KR20220116602A - 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법 - Google Patents

공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220116602A
KR20220116602A KR1020210019620A KR20210019620A KR20220116602A KR 20220116602 A KR20220116602 A KR 20220116602A KR 1020210019620 A KR1020210019620 A KR 1020210019620A KR 20210019620 A KR20210019620 A KR 20210019620A KR 20220116602 A KR20220116602 A KR 20220116602A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
temporary storage
production lines
storage unit
production line
charging
Prior art date
Application number
KR1020210019620A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102543550B1 (ko
Inventor
홍성웅
Original Assignee
청주대학교 산학협력단
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 청주대학교 산학협력단 filed Critical 청주대학교 산학협력단
Priority to KR1020210019620A priority Critical patent/KR102543550B1/ko
Publication of KR20220116602A publication Critical patent/KR20220116602A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102543550B1 publication Critical patent/KR102543550B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D63/00—Motor vehicles or trailers not otherwise provided for
    • B62D63/02—Motor vehicles
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/028—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using a RF signal
    • G05D1/0282—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using a RF signal generated in a local control room
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/0048—Detection of remaining charge capacity or state of charge [SOC]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00—Type of vehicle
    • B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
    • B60Y2200/91—Electric vehicles
    • G05D2201/0216—
    • 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
    • Y02P90/60—Electric or hybrid propulsion means for production processes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명은 생산량 관리 서버로부터 수신된 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수와 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최대인 제1 생산 라인을 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최소인 제2 생산 라인을 확인한 후, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 이동 경로를 생성하고, 생성된 이동 경로를 기초로, 생산품의 운반을 수행하는 무인 운반차 및 그 동작 방법에 대한 것이다.

Description

공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법{AUTOMATED GUIDED VEHICLE WHICH OPERATES AFTER GENERATING ROUTES FOR TRANSPORTING AND CHARGING, TO IMPROVE OPERATIONAL EFFICIENCY OF THE FACTORY, AND THE OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법에 대한 것이다.
무인 운반차(Automated Guided Vehicle: AGV)는 사람을 대신하여 물건을 운반하는 작업을 수행함으로써, 공장이나 창고 등에서 운반 작업에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원한다.
예컨대, 1차 생산 라인들과 2차 생산 라인들이 구비되어 있는 공장에서는, 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 2차 생산 라인들로 운반하기 위해, 이러한 무인 운반차를 활용하는 경우가 많다.
이와 관련해서, 공장에 구비되어 있는 1차 생산 라인들 각각에는, 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 2차 생산 라인들로 운반하기 전에 임시로 보관하기 위한 임시보관부가 구비되어 있을 수 있고, 2차 생산 라인들 각각에는, 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에 임시로 보관하기 위한 임시보관부가 구비되어 있을 수 있다.
이와 관련해서, 기존의 공장에서 무인 운반차를 활용하여 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품을 2차 생산 라인으로 운반하는 시스템에서는, 1차 생산 라인들 각각의 임시보관부와 2차 생산 라인들 각각의 임시보관부에 보관되어 있는 생산품의 개수를 고려하여 무인 운반차의 운송 경로를 생성하거나 무인 운반차의 충전 시점을 결정하지 않았기 때문에, 1차 생산 라인들 중 특정 1차 생산 라인의 임시보관부에 너무 많은 개수의 생산품들이 보관되거나, 2차 생산 라인들 중 특정 2차 생산 라인의 임시보관부에 너무 적은 개수의 생산품들이 보관되는 상황이 발생할 수 있었다. 이 경우, 1차 생산 라인에서 생산품의 보관이 어려워지거나, 2차 생산 라인에서 입력 재료로 인가될 생산품의 개수가 부족해져서, 생산 라인의 가동이 중단되는 문제가 발생할 수 있다.
만약, 무인 운반차가 1차 생산 라인에서 2차 생산 라인으로 생산품의 운반을 수행하는 데 있어서, 1차 생산 라인의 임시보관부와 2차 생산 라인의 임시보관부에 보관되어 있는 생산품의 개수를 고려하여 최적의 이동 경로를 생성할 수 있다면, 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선할 수 있을 것이다.
따라서, 공장에서의 생산 라인의 가동 효율이 개선될 수 있도록 지원하기 위해, 최적의 이동 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차에 대한 연구가 필요하다.
본 발명은 생산량 관리 서버로부터 수신된 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수와 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최대인 제1 생산 라인을 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최소인 제2 생산 라인을 확인한 후, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 이동 경로를 생성하고, 생성된 이동 경로를 기초로, 생산품의 운반을 수행하는 무인 운반차 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 공장에서의 생산 라인의 가동 효율이 개선될 수 있도록 지원하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들 - 상기 1차 생산 라인들 각각에는, 각 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부가 구비되어 있음 - 과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들 - 상기 2차 생산 라인들 각각에는, 상기 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부가 구비되어 있음 - 이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 무인 운반차(Automated Guided Vehicle: AGV)는 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시키는 운반 이벤트 발생부, 상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하는 정보 수신부, 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인하는 생산 라인 확인부, 상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성하는 이동 경로 생성부 및 상기 제1 이동 경로가 생성되면, 상기 무인 운반차가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 운반 이벤트 발생부는 상기 무인 운반차가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시킨다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들 - 상기 1차 생산 라인들 각각에는, 각 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부가 구비되어 있음 - 과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들 - 상기 2차 생산 라인들 각각에는, 상기 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부가 구비되어 있음 - 이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 무인 운반차의 동작 방법은 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시키는 단계, 상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하는 단계, 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인하는 단계, 상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성하는 단계, 상기 제1 이동 경로가 생성되면, 상기 무인 운반차가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어하는 단계 및 상기 무인 운반차가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 단계를 포함한다.
본 발명은 생산량 관리 서버로부터 수신된 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수와 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최대인 제1 생산 라인을 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최소인 제2 생산 라인을 확인한 후, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 이동 경로를 생성하고, 생성된 이동 경로를 기초로, 생산품의 운반을 수행하는 무인 운반차 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 공장에서의 생산 라인의 가동 효율이 개선될 수 있도록 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 구조를 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 무인 운반차(110)는 도 2에 도시된 그림과 같이, n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들(11, 12, 13)과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)로 운반하기 위한 장치로서, 운반 이벤트 발생부(111), 정보 수신부(112), 생산 라인 확인부(113), 이동 경로 생성부(114) 및 제어부(115)를 포함한다.
여기서, 상기 1차 생산 라인(11, 12, 13)들 각각에는, 도 2에 도시된 그림과 같이, 각 1차 생산 라인(11, 12, 13)을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)가 구비되어 있을 수 있고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에는, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인(21, 22, 23, 24)에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)가 구비되어 있을 수 있다.
운반 이벤트 발생부(111)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시킨다.
정보 수신부(112)는 운반 이벤트 발생부(111)에 의해 상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신한다.
생산 라인 확인부(113)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인한다.
이동 경로 생성부(114)는 생산 라인 확인부(113)에 의해 상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성한다.
제어부(115)는 이동 경로 생성부(114)에 의해 상기 제1 이동 경로가 생성되면, 무인 운반차(110)가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어한다.
이하에서는, 생산 라인 확인부(113), 이동 경로 생성부(114) 및 제어부(115)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, n을 '3'이라고 하고, k를 '4'라고 하며, 운반 이벤트 발생부(111)에 의해 상기 운반 이벤트가 발생되었다고 가정하자.
그 이후, 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보가 '20개, 35개, 15개'와 같이 수신되었다고 하고, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보가 '30개, 25개, 12개, 20개'와 같이 수신되었다고 가정하자.
그러면, 생산 라인 확인부(113)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 '1차 생산 라인(12)'을 제1 생산 라인으로 확인할 수 있고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 '2차 생산 라인(23)'을 제2 생산 라인으로 확인할 수 있다.
그 이후, 이동 경로 생성부(114)는 '1차 생산 라인(12)'의 제1 임시보관부(12-1)로부터, '1차 생산 라인(12)'의 제1 임시보관부(12-1)에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 '2차 생산 라인(23)'의 제2 임시보관부(23-1)로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성할 수 있다.
그러면, 제어부(115)는 무인 운반차(110)가 '1차 생산 라인(12)'의 제1 임시보관부(12-1)로 이동하여 '1차 생산 라인(12)'의 제1 임시보관부(12-1)에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 '2차 생산 라인(23)'의 제2 임시보관부(23-1)로 운반하도록 제어할 수 있다.
이에 따라, 무인 운반차(110)가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 운반 이벤트 발생부(111)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)에서 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시킨다.
즉, 무인 운반차(110)는 생산량 관리 서버(130)로부터 수신된 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품의 개수와 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최대인 상기 제1 생산 라인을 확인하고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품의 개수가 최소인 상기 제2 생산 라인을 확인한 후, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 이동 경로를 생성하고, 생성된 이동 경로를 기초로, 생산품의 운반을 수행할 수 있으며, 이러한 과정을 반복해서 수행할 수 있다.
또한, 무인 운반차(110)는 무인 운반차(110)에 탑재되어 있는 배터리의 충전을 진행하는 데 있어서도, 상기 배터리의 잔여 충전율뿐만 아니라, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품의 개수와 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품의 개수를 함께 고려하여 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단한 후, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단되는 경우, 상기 배터리의 충전을 진행할 수 있다.
이와 관련해서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 무인 운반차(110)는 충전율 확인부(116), 판단 이벤트 발생부(117), 제1 연산부(118), 제2 연산부(119), 평균 연산부(120), 출력 값 생성부(121), 상황 판단부(122) 및 이동 제어부(123)를 더 포함할 수 있다.
충전율 확인부(116)는 사전 설정된 시간 간격으로 무인 운반차(110)에 탑재된 배터리의 잔여 충전율을 확인한다.
판단 이벤트 발생부(117)는 충전율 확인부(116)에 의해 상기 잔여 충전율이 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 기준 충전율과 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 판단 이벤트를 발생시킨다.
예컨대, 사전 설정된 기준 충전율을 '60%'라고 하고, 충전율 확인부(116)에 의해 상기 잔여 충전율이 '35%'인 것으로 확인되었다고 하는 경우, 상기 잔여 충전율은 상기 기준 충전율 미만이므로, 판단 이벤트 발생부(117)는 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인하여 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 판단 이벤트를 발생시킬 수 있다.
이렇게, 판단 이벤트 발생부(117)에 의해 상기 판단 이벤트가 발생되면, 제1 연산부(118)는 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대해, 각 생산 라인에 대응되는 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산한다.
제2 연산부(119)는 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에 대해, 각 생산 라인에 대응되는 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산한다.
평균 연산부(120)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제1 평균 포화도와, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제2 평균 포화도를 연산한다.
이하에서는, 제1 연산부(118), 제2 연산부(119) 및 평균 연산부(120)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 전술한 예와 같이, 판단 이벤트 발생부(117)에 의해 상기 판단 이벤트가 발생되었다고 하고, 그 이후, 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보가 '35개, 26개, 18개'와 같이 수신되었다고 하며, 각 생산 라인의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수를 '40개, 40개, 30개'라고 가정하자.
그러면, 제1 연산부(118)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대해, 각 생산 라인의 제1 임시보관부(11-1, 12-1, 13-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산할 수 있다.
관련해서, '1차 생산 라인(11)'에 대해, '1차 생산 라인(11)'의 제1 임시보관부(11-1)에 존재하는 생산품들의 개수가 '35개'이고, '1차 생산 라인(11)'의 제1 임시보관부(11-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수가 '40개'이므로, 제1 연산부(118)는 '1차 생산 라인(11)'에 대응되는 보관 포화도를 '87.5%'와 같이 연산할 수 있다.
이러한 방식으로, 제1 연산부(118)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대응되는 보관 포화도를 '87.5%, 65%, 60%'와 같이 연산할 수 있다.
또한, 생산량 관리 서버(130)로부터, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각의 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보가 '28개, 10개, 33개, 12개'와 같이 수신되었다고 하고, 각 생산 라인에 대응되는 제2 임시보관부(21-1, 22-1, 23-1, 24-1)에서 보관 가능한 생산품의 총 개수가 '40개, 30개, 40개, 30개'와 같다고 하는 경우, 제2 연산부(118)는 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에 대응되는 보관 포화도를 '70%, 33.3%, 82.5%, 40%'와 같이 연산할 수 있다.
그러면, 평균 연산부(120)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13) 각각에 대응되는 보관 포화도인 '87.5%, 65%, 60%'의 평균을 연산함으로써, 제1 평균 포화도를 '70.8%'와 같이 연산할 수 있고, 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24) 각각에 대응되는 보관 포화도인 '70%, 33.3%, 82.5%, 40%'의 평균을 연산함으로써, 제2 평균 포화도를 '56.5%'와 같이 연산할 수 있다.
이렇게, 평균 연산부(120)에 의해, 상기 제1 평균 포화도와 상기 제2 평균 포화도가 연산되면, 출력 값 생성부(121)는 상기 제1 평균 포화도, 상기 제2 평균 포화도 및 상기 잔여 충전율을 성분으로 갖는 3차원의 제1 입력 벡터를 생성한 후, 상기 제1 입력 벡터를, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 인공 신경망에 입력으로 인가함으로써, 제1 출력 값을 생성한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 인공 신경망은 상기 제1 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값, 상기 제2 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값 및 상기 잔여 충전율에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값을 성분으로 갖는 복수의 훈련용 입력 벡터들과, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들 각각에 대응되는 사전 설정된 정답 값(상기 정답 값은 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 경우 제1 기준 값으로, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 경우 제2 기준 값으로 설정된 값임)으로 구성된 훈련 세트를 기초로, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들이 상기 인공 신경망에 입력으로 인가되었을 때, 각 훈련용 입력 벡터에 대응되는 정답 값에 최대로 근접한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 신경망을 의미한다.
이와 관련해서, 상기 훈련 세트는 하기의 표 1과 같이 사전 구성되어 있을 수 있다.
훈련 세트 훈련용 입력 벡터 정답 값
제1 평균 포화도에 대한 훈련 값 제2 평균 포화도에 대한 훈련 값 잔여 충전율에 대한 훈련 값
훈련 세트 1 A1 B1 C1 제1 기준 값
훈련 세트 2 A2 B2 C2 제2 기준 값
훈련 세트 3 A3 B3 C3 제1 기준 값
훈련 세트 4 A4 B4 C4 제1 기준 값
훈련 세트 5 A5 B5 C5 제2 기준 값
... ... ... ... ...
이때, 관리자는 상기 표 1과 같은 훈련 세트를 구성하는 각 훈련용 입력 벡터를 인공 신경망에 입력으로 인가하였을 때 출력되는 출력 값이 각 훈련 세트에 대응되는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 인공 신경망을 기계학습시킴으로써, 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 기계학습 모델을 생성할 수 있다.
여기서, 관리자는 상기 훈련 세트를 구성하기 위해, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들을 사전 구성해 둔 후, 각 훈련용 입력 벡터에 따른 상황에 대해 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 실험을 수행함으로써, 각 훈련용 입력 벡터에 대응되는 최적의 정답 값을 도출하여 상기 훈련 세트를 구성할 수도 있고, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)과 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)에 대한 실제 운영 히스토리 데이터를 기초로, 여러 가지 상황에 대한 최적의 정답 값을 도출하여 상기 훈련 세트를 구성할 수도 있다.
이러한 상기 인공 신경망을 기초로, 출력 값 생성부(121)에 의해 상기 제1 출력 값이 생성되면, 상황 판단부(122)는 상기 제1 출력 값을 상기 제1 기준 값 및 상기 제2 기준 값과 비교하여 상기 제1 출력 값이 상기 제1 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하고, 상기 제1 출력 값이 상기 제2 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단한다.
이동 제어부(123)는 상황 판단부(122)에 의해 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단되면, 무인 운반차(110)가 사전 설정된 충전 스테이션(30)으로 이동하도록 제어한다.
이하에서는, 출력 값 생성부(121), 상황 판단부(122) 및 이동 제어부(123)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 전술한 예와 같이, 상기 제1 평균 포화도, 상기 제2 평균 포화도 및 상기 잔여 충전율을 각각 '70.8%, 56.5%, 35%'라고 하는 경우, 출력 값 생성부(121)는 '70.8, 56.5, 35'를 성분으로 갖는 3차원의 제1 입력 벡터를 '[70.8 56.5 35]'와 같이 생성할 수 있고, 그 이후, '[70.8 56.5 35]'를 상기 인공 신경망에 입력으로 인가함으로써, 제1 출력 값을 생성할 수 있다.
이때, 상기 제1 기준 값을 '1'이라고 하고, 상기 제2 기준 값을 '0'이라고 하며, 출력 값 생성부(121)에 의해 상기 제1 출력 값이 '0.8'과 같이 생성되었다고 하는 경우, 상기 제1 출력 값은 상기 제1 기준 값 및 상기 제2 기준 값 중 상기 제1 기준 값에 근접하므로, 상황 판단부(122)는 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단할 수 있다.
그러면, 이동 제어부(123)는 무인 운반차(110)가 사전 설정된 충전 스테이션(30)으로 이동하도록 제어할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 무인 운반차(110)는 상기 잔여 충전율이 너무 낮은 경우에는, 상기 배터리가 방전되는 것을 방지하기 위해, 상기 제1 평균 포화도 및 상기 제2 평균 포화도의 크기에 관계없이, 상기 배터리가 긴급으로 충전되어야 하는 상황으로 판단하고, 상기 배터리의 긴급 충전을 위한 동작을 수행할 수 있다.
이와 관련해서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 판단 이벤트 발생부(117)는 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 한계 충전율(상기 한계 충전율은 상기 기준 충전율보다 작은 값임)과 추가로 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 한계 충전율 미만인 것으로 추가로 확인되면, 상기 배터리가 긴급으로 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단한 후, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 것 대신, 상기 배터리를 긴급 충전시킬 것을 지시하는 긴급 충전 이벤트를 발생시킬 수 있다.
예컨대, 상기 기준 충전율을 '60%'라고 하고, 충전율 확인부(116)에 의해 상기 잔여 충전율이 '20%'인 것으로 확인되었다고 하며, 이에 따라, 판단 이벤트 발생부(117)에 의해 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되었다고 가정하자.
이때, 사전 설정된 한계 충전율을 '30%'라고 하는 경우, 상기 잔여 충전율은 상기 한계 충전율 미만이므로, 판단 이벤트 발생부(117)는 상기 잔여 충전율을 상기 한계 충전율과 추가로 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 한계 충전율 미만인 것으로 추가로 확인할 수 있고, 그 이후, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 것 대신, 상기 배터리를 긴급 충전시킬 것을 지시하는 긴급 충전 이벤트를 발생시킬 수 있다.
이렇게, 판단 이벤트 발생부(117)에 의해 상기 긴급 충전 이벤트가 발생되면, 이동 제어부(123)는 무인 운반차(110)가 충전 스테이션(30)으로 이동하도록 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 무인 운반차(110)는 테이블 유지부(124) 및 충전 제어부(125)를 더 포함할 수 있다.
테이블 유지부(124)는 사전 설정된 서로 다른 잔여 충전율의 범위 값들과, 상기 범위 값들 각각에 대응되는 것으로 사전 설정된 충전 시간이 기록되어 있는 충전 테이블을 저장하여 유지한다.
예컨대, 테이블 유지부(124)는 하기의 표 2와 같은 충전 테이블을 저장하여 유지할 수 있다.
잔여 충전율의 범위 값 충전 시간
0% 이상 20% 미만 30분
20% 이상 40% 미만 25분
40% 이상 60% 미만 20분
60% 이상 80% 미만 15분
80% 이상 100% 미만 10분
충전 제어부(125)는 상황 판단부(122)에 의해 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단됨에 따라, 무인 운반차(110)가 충전 스테이션(30)으로 이동하면, 상기 충전 테이블을 참조하여 상기 잔여 충전율에 대응되는 제1 충전 시간을 확인한 후, 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전을 진행한다.
이때, 운반 이벤트 발생부(111)는 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전이 완료되면, 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)에서 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시킨다.
예컨대, 전술한 예와 같이, 상기 잔여 충전율을 '35%'라고 하고, 상황 판단부(122)에 의해 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단됨에 따라, 무인 운반차(110)가 충전 스테이션(30)으로 이동하였다고 하는 경우, 충전 제어부(125)는 상기 충전 테이블을 참조하여, '35%'에 대응되는 제1 충전 시간을 확인할 수 있다.
관련해서, 상기 표 2와 같은 충전 테이블에서는, '35%'에 대응되는 충전 시간이 '25분'이므로, 충전 제어부(125)는 제1 충전 시간을 '25분'과 같이 확인할 수 있다.
그러고 나서, 충전 제어부(125)는 '25분' 동안 상기 배터리의 충전을 진행할 수 있다.
이에 따라, '25분' 동안 상기 배터리의 충전이 완료되면, 운반 이벤트 발생부(111)는 상기 1차 생산 라인들(11, 12, 13)에서 상기 2차 생산 라인들(21, 22, 23, 24)로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시킬 수 있다.
도 3은 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들(상기 1차 생산 라인들 각각에는, 각 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부가 구비되어 있음)과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들(상기 2차 생산 라인들 각각에는, 상기 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부가 구비되어 있음)이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 무인 운반차의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
단계(S310)에서는 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시킨다.
단계(S320)에서는 상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신한다.
단계(S330)에서는 상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인한다.
단계(S340)에서는 상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성한다.
단계(S350)에서는 상기 제1 이동 경로가 생성되면, 상기 무인 운반차가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어한다.
단계(S360)에서는 상기 무인 운반차가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시킨다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 무인 운반차의 동작 방법은 사전 설정된 시간 간격으로 상기 무인 운반차에 탑재된 배터리의 잔여 충전율을 확인하는 단계, 상기 잔여 충전율이 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 기준 충전율과 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 판단 이벤트를 발생시키는 단계, 상기 판단 이벤트가 발생되면, 상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인의 제1 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 단계, 상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인에 대응되는 제2 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 단계, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제1 평균 포화도와, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제2 평균 포화도를 연산하는 단계, 상기 제1 평균 포화도, 상기 제2 평균 포화도 및 상기 잔여 충전율을 성분으로 갖는 3차원의 제1 입력 벡터를 생성한 후, 상기 제1 입력 벡터를, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 인공 신경망에 입력으로 인가함으로써, 제1 출력 값을 생성하는 단계, 상기 제1 출력 값이 생성되면, 상기 제1 출력 값을, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제1 기준 값 및 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제2 기준 값과 비교하여 상기 제1 출력 값이 상기 제1 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하고, 상기 제1 출력 값이 상기 제2 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하는 단계 및 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단되면, 상기 무인 운반차가 사전 설정된 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 인공 신경망은 상기 제1 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값, 상기 제2 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값 및 상기 잔여 충전율에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값을 성분으로 갖는 복수의 훈련용 입력 벡터들과, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들 각각에 대응되는 사전 설정된 정답 값(상기 정답 값은 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 경우 상기 제1 기준 값으로, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 경우 상기 제2 기준 값으로 설정된 값임)으로 구성된 훈련 세트를 기초로, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들이 상기 인공 신경망에 입력으로 인가되었을 때, 각 훈련용 입력 벡터에 대응되는 정답 값에 최대로 근접한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 신경망일 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 단계는 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 한계 충전율(상기 한계 충전율은 상기 기준 충전율보다 작은 값임)과 추가로 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 한계 충전율 미만인 것으로 추가로 확인되면, 상기 배터리가 긴급으로 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단한 후, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 것 대신, 상기 배터리를 긴급 충전시킬 것을 지시하는 긴급 충전 이벤트를 발생시키는 단계 및 상기 긴급 충전 이벤트가 발생되면, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 무인 운반차의 동작 방법은 사전 설정된 서로 다른 잔여 충전율의 범위 값들과, 상기 범위 값들 각각에 대응되는 것으로 사전 설정된 충전 시간이 기록되어 있는 충전 테이블을 저장하여 유지하는 단계. 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단됨에 따라, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하면, 상기 충전 테이블을 참조하여 상기 잔여 충전율에 대응되는 제1 충전 시간을 확인한 후, 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전을 진행하는 단계 및 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전이 완료되면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
이상, 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 무인 운반차의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 무인 운반차의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 무인 운반차(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차
111: 운반 이벤트 발생부 112: 정보 수신부
113: 생산 라인 확인부 114: 이동 경로 생성부
115: 제어부 116: 충전율 확인부
117: 판단 이벤트 발생부 118: 제1 연산부
119: 제2 연산부 120: 평균 연산부
121: 출력 값 생성부 122: 상황 판단부
123: 이동 제어부 124: 테이블 유지부
125: 충전 제어부
130: 생산량 관리 서버

Claims (12)

  1. n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들 - 상기 1차 생산 라인들 각각에는, 각 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부가 구비되어 있음 - 과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들 - 상기 2차 생산 라인들 각각에는, 상기 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부가 구비되어 있음 - 이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 무인 운반차(Automated Guided Vehicle: AGV)에 있어서,
    상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시키는 운반 이벤트 발생부;
    상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하는 정보 수신부;
    상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인하는 생산 라인 확인부;
    상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성하는 이동 경로 생성부; 및
    상기 제1 이동 경로가 생성되면, 상기 무인 운반차가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어하는 제어부
    를 포함하고,
    상기 운반 이벤트 발생부는
    상기 무인 운반차가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 무인 운반차.
  2. 제1항에 있어서,
    사전 설정된 시간 간격으로 상기 무인 운반차에 탑재된 배터리의 잔여 충전율을 확인하는 충전율 확인부;
    상기 잔여 충전율이 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 기준 충전율과 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 판단 이벤트를 발생시키는 판단 이벤트 발생부;
    상기 판단 이벤트가 발생되면, 상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인에 대응되는 제1 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 제1 연산부;
    상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인의 제2 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 제2 연산부;
    상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제1 평균 포화도와, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제2 평균 포화도를 연산하는 평균 연산부;
    상기 제1 평균 포화도, 상기 제2 평균 포화도 및 상기 잔여 충전율을 성분으로 갖는 3차원의 제1 입력 벡터를 생성한 후, 상기 제1 입력 벡터를, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 인공 신경망에 입력으로 인가함으로써, 제1 출력 값을 생성하는 출력 값 생성부;
    상기 제1 출력 값이 생성되면, 상기 제1 출력 값을, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제1 기준 값 및 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제2 기준 값과 비교하여 상기 제1 출력 값이 상기 제1 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하고, 상기 제1 출력 값이 상기 제2 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하는 상황 판단부; 및
    상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단되면, 상기 무인 운반차가 사전 설정된 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 이동 제어부
    를 더 포함하는 무인 운반차.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 인공 신경망은
    상기 제1 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값, 상기 제2 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값 및 상기 잔여 충전율에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값을 성분으로 갖는 복수의 훈련용 입력 벡터들과, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들 각각에 대응되는 사전 설정된 정답 값 - 상기 정답 값은 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 경우 상기 제1 기준 값으로, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 경우 상기 제2 기준 값으로 설정된 값임 - 으로 구성된 훈련 세트를 기초로, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들이 상기 인공 신경망에 입력으로 인가되었을 때, 각 훈련용 입력 벡터에 대응되는 정답 값에 최대로 근접한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 신경망인 것을 특징으로 하는 무인 운반차.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 판단 이벤트 발생부는
    상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 한계 충전율 - 상기 한계 충전율은 상기 기준 충전율보다 작은 값임 - 과 추가로 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 한계 충전율 미만인 것으로 추가로 확인되면, 상기 배터리가 긴급으로 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단한 후, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 것 대신, 상기 배터리를 긴급 충전시킬 것을 지시하는 긴급 충전 이벤트를 발생시키고,
    상기 이동 제어부는
    상기 긴급 충전 이벤트가 발생되면, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 무인 운반차.
  5. 제2항에 있어서,
    사전 설정된 서로 다른 잔여 충전율의 범위 값들과, 상기 범위 값들 각각에 대응되는 것으로 사전 설정된 충전 시간이 기록되어 있는 충전 테이블을 저장하여 유지하는 테이블 유지부; 및
    상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단됨에 따라, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하면, 상기 충전 테이블을 참조하여 상기 잔여 충전율에 대응되는 제1 충전 시간을 확인한 후, 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전을 진행하는 충전 제어부
    를 더 포함하고,
    상기 운반 이벤트 발생부는
    상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전이 완료되면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 무인 운반차.
  6. n(n은 2 이상의 자연수임)개의 1차 생산 라인들 - 상기 1차 생산 라인들 각각에는, 각 1차 생산 라인을 통해 생산된 생산품들을 임시로 보관하기 위한 제1 임시보관부가 구비되어 있음 - 과 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 2차 생산 라인들 - 상기 2차 생산 라인들 각각에는, 상기 1차 생산 라인들로부터 운반된 생산품들을 각 2차 생산 라인에 입력 재료로 인가하기 전에, 임시로 보관하기 위한 제2 임시보관부가 구비되어 있음 - 이 구비되어 있는 공장에서, 상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품들을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 무인 운반차(Automated Guided Vehicle: AGV)의 동작 방법에 있어서,
    상기 1차 생산 라인들에서 생산된 생산품을 픽업하여 상기 2차 생산 라인들로 운반하기 위한 운반 이벤트를 발생시키는 단계;
    상기 운반 이벤트가 발생되면, 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수와 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하는 단계;
    상기 1차 생산 라인들 중 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최대인 1차 생산 라인을 제1 생산 라인으로 확인하고, 상기 2차 생산 라인들 중 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수가 최소인 2차 생산 라인을 제2 생산 라인으로 확인하는 단계;
    상기 제1 생산 라인과 상기 제2 생산 라인이 확인되면, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로부터, 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에 존재하는 어느 하나의 생산품을 픽업하여 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하기 위한 제1 이동 경로를 생성하는 단계;
    상기 제1 이동 경로가 생성되면, 상기 무인 운반차가 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부로 이동하여 상기 제1 생산 라인의 제1 임시보관부에서 생산품을 픽업한 후, 상기 제1 이동 경로에 따라, 픽업된 생산품을 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 운반하도록 제어하는 단계; 및
    상기 무인 운반차가 상기 제2 생산 라인의 제2 임시보관부로 생산품의 운반 완료하면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 단계
    를 포함하는 무인 운반차의 동작 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    사전 설정된 시간 간격으로 상기 무인 운반차에 탑재된 배터리의 잔여 충전율을 확인하는 단계;
    상기 잔여 충전율이 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 기준 충전율과 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 판단 이벤트를 발생시키는 단계;
    상기 판단 이벤트가 발생되면, 상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 1차 생산 라인들 각각의 제1 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인의 제1 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 단계;
    상기 생산량 관리 서버로부터, 현재 시점에서의 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 수신하고, 상기 2차 생산 라인들 각각의 제2 임시보관부에 존재하는 생산품들의 개수에 대한 정보를 기초로, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대해, 각 생산 라인에 대응되는 제2 임시보관부에서 보관 가능한 생산품의 총 개수에 대한 보관 포화도를 연산함으로써, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도를 연산하는 단계;
    상기 1차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제1 평균 포화도와, 상기 2차 생산 라인들 각각에 대응되는 보관 포화도의 평균인 제2 평균 포화도를 연산하는 단계;
    상기 제1 평균 포화도, 상기 제2 평균 포화도 및 상기 잔여 충전율을 성분으로 갖는 3차원의 제1 입력 벡터를 생성한 후, 상기 제1 입력 벡터를, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인지 여부를 판단하기 위한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 인공 신경망에 입력으로 인가함으로써, 제1 출력 값을 생성하는 단계;
    상기 제1 출력 값이 생성되면, 상기 제1 출력 값을, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제1 기준 값 및 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하기 위한 사전 설정된 제2 기준 값과 비교하여 상기 제1 출력 값이 상기 제1 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단하고, 상기 제1 출력 값이 상기 제2 기준 값에 근접한 것으로 확인되는 경우, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 것으로 판단하는 단계; 및
    상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단되면, 상기 무인 운반차가 사전 설정된 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 단계
    를 더 포함하는 무인 운반차의 동작 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 인공 신경망은
    상기 제1 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값, 상기 제2 평균 포화도에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값 및 상기 잔여 충전율에 대한 사전 설정된 서로 다른 훈련 값을 성분으로 갖는 복수의 훈련용 입력 벡터들과, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들 각각에 대응되는 사전 설정된 정답 값 - 상기 정답 값은 상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 경우 상기 제1 기준 값으로, 상기 배터리가 충전되지 않아야 하는 상황인 경우 상기 제2 기준 값으로 설정된 값임 - 으로 구성된 훈련 세트를 기초로, 상기 복수의 훈련용 입력 벡터들이 상기 인공 신경망에 입력으로 인가되었을 때, 각 훈련용 입력 벡터에 대응되는 정답 값에 최대로 근접한 출력 값을 산출하도록 사전 기계학습 완료된 신경망인 것을 특징으로 하는 무인 운반차의 동작 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 판단 이벤트를 발생시키는 단계는
    상기 잔여 충전율이 상기 기준 충전율 미만인 것으로 확인되면, 상기 잔여 충전율을 사전 설정된 한계 충전율 - 상기 한계 충전율은 상기 기준 충전율보다 작은 값임 - 과 추가로 비교하여 상기 잔여 충전율이 상기 한계 충전율 미만인 것으로 추가로 확인되면, 상기 배터리가 긴급으로 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단한 후, 상기 판단 이벤트를 발생시키는 것 대신, 상기 배터리를 긴급 충전시킬 것을 지시하는 긴급 충전 이벤트를 발생시키는 단계; 및
    상기 긴급 충전 이벤트가 발생되면, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하도록 제어하는 단계
    를 포함하는 무인 운반차의 동작 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    사전 설정된 서로 다른 잔여 충전율의 범위 값들과, 상기 범위 값들 각각에 대응되는 것으로 사전 설정된 충전 시간이 기록되어 있는 충전 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 배터리가 충전되어야 하는 상황인 것으로 판단됨에 따라, 상기 무인 운반차가 상기 충전 스테이션으로 이동하면, 상기 충전 테이블을 참조하여 상기 잔여 충전율에 대응되는 제1 충전 시간을 확인한 후, 상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전을 진행하는 단계; 및
    상기 제1 충전 시간 동안 상기 배터리의 충전이 완료되면, 상기 1차 생산 라인들에서 상기 2차 생산 라인들로 생산품의 운반을 반복 수행하기 위해, 상기 운반 이벤트를 재발생시키는 단계
    를 더 포함하는 무인 운반차의 동작 방법.
  11. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  12. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
KR1020210019620A 2021-02-15 2021-02-15 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법 KR102543550B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210019620A KR102543550B1 (ko) 2021-02-15 2021-02-15 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210019620A KR102543550B1 (ko) 2021-02-15 2021-02-15 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220116602A true KR20220116602A (ko) 2022-08-23
KR102543550B1 KR102543550B1 (ko) 2023-06-13

Family

ID=83092757

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210019620A KR102543550B1 (ko) 2021-02-15 2021-02-15 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102543550B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240039681A (ko) 2022-09-20 2024-03-27 (주)인더스웰 생산지원 저속 무인 자동운반차의 접지력 향상장치
KR20240039680A (ko) 2022-09-20 2024-03-27 (주)인더스웰 생산지원 저속 무인 자동운반차를 이용한 화재 및 동파 감지 경보시스템
KR102663860B1 (ko) * 2023-06-13 2024-05-08 (주)케이디제이시스템 Pop 연계 기반 물류 자동화를 위한 창고 제어 처리 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010092321A (ja) * 2008-10-09 2010-04-22 Nippon Steel Corp 搬送システム制御装置、搬送システムの制御方法およびプログラム
JP2010102590A (ja) * 2008-10-24 2010-05-06 Murata Machinery Ltd 搬送車システム
JP2013061736A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Daifuku Co Ltd 物品処理設備

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010092321A (ja) * 2008-10-09 2010-04-22 Nippon Steel Corp 搬送システム制御装置、搬送システムの制御方法およびプログラム
JP2010102590A (ja) * 2008-10-24 2010-05-06 Murata Machinery Ltd 搬送車システム
JP2013061736A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Daifuku Co Ltd 物品処理設備

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240039681A (ko) 2022-09-20 2024-03-27 (주)인더스웰 생산지원 저속 무인 자동운반차의 접지력 향상장치
KR20240039680A (ko) 2022-09-20 2024-03-27 (주)인더스웰 생산지원 저속 무인 자동운반차를 이용한 화재 및 동파 감지 경보시스템
KR102663860B1 (ko) * 2023-06-13 2024-05-08 (주)케이디제이시스템 Pop 연계 기반 물류 자동화를 위한 창고 제어 처리 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102543550B1 (ko) 2023-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220116602A (ko) 공장에서의 생산 라인의 가동 효율을 개선하기 위한 운송 및 충전 경로를 생성하여 동작하는 무인 운반차 및 그 동작 방법
CN104408589B (zh) 基于混合粒子群算法的agv优化调度方法
EP3512785B1 (en) Integrated obstacle detection and payload centering sensor system
KR101894377B1 (ko) 장치장 크레인 작업 계획 시스템 및 방법
CN111126770A (zh) 一种跨层穿梭车仓储系统的任务调度方法
Moon et al. Adaptive genetic algorithm for advanced planning in manufacturing supply chain
TW202308918A (zh) 故障救援方法、設備以及系統
CN112193953B (zh) 一种电梯资源调度方法及装置
CN109204391A (zh) 一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法
CN105911982A (zh) 基于分散式出/入库布局模式下的堆垛机调度路径模型建立方法
WO2024032376A1 (zh) 基于混合遗传算法的车辆路径优化方法及应用
Dan et al. Persistent object search and surveillance control with safety certificates for drone networks based on control barrier functions
CN112465180B (zh) 车辆路径规划方法和装置
CN109436821A (zh) 一种实现多边形物体自定义码垛的方法
KR102337738B1 (ko) 상품 픽업용 자율주행 로봇 및 그 동작 방법
CN111369189A (zh) 生成拣货任务的方法、装置、存储介质及电子设备
CN115557432A (zh) 货物卸载方法、装置、电子设备及存储介质
CN113792109B (zh) 路径规划方法、路径规划系统、机器人及存储介质
CN115775076A (zh) 车辆调度方法、装置和系统
CN114418504A (zh) 仓储物流方案的规划方法及系统
Vasava Scheduling of automated guided vehicle in different flexible manufacturing system environment
CN114897244A (zh) 一种适用于rmfs仓储系统的订单分批优化方法
CN110994719B (zh) 自动化设备的充电管理方法和装置
EP1372098A1 (en) Parts placement calculation system
CN114331265A (zh) 用于输出信息的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant