rearranged in the order of the smallest 분류Classification

Figure pct00248
Figure pct00248
1One 0.23680.2368
Figure pct00249
Figure pct00249
 보통오다usually come
Figure pct00250
Figure pct00250
 22 0.25920.2592 1One 지급오다come to pay
Figure pct00251
Figure pct00251
 33 0.24480.2448 22 보통오다usually come
Figure pct00252
Figure pct00252
 44 0.15680.1568 44 배치가능오다Can be placed
Figure pct00253
Figure pct00253
 55 0.0850.085 55 배치가능오다Can be placed

EMS는 종합가중치의 크기에 따라, 상기 5개 오다의 생산순서를 배열한다.EMS arranges the production order of the five orders according to the size of the aggregate weight.

Figure pct00254
，
Figure pct00255
，
Figure pct00256
，
Figure pct00257
，
Figure pct00258
. 즉
Figure pct00259
를 우선하여 생산을 안배한다. 즉
Figure pct00260
= "지급오다".
Figure pct00254
，
Figure pct00255
，
Figure pct00256
，
Figure pct00257
，
Figure pct00258
. In other words
Figure pct00259
give priority to allocating production. In other words
Figure pct00260
= "to be paid".

4. 공장인원들은 오다 생산을 집행하고, 생산라인을 시동한다. 4. Factory personnel carry out production and start the production line.

5. 이어서, 산업 네트워크를 시동하여, VPE설비, STSE설비, 완충구상 노드의 작동 개시를 측정하고 제어하는데 사용한다. 5. Then, start up the industrial network, and use it to measure and control the operation of VPE equipment, STSE equipment, and buffer initiative nodes.

투표결정 실예도는 도면5와 같다. 그중 핑크색의 굵은 화살표는 논리투표과정을 나타낸다. An example of a voting decision is shown in FIG. 5 . Among them, the pink arrow indicates the logical voting process.

생산라인 흐름 순서에 따라, 먼저 설비VPE_1에 바인딩된 노드 NF_1에 대한 투표를 진행한다. 투표결정 흐름과 관련되는 요소는 표17과 같다.According to the production line flow order, first, the voting for the node NF_1 bound to the equipment VPE_1 is carried out. Table 17 shows the elements related to the voting decision flow.

노드 NF_1에 대한 투표결정 흐름 요소Voting decision flow element for node NF_1 요소Element IDID 바인딩 관계binding relationship 투표결정중의 신분Status during voting 투표정보Voting information 투표내용Voting 생산설비production line VPE_1VPE_1 NF_1NF_1 측정대상measurement target 없음none 없음none 완충구buffer H_1H_1 NH_1NH_1 측정대상measurement target 없음none 없음none H_2H_2 NH_2NH_2 측정대상measurement target 없음none 없음none 노드node NH_1NH_1 H_1H_1 투표인voter

Figure pct00261
Figure pct00261
V1_nowV1_now NH_2NH_2 H_2H_2 투표인voter
Figure pct00262
Figure pct00262
 V2_nowV2_now NF_1NF_1 VPE_1VPE_1 측정대상, 투표인measurement target, voter
Figure pct00263
Figure pct00263
Figure pct00264

Figure pct00265
Figure pct00264

Figure pct00265
 EMSEMS EMSEMS 없음none 투표 발기인, 결정인, 투표인Voting promoter, decision maker, voter
Figure pct00266
Figure pct00266
 현재 오다 타입Current Oda type

(1) EMS는 투표 발기인으로서, 투표대상 NF_1에 대해 투표를 발기하고,

Figure pct00267
를 투표결정 시스템에 입력하는 내용의 하나로 한다. 통용흐름중 (3)의 계산에 의해,
Figure pct00268
= "지급오다"가 얻어진다. (1) EMS, as a voting promoter, initiates a vote for the voting target NF_1,
Figure pct00267
is one of the contents to be entered into the voting system. By the calculation of (3) in the current flow,
Figure pct00268
= "to be paid" is obtained.

(2) NH_1는 투표인으로서, 투표대상 NF_1에 대한 투표를 진행한다. NH_1은 시간간격

Figure pct00269
내에
Figure pct00270
의 획득을 완성하고, 결정인의 EMS에
Figure pct00271
를 발송한다. NH_1으로 부터 수집된 중간체 제품의 잔량을 V1_now=1m3로 가정한다.(2) NH_1, as a voter, proceeds to vote for the voting target NF_1. NH_1 is the time interval
Figure pct00269
within
Figure pct00270
to complete the acquisition of , and to the EMS of the
Figure pct00271
to send It is assumed that the residual amount of the intermediate product collected from NH_1 is V1_now=1m 3 .

(3) 이어서, NH_2는 투표인으로서, 투표대상 NF_1에 대한 투표를 진행한다. NH_2는 시간간격

Figure pct00272
내에
Figure pct00273
의 획득을 완성하고, 결정인의 EMS에
Figure pct00274
를 발송한다. NH_2으로 부터 수집된 중간체 제품의 잔량을 V2_now=1.2m3로 가정한다.(3) Subsequently, as a voter, NH_2 proceeds to vote for the voting target NF_1. NH_2 is the time interval
Figure pct00272
within
Figure pct00273
to complete the acquisition of , and to the EMS of the
Figure pct00274
to send It is assumed that the residual amount of the intermediate product collected from NH_2 is V2_now=1.2m 3 .

(4) 이어서, NF_1는 투표인으로서, 동시에 투표대상으로서, 자신에 대한 투표를 진행한다. NF_1은 시간간격

Figure pct00275
내에
Figure pct00276
의 획득을 완성하고, EMS에
Figure pct00277
를 발송한다. NF_1가 수집한
Figure pct00278
= VPE이고, NF_1가 수집한
Figure pct00279
=0.55 KW.h이다. (4) Subsequently, NF_1 votes for itself as a voter and as a voting target at the same time. NF_1 is the time interval
Figure pct00275
within
Figure pct00276
to complete the acquisition of and to EMS
Figure pct00277
to send collected by NF_1
Figure pct00278
= VPE, collected by NF_1
Figure pct00279
= 0.55 KW.h.

이상 3개 정보는 NF_1의 투표정보로서, EMS중에 투표결정 시스템에 발송된다.The above three pieces of information are voting information of NF_1, and are sent to the voting system during EMS.

4. 투표결정 시스템에 진입4. Enter the voting system

입력:input:

{

Figure pct00280
="지급오다"，
Figure pct00281
=VPE，
Figure pct00282
=0.55KW.h，V1_now=1.3m3，V2_now=0.7m3｝{
Figure pct00280
="to be paid"，
Figure pct00281
=VPE，
Figure pct00282
=0.55KW.h，V1_now=1.3m 3 ，V2_now=0.7m 3 ｝

투표결정 시스템으로 투표계산을 진행한다. 표11의 가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑표로 부터 알 수 있는 바와 같이:The voting system is used to count votes. As can be seen from the mapping table of the variable elements in Table 11 and the operating state of the production equipment:

Figure pct00283
Figure pct00283

표14 설비제어 대응표로부터 알 수 있는 바와 같이:As can be seen from Table 14 Equipment Control Correspondence Table:

Figure pct00284
Figure pct00284

출력: VPE는 1급 파워 3KW로 운전된다. Output: VPE operates with first class power 3KW.

5. EMS는 앞 절차의 결과에 근거하여, 배치명령을 NF_1에게 발송하고, NF_1은 명령에 따라 VPE_1의 작동상태를 "운전"으로, 설비의 운전파워 등급을 "3KW"로 제어하거나, NF_1은 명령에 따라 VPE_1의 작동상태를 "운전"으로, 설비의 운전파워 등급을"1KW"로 제어한다. 5. EMS sends a batch command to NF_1 based on the result of the previous procedure, and NF_1 controls the operation status of VPE_1 to “operation” and the operating power level of the facility to “3KW” according to the command, or NF_1 According to the command, the operating state of VPE_1 is controlled to "operation" and the operating power level of the equipment is controlled to "1KW".

6. 절차 3, 4, 5 를 반복하여, 생산라인 흐름 순서에 따라, 차례대로 설비에 바인딩된 NF노드에 대해 순환 투표결정을 진행한다. 6. Repeat steps 3, 4, and 5 to make a circular voting decision for the NF nodes bound to the equipment in turn according to the production line flow order.

마지막으로 설명하고 싶은 것이라면, 상기 실시예들은 본 발명의 기술수단을 설명하기 위한 것이지, 제한하려는 것이 아니다. 앞에서 최량의 실시형태를 예로하여 본 발명에 대해 상세하게 설명하였지만 본 발명의 기술자라면 본 발명 기술수단에 대한 수정 또는 등가 치환이 본 기술수단의 취지와 범위를 벗어나지 않는 한 모두 본 발명의 특허청구의 범위에 속한다는 것을 이해해야 한다.Last but not least, the above embodiments are intended to illustrate the technical means of the present invention, not to limit. The present invention has been described in detail by taking the best embodiment as an example, but for those skilled in the art, all modifications or equivalent substitutions to the technical means of the present invention are claimed in the claims of the present invention as long as they do not depart from the spirit and scope of the technical means. You have to understand that you are in scope.

Claims (6)

상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 아키텍처를 구축하는 S1단계,
오다를 분류하는 S2단계,
전력 모니터링 S3단계,
투표 결정 S4단계, 및
생산배치S5단계를
포함하는 것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법. Step S1 to build a digitalized workplace power management architecture based on situational awareness,
Step S2 to classify Oda,
power monitoring step S3,
Voting decision step S4, and
Production batch S5 step
A power management research method of a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that it includes. 청구항 1에 있어서,
상기 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력관리 아키텍처는,
디지털화 작업장은 네트워크 정보기술을 이용하여, 작업장 인원, 작업장 현장 설비 및 생산 정보를 상호간 연결하여, 생산 임무를 실시하며, 생산 임무 집행중, 공장 인원들이 생산 임무의 완성여부, 생산량 달성여부, 생산라인 설비의 운전상태 및 생산라인 전력소모 등 생산임무상태를 주목하도록 하고,
3가지 설비의 정의: 정지 불가 설비 NCE, 가변 파워 설비 VPE, 단기 정지 설비 STSE, 상기 3가지 생산설비에 기반하여, 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장 전력 관리 아키텍처를 구축하며, 아키텍처의 내용으로는 전력관리 시스템 EMS, 산업 네트워크 및 각 생산라인 요소로 구성되는 작업장 생산라인이 포함되며,
생산과정 정보, 고객의 오다 정보, 설비 정보를 네트워크 투표 시스템의 입력으로 하고, 투표 메카니즘으로 생산라인상의 설비의 작동상태와 설비 운전 파워 등급을 원활하게 배치하여 네트워크 투표 결과에 따라 에너지 우선 조건으로 자동으로 전한하는 생산라인 모델을 실현하여, 낮은 에너지 소모로 생산을 안배하는
것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법.The method according to claim 1,
Digitalized workshop power management architecture based on the situation awareness,
The digitized workshop uses network information technology to connect workshop personnel, on-site equipment and production information to each other to execute production tasks. to pay attention to the production task status, such as the operation status of the facility and the power consumption of the production line,
Definition of three facilities: Non-stop facility NCE, variable power facility VPE, short-term stop facility STSE, based on the above three production facilities, build a digitalized workshop power management architecture based on situational awareness. It includes the workshop production line, which consists of the management system EMS, the industrial network and each production line element,
Production process information, customer arrival information, and equipment information are input to the network voting system, and the operation status of equipment on the production line and equipment operation power rating are smoothly arranged with the voting mechanism to automatically set the energy priority condition according to the network voting result. By realizing a production line model that delivers
A power management research method in a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that. 청구항 1에 있어서,
상기 S2에는
최상층은 목표층으로서, 많은 고객의 오다들로부터 오다 하나를 선택하여 생산을 진행하는 것을 목적으로 하고, 중간층은 준칙층으로서, "오다 선택" 행위에 영향을 주는 각종 요소, 즉 제품납기, 오다에 요구되는 제품수량, 제품 납기 지연에 의해 받는 연기 징벌, 고객과 제조업체간의 관계가 포함되고, 최하층은 방안층으로서, 기존 선택이 가능한 고객 오다를 말하고,
공장 인원들은 n개 고객으로부터 받은 오다를 수주 시간 순서에 따라 고객오다에 {
Figure pct00285
，
Figure pct00286
，
Figure pct00287
，…
Figure pct00288
}와 같이 번호를 매기는 계층구조 구축하는 S21단계,
준칙층의 각 요소들이 목표층의 "오다 선택" 행위에 대한 영향의 가중치, 방안층의 각 고객 오다들이 각기 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 영향의 가중치를 확정하기 위하여 1~9의 비율척도를 도입하고,
준칙층이 목표층에 대한 판단 행렬A:

Figure pct00289

상기 행렬은 "오다선택"에 대한 총 목표를 표시하고, 제품납기, 제품수량, 지연징벌, 고객중요성 등 각 요소의 상대적인 중요성 비교를 표시하고,
방안층이 준칙층에 대한 판단 행렬은 4개이고, 즉 B1, B2, B3, B4

Figure pct00290
=
Figure pct00291
、
Figure pct00292
=
Figure pct00293


Figure pct00294
=
Figure pct00295
、
Figure pct00296
=
Figure pct00297

상기 행렬은 각기 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"에 대한 n개 고객오다의 상대적인 중요성 비교를 표시하는 비교행렬을 구성하는 S22단계,
개방법에 의해 특성백터를 계산하고,
B1, B2, B3, B4의 특성백터를 계산하고, 동일성 요구를 판단하며,
상기 계산에 근거하여, 준칙층의 "제품납기", "제품수량", "지연징벌", "고객중요성"이 목표층의 "오다선택"에 대한 영향의 가중치는 W=（
Figure pct00298
）T이고,
방안층 {
Figure pct00299
，
Figure pct00300
，
Figure pct00301
，…
Figure pct00302
}이 "제품납기"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00303
=（
Figure pct00304
，…
Figure pct00305
）T이며,
방안층 {
Figure pct00306
，
Figure pct00307
，
Figure pct00308
，…
Figure pct00309
}이 "제품수량"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00310
=（
Figure pct00311
，…
Figure pct00312
）T이고,
방안층 {
Figure pct00313
，
Figure pct00314
，
Figure pct00315
，…
Figure pct00316
}이 "지연징벌"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00317
=（
Figure pct00318
，…
Figure pct00319
）T이며,
방안층 {
Figure pct00320
，
Figure pct00321
，
Figure pct00322
，…
Figure pct00323
}이 "고객중요성"에 대한 영향의 가중치는:
Figure pct00324
=（
Figure pct00325
，…
Figure pct00326
）T인
각 행렬의 특성백터, 특성치 및 동일성 검증지표를 계산하는 S23단계,
최하층 방안층이 최상층 목표층에 대한 가중치 백터를 계산하고, 얻어지는 값이 각 고객오다의 가중치 값으로 되며, 이 결과에 따라 오다를 선택하게 되는데, 종합 가중치의 계산식:
Figure pct00327
의 종합 가중치:
Figure pct00328
=
Figure pct00329
*
Figure pct00330
*
Figure pct00331
+
Figure pct00332
+
Figure pct00333

계층의 총 순서배열 및 결정하는 S24단계,
상기 오다의
Figure pct00334
에 대해 순서 배열을 하는데,
Figure pct00335
가 크면 클 수록 오다의 순서가 앞으로 배열되고, 종합 가중치가 같은 오다는 오다 접수의 시간 순서에 따라 오다의 순서를 결정하고,
n개 고객오다의 종합 가중치의 크기에 대해 순서 배열을 진행하고, 순서 배열후의 n개 고객오다에 대해 분류를 진행하는 S25단계를
포함하는 것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법.The method according to claim 1,
In the above S2
The top layer is the target layer, whose purpose is to select one to come from many customers and proceed with production, and the middle layer is the rule layer, which is the various factors that affect the “choice to come” behavior, namely, product delivery date, delivery time It includes the required quantity of products, the penalty for delay due to delay in product delivery, and the relationship between the customer and the manufacturer.
Factory personnel transfer orders received from n customers to customer orders in order
Figure pct00285
，
Figure pct00286
，
Figure pct00287
，…
Figure pct00288
} step S21 to build a numbering hierarchy,
The weight of the influence of each element of the rule layer on the “choice to come” behavior of the target layer, and each customer order of the method layer is “product delivery date”, “product quantity”, “delay penalty”, “customer importance” of the rule layer A ratio scale of 1 to 9 is introduced to determine the weight of the impact on
Judgment matrix A for the maximal layer for the target layer:

Figure pct00289

The matrix displays the total goal for "choice to come", and displays a comparison of the relative importance of each element, such as product delivery date, product quantity, delay punishment, customer importance,
There are four decision matrices for the rule layer, namely B1, B2, B3, B4.

Figure pct00290
=
Figure pct00291
、
Figure pct00292
=
Figure pct00293


Figure pct00294
=
Figure pct00295
、
Figure pct00296
=
Figure pct00297

Step S22 of constructing a comparison matrix that displays the comparison of the relative importance of n customer orders for "product delivery date", "product quantity", "delay penalty", and "customer importance", respectively,
Calculate the characteristic vector by the open method,
Calculate the characteristic vectors of B1, B2, B3, and B4, determine the need for identity,
Based on the above calculation, the weight of the influence of “product delivery date”, “product quantity”, “delay penalty”, and “customer importance” of the rule layer on “multiple selection” of the target layer is W=（
Figure pct00298
) is T ,
room floor {
Figure pct00299
，
Figure pct00300
，
Figure pct00301
，…
Figure pct00302
}The weight of the impact on this "delivery date" is:
Figure pct00303
=（
Figure pct00304
，…
Figure pct00305
) is T ,
room floor {
Figure pct00306
，
Figure pct00307
，
Figure pct00308
，…
Figure pct00309
}The weight of the effect on this "quantity of products" is:
Figure pct00310
=（
Figure pct00311
，…
Figure pct00312
) is T ,
room floor {
Figure pct00313
，
Figure pct00314
，
Figure pct00315
，…
Figure pct00316
}The weight of the effect on this "delay penalty" is:
Figure pct00317
=（
Figure pct00318
，…
Figure pct00319
) is T ,
room floor {
Figure pct00320
，
Figure pct00321
，
Figure pct00322
，…
Figure pct00323
}The weight of this impact on "customer importance" is:
Figure pct00324
=（
Figure pct00325
，…
Figure pct00326
) T in
Step S23 of calculating the characteristic vector, characteristic value, and identity verification index of each matrix;
The lowest floor plan layer calculates a weight vector for the uppermost target layer, and the obtained value becomes the weight value of each customer order, and the order is selected according to the result.
Figure pct00327
Composite weight of:
Figure pct00328
=
Figure pct00329
*
Figure pct00330
*
Figure pct00331
+
Figure pct00332
+
Figure pct00333

S24 step of determining the total ordering of the layers;
of the above
Figure pct00334
to sort the order,
Figure pct00335
The larger is, the more the order of arrivals is arranged in the future, and the order of arrivals is determined according to the time order of reception of arrivals with the same overall weight.
S25 step of arranging the total weight of the n customer orders and classifying the n customer orders after arranging the order
A power management research method of a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that it includes. 청구항 1에 있어서,
상기 S3은 구체적으로,
작업장 생산층의 설비 전력 정보를 산업 네트워크를 통해 EMS로 업로드하여, EMS가 실시간으로 설비의 전력소모 상황을 파악하도록 하며, 설비의 전력소모 정보를 투표 결정 시스템 중에 입력하는 데이터 중의 하나로 하여, 작업장 생산층의 생산설비 운전상태를 개변 시키는
것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법.The method according to claim 1,
S3 is specifically,
By uploading the facility power information of the production floor to the EMS through the industrial network, the EMS can understand the power consumption status of the facility in real time. Changing the operating conditions of production facilities on the floor
A power management research method in a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that. 청구항 1에 있어서,
상기 S4는 구체적으로,
투표결정 시스템의 임무는 각 투표정보를 접수하고, 시스템의 투표 계산을 통해, 생산 작업장의 설비의 작동상태, 설비의 파워 등급에 대한 컨트롤을 진행하고,
(1) 투표시스템 입력에는 오다정보, 생산과정 정보, 설비정보가 포함되며,
오다정보
Figure pct00336
:
EMS는 오다를 분류한 후, 오다정보, 즉
Figure pct00337
{지급오다, 보통오다, 배치 가능한 오다}를 얻고, 3가지 오다를 생산하는데 소모되는 전력은 각기 다르며, 오다의 수요를 생산라인 배치의 지표의 하나로 하고,
생산과정 정보
Figure pct00338
：
생산과정 정보란 작업장 생산라인 완충구 중간체 제품의 현재 잔량 Vm_now을 말하고, Vm_now은 포화 한정 용량 Vm을 초과하지 않으며, 완충구 인식 노드 NH는 인식기술을 통해 완충구의 중간체 제품의 현재 잔량을 측정하여, 인식결과를 투표정보로 하여, 생산라인 설비의 파워 등급과 설비 운전상태에 대한 투표를 진행하고,
설비 정보
Figure pct00339
：
복합노드 NF는 인식기술을 이용하여, 생산설비의 정보를 수집하는데, 이것이 바로
Figure pct00340
이고, 이 정보에는 설비 타입
Figure pct00341
과 설비 전력소모
Figure pct00342
가 포함되는데, 그중
Figure pct00343
은 생산설비의 타입이 {NCE，VPE，STSE}중의 하나라는 것을 표명하고,
Figure pct00344
는 STSE 설비가 어느 운전기간에 있어서의 총 에너지 소모를 표명하며, 복합노드 NF는 인식결과를 투표정보로 하여, 생산설비의 작동상태와 설비 운전 파워에 대한 투표를 진행하며,
(2) 투표시스템의 출력:
투표결정 시스템은 "
Figure pct00345
", "
Figure pct00346
", "
Figure pct00347
"등 투표정보의 내용을 한정요소 Order_Info와 Equipment_qType 및 가변요소 Vm_now，V(m+1)_now，Equipment_qPower로 구분하고, 한정요소는 생산설비의 운전파워에 영향을 주고, 가변요소의 수량을 결정하며, 가변요소는 생산설비의 작동상태에 영향을 주고,
“가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑관계"를 구축:
가변요소는 실제 수집된 데이터치에 근거하여, 생산설비에 대한 "온", "오프", "불확정"을 투표하고, 논리표가 "온"일 경우에는 수학적으로 "1"로 표달하고, 논리표가 "오프"일 경우에는 수학적으로 "0"으로 표달하며, 논리표가 "불확정"일 경우에는 수학적으로 "0.5"로 표달하여, "가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑표"를 구축하며,
한정요소 Equipment_qType에 근거하여, 가변요소 수량을 설정하고, 가변요소에 대해 가중치를 설정하며, "타입별 생산설비의 논리 투표 결과"를 계산하고,
“생산설비의 작동상태, 운전효율 등급의 대응표"를 생성:
투표결정 시스템은 한정요소 Order_Info, 가변요소와 생산설비 작동상태의 매핑관계, 타입별 생산설비의 논리투표결과를 종합하여, "생산설비의 작동상태, 운전 파워 등급의 대응표"를 생성하게 되는데, 그중 작동상태는 "운전상태", "정지상태"가 포함되고, 운전 효율은 "고"등급, "중"등급, "저"등급으로 나뉘는
것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법.The method according to claim 1,
S4 is specifically,
The task of the voting system is to receive each vote information, and through the voting calculation of the system, control the operation status of the equipment in the production workshop and the power rating of the equipment,
(1) Voting system input includes Oda information, production process information, and facility information,
Oda Information
Figure pct00336
:
After EMS classifies Oda, Oda information, that is,
Figure pct00337
To obtain {Payable Order, Normal Order, Deployable Order}, the electricity consumed to produce the three orders is different, and the demand for order is one of the indicators of production line layout,
Production process information
Figure pct00338
：
The production process information refers to the current remaining amount of intermediate products in the buffer in the production line at the workshop, Vm_now, does not exceed the saturation limited capacity Vm, and the buffer recognition node NH measures the current remaining amount of intermediate products in the buffer through recognition technology, Using the recognition result as voting information, vote on the power rating of the production line equipment and the equipment operation status,
Facility information
Figure pct00339
：
Complex node NF uses recognition technology to collect information on production facilities, which is
Figure pct00340
and the equipment type in this information
Figure pct00341
and equipment power consumption
Figure pct00342
includes, among which
Figure pct00343
indicates that the type of production equipment is one of {NCE, VPE, STSE},
Figure pct00344
indicates the total energy consumption of the STSE facility during a certain operation period, and the complex node NF uses the recognition result as voting information to vote on the operation status of production facilities and facility operation power,
(2) Output of voting system:
The voting system is
Figure pct00345
", "
Figure pct00346
", "
Figure pct00347
"The content of voting information is divided into finite elements Order_Info and Equipment_qType and variable elements Vm_now, V(m+1)_now, Equipment_qPower, and the finite element affects the operation power of production facilities, and determines the quantity of variable elements. , variable factors affect the operating state of production facilities,
Establishment of “mapping relationship between variable factors and operating conditions of production facilities”:
The variable factor votes “on”, “off”, and “indeterminate” for the production facility based on the actual collected data, and mathematically expresses “1” when the logic table is “on”, When the table is “off”, it mathematically reaches “0”, and when the logical table is “indeterminate”, it mathematically reaches “0.5”, and builds a “mapping table between variable elements and production facility operation status”. ,
Based on the finite element Equipment_qType, set the variable element quantity, set the weight for the variable element, calculate the "logic voting result of production equipment by type",
Create “Correspondence Table of Operational Status of Production Equipment and Operational Efficiency Class”:
The voting decision system creates a "correspondence table of the operating status of production facilities and operating power ratings" by synthesizing the limited element Order_Info, the mapping relationship between the variable elements and the operation status of production facilities, and the logical voting results of production facilities by type. The operating status includes “running status” and “stop status”, and the operating efficiency is divided into “high” grade, “medium” grade, and “low” grade.
A power management research method in a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that. 청구항 1에 있어서,
상기 S5는 구체적으로,
EMS는 투표결정 시스템을 통해, 작업장 생산라인 설비의 운전파워 등급 투표결과와 작동상태 투표결과를 얻게 되며, 생산배치 모듈은 투표결과에 근거하여, 대응하는 제어명령을 내려, 생산 작업장 생산라인 설비에 대한 작동상태 변경을 완성하고, 따라서 생산임무에 대한 배치를 진행하는
것을 특징으로 하는 상황인식에 기반하는 디지털화 작업장의 전력관리 연구방법.
The method according to claim 1,
S5 is specifically,
Through the voting system, EMS obtains the voting results for the operation power rating and the operating status of the production line equipment in the workshop. Based on the voting results, the production batch module issues a corresponding control command to to complete the change of operating state for the
A power management research method in a digitalized workplace based on situational awareness, characterized in that.
KR1020217040189A 2020-03-25 2020-05-15 A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness KR20220017925A (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010219118.9 2020-03-25
CN202010219118.9A CN111476466B (en) 2020-03-25 2020-03-25 Digital workshop electric energy management research method based on context awareness
PCT/CN2020/090678 WO2021189620A1 (en) 2020-03-25 2020-05-15 Digital workshop electric energy management research method based on context awareness

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220017925A true KR20220017925A (en) 2022-02-14

Family

ID=71747789

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217040189A KR20220017925A (en) 2020-03-25 2020-05-15 A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness

Country Status (3)

Country Link
KR (1) KR20220017925A (en)
CN (1) CN111476466B (en)
WO (1) WO2021189620A1 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113158401B (en) * 2020-12-20 2022-10-04 河海大学常州校区 Multi-granularity SMT production line energy consumption modeling method
CN116578049B (en) * 2023-05-16 2023-10-31 安徽企服工业技术有限公司 Digital transformation method based on industrial Internet
CN117590790B (en) * 2024-01-17 2024-04-12 青岛创新奇智科技集团股份有限公司 Intelligent production line monitoring method and system based on industrial large model
CN117647962B (en) * 2024-01-29 2024-04-12 山东国泰民安玻璃科技有限公司 Production control method, equipment and medium for injection bottle

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR200424506Y1 (en) * 2006-05-22 2006-08-28 주식회사 노비타 Power saving device that use closet seat cover of bidet
CN101303749A (en) * 2008-06-19 2008-11-12 上海交通大学 Method for scheduling workshop work facing to client requirement
CN102650880A (en) * 2012-04-24 2012-08-29 佛山科学技术学院 Intelligent flexible manufacturing system
CN106376023A (en) * 2016-10-10 2017-02-01 西北大学 Data downloading method based on context awareness and system thereof
CN106529787A (en) * 2016-11-02 2017-03-22 南京国电南自轨道交通工程有限公司 Subway energy management system based on face detection technology
LU100449B1 (en) * 2017-09-26 2019-03-29 Univ Luxembourg Improved Computing Device
CN107832946A (en) * 2017-11-07 2018-03-23 中山大学 A kind of power energy monitoring and controlling for workshop and management method and system
CN110069627A (en) * 2017-11-20 2019-07-30 中国移动通信集团上海有限公司 Classification method, device, electronic equipment and the storage medium of short text
CN109598416B (en) * 2018-11-13 2021-06-11 中国航天系统科学与工程研究院 Dynamic scheduling system and scheduling method for composite material workshop
CN109902954B (en) * 2019-02-27 2020-11-13 浙江工业大学 Flexible job shop dynamic scheduling method based on industrial big data
CN110490438B (en) * 2019-08-01 2022-05-31 浙江大学 Simplified strategy recommendation method for digital twinning capability of industrial assembly line workshop

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021189620A1 (en) 2021-09-30
CN111476466A (en) 2020-07-31
CN111476466B (en) 2022-06-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220017925A (en) A study method for power management in digitalized workplaces based on situational awareness
Guo et al. A digital twin-based flexible cellular manufacturing for optimization of air conditioner line
Gao et al. A review of energy-efficient scheduling in intelligent production systems
Zhou et al. Production and operations management for intelligent manufacturing: A systematic literature review
Lee et al. Smart logistics: distributed control of green crowdsourced parcel services
Liu et al. How sustainable is smart PSS? An integrated evaluation approach based on rough BWM and TODIM
Tongzon Efficiency measurement of selected Australian and other international ports using data envelopment analysis
Rabiee et al. Scheduling of a no-wait two-machine flow shop with sequence-dependent setup times and probable rework using robust meta-heuristics
Zhang et al. Multi-level inventory matching and order planning under the hybrid Make-To-Order/Make-To-Stock production environment for steel plants via Particle Swarm Optimization
Li et al. Production task queue optimization based on multi-attribute evaluation for complex product assembly workshop
Kemper et al. Modeling process flow using diagrams
Wu et al. Integrated cross-supplier order and logistic scheduling in cloud manufacturing
Wahab* Measuring machine and product mix flexibilities of a manufacturing system
Shao et al. A multi-neighborhood-based multi-objective memetic algorithm for the energy-efficient distributed flexible flow shop scheduling problem
Kazemi et al. The integrated production-distribution scheduling in parallel machine environment by using improved genetic algorithms
Zahiri et al. An MCDA-DEA approach for mixed-model assembly line balancing problem under uncertainty
CN109978411A (en) A kind of communications and transportation development index building model
Li et al. An optimizing model for solving outsourcing supplier selecting problem based on particle swarm algorithm
CN114781861A (en) Power demand response assessment method and system based on improved radar mapping method
Kong et al. The development efficiency of China’s innovative industrial clusters-based on the DEA-Malmquist model
Sheikhalishahi An integrated simulation-data envelopment analysis approach for maintenance activities planning
CN103279801B (en) A kind of management of power use based on multiple objective programming moves peak policy optimization method
Lin et al. Development of the digital model of the jewellery production process for resource optimisation and prediction
Li et al. Single-machine online scheduling of jobs with non-delayed processing constraint
CN115907719A (en) Hierarchical operation and maintenance management method and device for charging station

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination