KR20220134389A - Ai-based cloud server device, customized product production system and method including the same - Google Patents

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KR20220134389A
KR20220134389A KR1020210039996A KR20210039996A KR20220134389A KR 20220134389 A KR20220134389 A KR 20220134389A KR 1020210039996 A KR1020210039996 A KR 1020210039996A KR 20210039996 A KR20210039996 A KR 20210039996A KR 20220134389 A KR20220134389 A KR 20220134389A
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Abstract

Provided is a customized product production system that generates a personal characteristic matching model to match customized products according to personal characteristic information input from a consumer, collects available information from a plurality of production server devices, generates a production server matching model to match a production server according to the customized product based on the available information, and delivers order information to the production server device.

Description

AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법{AI-BASED CLOUD SERVER DEVICE, CUSTOMIZED PRODUCT PRODUCTION SYSTEM AND METHOD INCLUDING THE SAME}AI-BASED CLOUD SERVER DEVICE, CUSTOMIZED PRODUCT PRODUCTION SYSTEM AND METHOD INCLUDING THE SAME

본 발명은 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 소비자에게 맞춰진 맞춤형 제품을 생산하는 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an AI-based cloud server device, a system and method for producing a customized product including the same, and more particularly, an AI-based cloud server device for producing a customized product tailored to a consumer, and a system and method for producing a customized product including the same is about

현대에는 획일적으로 공장에서 생산되는 제품에서 벗어나, 소비자 개인에 맞춤화된 제품을 선보이는 추세이며, 그 수요도 점차 확장되고 있다.In modern times, there is a trend to introduce products customized to individual consumers rather than uniformly produced in factories, and the demand for them is gradually expanding.

그러나, 기존의 제품 공급자들은 제원, 성능 및 성분 등이 동일한 제품을 대량으로 생산하는 방식을 이용하고 있으며, 이러한 방식은 일반적으로, 원청 업체의 주문에 따라 OEM이나 ODM 방식의 제조업체에서 생산 및 납품하는 방식을 취하고 있기 때문에 각 제조업체 별로 다품종 소량의 맞춤형 제품을 실시간 공급할 수 없는 문제가 있다.However, existing product suppliers use a method of mass-producing products with the same specifications, performance and ingredients, and this method is generally produced and delivered by OEM or ODM manufacturers according to the order of the original contractor. Because of this method, there is a problem that it is not possible to supply a variety of small quantities of customized products in real time for each manufacturer.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 복수의 생산 서버로부터 생산 가능한 제품을 나타내는 정보를 수집하고, 소비자의 주문에 따른 제품의 생산이 가능한 생산 서버를 추출하여 소비자의 주문을 전달하는 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is an AI-based cloud server device that collects information indicating a product that can be produced from a plurality of production servers, extracts a production server capable of producing a product according to a consumer's order, and delivers the consumer's order , to provide a customized product production system and method including the same.

본 발명의 일측면은, 맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련되는 생산 서버 장치; 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 전자 상거래 서버 장치; 및 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하며, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하고, 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하며, 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 클라우드 서버 장치;를 포함할 수 있다.One aspect of the present invention, a production server device provided to control the production of customized products; an e-commerce server device that receives personal characteristic information from a consumer and generates order information for a customized product ordered from the consumer; and generating a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information, collecting available information indicating raw materials available for production of the customized product from a plurality of production server devices, and based on the available information and a cloud server device that generates a production server matching model so that the production server is matched according to the customized product, and transmits the order information to the production server device.

본 발명의 다른 일측면은, 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 맞춤형 제품 학습부; 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하는 맞춤형 제품 추출부; 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버 장치가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 생산 서버 학습부; 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 상기 생산 서버 추출부; 및 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 통신부;를 포함할 수 있다.Another aspect of the present invention may include: an information collecting unit that collects personal characteristic information and order information of consumers from an e-commerce server device, and collects available information indicating raw materials available for production of a customized product from a plurality of production server devices; a customized product learning unit that generates a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information; a customized product extraction unit for extracting the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model; a production server learning unit for generating a production server matching model so that the production server device is matched according to the customized product based on the available information; the production server extraction unit for extracting a production server device matching the customized product based on the production server matching model; and a communication unit that transmits the order information to the production server device.

또한, 상기 가용 정보는, 상기 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 상기 생산 서버 장치에서 제어 가능한 공정 정보 및 상기 맞춤형 제품이 보관되는 외형 정보를 포함할 수 있다.In addition, the available information may include raw material information added to the customized product, process information controllable by the production server device, and external appearance information in which the customized product is stored.

또한, 상기 맞춤형 제품 학습부는, 상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.In addition, the customized product learning unit, when personal characteristic information input from the dispenser to match the customized product according to the formulation information and the formulation information input from the dispenser to indicate the formulation of the customized product is collected, the personal characteristics A customized product according to the preparation information may be applied to the matching model.

또한, 상기 맞춤형 제품 학습부는, 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.In addition, the customized product learning unit may generate the individual characteristic matching model by assigning a greater weight to the customized product according to the preparation information than the customized product according to the order information.

또한, 상기 생산 서버 추출부는, 조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천할 수 있다.In addition, the production server extraction unit may recommend the preparation information to the production server that matches the customized product according to the preparation information based on the production server matching model when the preparation information input from the dispenser is collected. have.

또한, 상기 맞춤형 제품 추출부는, 소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.In addition, the customized product extraction unit, when the personal characteristic information input from the consumer and the order information are transmitted, extracts the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model, When the customized product is different from the customized product indicated from the order information, the extracted customized product may be recommended to the consumer through the e-commerce server.

본 발명의 또 다른 일측면은, 맞춤형 제품 생산 시스템에서의 맞춤형 제품 생산 방법에 있어서, 전자 상거래 서버 장치가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계; 클라우드 서버 장치가 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계; 및 상기 클라우드 서버 장치가 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하고, 상기 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계;를 포함할 수 있다.Another aspect of the present invention provides a method for producing a customized product in a system for producing a customized product, the method comprising: receiving, by an e-commerce server device, personal characteristic information from a consumer, and generating order information for a customized product ordered from the consumer; ; collecting, by the cloud server device, personal characteristic information and order information of the consumer from the e-commerce server device, and collecting available information indicating raw materials available for production of the customized product from a plurality of production server devices; generating, by the cloud server device, a personal characteristic matching model such that the customized product is matched according to the personal characteristic information; generating, by the cloud server device, a production server matching model such that the production server is matched according to the customized product based on the available information; extracting, by the cloud server device, the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model, and extracting a production server device matching the customized product based on the production server matching model; and transmitting, by the cloud server device, the order information to the production server device, and controlling, by the production server device, production of a customized product.

또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.In addition, the cloud server device, when the personal characteristics information input from the dispenser to match the personalized product according to the preparation information and the preparation information input from the dispenser to indicate the preparation method of the customized product is collected, the personal characteristics A customized product according to the preparation information may be applied to the matching model.

또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.Also, the cloud server device may generate the personal characteristic matching model by giving a greater weight to the customized product according to the preparation information than the customized product according to the order information.

또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천할 수 있다.In addition, when the preparation information input from the dispenser is collected, the cloud server device may recommend the preparation information to the production server that matches the customized product according to the preparation information based on the production server matching model. have.

또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.In addition, when the personal characteristic information and the order information input from the consumer are transmitted, the cloud server device extracts the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model, and extracts the extracted When the customized product is different from the customized product indicated from the order information, the extracted customized product may be recommended to the consumer through the e-commerce server.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법을 제공함으로써, 복수의 생산 서버로부터 생산 가능한 제품을 나타내는 정보를 수집하고, 소비자의 주문에 따른 제품의 생산이 가능한 생산 서버를 추출하여 소비자의 주문을 전달할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, by providing an AI-based cloud server device, a customized product production system and method including the same, information indicating products that can be produced from a plurality of production servers is collected, and products according to a consumer's order By extracting a production server capable of producing

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 시스템의 개략도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치의 제어블록도이다.
도3은 도2의 맞춤형 제품 학습부에서 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도4는 도2의 생산 서버 학습부에서 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도5는 도2의 맞춤형 제품 추출부가 주문 정보를 생산 서버 장치에 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도6은 도2의 맞춤형 제품 추출부가 맞춤형 제품을 소비자에게 추천하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도7은 도2의 생산 서버 추출부가 생산 서버 장치에 조제 정보를 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법의 순서도이다.
1 is a schematic diagram of a system for producing customized products according to an embodiment of the present invention;
2 is a control block diagram of a cloud server device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a process of generating a personal characteristic matching model in the customized product learning unit of FIG. 2 .
4 is a block diagram illustrating a process of generating a production server matching model in the production server learning unit of FIG.
5 is a block diagram illustrating a process in which the customized product extraction unit of FIG. 2 transmits order information to a production server device.
6 is a block diagram illustrating a process in which the customized product extraction unit of FIG. 2 recommends a customized product to a consumer.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a process in which the production server extraction unit of FIG. 2 transmits the preparation information to the production server device.
8 is a flowchart of a method for producing a customized product according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0014] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0016] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 시스템의 개략도이다.1 is a schematic diagram of a system for producing customized products according to an embodiment of the present invention;

맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 생산 서버 장치(300), 전자 상거래 서버 장치(200) 및 클라우드 서버 장치(100)를 포함할 수 있다.The customized product production system 1 may include a production server device 300 , an e-commerce server device 200 , and a cloud server device 100 .

또한, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 도 1에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 맞춤형 제품 생산 시스템(1)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.In addition, the customized product production system 1 may be implemented by more components than the components shown in FIG. 1 , and may be implemented by fewer components. Alternatively, in the customized product production system 1 , at least two components provided in the customized product production system 1 may be integrated into one component, and one component may perform a complex function. Hereinafter, the above-described components will be described in detail.

생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련될 수 있다. 이때, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품을 생산하도록 마련된 생산 설비의 제어를 수행할 수 있으며, 이를 위해, 생산 서버 장치(300)는 스마트 팩토리(Smart Factory) 등에 마련된 생산 설비를 제어하도록 마련될 수 있다.The production server device 300 may be provided to control the production of customized products. At this time, the production server device 300 may perform control of production facilities provided to produce customized products, and for this purpose, the production server device 300 is provided to control production facilities provided in a smart factory, etc. can

여기에서, 스마트 팩토리는 제품에 대한 생산 자동화가 구축된 공장 시설을 의미할 수 있으며, 이에 따라, 스마트 팩토리는 유지 또는 관리 등의 운영 업무에서만 인력이 요구되며, 제품의 생산 과정에서는 인력이 요구되지 않는 공장 시설을 의미할 수 있다.Here, the smart factory may refer to a factory facility in which production automation for products is established, and accordingly, the smart factory requires manpower only for operation tasks such as maintenance or management, and manpower is not required in the production process of the product. It may mean a factory facility that does not

이와 관련하여, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품의 생산 과정을 자동화하기에 충분한 정보가 수집되기 전까지, 맞춤형 제품이 생산되도록 스마트 팩토리의 생산 설비를 제어하는 과정에서 요구되는 정보를 생산자로부터 입력 받을 수 있다.In this regard, the production server device 300 receives from the producer the information required in the process of controlling the production facilities of the smart factory so that the customized product is produced until sufficient information is collected to automate the production process of the customized product. can

이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품이 수 회 생산되는 과정에서 요구되는 정보들을 수집할 수 있으며, 이를 통해, 생산 서버 장치(300)는 수집된 정보에 기초하여, 소비자로부터의 구매 요청에 따라 맞춤 제작되는 맞춤형 제품의 생산 과정을 자동화할 수 있다.Accordingly, the production server device 300 may collect information required in the process of producing the customized product several times, and through this, the production server device 300 may request a purchase from the consumer based on the collected information. It is possible to automate the production process of custom products that are custom-made according to the requirements.

이때, 생산 서버 장치(300)는 기계 학습(Machine Learning) 및 강화 학습(Reinficement Learning) 등의 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기법을 이용하여 생산 과정의 자동화를 수행할 수 있다.In this case, the production server device 300 may automate the production process using artificial intelligence (AI) techniques such as machine learning and reinforcement learning.

여기에서, 기계 학습은 복수개의 정보에 기초하여, 복수개의 정보를 하나 이상의 그룹으로 분류 가능하도록 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 기초하여 임의의 정보를 분류하는 기법으로 이해할 수 있으며, 이와 같은, 머신 러닝은 관리자에 의해 분류된 복수개의 정보에 따라 임의의 정보를 분류 가능 하도록 학습 모델을 생성하는 지도 학습(Supervised Learning), 복수개의 정보 자체를 분석하거나, 또는 군집화 과정을 수행하며 학습 모델을 생성하는 비지도 학습(Unsupervised Learning), 지도 학습과 비지도 학습을 혼합하여 학습 모델을 생성하는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 및 복수개의 정보에 대해 임의의 동작을 수행하는 과정에서 발생한 보상에 따라 학습 모델을 생성하는 강화 학습(Reinforcement Learning) 등을 포함할 수 있다.Here, machine learning can be understood as a technique for generating a learning model to classify a plurality of information into one or more groups based on a plurality of information, and classifying arbitrary information based on the generated learning model, and In the same way, machine learning is supervised learning that creates a learning model to classify arbitrary information according to a plurality of information classified by an administrator, analyzes a plurality of information itself, or performs a clustering process and performs a learning model Unsupervised learning that generates It may include reinforcement learning (Reinforcement Learning) that generates a learning model according to the

한편, 맞춤형 제품은 생산 서버 장치(300)에 의해 생산되는 제품을 의미할 수 있다. 이때, 맞춤형 제품은 소비자로부터의 주문 요청에 따라 맞춤 제작되어 생산된 제품을 의미할 수 있으며, 이와 같은, 맞춤형 제품은 소량으로 생산되는 다품종의 제품을 의미할 수 있다.Meanwhile, the customized product may mean a product produced by the production server device 300 . In this case, the customized product may mean a product that is customized and produced according to an order request from a consumer, and the customized product may mean a multi-variety product produced in a small amount.

예를 들어, 맞춤형 제품은 화장품일 수 있으며, 이러한 경우에, 맞춤형 제품은 소비자의 피부 특성, 식생활 습관, 체질 등의 개인 특성 정보에 따라 맞춤 제작되는 화장품을 의미할 수 있다.For example, the customized product may be cosmetics, and in this case, the customized product may mean cosmetics customized according to personal characteristic information such as skin characteristics, dietary habits, and constitution of the consumer.

이때, 맞춤형 제품은 소비자의 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 첨가되는 원료, 서로 다른 원료 간의 비율, 생산 서버 장치(300)에서 설비를 제어하는 공정, 원료가 첨가 또는 혼합되는 순서 및 맞춤형 제품이 보관되는 외형이 다르게 생산될 수 있다.At this time, the customized product is the raw material added to the customized product according to the personal characteristic information of the consumer, the ratio between different raw materials, the process of controlling the equipment in the production server device 300, the order in which the raw material is added or mixed, and the customized product is stored can be produced differently.

이와 관련하여, 생산 서버 장치(300)는 서로 다른 맞춤형 제품을 생산 가능한 시설에 각각 설치될 수 있으며, 이에 따라, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 복수개의 서로 다른 생산 서버 장치(300) 중 소비자에 의해 주문되는 맞춤형 제품의 생산이 가능한 생산 서버 장치(300)가 해당 맞춤형 제품을 생산하도록 마련될 수 있다.In this regard, the production server device 300 may be installed in a facility capable of producing different customized products, respectively, and accordingly, the customized product production system 1 is provided to consumers among a plurality of different production server devices 300 . The production server device 300 capable of producing a customized product ordered by the company may be provided to produce a corresponding customized product.

이때, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 생산 제어를 수행할 수 있으며, 이때, 조제 정보는 맞춤형 제품에 첨가되는 원료, 서로 다른 원료 간의 비율, 생산 서버 장치(300)에서 설비가 제어되는 공정, 원료가 첨가 또는 혼합되는 순서 및 맞춤형 제품이 보관되는 외형 등을 포함할 수 있다.At this time, the production server device 300 may perform production control according to the preparation information corresponding to the customized product, in this case, the preparation information includes the raw materials added to the customized product, the ratio between different raw materials, and the production server device 300 . This may include the process by which equipment is controlled, the order in which raw materials are added or mixed, and the appearance in which custom products are stored.

이를 위해, 클라우드 서버 장치(100)는 소비자의 주문 정보에 기초하여 맞춤형 제품의 생산에 가장 적합한 생산 서버 장치(300)를 판단할 수 있고, 클라우드 서버 장치(100)는 해당 생산 서버 장치(300)에 소비자의 주문 정보를 전달하여 해당 맞춤형 제품을 생산하여 소비자에게 제공하도록 마련될 수 있다.To this end, the cloud server device 100 may determine the production server device 300 most suitable for production of a customized product based on the consumer's order information, and the cloud server device 100 is the production server device 300 . It may be arranged to deliver the order information of the consumer to the maker to produce a corresponding customized product and provide it to the consumer.

한편, 맞춤형 제품은 특정한 직종 또는 제품군에 한정되지 않으며, 예를 들어, 맞춤형 제품은 식품, 화장품, 자동차 부품 등 다양한 분야의 제품군에 포함되는 제품이 적용될 수 있다.On the other hand, the customized product is not limited to a specific occupation or product group, and for example, the customized product may be a product included in a product group in various fields such as food, cosmetics, and automobile parts.

전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성할 수 있다.The e-commerce server device 200 may receive personal characteristic information from a consumer, and the e-commerce server device 200 may generate order information for a customized product ordered from the consumer.

이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 이용하는 개인 컴퓨터, 스마트폰 등의 단말기기(110)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.To this end, the e-commerce server device 200 may be connected to a terminal device 110 such as a personal computer or a smart phone used by a consumer through a wired or wireless network.

이러한 경우에, 단말기기(110)는 소비자로부터 개인 특성 정보 및 구매 요청을 입력 받을 수 있고, 단말기기(110)는 개인 특성 정보와 구매 요청을 전자 상거래 서버 장치(200)에 전달할 수 있다.In this case, the terminal device 110 may receive personal characteristic information and a purchase request from the consumer, and the terminal device 110 may transmit the personal characteristic information and the purchase request to the e-commerce server device 200 .

이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 개인 특성 정보와 구매 요청을 전달받을 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 구매 요청에 기초하여 주문 정보를 생성할 수 있다.Accordingly, the e-commerce server device 200 may receive personal characteristic information and a purchase request, and the e-commerce server device 200 may generate order information based on the purchase request.

여기에서, 주문 정보는 소비자로부터 구매 요청된 맞춤형 제품의 종류와 수량 등을 포함할 수 있다.Here, the order information may include the type and quantity of the customized product requested to be purchased by the consumer.

다시 말해서, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의로부터 구매 요청을 전달받고, 전달된 구매 요청에 따른 결제를 수행하도록 마련될 수 있으며, 이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 맞춤형 제품에 대한 구매 요청을 입력할 수 있도록 사전에 마련되는 항목을 무선 또는 유선 네트워크를 통해 소비자의 단말기기(110)에 제공할 수 있다.In other words, the e-commerce server device 200 may be provided to receive a purchase request from a consumer and perform a payment according to the transferred purchase request. A pre-prepared item may be provided to the consumer's terminal device 110 through a wireless or wired network so as to input a purchase request for .

예를 들어, 전자 상거래 서버 장치(200)는 맞춤형 제품의 구매 요청을 입력할 수 있도록 인터넷 홈페이지 등이 마련되는 서버를 의미할 수 있다.For example, the e-commerce server device 200 may mean a server in which an Internet homepage or the like is provided to input a purchase request for a customized product.

이와 같은, 전자 상거래 서버 장치(200)는 네트워크를 통해 재화 또는 서비스를 사거나, 파는 등의 거래를 나타내는 전자 상거래(E-Commerce)가 수행되도록 마련될 수 있다.As such, the electronic commerce server device 200 may be provided to perform an electronic commerce transaction (E-Commerce) representing a transaction such as buying or selling goods or services through a network.

이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 은행, 카드사 및 위탁거래 업체 등에 마련되는 서버와 네트워크를 통해 연결되어 소비자의 구매 요청에 대한 결제를 수행할 수 있다.Accordingly, the e-commerce server device 200 may be connected to a server provided in a bank, a credit card company, a consignment transaction company, etc. through a network to perform a payment for a purchase request of a consumer.

한편, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자로부터 맞춤형 제품의 조제법을 나타내는 조제 정보를 입력 받을 수 있으며, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자로부터 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있다.Meanwhile, the e-commerce server device 200 may receive formulation information indicating a recipe for a customized product from a dispenser, and the e-commerce server device 200 may receive personal characteristic information matching a customized product according to the dispensing information from the dispenser. can be input.

이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자가 이용하는 개인 컴퓨터, 스마트폰 등의 단말기기(130)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.To this end, the e-commerce server device 200 may be connected to a terminal device 130 such as a personal computer or a smart phone used by the dispenser through a wired or wireless network.

이러한 경우에, 단말기기(130)는 조제자로부터 조제 정보 및 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있고, 단말기기(130)는 조제 정보와 개인 특성 정보를 전자 상거래 서버 장치(200)에 전달할 수 있다.In this case, the terminal device 130 may receive the preparation information and personal characteristic information from the dispenser, and the terminal device 130 may transmit the preparation information and the personal characteristic information to the e-commerce server device 200 .

이와 관련하여, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)로부터 전달되는 정보와 조제자의 단말기기(130)로부터 전달되는 정보를 분리하여 수집할 수 있으며, 이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 단말기기(110)를 통해 정보를 입력하도록 마련되는 접근 방식과 조제자가 단말기기(130)를 통해 정보를 입력하도록 마련되는 접근 방식을 다르게 설정할 수 있다.In this regard, the e-commerce server device 200 may separate and collect information transmitted from the consumer's terminal device 110 and information transmitted from the dispenser's terminal device 130 , and for this purpose, the e-commerce server device Reference numeral 200 may set a different approach from a method provided for a consumer to input information through the terminal device 110 and an approach method provided for a dispenser to input information through the terminal device 130 .

예를 들어, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)에 제공되는 인터넷 홈페이지 등과 조제자의 단말기기(130)에 제공되는 인터넷 홈페이지 등을 다르게 설정할 수 있다.For example, the e-commerce server device 200 may set the Internet homepage provided to the consumer's terminal device 110 and the like provided to the dispenser's terminal device 130 differently.

또한, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)로부터 정보를 수집하는 서버 장치와 조제자의 단말기기(130)로부터 정보를 수집하는 서버 장치를 분리할 수도 있다.Also, the e-commerce server device 200 may separate a server device that collects information from the consumer's terminal device 110 and a server device that collects information from the preparer's terminal device 130 .

이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 무선 또는 유선 네트워크를 통해 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 클라우드 서버 장치(100)에 전달할 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 무선 또는 유선 네트워크를 통해 조제 정보와 개인 특성 정보를 클라우드 서버 장치(100)에 전달할 수 있다.Accordingly, the e-commerce server device 200 may transmit the consumer's personal characteristic information and order information to the cloud server device 100 through a wireless or wired network, and the e-commerce server device 200 may use a wireless or wired network. Through this, the preparation information and personal characteristic information may be transmitted to the cloud server device 100 .

한편, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자 또는 조제자로부터의 주문에 따라 맞춤형 제품의 조제에 이용되는 원료 등의 구매를 수행하도록 마련될 수도 있다.Meanwhile, the e-commerce server device 200 may be provided to purchase raw materials used for preparing a customized product according to an order from a consumer or a preparer.

클라우드 서버 장치(100)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있으며, 클라우드 서버 장치(100)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있고, 클라우드 서버 장치(100)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있으며, 클라우드 서버 장치(100)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있다.The cloud server device 100 may generate a personal characteristic matching model so that a customized product is matched according to the personal characteristic information, and the cloud server device 100 is available for production of customized products from a plurality of production server devices 300 . Available information indicating raw materials may be collected, and the cloud server device 100 may generate a production server matching model such that a production server is matched according to a customized product based on the available information, and the cloud server device 100 may produce Order information may be transmitted to the server device 300 .

여기에서, 가용 정보는 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가용 정보는 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 생산 서버 장치(300)에서 제어 가능한 공정 정보 및 맞춤형 제품의 외형 정보를 포함할 수 있다.Here, the available information may include information available for production of the customized product, for example, the available information includes raw material information added to the customized product, process information controllable by the production server device 300, and the customized product. Appearance information may be included.

일 실시예에서, 원료 정보는 화장품에 첨가되는 서로 다른 화학 물질을 의미할 수 있고, 공정 정보는 생산 서버 장치(300)에 의한 서로 다른 화장품의 생산 공정을 의미할 수 있으며, 외형 정보는 생산된 화장품이 보관되는 용기의 외형을 의미할 수 있다.In an embodiment, raw material information may mean different chemical substances added to cosmetics, process information may mean different cosmetic production processes by the production server device 300 , and appearance information may mean produced It may mean the appearance of a container in which cosmetics are stored.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치(100)에 대해 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, the cloud server device 100 according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치의 제어블록도이다.2 is a control block diagram of a cloud server device according to an embodiment of the present invention.

클라우드 서버 장치(100)는 정보 수집부(110), 맞춤형 제품 학습부(120), 맞춤형 제품 추출부(130), 생산 서버 학습부(140) 및 생산 서버 추출부(150)를 포함할 수 있다.The cloud server device 100 may include an information collection unit 110 , a customized product learning unit 120 , a customized product extraction unit 130 , a production server learning unit 140 , and a production server extraction unit 150 . .

또한, 클라우드 서버 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 클라우드 서버 장치(100)는 클라우드 서버 장치(100)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.In addition, the cloud server device 100 may be implemented by more components than the components shown in FIG. 2 , and may be implemented by fewer components than that. Alternatively, in the cloud server device 100 , at least two components provided in the cloud server device 100 may be integrated into one component, and one component may perform a complex function. Hereinafter, the above-described components will be described in detail.

정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있고, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.The information collection unit 110 may collect consumer's personal characteristic information and order information from the e-commerce server device 200 , and the information collection unit 110 is configured to produce customized products from a plurality of production server devices 300 . Available information may be collected indicating available raw materials.

한편, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 조제자에 의해 입력된 조제 정보와 개인 특성 정보를 수집할 수 있다.Meanwhile, the information collection unit 110 may collect preparation information and personal characteristic information input by the dispenser from the electronic commerce server device 200 .

이와 관련하여, 통신부(160)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 전달받을 수 있고, 통신부(160)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 가용 정보를 전달받을 수 있다. 또한, 통신부(160)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 조제자에 의해 입력된 조제 정보와 개인 특성 정보를 전달받을 수 있다.In this regard, the communication unit 160 may receive the consumer's personal characteristic information and order information from the e-commerce server device 200 , and the communication unit 160 may receive available information from the plurality of production server devices 300 . can Also, the communication unit 160 may receive the dispensing information and personal characteristic information input by the dispenser from the e-commerce server device 200 .

이에 따라, 정보 수집부(110)는 전달된 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보가 저장될 수 있고, 정보 수집부(110)는 전달된 가용 정보가 저장될 수 있다. 또한, 정보 수집부(110)는 전달된 조제 정보와 개인 특성 정보가 저장될 수 있다.Accordingly, the information collection unit 110 may store the transmitted personal characteristic information and order information of the consumer, and the information collection unit 110 may store the transmitted available information. In addition, the information collection unit 110 may store the delivered preparation information and personal characteristic information.

맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.The customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model so that a customized product is matched according to the personal characteristic information.

이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보와 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 분석할 수 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 소비자로부터 입력되는 주문 정보 또는 개인 특성 정보에 대해 가장 높은 선호도가 설정된 맞춤형 제품이 추출되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the customized product learning unit 120 may analyze a consumer's preference for a customized product according to order information and personal characteristic information, and the customized product learning unit 120 may provide order information or personal characteristic information input from the consumer. A personal characteristic matching model may be created so that a customized product with the highest preference for .

이와 관련하여, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 설정할 수 있다.In this regard, the customized product learning unit 120 may set the consumer's preference for the customized product from the order information.

이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자로부터 입력된 주문 정보에 기초하여 선호도를 설정할 수 있으며, 이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.In this case, the customized product learning unit 120 may set a preference based on order information input from the same consumer. In this case, the customized product learning unit 120 may be configured according to the number of orders of the same customized product by the same consumer. You can set your preferences for the customized product.

예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문 정보에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.For example, the customized product learning unit 120 based on one or more order information generated by the same consumer, according to the ratio of the number of orders of any one customized product to the total number of orders of different customized products You can set product preferences.

또한, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수 있으며, 이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자로부터 입력된 주문 정보에 기초하여 선호도를 설정할 수 있다. 이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.In addition, the customized product learning unit 120 may classify personal characteristic information into preset categories, and accordingly, the customized product learning unit 120 determines preferences based on order information input from different consumers in the same category. can be set. In this case, the customized product learning unit 120 may set the preference of the corresponding customized product according to the number of orders of the same customized product by different consumers in the same category.

예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.For example, the customized product learning unit 120 is based on one or more orders generated by different consumers of the same category, based on the ratio of the number of orders for any one customized product to the total number of orders for different customized products You can set preferences for the corresponding customized product accordingly.

이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 기계 학습(Machine Learning) 등의 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수도 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the customized product learning unit 120 may classify personal characteristic information into preset categories using an artificial intelligence technique such as machine learning, and the customized product learning unit 120 uses an artificial intelligence technique. A personal characteristic matching model can be created so that a customized product can be matched according to personal characteristic information.

한편, 맞춤형 제품 학습부(120)는 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.On the other hand, the customized product learning unit 120 collects personal characteristic information input from the dispenser to match the customized product according to the dispensing information input from the dispenser and the dispensing information to indicate the recipe for the customized product, personal characteristics matching A customized product according to the formulation information can be applied to the model.

이러한 경우에, 개인 특성 매칭 모델은 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보에 따라 조제 정보에 따른 맞춤형 제품이 추출되도록 생성될 수 있다.In this case, the personal characteristic matching model may be generated such that a customized product according to the preparation information is extracted according to the personal characteristic information input from the consumer.

이와 관련하여, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.In this regard, the customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model by assigning a greater weight to the customized product according to the preparation information than the customized product according to the order information.

이를 위해, 정보 수집부(110)는 조제 정보를 입력한 조제자 정보를 더 수집할 수도 있으며, 이때, 조제자 정보는 조제 정보를 입력한 조제자를 구분할 수 있도록 ID, 조제자 명칭, 조제자 코드 등의 정보를 포함할 수 있다.To this end, the information collection unit 110 may further collect information on the dispenser in which the dispensing information has been input, and in this case, the dispenser information includes an ID, dispenser name, dispenser code, so as to distinguish a dispenser who has inputted dispensing information. It may include information such as

이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제자 정보와 조제 정보에 따른 맞춤형 제품의 선호도에 따라 조제자의 선호도를 분석할 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 임의의 조제자에 의해 입력된 조제 정보에 따른 맞춤형 제품의 선호도가 높게 나타날수록 해당 조제자의 선호도가 높아지도록 조제자 정보를 이용할 수 있다.Accordingly, the customized product learning unit 120 may analyze the dispenser's preference according to the dispenser information and the preference of the customized product according to the dispensing information. For example, the customized product learning unit 120 may use the dispenser information so that the higher the preference of the customized product according to the dispensing information input by the arbitrary dispenser, the higher the preference of the corresponding dispenser.

이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제자 정보로부터 나타나는 조제자의 선호도가 높을수록 해당 조제자가 입력한 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 높은 가중치를 부여하여 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.In this case, the customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model by assigning a higher weight to the customized product according to the dispensing information input by the dispenser as the dispenser's preference shown from the dispenser information is higher.

맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.The customized product extraction unit 130 may extract a customized product matching the personal characteristic information based on the individual characteristic matching model.

이때, 맞춤형 제품 추출부(130)는 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보와 주문 정보가 전달되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 맞춤형 제품 추출부(130)는 추출된 맞춤형 제품이 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우에, 추출된 맞춤형 제품을 전자 상거래 서버 장치(200)를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.In this case, when the personal characteristic information and order information input from the consumer are transmitted, the customized product extraction unit 130 may extract a customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model, and extract the customized product When the extracted customized product is different from the customized product indicated from the order information, the unit 130 may recommend the extracted customized product to the consumer through the e-commerce server device 200 .

여기에서, 소비자에게 맞춤형 제품을 추천하는 것은 소비자의 단말기기(110)에 해당 맞춤형 제품에 대한 정보를 제공하도록 통신부(160)가 전자 상거래 서버 장치(200)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.Here, recommending a customized product to the consumer may be understood as the communication unit 160 delivering information to the e-commerce server device 200 to provide information on the customized product to the consumer's terminal device 110 .

생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.The production server learning unit 140 may generate a production server matching model so that the production server device 300 is matched according to a customized product based on the available information.

다시 말해서, 생산 서버 매칭 모델은 맞춤형 제품의 조제 정보에 대응되는 가용 정보를 추출하도록 생성될 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 매칭 모델은 추출된 가용 정보를 전달한 생산 서버 장치(300)를 추출하도록 생성될 수 있다.In other words, the production server matching model may be generated to extract available information corresponding to the preparation information of the customized product, and accordingly, the production server matching model is generated to extract the production server device 300 that has transmitted the extracted available information. can be

이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 인공지능 기법을 이용하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the production server learning unit 140 may generate a production server matching model so that the production server device 300 is matched according to a customized product by using an artificial intelligence technique.

이때, 생산 서버 학습부(140)는 서로 다른 생산 서버 장치(300)로부터 전달된 가용 정보를 학습하여 복수개의 생산 서버 장치(300) 중 어느 하나의 맞춤형 제품을 가장 효율적으로 생산할 수 있는 어느 하나의 생산 서버 장치를 추출하도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.At this time, the production server learning unit 140 learns the available information transmitted from the different production server devices 300 to produce any one customized product among the plurality of production server devices 300 most efficiently. A production server matching model can be created to extract production server devices.

생산 서버 추출부(150)는 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.The production server extraction unit 150 may extract the production server device 300 matching the customized product based on the production server matching model.

이때, 생산 서버 추출부(150)는 주문 정보가 전달되는 경우, 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.In this case, when the order information is transmitted, the production server extraction unit 150 may extract the production server device 300 matching the customized product appearing from the order information.

한편, 생산 서버 추출부(150)는 조제자로부터 입력된 조제 정보가 수집되는 경우, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천할 수 있다.On the other hand, when the preparation information input from the dispenser is collected, the production server extraction unit 150 recommends the preparation information to the production server device 300 that matches the customized product according to the preparation information based on the production server matching model. can

여기에서, 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천하는 것은 통신부(160)가 생산 서버 장치(300)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.Here, recommending the preparation information to the production server device 300 may be understood as the communication unit 160 transmits information to the production server device 300 .

통신부(160)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 생산 서버 장치(300)는 추출된 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 맞춤형 제품이 생산되도록 제어를 수행할 수 있다.The communication unit 160 may transmit order information to the production server device 300 , and accordingly, the production server device 300 may extract a customized product from the order information, and the production server device 300 may extract the customized product. Control may be performed so that a customized product is produced according to the preparation information corresponding to the product.

도3은 도2의 맞춤형 제품 학습부에서 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a process of generating a personal characteristic matching model in the customized product learning unit of FIG. 2 .

도3을 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the information collection unit 110 may collect the consumer's personal characteristic information and order information from the electronic commerce server device 200 .

이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.Accordingly, the customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information.

이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보와 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 분석할 수 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 소비자로부터 입력되는 주문 정보 또는 개인 특성 정보에 대해 가장 높은 선호도가 설정된 맞춤형 제품이 추출되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the customized product learning unit 120 may analyze a consumer's preference for a customized product according to order information and personal characteristic information, and the customized product learning unit 120 may provide order information or personal characteristic information input from the consumer. A personal characteristic matching model may be created so that a customized product with the highest preference for .

이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 기계 학습(Machine Learning) 등의 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수도 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.At this time, the customized product learning unit 120 may classify the personal characteristic information into preset categories using an artificial intelligence technique such as machine learning, and the customized product learning unit 120 uses an artificial intelligence technique. Thus, it is possible to create a personal characteristic matching model so that a customized product is matched according to the personal characteristic information.

도4는 도2의 생산 서버 학습부에서 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.4 is a block diagram illustrating a process of generating a production server matching model in the production server learning unit of FIG.

도4를 참조하면, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the information collection unit 110 may collect available information indicating raw materials available for production of a customized product from a plurality of production server devices 300 .

이에 따라, 생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.Accordingly, the production server learning unit 140 may generate a production server matching model so that the production server device 300 is matched according to a customized product based on the available information.

이때, 생산 서버 매칭 모델은 맞춤형 제품의 조제 정보에 대응되는 가용 정보를 추출하도록 생성될 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 매칭 모델은 추출된 가용 정보를 전달한 생산 서버 장치(300)를 추출하도록 생성될 수 있다.In this case, the production server matching model may be generated to extract available information corresponding to the preparation information of the customized product, and accordingly, the production server matching model is generated to extract the production server device 300 that has transmitted the extracted available information. can

이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 인공지능 기법을 이용하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the production server learning unit 140 may generate a production server matching model so that the production server device 300 is matched according to a customized product by using an artificial intelligence technique.

도5는 도2의 맞춤형 제품 추출부가 주문 정보를 생산 서버 장치에 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.5 is a block diagram illustrating a process in which the customized product extraction unit of FIG. 2 transmits order information to a production server device.

도5를 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the information collection unit 110 may collect the consumer's personal characteristic information and order information from the electronic commerce server device 200 .

이에 따라, 맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.Accordingly, the customized product extraction unit 130 may extract a customized product matching the personal characteristic information based on the individual characteristic matching model.

이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.In this case, the customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information.

이를 통해, 통신부(160)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 생산 서버 장치(300)는 추출된 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 맞춤형 제품이 생산되도록 제어를 수행할 수 있다.Through this, the communication unit 160 may transmit order information to the production server device 300 , and accordingly, the production server device 300 may extract a customized product from the order information, and the production server device 300 may Control may be performed so that a customized product is produced according to the preparation information corresponding to the extracted customized product.

도6은 도2의 맞춤형 제품 추출부가 맞춤형 제품을 소비자에게 추천하는 과정을 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a process in which the customized product extraction unit of FIG. 2 recommends a customized product to a consumer.

도6을 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the information collection unit 110 may collect the consumer's personal characteristic information and order information from the e-commerce server device 200 .

이에 따라, 맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.Accordingly, the customized product extraction unit 130 may extract a customized product matching the personal characteristic information based on the individual characteristic matching model.

이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.In this case, the customized product learning unit 120 may generate a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information.

한편, 맞춤형 제품 추출부(130)는 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보와 주문 정보가 전달되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 맞춤형 제품 추출부(130)는 추출된 맞춤형 제품이 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우에, 추출된 맞춤형 제품을 전자 상거래 서버 장치(200)를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.On the other hand, the customized product extraction unit 130 may extract a customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model when the personal characteristic information and the order information input from the consumer are transmitted, and extract the customized product When the extracted customized product is different from the customized product indicated from the order information, the unit 130 may recommend the extracted customized product to the consumer through the e-commerce server device 200 .

여기에서, 소비자에게 맞춤형 제품을 추천하는 것은 소비자의 단말기기(110)에 해당 맞춤형 제품에 대한 정보를 제공하도록 통신부(160)가 전자 상거래 서버 장치(200)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.Here, recommending a customized product to the consumer may be understood as the communication unit 160 delivering information to the e-commerce server device 200 to provide information on the customized product to the consumer's terminal device 110 .

도7은 도2의 생산 서버 추출부가 생산 서버 장치에 조제 정보를 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.FIG. 7 is a block diagram illustrating a process in which the production server extraction unit of FIG. 2 transmits the preparation information to the production server device.

도7을 참조하면, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 7 , the information collection unit 110 may collect available information indicating raw materials available for production of a customized product from a plurality of production server devices 300 .

이에 따라, 생산 서버 추출부(150)는 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.Accordingly, the production server extraction unit 150 may extract the production server device 300 matching the customized product based on the production server matching model.

이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.To this end, the production server learning unit 140 may generate a production server matching model so that the production server device 300 is matched according to a customized product based on available information.

이때, 생산 서버 추출부(150)는 조제자로부터 입력된 조제 정보가 수집되는 경우, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천할 수 있다.In this case, the production server extraction unit 150 recommends the preparation information to the production server device 300 that matches the customized product according to the preparation information based on the production server matching model when the preparation information input from the dispenser is collected. can

여기에서, 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천하는 것은 통신부(160)가 생산 서버 장치(300)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.Here, recommending the preparation information to the production server device 300 may be understood as the communication unit 160 transmits information to the production server device 300 .

도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법의 순서도이다.8 is a flowchart of a method for producing a customized product according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법은 도 1에 도시된 맞춤형 제품 생산 시스템(1)과 실질적으로 동일한 구성 상에서 진행되므로, 도 1의 맞춤형 제품 생산 시스템(1)과 동일한 구성요소에 대해 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.Since the customized product production method according to an embodiment of the present invention proceeds on substantially the same configuration as the customized product production system 1 shown in FIG. 1 , for the same components as the customized product production system 1 of FIG. The same reference numerals are given, and repeated descriptions will be omitted.

맞춤형 제품 생산 방법은 전자 상거래 서버 장치가 주문 정보를 생성하는 단계(800), 클라우드 서버 장치가 정보를 수집하는 단계(810), 클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 따라 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계(820), 클라우드 서버 장치가 가용 정보에 기초하여 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계(830), 클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계(840) 및 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계(850)를 포함할 수 있다.The customized product production method includes the steps of: the e-commerce server device generating order information (800), the cloud server device collecting information (810), the cloud server device generating a personal characteristic matching model according to the personal characteristic information; (820), the cloud server device generates a production server matching model based on the available information (830), the cloud server device extracts a customized product matching the personal characteristic information, and a production server device that matches the customized product It may include the step of extracting (840) and the production server device controlling the production of the customized product (850).

전자 상거래 서버 장치가 주문 정보를 생성하는 단계(800)는 전자 상거래 서버 장치(200)가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계일 수 있다.The step 800 in which the e-commerce server device generates order information may be a step in which the e-commerce server device 200 receives personal characteristic information from a consumer and generates order information for a customized product ordered from the consumer.

클라우드 서버 장치가 정보를 수집하는 단계(810)는 클라우드 서버 장치(100)가 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계일 수 있다.In the step 810 in which the cloud server device collects information, the cloud server device 100 collects the consumer's personal characteristic information and order information from the e-commerce server device 200 , and is customized from a plurality of production server devices 300 . It may be a step of collecting available information indicating available raw materials for the production of a product.

클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 따라 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계(820)는 클라우드 서버 장치(100)가 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계일 수 있다.The step 820 in which the cloud server device generates a personal characteristic matching model according to the personal characteristic information may be a step in which the cloud server device 100 generates a personal characteristic matching model so that a customized product is matched according to the personal characteristic information.

클라우드 서버 장치가 가용 정보에 기초하여 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계(830)는 클라우드 서버 장치(100)가 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계일 수 있다.Step 830 of the cloud server device generating a production server matching model based on the available information is a step of generating the production server matching model so that the cloud server device 100 matches the production server according to the customized product based on the available information. can be

클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계(840)는 클라우드 서버 장치(100)가 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출하는 단계일 수 있다.The cloud server device extracts a customized product that matches the personal characteristic information, and extracts the production server device that matches the customized product ( 840 ), the cloud server device 100 adds the personal characteristic information to the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model. It may be a step of extracting the matching customized product and extracting the production server device 300 matching the customized product based on the production server matching model.

생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계(850)는 클라우드 서버 장치(100)가 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달하고, 생산 서버 장치(300)가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계일 수 있다.In the step 850 of the production server device controlling the production of the customized product, the cloud server device 100 transmits order information to the production server device 300, and the production server device 300 controls the production of the customized product. may be a step.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to the embodiments, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. will be able

1: 맞춤형 제품 생산 시스템
100: 클라우드 서버 장치
110: 소비자의 단말기기
130: 조제자의 단말기기
200: 전자 상거래 서버 장치
300: 생산 서버 장치
1: Customized product production system
100: cloud server device
110: consumer's terminal device
130: dispenser's terminal device
200: e-commerce server device
300: production server device

Claims (12)

맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련되는 생산 서버 장치;
소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 전자 상거래 서버 장치; 및
상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하며, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하고, 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하며, 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 클라우드 서버 장치;를 포함하는, 맞춤형 제품 생산 시스템.
a production server device arranged to control the production of customized products;
an e-commerce server device that receives personal characteristic information from a consumer and generates order information for a customized product ordered from the consumer; and
generate a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information, collect available information indicating raw materials available for production of the customized product from a plurality of production server devices, and collect the available information based on the available information A cloud server device that generates a production server matching model so that the production server is matched according to a customized product, and transmits the order information to the production server device; A customized product production system comprising a.
전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 맞춤형 제품 학습부;
상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하는 맞춤형 제품 추출부;
상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버 장치가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 생산 서버 학습부;
상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 상기 생산 서버 추출부; 및
상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 통신부;를 포함하는, 클라우드 서버 장치.
an information collection unit that collects personal characteristic information and order information of consumers from the e-commerce server device, and collects available information indicating raw materials available for production of a customized product from a plurality of production server devices;
a customized product learning unit that generates a personal characteristic matching model so that the customized product is matched according to the personal characteristic information;
a customized product extraction unit for extracting the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model;
a production server learning unit for generating a production server matching model so that the production server device is matched according to the customized product based on the available information;
the production server extraction unit for extracting a production server device matching the customized product based on the production server matching model; and
A cloud server device comprising; a communication unit for transmitting the order information to the production server device.
제2항에 있어서, 상기 가용 정보는,
상기 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 상기 생산 서버 장치에서 제어 가능한 공정 정보 및 상기 맞춤형 제품이 보관되는 외형 정보를 포함하는, 클라우드 서버 장치.
According to claim 2, wherein the available information,
The cloud server device, including raw material information added to the customized product, process information controllable in the production server device, and appearance information in which the customized product is stored.
제2항에 있어서, 상기 맞춤형 제품 학습부는,
상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용하는, 클라우드 서버 장치.
According to claim 2, wherein the customized product learning unit,
When the formulation information input from the dispenser to indicate the formulation method of the customized product and personal characteristic information input from the dispenser to match the customized product according to the formulation information are collected, the personal characteristic matching model according to the formulation information Cloud server device to apply custom products.
제4항에 있어서, 상기 맞춤형 제품 학습부는,
상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성하는, 클라우드 서버 장치.
According to claim 4, wherein the customized product learning unit,
A cloud server device for generating the personal characteristic matching model by giving a greater weight to the customized product according to the preparation information than the customized product according to the order information.
제4항에 있어서, 상기 생산 서버 추출부는,
조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천하는, 클라우드 서버 장치.
According to claim 4, The production server extraction unit,
When the dispensing information input from the dispenser is collected, the cloud server device recommends the dispensing information to the production server that matches the customized product according to the dispensing information based on the production server matching model.
제2항에 있어서, 상기 맞춤형 제품 추출부는,
소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천하는, 클라우드 서버 장치.
According to claim 2, wherein the customized product extraction unit,
When the personal characteristic information and the order information input from the consumer are transmitted, the customized product matching the personal characteristic information is extracted based on the personal characteristic matching model, and the extracted customized product is displayed from the order information When different from the customized product, the cloud server device for recommending the extracted customized product to the consumer through the e-commerce server.
맞춤형 제품 생산 시스템에서의 맞춤형 제품 생산 방법에 있어서,
전자 상거래 서버 장치가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계;
클라우드 서버 장치가 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계;
상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계;
상기 클라우드 서버 장치가 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계;
상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계; 및
상기 클라우드 서버 장치가 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하고, 상기 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계;를 포함하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
In the customized product production method in the customized product production system,
receiving, by the e-commerce server device, personal characteristic information from a consumer, and generating order information for a customized product ordered from the consumer;
collecting, by the cloud server device, personal characteristic information and order information of the consumer from the e-commerce server device, and collecting available information indicating raw materials available for production of the customized product from a plurality of production server devices;
generating, by the cloud server device, a personal characteristic matching model such that the customized product is matched according to the personal characteristic information;
generating, by the cloud server device, a production server matching model such that the production server is matched according to the customized product based on the available information;
extracting, by the cloud server device, the customized product matching the personal characteristic information based on the personal characteristic matching model, and extracting a production server device matching the customized product based on the production server matching model; and
The cloud server device transmitting the order information to the production server device, and the production server device controlling the production of the customized product; Containing, a customized product production method.
제8항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
The method of claim 8, wherein the cloud server device,
When the formulation information input from the dispenser to indicate the formulation method of the customized product and personal characteristic information input from the dispenser to match the customized product according to the formulation information are collected, the personal characteristic matching model according to the formulation information How to make custom products, applying custom products.
제9항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
The method of claim 9, wherein the cloud server device,
A customized product production method for generating the individual characteristic matching model by giving a greater weight to the customized product according to the preparation information than the customized product according to the order information.
제9항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
The method of claim 9, wherein the cloud server device,
When the dispensing information input from the dispenser is collected, the dispensing information is recommended to the manufacturing server that matches the customized product according to the dispensing information based on the manufacturing server matching model.
제8항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천하는, 맞춤형 제품 생산 방법.

The method of claim 8, wherein the cloud server device,
When the personal characteristic information and the order information input from the consumer are transmitted, the customized product matching the personal characteristic information is extracted based on the personal characteristic matching model, and the extracted customized product is displayed from the order information If different from the customized product, the extracted customized product is recommended to the consumer through the e-commerce server, the customized product production method.

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