KR20240065124A - 결함 추적을 위한 시스템, 방법 및 인터페이스 - Google Patents
결함 추적을 위한 시스템, 방법 및 인터페이스 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240065124A KR20240065124A KR1020247012022A KR20247012022A KR20240065124A KR 20240065124 A KR20240065124 A KR 20240065124A KR 1020247012022 A KR1020247012022 A KR 1020247012022A KR 20247012022 A KR20247012022 A KR 20247012022A KR 20240065124 A KR20240065124 A KR 20240065124A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- defect
- vehicle
- defects
- user
- computer
- Prior art date
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 338
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 115
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 45
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims abstract description 25
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims abstract description 12
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims description 107
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims description 79
- 238000007591 painting process Methods 0.000 claims description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 13
- 238000010422 painting Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 230000035508 accumulation Effects 0.000 claims description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 9
- 239000003607 modifier Substances 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 42
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 18
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 5
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 4
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 241001522301 Apogonichthyoides nigripinnis Species 0.000 description 1
- 239000011247 coating layer Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000005057 finger movement Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000007770 physical coating process Methods 0.000 description 1
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32192—After inspection create correction table with position, correction data
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
- G05B2219/35488—Graphical user interface, labview
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
- G05B2219/35501—Colour display
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
- G05B2219/35502—Display picture, image of place of error
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Application Of Or Painting With Fluid Materials (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
컴퓨터로 구현되는 방법은 누적된 "히트 맵"을 표시할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 차량 도장 동작에서 발생하는 결함을 식별하고 추적하는 단계를 포함할 수 있다. 컴퓨터화된 시스템은 식별된 결함을 포함하는 다양한 차량 속성과 함께 모델링된 차량을 표시하는 방법을 사용할 수 있다. 결함은 유형, 위치, 프로세스 중 결함이 발생한 장소 및 시기, 기타 관련 결함 또는 차량 정보에 따라 분류, 식별 및/또는 그룹화될 수 있다. 모델링된 차량이 표시되면, 다양한 결함이 표시되며, 결함별로 지정된 컬러를 사용함으로써 쉽게 식별될 수 있다. 다양한 결함을 모델링된 차량에 중첩하여 결함 농도가 높은 영역과 결함 농도가 낮은 영역을 보여주는 "히트 맵"을 제공할 수 있다. 이러한 방법은 예를 들어 애플리케이션에서 구현될 수 있다.
Description
본 개시는 자동차 도장(painting) 중 결함을 추적하기 위한 디바이스, 컴퓨터 구현 방법 및 시스템에 관한 것이다.
차량 및 기타 자동차는 일반적으로 단계적으로 도장되며, 각 단계에서는 차량에 새로운 페인트 레이어나 기타 코팅이 적용된다. 각 단계마다, 결함- 페인트 또는 기타 코팅 적용에서 또는 차량의 물리적 결함(예를 들어, 긁힘 또는 찌그러짐)이 발생할 가능성이 있다. 차량이 다음 단계로 이동하고 새로운 레이어가 적용된 후에는, 이전 단계로부터의 결함을 식별하기가 어렵고, 이를 수정하기가 더욱 어렵다. 발생하는 결함을 식별하면 차량이 다음 단계로 이동하기 전에 결함을 수정할 수 있다.
기존 접근법은 이러한 결함을 수동으로 추적하는 것을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 하드, 페이퍼 카피(hard, paper copy)를 사용하여 결함 정보(예를 들어, 결함의 위치, 결함의 유형, 결함이 있는 레이어 또는 서브레이어 등)를 수동으로 추적할 수 있다. 결함을 식별하기 위한 이러한 기존 접근법은 차량별 또는 부품별 데이터 입력에 대한 제한으로 인해 부분적으로 느릴 수 있다. 결함의 양이 증가함에 따라, 사용자는 책을 넘기는 것과 마찬가지로 각 결함 분석을 위해 하드 카피를 넘겨야 할 수도 있다. 이로 인해 결함, 특히 반복 결함의 유형, 시간 및 위치에 대한 중요한 콘텍스트가 손실될 수 있다. 예를 들어, 이러한 추적을 통해 결함이 있는 위치와 그 정도를 쉽게 시각화할 수 있는 것은 아니다.
본 개시는 식별 및 추적된 결함의 누적 "히트 맵"을 표시할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 차량 도장 동작에서 발생하는 결함을 효율적이고 정확하게 식별하고 추적하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 예를 들어, 본 개시의 양태는 특정 시간 간격에 걸쳐 하나 또는 다수의 차량에 대해 식별된 결함을 포함하는 다양한 차량 속성과 함께 모델링된 차량을 표시하는 방법을 채용할 수 있는 컴퓨터화된 시스템을 포함한다. 결함은 유형, 위치, 프로세스 중 결함이 발생하는 장소 및 시기, 및/또는 기타 관련 결함 또는 차량 정보에 따라 분류, 식별 및/또는 그룹화될 수 있다. 모델링된 차량이 표시될 때, 다양한 결함도 함께 표시되어 결함별로 지정된 컬러를 사용하여 쉽게 식별될 수 있으며, 컬러는 빈도, 유형 등과 같은 요소와 상관된다. 다양한 결함은 "히트 맵"과 같이 모델링된 차량에 중첩되어 해당 간격 동안 식별된 결함(들)에 대한 관련 콘텍스트를 제공할 수 있다. 이러한 방법은 예를 들어 최종 사용자가 표시된 결함을 드릴다운하여 주어진 각 결함에 대한 풍부한 정보를 발견할 수 있도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스 애플리케이션에서 구현될 수 있다.
예를 들어, 차량에 대한 코팅 적용에 대응하는 결함 추적 방법을 구현하도록 구성된 컴퓨터 시스템은 디스플레이 및 프로세서; 및 컴퓨터 실행가능한 명령어가 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금: 차량에 코팅을 적용하기 위한 복수의 사용자 선택가능한 입력 변수를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 입력 변수는 (i) 코팅되는 하나 이상의 차량의 세트를 식별하는 차량 식별자, 및 (ii) 적용될 코팅 유형에 대응하는 데이터의 사용자 입력을 가능하게 함-; 코팅되는 상기 차량에 상기 코팅을 적용하는 물리적 파라미터에 대응하는 프로세스 변수를 수신하는 단계; 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 출력 변수를 표시하는 단계-여기서, 상기 출력 변수를 통해 상기 사용자는 시간 간격에 걸쳐 상기 차량에 적용된 상기 코팅의 사용자 관찰 특성을 나타낼 수 있음-; 코팅 프로세스 동안 임의의 상기 차량에 대한 적어도 하나의 결함의 식별을 사용자로부터 수신하는 단계-여기서, 각각의 적어도 하나의 결함은 컬러와 연관됨-; 및 시간 간격에 걸쳐 상기 사용자가 관찰한 상기 차량의 세트를 나타내는 모델링된 차량에 대한 히트 맵을, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 표시하는 단계를 수행하도록 하고, 상기 히트 맵은 상기 연관된 컬러로 상기 적어도 하나의 결함을 표시한다.
또한, 컴퓨터 시스템을 통해 사용자 관찰 결함을 추적하기 위한 컴퓨터 구현 방법은 코팅으로 여러 단계에서 코팅되는 차량의 모델을 보여주는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 컴퓨터 시스템의 디지털 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 표시된 차량은 시간 간격에 걸쳐 코팅 프로세스를 거치는 하나 이상의 차량의 세트에 대응하는 모델임-; 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 상기 세트의 임의의 차량에 코팅의 초기 레이어가 적용된 후 상기 세트 내 임의의 차량의 페인트 레이어의 결함이 사용자에 의해 관찰되는 상기 차량의 상기 이미지의 영역에 대한 초기 사용자 입력을 수신하고 각각의 관찰된 결함을 특정 유형으로 특성화하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 상기 코팅의 추가 레이어의 적용 후 사용자 관찰 결함과 관련된 추가 사용자 입력을 수신하고, 다음 레이어의 각각의 관찰된 결함을 특정 유형의 결함인 것으로 특성화하는 후속 사용자 입력을 수신하는 단계; 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 각각의 사용자 식별 결함을 중첩하여 보여주는 차량 모델의 수정가능한 뷰를 각각의 상이한 유형의 결함에 대응하는 다른 컬러로 표시하는 단계; 및 사용자가 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 입력을 제공할 수 있게 하는 복수의 이미지 수정자를 제공하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 입력에 응답하여, 상기 컴퓨터 시스템은 상기 시간 간격 동안 상기 세트에서 적어도 상기 관찰된 결함의 빈도를 반영하기 위해 각각의 식별된 결함의 강도, 컬러 및 반경 중 하나 이상을 조정한다.
또한, 차량에 코팅을 적용하는 것에 대응하여 결함을 추적하는 방법을 구현하도록 구성된 컴퓨터 시스템은 디스플레이 및 프로세서; 및 컴퓨터 실행가능한 명령어가 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금: 차량에 코팅을 적용하기 위한 복수의 사용자 선택가능한 입력 변수를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 입력 변수는 (i) 코팅되는 복수의 차량의 세트를 식별하는 차량 식별자, 및 (ii) 적용될 코팅 유형에 대응하는 데이터의 사용자 입력을 가능하게 함-; 코팅되는 상기 차량의 세트에 상기 코팅을 적용하는 물리적 파라미터에 대응하는 프로세스 변수를 수신하는 단계; 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 출력 변수를 표시하는 단계-여기서, 상기 출력 변수를 통해 상기 사용자는 시간 간격에 걸쳐 상기 차량의 세트에 적용된 상기 코팅의 사용자 관찰 특성을 나타낼 수 있음-; 코팅 프로세스 동안 상기 세트의 임의의 상기 차량에 대한 결함 상태의 식별을 상기 사용자로부터 수신하는 단계; 및 상기 시간 간격에 걸쳐 상기 최종 사용자가 관찰한 상기 차량의 세트를 나타내는 모델링된 차량에 대한 히트 맵을, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 표시하는 단계를 수행하도록 하고, 상기 히트 맵은 상기 시간 간격에서 상기 차량의 세트에 대한 사용자 결함 관찰의 누적을 나타내는 결함 상태를 표시한다.
추가적인 피쳐와 장점은 다음 설명에서 설명된다. 피쳐와 장점은 첨부된 청구범위에서 특별히 지적된 기구와 조합에 의해 실현되고 획득될 수 있다. 이러한 및 다른 피쳐는 다음의 설명과 첨부된 청구범위로부터 더 완전히 명백해질 것이며, 이하에 설명된 실시예의 예시를 통해 알 수 있을 것이다.
위에서 언급한 장점과 다른 이점 및 특징을 얻을 수 있는 방식을 설명하기 위해, 위에서 간략하게 설명된 보다 구체적인 설명은 첨부된 도면에 예시된 구체적인 예를 참조하여 제공될 것이다. 이러한 도면은 단지 예시일 뿐이므로 그 범위를 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다는 점을 이해하고, 본 개시는 첨부 도면을 사용하여 추가적인 구체적이고 상세하게 기술되고 설명될 것이며, 여기서:
도 1a는 차량 코팅 및/또는 도장 프로세스에서 출력 품질을 모니터링하기 위한 시스템의 개요를 예시한다;
도 1b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 "웰컴 대시보드(Welcome Dashboard)"를 예시한다;
도 2는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 결함 추적기 대시보드를 예시한다;
도 3a는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 제1 입력 스크린을 예시한다;
도 3b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 숫자 입력을 포함하는 제1 입력 스크린을 예시한다;
도 4a는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 레이어 선택 스크린을 예시한다;
도 4b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 서브레이어 선택 스크린을 예시한다;
도 5는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 라인 선택 스크린을 예시한다;
도 6은 결함 추적을 위한 애플리케이션에 표시되는 부스 선택 스크린을 예시한다;
도 7은 결함 추적을 위한 애플리케이션에 표시되는 차량 선택 스크린을 예시한다;
도 8은 히트 맵으로 결함을 추적하기 위해 애플리케이션에 표시되는 선택된 차량의 모델을 예시한다;
도 9는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 컬러 선택 스크린을 예시한다;
도 10과 11은 히트 맵의 사용자 인터페이스를 조작하는 다양한 확대(zoom in) 및 축소(zoom-out) 양태를 도시한다;
도 12는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 초기 결함 선택 스크린을 예시한다;
도 13은 차량 모델 히트 맵에 표시된 제1 선택된 결함을 예시한다;
도 14는 제2 누적된 결함이 있음에도 불구하고, 도 13에서 모델링된(modeled) 차량의 히트 맵을 예시한다;
도 15는 한 세트의 단일 또는 다중 차량에 대해 시간 간격에 걸쳐 다중 결함이 축적된 후 도 8 내지 13의 히트 맵을 예시한다;
도 16은 결함 추적 시스템을 사용하는 방법을 예시한다;
도 17은 결함 추적 시스템을 사용하는 또 다른 방법을 예시한다; 및
도 18은 결함 추적 시스템을 사용하는 또 다른 방법을 예시한다.
