KR20230104644A - 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 건조 시뮬레이션 시스템, 그리고 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법 - Google Patents

통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 건조 시뮬레이션 시스템, 그리고 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법 Download PDF

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토모유키 타니구치
마사히토 타케자와
마사루 히라카타
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고쿠리츠겐큐카이하츠호진 가이죠·고완·고쿠기쥬츠겐큐죠
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Abstract

[과제] 선박의 건조를 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션할 수 있는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 및 건조 시뮬레이션 프로그램을 제공하는 것.
[해결 수단] 선박의 기본 설계 정보를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델로서 설정하는 스텝 S1과, 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델(12)로서 설정하는 스텝 S2와, 프로덕트 모델과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 작성하는 스텝 S3과, 프로세스 모델에 기초하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 스텝 S5와, 시뮬레이션의 결과를 시계열 데이터화하여 건조 시계열 정보(51)로 하는 스텝 S6과, 건조 시계열 정보(51)를 제공하는 스텝 S7을 실행한다.

Description

통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 건조 시뮬레이션 시스템, 그리고 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법
본 발명은, 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조(建造)를 시뮬레이션하는 방법, 프로그램 및 시스템, 그리고 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 관한 것이다.
조선의 생산(건조) 계획이나 일정 계획의 설정 근거가 되는 각 작업의 작업량, 다시 말해 공수(工數)는, 일반적으로 「공수=관리 물량 당 표준 시간×관리 물량」이라는 사고 방식에 기초하여 구해지고 있다.
그러나, 본질적으로는, 관리 물량에 비례하는 것은 주 작업(그것에 의해서 제품이 완성을 향해 나아가는 작업) 뿐이며, 부수 작업(그것을 하지 않으면 주 작업을 진행시킬 수 없지만, 그 자체로는 제품이 완성을 향해 나아가지 못하는 작업)이나 무부가가치 행위(제품의 완성에 대해서 아무 가치도 없는 행위)는 관리 물량과는 다른 차원에서 정해짐에도 불구하고, 현상태에서는, 이것들을 모두 관리 물량에 비례하는 것으로서 간편하게 취급하고 있다. 조선에 있어서의 주 작업률은, 직종에 따라 다르기도 하지만 일반적으로 30∼40%라는 보고가 있으며, 공수를 관리 물량으로부터 비례적으로 추정하기에는 정밀도(精度) 상의 과제가 있다.
한편, 제조 공정의 시뮬레이션을 행하는 라인 시뮬레이터가 존재하지만, 모든 세세한 작업의 하나 하나를 손으로 입력할 필요가 있다. 또, 라인 시뮬레이터는, 대량 생산품의 라인 생산과 같이 물건의 흐름과 작업자의 움직임이 정해져 있어 마찬가지 작업을 반복하는 시뮬레이션에 적합하기는 하지만, 수주 생산인 조선과 같이 다양한 작업을 상황에 따라 변경하는 시뮬레이션에는 적합하지 못하다.
또, 선박의 건조 시에는 다양한 품질 검사가 행해지고 있지만, 품질의 기록이 취해지지 않거나, 취해졌다고 해도 관리할 수 있는 상태로 데이터화되어 있지 않은 경우도 많아, 품질을 담보하는 시스템이 갖추어져 있다고는 말하기 어려운 것이 현 상황이다.
여기서, 특허문헌 1에는, 각 조선소의 각기 다른 환경과 관계없이 공통적으로 적용되는 선박 및 해양 플랜트 생산 시뮬레이션 프레임워크와, 이 선박 및 해양 플랜트 생산 시뮬레이션 프레임워크에 기초하여, 각 조선소의 다른 환경에 맞추어 차별적으로 적용되는 조선 해양 공정의 상호 검증 시뮬레이션 시스템, 블록의 크레인 리프팅 및 탑재 시뮬레이션 시스템, GIS 정보 기반 설비 시뮬레이션 시스템, 그리고 블록 및 물류 관제 시뮬레이션 시스템을 분리 가능하게 결합하는 것에 의해서, 각 조선소의 상황에 맞추어 효과적으로 적용되는 확장성과 리사이클성을 구비한 선박 및 해양 플랜트 생산 시뮬레이션 통합 솔루션 시스템이 개시되어 있다.
또, 특허문헌 2에는, 프로젝트 계획을 생성하는 방법으로서, 태스크 간의 순위 관계를 기술하는 정보, 태스크의 소요 시간을 나타내는 정보, 및 태스크의 소요 시간의 변동성을 나타내는 정보를 포함하는 프로젝트 명세 정보를 프로세서 유닛에 의해서 수신하고, 프로젝트 명세 정보를 사용해서 프로세서 유닛에 의해서, 프로젝트의 시뮬레이션 모델을 생성하고, 시뮬레이션 모델을 복수회 실행해서, 크리티컬 패스를 형성하고 있는 태스크의 서브세트를 식별해서, 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하고, 시뮬레이션 결과 데이터로부터, 크리티컬 패스를 형성하고 있는 태스크의 식별된 서브세트를 포함하는 프로젝트 네트워크 프레젠테이션을 생성하는 것을 포함하고, 프로젝트 명세 정보는, 텍스트 파일, 전자 스프레드시트 파일, 및 확장 마크업 언어 파일로 이루어지는 정보 형식의 그룹으로부터 선택된 정보 형식으로 프로세서 유닛에 의해서 수신되는 방법이 개시되어 있다.
또, 특허문헌 3에는, 복수의 공정으로 이루어지는 생산 대상물의 생산 스케줄링을 행하는 스케줄링 장치로서, 공정의 접속 순서 관계를 설정하기 위한 공정 접속 정보와, 공정에 포함되는 각 블록의 이동 경로를 설정하는 블록 플로우 정보와, 각 블록의 각 공정에서의 공기(工期)를 설정하는 작업 공기 정보와, 각 공정의 제약 조건이 축적된 축적 수단과, 축적 수단에 축적된 정보로부터 공정을 하류로부터 상류로 거슬러 올라가는 순서로 재배열(竝替)하는 해석 수단과, 해석 수단에 의해 얻어지는 재배열 후의 공정 데이터에 기초하여 스케줄링 모델을 작성하는 모델 작성 수단과, 모델 작성 수단에 의해 얻어지는 스케줄링 모델별로 스케줄을 최적화하는 일정 계획 작성 수단과, 일정 계획 작성 수단에 의해 얻어지는 스케줄링 결과를 출력하는 출력 수단을 가지는 스케줄링 장치가 개시되어 있다.
또, 특허문헌 4에는, 공정 계획과, 공정 계획에 기초하는 설비 배치 계획과, 공정 계획 및 설비 배치 계획에 기초하는 배원(配員) 계획과, 공정 계획, 설비 배치 계획 및 배원 계획에 기초하는 생산 계획을 사용하여, 각 계획에 있어서 작성된 생산 라인 모델에 의해, 생산 활동을 시뮬레이션해서 각 계획의 평가 규범치를 작성하고, 규범치에 의해 각 계획의 양부를 판정하고, 그것에 기초하여 계획의 수정을 행하는 생산 시스템 계획 방법이 개시되어 있다. 또, 이 생산 시스템 계획 방법이 적용되는 생산 시스템 계획 장치는, 계획 작성을 위해서 사용되는 각종 데이터 및 그 처리 결과인 계획 내용을 저장하는 데이터베이스부를 구비하고 있다.
또, 특허문헌 5에는, 생산 물류 설비의 조업 실적 정보 및 작업 계획 정보를 저장하는 실적·계획 정보 데이터베이스와, 여기에 저장되어 있는 조업 실적 정보 및 작업 계획 정보를 사용하여, 지정된 시간대에 있어서의 생산 물류 설비의 조업 상황의 통계치를 산출하는 통계 정보 계산부와, 산출된 생산 물류 설비의 조업 상황의 통계치를 사용하여, 지정된 시간대에 있어서의 생산 물류 설비에 포함되는 설비의 조업 상황을 나타내는 설비 가동 상황 화면을 표시함과 함께, 설비 가동 상황 화면에 표시되고 있는 설비가 선택 조작되는 것에 부응하여, 선택 조작된 설비에 있어서 행해지는 작업의 리스트를 작업 정보 리스트로서 설비 가동 상황 화면 상에 중첩 표시하는 설비 가동 상황 표시부와, 제품이 선택 조작되는 것에 부응하여, 생산 물류 설비에 포함되는 설비의 간트 차트 또는 선택 조작된 제품에 관계하는 작업이 식별 표시된 간트 차트 화면을 표시함과 함께, 간트 차트 화면 내의 작업이 선택 조작되는 것에 부응하여, 선택 조작된 작업과 선행 후속 관계에 있는 작업을 식별 표시하는 간트 차트 표시부를 구비한 생산 물류 설비의 조업 지원 시스템이 개시되어 있다.
또, 특허문헌 6에는, 품질 관리 시스템에 있어서, 서플라이어(supplier) 단말로부터 입력된 품질 데이터로서의 출하 검사 데이터를 서버의 데이터베이스에 축적하고, 서버에서 통계 처리를 행해서 관리도를 자동 생성하는 것, 관리도 및 품질 데이터는, 구입자 단말이나 서플라이어 단말로부터 즉시 모니터링 가능하게 되는 것, 관리도에 있어서의 이상치(異常値)의 출현은 자동 검출되어, 서버로부터 이상 발생 통지 메일을 관계자에게 송신하는 것, 품질 데이터, 관리도, 이상치 출현 시의 대응 이력이 BBS 및 메일에 축적되어, 데이터베이스가 형성된다는 것이 개시되어 있다.
또, 특허문헌 7에는, 기계 요소 상품의 IC 태그·데이터베이스 병용 품질 관리 방법으로서, 관리 대상으로 하는 기계 요소 상품은, 복수 종류의 요소품을 조립한 것이라는 것, 그것들 복수 종류의 요소품은, 재료 구입부터, 단조 공정, 열처리 공정 및 연삭 공정을 거쳐서 제조되는 것이라는 것, 각 공정의 정보를, 그 공정의 로트 번호와 함께, IC 태그에 기록하는 것, 요소품을 기계 요소 상품에 조립한 후에는, 각 요소품에 대한 IC 태그의 기록 정보를, 관리 컴퓨터 시스템에, 제조 번호 또는 제조 로트 번호에 대응해서 기록해 두는 것, 기계 요소 상품에는 별도의 IC 태그를 부착하고, 제조 번호 또는 로트 번호를 기록하는 것, 또, 이 IC 태그에는, 단조, 열처리, 연삭의 각 공정의 가공 조건 정보를 기록한다는 것이 개시되어 있다.
또, 비특허문헌 1에는, 조선 CIM을 구축하기 위한 공정 관리에 대응하는 구체적인 기능으로서 프로세스 플래닝(Process Planning)과 스케쥴링(Scheduling)을 들고 있고, 프로세스 플래닝(Process Planning)에 있어서는, 제품 정보에 대하여 제조 현장에 관한 개념적인 지식에 기초하여 제조를 위한 방법·수순을 결정하는 것, 스케쥴링(Scheduling)에서는, 실제의 제조 현장에 있어서의 구체적인 상황에 관한 지식에 기초하여 프로세스 플래닝(Process Planning)의 결과를 시간·현장 기재(機材)의 활용의 관점에서 전개하여, 납기 및 기타 조건을 충족시키는 일정 계획을 작성하는 것이 기재되어 있음과 함께, 오브젝트 지향에 기초하는 공정 관리를 위한 조선 공장 모델이 개시되어 있다.
또, 비특허문헌 2에는, 선박 건조 프로세스에 있어서의 생산 설비의 도입 효과를 평가하기 위해, 생산 프로세스에서 대상으로 하는 제품의 제조 오차(誤差)에 기초하는 수정 작업을 고려한 생산 프로세스 시뮬레이션을 이용해서, 신규 생산 설비 도입에 의한 프로세스 전체의 기간과 비용에 대한 영향을 평가하는 수법이 개시되어 있고, 해당(當該) 생산 프로세스 시뮬레이션에 있어서는, 조선소의 작업 장소의 제약과 작업원의 스킬을 고려하는 것이 기재되어 있다.
일본 실용신안등록 제3211204호 공보 일본 특허 공개 제2013－117959호 공보 일본 특허 공개 제2007－183817호 공보 일본 특허 공개 제2003－162313호 공보 일본 특허 공개 제2015－138321호 공보 일본 특허 공개 제2006－79354호 공보 일본 특허 공개 제2004－334891호 공보
코야마 다케오(小山健夫) 외 1명, "조선 CIM 구축을 위한 공정 관리 시스템에 관한 기초적 연구", 일본 조선 학회 논문집, 일본 조선 학회, 헤이세이 원년(1989년) 11월, 제166호, p.415-423 미츠유키 타이가(滿行泰河) 외 3명, "선박 건조 프로세스 시뮬레이션을 사용한 생산 설비의 도입에 관한 연구", 일본 선박 해양 공학회 논문집, 일본 선박 해양 공학회, 2016년 12월, 제24호, p291-298
특허문헌 1 내지 4 및 비특허문헌 1 내지 2는, 건조의 시뮬레이션에 있어서 작업원의 생산 행위를 주 작업이나 부수 작업까지 포함시켜 정밀하게 재현하려고 하는 것은 아니고, 선박의 건조에 관련된 품질 데이터를 데이터베이스에 축적하는 것도 아니다. 한편, 비특허문헌 2는, 제품의 품질에 영향을 주는 생산 설비의 도입 효과를 평가하기 위해, 생산 프로세스 시뮬레이션을 이용하고는 있지만, 품질 데이터를 관리할 수 있는 상태로 데이터베이스에 축적하는 것은 아니다.
또, 특허문헌 5는, 시뮬레이션을 위한 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를, 데이터베이스에 축적하고 있는 것은 아니고, 선박의 건조에 관련된 품질 데이터를 데이터베이스에 축적하는 것도 아니다.
또, 특허문헌 6 내지 7은, 데이터베이스에 축적하는 출하 검사 데이터나 제조 정보가, 그 제품의 구성이나 형상을 표현한 프로덕트 모델과 관련지어져 있는 것은 아니다.
그래서 본 발명은, 선박의 건조를 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션할 수 있는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램, 및 건조 시뮬레이션 시스템을 제공하는 것, 그리고 선박의 건조에 관련된 품질 데이터를 관리할 수 있는 상태로 축적해서 유효하게 이용할 수 있는 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
청구항 1 기재에 대응한 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 있어서는, 선박의 건조를 통일 데이터베이스에 축적된 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여 시뮬레이션하는 방법으로서, 선박의 기본 설계 정보를 통일 데이터베이스로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델로서 설정하는 프로덕트 모델 설정 스텝과, 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를 통일 데이터베이스로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델로서 설정하는 퍼실리티 모델 설정 스텝과, 프로덕트 모델과 퍼실리티 모델에 기초하여, 선박을 구성 부품으로부터 건조하기 위한 조립 수순과 태스크를 명확화하여, 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 작성하는 프로세스 모델 작성 스텝과, 프로세스 모델에 기초하여 시간별 건조의 진행 상황을 축차적으로(逐次) 계산하는 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 시뮬레이션 스텝과, 시간 발전계(發展系) 시뮬레이션의 결과를 시계열 데이터화하여 건조 시계열 정보로 하는 시계열 정보화 스텝과, 건조 시계열 정보를 제공하는 정보 제공 스텝을 실행하는 것을 특징으로 한다.
청구항 1에 기재된 본 발명에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해져, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선(改善), 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
청구항 2 기재의 본 발명은, 퍼실리티 모델은, 설비와 작업원에 관한 정보에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스에 축적된 것임을 특징으로 한다.
청구항 2에 기재된 본 발명에 의하면, 퍼실리티 모델이 통일 데이터베이스에 표준화한 데이터 구조로서 축적되어 있기 때문에, 표준화한 데이터 구조의 퍼실리티 모델의 취득이나, 공동 이용, 설정, 새로운 정보의 축적 등을 간편하게 행할 수가 있다.
청구항 3 기재의 본 발명은, 프로덕트 모델은, 선박의 기본 설계 정보에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스에 축적된 것임을 특징으로 한다.
청구항 3에 기재된 본 발명에 의하면, 프로덕트 모델의 취득을, 예를 들어, 설계 시스템에 액세스하는 일 없이 간편하게 행할 수가 있다. 또, 프로덕트 모델이, 예를 들어, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 데이터 구조이기 때문에, 프로덕트 모델의 취득이나 프로세스 모델의 작성을 보다 간편하게 행하는 것이나 축적을 용이하게 행할 수가 있다.
청구항 4 기재의 본 발명은, 프로세스 모델 작성 스텝에서 작성된 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행하는 것을 특징으로 한다.
청구항 4에 기재된 본 발명에 의하면, 예를 들어, 다음(次) 시뮬레이션의 기회, 또는 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선(過去船) 프로세스 데이터로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 축적이나 이용이 용이해진다.
청구항 5 기재의 본 발명은, 프로세스 모델은, 조립 수순으로서 조립의 의존 관계를 나타내는 조립 트리와, 조립 트리에 기초한 태스크 간의 의존 관계를 나타내는 태스크 트리를 포함하는 것을 특징으로 한다.
청구항 5에 기재된 본 발명에 의하면, 조립의 수순과, 그것에 관련된 태스크의 의존 관계를 명확하게 하여, 프로세스 모델을 정밀도 높게 작성할 수가 있다.
청구항 6 기재의 본 발명은, 태스크는, 시간 발전계 시뮬레이션에서 실행 가능한 함수인 베이직 태스크를 조합하여 구축되는 커스텀 태스크를 포함하는 것을 특징으로 한다.
청구항 6에 기재된 본 발명에 의하면, 작업의 종류별로 작은 작업을 조합한 커스텀 태스크에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수가 있다.
청구항 7 기재의 본 발명은, 프로세스 모델 작성 스텝에 있어서, 조립 수순과 태스크에 기초하여 작업원의 스케줄 정보 및 공장 내의 설비와 작업원의 배치에 관한 공장 레이아웃 정보의 적어도 한쪽을 작성하는 것을 특징으로 한다.
청구항 7에 기재된 본 발명에 의하면, 스케줄 정보에 기초하여, 주 작업이나 부수 작업까지 포함시킨 작업원의 모든 생산 행위를 정밀하게 재현해서 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 설비와 작업원의 배치가 반영된 공장 레이아웃 정보에 기초하여, 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다.
청구항 8 기재의 본 발명은, 작업원이 가상적인 작업을 진행시키기 위해, 또는 작업원이 가상적인 작업에서 사용할 설비를 정하기 위한 작업원에게 부여되는 판단 룰인 브레인을 포함하는 룰 정보를 이용하는 것을 특징으로 한다.
청구항 8에 기재된 본 발명에 의하면, 룰 정보를 이용하는 것에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션에 있어서의 작업원이 적확(的確)하게 가상적인 작업을 진행시키는 것이나 설비를 정하는 것이 용이해진다. 또, 반복 작업이 아니라 현장에서 판단하는 일이 매우 많은 작업을 작업원이 브레인을 이용해서 판단하여, 가상적인 작업을 원활하게 진행할 수가 있다.
청구항 9 기재의 본 발명은, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조는, 적어도 복수의 데이터의 종류별로 나눈 클래스와, 클래스 간의 관계, 및 클래스 간의 친자(親子) 관계를 포함하는 데이터 구조를 가지는 것을 특징으로 한다.
청구항 9에 기재된 본 발명에 의하면, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 취득이나 축적, 이용 등이, 클래스나 클래스 간의 관계를 축으로 한 데이터 구조에 의해 용이해진다.
청구항 10 기재의 본 발명은, 정보 제공 스텝에 있어서, 적어도 건조 시계열 정보를 표준화한 데이터 구조로서, 통일 데이터베이스에 제공하는 것을 특징으로 한다.
청구항 10에 기재된 본 발명에 의하면, 건조 시계열 정보로서 제공하는 정보의 종류나 속성, 및 포맷 등을, 프로덕트 모델 등과의 관계성을 고려해서 건조 시계열 정보로서의 표준화한 데이터 구조로, 통일 데이터베이스에 용이하게 축적을 할 수 있다. 또, 표준화한 데이터 구조로서 축적한 건조 시계열 정보를, 예를 들어, 통일 데이터베이스로부터 취득해서, 실제의 선박 건조 시에 참조하거나, 나중(後)의 시뮬레이션 시의 정보로서 이용하거나, 룰 정보의 기계 학습에 활용하거나 하는 것 등이 가능하다.
청구항 11 기재에 대응한 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 프로그램에 있어서는, 선박의 건조를 통일 데이터베이스에 축적된 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여 시뮬레이션하는 프로그램으로서, 컴퓨터에, 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 있어서의 프로덕트 모델 설정 스텝과, 퍼실리티 모델 설정 스텝과, 프로세스 모델 작성 스텝과, 시뮬레이션 스텝과, 시계열 정보화 스텝과, 정보 제공 스텝을 실행시키는 것을 특징으로 한다.
청구항 11에 기재된 본 발명에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
청구항 12 기재의 본 발명은, 컴퓨터에, 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행시키는 것을 특징으로 한다.
청구항 12에 기재된 본 발명에 의하면, 예를 들어, 다음 시뮬레이션의 기회, 또는 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선 프로세스 데이터로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 축적이나 이용이 용이해진다.
청구항 13 기재에 대응한 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 있어서는, 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법을 실행하기 위한 시스템으로서, 선박의 건조에 관련된 정보를 표준화한 데이터 구조로 축적하는 통일 데이터베이스와, 프로덕트 모델을 설정하는 프로덕트 모델 설정 수단과, 퍼실리티 모델을 설정하는 퍼실리티 모델 설정 수단과, 프로세스 모델을 작성하는 프로세스 모델 작성 수단과, 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 건조 시뮬레이션 수단과, 건조 시계열 정보를 작성하는 시계열 정보화 수단과, 건조 시계열 정보를 제공하는 정보 제공 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
청구항 13에 기재된 본 발명에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현한 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
청구항 14 기재의 본 발명은, 프로세스 모델을 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 수단을 더 구비한 것을 특징으로 한다.
청구항 14에 기재된 본 발명에 의하면, 축적한 프로세스 모델을 통일 데이터베이스로부터 취득해서, 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 것이 가능해진다. 또, 예를 들어, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 데이터 구조로 작성한 프로세스 모델을 축적함으로써, 프로세스 모델의 작성이나 축적 및 이용이 용이해진다.
청구항 15 기재의 본 발명은, 퍼실리티 모델이, 복수의 공장의 설비의 정보와 작업원의 정보로부터 작성된 퍼실리티 모델이고, 프로세스 모델 작성 수단이 공장별 프로세스 모델을 작성하고, 건조 시뮬레이션 수단이 프로덕트 모델에 대해서 공장별 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 것을 특징으로 한다.
청구항 15에 기재된 본 발명에 의하면, 예를 들어, 복수의 공장의 퍼실리티 모델에 대해서, 하나의 프로덕트 모델로부터 공장별 프로세스 모델이 작성되어, 공장별 퍼실리티 모델을 사용한 시간 발전계 시뮬레이션이 행해지기 때문에, 각 공장에서의 제조 코스트나 공기를 비교할 수 있고, 실제로 건조하는 공장의 선택을 용이화할 수 있어, 코스트의 가일층의 저감이나 공기의 가일층의 단축으로 이어진다.
청구항 16 기재의 본 발명은, 건조 시뮬레이션 수단에 있어서의 공장별 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를, 비교 가능한 건조 시계열 정보로서 정보 제공 수단으로부터 제공하는 것을 특징으로 한다.
청구항 16에 기재된 본 발명에 의하면, 사용자는 신속하면서도 적확하게, 각 공장에서의 공수 예측 결과, 퍼실리티의 과제, 보틀넥 등을 비교할 수 있어, 제조 코스트나 공기 등을 비교하는 것이 가능해진다.
청구항 17 기재의 본 발명은, 건조 시계열 정보에 기초하여, 선박의 건조에 관련된 코스트를 계산하는 코스트 계산 수단, 선박의 건조에 필요한 구입 부품의 구입 계획을 작성하는 부품 조달 계획 수단, 및 선박의 건조에 관련된 생산 계획을 입안하는 생산 계획 수단 중의 적어도 하나를 구비한 것을 특징으로 한다.
청구항 17에 기재된 본 발명에 의하면, 코스트 계산 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보에 기초하여 계산된 선박의 건조에 관련된 코스트를 간편하게 얻을 수가 있다. 또, 부품 조달 계획 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보에 기초하여 작성된 구입 부품의 구입 계획을 간편하게 얻을 수가 있다. 또, 생산 계획 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보를 선박의 건조 전체의 생산 계획의 입안으로 순조롭게 이어지게 할 수가 있다.
청구항 18 기재에 대응한 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서는, 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 있어서의 프로세스 모델 또는 건조 시계열 정보에 기초하여, 건조 프로세스를 실행하고, 건조 프로세스에 관련된 품질 데이터를 취득하고, 품질 데이터를 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델 중의 적어도 하나와 관련지어, 표준화한 품질 데이터 구조로 표현해서 프로덕트 모델의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스에 축적하는 것을 특징으로 한다.
청구항 18에 기재된 본 발명에 의하면, 프로세스 모델에 따라서 건조(제조)된 선박(제품)의 품질 데이터를 프로덕트 모델과 관련지어서 프로덕트 모델의 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 선박의 프로덕트 모델과 실제 제품의 품질 데이터를 일원적으로(一元) 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 실제의 제품과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석도 가능해지고, 나아가서는 품질 관리의 고도화, 품질의 개선 및 서비스의 고도화 등을 도모할 수가 있다. 또, 프로세스 모델에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터를 프로세스 모델과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 프로세스 모델과 실제의 공정 정보(시공 정보) 및 품질 데이터를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 제조에 관한 작업과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정 품질의 개선 등도 가능해진다. 또한, 품질 데이터를 시계열로 관리할 수 있다. 또, 프로세스 모델에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터를 퍼실리티 모델과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 퍼실리티 모델과 실제 제품의 품질 데이터를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 공정에 있어서의 설비나 작업원과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정의 개선 등도 가능해진다.
청구항 19 기재의 본 발명은, 선박의 취항 후의 취항 후 품질 정보를 취득하고, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델 중의 적어도 하나와 관련지어서 선박의 취항 후의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스에 축적한 것을 특징으로 한다.
청구항 19에 기재된 본 발명에 의하면, 시운전 시, 운항 중 또는 입거(入渠) 시 등, 취항 후에 있어서의 취항 후 품질 정보를 선박의 취항 후의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스에 축적함으로써, 취항 후의 손상이나 개량 공사 등의 정보를 반영한 품질에 관한 분석이나 해석 및 제조 품질의 개선 등뿐만 아니라, 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등의 개선을 행할 수가 있다.
청구항 20 기재의 본 발명은, 표준화한 품질 데이터 구조는, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델 중의 적어도 하나의 표준화한 데이터 구조와 관련지어 표준화한 것임을 특징으로 한다.
청구항 20에 기재된 본 발명에 의하면, 표준화한 데이터 구조와의 관련짓기에 의해, 품질 관리 데이터를 보다 취급하기 쉬운 것으로 할 수가 있다.
본 발명의 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
또, 퍼실리티 모델은, 설비와 작업원에 관한 정보에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스에 축적된 것인 경우에는, 퍼실리티 모델이 통일 데이터베이스에 표준화한 데이터 구조로서 축적되어 있기 때문에, 표준화한 데이터 구조의 퍼실리티 모델의 취득이나, 공동 이용, 설정, 새로운 정보의 축적 등을 간편하게 행할 수가 있다.
또, 프로덕트 모델은, 선박의 기본 설계 정보에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스에 축적된 것인 경우에는, 프로덕트 모델의 취득을, 예를 들어, 설계 시스템에 액세스하는 일 없이 간편하게 행할 수가 있다. 또, 프로덕트 모델이, 예를 들어, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 데이터 구조이기 때문에, 프로덕트 모델의 취득이나 프로세스 모델의 작성을 보다 간편하게 행하는 것이나 축적을 용이하게 행할 수가 있다.
또, 프로세스 모델 작성 스텝에서 작성된 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행하는 경우에는, 예를 들어, 다음 시뮬레이션의 기회, 또는 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선 프로세스 데이터로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 축적이나 이용이 용이해진다.
또, 프로세스 모델은, 조립 수순으로서 조립의 의존 관계를 나타내는 조립 트리와, 조립 트리에 기초한 태스크 간의 의존 관계를 나타내는 태스크 트리를 포함하는 경우에는, 조립의 수순과, 그것에 관련된 태스크의 의존 관계를 명확하게 하여, 프로세스 모델을 정밀도 높게 작성할 수가 있다.
또, 태스크는, 시간 발전계 시뮬레이션에서 실행 가능한 함수인 베이직 태스크를 조합하여 구축되는 커스텀 태스크를 포함하는 경우에는, 작업의 종류별로 작은 작업을 조합한 커스텀 태스크에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수가 있다.
또, 프로세스 모델 작성 스텝에 있어서, 조립 수순과 태스크에 기초하여 작업원의 스케줄 정보 및 공장 내의 설비와 작업원의 배치에 관한 공장 레이아웃 정보의 적어도 한쪽을 작성하는 경우에는, 스케줄 정보에 기초하여, 주 작업이나 부수 작업까지 포함시킨 작업원의 모든 생산 행위를 정밀하게 재현해서 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 설비와 작업원의 배치가 반영된 공장 레이아웃 정보에 기초하여, 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다.
또, 작업원이 가상적인 작업을 진행시키기 위해, 또는 작업원이 가상적인 작업에서 사용할 설비를 정하기 위한 작업원에게 부여되는 판단 룰인 브레인을 포함하는 룰 정보를 이용하는 경우에는, 룰 정보를 이용하는 것에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션에 있어서의 작업원이 적확하게 가상적인 작업을 진행시키는 것이나 설비를 정하는 것이 용이해진다. 또, 반복 작업이 아니라 현장에서 판단하는 일이 매우 많은 작업을 작업원이 브레인을 이용해서 판단하여, 가상적인 작업을 원활하게 진행할 수가 있다.
또, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조는, 적어도 복수의 데이터의 종류별로 나눈 클래스와, 클래스 간의 관계, 및 클래스 간의 친자 관계를 포함하는 데이터 구조를 가지는 경우에는, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 취득이나 축적, 이용 등이, 클래스나 클래스 간의 관계를 축으로 한 데이터 구조에 의해 용이해진다.
또, 정보 제공 스텝에 있어서, 적어도 건조 시계열 정보를 표준화한 데이터 구조로서, 통일 데이터베이스에 제공하는 경우에는, 건조 시계열 정보로서 제공하는 정보의 종류나 속성, 및 포맷 등을, 프로덕트 모델 등과의 관계성을 고려해서 건조 시계열 정보로서의 표준화한 데이터 구조로, 통일 데이터베이스에 용이하게 축적을 할 수 있다. 또, 표준화한 데이터 구조로서 축적한 건조 시계열 정보를, 예를 들어, 통일 데이터베이스로부터 취득해서, 실제의 선박 건조 시에 참조하거나, 나중의 시뮬레이션 시의 정보로서 이용하거나, 룰 정보의 기계 학습에 활용하거나 하는 것 등이 가능하다.
또, 본 발명의 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 프로그램에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
또, 컴퓨터에, 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행시키는 경우에는, 예를 들어 다음 시뮬레이션의 기회, 또는 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선 프로세스 데이터로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 축적이나 이용이 용이해진다.
또, 본 발명의 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 의하면, 사용자는 선박의 건조를 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
또, 프로세스 모델을 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 수단을 더 구비한 경우에는, 축적한 프로세스 모델을 통일 데이터베이스로부터 취득해서, 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 것이 가능해진다. 또, 예를 들어, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 데이터 구조로 작성한 프로세스 모델을 축적함으로써, 프로세스 모델의 작성이나 축적 및 이용이 용이해진다.
또, 퍼실리티 모델이, 복수의 공장의 설비의 정보와, 작업원의 정보로부터 작성된 퍼실리티 모델이고, 프로세스 모델 작성 수단이 공장별 프로세스 모델을 작성하고, 건조 시뮬레이션 수단이 프로덕트 모델에 대해서 공장별 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 경우에는, 예를 들어, 복수의 공장의 퍼실리티 모델에 대해서, 하나의 프로덕트 모델로부터 공장별 프로세스 모델이 작성되어, 공장별 퍼실리티 모델을 사용한 시간 발전계 시뮬레이션이 행해지기 때문에, 각 공장에서의 제조 코스트나 공기를 비교할 수 있고, 실제로 건조하는 공장의 선택을 용이화할 수 있어, 코스트의 가일층의 저감이나 공기의 가일층의 단축으로 이어진다.
또, 건조 시뮬레이션 수단에 있어서의 공장별 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를, 비교 가능한 건조 시계열 정보로서 정보 제공 수단으로부터 제공하는 경우에는, 사용자는 신속하면서도 적확하게, 각 공장에서의 공수 예측 결과, 퍼실리티의 과제, 보틀넥 등을 비교할 수 있어, 제조 코스트나 공기 등을 비교하는 것이 가능해진다.
또, 건조 시계열 정보에 기초하여, 선박의 건조에 관련된 코스트를 계산하는 코스트 계산 수단, 선박의 건조에 필요한 구입 부품의 구입 계획을 작성하는 부품 조달 계획 수단, 및 선박의 건조에 관련된 생산 계획을 입안하는 생산 계획 수단 중의 적어도 하나를 구비한 경우에는, 코스트 계산 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보에 기초하여 계산된 선박의 건조에 관련된 코스트를 간편하게 얻을 수가 있다. 또, 부품 조달 계획 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보에 기초하여 작성된 구입 부품의 구입 계획을 간편하게 얻을 수가 있다. 또, 생산 계획 수단을 구비함으로써, 건조 시계열 정보를 선박의 건조 전체의 생산 계획의 입안으로 순조롭게 이어지게 할 수가 있다.
본 발명의 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 의하면, 프로세스 모델에 따라서 건조(제조)된 선박(제품)의 품질 데이터를 프로덕트 모델과 관련지어서 프로덕트 모델의 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 선박의 프로덕트 모델과 실제 제품의 품질 데이터를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 실제의 제품과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석도 가능해지고, 나아가서는 품질 관리의 고도화, 품질의 개선 및 서비스의 고도화 등을 도모할 수가 있다. 또, 프로세스 모델에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터를 프로세스 모델과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 프로세스 모델과 실제의 공정 정보(시공 정보) 및 품질 데이터를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 제조에 관한 작업과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정 품질의 개선 등도 가능해진다. 또한, 품질 데이터를 시계열로 관리할 수 있다. 또, 프로세스 모델에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터를 퍼실리티 모델과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 퍼실리티 모델과 실제 제품의 품질 데이터를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 공정에 있어서의 설비나 작업원과 품질 데이터의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정의 개선 등도 가능해진다.
또, 선박의 취항 후의 취항 후 품질 정보를 취득하고, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델 중의 적어도 하나와 관련지어서 선박의 취항 후의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스에 축적한 경우에는, 시운전 시, 운항 중 또는 입거 시 등, 취항 후에 있어서의 취항 후 품질 정보를 선박의 취항 후의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스에 축적함으로써, 취항 후의 손상이나 개량 공사 등의 정보를 반영한 품질에 관한 분석이나 해석 및 제조 품질의 개선 등뿐만 아니라, 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등의 개선을 행할 수가 있다.
또, 표준화한 품질 데이터 구조는, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델 중의 적어도 하나의 표준화한 데이터 구조와 관련지어 표준화한 것인 경우에는, 표준화한 데이터 구조와의 관련짓기에 의해, 품질 관리 데이터를 보다 취급하기 쉬운 것으로 할 수가 있다.
도 1은, 본 발명의 제1 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법의 플로우.
도 2는, 동(同) 건조 시뮬레이션 방법에서 사용하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 3은, 동 전체 개요도.
도 4는, 동 프로덕트 모델의 예를 나타내는 도면.
도 5는, 동 5매(枚) 판 모델의 결합 관계를 나타내는 도면.
도 6은, 동 제1 판(P1)의 3차원 모델을 나타내는 도면.
도 7은, 동 3매 판 모델의 프로덕트 모델의 예를 나타내는 도면.
도 8은, 동 퍼실리티의 3차원 모델의 예를 나타내는 도면.
도 9는, 동 퍼실리티 모델의 예를 나타내는 도면.
도 10은, 동 프로세스 모델의 개념도.
도 11은, 동 프로세스 모델 작성 스텝의 상세 플로우.
도 12는, 동 5매 판 모델의 조립 트리의 예를 나타내는 도면.
도 13은, 동 3매 판 모델의 조립 트리의 예를 나타내는 도면.
도 14는, 동 전(全)태스크의 관계를 트리로서 표현한 예를 나타내는 도면.
도 15는, 동 3매 판 모델의 태스크 트리의 예를 나타내는 도면.
도 16은, 동 3매 판 모델의 태스크 트리의 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 17은, 동 3매 판 모델에 있어서의 작업원에 대한 태스크의 할당과 태스크의 순번의 예를 나타내는 도면.
도 18은, 동 실제로 시뮬레이션 공간에 배치한 예를 나타내는 도면.
도 19는, 동 3매 판 모델에 있어서의 공장 레이아웃 정보의 예를 나타내는 도면..
도 20은, 동 시뮬레이션 스텝의 상세 플로우.
도 21은, 동 브레인을 이용한 시뮬레이션의 모습을 나타내는 도면.
도 22는, 동 시뮬레이션 스텝의 의사(疑似) 코드를 나타내는 도면.
도 23은, 동 베이직 태스크의 예로서 이동 태스크(move)를 나타내는 도면.
도 24는, 동 베이직 태스크의 예로서 용접 태스크(weld)를 나타내는 도면.
도 25는, 동 베이직 태스크의 예로서 크레인 이동 태스크(CraneMove)를 나타내는 도면.
도 26은, 동 배재(配材) 태스크 「가지러 가기」의 예를 나타내는 도면.
도 27은, 동 배재 태스크 「배치하기」의 예를 나타내는 도면.
도 28은, 동 본 용접(本溶接) 태스크를 베이직 태스크의 조합으로 표현한 예를 나타내는 도면.
도 29는, 동 입구가 둘 있는 벽으로 둘러싸인 영역 중, 이동 가능한 메쉬를 구성한 예를 나타내는 도면.
도 30은, 동 형상 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 31은, 동 용접선 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 32는, 동 배면 굽기 선(裏燒線) 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 33은, 동 프로덕트 모델 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 34는, 동 폴리 라인 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 35는, 동 조립 트리 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 36은, 동 태스크 트리 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 37은, 동 출력 처리의 상세 플로우.
도 38은, 본 발명의 제2 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법의 플로우.
도 39는, 동 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 40은, 본 발명의 제3 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 41은, 본 발명의 제４ 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 42는, 본 발명의 제５ 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 43은, 본 발명의 제6 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도.
도 44는, 본 발명의 실시형태에 따른 프로덕트 모델의 표준화한 데이터 구조의 예를 나타내는 도면.
도 45는, 동 퍼실리티 모델의 표준화한 데이터 구조의 예를 나타내는 도면.
도 46a는, 동 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조의 예 중, 프로덕트 모델을 나타내는 도면.
도 46b는, 동 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조의 예 중, 퍼실리티 모델을 나타내는 도면.
도 46c는, 동 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조의 예 중, 프로세스 모델을 나타내는 도면.
도 47은, 본 발명의 제7 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에서 사용하는 시스템의 블록도.
도 48은, 동 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법의 플로우를 도시한 도면.
도 49는, 동 품질 관리 데이터의 데이터 구조의 개념도.
도 50은, 동 품질 관리 항목과 품질 관리 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 51은, 동 통일 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면.
도 52는, 동 프로덕트 모델과 품질 데이터의 클래스도.
도 53은, 동 제8 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에서 사용하는 시스템의 블록도.
도 54는, 동 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법의 플로우를 도시한 도면.
도 55는, 동 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스의 이용 방법의 설명도.
도 56은, 동 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스의 다른 이용 방법의 설명도.
도 57은, 동 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스와 각 애플리케이션의 전체 구성을 나타내는 도면.
도 58은, 동 용접 품질 관리 앱에 의한 품질 관리 데이터의 이용을 나타내는 도면.
도 59는, 동 도장 품질 관리 앱에 의한 품질 관리 데이터의 이용을 나타내는 도면.
도 60은, 본 발명의 실시예에 따른 케이스 1의 조립 시나리오에 있어서의 시뮬레이션의 계산 결과의 간트 차트.
도 61은, 동 케이스 2의 조립 시나리오에 있어서의 시뮬레이션의 계산 결과의 간트 차트.
도 62는, 동 케이스 2에 있어서의 시뮬레이션의 3차원적인 외관도.
본 발명의 제1 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다.
도 1은 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법의 플로우, 도 2는 건조 시뮬레이션 방법에서 사용하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도, 도 3은 전체 개요도이다.
통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법은, 선박의 건조를, 통일 데이터베이스(10)에 축적된 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여 시뮬레이션하는 것이다. 이 방법에 있어서는, 작업원의 상세한 움직임, 즉 요소 작업의 움직임까지를 건조 시뮬레이션 내에서 표현하는 것을 목적으로, 가상적인 조선 공장을 구축하기 위해서 필요한 정보를 정리한다. 조선 공장은, 프로덕트(선박을 포함하는 제품) 모델, 퍼실리티(도구를 포함하는 설비·작업원) 모델 및 프로세스(작업·공정) 모델이라고 하는, 세 모델로 구축된다. 이 세 모델이, 조선 공장을 모델화하기 위해서 필요한 핵(核)이 되는 데이터이다. 또, 시뮬레이션을 실시함에 있어서, 이 정보들을 보완하는 두 부수 정보로서, 스케줄 정보(41)와 공장 레이아웃 정보(42)를 아울러 정의한다.
한편, 프로덕트 모델은 실제의 제품을, 퍼실리티 모델(12)은 실제의 설비나 작업원을 추상화하여 시뮬레이션에서 다룰 수 있도록 한 체계화된 데이터군이고, 가상적인 제품, 설비나 작업원이라고도 할 수 있다. 또, 프로세스 모델은, 프로덕트 모델과 퍼실리티 모델(12)에 의해 도출되는 가상적인 작업의 체계라고도 할 수 있다.
건조 시뮬레이션 방법에 사용하는 건조 시뮬레이션 시스템은, 선박의 건조에 관련된 정보를 표준화한 데이터 구조로 축적하는 통일 데이터베이스(10)와, 프로덕트 모델 설정 수단(20)과, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)과, 프로세스 모델 작성 수단(40A) 및 건조 시뮬레이션 수단(40B)을 가지는 건조 시뮬레이터(40)와, 시계열 정보화 수단(50)과, 정보 제공 수단(60)과, 프로세스 모델 축적 수단(70)과, 검증 수단(80)과, 모델 수정 수단(90)을 구비한다.
통일 데이터베이스(10)에는, 기본 설계 정보(11)와, 설비 정보(12A) 및 작업원 정보(12B)를 가지는 퍼실리티 모델(12)과, 과거선의 프로세스 데이터(13)와, 룰 정보(14)와, 품질 데이터(17)가 축적되어 있다. 이와 같이 통일 데이터베이스(10)에 각종 정보를 축적함으로써, 정보의 종류별로 각각의 데이터베이스가 마련되어 있는 경우에 비해서 정보의 축적이나 취득이 용이해지고, 정보의 공동 이용이 가능해지고, 또 데이터베이스의 관리를 일원화할 수가 있다. 한편, 통일 데이터베이스(10)는, 물리적으로 통합된 데이터베이스여도 되고, 통신회선을 거쳐 연계하는 분산형의 데이터베이스여도 된다.
통합된 데이터베이스여도, 분산형의 데이터베이스여도, 기본적으로 축적된 각종 정보가 각각의 표준화한 데이터 구조를 가지고 있는 것, 또는 표준화한 데이터 구조를 가지도록 변환할 수 있는 것이 중요하고, 각종 정보가 각각의 표준화한 데이터 구조를 가지는 것, 또는 표준화한 데이터 구조로 변환할 수 있는 것을 가리켜 「통일」이라고도 한다.
퍼실리티 모델(12)은, 공장의 설비와 작업원에 관한 정보(설비 정보(12A) 및 작업원 정보(12B))에 기초하여 미리 작성하고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스(10)에 축적된 것이다. 퍼실리티 모델(12)의 「표준화한 데이터 구조」란, 설비와 작업원에 관한 정보의 종류나 속성을 클래스로서 정의해 두는 것이고, 클래스끼리의 친자 관계 등의 관계성을 정보의 트리로서 정의한다. 한편, 공장의 설비에는 도구도 포함된다.
도 1에 나타내는 프로덕트 모델 설정 스텝 S1에 있어서는, 프로덕트 모델 설정 수단(20)을 사용하여, 선박의 기본 설계 정보(11)를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델로서 설정한다.
기본 설계 정보(11)에는, 선박의 완성 부품과 완성 부품을 구성하는 구성 부품의 결합 관계가 포함되어 있다. 예를 들어, 프로덕트(제품)가 선각(船殼)인 경우, 완성 부품은 선각을 구성하는 블록(구획)이고, 구성 부품은 블록을 구성하는 판재이다. 결합 관계는, 노드(Node, 부품의 실체 정보)와 에지(Edge, 부품의 결합 정보)로 표현된다. 한편, 선박의 완성 부품으로서 선박 전체를 설정하고, 구성 부품을 선체, 선각, 밸러스트 탱크, 연료 탱크, 주기(主機), 보기(補機), 배관, 배선 등의 선박을 구성하는 부품에 위치시킬 수도 있다.
기본 설계 정보(11)는, 통일 데이터베이스(10)에 축적되어 있다. 이것에 의해, 기본 설계 정보(11)의 취득을, 예를 들어, 설계 시스템에 액세스하는 일 없이 간편하게 행할 수가 있다.
또, 기본 설계 정보(11)는, CAD 시스템으로부터 취득할 수도 있다. CAD 시스템으로부터 기본 설계 정보(11)를 취득하는 것에 의해, CAD 시스템에서 작성된 기본 설계 정보(11)를 프로덕트 모델의 설정 등에 유효하게 이용할 수 있다. 한편, 기본 설계 정보(11)에는, 예를 들어, 선각의 설계 CAD 데이터를 변환한 노드와 에지로 표현되는 결합 관계를 포함하는 정보도 포함시킬 수가 있다. 이 결합 관계를 포함하는 정보는, CAD 시스템에서 미리 변환해서 얻어도 되고, 기본 설계 정보(11)를 취득한 후에 프로덕트 모델 설정 수단(20)에서 변환해서 얻어도 된다. 또, CAD 시스템으로부터 취득하는 기본 설계 정보(11)가, 각 CAD 시스템에 있어서의 독자적인 데이터 구조로 보존유지(保持)되어 있는 경우는, 프로덕트 모델 설정 수단(20)에 있어서, CAD 데이터를 시뮬레이션에서 이용할 수 있는 데이터 구조로 변환한다. 또, CAD 시스템으로부터의 기본 설계 정보(11)의 취득은, 통신 회선을 거친 취득 외에, 근거리 무선 통신이나 기억 수단을 사용한 취득 등, 다양한 수단을 이용해서 행할 수가 있다.
프로덕트 모델에서는, 조립 대상의 프로덕트에 관련된 정보로서, 프로덕트를 구성하는 부품 자신의 속성 정보 그리고 부품 간의 결합 정보를 정의한다. 프로덕트 모델에는, 프로덕트의 조립에 관련된 작업(조립 수순, 프로세스)의 정보는 포함되지 않는다.
프로덕트는 구성 부품인 실체를 가지는 부품끼리가 개개로 결합되어 있다고 생각한다. 그래서 프로덕트 모델은, 그래프 이론에 기초하여 노드와 에지로 표현되는 그래프 구조를 사용하여 정의한다. 노드끼리의 결합인 에지에는 방향성은 없다고 보아, 무향(無向) 그래프로 한다.
도 4는 프로덕트 모델의 예를 나타내는 도면, 도 5는 5매 판 모델의 결합 관계를 나타내는 도면이다. 한편, 도 5의 5매 판 모델은, 설명의 편의상, 간략화한 프로덕트 모델을 나타내고 있지만, 프로덕트 모델의 대상으로서는, 복잡한 선각의 블록이나, 선체 구조, 또 선박 전체까지 포함하는 것이 가능하다.
여기에서는, 도 4의 (a)에 나타내는 바와 같은 이중 바닥(二重底) 블록을, 도 4의 (b)에 나타내는 바와 같이 간략화한 5매 판 모델을 대상으로 하고 있다. 엄밀하게는 다르지만, 제1 판(P1)을 이너 보텀, 제3 판(P3)을 보텀 쉘, 제2 판(P2)과 제4 판(P4)를 거더(girder), 제5 판(P5)을 론지라고 하여 간략화하였다. 칼라 플레이트(collar plate)나 플로어(floor)가 없고, 론지도 개수가 적은 등, 실제의 완성 부품과는 다르지만, 충분하면서도 본질적인 요소를 추출하였다.
이 완성 부품은, 도 5에 나타내어지는 결합 관계로 정의된다. 각 판(P1∼P5)이 구성 부품 실체의 노드에 해당하고, 그것들의 결합 관계인 line1∼line5가 에지에 해당한다. 여기에서는 간단하게 하기 위해서 5매 판 모델을 사용하였지만, 수많은 구성 부품으로 구성되는 실제의 완성 부품에 있어서도, 구성 부품 실체와 그것들의 결합 관계로 완성 부품 전체를 정의할 수 있기 때문에, 마찬가지 그래프 표현을 사용하여 프로덕트 모델을 정의하는 것이 가능하다.
도 6은 제1 판(P1)의 3차원 모델을 나타내는 도면이다.
프로덕트의 구성 부품의 형상은, 3D CAD 모델을 입력함으로써 정의할 수 있다. 도 6에 나타내는 바와 같이, 3차원 모델의 좌표계는, 그 부재 전체를 둘러싸는 사각형(Bounding-box)을 정의하고, 그 사각형의 8정점 중, x, y, z 좌표값이 최소가 되는 정점이 원점 위치로 되도록 3차원 모델을 배치했다. 또 시뮬레이션의 실행 중에는, 3차원 모델에 정의한 기준점의 위치(로컬 좌표계, 또는 글로벌 좌표계에 있어서의 좌표), 자세 정보(초기 자세를 기준으로 한 오일러 각(Euler angles)·쿼터니언(Quaternion))를 수시로 참조할 수 있는 것으로 한다.
구성 부품끼리의 접합 정보를 나타내는 에지에는, 해당(當該) 구성 부품끼리의 접합 정보를 나타낼 필요가 있다. 본 실시형태에서는, 간단하게 하기 위해서, 완성 부품의 완성 상태의 좌표계에 있어서의, 각각의 구성 부품의 위치·자세의 정보를 부여한다. 구체적으로는, 각 구성 부품에 대해서 기준점으로 하는 3점을 임의로 부여하고, 그 3점이 완성 상태의 좌표계에 있어서, 어디에 위치하느냐 하는 좌표 데이터로 정보를 보유한다. 그 정보를 사용함으로써, 임의의 구성 부품 간의 위치 관계를 산출하는 것이 가능하다.
용접선 정보는, 3차원적인 정보로 보유된다. 예를 들어, 1개의 용접선은, 용접선 경로(폴리 라인)와, 용접 토치의 방향 벡터(법선 벡터)로 구성된다고 한다. 이 정보들은, 완성 부품의 완성 상태의 좌표계에 있어서 정의되는 데이터로 하고, 실제로 시뮬레이션에서 용접 태스크(커스텀 태스크(33))가 실시될 때에, 그 타이밍에 있어서의 구성 부품의 위치·자세에 기초하여, 용접선 데이터에 대해서 좌표 변환을 행한다. 용접선 경로에 더하여, 토치의 방향도 정의함으로써, 용접 중인 작업원의 위치를 정의할 수가 있다. 또한 용접 중인 토치의 방향을 인식할 수 있기 때문에, 용접 자세를 판정하는 것이 가능해진다.
이와 같이, 프로덕트 모델에는, 구성 부품끼리의 연결 관계, 연결부에 있어서의 접합 데이터, 및 완성 부품에 있어서의 구성 부품의 위치와 각도 등의 정보가 포함된다. 한편, CAD 시스템의 성능에 따라서는, CAD 시스템으로부터 취득하는 기본 설계 정보(11)에 프로덕트 모델의 작성에 필요한 데이터가 일부 포함되지 않는 경우가 있다. 예를 들어, 배면 굽기(가스 버너에 의한 왜곡 수정 작업) 선 데이터를 취급할 수 있는 CAD 시스템은 소수이다. 그러한 경우는, 프로덕트 모델 설정 스텝 S1에 있어서, 기본 설계 정보(11)에 포함되지 않은 프로덕트 모델의 작성에 필요한 데이터의 작성을 행한다.
이상 설명한 데이터에 대하여 정리하면, 프로덕트 모델은, 아래 표 1 및 아래 표 2에 나타내는 바와 같은 노드와 에지의 정보로서 정리된다.
속성명 설명
노드명 자신의 노드의 이름(구성 부품명)
완성 부품명 완성 부품의 이름
좌표 변환 정보 완성 상태에 있어서의 자신의 위치·자세를 정의하는 3점 정보
구성 부품의 속성 정보 중량 등 구성 부품의 속성 정보
에지 자신에 접속하고 있는 에지
3차원 오브젝트 시뮬레이션 공간에 배치되는 3차원 오브젝트
속성명 설명
에지명 자신의 에지의 이름
노드1 자신에 접속하는 노드1
노드2 자신에 접속하는 노드2
에지 속성 정보 용접선 데이터 등의 속성 정보
또, 도 7은 3매 판 모델의 프로덕트 모델의 예를 나타내는 도면이다.
도 7에서는, 구성 부품(제1 판(P1), 제2 판(P2), 제3 판(P3)) 간의 접합 관계가 등록된 데이터베이스인 프로덕트 모델을 나타내고 있다. 「name」은 이름, 「parent」는 부모(親) 프로덕트, 「type」은 종별이다. 한편, 각 판(P1∼P3)의 기준 좌표 3점(vo(0,0,0), vx(1,0,0), vz(0,0,1))은 생략하였다. 또, 데이터에는 본래는 대상 ID를 기재하지만, 설명용으로 「name」으로 기재하였다.
상술한 바와 같이, 프로덕트 모델에는, 조립에 관련된 작업(프로세스)의 정보는 포함되지 않는다.
도 1로 되돌아가서, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에 있어서는, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)을 사용하여, 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델(12)을 설정한다.
퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에 있어서는, 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델(12)로서 설정할 수도 있지만, 본 실시형태에서는, 상술한 바와 같이 미리 작성된 퍼실리티 모델(12)이 통일 데이터베이스(10)에 축적되어 있기 때문에, 표준화한 데이터 구조로 표현된 퍼실리티 모델(12)을 통일 데이터베이스(10)로부터 직접 취득해서 설정한다. 퍼실리티 모델(12)이 통일 데이터베이스(10)에 표준화한 데이터 구조로서 축적되어 있는 것에 의해, 표준화한 데이터 구조의 퍼실리티 모델(12)의 취득이나, 공동 이용, 설정, 새로운 정보의 축적 등을 간편하게 행할 수가 있다.
퍼실리티 모델(12)에서는, 공장의 퍼실리티에 관한 정보로서, 퍼실리티의 개별 이름(예를 들어, 용접기 No.1), 종별(예를 들어, 용접기)에 더하여, 개개의 퍼실리티가 가지는 능력치를 정의한다. 능력치에는, 그 퍼실리티가 가지는 기능의 최대치(범위)를 정의한다. 예를 들어, 크레인이 가지는 능력치의 하나로서는, 매달아 올리기(吊上) 하중치나 속도 등을 들 수 있고, 그 능력치 범위는, 최대 매달아 올리기 하중치나 최대 속도로 된다.
또, 프로덕트뿐만 아니라, 퍼실리티도 작업원의 이동 경로 상의 장애물이 될 수 있기 때문에, 3차원 모델을 사용하여 형상을 정의한다. 그것에 의해, 시뮬레이터 내에서는, 오브젝트끼리의 3차원적인 간섭을 판단하는 것도 가능해진다. 여기서 도 8은 퍼실리티의 3차원 모델의 예를 나타내는 도면이고, 도 8의 (a)는 작업원, 도 8의 (b)는 용접기, 도 8의 (c)는 크레인, 도 8의 (d)는 바닥(床), 도 8의 (e)는 정반(定盤)이다.
퍼실리티 모델(12)이 보유하는 구체적인 속성 정보를 아래 표 3에 나타낸다.
속성명 설명
이름 퍼실리티의 이름
종별 퍼실리티의 종별
고유의 능력치 퍼실리티 고유의 능력치 범위
3차원 오브젝트 시뮬레이션 공간에 배치되는 3차원 오브젝트
또, 도 9는 퍼실리티 모델의 예를 나타내는 도면이다.
도 9에서는, 공장의 퍼실리티가 등록된 데이터베이스인 퍼실리티 모델을 나타내고 있다. 「name」은 이름, 「type」은 종별, 「model＿fwile＿path」는 형상(3차원 모델 데이터), 「ability」는 능력(퍼실리티의 능력치 범위를 정의)이다.
이와 같이, 프로덕트 모델에 있어서의 완성 부품과 구성 부품, 및 퍼실리티 모델(12)에 있어서의 공장의 설비를 3차원 모델로 표현한다. 3차원 모델을 이용함으로써, 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수가 있다.
도 1로 되돌아가서, 프로세스 모델 작성 스텝 S3에서는, 프로세스 모델 작성 수단(40A)을 사용하여, 프로덕트 모델과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 선박을 구성 부품으로부터 건조하기 위한 조립 수순과 태스크를 명확화하여 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 작성한다. 여기서, 먼저 프로덕트 모델과 퍼실리티 모델(12)이 설정되고, 나중에 프로세스 모델을 작성하는 점이 중요하다. 이 순번으로 진행함으로써, 적확하게, 뒤로 되돌아가는 일 없이 프로세스 모델을 작성할 수 있어, 나중의 처리를 지체없이 할 수 있다.
도 10은 프로세스 모델의 개념도이다.
프로세스 모델은, 일련의 조립 공정에 관련된 작업 정보가 정의된 데이터이다. 프로세스 모델은, 선박을 구성 부품으로부터 건조하기 위한 조립 수순으로서 조립의 의존 관계를 나타내는 조립 트리와, 조립 트리에 기초한 태스크 간의 의존 관계를 나타내는 태스크 트리를 포함한다. 이것에 의해, 조립의 수순과, 그것에 관련된 태스크의 관계를 명확하게 하여, 프로세스 모델을 정밀도 높게 작성할 수가 있다. 여기서 태스크란, 커스텀 태스크(33)를 포함하는 1단위의 작업을 가리킨다.
도 11은 프로세스 모델 작성 스텝의 상세 플로우이다.
우선, 프로덕트 모델 설정 스텝 S1에서 설정한 프로덕트 모델과, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에서 작성한 퍼실리티 모델(12)을, 건조 시뮬레이션 수단(40B)에 읽어들인다(프로세스 모델 작성 정보 읽어들이기 스텝 S3－1).
다음에, 프로세스 모델의 작성에 있어서, 과거에 건조한 과거선의 프로세스 데이터(13)를 통일 데이터베이스(10)로부터 참조하여, 유용할 것인지 여부를 선택한다(유용 판단 스텝 S3－2).
유용 판단 스텝 S3－2에 있어서, 유용하지 않을 것을 선택한 경우는, 과거선의 프로세스 데이터(13)를 참조하지 않고, 구성 부품의 중간 부품을 포함하는 조립 수순을 조립 트리로서 정의하고(조립 트리 정의 스텝 S3－3), 조립 수순의 각 단계에 있어서의 적절한 태스크를 정의하고(태스크 정의 스텝 S3－4), 태스크의 의존 관계로서의 전후 관계를 태스크 트리로서 정의한다(태스크 트리 정의 스텝 S3－5).
한편, 유용 판단 스텝 S3－2에 있어서, 유용할 것을 선택한 경우는, 통일 데이터베이스(10)로부터 유사한 프로세스 데이터를 추출하고(과거선 프로세스 데이터 추출 스텝 S3－6), 조립 트리 정의 스텝 S3－3, 태스크 정의 스텝 S3－4, 및 태스크 트리 정의 스텝 S3－5에 있어서, 추출한 과거선의 프로세스 데이터(13)를 참조해서 유용한다. 과거선의 프로세스 데이터(13)를 유용함으로써, 기본 설계 정보(11)에 기초하여 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)이 변경된 경우에, 처음부터 프로세스 모델을 작성하는 것보다도 적은 노력으로, 빠르고 정밀도 높게 프로세스 모델을 작성할 수가 있다. 한편, 프로세스 데이터(13)에는, 프로세스 모델을 포함하고, 프로세스 데이터(13)도 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스(10)에 축적할 수가 있다.
여기서, 도 12는 5매 판 모델의 조립 트리의 예를 나타내는 도면이다.
조립 트리 정의 스텝 S3－3에 있어서, 조립 트리에는, 중간 부품의 정보(이름, 부품의 자세) 및 조립의 전후 관계의 정보를 정의한다. 부품의 조립 순번에는 전후 관계가 존재하기 때문에, 조립 트리는 유향(有向) 그래프로 표현된다.
중간 부품이란, 몇몇 부재가 결합된 상태의 구성 부품이고, 중간 부품과 부재, 또는 중간 부품끼리를 조립함으로써 완성 부품으로 된다. 도 12에서는, 제1 판(P1)과 제2 판(P2)과 제4 판(P4)이 조합되어 제1의 중간 부품 U1을 이루고, 제3 판(P3)과 제5 판(P5)이 조합되어 제2의 중간 부품 U2를 이루고, 제1의 중간 부품 U1과 제2의 중간 부품 U2를 조합해서 완성 부품 SUB1을 이루는 상태를 나타내고 있다. 한편, 제1의 중간 부품 U1을 조립함에 있어서는 제1 판(P1)을 베이스로 하고, 제2의 중간 부품 U2를 조립함에 있어서는 제3 판(P3)을 베이스로 하고, 완성 부품 SUB1을 조립함에 있어서는 제2의 중간 부품 U2를 베이스로 하고 있다.
조립 트리의 정의에 필요한 속성 정보를 아래 표 4에 나타낸다. 이 정보들을 모든 중간 부품 및 완성 부품에 있어서 정의한다.
속성명 설명
부품명 자신의 부품의 이름
좌표 변환 정보 자신의 완성 상태에 있어서의 위치·자세 를 정의하는 정보
베이스 부품의 이름 자신의 자식(子) 제품군 중, 베이스가 되는 부품의 이름
부모(親) 부품 자신의 부모가 되는 부품
자식(子) 부품군 자신의 자식이 되는 부품군
자식 부품군의 위치·자세데이터 자신의 좌표계에 있어서의 자식 부품의
위치·자세를 정의하는 정보
또, 도 13은 3매 판 모델의 조립 트리의 예를 나타내는 도면이다. 「name」은 이름, 「product1(base)」은 접합하는 대상 부품 중 베이스로 하는 부품, 「product2」는 접합하는 대상 부품, 「중간 부품에 있어서의 구성 부품의 좌표 변환 정보」는 중간 부품의 정의이다. 한편, 중간 부품이나 완성 부품의 기준 좌표 3점(vo(0,0,0), vx(1,0,0), vz(0,0,1))은 생략하였다. 또, 데이터에는 본래는 대상 ID를 기재하지만, 설명용으로 「name」으로 기재하였다.
도 13의 3매 판 모델에서는, 제1 판(P1)과 제2 판(P2)이 조합되어 중간 부품을 이루고, 그 중간 부품에 제3 판(P3)이 조합되어 완성 부품을 이룬다. 한편, 중간 부품을 조립함에 있어서는 제1 판(P1)을 베이스로 하고, 완성 부품을 조립함에 있어서는 제3 판(P3)을 베이스로 하였다.
태스크 트리 정의 스텝 S3－5에 있어서, 태스크 트리에는, 태스크에 필요한 정보와 태스크끼리의 전후 관계의 정보를 정의한다. 예를 들어, 태스크 정의 스텝 S3－4에 있어서, 아래 표 5에 나타내는 3종류의 태스크를 정의한다.
태스크명 설명
배재 대상 부품을, 지정하는 퍼실리티를 사용하여, 지정 장소로 운반한다.
가용접 대상 부품끼리를, 지정하는 퍼실리티(용접기·크레인)를 사용하여,
지정된 용접선 정보에 따라서
용접한다
본 용접 지정 부품끼리를, 지정하는 퍼실리티(용접기)를 사용하여, 지정된
용접선 정보에 따라서 용접한다.
여기서, 도 14는 전(全)태스크의 관계를 트리로서 표현한 예를 나타내는 도면이다.
도 14는, 5매 판 모델에 대해서, P1∼P5의 각 판(강판)을 소정의 위치에 배재(配材)해서, 가용접 및 본 용접을 행함으로써, 완성 부품을 조립하는 시나리오를 상정한 것이다.
태스크에는 전후 관계가 있기 때문에, 태스크 트리 정의 스텝 S3－5에 있어서, 태스크의 트리는 유향 그래프로 표현된다. 예를 들어 태스크 [가용접0]은, [배재0], [배재1], [배재2]의 모든 태스크를 완료한 후가 아니면 개시할 수 없음을 의미하고 있다.
또, 태스크 트리가 가지는 구체적인 속성 정보를 아래 표 6에 나타낸다. 예를 들어, 태스크 [배재0]에서는, 오브젝트 [제2 판(P2)]을 퍼실리티 [크레인1]을 사용하여, 오브젝트 [정반2] 상의 위치(8m, 0m, 2m)에, 오일러 각 (0, 0, 0)의 자세로 배치되도록 운반한다고 하는 정보가 정의된다. 배재 태스크에서는 시점의 좌표를 정의하지 않았고, 시뮬레이션 실시 시에 해당 태스크의 실행 시점에 있어서의 좌표부터 개시된다. 그 밖에도 마찬가지로 태스크 [본 용접0]은, 에지[line1](제1 판(P1)과 제2 판(P2)의 결합부)를 대상으로 퍼실리티 [용접기2]를 사용하여, 0.2 m/s의 속도로 본 용접한다고 하는 정보가 정의된다. 다만, 이 태스크는 태스크의 전후 관계로부터, 태스크 [가용접0]이 완료된 후가 아니면 개시할 수는 없다. 용접 경로의 정보는 프로덕트 모델의 해당 에지에 관련지어진 정보를 참조한다.
속성명 설명
이름 태스크의 명칭
종별 태스크의 종류
오브젝트군 태스크에서 대상으로 하는 오브젝트군
퍼실리티군 태스크에서 이용하는 퍼실리티군
선행 태스크군 태스크의 개시까지 종료해 둘 필요가 있는 태스크군
태스크 정보 태스크의 실행에 필요한 고유 정보
또, 도 15는 3매 판 모델의 태스크 트리의 예를 나타내는 도면이고, 우측의 표는 좌측의 그래프도를 표현하고 있다. 또, 도 16은 3매 판 모델의 태스크 트리의 데이터의 예를 나타내는 도면이다. 도 16의 「name」은 이름, 「task　type」은 종별, 「product」는 관련된 부품, 「facility」는 관련된 퍼실리티, 「conditions」는 태스크 트리 정보, 「task　data」는 태스크 정보(그 태스크에 필요한 고유의 데이터)이다. 한편, 데이터에는 본래는 대상 ID를 기재하지만, 설명용으로 「name」으로 기재하였다.
이 예에서는, 도 15에 나타내는 바와 같이, 3매 판 모델에 대해서, P1∼P3의 각 판(강판)을 소정의 위치에 배재해서, 가용접 및 본 용접을 행함으로써, 완성 부품을 조립하는 시나리오를 상정하였다.
또, 도 11에 나타내는 바와 같이, 프로세스 모델 작성 스텝 S3에 있어서는, 프로세스 모델 작성 수단(40A)을 사용하여, 조립 수순과 태스크에 기초하여 작업원의 스케줄 정보(41)를 작성한다(스케줄 정보 작성 스텝 S3－8). 도 11에 나타내어지는 바와 같이, 조립 수순을 먼저 결정하고, 태스크를 결정하는 것이 중요하고, 이것에 의해, 적확하게, 뒤로 되돌아가는 일 없이 프로세스 모델을 작성할 수 있어, 나중의 처리를 지체없이 할 수 있다. 즉, 조립 트리를 먼저 작성하고, 나중에 태스크 트리를 작성한다.
스케줄 정보(41)는, 각 행동주체가 되는 작업원에 대해서 태스크를 순번도 포함시켜서 할당한 것이다. 이것에 의해, 스케줄 정보(41)에 기초하여, 주 작업이나 부수 작업까지 포함시킨 작업원의 모든 생산 행위를 정밀하게 재현해서 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 스케줄 정보(41)를, 정보 제공 수단(60)이 구비하는 모니터나 프린터 등으로부터 사용자에게 제공된다. 이것에 의해, 사용자는 작성된 스케줄 정보(41)를, 직접 또는 간접적으로 필요에 따라 확인할 수가 있다. 한편, 스케줄 정보(41)는, 사용자의 요망이 있을 때만 제공하는 것도 가능하다.
프로세스 모델에서는 조립 트리와 태스크 트리에 관련된 정보를 정의했지만, 스케줄 정보(41)에서는 태스크 트리에 의해 정의된 각각의 태스크에 대해서, 담당 작업자의 할당과 태스크의 구체적인 실행 순번을 정의한다.
스케줄 정보(41)의 작성예를 아래 표 7에 나타낸다. 이 예에서는, 작업원1은 철공직의 작업자를 상정하였고, 배재 태스크와 가용접 태스크를 할당하였다. 작업원1은, 태스크 [배재0]부터 개시하여, 태스크 [가용접4]까지 순차적으로 실시한다. 한편, 작업원2는 용접직의 작업자를 상정하였고, 본 용접 태스크가 순번대로 할당하였다. 작업원2는, 태스크 [본 용접0]부터 개시하여, 태스크 [본 용접 3]까지 순차적으로 실시한다.
담당자 담당 태스크와 실행 순번
작업원1 배재0, 배재3, 배재2, 배재1, 배재4, 가용접1, 가용접2, 배재5, 배재6, 가용접3, 가용접4
작업원2 본용접0, 본용접1, 본용접2, 본용접4, 본용접3
또, 도 17은 도 15, 도 16에서 나타낸 3매 판 모델에 있어서의 작업원에 대한 태스크의 할당과 태스크의 순번의 예를 나타내는 도면이고, 도 17의 (a)는 작업원1에 대한 태스크의 할당과 태스크 순번을 나타내고, 도 17의 (b)은 작업원2에 대한 태스크의 할당과 태스크 순번을 나타내고, 도 17의 (c)는 데이터 형식의 스케줄 정보이다. 한편, 데이터에는 본래는 대상 ID를 기재하지만, 설명용으로 「name」으로 기재하였다.
또, 도 11에 나타내는 바와 같이, 본 실시형태에서는, 스케줄 정보 작성 스텝 S3－8 전에, 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 태스크가 퍼실리티의 능력치 범위를 넘는지 여부를 판단한다(능력치 범위 판단 스텝 S3－7).
능력치 범위 판단 스텝 S3－7에 있어서, 태스크가 퍼실리티의 능력치 범위를 넘지 않는다고 판단한 경우는, 스케줄 정보 작성 스텝 S3－8로 진행하여 스케줄 정보(41)를 작성한다. 이와 같이, 태스크가 퍼실리티의 능력치 범위를 넘지 않는다고 판단한 경우에 스케줄 정보(41)를 작성함으로써, 퍼실리티나 태스크의 능력치를 넘은 시뮬레이션이 행해지는 스케줄 정보(41)를 작성하는 것을 방지할 수 있다. 또, 작성한 프로세스 모델은 정보 제공 수단(60)으로부터 사용자에게 제공된다.
한편, 능력치 범위 판단 스텝 S3－7에 있어서, 태스크가 퍼실리티의 능력치 범위를 넘는다고 판단한 경우는, 조립 트리 정의 스텝 S3－3, 태스크 정의 스텝 S3－4, 및 태스크 트리 정의 스텝 S3－5로 되돌아가서, 중간 부품의 정의, 조립 트리의 정의, 태스크의 정의 및 태스크 트리의 정의를 재정의한다. 각 정의를 재정의하는 것에 의해, 보다 정밀도가 높은 프로세스 모델을 작성할 수가 있다.
스케줄 정보 작성 스텝 S3－8 후, 조립 수순과 태스크에 기초하여, 실제로 사용하는 공장 내의 설비와 작업원의 배치에 관한 공장 레이아웃 정보(42)를 작성한다(공장 레이아웃 정보 작성 스텝 S3－9). 이것에 의해, 설비와 작업원의 배치가 반영된 공장 레이아웃 정보(42)에 기초하여, 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 공장 레이아웃 정보(42)는, 정보 제공 수단(60)이 구비하는 모니터나 프린터 등으로부터 사용자에게 제공된다. 이것에 의해, 사용자는 작성된 공장 레이아웃 정보(42)를, 직접 또는 간접적으로 필요에 따라 확인할 수가 있다. 한편, 공장 레이아웃 정보(42)는, 사용자의 요망이 있을 때만 제공하는 것도 가능하다.
이제까지 정의한 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)에는, 공장에서의 배치 정보를 정의하지 않았다. 그래서 공장 레이아웃 정보(42)에서는, 각 오브젝트의 초기 배치를 정의한다. 필요한 속성 정보를 아래 표 8에 나타낸다. 또, 도 18은 실제로 시뮬레이션 공간에 배치한 예를 나타내는 도면이다.
속성명 설명
오브젝트명 시뮬레이션 공간에 배치할 프로덕트명, 또는 퍼실리티명
기준 오브젝트명 배치의 기준으로 하는 오브젝트
좌표 정보 기준 오브젝트에 대해서 배치할 위치(x,y,z)
자세 정보 기준 오브젝트에 대해서 배치할 자세(오일러 각, φ,θ,ψ)
또, 도 19는 3매 판 모델에 있어서의 공장 레이아웃 정보의 예를 나타내는 도면이다. 한편, 데이터에는 본래는 대상 ID를 기재하지만, 설명용으로 「이름」으로 기재하였다.
프로덕트 모델, 퍼실리티 모델(12)의 데이터베이스로부터, 실제로 시뮬레이션에 이용하는 부품, 퍼실리티의 배치 정보를 layout.csv로 정의하였다.
도 1로 되돌아가서, 프로세스 모델 작성 스텝 S3 후에는, 프로세스 모델 축적 수단(70)을 사용하여, 작성된 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 통일 데이터베이스(10)에 축적한다(프로세스 모델 축적 스텝 S4). 프로세스 모델 축적 스텝 S4를 실행함으로써, 예를 들어, 다음 시뮬레이션의 기회나 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선의 프로세스 데이터(13)로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 것이 가능해진다.
또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 작성이나 축적 및 이용이 용이해진다. 프로세스 모델의 「표준화한 데이터 구조」란, 프로세스에 관한 정보, 예를 들어, 요소 작업으로서의 태스크(속성 정보에 개시 시간이나 종료 시간 등을 갖게 한 것) 등의 정보의 종류나 속성을 클래스로서 정의해 두는 것이고, 클래스끼리의 친자 관계 등의 관계성을 정보의 트리로서 정의한다.
한편, 통일 데이터베이스(10)에 축적된 표준화한 데이터 구조의 품질 데이터(17)를, 프로세스 모델의 작성에 이용할 수도 있다. 예를 들어, 조립 트리나 태스크 트리의 정의나 작성, 또 스케줄 정보(41)나 공장 레이아웃 정보(42)의 작성 시에, 품질 데이터(17)로서의 품질 기준이나, 과거의 품질 상황을 고려하여 작성할 수가 있다. 또한, 과거선의 설계 조건이나 제조 조건과 검사 결과, 취항 시험이나 취항 후의 품질로서 축적된 품질 상황을 고려해서, 프로세스 모델 등을 작성할 수가 있다. 예를 들어, 용접 시의 작업 표준, 조립 부품과 용접 결함의 일어나기 쉬움의 관계, 보수를 필요로 한 과거의 사례, 비파괴 검사 시의 트러블(不具合)과 사전 대책 방법, 또 취항 후의 열화(劣化)나 트러블의 발생과 대책 방법 등을 고려해서, 프로세스 모델이나 스케줄 정보(41), 또, 공장 레이아웃 정보(42)를 작성할 수 있다.
또, 프로세스 모델 작성 스텝 S3 후에는, 건조 시뮬레이션 수단(40B)을 사용하여, 작성한 프로세스 모델에 기초하여 시간별 건조의 진행 상황을 축차적으로 계산하는 시간 발전계 시뮬레이션(3차원 공간 상의 시간 발전)을 행한다(시뮬레이션 스텝 S5).
시간 발전계 시뮬레이션에 있어서는, 프로세스 모델을 기초로, 3차원 플랫폼 상에서의 각 퍼실리티와 프로덕트의 위치와 점유 상황, 커스텀 태스크(33)의 진척 상황을 변화시킴으로써, 조선에 있어서의 건조를 시뮬레이션한다. 한편, 난수를 부여해서 중간 부품의 정밀도를 일부러 나쁘게 하고, 그 영향을 하류의 공정에 이를 때까지 시뮬레이션할 수도 있다. 또, 커스텀 태스크(33)와 태스크 트리 사이의 관계는, 커스텀 태스크(33)를 트리 구조로 전후 관계를 나타내고, 잇대어 합친 것이 태스크 트리가 된다.
본 실시형태에서는, 3차원 플랫폼을 게임 엔진인 Unity(등록상표)를 활용해서 구축하고 있다.
시각 t에 있어서의 각 퍼실리티와 프로덕트의 위치, 각도 및 점유를 나타내는 변수 xf, xp와, 프로세스 모델에 있어서의 커스텀 태스크(33)의 미완 또는 완료를 나타내는 상태의 st의 3개를 인수(引數)라 하면, 건조 시뮬레이션 수단(40B)이 정의한 스케줄에 기재된 커스텀 태스크(33)의 순으로, 태스크에 관계된 각 인수를 사전에 설정한 룰에 따라서 변화시킴으로써, 다음의 시각 t+1로의 xf, xp, st의 변화를 나타낼 수가 있다. 이것에 의해 각 인수의 시각력(時刻歷)이 출력된다.
도 20은 시간 발전계 시뮬레이션의 상세 플로우이다.
우선, 프로덕트 모델 설정 스텝 S1에서 설정한 프로덕트 모델과, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에서 설정한 퍼실리티 모델(12)과, 프로세스 모델 작성 스텝 S3에서 작성한 프로세스 모델, 스케줄 정보(41), 및 공장 레이아웃 정보(42)와, 통일 데이터베이스(10)로부터 취득한 작업원이 자율적으로 가상적인 작업을 진행시키기 위한 룰 정보(14)에 기초하여, 3차원 플랫폼 상에 오브젝트를 배치한다(시뮬레이션 실행 정보 읽어들이기 스텝 S5－1). 한편, 룰 정보(14)에는, 작업원이 가상적인 작업에서 사용할 설비를 정하기 위한 정보도 포함할 수가 있다.
여기서, 룰 정보(14)란, 건조 시뮬레이션 수단(40B)에 의한 자율 판단에 필요한 제약이나 선택지(選擇肢)다. 예를 들어, 용접 태스크(커스텀 태스크(33))에서는, 사용할 수 있는 용접기의 종류만을 룰 정보(14)로서 지정해 두고, 어느 용접기를 사용할지는 시뮬레이션의 도중에 있어서 건조 시뮬레이션 수단(40B)이 자율적으로 판단한다.
즉, 가상적인 작업원이 시뮬레이션 내에서 어떻게 판단하는지를 기술한 것이 룰 정보(14)로 된다. 룰 정보(14)를 이용하는 것에 의해, 시뮬레이션에 있어서의 작업원이 적확하게 가상적인 작업을 진행시키기 쉽고, 또, 설비를 선택하기 쉬워진다. 또, 룰 정보(14)는 통일 데이터베이스(10)와는 다른 데이터베이스에 축적해 둘 수도 있지만, 본 실시형태와 같이 룰 정보(14)를 통일 데이터베이스(10)에 축적함으로써, 다른 시뮬레이션에서도 공통적으로 이용이 가능해진다. 룰 정보(14)는, 미리 카탈로그와 같이 작성해서 통일 데이터베이스(10)에 축적해 둔다. 한편, 룰 정보(14)는, 강화 학습이나 멀티 에이전트 등에 의해 자율적으로 학습시켜 작성해서 취득하는 것도 가능하다. 강화 학습 등에 의해 자율적으로 룰 정보(14)를 작성하는 방법으로서는, 에이전트가 건조 시뮬레이션 수단(40B) 내를 자유롭게 돌아다니며 효율적인 룰을 학습해서 룰 정보(14)를 생성하는 수법을 사용한다. 룰 정보(14)의 일례는 이하와 같다.
룰 1A： 비어 있는 가까운 도구를 취득한다.
룰 1B： 후 공정에서도 비어 있는 가까운 도구를 취득한다.
룰 2： 크레인을 사용하는 경우, 크레인끼리의 간섭에 의해서 다른 공정이 방해받지 않을만한 크레인을 선택한다.
룰 3： 사용 후, 자석식의 픽 업 도구(釣具)는 대차(台車) 위에 둔다.
룰 4：작업 장소가 동일한 후 공정에 대하여, 도구를 정리하여 가져온다.
이 룰들은, 시간 발전계 시뮬레이션을 행하기 이전에 작업원에게 할당해 두는 것이고, 예를 들어 이하와 같이 된다.
작업원1： 룰 1A
작업원2： 룰 1B, 룰 2, 룰 3, 룰 4
작업원1은 초심자를 상정하고, 작업원2는 숙련자를 상정한 것이다. 초심자인 작업원1은 자신만을 생각하며 움직이기 때문에, 다른 공정의 방해가 되기도 한다.
룰 정보(14)에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션의 실시 중에, 미입력이었던 태스크 정보나 스케줄 정보(41)가 자동 구축된다. 본 실시형태에서는, 룰 정보(14)로서, 작업원에게 부여되는 판단 룰인 브레인을 포함한다.
브레인은, 커스텀 태스크(33)에 1대 1로 대응시키고, 시간 발전계 시뮬레이션을 실행하기 전에 구축해 둔다. 시간 발전계 시뮬레이션 상에서는, 브레인을 축차적으로 동작시킴으로써, 시간 발전 중에 있어서 상황에 따라 작업원이 판단하는 모습을 재현한다. 그 때문에, 특히 조선 공정과 같은, 반복 작업이 아니라 현장에서 판단하는 일이 매우 많은 작업을 작업원이 브레인을 이용해서 판단하여, 가상적인 작업을 원활하게 진행할 수가 있다.
룰 정보(14)의 하나인 브레인으로 판단되는 내용은, 대별하면 이하의 넷이다.
1. 어떤 하나의 커스텀 태스크(33)에 대해서, 필요한 인수를 결정한다.
2. 어떤 하나의 종류(태스크 타입)에 속하는 복수의 커스텀 태스크(33) 중에서 하나의 커스텀 태스크(33)를 선택한다.
3. 복수 종류의 커스텀 태스크(33)로부터 하나의 종류를 선택한다.
4. 커스텀 태스크(33)를 실시 중에 경합이 발생한 경우의 대응을 룰에 기초하여 선택한다.
브레인에 의한 판단 방법에 있어서는, 우선 인수의 조합으로서 후보군을 작성하고, 그 후보군 각각에 대해서 평가 파라미터를 추출하고, 소정의 평가치 룰에 기초하는 평가치의 계산을 실시하고, 최종적으로 가장 평가치가 높은 것을 선택한다.
평가 파라미터의 추출, 소정의 룰, 평가치에 기초하는 선택은, 배재 태스크를 예로 하면, 각각 예를 들어 이하와 같이 된다.
[평가 파라미터의 추출]
판단에 관련된 평가 파라미터군을, 시간 발전계 시뮬레이션중에 순차 취득한다.
·p1：작업원의 현재지로부터 프로덕트까지의 거리
·p2：프로덕트로부터 크레인까지의 거리
·p3：프로덕트로부터 목적지까지의 거리(목적지는 자동 계산)
·p4：베이스판인가 아닌가(0 or 1)
·p5：간섭 없게 행동 가능한가(0 or 1)
[평가치 룰]
ｖ=(p4－0.2*(p1+p2+p3))*p5
[선택]
0보다 큰 평가치 중에서 최대의 평가치를 얻은 태스크를 선택한다.
태스크 1：ｖ1
태스크 2：ｖ2
태스크 3：ｖ3
…
브레인의 평가치 룰은, 수동 또는 기계 학습에 의해서 구축한다.
수동으로 구축하는 경우는, 비디오 분석의 결과나 작업원에 대한 히어링 등을 통해서 룰을 추정하여 구축한다.
기계 학습에 의해서 구축하는 경우는, 두 가지 구축 방법이 있다. 첫번째 구축 방법은, 조선 공장에서의 작업원, 도구, 및 프로덕트의 움직임에 관한 데이터를 카메라나 위치 센서 등을 사용한 모니터링에 의해 취득하고, 취득한 대량의 데이터로부터, 작업원과 프로덕트 사이의 거리나 작업원과 도구 사이의 거리 등의 파라미터 X와, 작업원의 태스크 선택 결과(판단 이력) Y를 정리하고, 정리한 데이터를 교사 데이터로 하여, 파라미터 X로부터 태스크 선택 결과 Y를 예측하는 신경망(neural net) 등의 기계 학습 모델로서 구축하는 것이다. 또, 두번째 구축 방법은, 예를 들어 시간이 짧을수록 좋다는 등의 목표를 설정하고, 그 목표를 보수로 한 강화 학습을 적용하여, 최적의 전략을 자동 구축하는 것이다.
태스크 타입별 브레인의 예를 아래 표 9에 나타낸다. 표 중의 「AtBrain」은 배재(配材) At의 브레인, 「FtBrain」은 가부착(假付) At의 브레인, 「WtBrain」은 본 용접 Wt의 브레인, 「DtBrain」은 배면 굽기(裏燒) Dt의 브레인이다.
브레인 자동 결정 사항 ※인수(引數)는 모두 공통이고, 착수 가능한 전태스크의 리스트
AtBrain (태스크의 선택): AtPick와 AtPlace의 리스트(대상을 결정하는 것과 동의(同義))(인수의 결정): 이용 퍼실리티명(크레인), 배재처의 기준 오브젝트,
좌표값, 오일러 각
FtBrain (태스크의 선택): 어떤 하나의 Ft(대상을 결정하는 것과 동의)(인수의 결정): 이용 퍼실리티명(용접기, 전원)
WtBrain (태스크의 선택): 어떤 하나의 Wt(대상을 결정하는 것과 동의)(인수의 결정): 이용 퍼실리티명(용접기, 전원)
DtBrain (태스크의 선택): 어떤 하나의 Dt(대상을 결정하는 것과 동의)(인수의 결정): 이용 퍼실리티명(버너, 가스출구)
커스텀 태스크(33)에 대하여, 시뮬레이션 중에 자동 결정되는 인수와, 사전에 태스크 트리로 구축해 두는 인수를 아래 표 10에 나타낸다. 밑줄이 그어진 인수가 자동 결정되는 인수, 밑줄이 그어져 있지 않은 인수가 사전에 구축해 두는 인수이다.
태스크 타입 함수명 인수
(공통): 태스크명, 태스크 타입, 함수명, 대상, 이용 퍼실리티, 선행 태스크, 주체명, 요구 퍼실리티 종별개수
배재(配材) At AtPick (고유): -
AtPlace (고유): 배재처의 기준 오브젝트, 좌표값(x,y,z), 오일러 각(θ, φ,ψ,)
가부착(假付) Ft Ft (고유): -
본용접 Wt Wt (고유): -
배면굽기(裏燒) Dt Dt (고유): -
도 21은 브레인을 이용한 시뮬레이션의 모습을 나타내는 도면이고, 도 21의 (a)는 배재 태스크, 도 21의 (b)는 용접 태스크이다.
배재 태스크에 있어서는, 배재 장소의 제약과 배치 위치가 자동 결정된다.
용접 태스크에 있어서는, 용접선의 위치 등의 평가 파라미터가 취득되고, 평가치 계산이 실시된다. 한편, 평가치 계산에서는, 용접 작업자의 근처에서 별도의 작업을 실시하지 않는 등, 용접 영역이 고려된다.
도 20에 나타내는 바와 같이, 시뮬레이션 실행 정보 읽어들이기 스텝 S5－1 후, 스케줄 정보(41)에 기재된 커스텀 태스크(33) 중, 전(全) 행동 주체에 대해서 선두에 존재하는 태스크를 실행하고, 시간을 1초 플러스한다(태스크 실행 스텝 S5－2). 커스텀 태스크(33)는 사전에 메소드로서 정의해 두고, 할당된 커스텀 태스크(33)를 상황에 따라 룰 정보(14) 등에 기초하여 변경한다.
시간 발전계 시뮬레이션에서는, 시간별 선박의 완성 부품 또는 구성 부품의 위치, 설비 및 작업원의 위치와 점유 상황, 조립 수순과 태스크의 진행 상황을 축차적으로 계산한다. 이것에 의해, 선박의 건조에 관련된 시간 발전계 시뮬레이션을 정밀도 높게 행할 수가 있다.
다음에, 커스텀 태스크(33)가 종료되었는지 여부를 판정한다(태스크 종료 판정 스텝 S5－3).
태스크 종료 판정 스텝 S5－3에 있어서, 커스텀 태스크(33)가 종료되지 않았다고 판정한 경우는, 태스크 실행 스텝 S5－2로 되돌아가서, 커스텀 태스크(33)를 실행한다.
반면에, 태스크 종료 판정 스텝 S5－3에 있어서, 커스텀 태스크(33)가 종료되었다고 판정한 경우는, 종료된 커스텀 태스크(33)를 스케줄의 선두에서 삭제하고, 할당된 커스텀 태스크(33)가 모두 종료되었는지 여부를 판정한다(시뮬레이션 종료 판정 스텝 S5－4).
시뮬레이션 종료 판정 스텝 S5－4에 있어서, 할당된 커스텀 태스크(33)가 모두 종료되지 않았다고 판정된 경우는, 태스크 실행 스텝 S5－2로 되돌아가서, 커스텀 태스크(33)를 실행한다.
반면에, 시뮬레이션 종료 판정 스텝 S5－4에 있어서, 할당된 커스텀 태스크(33)가 모두 종료되었다고 판정된 경우는, 시뮬레이션을 종료한다. 이와 같이 시뮬레이션은, 모든 예정된 커스텀 태스크(33)가 없어질 때까지 반복하여 실행한다.
또, 도 1에 나타내는 바와 같이, 시뮬레이션 스텝 S5에 있어서는, 시간 발전계 시뮬레이션의 도중 결과를, 정보 제공 수단(60)으로부터 제공한다(도중 결과 제공 스텝 S5－5). 시뮬레이션의 도중 결과는, 예를 들어 태스크 실행 스텝 S5－2가 종료될 때마다 사용자에게 제공된다. 사용자는, 제공된 도중 결과를 기초로, 그대로 시뮬레이션을 속행할지, 또는 커스텀 태스크(33) 등을 변경해서 다음의 시뮬레이션을 행할지 등을 판단한다. 이것에 의해, 사용자가 도중 결과에 기초하여 판단하여, 사용자의 의도에 따른 시뮬레이션을 행하기 쉬워진다.
도중 결과 제공 스텝 S5－5에 있어서의 도중 결과의 제공은, 사용자가 예를 들어 시뮬레이터의 실행 버튼을 누를 때에 임의로 온/오프를 선택 가능하고, 오프가 선택되어 있는 경우는 실행되지 않는다. 반면에, 온이 선택되어 있는 경우는, 예를 들어 모니터가 열람 모드가 되어, 시뮬레이션의 상황이 애니메이션적으로 흘러 가는 모습이 제공되고, 사용자는 일시정지 버튼을 누르거나, 또 재생 버튼을 누르거나 해서, 축차적으로 확인할 수가 있다. 사용자는, 일시정지 버튼을 눌렀을 때, 이미 종료된 커스텀 태스크(33), 실시 중인 커스텀 태스크(33), 및 미실시의 예정되어 있는 커스텀 태스크(33)를 볼 수가 있고, 예를 들어 예정되어 있는 커스텀 태스크(33)의 순번을 변경하거나, 그 커스텀 태스크(33)에서 쓰는 도구를 변경 및 지정하거나 할 수 있다. 변경 후, 재생 버튼을 누르면, 시뮬레이션이 재개되고, 변경한 시나리오로 진행한다.
또, 시뮬레이션 스텝 S5의 시간 발전계 시뮬레이션에 있어서는, 미리 취득한 룰 정보(14)와 태스크를 이용하여, 가상의 작업원이 자율적으로 가상적인 작업을 진행시킨다. 구체적으로는, 룰 정보(14)와, 태스크로서의 베이직 태스크를 조합해서 구성한 커스텀 태스크(33)를 이용해서 가상적인 작업을 진행시킨다.
룰 정보(14)란, 상술한 바와 같이 예를 들어, 사용할 수 있는 용접기의 종류 등이다. 룰 정보(14)와 태스크를 이용하는 것에 의해, 시뮬레이션에 있어서의 가상의 작업원이 적확하게 가상적인 작업을 진행시키기 쉬워진다.
한편, 도중 결과 제공 스텝 S5－5 후에, 사용자로부터 변경을 가한 변경 조건을 접수하고, 변경 조건에 기초하여 시간 발전계 시뮬레이션을 실행하는 것도 가능하다. 이것에 의해, 사용자의 의향이 반영된 변경 조건을 토대로 정밀도 높게 시뮬레이션을 행할 수가 있다.
도 22는 시뮬레이션의 의사 코드를 나타내는 도면이다.
커스텀 태스크(33)를 구성하는 베이직 태스크는, 범용적으로 사용될 수 있는 작은 작업을 나타낸다.
베이직 태스크는, 시간 발전계 시뮬레이션 상에서 실행 가능한 함수이고, 시간 발전계 시뮬레이션을 실행하기 전에, 함수로서 구축해 둔다. 베이직 태스크는, 인수가 부여되고, 그 인수에 관련된 시뮬레이션의 오브젝트를 이동시키거나 점유하거나 하는 등, 시뮬레이션에 필요한 기본적인 함수이다. 또, 베이직 태스크는, 3차원적인 제약을 고려한 함수로 된다.
베이직 태스크의 조합으로서 커스텀 태스크(33)를 구축한다. 태스크가 시간 발전계 시뮬레이션에서 실행 가능한 함수인 베이직 태스크를 조합해서 구축되는 커스텀 태스크(33)를 포함함으로써, 작업의 종류별로 작은 작업을 조합한 커스텀 태스크(33)에 의해, 시간 발전계 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수가 있다.
베이직 태스크의 구체예를 아래 표 11에 나타낸다. 한편 베이직 태스크는, 표 11에 예시한 것 이외에도 다수 존재한다.
베이직 태스크명 인수 내용
move 주체명, 이동처 주체자를 이동처로 이동시키는 함수
자동 경로 산출
weld 주체명, 용접선, 용접기 주체자를 용접기와 함께 용접선의 선두로 이동시키고,용접 스피드로 이동시켜, 프로덕트를 갱신하는 함수
CraneMove 주체명, 이동처 주체자(크레인 등의 기기)를 이동처로 이동시키는 함수자동 경로 산출, 다른 크레인과의 간섭을 고려
도 23은 베이직 태스크의 예로서 이동 태스크(move)를 나타내는 도면이다. 이동 태스크의 정의는 이하와 같다.
·움직이는 주체명과 목적지의 좌표값을 인수로서 가진다.
·시뮬레이션 상에서는, 특정의 스피드로 주체자를 이동시키는 함수로 된다.
·3차원적인 지형을 고려해서 최단 경로를 자동 산출한다.
·경로의 도중에 맨홀이나 론지 등의 장애물이 존재하고, 해당 장애물을 피해 가거나 타고 넘거나 해서 넘어갈 필요가 있는 경우, 그에 따라 속도를 감속시킨다.
도 24는 베이직 태스크의 예로서 용접 태스크(weld)를 나타내는 도면이다. 용접 태스크의 정의는 이하와 같다.
·주체명, 대상 용접선명, 및 이용하는 용접기명을 인수로 한다.
·시뮬레이션 상에서는, 특정의 용접 스피드로 용접선 근처를 이동시키는 함수로 된다.
·용접기에는 전원 케이블, 토치 및 호스를 재현하고, 케이블과 호스는 다른 오브젝트와 간섭한다.
·용접선이 위를 향해 있는(상향) 경우와 아래를 향해 있는(하향) 경우에 있어서 용접 속도가 변경된다.
도 25는 베이직 태스크의 예로서 크레인 이동 태스크(CraneMove)를 나타내는 도면이다. 크레인 이동 태스크의 정의는 이하와 같다.
·주체명과 목적지의 좌표값을 인수로 한다.
·시뮬레이션 상에서는, 특정의 이동 스피드로 목적지까지 이동하는 함수로 된다.
·본베이직 태스크는, 주체자가 기기(크레인)로 된다. 기기에 대하여는, 외부로부터 태스크를 명(命) 받아서 실행한다고 하는 형태를 취한다.
·다른 크레인과의 간섭 판정을 행하고, 이동 가능한 영역을 제약으로서 고려한다.
여기서, 태스크 실행 스텝 S5－2 전에 사전에 메소드로서 정의해 두는 커스텀 태스크(33)에 대하여 상세하게 설명한다. 커스텀 태스크(33)는 이하와 같이 정의된다.
·커스텀 태스크(33)는, 베이직 태스크의 조합으로서 구축하는 것이고, 패턴화 또는 관습화된 도중 끊김이 없는 일련의 작업의 집합을 하나의 커스텀 태스크(33)로서 표현한다. 예를 들어, 커스텀 태스크(33)가 배재 태스크인 경우는, 「물건으로 이동→물건 파지→물건과 이동→물건 놓기」로 된다.
·커스텀 태스크(33)에 인수가 전달되고, 그 인수에 기초하여, 사전에 결정된 순번의 베이직 태스크를 구축해 가서, 최종적으로 베이직 태스크의 리스트를 구축한다.
·커스텀 태스크(33)는, 배재 태스크, 가부착 태스크, 용접 태스크 등, 재현하고 싶은 태스크별로 구축한다.
·커스텀 태스크(33)는, 인풋으로서 공통의 인수와 태스크별로 고유의 인수를 가진다.
·커스텀 태스크(33)에는, 사람이 주체가 되는 것과, 기기가 주체가 되는 것이 있다. 예를 들어, 배재 태스크의 주체는 사람(작업원), 자동 용접 태스크의 주체는 기기(자동 용접기)가 된다.
사람에게 할당되는 커스텀 태스크(33)의 태스크 타입, 함수명 및 인수의 예를 아래 표 12에 나타내고, 기기에 할당되는 커스텀 태스크(33)의 함수명 및 인수의 예를 아래 표 13에 나타낸다.
태스크 타입 함수명 인수
(공통): 태스크명, 태스크 타입, 함수명, 대상, 이용 퍼실리티,
선행 태스크, 주체명, 요구 퍼실리티 종별개수
배재(配材) At AtPick (고유): -
AtPlace (고유): 배재처의 기준 오브젝트, 좌표값(x,y,z),
오일러 각(θ, φ, ψ)
가부착(假付) Ft Ft (고유): -
본용접 Wt Wt (고유): -
배면굽기(裏燒) Dt Dt (고유): -
함수명 인수
(공통): 태스크명, 태스크 타입, 함수명, 대상, 이용 퍼실리티,
선행 태스크, 주체명, 요구 퍼실리티 종별개수
CraneRun (고유): -
CraneHoist (고유): -
AutoWeldRun (고유): -
도 26은 커스텀 태스크로서의 배재 태스크 「가지러 가기」의 예를 나타내는 도면이다. 한편, 호이스트 크레인을 사용한다.
이 배재 태스크의 태스크 타입은 「배재 At」, 함수명은 「AtPick」, 공통의 인수는 「태스크명, 태스크 타입, 함수명, 대상, 이용 퍼실리티, 선행 태스크, 주체명, 요구 퍼실리티 종별·개수」, 고유의 인수는 없음이 된다.
배재 태스크 「가지러 가기」를 구성하는 베이직 태스크의 리스트의 예를 이하에 나타낸다.
1. move (주체자, 퍼실리티의 장소)
2. move (주체자와 퍼실리티, 대상의 장소)
3. CraneHoist (내리기)
4. Timeout (지정 초 수)
5. CraneHoist (올리기)
한편, 상기 3의 베이직 태스크는 후크를 하강시키고, 상기 4의 베이직 태스크는 고리 걸이(玉掛) 시간만큼 대기시키고, 상기 5의 베이직 태스크는 후크를 상승시키는 것이다.
도 27은 커스텀 태스크로서의 배재 태스크 「배치하기」의 예를 나타내는 도면이다.
이 배재 태스크의 태스크 타입은 「배재 At」, 함수명은 「AtPlace」, 공통의 인수는 「태스크명, 태스크 타입, 함수명, 대상, 이용 퍼실리티, 선행 태스크, 주체명, 요구 퍼실리티 종별·개수」, 고유의 인수는 「배재처(配材先)의 기준 오브젝트, 좌표값(x, y, z), 오일러 각(θ,φ,ψ)」으로 된다.
배재 태스크 「배치하기」를 구성하는 베이직 태스크의 리스트의 예를 이하에 나타낸다.
1. move (주체자, 퍼실리티와 대상, 지정된 좌표값으로)
2. CraneHoist (내리기)
3. Timeout (지정 초수)
4. CraneHoist (올리기)
한편, 상기 3의 베이직 태스크는 물건을 떼어내는 시간만큼 대기시키는 것이다.
도 28은 커스텀 태스크의 하나인 본 용접 태스크를 베이직 태스크의 조합으로 표현한 예를 나타내는 도면이다.
메소드로서의 태스크를 실행하는 것에 의해, 변수 xf, xp, st를 변화시킨다. 그 때문에, 각 커스텀 태스크의 각각에 대해서 메소드를 정의하지만, 그 커스텀 태스크를 더욱 세세한 메소드인 베이직 태스크의 조합으로 표현한다.
우선, 개시 조건을 확인하는 베이직 태스크(Wait_start)는, 조건이 충족될 때까지는 기다린다고 하는 메소드가 된다.
도구를 확보하는 베이직 태스크(Wait_hold)는, 사용할 도구가 모두 비어 있지 않으면 기다리고, 비어 있으면, 본 태스크를 위해서 점유하는 상태로 변화시킨다고 하는 기본적인 메소드가 된다.
또, 크레인에 의해서 구성 부품을 이동시키는 등의 표현은, 이동 태스크(move)로서 나타내고, 지정한 속도로 위치나 각도를 변경한다.
용접 태스크(weld)는, 프로덕트 모델에 정의된 용접선 정보를 기초로, 용접 개시점까지의 이동과 용접 자세에 기초하는 속도로 용접 토치 및 작업자를 이동시키고, 구성 부품을 다음의 중간 부품으로 변화시킨다고 하는 메소드로 하고 있다. 이와 같은 베이직 태스크의 조합으로 다양한 태스크를 표현하고, 메소드로서 사전(태스크 실행 스텝 S5－2 전)에 구축한다.
이와 같이, 커스텀 태스크(33)는 미리 결정된 표준적인 수순을 기재하는 것이다. 커스텀 태스크(33)는, 시간 발전계 시뮬레이션 전에 카탈로그와 같이 만들어 둔다. 커스텀 태스크(33)의 일례는 이하와 같다.
가용접(커스텀 태스크(33))：용접기를 가지러 가기+크레인을 가지러 가기+부품을 매달기+위치 맞추기+가고정(假止)하기
이 때, 어느 도구(용접기1 또는 용접기2 등)를 선택할지는 룰 정보(14)(룰1 A, 룰1B, 룰2 등)에 기초하여 결정할 수 있다. 또, 룰 정보(14) 중의 룰3에 관해, 자석식의 크레인을 사용하고 있던 경우는, 도구를 사용한 후에 대차 위에 둔다고 하는 새로운 태스크가 발생한다. 물론, 룰 정보(14)에 기초하지 않고, 사용하는 도구를 사용자가 지정할 수도 있다.
또, 베이직 태스크 중에서도 이동에 대하여는, 모든 태스크 내의 이동 경로를 손으로 입력하는 것이 곤란한 일이 많으면 상정되기 때문에, 건조 시뮬레이션 수단(40B)이 경로 탐색을 행하여 자동 판단하도록 설정하는 것이 바람직하다. 이 경우, 구체적으로는, 우선 이동 가능한 영역을 메쉬에 의해 동적으로 생성하고, 그 메쉬의 정점과 선분을 경로로 보고, A*알고리즘에 의해 경로를 자동 산출한다.
도 29는 입구가 둘 있는 벽으로 둘러싸인 영역 중, 이동 가능한 메쉬를 구성한 예를 나타내는 도면이다. 벽(90) 부근은 메쉬가 존재하지 않기 때문에, 벽(90)을 돌아 들어가 이동하는 경로가 생성되게 된다. 실장에는, 예를 들어 Unity(등록상표)의 NavmeshAgent 클래스를 활용한다. 이것에 의해 베이직 태스크에서는 도달처(到達先)의 지점 또는 도달처의 오브젝트를 지정함으로써, 도중의 경로는 자동 산출되어 입력의 수고를 대폭적으로 삭감하는 것이 가능해진다.
여기서, 시뮬레이션에 있어서 입력하는 인풋 데이터의 구체예를 아래 표 14에 나타낸다. 한편, 퍼실리티에 관한 데이터는 제외하였다.
No 데이터명 간이 설명 샘플 장소
(input_sample))
1 형상 데이터 부품 하나 하나의 형상 데이터. 샘플의 경우는 obj 형식 SUB_F/OriginalData/*.obj
2 용접선 데이터 용접선의 폴리라인과 토치 방향에서의 라인을 나타내는 데이터로, 샘플의 경우는 txt 형식. SUB_F/WeldingLine/Line*/weld_0.txt
3 배면굽기선(裏燒線) 데이터 용접선과 마찬가지로, 배면굽기가 필요한 라인의 데이터로, 샘플의 경우는 txt 형식. SUB_F/HeatingLine/Line*/heat_0.txt
4 프로덕트 모델 데이터 부품 간의 관계성과, 접속 관계를 나타내는 데이터. Product.csv
5 폴리라인 데이터 배면굽기선과 제품 사이의 관계성을 나타내는 데이터. Prolyline.csv
6 조립 트리 데이터 부품의 조립 계층과, 그 계층에 있어서의 베이스판의 국소 좌표계에 있어서의 위치와 방향의 데이터. Assemblytree.csv
7 태스크 트리 데이터 제품을 조립할 때까지 필요한 태스크의 일람과 파라미터, 그 전후 관계를 표시하는 데이터. 일부, 공란으로 한 것은 시뮬레이션 내에서 자동 결정된다. Tasktree.csv
도 30은 형상 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
　도 30에 나타내는 샘플은, SUB_F라는 이름의 소조(小組)를 상정하였다. 모든 부품에 대하여, 부품별 로컬 좌표계로, 또한 안정적인 자세로 정의하였다. 한편 솔리드 모델로 하고 있지만, 다른 데이터 형식으로 할 수도 있다.
도 31은 용접선 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
용접선 데이터는, 용접선 1개마다 정의하고, 용접선의 폴리 라인은, 완성 상태의 좌표계에 있어서의 것이다. 중앙의 도면에 있어서 실선은 용접선, 점선은 용접선을 토치를 쏘는 역방향으로 그은 선이다. 또, 우측의 도면은 측방에서 본 도면이고, 「○」는 용접선의 위치, 「△」는 용접선을 토치를 쏘는 역방향으로 그은 선의 위치를 나타내고 있다.
한편, 상술한 바와 같이, 본 실시형태에서는 용접선이 위를 향해 있는(상향) 경우와 아래를 향해 있는(하향) 경우에 있어서 용접 속도가 변경되는 것으로 정의하였지만, 실제의 용접 속도에 관한 데이터를 미리 취득하고, 그것에 기초하여 용접 속도를 변경할 수도 있다.
도 32는 배면 굽기 선 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
여기에서는, 왜곡을 없앨 목적으로, 소조 단계에서 뼈대(骨)의 배면측(裏側)에 가스 버너로 불을 쐬는 것을 상정하였다. 배면 굽기 선의 폴리 라인은, 완성 상태의 좌표계에 있어서의 것이다. 좌측의 도면에 있어서 실선은 배면 굽기 선, 점선은 배면 굽기 선을 가스 버너를 향하는 역방향으로 그은 선이다. 또, 우측의 도면은 측방에서 본 도면이고, 「○」는 배면 굽기 선의 위치, 「△」는 용접선을 가스 버너를 향하는 역방향으로 그은 선의 위치를 나타내고 있다.
도 33은 프로덕트 모델 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
열A는 타이틀이 「이름」이고, 부품과 용접선의 이름이 기재되어 있다. 열B는 타이틀이 「그룹명」이고, 속하는 그룹명이 기재되어 있다. 열C는 타이틀이 「종별」이고, 부품이라면 「node」, 선이라면 「edge」가 기재되어 있다. 열D, E는 타이틀이 「node」이고, 어느 부품과 부품을 이을 수 있는 선인지의 정보가 기재되어 있다. 열F는 타이틀이 「Path」이고, 형상 데이터와 용접선 데이터의 보존 장소를 나타내는 패스가 기재되어 있다. 열G는 타이틀이 「자세 정보」이고, 완성 상태에 있어서의 부품의 상대 위치와 각도가 기재되어 있다. 열H는 타이틀이 「중량」이고, 부품의 중량이 기재되어 있다.
도 34는 폴리 라인 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
열A는 타이틀이 「LineName」이고, 배면 굽기 선의 이름이 기재되어 있다. 열B는 타이틀이 「LineType」이고, 선의 타입이 기재되어 있다. 열C는 타이틀이 「ParentProductName」이고, 어느 제품(부모 프로덕트)을 기준으로 할지의 정보가 기재되어 있다. 열D는 타이틀이 「Path」이고, 배면 굽기 선 데이터의 보존 장소를 나타내는 패스가 기재되어 있다.
도 35는 조립 트리 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
좌측의 도면에 있어서, 열A는 타이틀이 「Name」이고, 중간 부품의 이름이 기재되어 있다. 열B는 타이틀이 「ComponentName」이고, 중간 부품을 구성하는 부재의 이름이 기재되어 있다. 열C는 타이틀이 「isBasedProduct」이고, 베이스판이라면 「base」가 기재되어 있다. 열D는 타이틀이 「ProductPose」이고, 베이스판의 경우는, 중간 부품의 국소 좌표계에 있어서의 베이스판의 위치와 각도가 기재되어 있다.
또, 우측의 도면은, 판 모델의 조립 트리의 예를 나타내고 있다.
도 36은 태스크 트리 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
열A는 타이틀이 「TaskName」이고, 태스크의 이름이 기재되어 있다. 열B는 타이틀이 「TaskType」이고, 태스크의 종류가 기재되어 있다. 열C는 타이틀이 「FunctionName」이고, 시뮬레이터 내의 이름이 기재되어 있다. 열D∼G에는 태스크마다 필요한 인수가 기재되어 있다. 열H는 타이틀이 「RequiredFacilityList」이고, 필요 퍼실리티가 기재되어 있다.
열B에 기재되는 태스크의 종류로서는, At1(배재), Ft(가부착), Wt(본 용접), Tt(반전), Dt(배면 굽기), At2 또는 At3(제품의 이동) 등이 있다.
태스크마다 필요한 인수가 기재되는 열D∼G에 있어서, 열D는 타이틀이 「TaskObject」이고, 대상물이 기재되어 있다. 열E는 타이틀이 「TaskFacility」이고, 이용하는 퍼실리티명이 기재되어 있다. 열F는 타이틀이 「TaskConditions」이고, 선행 태스크가 기재되어 있다. 열G는 타이틀이 「TaskParameter」이고, 태스크 고유의 파라미터가 기재되어 있다. 한편, 열F의 태스크 컨디션 란에는 「null」이라고 기재되어 있지만, 이것은 시뮬레이션 내에서 자동 결정된다.
열H의 기재는, 어느 종별의 도구가 몇개 없으면 할 수 없는 작업인지를 나타내는 것이고, 예를 들어 도면 중의 「Crane1」은, 크레인이 1대 없으면 할 수 없는 작업임을 나타내고 있다.
도 1로 되돌아가서, 시뮬레이션 스텝 S5 후, 시계열 정보화 수단(50)을 사용하여, 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를 시계열 데이터화하여 건조 시계열 정보(51)로 한다(시계열 정보화 스텝 S6). 시계열 데이터는, 행동 주체인 작업원을 포함하는 각 퍼실리티의 위치, 각도 및 점유 상황 등의 시각력(時刻歷) 데이터이다.
시계열 정보화 스텝 S6 후, 정보 제공 수단(60)을 사용하여, 시간 발전계 시뮬레이션의 결과로서 건조 시계열 정보(51)를 사용자에게 제공한다(정보 제공 스텝 S7). 사용자는, 취득한 건조 시계열 정보(51)를, 클라우드 서버 등을 이용해서, 작업자, 설계자, 관리자 등 관계 각처에서 횡단적으로 공유하는 것 등이 가능하다. 한편, 사용자는, 취득한 건조 시계열 정보(51)를 보고 시뮬레이션의 조건을 수정할 필요성을 느낀 경우, 약간의 변경이라면 현장으로부터 클라우드 서버를 통해서 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 대한 조작을 행할 수가 있다.
여기서, 도 37은 정보 제공 수단에 의한 출력 처리의 상세 플로우이다.
우선, 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델(12), 프로세스 모델, 스케줄 정보(41), 룰 정보(14), 및 건조 시계열 정보(51)를 읽어들인다(출력 정보 읽어들이기 스텝 S7－1).
다음에, 표시에 필요한 계산이나 생성 등을 행하여, 건조 시계열 정보(51)를 표시한다(표시 스텝 S7－2). 건조 시계열 정보(51)는, 간트 차트, 작업 수순서(手順書), 작업 분해 구성도, 공수, 또는 동선의 적어도 하나를 포함하는 것이 바람직하다. 이와 같은 건조 시계열 정보(51)를 구체화한 정보를 제공하는 것에 의해, 사용자는 시뮬레이션의 결과로서의 건조 시계열 정보(51)를 알아서(파악해서), 구성 부품 또는 퍼실리티의 변경이나, 보틀넥의 분석·해명, 공수 예측 등, 건조에 유익한 지견(知見)을 얻을 수가 있다. 한편, 작업 분해 구성도는, 시계열 정보로부터 각 태스크의 개시 시간이나 종료 시간을 기재할 수 있기 때문에, 직접적으로는 아니지만, 건조 시계열 정보(51)로서 다룰 수가 있다. 또, 공수란, 예를 들어, 각 작업에 걸리는 날짜를 「○○명일(人日)」과 같이 나타낸 것이다. 또, 건조 시계열 정보(51)는, 퍼트(PERT)도로서 표현할 수도 있다. 또, 작업 수순서는, 작업원이 다음에 어느 작업에 걸려서(배치되어), 그 때 어느 설비(크레인 등)를 사용하고, 어느 도구를 어디에서 취득해야 할지 등을 나타낸 것이다. 한편, 작업 수순서, 작업 분해 구성도, 공수, 및 동선은, 시계열화된 정보로서 표현하는 것도 가능하다.
이와 같이, 선박의 기본 설계 정보(11)를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델로서 설정하는 프로덕트 모델 설정 스텝 S1과, 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델(12)로서 설정하는 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2와, 프로덕트 모델에 기초하여, 선박을 구성 부품으로부터 건조하기 위한 조립 수순과 태스크를 명확화하고, 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 작성하는 프로세스 모델 작성 스텝 S3과, 프로세스 모델에 기초하여 시간별 건조의 진행 상황을 축차적으로 계산하는 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 시뮬레이션 스텝 S5와, 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를 시계열 데이터화하여 건조 시계열 정보(51)로 하는 시계열 정보화 스텝 S6과, 건조 시계열 정보(51)를 제공하는 정보 제공 스텝 S7을 실행함으로써, 사용자는, 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 선박의 건조를 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다. 또, 퍼실리티 모델(12)은, 설비와 작업원에 관한 정보에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스(10)에 축적된 것이기 때문에, 표준화한 데이터 구조의 퍼실리티 모델(12)의 취득이나 공동 이용, 또 새로운 정보의 축적 등을 간편하게 행할 수가 있다.
또, 건조 시계열 정보(51)는, 매우 세세한 작업 레벨까지 존재하므로, 태블릿 등의 휴대 단말, AR(Augmented Reality) 기술, MR(Mixed Reality) 기술, 또는 홀로그램 디스플레이를 활용한 시각적인 확인이나, VR(Virtual Reality)을 사용한 가상 공간에 있어서의 실제 크기(實寸大)로의 확인이 가능하도록, 작업자에 대해서 정보 전달함으로써, 작업 효율을 향상시킬 수가 있다. AI 챗봇 등에 의해 음성적으로 작업 안내하는 것도 가능하다.
또, 정보 제공 스텝 S7에 있어서는, 정보 제공 수단(60)을 사용하여, 적어도 건조 시계열 정보(51)를 표준화한 데이터 구조로서, 통일 데이터베이스(10)에 제공한다. 이것에 의해, 건조 시계열 정보(51)로서 제공하는 정보의 종류나 속성 및 포맷 등을, 프로덕트 모델 등과의 관계성을 고려해서 건조 시계열 정보(51)로서의 표준화한 데이터 구조로, 통일 데이터베이스(10)에 용이하게 축적할 수 있다. 또, 표준화한 데이터 구조로서 축적한 건조 시계열 정보(51)를, 예를 들어, 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서, 실제의 선박 건조 시에 참조하거나, 나중의 시뮬레이션 시의 정보로서 이용하거나, 룰 정보(14)의 기계 학습에 활용하거나 하는 것 등이 가능하다.
건조 시계열 정보(51)의 「표준화한 데이터 구조」란, 건조 시계열 정보(51)로서의 정보의 종류나 속성, 포맷 등을 정의해 두는 것이고, 정보끼리의 친자 관계나 정보별 포맷, 또, 포맷에 맞추는(적용시키는) 데이터 등의 관계성을 정의한다.
또, 설정된 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델(12), 프로세스 모델, 스케줄 정보(41) 및 공장 레이아웃 정보(42) 등을 통일 데이터베이스(10)에 제공하는 것도 가능하다.
또, 검증 수단(80)을 사용하여, 시계열 정보화 스텝 S6에서 시계열 데이터화된 건조 시계열 정보(51)를 검증한다(검증 스텝 S8). 그리고, 모델 수정 수단(90)을 사용하여, 검증 스텝 S8에 있어서의 검증 결과에 기초하여 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽을 수정한다(모델 수정 스텝 S9). 예를 들어, 검증 스텝 S8에 있어서 건조 시계열 정보(51)의 결과가 소기 목표의 범위를 넘었는지 여부를 판단하고, 넘은 경우는, 모델 수정 스텝 S9에 있어서 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽을 수정한다. 이것에 의해, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)을 수정해야 할지 여부를, 건조 시계열 정보(51)를 소기 목표에 기초하여 검증하는 것에 의해서 판별하고, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)을 적절히 수정할 수가 있다. 한편, 검증 스텝 S8에 있어서 건조 시계열 정보(51)의 결과가 소기 목표의 범위를 넘지 않았다고 판단된 경우는, 모델 수정 스텝 S9로 진행하는 일 없이 처리를 종료한다. 한편, 소기 목표로서는, 예를 들어 소정의 시간 등이 설정되지만, 그 뿐만 아니라, 작업의 평준화 정도(작업 부하를 분산시킬 수 있는지)나, 작업장의 안전 확보 정도, 위험성의 유무 등을 포함시킬 수가 있다.
또, 모델 수정 스텝 S9에서 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽을 수정한 경우는, 수정된 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽에 기초하여, 프로세스 모델 작성 스텝 S3과, 시뮬레이션 스텝 S5와, 시계열 정보화 스텝 S6과, 검증 스텝 S8을 반복한다. 한편, 이 때, 모델 수정 스텝 S9에서 수정하지 않은 프로덕트 모델 또는 퍼실리티 모델(12)에 대하여는 수정 전의 것을 사용한다. 이와 같이 각 스텝을 반복함으로써, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)을 수정한, 선박의 건조가 목표 범위 내에 들어가는 시뮬레이션 결과를 얻을 수가 있다. 목표로서는, 예를 들어 소정의 시간 등이 설정되지만, 그뿐만 아니라, 작업의 평준화(작업 부하를 분산시킬 수 있는지)나, 작업장의 안전 확보, 위험성의 유무 등을 포함시킬 수가 있다.
한편, 검증 수단(80)을, 시계열 정보화 수단(50)을 거치지 않고, 프로세스 모델 작성 수단(40A)에서 작성한 프로세스 모델, 건조 시뮬레이션 수단(40B)에서의 시뮬레이션의 도중 결과, 또, 스케줄 정보(41)나 공장 레이아웃 정보(42)를 검증하도록 기능시키고, 검증 결과에 기초하여 모델 수정 수단(90)에 의해 프로덕트 모델 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽을 수정하는 것도 가능하다.
한편, 상술한 각 스텝은, 건조 프로그램에 의해 컴퓨터에 실행시킬 수가 있다.
이 경우, 프로그램은, 컴퓨터에, 프로덕트 모델 설정 스텝 S1과, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2와, 프로세스 모델 작성 스텝 S3과, 시뮬레이션 스텝 S5와, 시계열 정보화 스텝 S6과, 정보 제공 스텝 S7을 적어도 실행시킨다. 이것에 의해, 사용자는, 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여, 선박의 건조를 시간별로 세세한 작업 레벨로 시뮬레이션하는 것이 가능해지고, 그 정밀도 높은 시뮬레이션 결과로서의 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 공장의 개선, 생산 설계의 개선, 수주 시의 코스트 예측 및 설비 투자 등을 검토할 수 있기 때문에, 건조 코스트의 저감이나 공기의 단축으로 이어진다.
또, 컴퓨터에, 프로세스 모델 축적 스텝 S4를 더 실행시킴으로써, 예를 들어, 다음 시뮬레이션의 기회나 유사한 선박의 시뮬레이션에 있어서의 과거선의 프로세스 데이터(13)로서, 축적한 프로세스 모델을 사용하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다. 또, 예를 들어, 프로세스 모델의 데이터 구조가, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 것이기 때문에, 프로세스 모델의 축적이나 이용이 용이해진다.
또, 컴퓨터에, 검증 스텝 S8과, 모델 수정 스텝 S9를 더 실행시킴으로써, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)을 수정해야 할지 여부를, 건조 시계열 정보(51)를 소기 목표에 기초하여 검증하는 것에 의해서 판별하고, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델(12)을 적절히 수정할 수가 있다.
다음에 본 발명의 제2의 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 38은 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법의 플로우, 도 39는 본 실시형태에 따른 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도이다.
본 실시형태에서는, 프로덕트 모델(15)은, 선박의 기본 설계 정보(11)에 기초하여 미리 작성되고, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 통일 데이터베이스(10)에 축적된 것이다. 이것에 의해, 프로덕트 모델(15)의 취득을, 예를 들어, 설계 시스템에 액세스하는 일 없이 간편하게 행할 수가 있다.
또, 프로덕트 모델(15)이, 예를 들어, 정보의 종류나 속성, 또 복수의 정보 간의 관계성을 표준화한 데이터 구조이기 때문에, 프로덕트 모델(15)의 취득이나 프로세스 모델(16)의 작성을 보다 간편하게 행하는 것이나 축적을 용이하게 행할 수가 있다. 프로덕트 모델(15)의 표준화한 데이터는, 예를 들어, 블록 분할에 의해 트리 구조화된 각 블록의 정보이고, 구체적으로는, 블록명, 블록의 구성 부재, 부재명, 각 부재의 형상, 부재의 접속 정보 및 용접선의 정보이다. 프로덕트 모델(15)의 「표준화한 데이터 구조」란, 이 정보들의 종류나 속성을 클래스로서 정의해 두는 것이고, 클래스끼리의 친자 관계 등의 관계성을 정보의 트리로서 정의한다.
또, 통일 데이터베이스(10)에는, 정보 제공 수단(60)으로부터 제공된 건조 시계열 정보(51)가 축적되어 있다.
또, 건조 시뮬레이션 수단(40)은, 프로세스 모델 작성 수단(40A)을 가지는 건조 시뮬레이션부 I과, 건조 시뮬레이션 수단(40B)을 가지는 건조 시뮬레이션부 Ⅱ의 둘로 나뉘어지고, 건조 시뮬레이션부 I에서 프로세스 모델(16)의 작성을 행하고, 건조 시뮬레이션부 Ⅱ에서 시간 발전계 시뮬레이션을 실행하도록 구성되어 있다.
본 실시형태에서는, 시뮬레이션전에 미리 프로세스 모델 축적 스텝 S4를 실행하는 것에 의해, 작성한 프로세스 모델(16)을 통일 데이터베이스(10)에 축적해 둔다. 이 프로세스 모델(16)은, 표준화한 데이터 구조로 표현한 것이다. 그리고, 시뮬레이션 스텝 S5에서 통일 데이터베이스(10)로부터 프로세스 모델(16)을 취득해서 시뮬레이션 스텝 S5, 시계열 정보화 스텝 S6 및 정보 제공 스텝 S7을 실행한다. 이것에 의해, 막상 시간 발전계 시뮬레이션을 행하려고 할 때에 프로세스 모델(16)을 작성하는 시간을 덜 수가 있다. 또, 다른 컴퓨터나 다른 장소에 설치한 컴퓨터에 의해, 통일 데이터베이스(10)로부터 프로세스 모델(16)을 취득하여, 시간 발전계 시뮬레이션을 행할 수가 있다.
다음에 본 발명의 제3 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 40은 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도이다.
본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 프로덕트 모델 설정 수단(20)과, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)과, 프로세스 모델 작성 수단(40A)과, 건조 시뮬레이션 수단(40B)과, 시계열 정보화 수단(50)과, 정보 제공 수단(60)을 건조 시뮬레이터(400)로서 구성하고, 통일 데이터베이스(10)와 건조 시뮬레이터(400)는 정보 통신 회선(110)을 거쳐 연계되어 있다. 이것에 의해, 통일 데이터베이스(10)와 건조 시뮬레이터(400)를 다른 장소에 설치하는 것이나 복수의 건조 시뮬레이터(400)에서의 시뮬레이션을 가능하게 하는 등, 설치의 자유도나 편리성을 높일 수가 있다.
또, 통일 데이터베이스(10)와 건조 시뮬레이터(400)는, 그 설치 장소와는 다른 장소에 위치하는 A공장, B공장, C공장 및 D사와, 정보 통신 회선(110)으로 접속되어 있다. 한편, D사는 공장은 아니지만, 예를 들어, 공장을 통괄하는 본사, 공동으로 선박을 건조하기 위한 총괄을 하는 회사, 선박의 기본 설계를 전문적으로 행하는 회사, 또 생산 행위를 인증하는 회사 등이다.
프로덕트 모델 설정 스텝 S1에 있어서, 프로덕트 모델 설정 수단(20)은, 선박의 기본 설계 정보(11)를 통일 데이터베이스(10)로부터 취득해서 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델(15)을 설정한다.
통일 데이터베이스(10)에는, A공장, B공장 및 C공장 각각의 설비의 정보(설비 정보(12A))와 작업원의 정보(작업원 정보(12B))로부터 작성된 공장별 퍼실리티 모델(12)이 축적되어 있다. 프로세스 모델 작성 스텝 S3에 있어서 프로세스 모델 작성 수단(40A)은 공장별 프로세스 모델(16)을 작성하고, 시뮬레이션 스텝 S5에 있어서 건조 시뮬레이션 수단(40B)은 프로덕트 모델(15)에 대해서 공장별 시간 발전계 시뮬레이션을 행한다.
이것에 의해, 예를 들어, 통일 데이터베이스(10)에 축적된 복수의 공장의 퍼실리티 모델(12)에 대해서, 하나의 프로덕트 모델(15)로부터 공장별 프로세스 모델(16)이 작성되고, 공장별 퍼실리티 모델(12)을 사용한 시뮬레이션이 행해지기 때문에, 각 공장에서의 제조 코스트나 공기를 비교할 수 있고, 실제로 건조하는 공장의 선택을 용이화할 수 있고, 코스트의 가일층의 저감이나 공기의 가일층의 단축으로 이어진다. 또, 예를 들어, 공동으로 단수 척(隻) 또는 복수 척의 선박의 건조를 수주한 경우, 복수의 공장이 공동으로 선박을 건조할 때의 수주 시의 코스트 예측이나, 설비 투자 등을 검토하는 것도 가능해진다. 예를 들어, 각 공장에서 일을 분담함으로써 연간 몇 척의 수주가 가능한지 등과 같은 수주 기회의 검토나, 어느 블록을 어느 정도 각 공장에 할당하는 것이 가장 효율적이면서도 유익한가의 검토에, 시뮬레이션 결과를 사용할 수가 있다. 또, 어떤 회사가 어떤 블록을 외주하려고 하는 경우에, 외주 후보처인 회사의 퍼실리티 모델(12)을 사용하여 시뮬레이션을 행하고, 그 결과를 토대로 코스트나 공기 등을 검토하는 것도 가능하다.
한편, 복수의 공장은, 동일 회사가 모두 소유하는 것이더라도, 다른 회사가 각기 소유하는 단수, 또는 복수의 공장이더라도 된다.
또, 시뮬레이션 스텝 S5의 건조 시뮬레이션 수단(40B)에 있어서의 공장별 시간 발전계 시뮬레이션의 결과는, 정보 제공 스텝 S7에 있어서, 비교 가능한 건조 시계열 정보(51)로서 정보 제공 수단(60)으로부터 사용자에게 제공된다.
이것에 의해, 사용자는 신속하면서도 적확하게, 각 공장에서의 공수 예측 결과, 퍼실리티의 과제, 보틀넥 등을 비교할 수 있고, 제조 코스트나 공기 등을 비교하는 것이 가능해진다.
또, 프로덕트 모델 설정 스텝 S1에 있어서, 프로덕트 모델 설정 수단(20)은, 선박의 기본 설계 정보(11)를 정보 통신 회선(110)을 거쳐 각 공장의 CAD 시스템의 어느 것, 또는 복수의 CAD 시스템으로부터 취득한다. 또, 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 건조 시계열 정보(51)를 정보 통신 회선(110)을 거쳐 각 공장이나 D사에 제공한다. 한편, 정보 제공 수단(60)은, 건조 시계열 정보(51)뿐만 아니라, 시간 발전계 시뮬레이션에 사용한 기본 설계 정보(11)나 퍼실리티 정보 등, 모든 정보를 함께 제공할 수도 있다.
이것에 의해, 선박의 건조 시뮬레이션 시스템이 원격지에 있었다고 해도, 기본 설계 정보(11)의 취득이나 건조 시계열 정보(51)의 제공을, 정보 통신 회선(110)을 거쳐 신속하게 행할 수가 있다.
또, 선박의 기본 설계 정보(11)는, CAD 시스템으로부터 취득하므로, CAD 시스템에 의해 작성된 선박의 설계 정보나 변환 정보를 기본 설계 정보(11)로서 취득하여, 프로덕트 모델(15)의 설정 등에 용이하면서도, 유효하게 이용할 수 있다. 한편, CAD 시스템은, A공장, B공장 및 C공장에 마련되어 있지만, 하나의 공장에서 대표해서(대표적으로) 설계할 수도, 복수의 공장에서 분담하여 설계할 수도 있다. 또, 대표하는 공장에만 CAD 시스템을 배치해도 된다.
또, 건조 시뮬레이터(400)는, 코스트 계산 수단(120)과, 부품 조달 계획 수단(130)을 구비하고 있다.
코스트 계산 수단(120)은, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여, 선박의 건조에 관련된 코스트를 계산한다. 이것에 의해, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 계산된 선박의 건조에 관련된 코스트를 간편하게 얻을 수가 있다. 또, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 산출함으로써, 지그(治具)의 재료비, 전기료, 용접 와이어의 소비량 등, 종래보다도 세세하게 코스트를 산출하기 쉬워진다.
부품 조달 계획 수단(130)은, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여, 선박의 건조에 필요한 구입 부품의 구입 계획을 작성한다. 이것에 의해, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 작성된 구입 부품의 구입 계획을 간편하게 얻을 수가 있다.
다음에 본 발명의 제4 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 41은 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도이다.
본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 건조 시뮬레이터(400)의 건조 시계열 정보(51)에 기초하여, 선박의 건조에 관련된 생산 계획을 입안하는 생산 계획 시스템(140)과 정보 통신 회선(110)을 거쳐 연계되어 있다. 이것에 의해, 건조 시계열 정보(51)를 선박의 건조 전체의 생산 계획의 입안으로 순조롭게 이어지게 할 수가 있다. 한편, 생산 계획 시스템(140)은, 기존의 생산 계획 시스템을 이용하는 것도, 본 건조 시뮬레이션 시스템과 연계하도록 개발된 생산 계획 시스템으로 할 수도 있다.
또, A공장, B공장, C공장 및 E사용자에게는 사용자 단말(150)이 구비되어 있다. 사용자 단말(150)은, 예를 들어 노트북형 퍼스널컴퓨터(PC)나 태블릿 퍼스널컴퓨터 등이다. 건조 시뮬레이터(400)와 사용자 단말(150)은 정보 통신 회선(110)을 거쳐 연계되어 있고, 정보 제공 수단(60)으로부터 제공된 건조 시계열 정보(51)를 사용자 단말(150)에서 확인할 수가 있다. 이것에 의해 건조 시계열 정보(51)를 정보 통신 회선(110)을 거쳐, 각 공장(현장)이나 설계자, 본사 근무자 등, 관계 각처에서 공유할 수가 있다. 한편, 관계자에는, 조선소뿐만 아니라 주기(主機) 메이커(제조업자)나 기기 메이커 등의 서플라이어(공급업자)를 포함시킬 수가 있다.
사용자는, 사용자 단말(150)로부터 건조 시뮬레이터(400)를 조작 가능하다. 이것에 의해 사용자는 예를 들어, 건조 시뮬레이터(400)의 시동이나 정지, 건조 시뮬레이터(400)에 의한 시뮬레이션의 도중 결과의 취득 지시, 취득한 건조 시계열 정보(51)를 보고 시뮬레이션의 조건을 수정하는 등, 현장으로부터 정보 통신 회선(110)을 통해서 건조 시뮬레이터(400)에 대한 조작을 행할 수가 있다.
다음에 본 발명의 제5 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 42는 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도이다.
본 실시형태에서는, A공장, B공장, C공장 및 E사용자 외에, F사용자에게도 사용자 단말(150)이 구비되어 있다.
또, 본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 모니터 수단(160)과 대비 수단(170)을 구비하고 있다. 모니터 수단(160)은, 선박을 건조하는 각 공장에 설치되어, 선박의 실제 건조 상황을 모니터링한다. 대비 수단(170)은, 건조 시뮬레이터(400)에 설치되어, 건조 시뮬레이터(400)로부터 제공되는 건조 시계열 정보(51)와 건조 상황의 모니터링 결과를 대비한다. 이것에 의해, 건조 시계열 정보(51)와 모니터링 결과를 비교해서, 계획의 진척을 원격에서 모니터링해서 관리할 수가 있다. 또, 복수의 공장을 모니터링해서 관리하는 것이나 시뮬레이션의 과제의 파악 등에 도움이 될 수도 있다. 한편, 예를 들어 감독이나 검사관이 원격으로 작업 관리를 행하는 것도 가능하다. 대비 수단(170)에 있어서의 건조 시계열 정보(51)와 건조 상황의 모니터링 결과의 대비는, 예를 들어 건조 시계열 정보(51)에 포함되는 소정 시각에 있어서의 작업원의 위치와 모니터링 결과에 있어서의 소정 시각에 있어서의 작업원의 위치의 일치도를 판정하는 것 등에 의해 행해진다.
또, 모니터 수단(160)은, 공장의 실제 건조 상황을 사물 인터넷(IoT; Internet of Things) 기술, 또는 모니터링 기술을 이용해서 모니터링하는 것이 바람직하다. 이것에 의해, 공장의 실제 건조 상황을 센서나 모니터 등을 이용해서, 정밀도 높게 실시간으로 감시할 수가 있다. 한편, 모니터링 기술이란, 계측하는 기술, 계측 데이터를 수집·전송하는 기술, 및 수집한 데이터를 분석하는 기술을 적절히 조합하는 것이다.
또, 건조 시뮬레이터(400)는 평가 수단(171)을 구비하고 있다. 대비 수단(170)은, 대비 결과를 평가 수단(171)으로 송신한다. 평가 수단(171)은, 수신한 대비의 결과에 기초하여, 보틀넥으로 되어 있는 공정의 평가, 또는 작업원의 기량 평가를 행한다. 이것에 의해 사용자는, 보틀넥으로 되어 있는 공정이나, 작업원의 기량을 적절히 파악해서, 공정의 재검토나 작업원의 재배치 등의 개선 활동, 또 객관적인 평가에 활용할 수가 있다.
또, 본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 작업 정보 제공 수단(180)을 구비하고 있다.
작업 정보 제공 수단(180)은, 선박을 건조하는 각 공장에 배치되어, 실제의 작업원에 대해서 건조 시계열 정보(51)를 제공함으로써 작업원의 교육에 이바지하는 것이다. 공장의 작업원은, 건조 시계열 정보(51)로부터 효율적인 움직임이나 작업 수순 등을 배움으로써, 기량 향상을 도모할 수가 있다.
또, 본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 제어 수단(200)을 구비하고 있다. 제어 수단(200)은, 건조 시계열 정보(51)에 기초하여, 선박을 건조하는 A공장이 가지는 자동화된 설비(자동화 설비(190))를 제어한다. 이것에 의해, 자동화된 설비를 건조 시계열 정보(51)에 기초하여 제어함으로써, 공장의 효율적인 운영을 할 수 있다. 자동화된 설비란, 예를 들어 자동 용접 로봇이나 자동 주행 크레인 등이다.
한편, 자동화 설비(190)가 전자동화되는 경우는, 작업원을 상당하는 로봇이나 자동 제조기로 치환해서(바꿔 놓아), 퍼실리티 모델(12)을 설정할 수가 있다.
다음에 본 발명의 제6 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법, 건조 시뮬레이션 프로그램 및 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 43은 본 실시형태에 따른 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템을 기능 실현 수단으로 나타낸 블록도이다.
본 실시형태의 선박의 건조 시뮬레이션 시스템은, 건조 시뮬레이터(400)가, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에 있어서, 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원의 적어도 한쪽의 개선(改善) 정보를 E본사로부터 취득해서 퍼실리티 모델(12)을 설정하고, 시뮬레이션 스텝 S5에 있어서 개선 정보에 기초한 시간 발전계 시뮬레이션을 행하고, 정보 제공 스텝 S7에 있어서 건조 시계열 정보(51)를 제공한다. 이것에 의해, 사용자는 공장의 설비나 작업원을 변경하여 개선한 경우의 건조 시계열 정보(51)를 얻을 수 있고, 설비나 작업원의 변경에 대한 의사 결정을 지원할 수 있다. 공장의 개선 정보란, 예를 들어 크레인의 갱신이나 능력 향상(UP), 또는 작업자의 증원 등이다.
또, 건조 시뮬레이터(400)는, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2에 있어서, 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원의 조합을 바꾼 조합 정보를 취득해서 퍼실리티 모델(12)을 설정하고, 시뮬레이션 스텝 S5에 있어서 조합 정보에 기초한 시간 발전계 시뮬레이션을 행하고, 정보 제공 스텝 S7에 있어서 건조 시계열 정보(51)를 제공한다. 이것에 의해, 공장의 설비와 작업원의 조합을 바꾼 경우의 건조 시계열 정보(51)를 얻어, 현상태의 공장의 설비와 작업원을 활용한 최적의 운용 상태를 도출할 수가 있다. 한편, 조합 정보의 조합은, 건조 시뮬레이터(400)가 자동적으로 변경하는 것도, 사용자가 임의로 변경할 수도 있다.
또, 개선 정보, 조합 정보 및 그것들에 기초하는 퍼실리티 모델(12)은, 통일 데이터베이스(10)에 축적된다.
한편, 제2 내지 제6 실시형태에 있어서도, 상술한 각 스텝을 건조 프로그램에 의해 컴퓨터에 실행시킬 수가 있다.
도 44는 프로덕트 모델의 표준화한 데이터 구조의 예를 나타내는 도면이다.
프로덕트 모델(15)의 표준화한 데이터 구조는, 제품 정보를 BOM(Bill of Materials)으로 표현한 것이고, 클래스 간의 계층 구조와 각 클래스의 속성 정보를 나타내고 있다.
도 44에 있어서는, 표준화한 데이터 구조의 구성 요소인 클래스를 사각으로 나타내고, 그 종류(명칭)를 사각 내에 기재함과 함께, 클래스 간의 관계 및 클래스 간의 친자 관계를 트리 구조로 나타내고 있다. 또, 각 클래스의 속성 정보를 사각의 오른쪽 옆(右隣)에 기재하고 있다. 구체적으로는, 최상위의 클래스는 1번선(番船)이나 2번선 등 건조 대상의 선박을 나타내는 「번선(番船)」이고, 그 하나 아래의 클래스는 선각(船殼)을 구성하는 「블록」이고, 더욱 하나 아래의 클래스는 블록을 구성하는 「부재」, 「접속선」, 또는 「재료」이고, 더욱 하나 아래의 클래스는 접속선을 구성하는 「용접선」, 부품을 구성하는 「관」 및 「의장품」, 재료를 구성하는 「용재」, 「도료」, 「리프팅 패드 아이」 및 「장착 지그(取付治具)」이다. 또, 클래스 「용접선」의 속성 정보는 「각장(脚長)」 및 「개선(開先) 형상」이고, 클래스 「관」의 속성 정보는 「관 계통」 및 「관 재질」이고, 클래스 「의장품(艤裝品)」의 속성 정보는 「의장품 종류」이고, 클래스 「용재(溶材)」의 속성 정보는 「종류(재료)」 및 「와이어 지름」이고, 클래스 「도료」의 속성 정보는 「종류(재료)」이고, 클래스 「리프팅 패드 아이」의 속성 정보는 「리프팅 패드 아이 종류」이고, 클래스 「장착 지그」의 속성 정보는 「장착 쇠붙이(取付金具) 종류」이다.
한편, 도시는 하고 있지 않지만, 의장품별로(의장품마다) 서브클래스를 더 설치할 수도 있다. 서브클래스의 예로서는, 「사다리(梯子)」나 「관 서포트」 등을 들 수 있다.
도 45는 퍼실리티 모델의 표준화한 데이터 구조의 예를 나타내는 도면이다.
퍼실리티 모델(12)의 표준화한 데이터 구조는, 퍼실리티 정보를 BOE(Bill of Equipment)로 표현한 것이고, 클래스 간의 계층 구조와 각 클래스의 속성 정보를 나타내고 있다.
도 45에 있어서는, 표준화한 데이터 구조의 구성 요소인 클래스를 기재함과 함께, 클래스 간의 관계 및 클래스 간의 친자(親子) 관계를 트리 구조로 나타내고 있다. 최상층의 클래스는 「공장A/B」 등 조선 공장의 종별(이름)이고, 그 하나 아래의 클래스는 「동(棟)A/B/C」 등 각 공장에 있어서의 동의 종별(이름)이고, 더욱 하나 아래의 클래스는 「정반(定盤)A/B/C/D」 등 각 동에 있어서의 정반의 종별(이름)이고, 더욱 하나 아래의 클래스는 「용접기A/B/C」, 「송급기(送給機)A/B/C」, 「간이 자동 대차(台車)A/B」, 「그라인더A/B」, 「반목(盤木)A」, 「가스 토치A/B」, 「크레인A/B」, 「장착반(取付斑)A」, 「용접반(溶接斑)A」, 및 「배재반(配材斑)A」 등 각 정반에서 사용하는 설비(또는 도구), 작업원의 종별(이름)이다.
또, 도시는 하고 있지 않지만, 능력치나 형상 등의 속성 정보가, 용접기나 장착반이라고 하는 클래스별로(클래스마다) 설정되어 있다. 한편, 형상은, 클래스 「용접기」나 「크레인」등과 관련이 있는 클래스로서 정리할 수도 있다.
도 46a 내지 도 46c는 프로덕트 모델, 퍼실리티 모델 및 프로세스 모델의 표준화한 데이터 구조의 예를 나타내는 도면이고, 도 46a에 나타내는 프로덕트 모델의 데이터 구조를 BOM, 도 46b에 나타내는 퍼실리티 모델의 데이터 구조를 BOE, 도 46c에 나타내는 프로세스 모델의 데이터 구조를 BOP(Bill of Process)로 표현하고 있다. 한편, 도 46a에 나타내는 프로덕트 모델(15)의 표준화한 데이터 구조는, 클래스 「블록」의 인스턴스 중에서 「대조(大組)」, 「중조(中組)」, 「소조(小組)」의 친자 관계로 나뉘어져 있는 점 등에 있어서, 도 44에 나타내는 프로덕트 모델(15)의 표준화한 데이터 구조와는 다르다. 또, 도 46b에 나타내는 퍼실리티 모델(12)의 표준화한 데이터 구조는, 최하층의 클래스를 상위 개념적인 표현으로 하고 있는 점 등에 있어서, 도 45에 나타내는 퍼실리티 모델(12)의 표준화한 데이터 구조와는 다르다.
도 46a 내지 도 46c에 나타내는 바와 같이, 시뮬레이터로 재현하는 프로세스 모델(16)의 정보를, 그 프로세스 모델(16)의 대상이 되는 프로덕트 모델(15)의 정보와, 그 프로세스 모델(16)에 필요한 퍼실리티 모델(12)의 정보를 조합해서, 트리 구조로 표현하고, 각 모델의 관계를 정리한다. 이것에 의해, 프로세스 모델(16)에 각 프로세스의 대상이 되는 프로덕트와 퍼실리티를 관련지어서 관리할 수 있다. 또, 시뮬레이터의 운용에 필요한 프로세스의 표현(프로세스의 입도(粒度))을 정리한다. 이것에 의해, 조선 설계나 생산 계획에 있어서 취급하는 데이터를 통일 데이터베이스(10) 상에서 통일적으로 관리할 수 있기 때문에, 조선 설계와 생산 계획 업무에 있어서 단일의 정보에 기초하여 업무를 운용할 수 있고, 건조의 리드 타임 단축이나 설계 및 생산 계획의 최적화에 기여한다.
도 46c에 나타내는 프로세스 모델(16)의 표준화한 데이터 구조 중, 태스크 「프로세스 A－1∼3」의 구체예는 「배재 A∼C」, 태스크 「프로세스 B－1∼4」의 구체예는 「장착 A∼D」, 태스크 「프로세스 C－1∼2」의 구체예는 「용접 A∼B」, 태스크 「프로세스 D－1」의 구체예는 「반전(反轉) A」, 태스크 「프로세스 E－1∼2」의 구체예는 「배관 A∼B」, 태스크 「프로세스 F－1∼2」의 구체예는 「왜곡제거 A∼B」, 태스크 「프로세스 G－1∼2」의 구체예는 「녹방지 도장 A∼B」, 태스크 「프로세스 H－1∼2」의 구체예는 「청소 A∼B」이다.
배재, 장착, 용접 등의 각 프로세스에 대하여, 그 프로세스를 시뮬레이터로 적절히 표현하기 위한 프로덕트 모델(15)의 정보와 퍼실리티 모델(12)의 정보를 대응시켜서 정리하고 있다. 즉, 프로덕트 모델(15)의 어느 정보와 퍼실리티 모델(12)의 어느 정보를 세트로 해서 표현하면 시뮬레이터는 각 프로세스를 재현할 수 있는지를 정리하여, BOP의 설계에 반영시키고 있다. 특히, 용접 작업 등에 부대하는 청소 작업, 녹방지 도장 작업 등의 표현을 고안(연구)하고 있으며, 예를 들어 「청소」 태스크에 대하여는, 용접 작업 후에 용접선을 따른 비질이 행해지고 있다는 실태에 주목하여, 프로덕트 모델(15)의 정보로서 「용접선」을 대응시키고 있다.
또, 프로세스 모델(16)에 있어서는, 각 프로세스의 실행 순서를 규정하고 있다. 실행 순서는, 예를 들어 도 46c의 우측에 나타내는 바와 같이, 「프로세스 A－1(배재A)」→「프로세스 B－1(장착A)」→「프로세스 B－2(장착B)」→「프로세스 C－1(용접A)」→「프로세스 E－1(배관A)」→「프로세스 F－1(왜곡제거A)」→「프로세스 H－1(청소A)」→「프로세스 G－1(녹방지 도장A)」→「프로세스 D－1(반전A)」→「프로세스 A－2(배재B)」→「프로세스 B－3(장착C)」→「프로세스 A－3(배재C)」→「프로세스 B－4(장착D)」→「프로세스 C－2(용접B)」→「프로세스 E－2(배관B)」→「프로세스 F－2(왜곡제거B」→「프로세스 H－2(청소B)」→「프로세스 G－2(녹방지 도장B)」로 한다.
이와 같이, 프로덕트 모델(15), 퍼실리티 모델(12) 및 프로세스 모델(16)의 표준화한 데이터 구조는, 적어도, 데이터의 종류별로 나눈 복수의 클래스와 클래스 간의 관계 및 클래스 간의 친자 관계를 포함한다. 이것에 의해, 프로덕트 모델(15), 퍼실리티 모델(12) 및 프로세스 모델(16)의 취득이나 축적, 이용 등이, 클래스나 클래스 간의 관계를 축으로 한 데이터 구조에 의해 용이해진다.
다음에, 본 발명의 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법, 품질 데이터베이스의 구축 프로그램, 통일 데이터베이스(통일 데이터 플랫폼) 및 통일 데이터베이스의 이용 방법에 대하여 설명한다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
도 47은 제7 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에서 사용하는 시스템의 블록도, 도 48은 제7 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법의 플로우를 도시한 도면이다.
시스템은, 통일 데이터베이스(10)와, 프로덕트 모델 설정 수단(20)과, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)과, 프로세스 모델 설정 수단(260)과, 컴퓨터(250)를 구비하고, CAD 시스템과 연계 제휴(連携)하고 있다. 프로세스 실행 수단(270)은, 예를 들어, 조선 공장에 있어서 프로덕트의 제조에 종사하는 작업원이나 제조 설비 등이다.
통일 데이터베이스(10)는, 프로덕트 모델(15)을 축적한 프로덕트 데이터베이스(210)와, 퍼실리티 모델(12)을 축적한 퍼실리티 데이터베이스(220)와, 프로세스 모델(16)을 축적한 프로세스 데이터베이스(230)와, 선박의 건조에 관련된 품질 데이터(17)를 축적하는 품질 데이터베이스(240)를 구비하고, 선박의 건조에 관련된 정보를 다룬다.
컴퓨터(250)는, 품질 데이터 취득부(251)와, 관련짓기부(252)와, 데이터 구조화부(253)와, 품질 데이터베이스 축적부(254)를 구비한다.
품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서는, 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 구조 시뮬레이션 방법에 있어서의 프로세스 모델(16) 또는 건조 시계열 정보에 기초하여 건조 프로세스를 실행한다.
우선, 프로덕트 모델 설정 수단(20)이, 프로덕트 데이터베이스(210)로부터 선박의 설계에 관련된 프로덕트 모델(15)을 취득한다(프로덕트 모델 설정 스텝 S1). 프로덕트 모델(15)은, 선박의 기본 설계 정보(11)에 기초하여 설정된다. 프로덕트 모델 설정 수단(20)은, 취득한 프로덕트 모델(15)을, 프로세스 모델 설정 수단(260)과 컴퓨터(250)로 송신한다.
본 실시형태에서는 통일 데이터베이스(10)가 프로덕트 데이터베이스(210)를 구비하고 있기 때문에, 프로덕트 데이터베이스(210)가 통일 데이터베이스(10) 이외에 마련되어 있는 경우에 비해 프로덕트 모델(15)의 축적이나 취득이 용이해짐과 함께, 프로덕트 모델(15)의 공동 이용이 가능해진다. 또, 프로덕트 모델(15)을 표준화(통일화)한 데이터 구조로 프로덕트 데이터베이스(210)에 축적함으로써, 데이터베이스의 관리를 일원화할 수가 있다.
다음에, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)이 퍼실리티 모델(12)을 취득한다(퍼실리티 모델 설정 스텝 S2). 퍼실리티 모델(12)은, 선박을 건조하는 공장의 설비 정보(12A)와 작업원 정보(12B)를 가진다. 퍼실리티 모델 설정 수단(30)은, 취득한 퍼실리티 모델(12)을, 프로세스 모델 설정 수단(260)과 컴퓨터(250)로 송신한다. 한편, 퍼실리티 모델 설정 스텝 S2를 프로덕트 모델 설정 스텝 S1보다도 전에 행해도 상관없다.
본 실시형태에서는 통일 데이터베이스(10)가 퍼실리티 데이터베이스(220)를 구비하고 있기 때문에, 퍼실리티 데이터베이스(220)가 통일 데이터베이스(10) 이외에 마련되어 있는 경우에 비해 퍼실리티 모델(12)의 축적이나 취득이 용이해짐과 함께, 퍼실리티 모델(12)의 공동 이용이 가능해진다. 또, 퍼실리티 모델(12)을 표준화(통일화)한 데이터 구조로 퍼실리티 데이터베이스(220)에 축적함으로써, 데이터베이스의 관리를 일원화할 수가 있다.
다음에, 프로세스 모델 설정 수단(260)은, 프로덕트 모델(15)과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여 프로세스 모델(16)을 설정한다(프로세스 모델 설정 스텝 S10). 설정된 프로세스 모델(16)은, 컴퓨터(250)와 프로세스 데이터베이스(230)로 송신된다.
또, 본 실시형태에서는, 작업의 진행 방식의 표준으로서 정해지는 프로세스 모델(16)을 프로세스 데이터베이스(230)에 축적한다. 이것에 의해, 후일(後日) 마찬가지 프로덕트를 제조하는 경우나, 프로덕트를 다른 공장과 공동 제조하는 경우 등에, 축적한 프로세스 모델(16)을 유효하게 이용할 수가 있다. 또, 프로세스 모델(16)을 표준화(통일화)한 데이터 구조로 프로세스 데이터베이스(230)에 축적함으로써, 데이터베이스의 관리를 일원화할 수가 있다.
한편, 프로세스 모델 설정 수단(260)에 있어서의 프로세스 모델(16)의 설정은, 취득한 프로덕트 모델(15)과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 사람이 행하는 것도 가능하다.
다음에, 프로세스 실행 수단(270)은, 프로세스 모델(16)에 따라서 건조 프로세스를 실행한다(건조 프로세스 실행 스텝 S11). 건조 프로세스 실행 스텝 S11은, 예를 들어 공장에 있어서 프로덕트의 제조에 종사하는 작업원이나 사용하는 설비에 따라, 재료나 부품 등을 사용하여 실행되는 제조나 검사 등에 관련된 공정이다. 건조 프로세스를 실행함에 있어서는 건조 시계열 정보도 이용하는 것이 바람직하다.
다음에, 프로세스 모델(16)에 따라서 실행되는 건조 프로세스에 관련된 품질 데이터(17)를 계측한다(품질 데이터 계측 스텝 S12).
품질은, 예를 들어 이하의 1) 내지 3)과 같이 정의된다.
1) 제품의 사양서(시방서)나 설계 도면과의 정합성(사양서나 도면대로 제품은 만들어졌는가).
2) 선급(船級) 등, 검사 기관에 의한 검사 항목의 만족성.
3) 제품으로서의 우량성. 사양서나 설계 도면, 선급 검사 상에서는 나타나지 않는 제품의 품질. 제조 공정 상의 품질의 담보.
또, 품질 데이터(17)는, 제품의 실제 재질, 치수, 판두께, 용접 비드의 상태, 막두께, 부식 상태, 관 형상 및 설치(据付) 상태 등이다. 선박 건조 시에 취득하는 품질 데이터(17)는, 예를 들어 이하의 1) 내지 6)이다.
1) 실제 용접의 시공 조건(용접 순서, 전류, 전압 등)을 용접선별로 기록 관리.
2) 실제 용접의 시공 결과(외관, 내부 결함, X레이)를 용접선별로 기록 관리.
3) 블록의 치수 정밀도(어긋남량(目違量) 등)를 블록별로 기록 관리.
4) 외판이나 선측(船側)의 일그러짐 양(왜곡량)을 기록 관리.
5) 도장의 도장 조건이나 막두께를 도장면(塗裝面)마다 기록 관리.
6) 선급, 감독에 의한 검사 결과(용접, 도장 등)의 기록 관리.
품질 데이터(17)의 계측 장치 또는 계측 방법으로서는, 예를 들어 3D 스캐너, 막두께 계측기(膜厚計), 디지털 용접기, 비드 형상 계측기, 카메라(화상 데이터), 각종 센서 및 목시(目視) 등이 있고, 자동 계측과 수동 계측이 혼재해도 된다.
품질 데이터(17)는 프로세스 실행 수단(270)에 의한 각 건조 프로세스에 있어서 계측된다. 품질 데이터(17)는, 건조 프로세스의 도중에 있어서 취득된 계측치, 및 공정 정보의 적어도 한쪽을 포함하는 것이 바람직하다. 공정 정보에는, 예를 들어, 목시 검사 결과의 기록, 화상 해석 결과, 또는 운전 시험 결과 등, 수치 이외의 정보도 포함된다. 건조 프로세스의 도중에 있어서의 품질 데이터(17)도 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스(240)에 축적함으로써, 시계열적인 품질 관리 데이터에 기초하여, 품질에 관한 분석이나 해석, 또 품질의 개선 등을 보다 정밀도 높게 행할 수가 있다.
또, 품질 데이터(17)는, 건조 프로세스의 도중에 있어서 사용되는 조달품의 품질 정보인 조달품의 품질 정보를 포함하는 것이 바람직하다. 조달품은, 타사에 의해서 제조·납입된 부품이나 재료 등이다. 조달품의 품질 데이터(17)도 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스(240)에 축적함으로써, 부품이나 재료를 포함하는 품질에 관한 분석이나 해석, 또 개선 등을 보다 정밀도 높게 행할 수가 있다.
또, 품질 데이터(17)에는, 건조 프로세스의 도중에 있어서 얻어진 건조에 관한 수선(修繕) 정보를 포함시킬 수가 있다. 수선 정보도 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스(240)에 축적함으로써, 제조 도중에 있어서의 수정이나 설계나 부품 등의 트러블 변경 등의 정보를 반영한 품질에 관한 분석이나 해석 등을 행할 수가 있다.
한편, 개선(改善)이란, 건조 프로세스 도중이나 건조 프로세스 후에 있어서의 수정이나 변경, 도킹(입거) 시의 손질 등 선박의 건조에 관련된 수선 정보를 축적하여 제품이나 설비, 작업원 배치, 메인터넌스 방법 등을 변혁하는 것을 말한다.
또, 개선에는, 품질 관리 데이터, 조달품 품질 정보, 취항 후 품질 정보 등에 기초하여, 때로는 이용 품질 정보도 활용하여, 제조 품질뿐만 아니라 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등을 직접적 또는 간접적으로 개혁하는 것도 포함한다.
다음에, 품질 데이터 취득부(251)는, 계측된 품질 데이터(17)를 취득한다(품질 데이터 취득 스텝 S13). 품질 데이터(17)의 취득은, 컴퓨터(250)로의 자동적인 패치, 또는 컴퓨터(250)로의 수동 인풋에 의해 행해진다.
다음에, 관련짓기부(252)는, 품질 데이터(17)와, 프로덕트 모델 설정 수단(20)이 취득한 프로덕트 모델(15)을 관련짓는다(관련짓기 스텝 S14). 프로덕트 모델(15)은 제품의 구성이나 형상을 표현하는 것이기 때문에, 품질 데이터(17)가 프로덕트 모델(15)에 연관됨으로써, 제품의 어디의 품질에 관한 데이터인지를 나타낼 수가 있다.
또, 관련짓기부(252)는, 품질 데이터(17)와, 프로세스 모델 설정 수단(260)이 설정한 프로세스 모델(16)을 관련짓는다. 이것에 의해, 품질 데이터(17)는 프로세스 모델(16)과도 연관지어진다. 프로세스 데이터는 제품을 만드는 방법을 표현하는 것이기 때문에, 품질 데이터(17)가 프로세스 모델(16)에 연관됨으로써, 어느 공정, 어느 작업에서 발생한 품질 데이터(17)인지를 나타낼 수가 있다.
또, 관련짓기부(252)는, 품질 데이터(17)와 퍼실리티 모델 설정 수단(30)이 취득한 퍼실리티 모델(12)을 관련짓는다. 이것에 의해, 품질 데이터(17)는 설비나 작업원 등의 퍼실리티 모델(12)과도 연관지어진다.
다음에, 데이터 구조화부(253)는, 프로덕트 모델(15), 프로세스 모델(16), 및 퍼실리티 모델(12)과 관련지은 품질 데이터(17)를, 표준화한 데이터 구조로 표현해서 품질 관리 데이터로 한다(데이터 구조화 스텝 S15).
「품질 데이터를 표준화한 데이터 구조로 표현」한다는 것은, 프로덕트의 치수나 도장 막두께 등의 품질에 관한 정보를 클래스로서 정의하고, 체형화(體形化)하는 것이다.
여기서, 도 49는 품질 관리 데이터의 데이터 구조의 개념도, 도 50은 품질 관리 항목과 품질 관리 데이터의 예를 나타내는 도면이다.
프로덕트 모델(15)은, 부품 단위로 정보를 관리하고 있다. 즉, 부품 단위의 데이터 구조이다. 또, 품질 관리 데이터는, 부품 내부의 각 위치에 있어서의 품질 데이터(17)를 관리한다. 품질 데이터(17)에 의해서는 시계열로 관리하는 경우도 있다. 이 때문에, 품질 데이터(17)의 관리용으로 데이터 구조를 정비한다.
그래서, 도 49에 나타내는 바와 같이, 부품을 품질 관리용으로 영역 구분하는 새로운 클래스를 정의한다. 프로덕트 모델(15)의 데이터의 클래스, 및 프로세스 모델(16)의 데이터의 클래스와 품질 관리 데이터의 클래스는 관계한다. 영역 구분의 방법은, 품질의 항목마다(항목별로) 다르다. 예를 들어 부식 데이터나 막두께 데이터 등, 항목에 따라서는 품질 데이터(17)를 시계열로 다룰 필요가 있다. 또, 품질 관리 데이터 중 예를 들어 「실제의 판두께」에 대하여, 프로덕트 모델(15)에 있어서의 설계 상의 판두께는 어떤 부재에 대해서 `만으로 표현되지만, 품질 관리의 경우는, 대표치 1점에서의 관리는 적절하지 않아 부재 상의 모든 점에서의 계측치를 입력할 필요가 있다. 따라서, 기존의 데이터 구조에 대해서, 부재 상의 모든 위치에서의 데이터를 입력할 수 있도록 데이터 구조를 확장할 필요가 있기 때문에, 품질 관리에 특화한 데이터 구조를 정의한다.
도 50에 선박 건조 시에 있어서의 대상 공정과 관리해야 할 품질 관리 데이터의 상정예를 나타내고 있지만, 이와 같이, 품질 데이터(17)의 항목마다, 상정 이용마다, 데이터 구조로 표현(클래스 설계)을 행한다.
표준화한 데이터 구조는, 데이터의 종류와 속성 및 데이터 간의 관계성을 표준화한 것인 것이 바람직하다. 데이터의 종류와 속성 및 데이터 간의 관계성의 표준화에 의해, 품질 관리 데이터를 보다 취급하기 쉬운 것으로 할 수가 있다.
또, 품질 데이터(17)와 프로덕트 모델(15)의 관련짓기는, 프로덕트 모델(15)의 데이터의 종류와 속성으로 정의되는 클래스에, 품질 데이터(17)의 클래스를 일치시킨 것인 것이 바람직하다. 이것에 의해, 품질 데이터(17)와 프로덕트 모델(15)의 관련짓기를 클래스에 기초하여 적확하게 행할 수가 있다.
다음에, 데이터 구조화부(253)는, 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스 축적부(254)로 송신한다(품질 관리 데이터 송신 스텝 S16). 품질 데이터베이스 축적부(254)는, 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스(240)에 축적한다(품질 관리 데이터 축적 스텝 S17).
이와 같이, 프로세스 모델(16)에 따라서 건조(제조)된 선박(제품)의 품질 데이터(17)를 프로덕트 모델(15)과 관련지어서 프로덕트 모델(15)의 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 선박의 프로덕트 모델(15)과 실제 제품의 품질 데이터(17)를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 실제의 제품과 품질 데이터(17)의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석도 가능해지고, 나아가서는 품질 관리의 고도화, 품질의 개선 및 서비스의 고도화 등을 도모할 수가 있다. 또, 품질 관리가 정량화된다면, 사람에 의한 주관적인 판단이나 자의적인 판단을 배제할 수가 있다.
또, 프로세스 모델(16)에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터(17)를 프로세스 모델(16)과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 프로세스 모델(16)과 실제의 공정 정보 및 품질 데이터(17)를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 제조에 관한 작업과 품질 데이터(17)의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정 품질의 개선 등도 가능해진다. 또, 품질 데이터(17)를 시계열로 관리할 수 있다.
또, 프로세스 모델(16)에 따라서 제조된 제품의 품질 데이터(17)를 퍼실리티 모델(12)과 관련지어서 품질 관리 데이터로서 축적하는 것에 의해, 퍼실리티 모델(12)과 실제 제품의 품질 데이터(17)를 일원적으로 관리할 수가 있다. 이것에 의해, 공정에 있어서의 설비나 작업원과 품질 데이터(17)의 대조를 할 수 있어, 품질에 관한 분석이나 해석 및 공정의 개선 등도 가능해진다.
도 51은 통일 데이터베이스의 구성을 나타내는 도면이다.
프로세스 데이터베이스(230)에 축적되어 있는 프로세스 모델(16)은, 제품의 만드는 법(제조법)을 나타내는 것이고, 만드는 법은 퍼실리티 데이터베이스(220)에 축적되어 있는 퍼실리티 모델(12)과 연동하고 있다.
3D 스캐너, 막두께 계측기, 디지털 용접기, 비드 형상 계측기, 목시 및 각종 센서 등에 의한 계측에 의해 취득된 품질 데이터(17)는, 프로덕트 모델(15) 및 프로세스 모델(16)과 관련짓는다. 품질 데이터베이스(240)에는, 실제의 재질, 실제의 치수, 실제의 판두께, 실제의 용접 비드 상태, 실제의 막두께, 부식 상태, 실제의 관 형상, 실제의 설치(据付) 상태 등이라고 하는 품질 관리 데이터가 축적된다.
이와 같이 품질 모델이 핵이 되어, 프로덕트 모델(15), 퍼실리티 모델(12), 프로세스 모델(16)에 관련지어지는 것에 의해, 통일 데이터베이스(10)에 품질 데이터베이스(240)에 더하여, 프로덕트 데이터베이스(210), 퍼실리티 데이터베이스(220), 프로세스 데이터베이스(230)를, 표준화한 데이터 구조로 표현(체계화)해 두는 의의가 깊어진다.
도 52는 프로덕트 모델과 품질 데이터의 클래스도이다.
품질 데이터는, BOM으로서 표현되는 프로덕트 모델에 연관짓는다(연관시킨다). 바꾸어 말하면, BOM의 트리 구조에 품질 데이터를 관련지어서 관리한다.
도 52는 프로덕트 모델의 클래스 구조에 품질 데이터를 관련지은 예이고, 부재, 용접선, 관, 의장품의 각 클래스에 품질 데이터가 관련지어져 있다. 또, 클래스 「부재」에 관련지어진 품질 데이터의 속성 정보는, 재질, 치수 정밀도, 도막 등이고, 클래스 「용접선」에 관련지어진 품질 데이터의 속성 정보는, 각장(脚長), 비드 형상, 내부 결함 등이고, 클래스 「관」에 관련지어진 품질 데이터의 속성 정보는, 재질, 장착 오차, 에어 테스트 결과 등이고, 클래스 「의장품」에 관련지어진 품질 데이터의 속성 정보는, 재질, 장착 오차, 각종 시험 결과 등이다.
또, 선박의 취항 후에 있어서는, 품질 데이터 취득부(251)가 시운전 시, 운항 중 또는 입거(入渠) 시 등에 있어서의 취항 후 품질 정보를 취득하고, 관련짓기부(252)가 프로덕트 모델(15)과 관련짓고, 프로덕트 모델(15)과 관련지은 품질 데이터(17)를 데이터 구조화부(253)가 표준화한 데이터 구조로 표현(체계화)해서 품질 관리 데이터로 하고, 품질 데이터베이스 축적부(254)가 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스(240)에 축적한다. 취항 후에 취득하는 품질 데이터(17)는, 예를 들어 이하의 1), 2)이다.
1) 손상이나 개량 공사의 정보(손상 개소, 손상 내용).
2) 정기 검사 시(1년마다)의 선각의 마모 상태(녹??(부식) 도장의 열화(劣化) 등)의 기록 관리.
시운전 시, 운항 중, 또는 입거 시 등, 취항 후에 있어서의 취항 후 품질 정보를 선박의 취항 후의 품질 관리 데이터로서 품질 데이터베이스(240)에 축적함으로써, 취항 후의 손상이나 개량 공사 등의 정보를 반영한 품질에 관한 분석이나 해석 및 제조 품질의 개선 등뿐만 아니라, 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등의 개선을 행할 수가 있다. 또한, 운항 중의 취항 후 품질 정보는, IoT(Internet of Things) 기술을 이용해서 수집할 수도 있다.
취항 후 품질 정보에는, 건조 프로세스 후에 얻어진 건조에 관한 수선 정보를 포함시킬 수가 있다. 건조 프로세스 후에 얻어지는 건조에 관한 수선 정보로서는, 입거 시 등에 있어서의 제품의 수선이나 개조 등을 들 수 있다. 이것에 의해, 제조 도중에 있어서의 수정이나 변경, 또 입거 시의 수선 등의 정보를 반영한 품질에 관한 분석이나 해석, 또 품질의 개선 등을 행할 수가 있다.
품질 데이터베이스(240)에 축적된 품질 관리 데이터는, 축적되는 것에 의해서 품질 모델로서 활용할 수가 있다. 품질 관리 데이터를 품질 모델로서 활용함으로써, 품질 관리의 고도화 및 서비스의 고도화, 품질의 개선 등을 도모할 수가 있다. 또, 품질 모델을 이용해서 설계 품질이나 기획 품질, 또 사용 품질 등의 개선을 도모할 수가 있다.
한편, 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법은, 선박의 품질 데이터베이스의 구축 프로그램을 사용하여 실행할 수가 있다.
이 경우, 선박의 품질 데이터베이스의 구축 프로그램이, 컴퓨터(250)에, 프로덕트 모델 설정 수단(20)이 취득한 프로덕트 모델(15)과, 프로세스 모델 설정 수단(260)이 설정한 프로세스 모델(16)의 취득을 행하게 하고, 품질 데이터(17)가 계측된 경우에는, 품질 데이터 취득부(251)에 의해 품질 데이터(17)의 취득을 행하게 하고, 스텝 S13 내지 스텝 S17의 처리를 실행시킨다. 품질 데이터(17)를 프로덕트 모델(15)과 관련지은 품질 관리 데이터의 축적을 프로그램이 실행함으로써, 생력화(省力化)를 도모할 수가 있다.
또, 컴퓨터(250)에, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)이 취득한 퍼실리티 모델(12)의 취득을 더 행하게 함으로써, 퍼실리티 모델(12)의 취득에 의해, 품질 데이터(17)와 퍼실리티 모델(12)을 관련지어서 행하는 품질 관리 데이터의 작성을 프로그램에 실행시킬 수가 있다.
도 53은 제8 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에서 사용하는 시스템의 블록도, 도 54는 제8 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법의 플로우를 도시한 도면이다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
시스템은, 통일 데이터베이스(10)와, 제1 컴퓨터(250A)와, 제2 컴퓨터(250B)를 구비하고, CAD 시스템과 연계 제휴하고 있다.
통일 데이터베이스(10)는, 제1 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법과 마찬가지로, 프로덕트 데이터베이스(210)와, 퍼실리티 데이터베이스(220)와, 프로세스 데이터베이스(230)와, 품질 데이터베이스(240)를 구비하고, 선박의 건조에 관련된 정보를 다룬다.
제1 컴퓨터(250A)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20)과, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)과, 프로세스 모델 작성 수단(40A)과, 건조 시뮬레이션 수단(40B)과, 프로세스 모델 설정 수단(260)을 구비한다.
제2 컴퓨터(250B)는, 품질 데이터 취득부(251)와, 관련짓기부(252)와, 데이터 구조화부(253)와, 품질 데이터베이스 축적부(254)를 구비한다.
제1 컴퓨터(250A) 및 제2 컴퓨터(250B)에는, 선박의 품질 데이터베이스의 구축 프로그램이 인스톨되어 있다.
제1 컴퓨터(250A)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20)을 거쳐 프로덕트 데이터베이스(210)로부터 선박의 설계에 관련된 프로덕트 모델(15)을 취득한다(프로덕트 모델 설정 스텝 S1).
또, 제1 컴퓨터(250A)는, 퍼실리티 모델 설정 수단(30)을 거쳐 퍼실리티 데이터베이스(220)로부터 공장의 설비와 작업원에 관련된 퍼실리티 모델(12)을 취득한다(퍼실리티 모델 설정 스텝 S2).
다음에, 제1 컴퓨터(250A)는, 프로세스 모델 작성 수단(40A)에 있어서 프로덕트 모델(15)과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 선박을 구성 부품으로 건조하기 위한 조립 수순과 태스크를 명확화하여 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델(16)을 작성한다(프로세스 모델 작성 스텝 S3).
다음에, 제1 컴퓨터(250A)는, 작성한 프로세스 모델(16)에 기초하여, 건조 시뮬레이션 수단(40B)에 있어서 선박의 건조를 시뮬레이션한다(시뮬레이션 스텝 S5).
건조 시뮬레이션 수단(40B)은, 프로세스 모델 작성 수단(40A)에 의해서 작성된 프로세스 모델(16)에 기초하여 시간별 건조의 진행 상황을 축차적으로 계산하는 시간 발전계 시뮬레이션(3차원 공간 상의 시간 발전)을 행한다.
시간 발전계 시뮬레이션에 있어서는, 프로세스 모델(16)을 기초로, 3차원 플랫폼 상에서의 각 퍼실리티와 프로덕트의 위치와 점유 상황, 태스크의 진척 상황을 변화시킴으로써, 조선에 있어서의 건조를 시뮬레이션한다. 시뮬레이션에 있어서는, 작업원의 상세한 움직임, 즉 요소 작업의 움직임까지 표현된다.
다음에, 제1 컴퓨터(250A)는, 프로세스 모델 설정 수단(260)에 있어서, 시뮬레이션에 사용한 프로세스 모델(16)을 프로세스 실행 수단(270)이 사용해야 할 프로세스 모델(16)로서 설정한다(프로세스 모델 설정 스텝 S10).
프로세스 모델 설정 수단(260)은, 프로세스 모델(16)을 설정함에 있어서, 시뮬레이션의 결과가 소기 목표의 범위를 넘었는지 여부를 판단한다. 초기 목표의 범위를 넘지 않은 경우는, 시뮬레이션에 사용한 프로세스 모델(16)을 설정한다. 반면에, 초기 목표의 범위를 넘은 경우는, 프로세스 모델(16)을 설정하는 일 없이 프로덕트 모델(15) 및 퍼실리티 모델(12)의 적어도 한쪽을 수정해서 프로세스 모델 작성 스텝 S3으로 되돌아간다. 그리고, 수정 후의 프로덕트 모델(15) 및 퍼실리티 모델(12)에 기초하여 프로세스 모델(16)이 작성되고(프로세스 모델 작성 스텝 S3), 그 프로세스 모델(16)에 기초하는 건조 시뮬레이션이 다시 실시된다(시뮬레이션 스텝 S5).
이와 같이, 프로덕트 모델(15)과 퍼실리티 모델(12)에 기초하여, 시뮬레이션에 의해 프로세스 모델(16)을 작성시킨다. 시뮬레이션에 의해 프로세스 모델(16)을 자동적으로 작성시킴으로써, 최적의 프로세스 모델(16)의 선택이 용이해진다. 또, 건조 시뮬레이션의 결과를 반영함으로써, 프로세스 모델(16)의 설정을 위한 선택이나 정밀도 등을 향상시킬 수가 있다.
이후의 처리는 제7 실시형태에 따른 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법과 마찬가지이고, 다음과 같이 진행한다.
프로세스 실행 수단(270)이 프로세스 모델(16)에 따라서 건조 프로세스를 실행한다(건조 프로세스 실행 스텝 S11).
다음에, 프로세스 모델(16)에 따라서 실행되는 건조 프로세스에 관련된 품질 데이터(17)를 계측 장치나 목시 등에 의해서 계측한다(품질 데이터 계측 스텝 S12).
다음에, 제2 컴퓨터(250B)는, 계측된 품질 데이터(17)를 품질 데이터 취득부(251)를 거쳐 취득한다(품질 데이터 취득 스텝 S13).
다음에, 제2 컴퓨터(250B)는, 관련짓기부(252)에 있어서, 품질 데이터(17)와 프로덕트 모델(15), 품질 데이터(17)와 프로세스 모델(16), 및 품질 데이터(17)와 파시리티스모델을 관련짓는다(관련짓기 스텝 S14).
다음에, 제2 컴퓨터(250B)는, 데이터 구조화부(253)에 있어서, 프로덕트 모델(15), 프로세스 모델(16) 및 퍼실리티 모델(12)과 관련지은 품질 데이터(17)를, 표준화한 데이터 구조로 표현(체계화)해서 품질 관리 데이터로 한다(데이터 구조화 스텝 S15).
다음에, 제2 컴퓨터(250B)는, 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스 축적부(254)로 보내고(품질 관리 데이터 송신 스텝 S16), 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스 축적부(254)로부터 품질 데이터베이스(240)로 송신한다(품질 관리 데이터 축적 스텝 S17). 이것에 의해, 품질 데이터베이스(240)에 품질 관리 데이터가 축적된다.
또, 선박의 취항 후에 있어서는, 제2 컴퓨터(250B)가, 품질 데이터 취득부(251)를 거쳐, 시운전 시, 운행중 또는 입거 시 등에 있어서의 취항 후 품질 정보를 취득하여, 관련짓기부(252)에 있어서 프로덕트 모델(15)과 관련짓고, 데이터 구조화부(253)에 있어서 프로덕트 모델(15)과 관련지은 품질 데이터(17)를 표준화한 데이터 구조로 표현(체계화)해서 품질 관리 데이터로 하고, 품질 관리 데이터를 품질 데이터베이스 축적부(254)로부터 품질 데이터베이스(240)로 송신한다.
한편, 제1 컴퓨터(250A)와 제2 컴퓨터(250B)는 한 대의 컴퓨터로 겸하는 것도 가능하고, 제1 컴퓨터(250A)에서 사용하는 프로그램과 제2 컴퓨터(250B)에서 사용하는 프로그램을 일련의 것으로 하는 것도 가능하다.
도 55는 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스의 이용 방법의 설명도이다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
시스템은, 통일 데이터베이스(10)와, 제1 컴퓨터(250A)와, 제2 컴퓨터(250B)를 구비하고, 그 설치 장소와는 다른 장소에 위치하는 A공장, B공장, C공장 및 D사와 정보 통신 회선(정보 통신망)(110)으로 접속되어 있다. 한편, D사는 공장은 아니지만, 예를 들어, 공장을 통괄하는 본사, 공동으로 선박을 건조하기 위한 통괄을 하는 회사, 선박의 기본 설계를 전문적으로 행하는 회사, 또 생산 행위를 인증하는 회사 등이다. 또, A공장, B공장, C공장은, 선박의 건조를 하는 각기 다른 조선 회사의 공장이더라도, 하나의 조선 회사의 복수 지역에 있어서의 공장이더라도 된다.
통일 데이터베이스(10)는, 프로덕트 데이터베이스(210)와, 퍼실리티 데이터베이스(220)와, 프로세스 데이터베이스(230)와, 품질 데이터베이스(240)를 가진다. 한편, 도 55에서는 품질 데이터베이스(240)를 대표해서(대표적으로) 도시하고 있다.
제1 컴퓨터(250A)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20), 퍼실리티 모델 설정 수단(30), 프로세스 모델 작성 수단(40A), 건조 시뮬레이션 수단(40B) 및 프로세스 모델 설정 수단(260)을 가진다.
제2 컴퓨터(250B)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20), 퍼실리티 모델 설정 수단(30), 설정된 프로세스 모델(16)을 취득하는 프로세스 모델 취득부(255), 품질 데이터 취득부(251), 관련짓기부(252), 데이터 구조화부(253) 및 품질 데이터베이스 축적부(254)를 가진다.
각 공장은, 프로세스 실행 수단(270)과 품질 데이터 취득부(251)를 가짐과 함께, CAD 시스템이 배치되어 있다.
기본 설계 정보(11)는 각 공장의 CAD 시스템으로부터 선박의 정보 통신 회선(110)을 거쳐 통일 데이터베이스(10)로 송신되고, 설정된 프로덕트 모델(15)이 프로덕트 데이터베이스(210)에 축적된다. 한편, CAD 시스템은, 각 공장에 마련되어 있지만, 하나의 공장에서 대표해서 설계할 수도, 복수의 공장에서 분담해서 설계할 수도 있다.
또, 통일 데이터베이스(10)의 퍼실리티 데이터베이스(220)에는, 설비 정보(12A)와 작업원 정보(12B)로부터 작성된 공장별 퍼실리티 모델(12)이 축적되어 있다.
제1 컴퓨터(250A)는, 프로세스 모델 작성 수단(40A)에 있어서 공장별 프로세스 모델(16)을 작성하고, 건조 시뮬레이션 수단(40B)에서 프로덕트 모델(15)에 대해서 공장별 시간 발전계의 건조 시뮬레이션을 실행한다.
건조 시뮬레이션 수단(40B)에 있어서의 공장별 시간 발전계의 건조 시뮬레이션의 결과는, 건조 시계열 정보로서 각 공장이나 D사 등에 제공된다. 이것에 의해, 건조 시뮬레이션의 결과에 기초하여, 각 공장이나 D사 등은 공수나 제조 코스트 등의 예측 결과를 얻을 수가 있다.
또, D사는, 통일 데이터베이스(10)의 품질 데이터베이스(240)에 축적되어 있는 정보로부터, 취항 후의 취항 후 품질 정보 및 수선 정보를 취득한다. 이것에 의해, 취항 후의 취항 후 품질 정보 및 수선 정보를 고려해서 운항 계획이나 메인터넌스 계획 등을 입안할 수가 있다.
이와 같이, 통일 데이터베이스(10)를, 복수의 공장에서 정보 통신 회선(110)을 거쳐 이용함으로써, 각 공장에 있어서의 제조 코스트를 저감해서 공기도 단축할 수가 있다. 또, 통일된 품질 관리나 품질 개선, 설비나 작업원의 관리나 개선, 공정의 관리나 개선, 또 설계 관리나 개선 등에 도움이 될 수 있다.
도 55에 있어서, 통일 데이터베이스(10), 제1 컴퓨터(250A) 및 제2 컴퓨터(250B)는, 따로따로 설치된 형태를 취하고 있지만, 동일한 장소에 설치하는 것, 한 대의 컴퓨터로 기능을 겸하는 것 등은 임의로 실시가 가능하다. 또, 통일 데이터베이스(10), 제1 컴퓨터(250A) 및 제2 컴퓨터(250B)의 관리는, 다른 조직이나 기관의 관리이더라도 대표 공장의 관리이더라도 되고, 관리 능력에 따라 자유롭게 설정이 가능하다. 또, 통일 데이터베이스(10), 제1 컴퓨터(250A) 및 제2 컴퓨터(250B)의 운영은, 서비스업으로서 행하는 것도 가능하다.
도 56은 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스의 다른 이용 방법의 설명도이다. 한편, 상기한 실시형태와 동일 기능 부재에 대하여는 동일 부호를 부가하여 설명을 생략한다.
시스템은, 통일 데이터베이스(10)와, 제1 컴퓨터(250A)와, 제2 컴퓨터(250B)를 구비하고, 그 설치 장소와는 다른 장소에 위치하는 A공장, B공장, C공장, D사 및 X사와 정보 통신 회선(110)으로 접속되어 있다.
통일 데이터베이스(10)는, 프로덕트 데이터베이스(210)와, 퍼실리티 데이터베이스(220)와, 프로세스 데이터베이스(230)와, 품질 데이터베이스(240)를 가진다. 한편, 도 56에서는 품질 데이터베이스(240)를 대표해서 도시하고 있다.
제1 컴퓨터(250A)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20), 퍼실리티 모델 설정 수단(30), 프로세스 모델 작성 수단(40A), 건조 시뮬레이션 수단(40B) 및 프로세스 모델 설정 수단(260)을 가진다.
제2 컴퓨터(250B)는, 프로덕트 모델 설정 수단(20), 퍼실리티 모델 설정 수단(30), 프로세스 모델 취득부(255), 품질 데이터 취득부(251), 관련짓기부(252), 데이터 구조화부(253) 및 품질 데이터베이스 축적부(254)를 가진다.
각 공장 중 A공장은, 프로세스 실행 수단(270)과 품질 데이터 취득부(251)를 가짐과 함께, CAD 시스템이 배치되어 있다.
품질 데이터베이스(240)에는, A공장, B공장, C공장 및 D사의 품질 관리 데이터가 축적되어 있다. 공장마다의 품질 데이터베이스(240)는 배리어(280)에 의해서 액세스가 제한되어 있고, 각 공장 등의 데이터베이스에 축적되어 있는 품질 관리 데이터를 그 공장 등의 소속자(所屬者) 이외의 다른 사람(他者)이 열람하기 위해서는, 그 공장의 허가 하에, ID 및 패스워드와 같은 소정 조건의 입력이 필요하다. 이와 같이, 복수의 공장별 품질 데이터베이스(240)를, 소정 조건의 입력에 의해 다른 사람이 열람 가능하게 함으로써, 선박의 건조를 협업하는 경우나 설계 회사에 설계 위탁하는 경우 등에 다른 사람에 의한 품질 관리 데이터의 열람을 적절히 관리할 수가 있다. 또, 동일한 공장이더라도, 품질 관리 데이터의 기밀도(機密度)에 따라, 허가된 소속자만이 열람할 수 있도록 하는 것도 가능하다.
한편, 통일 데이터베이스(10)는, 특별히 서버를 마련하지 않더라도, A공장, B공장, C공장 및 D사의 컴퓨터를 연계시켜서, 기능으로서 통일 데이터베이스(10)를 구축해도 된다.
X사는, 선박의 건조에 관련하는 응용 프로그램의 개발이나 정보 제공 서비스를 행하고 있다. X사는, 통일 데이터베이스(10)의 품질 데이터베이스(240)에 축적되어 있는 품질 관리 데이터를 사용하여, 선박의 건조에 관련된 이용 품질 정보를 작성해서 조선 회사나 선주 등에게 제공한다. 이것에 의해, 선박의 건조에 관련된 공장이나 설계 부문, 관리 부문, 또 선주 등은, 이용 품질 정보에 의해 건조에 관련된 품질의 확인 등을 행할 수가 있다.
이용 품질 정보로서는, 검사 리포트, 기능 측정 결과, 품질 인덱스 및 용접 품질 관리 정보의 적어도 어느 하나를 작성하는 것이 바람직하다. 이것에 의해, 선박의 건조에 관련된 공장이나 설계 부문, 관리 부문, 또 선주 등은, 품질을 보다 상세하게 확인할 수가 있다. 또, 공장의 책임자나 관리 부문 등은, 작업원의 스킬이나 기능 레벨, 잘하는 것(得手)/못하는 것(不得手) 등을 객관적으로 파악할 수가 있다.
또, 이용 품질 정보로서, 선박의 건조에 관련된 품질을 개선하는 품질 개선 정보를 작성하는 것이 바람직하다. 이것에 의해, 품질 개선 정보의 피제공자는, 작성된 품질 개선 정보에 기초하여, 제품, 설비, 인원 배치, 또는 메인터넌스의 개혁을 행하는 등, 제조 품질의 개선뿐만 아니라 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등의 적확한 품질 개선을 행할 수가 있다.
또, 이용 품질 정보로서, 선박의 건조로부터 취항 후를 포함하는 장기간에 걸친 장기 품질 정보를 작성하는 것이 바람직하다. 이것에 의해, 장기 품질 정보의 피제공자는, 작성된 장기 품질 정보를 기초로 메인터넌스의 시기나 내용, 또 제조 품질, 설계 품질, 기획 품질, 사용 품질 등의 개선을 적절히 계획할 수가 있다.
또, X사가 개발한 응용 프로그램이나 작성한 이용 품질 정보는, 정보 통신망(70)을 거쳐 A공장, B공장, C공장 및 D사를 포함하는 주문주나 의뢰주 등에게 제공하는 것이 가능하다.
도 57은 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법에 있어서의 통일 데이터베이스와 각 애플리케이션의 전체 구성을 나타내는 도면이다.
통일 데이터베이스(10)에는, 검사 리포트를 작성하는 검사 리포트 작성 앱, 품질 인덱스를 계산해서 표시하는 품질 인덱스 계산·표시 앱, 작업원의 기능을 측정해서 기능 측정 결과를 표시하는 기능 측정 앱, 품질 개선 정보를 작성하는 품질 개선 제안 앱, 최적 메인터넌스의 주기나 내용 등을 작성하는 최적 메인터넌스 제안 앱, 용접 품질 관리 정보를 작성하는 용접 품질 관리 앱, 도장 품질 관리 정보를 작성하는 도장 품질 관리 앱, 및 건조 시뮬레이션을 행하는 건조 시뮬레이션 앱이 접속되어 운용되고 있다.
품질 관리에 관계하는 이것들 각 응용 프로그램은, 통일 데이터베이스(10)로부터 필요한 데이터를 참조하거나 또는 입출력한다.
통일 데이터베이스(10)에 패치하는 것은, 품질 기준(품질의 문턱값)이 아니라, 예를 들어 판두께, 재질, 블록의 치수, 용접의 각장, 결함의 유무, 도장의 막두께 등, 품질 판정에 사용하기 위한 프로덕트 상태에 관한 데이터뿐이다. 이 데이터들에 대해서, 각 사의 품질 기준을 만족시키고 있는지 여부를 판정하고, 각 사가 설정하고 있는 품질 기준에 대해서 경보를 발하는 것은, 용접 품질 관리 앱이나 도장 품질 관리 앱 등의 통일 데이터베이스(10)에 접속하는 애플리케이션측이다.
통일 데이터베이스(10)와 각 애플리케이션은 예를 들어 이하와 같이 이용할 수 있다.
품질 관리 데이터에 의해, 프로덕트, 프로세스 및 품질이라고 하는 3점 세트로 데이터가 관리되므로, 클러스터링 등의 통계 처리 수법, 또는 기계 학습을 사용한 유사 검색 AI 등에 의해서, 특히 품질 상의 문제가 발생하기 쉬운 조선 프로세스에 대하여 그 발생 패턴을 분석하고, 다음 번선의 건조나 신설계 배의 개발에 대한 경고, 또는 품질 상의 위험 예지를 행한다고 하는 것처럼, 품질 불량의 원인이 되는 시공을 추출해서 시공이나 공법의 개선으로 이어지게 할 수 있하는 공법 개선 체제를 구축할 수가 있다.
또, 개별 제품의 품질(예를 들어, 블록 등의 치수 오차)에 따라, 그 제품 개체별로 최적화한 작업 수순을 출력하는 작업 수순의 출력 시스템을 구축할 수가 있다. 예를 들어, 전(前) 공정의 블록의 치수 오차를 정량화하고, 그에 수반하여 후(後) 공정에 있어서의 그 블록(개체) 고유의 생산 지시를 실시간으로 출력함으로써, 품질의 기록과 함께, 그 개체에 따른 최적의 생산 지시에 의해 품질을 향상시킬 수가 있다.
또, 작업원과 작업 내용과 품질과의 관련짓기(연관짓기)를 할 수 있으므로, 품질로부터 작업원의 스킬이나 특성(잘하고 못하는 것 등)을 판정하는 작업원의 스킬 판정 시스템을 구축할 수가 있다.
또, 취항 후에 있어서의 선박의 품질 상태를 센서 등에 의해 상시 모니터링 하고, 품질 상의 문제가 발생했을 때에 경고를 발하거나, 품질 상의 문턱값을 밑도는 시기를 예측해서 메인터넌스의 최적 시기 및 내용을 제시하거나 하는 등, 최적 메인터넌스 서비스를 구축할 수가 있다. 한편, 현상태로는, 취항 후의 선박은, 규칙으로 정해진 기간과 검사 항목에 따라서 정기 검사를 받도록 되어 있다. 선박 운항자의 메인터넌스에 따라서는 정기 검사에 있어서의 검사 기간은 길어지기도 하고 짧아지기도 하기 때문에, 최적 메인터넌스 서비스를 활용하는 것에 의해, 선박 상태를 양호하게 유지하려고 하는 인센티브가 작용할 것이 예상된다. 또, 메인터넌스의 최적 시기 및 내용을 예측하는 예측 기술은 고도의 기술력이 필요해지기 때문에, 그 제품(선박)의 설계자밖에 실시할 수 없다. 그 때문에, 조선소가 선박을 운항하여 항해 시마다 선박을 빌리거나, 혹은 조선소 자체(스스로)가 운송 사업자가 되는 등, 조선소의 새로운 사업으로 이어지게 할 수가 있다.
또, 선박의 운항 상태 데이터를 취득하고, 취득한 운항 상태 데이터를 프로덕트 모델(15) 및 품질 데이터(17)와 관련지어, 통일 데이터베이스(10)에 마련한 데이터베이스에 축적하는 경우는, 통일 데이터베이스(10) 상에서, 프로덕트 모델(15)과 운항 상태 데이터와 품질 데이터(17)가 연관되어 있기 때문에, 특히 품질의 트러블(문제)이 발생하기 쉬운 개소에 대하여, 그 트러블이 발생하는 패턴을 분석하고, 유사한 개소나 상황에 대하여 운항자에게 경고를 행할 수가 있다. 또, 이것을 발전시켜, 조선소측에서는 개개의 선박(個船)마다의 합리적인 설계 체제를 구축할 수가 있다. 예를 들어, 현재의 선박 설계에 있어서는 상당한 안전률이 포함되어 있지만, 운항 조건까지 포함시킨 품질 데이터(17)의 관리를 행함으로써, 개개의 선박마다 최적의 안전률을 설정하거나, 혹은 안전률의 설정을 필요없게 하거나 하는 것도 가능해진다.
도 58은 용접 품질 관리 앱에 의한 품질 관리 데이터의 이용을 나타내는 도면이다.
통일 데이터베이스(10)의 데이터 구조에서는, 신규로 정의된 품질 관리용 용접선 클래스가, 프로덕트 모델(15)의 용접선 클래스 및 프로세스 모델(16)의 용접 작업 클래스와 관련지어져 있다.
도 58의 우측에는, 실제 제품의 용접 개소를 계측하는 계측부의 예로서, 디지털 용접기, 카메라, 목시, X레이 검사, 초음파 검사 등을 들 수 있다. 용접 품질 관리 앱은, 용접기, 화상 데이터, 각종 검사(X레이 검사, 초음파 검사), 목시 확인 등에 의한 품질 데이터(17)를 처리해서, 품질 관리 데이터로서 용접 품질 관리 정보를 작성하고, 통일 데이터베이스(10)에 등록한다.
또, 용접 품질 관리 앱은, 미리 정해진 검사 리포트의 항목에 따라서, 검사 리포트를 정리한다.
용접 품질 관리 앱이 작성한 검사 리포트는, 감독(배의 발주자)이나 선급(船級) 검사원이 온라인 상에서 체크하고, 승인한다.
한편, 여기에서는 계측된 품질 데이터(17)의 해석과 검사 리포트의 작성의 양쪽(둘 다)을 용접 품질 관리 앱이 행하는 예를 나타냈지만, 품질 데이터(17)의 해석과 검사 리포트의 작성을 각기 다른 앱에서 행하게 하는 등, 다양한 앱의 존재방식이 있을 수 있다.
도 59는 도장 품질 관리 앱에 의한 품질 관리 데이터의 이용을 나타내는 도면이다.
통일 데이터베이스(10)의 데이터 구조에서는, 신규로 정의된 품질 관리용 도장면 클래스가, 프로덕트 모델(15)의 부품 클래스, 및 프로세스 모델(16)의 도장 작업 클래스와 관련지어져 있다.
도 59의 우측에는, 실제 제품의 도장 개소를 계측하는 계측부의 예로서, 센서, 도장 건(총), 카메라, 막두께 계측기(膜厚計), 손에 의한 입력(手入力)을 들고 있다. 도장 품질 관리 앱은, 도장 건, 각종 센서, 막두께 계측기, 및 화상 데이터 등으로부터 도장 작업에 관한 품질 데이터(17)를 취득하고, 이 품질 데이터(17)들을 처리해서, 품질 관리 데이터로서 도장 품질 관리 정보를 작성하고, 통일 데이터베이스(10)에 등록한다.
또, 도장 품질 관리 앱은, 미리 정해진 검사 리포트의 항목에 따라서, 검사 리포트를 정리한다(한데 모은다).
도장 품질 관리 앱이 작성한 검사 리포트는, 감독(배의 발주자)이나 선급 검사원이 온라인 상에서 체크하고, 승인한다.
한편, 여기에서는 계측된 품질 데이터(17)의 해석과 검사 리포트의 작성의 양쪽(둘 다)을 도장 품질 관리 앱이 행하는 예를 나타냈지만, 품질 데이터(17)의 해석과 검사 리포트의 작성을 각기 다른 앱에서 행하게 하는 등, 다양한 앱의 존재방식이 있을 수 있다.
용접 품질 관리 앱이나 도장 품질 관리 앱 등은, 조선 프로세스에 있어서의 용접 공정이나 도장 공정 등에 있어서 품질에 이상을 검지했을 때에, 이상을 검지했다는 취지를 즉시 현장의 관리자나 작업원 등에게 통지하는 것인 것이 바람직하다. 이것에 의해, 그 공정에 있어서 품질 불량을 해소하는(품질 불량 그대로 후 공정으로 이행하지 않는) 체제를 구축할 수가 있다.
실시예
조선 공장 모델을 입력 데이터로 한 실시예에 대하여 설명한다. 시뮬레이션 시에 설정한 작업원의 이동 속도, 크레인의 이동 속도, 및 용접 작업의 단위 길이 당 속도의 설정값을 아래 표 15에 나타낸다. 한편, 여기에서는 이 값들을 일률적으로 설정하고 있지만, 태스크별로(예를 들어, 용접 자세에 따라) 정의하는 것도 가능하다.
속성명 설정값
작업원의 이동 속도 1.0 m/s(크레인 이용 시는, 크레인 속도에 맞춘다)
크레인의 이동 속도 0.5 m/s
가용접 작업의 단위 길이 당의 속도 0.2 m/s
본용접 작업의 단위 길이 당의 속도 0.02 m/s
가용접은, 본래라면 태크 용접(tack welding)과 같이 단속적인 용접선으로 표현되어야 하지만, 본 실시예에서는 간단하게 하기 위해서, 본 용접에 이용하는 용접선 경로(폴리 라인)를 병용하고, 단위 길이 당 용접 속도를 바꾸는 것에 의해서, 작업의 차를 표현하고 있다. 또, 본 실시예에서 설정한 조립 시나리오에 있어서의 용접 작업은, 수평 필렛 용접뿐이며, 상향 용접은 발생하지 않는다.
3D CAD 모델의 파일은, Unity(등록상표)에 임포트 가능한 범용적인 중간 파일 형식인 OBJ 형식(Wavefront Technologies사)을 채용했다.
(케이스 1)
도 60은 케이스 1의 조립 시나리오에 있어서의 시뮬레이션의 계산 결과의 간트 차트이다. 종축의 명칭은 각 퍼실리티와 프로덕트(완성 부품, 중간 부품, 구성 부품)를 나타내고, 횡축은 시간(s)을 나타내고 있다. 종선의 가로 막대(橫棒)는 배재 태스크, 횡선의 가로 막대는 가용접 태스크, 사선(빗금)의 가로 막대는 본 용접 태스크로 점유한 시간을 나타내고 있다. 이 간트 차트는, 프로세스 모델에 기초하여 시간 발전계 시뮬레이션을 행한 시계열 정보를, 프로덕트 모델이나 퍼실리티 모델의 정보와도 관련지어서 표현한 것이라고도 할 수 있다.
케이스 1의 시나리오에서는, 5매 판 모델에 대해서, 철공직 1명과 용접직 1명의 합계 2명의 작업원으로 조립 작업을 행한다. 정한 각 작업원의 스케줄은 표 7대로이다. 표 7의 2행째의 작업원1이 철공직이고, 2행째의 작업원2가 용접직이다. 각 작업원은 표 7에 기재한 순으로 태스크를 실시해 간다.
이 시나리오에 기초하여 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 의해서 계산된 간트 차트인 도 60으로부터, 종선의 가로 막대로 나타내어지는 각 판(P1∼P5)의 배재에 걸리는 시간이 약 370초임을 알 수 있다. 이 시간은 전체의 약 4분의 1 미만에 상당한다. 이 배재에 걸리는 시간은, 종래의 용접 길이로부터 산출하는 방법으로는 직접적으로 계산할 수 없는 것이고, 부수 작업에 상당한다. 또, 작업원2는, 배재와 가용접 태스크가 끝나지 않는 한 작업을 개시할 수 없기 때문에, 480초 가깝게 대기하게 된다. 그 후, 작업원2가 중간 부품 U2를 완성시킬 때까지 작업원1은 태스크를 대기할 필요가 있고, 1100초 부근부터 가용접 태스크를 실행해서 종료되게 된다.
이와 같이, 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 의해서, 종래의 산출법만으로는 계산할 수 없던 각 태스크의 필요한 시간이 계산되고, 태스크의 진행 정도에 따라서 대기 시간이 발생하는 모습이 재현되고 있다.
이와 같이, 선박의 건조 시뮬레이션 시스템에 의해서 종래의 산출법만으로는 계산할 수 없던 각 태스크의 필요한 시간이 계산되고, 태스크의 진행 정도에 따라서 대기 시간이 발생하는 모습이 재현되고 있다.
(케이스 2)
도 61은 케이스 2의 조립 시나리오에 있어서의 시뮬레이션의 계산 결과의 간트 차트이다. 종축의 명칭은 각 퍼실리티와 프로덕트(완성 부품, 중간 부품, 구성 부품)를 나타내고, 횡축은 시간(s)을 나타내고 있다. 종선의 가로 막대는 배재 태스크, 횡선의 가로 막대는 가용접 태스크, 사선의 가로 막대는 본 용접 태스크로 점유한 시간을 나타내고 있다. 또, 도 62는 케이스 2에 있어서의 시뮬레이션의 3차원적인 외관도이다.
케이스 2에서는, 케이스 1과 마찬가지로 5매 판 모델을 대상으로 해서, 철공직 2명(작업원1, 3)과 용접직 2명(작업원2, 4)의 합계 4명의 작업원으로 늘린 시나리오를 설정했다. 그것에 맞추어, 용접기를 2대 추가하였다. 각 작업원의 스케줄은 아래 표 16과 같다.
담당자 담당 태스크와 실행 순번
작업원1 배재0, 배재2, 배재4, 가용접0, 가용접1, 배재5, 가용접3
작업원2 본용접0, 본용접3
작업원3 배재3, 배재1, 가용접2, 배재6, 가용접4
작업원4 본용접1, 본용접2, 본용접4
이 시나리오에 기초하여 시뮬레이터에 의해서 계산된 간트 차트인 도 61로부터, 각 판(P1∼P5)의 배재에 걸리는 시간이 약 400초로 되어 있어, 케이스 1보다도 길게 되어 있음을 알 수 있다. 이것은, 작업원1과 작업원 3이 1대의 크레인을 공유해서 사용하기 때문에, 불필요한 보행 시간을 요하는 것이 요인이다. 가용접의 시간에 대하여도 마찬가지로 1대의 크레인을 공유해서 사용하기 때문에, 케이스 1보다도 길게 되어 있다. 중간 부품 U1과 완성 부품 SUB1의 본 용접은, 각각 2개의 용접선을 2명이 병행해서 실시하고 있기 때문에, 케이스 1보다도 시간이 단축되었다. 반면에, 개시부터 종료까지의 총(總) 공기에 대하여는, 인원수를 케이스 1의 2배로 했지만 절반으로는 되지 않고, 결과적으로 그 차는 중간 부품 U1과 완성 부품 SUB1의 본 용접 시간의 단축에 의한 150초 정도뿐이다.
이와 같이, 종래의 능률이라는 생각으로는 검토할 수 없던 내용까지 검토하는 것이 가능해져, 정량적 차와 그 근거가 명확해진다.
또, 도 62에 나타내는 바와 같이, 각 모델의 3차원 오브젝트의 위치가 변경되어 있는 모습을 직접적으로 확인하는 것도 가능하다.
산업 상의 이용 가능성
본 발명은, 제조 시에 있어서의 물건의 흐름과 작업원의 움직임이 정형적인 것이 아니라 상황에 따라 세세한 작업의 판단을 필요로 하는 선박의 건조를 정밀도 높게(고정밀도로) 시뮬레이션하고, 그 결과를, 코스트 예측, 생산 설계, 건조 계획의 입안 및 개선, 설비 투자, 생산 현장의 분석이나 보틀넥의 해명 등, 건조에 관련된 다방면의 용도에 이용할 수가 있다.
또, 본 발명은, 선박의 건조에 관계된 트레이서빌리티(traceability)에 이용할 수 있다. 또, 선박의 품질 인덱스에 이용함으로써 선박의 품질을 정량화할 수가 있다. 또한 선박의 품질 개선에 도움을 줄 수가 있다. 고품질의 선박은 신조(新造)이더라도 중고(中古)이더라도 고가로 판매할 수 있기 때문에, 품질 등급메기기(格付) 서비스에도 전개가 가능하다.
예를 들어, 치수 정밀도의 경우, JSQS(Japanese Shipbuilding Quality Standard)에서는 「이 블록은 정밀도 오차 몇 밀리 이내에서 만들 것」이라는 기준이 마련되어 있고, 조선소는 그 기준에 따라서 공작한다. 그러나, 기준 범위 내라면, 정밀도 오차 0 ㎜로 만들든지 정밀도 오차 5 ㎜로 만들든지, 품질로서는 표면화되지 않는다. 그래서, 예를 들어, 전체 블록의 전체 접합부의 치수 정밀도를 계측하여 데이터화해서, 그 선박 1척 분의 치수 정밀도 상태를 수치화하는 인덱스를 작성함으로써, 정밀도 오차 0 ㎜로 제조된 선박과 정밀도 오차 5 ㎜로 제조된 선박을 차별화할 수 있다. 이 경우, 그 치수 정밀도 인덱스로서는, 평균 치수 오차와 치수 오차의 표준 편차(변동)에 해당하는 지표를 이용한다. 용접이나 도장 등에 대하여도 마찬가지로, 현상태로는 검사 개소 샘플링식(拔取式)인 정량 검사를 전량(全量) 검사로 하고, 그 검사 결과에 기초하는 상태를 정량화해서 지표로 수치화한다. 또, 현재는 품질의 기록을 취할 수 없거나, 취할 수 있었다고 해도 관리할 수 있는 상태로 데이터화되어 있지 않기 때문에, 선주로부터 파견된 감독자 등이 조선 현장을 감독하지 아니할 수 없지만, 본 발명에 의해, 품질 관리 데이터에 기초하는 검사, 감독자에게 의존하지 않는 조선 품질 관리 체제를 구축할 수가 있다. 이것에 의해, 감독자 등은 현장에 나가지 않고도 품질을 확인할 수 있기 때문에, COVID－19 등의 감염증이 유행해서 외출 자숙(自肅)이 요구되는 상황으로 된 경우에도 재택 근무 등에 의해 대응할 수 있다. 또, 품질 관리가 정량화되는 것에 의해, 감독자 등에 의한 주관적 또는 자의적인 판단을 회피할 수 있다. 또, 감독자의 역할을 AI에게 담당시키는 것도 가능해진다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시형태 및 실시예에 대하여 설명했지만, 본 발명은 이것들에 한정되는 것은 아니며, 청구범위, 발명의 상세한 설명 및 첨부 도면의 범위 내에서 다양하게 변형해서 실시하는 것이 가능하고, 그것들도 본 발명의 범위에 속함은 물론이다.
또, 본 발명은, 선박과 마찬가지 애널러지(유추)가 성립되는 부유체(浮體), 양상(洋上) 풍력 발전 시설, 수중 항주체나 해양 구조물 등의 다른 제품, 또 건축업계 등 다른 산업으로의 전개도 가능하다. 이것들에 적용하는 경우는, 청구항에 있어서의 선박을 다른 제품이나 다른 산업에서 대상으로 하는 말로 바꾸어 해석할 수가 있다.
10: 통일 데이터베이스
11: 기본 설계 정보
12: 퍼실리티 모델
13: 과거선의 프로세스 데이터
14: 룰 정보
15: 프로덕트 모델
16: 프로세스 모델
17: 품질 데이터
20: 프로덕트 모델 설정 수단
30: 퍼실리티 모델 설정 수단
40A: 프로세스 모델 작성 수단
40B: 건조 시뮬레이션 수단
41: 스케줄 정보
42: 공장 레이아웃 정보
50: 시계열 정보화 수단
51: 건조 시계열 정보
60: 정보 제공 수단
70: 프로세스 모델 축적 수단
240: 품질 데이터베이스
S1: 프로덕트 모델 설정 스텝
S2: 퍼실리티 모델 설정 스텝
S3: 프로세스 모델 작성 스텝
S4: 프로세스 모델 축적 스텝
S5: 시뮬레이션 스텝
S6: 시계열 정보화 스텝
S7: 정보 제공 스텝
S8: 검증 스텝
S9: 모델 수정 스텝

Claims (20)

  1. 선박의 건조를 통일 데이터베이스에 축적된 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여 시뮬레이션하는 방법으로서,
    상기 선박의 기본 설계 정보를 상기 통일 데이터베이스로부터 취득해서 상기 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로덕트 모델로서 설정하는 프로덕트 모델 설정 스텝과,
    상기 선박을 건조하는 공장의 설비와 작업원에 관한 정보를 상기 통일 데이터베이스로부터 취득해서 상기 표준화한 데이터 구조로 표현한 퍼실리티 모델로서 설정하는 퍼실리티 모델 설정 스텝과,
    상기 프로덕트 모델과 상기 퍼실리티 모델에 기초하여, 상기 선박을 구성 부품으로부터 건조하기 위한 조립 수순과 태스크를 명확화하고, 상기 표준화한 데이터 구조로 표현한 프로세스 모델을 작성하는 프로세스 모델 작성 스텝과,
    상기 프로세스 모델에 기초하여 시간별 건조의 진행 상황을 축차적으로 계산하는 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 시뮬레이션 스텝과,
    상기 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를 시계열 데이터화하여 건조 시계열 정보로 하는 시계열 정보화 스텝과,
    상기 건조 시계열 정보를 제공하는 정보 제공 스텝을 실행하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 퍼실리티 모델은, 상기 설비와 상기 작업원에 관한 정보에 기초하여 미리 작성되고, 상기 표준화한 데이터 구조로 표현해서 상기 통일 데이터베이스에 축적된 것임을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로덕트 모델은, 상기 선박의 상기 기본 설계 정보에 기초하여 미리 작성되고, 상기 표준화한 데이터 구조로 표현해서 상기 통일 데이터베이스에 축적된 것임을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세스 모델 작성 스텝에서 작성된 상기 표준화한 데이터 구조로 표현한 상기 프로세스 모델을 상기 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세스 모델은, 상기 조립 수순으로서 조립의 의존 관계를 나타내는 조립 트리와, 상기 조립 트리에 기초한 상기 태스크 간의 의존 관계를 나타내는 태스크 트리를 포함하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 태스크는, 상기 시간 발전계 시뮬레이션에서 실행 가능한 함수인 베이직 태스크를 조합하여 구축되는 커스텀 태스크를 포함하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세스 모델 작성 스텝에 있어서, 상기 조립 수순과 상기 태스크에 기초하여 상기 작업원의 스케줄 정보 및 상기 공장 내의 상기 설비와 상기 작업원의 배치에 관한 공장 레이아웃 정보의 적어도 한쪽을 작성하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 작업원이 가상적인 작업을 진행시키기 위해서, 또는 상기 작업원이 상기 가상적인 작업에서 사용하는 상기 설비를 정하기 위한 상기 작업원에게 부여되는 판단 룰인 브레인을 포함하는 룰 정보를 이용하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로덕트 모델, 상기 퍼실리티 모델, 및 상기 프로세스 모델의 상기 표준화한 데이터 구조는, 적어도 복수의 데이터의 종류별로 나눈 클래스와, 상기 클래스 간의 관계, 및 상기 클래스 간의 친자(親子) 관계를 포함하는 데이터 구조를 가지는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 정보 제공 스텝에 있어서, 적어도 상기 건조 시계열 정보를 상기 표준화한 데이터 구조로서, 상기 통일 데이터베이스에 제공하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법.
  11. 선박의 건조를 통일 데이터베이스에 축적된 표준화한 데이터 구조로 표현된 정보에 기초하여 시뮬레이션하는 프로그램으로서,
    컴퓨터에,
    제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 있어서의
    상기 프로덕트 모델 설정 스텝과,
    상기 퍼실리티 모델 설정 스텝과,
    상기 프로세스 모델 작성 스텝과,
    상기 시뮬레이션 스텝과,
    상기 시계열 정보화 스텝과,
    상기 정보 제공 스텝을 실행시키는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 프로그램.
  12. 제4항을 인용하는 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터에, 상기 프로세스 모델 축적 스텝을 더 실행시키는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 프로그램.
  13. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법을 실행하기 위한 시스템으로서,
    상기 선박의 건조에 관련된 정보를 표준화한 데이터 구조로 축적하는 통일 데이터베이스와,
    상기 프로덕트 모델을 설정하는 프로덕트 모델 설정 수단과,
    상기 퍼실리티 모델을 설정하는 퍼실리티 모델 설정 수단과,
    상기 프로세스 모델을 작성하는 프로세스 모델 작성 수단과,
    상기 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 건조 시뮬레이션 수단과,
    상기 건조 시계열 정보를 작성하는 시계열 정보화 수단과,
    상기 건조 시계열 정보를 제공하는 정보 제공 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템.
  14. 제4항을 인용하는 제13항에 있어서,
    상기 프로세스 모델을 상기 통일 데이터베이스에 축적하는 프로세스 모델 축적 수단을 더 구비한 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 퍼실리티 모델이, 복수의 상기 공장의 상기 설비의 정보와 상기 작업원의 정보로부터 작성된 퍼실리티 모델이고, 상기 프로세스 모델 작성 수단이 상기 공장마다의 상기 프로세스 모델을 작성하고, 상기 건조 시뮬레이션 수단이 상기 프로덕트 모델에 대해서 상기 공장별의 상기 시간 발전계 시뮬레이션을 행하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 건조 시뮬레이션 수단에 있어서의 상기 공장별의 상기 시간 발전계 시뮬레이션의 결과를, 비교 가능한 상기 건조 시계열 정보로서 상기 정보 제공 수단으로부터 제공하는 것을 특징으로 하는 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템.
  17. 제13항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 건조 시계열 정보에 기초하여, 상기 선박의 건조에 관련된 코스트를 계산하는 코스트 계산 수단,상기 선박의 건조에 필요한 구입 부품의 구입 계획을 작성하는 부품 조달 계획 수단, 및 상기 선박의 건조에 관련된 생산 계획을 입안하는 생산 계획 수단 중의 적어도 하나를 구비한 것을 특징으로 하는 선박의 건조 시뮬레이션 시스템.
  18. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 기재된 통일 데이터베이스에 기초하는 선박의 건조 시뮬레이션 방법에 있어서의 상기 프로세스 모델 또는 상기 건조 시계열 정보에 기초하여, 건조 프로세스를 실행하고, 상기 건조 프로세스에 관련된 품질 데이터를 취득하여, 상기 품질 데이터를 상기 프로덕트 모델, 상기 퍼실리티 모델, 및 상기 프로세스 모델 중의 적어도 하나와 관련짓고, 표준화한 품질 데이터 구조로 표현해서 상기 프로덕트 모델의 품질 관리 데이터로서 상기 품질 데이터베이스에 축적하는 것을 특징으로 하는 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 선박의 취항 후의 취항 후 품질 정보를 취득하고, 상기 프로덕트 모델, 상기 퍼실리티 모델, 및 상기 프로세스 모델 중의 적어도 하나와 관련지어서 상기 선박의 취항 후의 상기 품질 관리 데이터로서 상기 품질 데이터베이스에 축적한 것을 특징으로 하는 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법.
  20. 제18항 또는 제19항에 있어서,
    상기 표준화한 품질 데이터 구조는, 상기 프로덕트 모델, 상기 퍼실리티 모델, 및 상기 프로세스 모델 중의 적어도 하나의 상기 표준화한 데이터 구조와 관련지어 표준화한 것임을 특징으로 하는 선박의 품질 데이터베이스의 구축 방법.
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