도 1a는 차량 코팅 및/또는 도장 프로세스에서 출력 품질을 모니터링하기 위한 시스템의 개요를 예시한다;
도 1b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 "웰컴 대시보드(Welcome Dashboard)"를 예시한다;
도 2는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 결함 추적기 대시보드를 예시한다;
도 3a는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 제1 입력 스크린을 예시한다;
도 3b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 숫자 입력을 포함하는 제1 입력 스크린을 예시한다;
도 4a는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 레이어 선택 스크린을 예시한다;
도 4b는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 서브레이어 선택 스크린을 예시한다;
도 5는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 라인 선택 스크린을 예시한다;
도 6은 결함 추적을 위한 애플리케이션에 표시되는 부스 선택 스크린을 예시한다;
도 7은 결함 추적을 위한 애플리케이션에 표시되는 차량 선택 스크린을 예시한다;
도 8은 히트 맵으로 결함을 추적하기 위해 애플리케이션에 표시되는 선택된 차량의 모델을 예시한다;
도 9는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 컬러 선택 스크린을 예시한다;
도 10과 11은 히트 맵의 사용자 인터페이스를 조작하는 다양한 확대(zoom in) 및 축소(zoom-out) 양태를 도시한다;
도 12는 결함 추적을 위해 애플리케이션에 표시되는 초기 결함 선택 스크린을 예시한다;
도 13은 차량 모델 히트 맵에 표시된 제1 선택된 결함을 예시한다;
도 14는 제2 누적된 결함이 있음에도 불구하고, 도 13에서 모델링된(modeled) 차량의 히트 맵을 예시한다;
도 15는 한 세트의 단일 또는 다중 차량에 대해 시간 간격에 걸쳐 다중 결함이 축적된 후 도 8 내지 13의 히트 맵을 예시한다;
도 16은 결함 추적 시스템을 사용하는 방법을 예시한다;
도 17은 결함 추적 시스템을 사용하는 또 다른 방법을 예시한다; 및
도 18은 결함 추적 시스템을 사용하는 또 다른 방법을 예시한다.
본 개시는 식별되고 추적된 결함의 누적 "히트 맵"을 표시할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 차량 도장 동작 시 발생하는 결함을 효율적이고 정확하게 식별하고 추적하기 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 예를 들어, 본 개시의 양태는 특정 시간 간격에 걸쳐 하나 또는 다중 차량에 대해 식별된 결함을 포함하는, 다양한 차량 속성과 함께 모델링된 차량을 표시하는 방법을 채용할 수 있는 컴퓨터화된 시스템을 포함한다. 결함은 유형, 위치, 프로세스 중 결함이 발생하는 장소 및 시기, 및/또는 기타 관련 결함 또는 차량 정보에 따라 분류, 식별 및/또는 그룹화될 수 있다. 모델링된 차량이 표시될 때, 다양한 결함이 표시되고 결함별로 지정된 컬러를 사용함으로서 쉽게 식별될 수 있으며, 컬러는 빈도, 유형 등과 같은 요소와 상관된다. 다양한 결함은 "히트 맵"과 같이 모델링된 차량에 중첩되어, 해당 간격 동안 식별된 결함(들)에 대한 관련 콘텍스트를 제공할 수 있다. 이러한 방법은 예를 들어 최종 사용자가 표시된 결함을 드릴다운(drill down)하여 주어진 각 주어진 결함에 대한 풍부한 정보를 발견할 수 있도록 하는 그래픽 사용자 인터페이스 애플리케이션에서 구현될 수 있다.
본 명세서의 설명 및 청구범위를 고려하면, 본 개시의 예가 조립 라인의 OEM 도장 또는 자동차 차체 보수를 위한 자선 페인트 시설(예를 들어, 자동차 도장 샵)의 운영자, 또는 자산 페인트 시설 내에서 일하는 기술자와 같은 최종 사용자에게 이점을 제공할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이러한 이점은 자동차 또는 부품을 도장하는 전체 프로세스에서 개선되고 보다 효율적인 결함 추적을 포함하여, 결함 발생에 대한 정확하고 해결 가능하며 거의 즉각적인 뷰를 제공하여 이러한 문제를 해결하기 위한 즉각적이고 정확한 대응을 가능하게 할 수 있다. 또한 자산 페인트 운영자와 같은 최종 사용자와 심지어 최종 고객도 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 식별 및 추적된 결함이 완제품의 수리를 위해 제거되거나 식별될 것이라는 확신을 얻을 수 있고 향후 프로세스에서 이전 프로세스의 반복 오류를 더 잘 식별하고 생략할 수 있도록 보장한다. 예시적인 이점은 다중 차량 또는 부품 전반에 걸쳐 결함을 보다 효율적으로 추적하는 것뿐만 아니라 도장 동작 중 언제 어디서 결함이 발생하는지 추적하는 것도 포함할 수 있다. 이를 통해 차량, 부품, 동작 단계 또는 변형에 공통적인 결함 집중 패턴 및 영역을 식별하여 보다 정확하고 신속한 교정 조치를 보장할 수 있다.
이러한 맥락에서, 본 개시의 실시예는 도장되거나 코팅된 차량 또는 자산의 수율을 유리하게 향상시킬 수 있다. 일부 경우에, 수율이 평균 5% 향상되어 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다. 마찬가지로, 본 개시는 일부 경우에는 오프라인 수리가 필요할 수 있는 차량 또는 자산의 수를 약 75%까지 유리하게 줄일 수 있다. 본 개시는 또한 페인트 또는 기타 코팅 비용의 보증 비용을 약 50%까지 유리하게 줄일 수 있다. 일부 경우에, 이는 특정 유형의 기업에 대해 수백만 달러의 비용 절약 또는 비용 절감으로 이어질 수 있다. 또한, 본 개시는 더 나은 오류 관리 및 수정을 통해 폐기물을 관리하는 능력으로 인해 페인트 또는 코팅되는 차량 또는 자산당 물 사용량을 약 20% 줄일 수 있다는 이점이 있다. 일부 경우에, 차량이나 자산당 물 사용량을 줄이는 것이 상당한 환경 절약으로 이어질 수 있다.
이제 도면을 참조하면, 도 1a는 차량 코팅 및/또는 도장 프로세스에서 출력 품질을 모니터링하기 위한 시스템의 개요를 예시한다. 예를 들어, 도 1a는 최종 사용자가 애플리케이션(175)이 열려 그래픽 사용자 인터페이스(10)를 표시하는 개인용 컴퓨팅 시스템(115)을 사용하고 있음을 도시한다. 개인용 컴퓨팅 시스템(115)은 휴대폰, 랩탑 또는 태블릿 컴퓨팅 시스템과 같은 모바일 디바이스, 또는 심지어는 종래의 데스크탑 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다. 도 1a는 컴퓨팅 시스템(115)이 (하나 이상의 저장 매체를 통해) 사용자 입력을 저장하고 처리할 수 있는 임의의 하나 이상의 서버 컴퓨팅 시스템(100)에 네트워크 연결(105)을 통해 연결되어 있음을 도시한다. 개인용 컴퓨팅 시스템(115)은 또한 애플리케이션(175)을 실행하기 위한 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함하는 다양한 저장소를 포함할 수 있고 및/또는 인터페이스(10)가 시스템(100)과 같은 서버 호스팅 애플리케이션으로부터 제공된 데이터를 반영하도록 네트워크로부터 애플리케이션(175)을 실행하거나 이에 액세스할 수 있다. 도 1a는 사용자가 코팅/도장 기계(110) 등을 통해 도장/코팅 환경에서 처리되는 하나 이상의 차량을 관찰하고 있음을 추가로 도시한다. 적어도 일부 경우에는, 기계(110)는 페인트 로봇, 카메라, 기압계, 온도계, 분무기, 오븐 또는 기타 처리 도구를 포함할 수 있고, 네트워크(100)를 통해 컴퓨팅 시스템(100) 중 하나에(또는 심지어 개인용 컴퓨팅 시스템(115)에 직접) 데이터를 전달할 수 있다.
설명을 위해, 본 명세서에 사용된 정관사 하나("a" 및 "an")는 단수 또는 복수로 상호교환적으로 이해될 것이다. 즉, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 특히 청구범위에 인용된 단수 용어("a" 또는 "an")는 "하나 이상", 적용가능한 경우 "적어도 하나"를 의미하는 것으로 이해될 것이다.
또한, 다음의 명세서 및 청구범위로부터 더욱 완전하게 이해되는 바와 같이, 사용자가 하나 이상의 차량에 대한 페인트/코팅 품질의 관찰 결과를 입력하려고 시도할 때, 사용자는 애플리케이션(175)을 열고 그래픽 사용자 인터페이스(10)와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 도 1b는 결함을 추적하기 위해 컴퓨터 구현 애플리케이션(175)에 표시되는 예시적인 "웰컴 대시보드"를 도시하는 그래픽 사용자 인터페이스(10)를 예시한다. 도 1b는 사용자가 데이터 입력 및 수집을 위한 다양한 경로 또는 작업흐름을 따를 수 있게 하는 3개의 선택가능한 모듈(12)을 표시하도록 그래픽 사용자 인터페이스(10)가 구성될 수 있음을 추가로 도시한다. 사용자는 결함 추적 프로세스를 수행하는 동안 모듈 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 1b는 그래픽 사용자 인터페이스(10)가 모듈(12), "설정 포털(Settings Portal)"(또는 고객 지원/서비스 포털), "먼지 및 결함 추적(Dirt & Defect Tracking)" 및 "데일리 대시보드"를 표시하고 있음을 도시한다. 그래픽 사용자 인터페이스(10)는 4개, 5개 또는 6개의 모듈(12)과 같이 3개보다 많은 모듈(12)을 포함할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
애플리케이션(175)은 인터넷 연결을 위해 구성될 수도 있고, 연결이 가능할 때 네트워크나 원격 스토리지 리소스 또는 서버와 반복적으로 동기화하는 독립형 애플리케이션을 위해 구성될 수도 있다. 사용자는 태블릿, 모바일 또는 임의의 적합한 디지털 디바이스에서 애플리케이션(175)을 실행할 수 있다. 따라서, 도 1a에 도시된 네트워크(100)는 로컬, 광역 또는 글로벌/인터넷 네트워크 연결을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에 개시된 바와 같이, 본 개시는 자산의 페인트 프로세스와 관련된 "입력 변수", "프로세스 변수" 및 "출력 변수"의 입력(예를 들어 최종 사용자에 의한)을 가능하게 할 수 있을뿐만 아니라 적용된 페인트의 적어도 하나의 결함에 관한 식별 정보를 제공할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "입력 변수"라는 용어는 코팅 또는 도장되는 차량 또는 하나 이상의 차량의 세트와 관련된 데이터뿐만 아니라 베이스, 프라이머, 탑 코트 또는 기타 레이어의 브랜드 또는 유형, 그리고 개별의 색상 및 조성과 같은 적용되는 코팅에 대한 데이터를 포함한다. "입력 변수"는 점도(예를 들어, 페인트 또는 코팅의), 거칠기, 전도성, %NV, P/B, LSV, 기타 적절한 차량 변수 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또한, "프로세스 변수"라는 용어는 물리적 코팅/도장 프로세스와 관련된 물리적 또는 환경적 파라미터에 해당하는 데이터를 의미한다.
"프로세스 변수"는 온도, 습도, 기류, 벨 속도, 벨 분할, 유체 흐름, 램프 프로파일, 도장 또는 코팅 프로세스의 동작과 관련된 기타 변수 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 컴퓨터 시스템은 코팅을 적용한 로봇 기구(110)를 사용하여 네트워크(100)에 대한 하나 이상의 유선 또는 무선 연결로부터 데이터를 끌어올 수 있거나 사용자 입력으로부터 데이터를 검색할 수 있다. 또한, "출력 변수"는 코팅/도장 프로세스를 통과했거나 통과하고 있는 차량 또는 차량의 세트에 대한 사용자 관찰과 관련된 코팅 품질 또는 결함에 대한 사용자 관찰과 관련된다. "출력 변수"는 외관, 색상, 먼지 수, 필름 빌드, 경도, 표면 장력, 광택, 검출 및/또는 교정된 결함과 관련된 기타 변수 및/또는 이들의 조합에 대한 사용자 또는 기계 식별의 정성적 평가를 포함할 수 있다. 애플리케이션(175)의 궁극적인 디스플레이에 대한 이러한 유형의 변수들 각각의 관계는 본 명세서의 다음 상세한설명 및 청구범위로부터 더 완전하게 이해될 것이다.
예를 들어, 도 2는 사용자가 도 1b에 도시된 초기 모듈(12)에서 "먼지 및 결함 추적기"를 선택한 예를 예시한다. 도시된 바와 같이, 결함 추적기 인터페이스는 일반 인터페이스(20)(대시보드(20)라고도 함)를 포함할 수 있고 상단 선택 바(24)에 복수의 선택가능한 옵션(22a)을 포함할 수 있다. 선택가능한 옵션(22a)은 다양한 입력 변수(예를 들어, 처리되는 하나 이상의 차량 세트에 대한 VIN 또는 기타 차량 식별자, 코팅 컬러 또는 유형, 코팅 라인, 부스 등)의 입력을 가능하게 한다. 선택가능한 옵션(22a)은 추가적으로 또는 대안적으로 사이드 메뉴(26)에 중첩된 선택가능한 옵션(22b)으로서 도시될 수 있다.
일반적으로, 인터페이스(20)는 사용자와의 동적 참여(dynamic engagement)를 위해 구성될 수 있다. 적어도 하나의 예에서, 사용자는 차량 메타데이터 또는 특정 프라이머, 베이스 코트, 클리어 코트 또는 적용되는 다른 레이어에 대한 코드와 같은 가변 입력을 입력할 때 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b) 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 최종 사용자가 선택한 각 선택은 중앙 리소스(예를 들어, 서버, 클라우드 서버 또는 클라우드 스토리지)와 동기화될 수 있으며 인터페이스(20)에 액세스하는 다른 사용자의 입력과 조정될 수 있다. 따라서, 인터페이스(20)는 다수의 사용자에 걸쳐 입력을 관리하고 동기화하는 방식으로 다수의 서로 다른 디바이스에 걸쳐 동시에 액세스될 수 있으면서도, 각 사용자에게 개별화된 사용자 인터페이스 경험을 제공할 수 있다.
예를 들어, 도 3a 내지 3b는 최종 사용자가 인터페이스(20)를 통해 입력 변수에 액세스하고 이를 제공하기 시작하는 방법을 예시한다. 도 3a는 최종 사용자가 입력(22a)의 "Vin #" 선택기를 선택하는 것에 응답하여, 애플리케이션(175)이 이 경우에는 사용자가 VIN 번호 또는 하나 이상의 차량의 세트를 나타낼 수 있는 차량 식별자와 같은 정보를 입력할 수 있게 하는 키패드를 포함할 수 있는 대화 상자(dialog box)(32)를 제시하는 것을 예시한다. 입력된 차량 식별자는 특정 차량(또는 하나 이상의 차량 세트)의 차량 메타데이터의 일부를 형성한다. 도 3b에 도시된 것처럼, 최종 사용자는 차량(또는 차량의 세트) 식별자 2456987을 입력하고, 이는 사이드 메뉴(26)에 표시된다.
도 4a는 사용자가 "레이어" 메뉴 옵션을 추가로 선택했으며 이에 응답하여 결함을 추적하기 위해 애플리케이션(175)에 레이어 선택 스크린(42)이 표시되는 것을 예시한다. 적어도 하나의 예에서, 레이어 선택 스크린(42)은 인터페이스(20)(도 2)를 중첩한다. 제1 입력 스크린(30)과 마찬가지로, 레이어 선택 스크린(42)을 통해 사용자는 관찰 중인 코팅 프로세스의 특정 레이어를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 작업자(미도시)는 샵이나 조립 라인에서 코팅되는 차량 또는 하나 이상의 차량의 세트를 관찰할 수 있으며, 관찰된 결함이나 기타 관찰과 관련된 출력 변수를 제공하기 전에 사용자는 현재 도장 중인 레이어를 선택한다. 따라서 이 단계에서 이루어진 품질 또는 결함과 관련된 임의의 선택은 직접적으로 상관되며 선택된 레이어와 연관되어 뷰 안팎으로(in or out) 필터링될 수 있다. 이 경우, 사용자는 BIW, 베이스코트, 클리어코트, 에코코트, 프라이머, 실러 등을 포함하여 레이어 선택 스크린(42)에서 선택될 수 있는 여러 옵션을 갖는다. 관찰된 품질 및/또는 결함은 특정 코팅 적용 레이어뿐만 아니라 코팅 프로세스에서(예를 들어, 조립 라인의 코팅 프로세스에서) 여러 매개체가 관찰되는 간격의 특정 순간과도 연관될 수 있음을 이해할 수 있다.
도 4a와 유사하게, 도 4b는, 애플리케이션(175)에 의해 표시되는 스크린(46)을 프롬프트하는, 사용자가 선택가능한 입력(22b)으로부터 서브레이어 옵션을 선택했음을 도시한다. 적어도 하나의 예에서, 서브레이어 선택 스크린(44) 및 선택가능한 버튼(46)은 레이어 선택 스크린(44)(도 4a에 도시됨)으로부터 레이어를 선택한 직후에 사용자에게 제공될 수 있다. 도 4b는 대화 상자(46)에서 선택가능한 옵션이 클리어코트/탑코트 출구, 최종 품질/배송, 검사/피네스(Finnesse) 데크 및 탑코트 오븐 출구를 포함하고 있음을 보여준다. 도 4a에 도시된 레이어 옵션과 마찬가지로, 대화 상자(46)의 선택가능한 항목은 유사하게 사용자가 정성적인 사용자 관찰 및 기타 데이터를 관찰되는 특정 서브레이어와 연관시킬 수 있게 한다. 이는 관찰 중인 차량이나 코팅 프로세스에 대한 추가 상황 정보를 제공하는 데 도움이 된다.
예시로서, 애플리케이션(175)은 로컬 및 클라우드 스토리지 모두에 대해 구성될 수 있다. 적어도 하나의 예에서, 입력된 레이어 또는 서브레이어 정보는 결함 추적 프로세스(도 15)의 일부로서 애플리케이션(175)에 로컬로 저장될 수 있다. 입력된 정보는 애플리케이션(175)이 인터넷에 연결되어 있는지 여부에 관계없이 저장될 수 있다. 애플리케이션(175)은 네트워크 연결이 가능해지면 로컬로 저장된 정보를 클라우드에 업로드하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에 논의된 바와 같이, 애플리케이션(175)은 예를 들어 휴대폰, 태블릿 컴퓨터, 노트북 또는 스마트 안경 등을 포함한 대화형 디스플레이 스크린을 갖춘 기타 휴대용 디지털 디바이스 등과 같은 모바일 디바이스에서 사용되고 상호작용할 수 있는 임의의 수 또는 유형의 애플리케이션을 포함할 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 애플리케이션(175)은 로컬로 설치된 독립형 애플리케이션, 로컬로 설치된 웹 브라우저를 통해 열리고, 로드되고, 상호 작용하는 웹 브라우저 애플리케이션, 클라우드 기반/웹 호스팅 애플리케이션 등을 포함할 수 있다. 그러나 구성된 애플리케이션(175)의 인스턴스는 일반적으로 도장되는 타겟 객체의 표현과의 시각적 상호작용을 위해 터치 스크린 또는 유사한 입력과 직접 상호작용하는 사용자의 능력과 마크업 또는 결함을 나타내기 위해 영역을 점 선택(point-select)하는 능력 등을 포함한다.
본 개시의 예는 인터페이스(20)가 VIN 번호, 차량 유형, 차량의 컬러 등과 같은 차량 메타데이터에 대한 값을 표시하도록 허용할 수 있다. 예를 들어 도 5에서는 오른쪽 상단에 있는 사이드 메뉴 26에 VIN 번호 "2456987"이 표시되어 있다. 또한, 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)은 결함 유형, 차량의 결함이 있는 위치, 결함이 어느 레이어에 있는지 등과 같은 결함 메타데이터에 대한 값을 포함할 수 있다. 하나 이상의 대시보드(20)는 하나 이상의 사용자가 동시에 다수의 서로 다른 디바이스에 걸쳐 액세스될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 인터페이스(20)는 서로 다른 위치에 있는 서로 다른 사용자로부터의 입력을 동시에 나타낼 수 있다.
애플리케이션(175)은 결함 추적 프로세스(도 15)의 일부로서 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)의 표시된 값을 로컬로 저장할 수 있다. 애플리케이션(175)은 인터넷 연결 여부에 관계없이 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)의 표시된 값을 저장할 수 있다. 애플리케이션(175)은 결함 추적 프로세스 중에 인터넷 연결이 있을 때(예를 들어, 도 15와 같이) 클라우드 또는 다른 적절한 서버에 로컬로 저장된 특정 값을 추가로 업로드할 수 있다.
도 5는 선택가능 요소(22b) 중 선택가능한 "라인" 컴포넌트의 사용자 선택에 응답하여 애플리케이션(175)이 선택가능한 라인 대화 상자(62)를 표시하는 것을 예시한다. 라인 선택 대화 상자(62)는 최종 사용자가 어느 특정 라인이 관찰되고 있는지 지정할 수 있게 한다. 당연히 사용가능한 라인 수는 페인트 프로세스가 진행되는 공장의 크기에 따라 구성될 수 있다. 어떤 경우든, 특정 페인트 레이어의 품질 및/또는 결함의 수 또는 유형에 대해 수행된 모든 사용자 관찰은 컴퓨터 시스템에 의해 관찰이 발생한 라인과 연관된다.
도 5와 유사하게, 도 6은 선택가능한 요소(22b) 중 선택가능한 "부스" 컴포넌트의 사용자 선택에 응답하여 애플리케이션(175)이 선택가능한 부스 대화 상자(82)를 표시하는 것을 예시한다. 부스 선택 대화 상자(82)는 최종 사용자가 코팅 프로세스에 사용되는 특정 부스를 지정할 수 있게 하고, 또한 프라이머의 선택도 가능하게 한다. 당연히, 나열된 사용가능한 부스 및 프라이머 수는 페인트/코팅 프로세스가 이루어지는 공장 또는 동작의 규모에 따라 구성될 수 있다. 어떠한 경우에도, 특정 페인트 레이어의 품질 및/또는 결함의 수 또는 유형에 대해 이루어진 모든 사용자 관찰은 컴퓨터 시스템에 의해 지정된 부스 및 프라이머와 연관된다. 그러면 사용자는 도장되는 특정 자산과 관련된 정보를 입력하기 위해 대화 상자(82)의 관련 버튼을 선택할 수 있다(예를 들어, 스크린의 직접 터치, 입력 디바이스를 통한 선택 등).
도 5 내지 6과 유사하게, 도 7은 선택가능한 요소(22b) 중 선택가능한 "차량" 컴포넌트의 사용자 선택에 응답하여, 애플리케이션(175)이 인터페이스(20)를 통해 선택가능한 차량 대화 상자(102)를 표시하는 것을 예시한다. 차량 선택 대화 상자(102)는 최종 사용자가 코팅 프로세스를 위해 관찰되는 특정 차량 또는 차량 유형을 지정할 수 있게 해준다. 당연히, 사용가능한 차량이나 차량 라인의 수가 나열될 수 있으며, 특정 페인트 레이어의 품질 및/또는 차량 또는 하나 이상의 차량 세트의 결함 수 또는 유형에 대해 이루어진 모든 후속 사용자 관찰은 컴퓨터 시스템에 의해 당시 선택된 차량 1, 차량 2 등과 연관된다. 이전과 마찬가지로, 애플리케이션(175)은 결함 추적 프로세스의 일부로서 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)의 표시되고 선택된 값을 로컬로 저장할 수 있다. 더욱이, 예를 들어 도 3a 내지 도 8에서 볼 수 있는 바와 같이, 선택가능한 메뉴 항목(22a, 22b)은 사용자 선택을 반영하기 위해 지속적으로 업데이트된다. 따라서, 예를 들어, 도 8은 메뉴 항목(22a, 22b)이 입력된 VIN 또는 차량 세트 식별자를 나타내고, 코팅 레이어가 클리어코트이고, 관찰 포인트가 최종 품질/배송에 있음을 예시한다.
또한, 도 8은 특히 "히트 맵(heat map)"의 시작을 보여줌으로써 결함을 추적하기 위한 예시적인 차량 선택 스크린을 제공하기 위해 인터페이스(20)가 선택될 수 있음을 도시한다. 본 명세서에서 더 충분히 이해되는 바와 같이, "히트 맵"은 코팅 프로세스에서 도장/코팅되는 차량 또는 차량의 세트를 나타내는 모델 차량(138)을 포함한다. 히트 맵은 일반적으로 관찰된 결함의 수(또는 결함의 부족)를 나타낸다. 대부분의 경우, 관찰된 결함은 사용자가 관찰한 결함이지만; 그러나 결함을 자동으로 식별하고 적용하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 시스템이 사용될 수도 있다. 다음의 명세서와 청구범위에서 더 완전히 이해되는 바와 같이, 히트 맵은 도장 프로세스 중에 관찰된 하나 이상의 결함의 다양한 축적을 포함하며, 특정 크기와 컬러 강도의 컬러 구별가능한 점(dot)으로 표현된다. 일반적으로, 본 명세서에 개시된(또는 사용자가 지정한 대로) 컴퓨터 시스템은 결함 유형과 관련된 점을 하나의 컬러와 연관시키고 대표 차량의 특정 영역에서 이러한 결함이 관찰되는 빈도와 같은 다른 출력 변수에 따라 표현(예를 들어, 컬러, 컬러 강도, 또는 예시된 점과 연관된 기타 가시적 또는 청각적 표시)을 추가로 수정할 수 있다.
도 9는 분해된 평면도로 모델 차량(138)을 예시하지만; 그러나 이는 필수 사항이 아니며 차량 모델은 회전가능한 3D 포맷으로 도시될 수 있다. 더욱이, 모델 차량이 도장되고 있는 정확한 차량을 직접적으로 나타낼 필요는 없지만, 본 발명의 맥락에서는 이것이 가능하다. 모델 차량(138)은 본질적으로 사용자가 식별된 결함을 모델 차량(138) 표면에 반복적으로 적용할 때 히트 맵(또는 이에 대한 배경)을 제공하고, 특정 컬러 코드 및 아래에서 더 자세히 이해되는 기타 표시로 결함을 특성화한다. 구체적으로, 그리고 다음의 명세서 및 청구범위로부터 본 명세서에서 더욱 완전하게 이해되는 바와 같이, 사용자는 관찰된 결함을 나타내는 마커를 배치하기 위해 차량의 위치를 직접 탭(tap)할 수 있다. 사용자는 관찰된 결함에 대한 중요한 세부 정보를 추가하기 위해 마커를 추가로 선택할 수 있으며 필요에 따라 마커를 선택하여 제거하거나 이동시킬 수도 있다.
결함 마킹 프로세스를 개시하는 과정에서, 도 9는 사용자가 적용되는 코팅에 대한 컬러 코드를 선택할 수도 있음을 예시한다. 예를 들어, 사용자는 적어도 하나의 레이어의 코팅을 적용한 후 관찰 포인트를 통과하는 차량을 관찰하면서, 선택가능한 입력(22a, 22b) 중 하나를 통해 컬러 옵션을 선택할 수 있다. 일 예에서, 선택된 컬러는 현재 차량(들)에 적용되고 있는 코팅의 컬러를 나타낸다. 메뉴(22b)에서 버튼을 선택하는 것에 응답하여, 애플리케이션(175)은 선택할 수 있는 다양한 컬러 코드의 목록을 제공하는 대화 상자(122)를 표시한다.
도 10 및 도 11은 결함 추적기(20)가 사이드 메뉴(26)뿐만 아니라 상단 선택 바(24)를 가로질러 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)을 표시하는 것을 추가로 도시한다. 적어도 하나의 예에서, 상단 선택 바(24) 및 사이드 메뉴(26)는 사용자와의 참여를 제공한다. 따라서, 사용자는 이전에 제공된 차량 및/또는 결함 메타데이터를 편집하기 위해 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b) 중 어느 하나를 선택할 수 있으며, 클로즈업 및 광범위한 상황 뷰를 위해 확대 및 축소할 수 있다. 예를 들어, 도 10은 모델 차량(138) 히트 맵의 상대적으로 축소된 보기를 예시하고, 도 11은 상대적으로 확대된 뷰를 도시하며, 메뉴(24)는 원래 뷰로 돌아갈 수 있도록 "줌 재설정(Reset Zoom)" 아이콘을 포함한다.
도 12는 사용자가 결함을 제공하기 위해 모델 차량(138)의 한 포인트를 선택한 후의 결함 추적기의 예를 예시한다. 이에 응답하여, 애플리케이션(175)은 결함의 특성화를 가능하게 하는 제1 대화 상자(152)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 결함이 "과녁(bulls-eye)", "크레이터", "크레이터 충격", "먼지 낙하", "e-코트 드립", "섬유" 등임을 선택할 수 있다. 컴퓨터 시스템(또는 구성된 사용자)은 주어진 결함의 각각이 모델 차량(138)에 모두 적용되면 서로 다른 컬러로 구별될 수 있도록 선택된 결함에 대해 고유한 컬러를 연관시킬 것이다. 적어도 하나의 예에서, 사용자가 다양한 차량 및/또는 결함 값을 입력하는 동안, 인터페이스(20)는 업데이트된 정보를 표시할 수 있다. 이전과 마찬가지로, 인터페이스(20)는 사이드 메뉴(26)뿐만 아니라 상단 선택 바(24)에 걸쳐 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b)을 표시한다. 사용자는 이전에 제공된 차량 및/또는 결함 메타데이터를 편집하기 위해 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b) 중 어느 하나를 선택할 수 있을뿐만 아니라 추가적인 차량 및/또는 결함 메타데이터를 제공하기 위해 복수의 선택가능한 입력(22a, 22b) 중 어느 하나를 선택할 수도 있다.
도 13은 사용자가 결함의 유형을 식별하면 애플리케이션(175)이 디스플레이(20)의 모델 차량(138)을 업데이트하여 사용자가 차량을 탭한 위치를 보여주기 위해 후드의 사각형(160)으로 표시되는 것을 예시한다. 상기 어플리케이션(175)은 기본 결함 유형이 이미 적용되어 있도록 사용자에 의해 구성될 수 있으며, 따라서 사용자가 다음 결함(예를 들어, 도 14의 162)을 볼 때 결함 특성화 대화 상자(152)를 거칠 필요가 없다. 오히려, 애플리케이션(175)은 동일한 결함이 적용되어 사용자가 탭하는 다음 포인트가 결함 유형에 관한 정확히 동일한 정보를 전달할 것이라고 가정할 수 있다. 예를 들어, 도 14는 이 제한된 경우에 대화 상자(152)를 다시 열 필요 없이 최종 사용자가 제2 결함(162)을 적용한 것을 도시한다. 대안적으로, 사용자가 처음으로 대화 상자(152)를 열고 다른 결함 유형을 선택한 후에 결함(162)이 적용되어 결함(160 및 162)이 다른 컬러가 될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 다른 경우에, 사용자는 결함(162)이 적용된 후 이를 선택하고 이를 다시 선택하여 대화 상자(152)를 열어 결함(160)의 선택을 통해 기본값으로 설정된 이전 결함과 다른 결함으로 결함(162)을 다시 특성화할 수 있다. 사용자는 마우스, 트랙패드 또는 기타 적절한 디바이스와 같은 입력 디바이스를 사용하여 이미지를 조작할 수 있다. 유사하게, 사용자는 핀치 앤 슬라이드 손가락 움직임, 화면 직접 탭핑, 또는 임의의 다른 터치스크린 또는 적절한 다른 사용자 인터페이스 제스처를 사용하여 표시된 이미지를 조작할 수 있다.
도 15는 결함 선택 스크린(150)을 반영하기 위해 애플리케이션(175)이 사용자 인터페이스(20)를 업데이트한 예를 예시하고, 이는 적용된 모든 사용자 관찰 결함을 한 눈에 볼 수 있는 다양한 추가 구성과 다양한 필터링 옵션을 제공한다. 이 경우, 상단 메뉴(24)와 사이드 메뉴(26)는 사용자가 선택할 수 있는 다양한 옵션과 필터를 사용하여 결함 선택 스크린(150)에 대응하도록 업데이트되었다. 다음 본문과 주장으로부터 더 완전히 이해되는 바와 같이, 결함 선택 인터페이스(175)(이전의 도 8 내지 14에 도시된 것에 추가)는 사용자에게 다양한 "출력 변수"를 적용할 수 있는 기능을 제공하는데, 이는 특정 유형의 결함 및 그에 대한 다양한 특성을 의미한다.
도 15는 결함 선택 스크린(150)의 특정 라인/부스 등에서 한 명 이상의 사용자가 관찰한 여러 결함이 축적된 후의 모델 차량(138)을 추가로 예시한다. 이 경우, 결함 선택 스크린(150)은 적용된 서로 다른 레이어 각각에 대해 관찰된 모든 결함의 종합을 보여주고 있다. 그럼에도 불구하고, 사이드 메뉴 옵션(26)에서, 도 15는 사용자가 실러 레이어, 에코코트 레이어 또는 클리어코트 레이어에만 기인하는 결함을 선택함으로써 모델 차량(138)의 뷰를 필터링할 수 있음을 도시한다. 또한, 사이드 메뉴(26)는 특정 시간 간격 동안 관찰된 차량 또는 차량 세트에 대해 관찰된 횟수에 대한 컨텍스트를 제공하는 바와 함께 서로 다른 관찰된 결함 각각이 나열될 수 있음을 도시한다. 사용자는 메뉴(26)에서 관찰된 결함 중 하나를 선택하여 차량 모델(138)의 결함만 표시할 수 있다.
이전과 마찬가지로 사용자는 도 3a 내지 14에 설명된 스크린을 사용하여 차량 및 결함 유형에 대응하는 차량 및/또는 결함 메타데이터에 대한 입력 및 개정을 지속적으로 제공할 수 있다. 또한, 애플리케이션(175)은 사용자가 제공한 정보를 처리하고 해당 정보에 대응하는 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 이 처리는 사용자가 전체 결함 추적 프로세스를 진행하면서 반복적으로 발생할 수 있다. 이 처리는 모든 정보가 애플리케이션(175)에 제공된 후에 사용자에 의해 명령될 수도 있다. 즉, 애플리케이션(175)은 제1 선택된 결함(160)을 표시하는 모델링된 차량(138)을 생성하도록 구성될 수 있다. 결함 메타데이터는 예를 들어 차량 또는 부품의 결함 위치; 결함이 식별되거나 발생한 프로세스 단계; 및/또는 그 과정에서 (물리적으로) 결함이 식별되거나 발생한 곳을 포함할 수 있다. 또한, 사용자가 더 많은 결함 정보를 제공함에 따라, 애플리케이션(175)은 그에 따라 모델링된 차량(138)을 업데이트하도록 구성될 수 있다.
도 15는 누적된 결함의 히트 맵 양태를 추가로 예시한다. 예를 들어, 결함 추적기 대시보드(150)는 모델링된 차량(138)을 중첩하는 동적 히트 맵(182), 즉 결함 유형에 따라 적용가능한 컬러에 따라 달라지는 여러 가지 다른 결함의 예시를 표시하도록 구성될 수 있다. 또한, 차량 모델(138)의 히트 맵은 예를 들어 발견된 결함의 수와 유형을 도장 프로세스에 사용되는 다양한 입력, 출력 및 프로세스 변수와 연관시켜서 하나 이상의 머신 러닝 알고리즘을 구현하여 지속적으로 학습함으로써 결함 집중 정보를 사용자에게 동적으로 제공하도록 구성될 수 있다. 특히, 사용자가 식별한 결함을 여러 번 반복한 후, 개시된 시스템의 하나 이상의 머신 러닝 알고리즘은 특정 코팅이 특정 조건 하에서 어떻게 수행될 것인지 자동으로 예측하고, 또는 특정 유형의 코팅에 대한 최적의 입력 및 처리 변수를 예측하기 시작할 수 있다. 특히 시간이 지남에 따라 개선되는 이러한 예측을 통해 사용자나 자동차 정비소는 코팅 유형과 동작 파라미터를 최적화하여 이러한 결함을 미리 완화할 수 있다.
예를 들어, 도 15는 차량(138)의 히트 맵에서 인터페이스가 결함 농도가 낮은 영역을 개별 점으로 표시하고 결함 농도가 높은 영역을 컬러 강도가 증가하고 반경이 더 큰 점으로 표시한다는 것을 보여준다. 즉, 컴퓨터 시스템은 다른 입력, 프로세스 및 출력 변수를 반영하기 위해 주어진 결함에 대한 컬러 및/또는 기타 가시적 표시를 자동으로 수정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이물(foreign material)에 대한 초기 결합 컬러 선택이 하늘색이었다면, 컴퓨터 시스템은 라인에 있는 임의의 단일 또는 다중 차량의 식별 빈도로 인해 결함이 더 어둡거나 컬러가 더 강렬하게 보이거나 반경이 더 커지도록 자동으로 만들 수 있다.
예를 들어, 메뉴(26)는 이물질(155)이 도장 중인 이 차량 또는 하나 이상의 차량(들)의 세트에 대해 식별된 가장 일반적인 결함임을 보여준다. 이와 대조적으로, 메뉴(26)에서 관찰된 낮은 빈도의 결함 중 하나인 먼지(180)는 밝은 컬러의 원으로 표시되며, 이는 해당 결함과 관련된 조정되지 않은 정상 컬러를 나타내는 것으로 해석될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 관찰된 결함의 실제 수를 나타내는 숫자 값이나 명확하고 즉각적인 맥락을 제공하는 다른 형태의 시각적 단서 및 식별자와 같이 적용가능한 경우 결함 위에 중첩된 다른 표시를 배치할 수 있다.
적어도 하나의 예에서, 결함 추적기 대시보드(150)는 사용자가 결함 농도가 높은 영역을 선택할 수 있게 하고 차량(138)의 히트 맵은 선택된 영역을 "확대"하도록 구성될 수 있다. 적어도 하나의 예에서, 사용자는 차량 또는 부품의 영역을 "확대"할 수 있고 차량(138)의 히트 맵은 차량 또는 부품의 확대된 영역에 대한 배향을 업데이트하도록 추가로 구성될 수 있다. 애플리케이션(175)은 다양한 시각적 콘텍스트를 제공하기 위해 차량(183)의 히트 맵을 그레이 스케일(grey-scale) 또는 컬러로 표시하도록 구성될 수 있다. 애플리케이션(175)은 시간 간격 내의 순간과 같은 특정 시간 간격에 대응하는 결함 추적 프로세스의 일부로서 차량(138)의 히트 맵을 저장하도록 추가로 구성될 수 있다.
컴퓨터 시스템은 또한 사용자가 특정 시간 간격을 따라 스크롤하고 결함이 어디서 어떻게 축적되었는지 확인하여 도 15에 표시된 뷰를 생성할 수 있도록 히트 맵을 제공할 수 있다. 예를 들어, 리플레이 뷰에서, 사용자는 제1 시점의 모형 차량을 보여주고 시간 간격에 걸쳐 세트에 포함된 하나 이상의 차량의 최종 사용자가 관찰한 결함의 누적을 보여주는 시간 간격에 대한 히스토리 동영상(historical movie)을 제공받을 수 있다. 그런 다음 최종 사용자는 슬라이더 바와 같은 진행 바나 앞으로/뒤로 진행 또는 회귀 버튼을 사용하여 시간에 따른 결함 누적을 표시할 수 있다. 게다가, 애플리케이션(175)은 사용자가 결함의 반경, 결함의 컬러 강도 조정, 다양한 기타 필터의 사용과 같은 다른 조작 툴을 사용하여, 즉각적인 액세스 시 풍부한 상황 정보를 제공할 수 있도록 할 수 있다. 애플리케이션(175)은 사용자가 결함 추적기 인터페이스(150)를 확인하여 도장 중인 단일 차량을 나타내거나 심지어 하나 이상의 차량 세트에서 모니터링되는 단일 차량을 선택할 수 있게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 도 15에 표시된 누적 결함이 특정 시점으로 인한 것인지, 시퀀스의 특정 차량에 제한된 것인지, 또는 동일한 도장 라인/부스를 통과하는 모든 차량에 대한 대략적인 평균인지 식별할 수 있다.
본 개시는 주로 결함을 라벨링하고 시각적으로 표시하는 측면에서 설명되었지만, 본 개시 는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어 육안 검사 리포트에서는 결함이 전혀 발견되지 않을 수도 있다. 대안적으로, 특정 차량 또는 하나 이상의 차량의 세트에 대해 이전에 식별된 결함은 다음 패스 또는 그 이후의 다음 패스 등에서 교정될 수 있다. 이러한 클린 리포트의 정보는 결함을 보여주는 다른 리포트의 콘텍스트에서 저장될 수도 있으며, 결함이 없는 정보는 일부 경우에는 결함이 발생한 시기를 식별하는 것만큼 중요할 수 있다. 두 경우 모두, 본 개시는 차량의 코팅 프로세스 관찰을 쉽게 기록하기 위한 풍부하고 포괄적인 방법 및 시스템을 제공하고, 결함 식별 또는 클린 리포트의 결정과 관련된 모든 정보는 관련 컴퓨터 시스템 운영 애플리케이션(175)에 대해 쉽게 관리, 저장 및 합성될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이를 통해 사용자는 코팅 프로세스 환경에서 가장 필요한 영역에 리소스와 시간을 가장 효율적으로 투자할 수 있다.
따라서, 도 1 내지 15는 보수 작업장 및 대형 조립 라인 코팅 시스템 모두에서 코팅 또는 도장 프로세스를 모니터링하기 위한 기술 분야의 많은 이점을 제공한다. 본 개시는 또한 특정 결과를 달성하기 위한 일련의 행위를 포함하는 방법의 관점에서 설명될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 특히, 도 16 내지 18은 컴퓨터 시스템을 통해 구현되는 사용자 인터페이스를 통해 결함(또는 다른 관찰)을 추적하고 표시하기 위한 다양한 방법 및 해당 단계를 설명하는 다양한 흐름도를 예시한다. 도 16 내지 18의 동작은 도 1 내지 15의 도면과 대응하는 요소의 맥락에서 아래에 설명된다.
도 16은 본 명세서에 설명된 애플리케이션(175)에 의해 구현될 수 있는 결함 추적 시스템을 사용하는 방법(200)을 예시한다. 애플리케이션(175)은 태블릿, 모바일 디바이스 또는 기타 적절한 디바이스에서 실행될 수 있다. 방법의 적어도 하나의 예에서, 애플리케이션(175)은 단계(201)에서 도장(또는 기타) 프로세스와 관련된 차량 및/또는 부품 메타데이터를 수신하도록 구성된다. 적어도 하나의 예에서, 애플리케이션(175)은 또한 단계(202)에서 결함 식별 데이터를 수신하도록 구성되고, 차량 및 결함 데이터는 단계(203)에서 처리될 수 있다. 방법(200)은 단계(204)에서 입력, 프로세스 및/또는 출력 변수를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법(200)의 적어도 하나의 예에서, 애플리케이션(175)은 생성된 동적 히트 맵이 단계(205)에서 로컬 네트워크에 저장되도록 허용할 수 있다. 적어도 하나의 예에서, 애플리케이션(175)은 단계(206)에서 차량 및 결함 데이터를 클라우드 네트워크에 업로드할 수 있다. 애플리케이션(175)은 단계(207)에서 결함의 동적 히트 맵을 생성하도록 구성될 수 있다. 생성된 동적 히트 맵은 차량의 모델링된 버전과 중첩될 수 있다(도 17).
도 17은 차량에 코팅을 적용하는 것에 대응하는 결함을 추적하기 위해 사용하는 컴퓨터 구현 방법(300)의 일련의 동작을 포함하는 흐름도를 예시한다. 방법(300)(및 방법(400, 도 18))은 독립형, 웹 기반 또는 분산 애플리케이션으로 구성된 컴퓨터 시스템(전통적인 데스크탑 컴퓨터, 랩탑, 휴대폰, 태블릿 등)에 채용될 수 있다. 방법(300) 및 대응하는 동작은 위에서 설명된 애플리케이션(175) 및 본 명세서에 설명된 관련 컴포넌트의 맥락에서 설명된다.
예를 들어, 도 17은 방법(300)이 차량에 대한 입력 변수를 제공하는 동작(301)을 포함할 수 있음을 보여준다. 단계(301)는 차량에 코팅을 적용하기 위해 복수의 사용자 선택가능한 입력 변수를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시하는 것을 포함하며, 입력 변수는 (i) 코팅되는 하나 이상의 차량 세트를 식별하는 차량 식별자, 및 (ii) 적용될 코팅 유형에 대응하는 데이터의 사용자 입력을 가능하게 한다. 예를 들어, 사용자는 태블릿, 모바일 디바이스 또는 기타 적절한 디바이스에서 애플리케이션(175)을 열고 입력 옵션(12) 중에서 먼지 및 결함 추적기를 선택할 수 있다. 그런 다음 사용자는 예를 들어 입력(22a, 22b)에 액세스하여 시간 간격에 걸쳐 코팅 또는 도장 프로세스를 거치는 하나 이상의 차량의 세트에 대한 정보, 예를 들어 일부 경우에 도 3a의 상자(32)와 같이 VIN #이라고 라벨링된 입력 상자에 있는 여러 차량 세트 또는 단일 차량을 나타내는 차량 ID를 제공할 수 있다. 도 4a 내지 4b의 예시에서, 사용자는 컬러, 코팅 종류, 코팅이 프라이머인지, 탑 코트인지 등 코팅에 대한 다양한 데이터를 입력할 수도 있다.
도 17은 또한 방법(300)이 프로세스 변수를 제공하는 단계(302)를 포함할 수 있음을 보여준다. 단계(302)는 하나 이상의 프로세스 변수를 수신하는 것을 포함하며, 여기서 프로세스 변수는 코팅되는 하나 이상의 차량에 코팅을 적용하는 물리적 파라미터에 대응한다. 일반적으로, 본 명세서에 사용된 프로세스 변수는, 예를 들어 온도, 습도, 공기 흐름, 벨 속도, 램프 프로필, 유체 흐름, 필름 형성, 벨 분할 등과 같은, 하나 이상의 차량의 세트에 코팅을 물리적으로 적용하는 것과 관련된 물리적 적용 파라미터와 관련된다. 이러한 프로세스 변수에 대한 데이터는 사용자에 의해 제공되거나 코팅 프로세스에 사용되는 로봇 기기에 대한 직접 또는 무선 링크를 통해 코팅을 적용하는 하나 이상의 관련 컴포넌트에서 검색될 수 있다. 사용자는 상단 또는 측 메뉴(22, 26)에 표시되는 요소의 코팅 프로세스를 통과하는 하나 이상의 차량의 세트와 관련된 프로세스 변수에 액세스할 수 있다.
게다가, 도 17은 방법(300)이 출력 변수를 제공하는 동작(303)을 포함할 수 있다는 것을 보여준다. 단계(303)는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 출력 변수를 표시하는 것을 포함하고, 하나 이상의 출력 변수를 통해 사용자는 시간 간격에 걸쳐 하나 이상의 차량에 적용된 코팅의 사용자 관찰 특성을 나타낼 수 있다. 출력 변수는 외관, 컬러, 먼지 수, 필름 빌드, 경도, 표면 장력, 광택, 검출 및/또는 교정된 결함과 관련된 기타 변수 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 11 내지 15는 애플리케이션(175)이 사용자가 차량을 탭하여 결함을 식별할 수 있도록 하고 결함 유형(152, 도 12)과 같은 추가 특성화를 제공하기 위해 주어진 결함을 선택할 수도 있도록 하는 다양한 인터페이스를 제공할 수 있음을 보여준다.
또한, 도 17은 방법(300)이 차량 상의 적어도 하나의 결함을 식별하는 동작(304)을 포함할 수 있다는 것을 보여준다. 단계(304)는 코팅 프로세스 동안 하나 이상의 차량 중 임의의 차량에 대한 적어도 하나의 결함의 식별을 사용자로부터 수신하는 것을 포함하며, 여기서 각각의 적어도 하나의 결함은 컬러와 연관되어 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 바와 같이, 결함 선택 스크린(150)(도 15)은 사용자가 복수의 선택가능한 버튼(152) 중 하나를 사용하여 결함을 식별하고 특성화할 수 있게 해준다. 앞서 언급된 바와 같이, 사용자는 결함의 존재를 나타내고 예를 들어 결함이 물 얼룩인지, 크레이터, 섬유질인지 등과 같은 관찰된 결함에 대한 추가 세부사항을 제공하기 위해 대화 상자(152)를 통해 특정 결함을 추가로 선택하기 위해 모델 차량의 특정 위치를 직접 탭할 수 있다. 사용자는 향후 참조를 위해 실제 결함에 대한 하나 이상의 이미지 또는 실제 사진을 추가로 업로드할 수 있다. 또한, 사용자 또는 컴퓨터 시스템 자체는 각 결함 유형(예를 들어, 물 얼룩 대 크레이터 또는 섬유)에 대해 특정 컬러를 연관시킬 수 있으므로 차량 모델에서 컬러로 결함을 쉽게 구별할 수 있다.
또한, 도 17은 방법(300)이 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 모델링된 차량에 적어도 하나의 결함을 표시하는 단계(305)를 포함할 수 있다는 것을 보여준다. 단계(305)는 시간 간격에 걸쳐 최종 사용자에 의해 관찰된 하나 이상의 차량의 세트를 나타내는 모델링된 차량에 대한 히트 맵을 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 표시하는 것을 포함하며, 여기서 히트 맵은 연관된 컬러로 하나 이상의 결함을 표시한다. 예를 들어, 도 15는 애플리케이션(175)이 시간 간격에 따른 결함 및/또는 결함 카운트의 중첩된 히트 맵(182)을 포함하는 모델링된 차량(138)을 표시할 수 있음을 보여준다. 시간 간격은 단일 차량 또는 여러 차량의 세트에 대해 관찰된 모든 결함을 나타낼 수 있으므로 모델에서 관찰된 결함은 결함의 누적을 나타낸다. 일 예로, 결함의 누적은 조립 라인 코팅 프로세스에서 여러 차량의 세트에 대한 것이다. 도 15의 어두운 스팟은 시스템이 해당 영역의 특정 결함과 관련된 반경 또는 색상 컬러를 변경하는 높은 빈도의 영역을 나타낸다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 사용자는 다른 최종 사용자에 의해 이전에 제공되었을 수 있는 각 결함에 대한 추가 세부사항을 식별하기 위해 결함 추적기 대시보드(180)를 탭함으로써 모델링된 차량(138)에 중첩된 히트 맵(182)에 참여하고 조작할 수 있다.
도 18은 컴퓨터 시스템을 통해 사용자가 관찰한 결함을 추적하기 위한 추가적인 또는 대안적인 컴퓨터 구현 방법(400)의 흐름도를 예시한다. 도시된 바와 같이, 방법(400)은 도장 중인 차량의 이미지를 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 단계(401)를 포함할 수 있다. 단계(401)는 코팅으로 여러 단계로 코팅되는 차량의 모델을 보여주는 그래픽 사용자 인터페이스를 컴퓨터 시스템의 디지털 디스플레이에 표시하는 것을 포함하며, 표시된 차량은 시간 간격에 걸쳐 코팅 프로세스를 거치는 하나 이상의 차량 세트에 대응하는 모델이다. 예를 들어, 도 10은 복수의 입력 변수(22)와 함께 모델링된 차량(138)을 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스(20)를 도시하며, 여기서 입력 변수(22)는 차량(138)에 대한 정보를 포함한다. 일반적으로, 모델 차량(138)은 조립 라인 코팅 프로세스를 통해 모니터링되는 다수의 차량의 세트를 나타낼 것이지만; 그러나 차량 모델은 대안적으로 단일의 특정 차량을 나타낼 수도 있다. 도 2 내지 5는 사용자가 코팅/도장 프로세스를 거치는 차량을 특성화할 수 있는 다양한 입력 옵션과 적용되는 코팅/페인트에 대한 양태를 예시한다.
도 18은 또한 방법(400)이 코팅의 초기 레이어 이후에 페인트 레이어의 결함이 인지되는 이미지의 영역에 대한 사용자 입력을 수신하는 단계(402)를 포함할 수 있다는 것을 예시한다. 단계(402)는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 세트에 있는 임의의 차량에 코팅의 초기 레이어를 적용한 후, 세트에 있는 하나 이상의 차량 중 임의의 하나에 있는 페인트 레이어의 결함이 사용자에 의해 관찰되는 차량의 이미지의 영역에 대한 하나 이상의 초기 사용자 입력을 수신하고 관찰된 각각의 결함을 특정 유형으로 특성화하는 사용자 입력을 수신하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 14는 사용자가 차량의 하나 이상의 결함을 식별하고 선택가능한 버튼(152) 중 하나를 사용하여 시스템에 결함 유형을 입력한 것을 보여준다. 도 15는 사용자가 차량의 하나 이상의 결함(162)을 식별하고 결함 추적기 인터페이스(20) 및 표시된 모델링 차량(138)을 통해 시스템에 차량 상의 위치를 제공했음을 보여준다. 즉, 사용자는 모델 차량(138)의 대응하는 위치를 탭하여 모델 차량(138)에서 식별된 하나 이상의 결함(162)의 위치를 제공하였다.
또한, 도 18은 방법(400)이 코팅의 추가 레이어를 적용한 후 하나 이상의 사용자 관찰 결함과 관련된 추가 사용자 입력을 수신하는 단계(403)를 포함할 수 있음을 보여준다. 단계(403)는 코팅의 추가 레이어를 적용한 후 하나 이상의 사용자 관찰 결함과 관련된 하나 이상의 추가 사용자 입력을 수신하고 및 다음 레이어에서 관찰된 각각의 결함을 특정 유형의 결함인 것으로 특성화하는 하나 이상의 후속 사용자 입력을 수신하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 4a는 하나 이상의 결함(예를 들어 클리어코트, 실러 등)이 식별된 코팅의 레이어를 지정하기 위해 사용자가 레이어 선택 스크린(40)에 표시된 복수의 입력(42) 중 적어도 하나를 선택할 수 있음을 보여준다. 사용자는 한 세트의 결함을 식별하기 위해 클리어코트가 적용된 후 그러나 실러가 적용되기 전과 같이 도장 또는 코팅 프로세스 중 언제든지 레이어 선택 스크린(40)으로 이동할 수 있다. 추가적으로, 다른 곳에 설명된 바와 같이, 도 12는 사용자가 특정 유형의 결함(예를 들어, 새그, 크레이터, 오일 스팟 등)의 결함을 특성화하기 위해 복수의 선택가능한 버튼(152) 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 허용한다. 사용자는 모델 차량(138)이 하나 이상의 차량의 세트에 대해 관찰된 모든 결함의 누적을 보여주도록 조립 라인의 다음 차량 및/또는 코팅/도장 프로세스를 통한 차량(들)의 다음 통과에 대한 프로세스를 반복할 수 있다.
더욱이, 도 18은 방법(400)이 차량 위에 중첩된 결함을 보여주는 차량의 수정가능한 뷰를 제공하는 단계(404)를 포함할 수 있다는 것을 보여준다. 단계(404)는 각 사용자 식별 결함을 중첩하여 보여주는 차량 모델의 수정가능한 뷰를 각각의 다른 유형의 결함에 해당하는 다른 컬러로 표시하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 15는 또한 히트 맵(182)이 결함 농도가 낮은 영역을 개별 점으로 표시한다는 것을 보여준다. 이전에 논의한 바와 같이, 도 15는 각각의 특정 결함(도 15에서 점 또는 점의 집합으로 도시됨)을 수정하거나 추가로 특성화하기 위해 사용자가 상단 바(24)에 포함된 동적 필터 및 디스플레이 설정을 사용하여 표시된 히트 맵(182)을 조작할 수 있다는 것을 추가로 보여준다. 사용자는 향후 참조를 위해 결함을 촬영한 실제 사진을 업로드하기 위해 하나 이상의 결함을 추가로 선택할 수 있다.
또한, 도 18은 방법(400)이 식별된 결함 위치의 강도, 컬러 및 반경의 변화를 가능하게 하는 복수의 이미지 수정자를 제공하는 단계(405)를 포함할 수 있음을 보여준다. 단계(405)는 최종 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 입력을 제공할 수 있게 하는 복수의 이미지 수정자를 제공하는 것을 포함하며, 여기서, 입력에 응답하여, 컴퓨터 시스템은 시간 간격 동안 세트에서 관찰된 결함의 빈도를 적어도 반영하기 위해 식별된 각 결함의 강도, 컬러 및/또는 반경을 조정한다. 예를 들어, 도 15는 또한 히트 맵(182)이 결함 농도가 낮은 영역을 개별 점으로 표시한다는 것을 보여준다. 이전에 논의된 바와 같이, 도 15는 사용자가 상단 바(24)에 포함된 동적 필터 및 디스플레이 설정을 사용하여 표시된 히트 맵(182)을 조작할 수 있다는 것을 추가로 보여준다. 예를 들어 컴퓨터 시스템은 모니터링 중인 차량의 특정 영역에서 관찰된 결함의 빈도 차이를 나타내기 위해 컬러 강도, 반경 또는 텍스트 중첩(예를 들어, 숫자 식별자) 측면에서 각 대표 점을 자동으로 수정할 수 있다. 이러한 라인을 따라, 도 15는 특정 결함의 빈도 차이를 설명하기 위해 컴퓨터 조정을 반영하기 위해 서로 다른 농도와 반경의 점을 보여준다.
따라서, 본 명세서의 개시는 코팅 결함을 식별하고 더 나은 수리 및 오류 교정을 가능하게 하는 데 많은 이점을 제공한다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 본 개시의 실시예는 사용자가 일상적으로 문제 및 주요 측정 기준을 관리할 수 있게 해주는 동적 데이터 대시보드를 통해 실시간으로 간소화된 결함 데이터 수집을 제공한다. 코팅 결함을 적시에 식별하고 특성화한다는 것은 코팅 프로세스 초기에 더 많은 결함을 적절하게 수리할 수 있어 코팅 리소스 낭비가 줄어든다는 것을 의미한다. 이는 또한 오프라인 프로세스에서 수리되어야 할 결함이 적다는 것을 의미한다. 또한, 코팅 결함을 조기에 식별하면 코팅과 관련된 보증 비용이 줄어들어 장기적으로 시간, 비용 및 리소스가 절약된다.
동적 데이터 대시보드와 결합된 실시간 데이터 수집을 통해 사용자는 물과 에너지 소비는 물론 CO2 배출량을 모니터링하여 탄소 배출량을 관리할 수도 있다. 또한, 본 개시의 실시예는 사용자가 지속 가능성에 명백하지 않은 영향을 미치는 데이터에 액세스할 수 있게 하며, 사용자는 이를 활용하여 자신의 탄소 발자국에 더 효과적으로 영향을 미칠 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 코팅 프로세스에서 물과 에너지 소비를 모니터링하면 사용자는 차량당 물 사용량을 약 20% 줄일 수 있다. 따라서, 본 개시는 코팅 프로세스가 얼마나 잘 진행되고 있는지, 문제를 해결하기 위한 다음 단계에 대한 신속하고 체계적이며 쉽게 시각화하고 이해하기 쉬운 표현을 제공함으로써 상당한 운영 효율성을 제공한다.
본 개시의 예시는 아래에 더 자세히 설명되는 바와 같이 예를 들어 하나 이상의 프로세서 및 시스템 메모리와 같은 컴퓨터 하드웨어를 포함할 수 있는 특수 목적 또는 범용 컴퓨터 시스템을 포함하거나, 그 위에서 실행되거나, 달리 활용할 수 있다. 본 개시의 양태는 또한 본 명세서에 개시된 기능, 컴퓨터 구현 방법 또는 애플리케이션 중 어느 하나를 구현하기 위해 컴퓨터 실행 가능 명령어 및/또는 데이터 구조를 전달하거나 저장하기 위한 물리적 및 기타 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템에서 액세스할 수 있는 모든 사용가능한 매체일 수 있다. 컴퓨터 실행가능한 명령어 및/또는 데이터 구조를 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체이다. 컴퓨터 실행 가능 명령어 및/또는 데이터 구조를 전달하는 컴퓨터 판독 가능 매체는 송신 매체이다. 따라서, 제한이 아닌 예시로서, 본 개시는 적어도 2개의 명백히 다른 종류의 컴퓨터 판독 가능 매체, 즉 컴퓨터 저장 매체 및 송신 매체를 포함할 수 있다.
컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터에서 실행가능한 명령어 및/또는 데이터 구조를 저장하는 물리적 저장 매체이다. 물리적 저장 매체는 컴퓨터 하드웨어, 예를 들어 RAM, ROM, EEPROM, 솔리드 스테이트 드라이브("SSD"), 플래시 메모리, 상변화 메모리("PCM"), 광디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 기타 자기 저장 디바이스, 또는 개시된 기능을 구현하기 위해 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템에 의해 액세스되고 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능한 명령어나 데이터 구조의 형태로 프로그램 코드를 저장하는 데 사용할 수 있는 기타 하드웨어 저장 디바이스(들)을 포함한다.
송신 매체는 네트워크 및/또는 데이터 링크를 포함할 수 있고, 이는 컴퓨터 실행가능한 명령어나 데이터 구조의 형태로 프로그램 코드를 전달하는 데 사용될 수 있으며, 이는 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템을 통해 액세스될 수 있다. "네트워크"는 컴퓨터 시스템 및/또는 모듈 및/또는 기타 전자 디바이스 간의 전자 데이터 전송을 가능하게 하는 하나 이상의 데이터 링크로 정의된다. 정보가 네트워크나 다른 통신 연결(유선, 무선 또는 유선과 무선의 조합)을 통해 컴퓨터 시스템으로 전송되거나 제공되는 경우, 컴퓨터 시스템은 연결을 송신 매체로 볼 수 있다. 위의 조합도 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위에 포함되어야 한다.
또한, 다양한 컴퓨터 시스템 컴포넌트에 도달하면, 컴퓨터 실행 가능 명령어 또는 데이터 구조 형태의 프로그램 코드가 자동으로 송신 매체에서 컴퓨터 저장 매체로(또는 그 반대로) 전송될 수 있다. 예를 들어, 네트워크나 데이터 링크를 통해 수신된 컴퓨터 실행 가능 명령어나 데이터 구조는 네트워크 인터페이스 모듈(예를 들어, "NIC") 내의 RAM에 버퍼링되고, 그런 다음 결국 컴퓨터 시스템 RAM 및/또는 컴퓨터 시스템의 덜 휘발성 컴퓨터 저장 매체로 전송될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 저장 매체는 송신 매체를 또한(또는 주로) 활용하는 컴퓨터 시스템 컴포넌트에 포함될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
컴퓨터 실행 가능 명령어는 예를 들어 하나 이상의 프로세서에서 실행될 때 범용 컴퓨터 시스템, 특수 목적 컴퓨터 시스템 또는 특수 목적 처리 장치가 특정 기능 또는 기능 그룹을 수행하도록 하는 명령어와 데이터를 포함한다. 컴퓨터 실행 가능 명령어는 예를 들어 바이너리, 어셈블리 언어와 같은 중간 형식 명령어 또는 소스 코드일 수 있다.
당업자는 본 개시가, 개인용 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 메시지 프로세서, 휴대용 디바이스, 다중 프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그래밍 가능한 가전제품, 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 휴대폰, PDA, 태블릿, 호출기, 라우터, 스위치 등을 포함하여, 다양한 유형의 컴퓨터 시스템 구성을 갖는 네트워크 컴퓨팅 환경에서 실행될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 본 개시는 네트워크를 통해 연결(하드배선 데이터 링크, 무선 데이터 링크 또는 하드배선과 무선 데이터 링크의 조합)되어 둘 다 작업을 수행하는 로컬 및 원격 컴퓨터 시스템이 있는 분산 시스템 환경에서도 실행될 수 있다. 이와 같이, 분산 시스템 환경에서 컴퓨터 시스템은 복수의 구성 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 분산 시스템 환경에서 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 디바이스 모두에 위치할 수 있다.
당업자는 또한 본 개시가 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실행될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 분산될 수 있지만 필수는 아니다. 분산된 경우 클라우드 컴퓨팅 환경은 조직 내에서 국제적으로 분산될 수 있으며 및/또는 여러 조직에 걸쳐 컴포넌트를 보유하게 될 수 있다. 본 설명과 다음의 청구범위에서, "클라우드 컴퓨팅"은 구성가능한 컴퓨팅 리소스(예를 들어, 네트워크, 서버, 스토리지, 애플리케이션 및 서비스)의 공유 풀에 대한 주문형 네트워크 액세스를 가능하게 하는 모델로 정의된다. "클라우드 컴퓨팅"의 정의는 적절하게 배포되었을 때 해당 모델에서 얻을 수 있는 다른 수많은 이점에만 제한되지 않는다.
클라우드 컴퓨팅 모델은 주문형 셀프 서비스, 광범위한 네트워크 액세스, 리소스 풀링, 신속한 탄력성, 측정된 서비스 등과 같은 다양한 특성으로 구성될 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 모델은 서비스형 소프트웨어("SaaS"), 서비스형 플랫폼("PaaS"), 서비스형 인프라("IaaS")와 같은 다양한 서비스 모델의 형태로 나타날 수도 있다. 클라우드 컴퓨팅 모델은 프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 등과 같은 다양한 배포 모델을 사용하여 배포될 수도 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경 또는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 각각 하나 이상의 가상 머신을 실행할 수 있는 하나 이상의 호스트를 포함할 수 있는 시스템을 포함할 수 있다. 동작 중에, 가상 머신은 운영 컴퓨팅 시스템을 에뮬레이션하여 운영 체제와 하나 이상의 다른 애플리케이션도 지원한다. 각 호스트는 가상 머신의 관점에서 추상화된 물리적 리소스를 사용하여 가상 머신에 대한 가상 리소스를 에뮬레이션하는 하이퍼바이저를 포함할 수 있다. 하이퍼바이저는 또한 가상 머신 간의 적절한 격리를 제공한다. 따라서 특정 가상 머신의 관점에서 하이퍼바이저는 가상 머신이 물리적 리소스와 인터페이스하고 있다는 환상을 제공하며, 가상 머신이 물리적 리소스의 모습(예를 들어, 가상 리소스)과만 인터페이스하더라도 마찬가지이다. 물리적 리소스의 예는 처리 용량, 메모리, 디스크 공간, 네트워크 대역폭, 미디어 드라이브 등을 포함한다.
주제가 구조적 특징 및/또는 방법론적 행위와 관련된 언어로 설명되었지만, 첨부된 청구범위에 정의된 주제는 위에 설명된 피쳐나 단계, 또는 위에 설명된 단계의 순서로 반드시 제한되지는 않는다는 것을 이해해야 한다. 오히려, 기술된 특징 및 단계는 청구범위를 구현하는 예시적인 형태로서 개시된다.
Claims (41)
- 차량에 대한 코팅(coating)의 적용에 대응하는 결함 추적 방법을 구현하도록 구성된 컴퓨터 시스템에 있어서,
디스플레이(display) 및 프로세서(processor); 및
컴퓨터 실행가능한 명령어(computer-executable instruction)가 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금:
차량에 코팅을 적용하기 위한 복수의 사용자 선택가능한 입력 변수를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 입력 변수는 (i) 코팅되는 하나 이상의 차량의 세트를 식별하는 차량 식별자, 및 (ii) 적용될 코팅 유형에 대응하는 데이터의 사용자 입력을 가능하게 함-;
코팅되는 상기 차량에 상기 코팅을 적용하는 물리적 파라미터에 대응하는 프로세스 변수를 수신하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 출력 변수를 표시하는 단계-여기서, 상기 출력 변수를 통해 상기 사용자는 시간 간격에 걸쳐 상기 차량에 적용된 상기 코팅의 사용자 관찰 특성을 나타낼 수 있음-;
코팅 프로세스 동안 임의의 상기 차량에 대한 적어도 하나의 결함의 식별을 사용자로부터 수신하는 단계-여기서, 각각의 적어도 하나의 결함은 컬러와 연관됨-; 및
시간 간격에 걸쳐 상기 사용자가 관찰한 상기 차량의 세트를 나타내는 모델링된 차량에 대한 히트 맵(heat map)을, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 표시하는 단계를 수행하도록 하고, 상기 히트 맵은 상기 연관된 컬러로 상기 적어도 하나의 결함을 표시하는, 컴퓨터 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 상기 모델링된 차량의 복수의 상이한 식별된 결함을 표시하는 단계를 더 포함하고;
각각의 결함은 결함의 상이한 대응 유형을 나타내는 다른 컬러와 연관되는, 컴퓨터 시스템. - 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서, 코팅 유형에 해당하는 상기 입력 변수는 코팅 컬러의 표시, 프라이머 및 코팅 적용 횟수를 포함하는, 컴퓨터 시스템.
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프로세서에 의해, 상기 제공된 입력 및 출력 변수를 처리하여 상기 모델링된 차량을 상기 시간 간격에 대응하는 히스토리 비디오(historical video)로 생성하는 단계를 더 포함하고;
상기 히스토리 비디오의 회귀 및 진행은 상기 시간 간격 동안 관찰된 상기 차량의 세트에서 식별된 결함의 대응 감소 또는 증가 누적 수준을 표시하기 위해 상기 표시된 히트 맵을 대응적으로 변경하는, 컴퓨터 시스템. - 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 각각의 식별된 결함은 상기 모델링된 차량 상의 결함의 크기 또는 위치에 대응하는 사용자 입력을 포함하는, 컴퓨터 시스템.
- 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모델링된 차량의 특정 위치에서 복수의 결함을 식별하는 단계; 및
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 상기 식별된 결함이 관찰된 횟수에 대응하도록 수정된 방식으로 상기 모델링된 차량 상의 상기 복수의 식별된 결함을 표시하는 단계를 더 포함하고, 상기 수정은 (i) 상기 식별된 결함의 반경 증가, (ii) 상기 식별된 결함과 관련된 상기 컬러의 강도의 변경 중 하나 이상을 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 모델링된 차량에 대한 상기 히트 맵의 히스토리 비디오에 대한 시간적 위치를 조정하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 프로세서에 의해, 상기 식별된 결함의 상기 반경 및 상기 히스토리 비디오의 상기 조정된 위치에 해당하는 상기 연관된 컬러의 강도 중 하나 이상의 변화를 보여주기 위해 상기 히트 맵을 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 모델링된 차량에 대한 상기 히트 맵의 히스토리 비디오에 대한 시간적 위치를 조정하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 프로세서에 의해, 상기 히스토리 비디오의 상기 조정된 위치로 상기 모델링된 차량에 표시되는 상기 식별된 결함의 컬러 강도 변화를 표시하기 위해 상기 디스플레이를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모델링된 차량에 대한 상기 복수의 식별된 결함 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계;
상기 결함의 종류, 상기 결함의 크기, 상기 결함의 심각도 중 어느 하나에 대응하여 상기 선택된 결함을 조정하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 수신된 사용자 조정과 대응하도록 상기 선택된 결함과 연관된 상기 컬러를 조정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 모델링된 차량에 대한 상기 복수의 결함 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계;
차량에 대한 상기 식별된 결함의 사진을 제공하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 선택된 결함을 나중에 선택할 때 나중에 검색할 수 있도록 상기 사진을 저장하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세스 변수를 수신하는 단계는 상기 코팅을 상기 차량에 물리적으로 적용하는 데 사용되는 장비로부터 상기 프로세스 변수를 검색하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 시스템.
- 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세스 변수는 온도, 습도, 공기 흐름, 벨 속도, 램프 프로필, 유체 흐름 또는 벨 분할 중 하나에 대응하는 데이터를 포함하는, 컴퓨터 시스템.
- 컴퓨터 시스템을 통해 사용자 관찰 결함을 추적하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
코팅으로 여러 단계에서 코팅되는 차량의 모델을 보여주는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 컴퓨터 시스템의 디지털 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 표시된 차량은 시간 간격에 걸쳐 코팅 프로세스를 거치는 하나 이상의 차량의 세트에 대응하는 모델임-;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 상기 세트의 임의의 차량에 코팅의 초기 레이어가 적용된 후 상기 세트 내 임의의 차량의 페인트 레이어의 결함이 사용자에 의해 관찰되는 상기 차량의 상기 이미지의 영역에 대한 초기 사용자 입력을 수신하고 각각의 관찰된 결함을 특정 유형으로 특성화하는 사용자 입력을 수신하는 단계;
상기 코팅의 추가 레이어의 적용 후 사용자 관찰 결함과 관련된 추가 사용자 입력을 수신하고, 다음 레이어의 각각의 관찰된 결함을 특정 유형의 결함인 것으로 특성화하는 후속 사용자 입력을 수신하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 각각의 사용자 식별 결함을 중첩하여 보여주는 차량 모델의 수정가능한 뷰를 각각의 상이한 유형의 결함에 대응하는 다른 컬러로 표시하는 단계; 및
사용자가 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 입력을 제공할 수 있게 하는 복수의 이미지 수정자(image modifier)를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 입력에 응답하여, 상기 컴퓨터 시스템은 상기 시간 간격 동안 상기 세트에서 적어도 상기 관찰된 결함의 빈도를 반영하기 위해 각각의 식별된 결함의 강도, 컬러 및 반경 중 하나 이상을 조정하는, 컴퓨터 구현 방법. - 제13항에 있어서, 상기 차량의 상기 수정가능한 뷰는 동적 히트 맵으로서 그 위에 중첩된 결함을 보여주는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제13항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 도장되는 상기 차량의 상기 이미지를 여러 단계로 표시하기 위해 차량 메타데이터(vehicle metadata)를 수신하고 처리하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 네트워크를 통해 클라이언트 컴퓨터에 제공되는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제13항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 독립형 애플리케이션(standalone application)으로 제공되는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제13항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 자동 검사 시스템으로부터 결함에 관한 사용자 입력을 수신하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 차량에 대한 코팅의 적용에 대응하는 결함 추적 방법을 구현하도록 구성된 컴퓨터 시스템에 있어서,
디스플레이 및 프로세서; 및
컴퓨터 실행가능한 명령어가 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령어는 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금:
차량에 코팅을 적용하기 위한 복수의 사용자 선택가능한 입력 변수를 갖는 그래픽 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 표시하는 단계-여기서, 상기 입력 변수는 (i) 코팅되는 복수의 차량의 세트를 식별하는 차량 식별자, 및 (ii) 적용될 코팅 유형에 대응하는 데이터의 사용자 입력을 가능하게 함-;
코팅되는 상기 차량의 세트에 상기 코팅을 적용하는 물리적 파라미터에 대응하는 프로세스 변수를 수신하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 출력 변수를 표시하는 단계-여기서, 상기 출력 변수를 통해 상기 사용자는 시간 간격에 걸쳐 상기 차량의 세트에 적용된 상기 코팅의 사용자 관찰 특성을 나타낼 수 있음-;
코팅 프로세스 동안 상기 세트의 임의의 상기 차량에 대한 결함 상태의 식별을 상기 사용자로부터 수신하는 단계; 및
상기 시간 간격에 걸쳐 상기 최종 사용자가 관찰한 상기 차량의 세트를 나타내는 모델링된 차량에 대한 히트 맵을, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 표시하는 단계를 수행하도록 하고, 상기 히트 맵은 상기 시간 간격에서 상기 차량의 세트에 대한 사용자 결함 관찰의 누적을 나타내는 결함 상태를 표시하는, 컴퓨터 시스템. - 제19항에 있어서,
상기 히트 맵은 스크롤가능한(scrollable) 디스플레이에 상기 차량 모델에 대한 사용자 식별 결함을 표시하고; 및
상기 디스플레이를 스크롤하는 사용자 선택은 상기 차량 모델에 표시된 결함의 양이나 컬러를 변경하는, 컴퓨터 시스템. - 제19항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
컬러를 각각의 상이한 결함 유형과 연관시키는 각각의 사용자 식별 결함에 대한 사용자 식별을 수신하는 단계; 및
결함 유형의 차이를 시각적으로 명확하게 하기 위해, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 상기 차량 모델에 대한 여러 컬러의 상기 히트 맵을 표시하는 단계; 및
상기 차량 모델의 특정 위치에서 상기 사용자 식별 결함의 빈도 차이를 반영하기 위해, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해, 동일한 컬러의 상이한 강도로 상기 히트 맵을 표시하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템. - 결함을 추적하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
그래픽 사용자 인터페이스를 통해 차량에 대한 입력 변수를 제공하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 프로세스 변수를 제공하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 출력 변수를 제공하는 단계;
도장 동작 동안 상기 차량에 대한 적어도 하나의 결함을 식별하는 단계; 및
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 모델링된 차량에 상기 적어도 하나의 결함을 표시하는 단계를 포함하고, 상기 적어도 하나의 결함은 자기-안내 입력 프로세스(self-guided entry process)에서 히트 맵으로 표시되는, 컴퓨터 구현 방법. - 제22항에 있어서, 결함의 유형 및 결함의 위치 중 적어도 하나를 표시하기 위해 상기 히트 맵을 조작하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 또는 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 입력 변수는 차량 메타데이터를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제공된 입력 및 출력 변수를 처리하여 상기 모델링된 차량을 생성하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 히트 맵을 생성하기 위해 상기 식별된 적어도 하나의 결함을 처리하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 결함을 특정 유형으로 특성화하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 모델링된 차량의 상기 디스플레이는 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 의해 수정가능한, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 적어도 하나의 대화 상자를 표시하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제29항에 있어서, 상기 적어도 하나의 대화 상자는 하나 이상의 사용자 입력을 수신하도록 구성되는, 컴퓨터 구현 방법.
- 제22항 내지 제30항 중 어느 한 항에 따른 결함 추적을 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 독립형 애플리케이션으로 제공되는, 컴퓨터 구현 방법.
- 컴퓨터 구현 결함 추적 방법에 있어서,
여러 단계에서 도장되는 차량의 이미지를 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 단계;
코팅의 초기 레이어 이후에 페인트 레이어의 결함이 인지되는 상기 이미지의 영역에 대한 하나 이상의 사용자 입력을 수신하고, 특정 유형의 결함을 특성화하는 하나 이상의 추가 사용자 입력을 수신하는 단계;
상기 코팅의 다음 레이어의 적용 이후에 하나 이상의 사용자 관찰 결함과 관련된 하나 이상의 추가 사용자 입력을 수신하고, 특정 유형의 결함을 특성화하는 하나 이상의 후속 사용자 입력을 수신하는 단계;
상기 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 그 위에 중첩된 결함을 보여주는 상기 차량의 수정가능한 뷰를 제공하는 단계; 및
식별된 결함 위치의 강도, 컬러, 반경의 변화를 가능하게 하는 복수의 이미지 수정자를 제공하여 사용자가 도장 프로세스 동안 결함의 반복되는 영역 및 강도를 관찰할 수 있도록 하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법. - 제32항에 있어서, 상기 차량의 상기 수정가능한 뷰는 동적 히트 맵으로서 그 위에 중첩된 결함을 보여주는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 또는 제33항에 있어서, 도장되는 상기 차량의 상기 이미지를 여러 단계로 표시하기 위해 차량 메타데이터를 수신 및 처리하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제34항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 프로그레시브(progressive) 웹 기반 애플리케이션에서 제공되는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제35항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 그래픽 사용자 인터페이스는 독립형 애플리케이션으로 제공되는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제36항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 중첩된 결함을 보여주는 상기 차량의 상기 수정가능한 뷰를 클라우드 네트워크에 업로드하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제37항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 중첩된 결함을 보여주는 상기 차량의 상기 수정가능한 뷰를 로컬 네트워크에 저장하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제38항에 있어서, 상기 중첩된 결함을 보여주는 상기 차량의 상기 수정가능한 뷰는 인터넷 연결에 관계없이 상기 로컬 네트워크에 저장되는, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제39항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 사용자 관찰 결함은 크레이터인, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
- 제32항 내지 제39항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 사용자 관찰 결함은 스크래치인, 컴퓨터 구현 결함 추적 방법.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US202163247134P | 2021-09-22 | 2021-09-22 | |
US63/247,134 | 2021-09-22 | ||
PCT/US2022/076844 WO2023049792A1 (en) | 2021-09-22 | 2022-09-22 | Systems, methods, and interfaces for tracking defects |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20240065124A true KR20240065124A (ko) | 2024-05-14 |
Family
ID=84329810
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020247012022A KR20240065124A (ko) | 2021-09-22 | 2022-09-22 | 결함 추적을 위한 시스템, 방법 및 인터페이스 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP4405765A1 (ko) |
KR (1) | KR20240065124A (ko) |
CN (1) | CN117957505A (ko) |
MX (1) | MX2024003579A (ko) |
WO (1) | WO2023049792A1 (ko) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6826497B1 (en) * | 2000-04-19 | 2004-11-30 | Ford Motor Company | Method for monitoring production and quality |
US7020580B2 (en) * | 2002-07-12 | 2006-03-28 | Ford Motor Company | Method and system to facilitate reporting results of a defect inspection |
KR101247465B1 (ko) * | 2011-08-10 | 2013-04-01 | 현대오토에버 주식회사 | 자동차 생산라인의 통합 품질관리 시스템 |
US9921206B2 (en) * | 2015-04-24 | 2018-03-20 | Ppg Industries Ohio, Inc. | Integrated and intelligent paint management |
-
2022
- 2022-09-22 WO PCT/US2022/076844 patent/WO2023049792A1/en active Application Filing
- 2022-09-22 CN CN202280063146.3A patent/CN117957505A/zh active Pending
- 2022-09-22 EP EP22801296.9A patent/EP4405765A1/en active Pending
- 2022-09-22 MX MX2024003579A patent/MX2024003579A/es unknown
- 2022-09-22 KR KR1020247012022A patent/KR20240065124A/ko active Search and Examination
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117957505A (zh) | 2024-04-30 |
MX2024003579A (es) | 2024-04-03 |
WO2023049792A1 (en) | 2023-03-30 |
EP4405765A1 (en) | 2024-07-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10922893B2 (en) | Augmented reality system | |
Javaid et al. | Enabling flexible manufacturing system (FMS) through the applications of industry 4.0 technologies | |
JP5254612B2 (ja) | グラフィック再検査ユーザ設定インタフェース | |
Gupta et al. | Activity-based costing/management and its implications for operations management | |
US20170139894A1 (en) | Method and system for dynamic data modeling for use in real-time computerized presentations | |
US20170193131A1 (en) | Manufacturing process visualization apparatus and method | |
US20230095827A1 (en) | Systems and methods for modeling a manufacturing assembly line | |
US20210365449A1 (en) | Callaborative system and method for validating equipment failure models in an analytics crowdsourcing environment | |
KR20240065124A (ko) | 결함 추적을 위한 시스템, 방법 및 인터페이스 | |
Tsung et al. | Six Sigma | |
Hoffmann et al. | RetrofittAR: Supporting hardware-centered expertise sharing in manufacturing settings through augmented reality | |
Landgrebe et al. | The automotive industry can benefit from predictive analytics | |
JP6078210B2 (ja) | データの表示方法及び表示システム | |
Waeyenbergh et al. | A model to determine the cleanliness measurement interval in an automotive paint shop | |
Kostanjšek et al. | The impact of workplace supply on productivity in functionally organized layouts | |
US20220334559A1 (en) | System and method for assisted modeling of manufacturing workflows | |
Boßlau | Digital Engineering of Dynamic Business Models for Smart Product-Service Systems | |
Mendonça et al. | Reshaping bridge inspection with AI, 3D tools and BIM: Outcomes from an R&D initiative | |
Edgar et al. | NSF Workshop on Research needs in Advanced Sensors, Controls, Platforms, and Modeling (ASCPM) for Smart Manufacturing | |
Roy | Smart Monitoring and Automated Real-Time Visual Inspection of Sealant Application (SMART-VIStA) | |
CN118822340A (zh) | 用于检测ipp喷涂工艺缺陷的方法、系统及计算机存储介质 | |
Liao | Preventive Maintenance | |
LIYANAARACHCHI et al. | Impact of Resource Allocation Policies on Lead Time in a High-Mix Low-Volume Production System | |
CN118822339A (zh) | 用于检测pvc涂胶工艺缺陷的方法、系统及计算机存储介质 | |
CN118363502A (zh) | 一种电弧增材制造数字孪生可视化方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination |