WO2023090570A1 - 이차전지 생산을 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법 및 장치 - Google Patents

이차전지 생산을 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법 및 장치 Download PDF

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WO2023090570A1
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coater
user
scenario
quality
secondary battery
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강신규
김민용
채형근
김영득
김남혁
전수호
조성남
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주식회사 엘지에너지솔루션
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Definitions

  • the present invention relates to a coater simulation test method and apparatus for secondary battery production, and more particularly, to a coater simulation test method and apparatus for training secondary battery production workers.
  • the present invention provides a coater simulation test method for secondary battery production, a computer program stored in a computer readable medium, a computer readable medium storing the computer program, and an apparatus (system) for solving the above problems.
  • the present invention can be implemented in a variety of ways, including a method, an apparatus (system), a computer program stored in a computer readable medium, or a computer readable medium in which a computer program is stored.
  • a simulation apparatus for producing a secondary battery includes a memory configured to store at least one command and at least one processor configured to execute the at least one command stored in the memory.
  • the at least one instruction unit receives information associated with a user account of a user who uses a simulation device associated with the production of a secondary battery, and when the information associated with the user account is received, a device including a 3D coater associated with the production of a secondary battery.
  • the operation unit including a plurality of adjustment parameters for determining the operation of the 3D coater, and the quality confirmation unit including quality information related to the quality of the material produced by the 3D coater, and 1 obtaining at least one of user behavior information and first user condition information obtained through a facility moving unit, and determining an operation of a 3D coater based on at least one of the obtained first user behavior information and first user condition information; and instructions for executing an operation of applying the 3D slurry on the 3D foil associated with the 3D coater based on the determined operation.
  • the at least one command receives a test request for the operability of the 3D coater from a user, and when the test request is received, one or more of a plurality of failure scenarios associated with a malfunction of the 3D coater.
  • the method further includes instructions for determining a failure scenario and changing at least one of quality information associated with an operation of the 3D coater and a quality of a material based on the determined one or more failure scenarios.
  • the plurality of failure scenarios include surface failure scenarios.
  • the at least one instructions further include instructions for changing at least some area on the 3D foil to which the 3D slurry is applied in the 3D coater to a predetermined area representing a surface defect when the determined one or more defect scenarios include a surface defect scenario.
  • At least one command receives a selection of a specific tool for resolving a surface defect among a plurality of tools, and uses the selected specific tool for at least a portion of an area corresponding to a die of a 3D coater. Correcting at least a partial region on the 3D foil that has changed in response to receiving the second user behavior information of dragging using the device, determining whether or not the surface defect scenario is resolved based on the at least partial region on the corrected 3D foil, and Further comprising instructions for performing a test evaluation of the user account for the surface defect scenario if it is determined that the scenario is resolved.
  • the plurality of failure scenarios include a loading failure scenario.
  • the at least one command further includes instructions for changing a value of a graph representing a loading amount included in the quality information to a defect range when the determined one or more defect scenarios include a loading amount defect scenario.
  • the plurality of adjustment parameters include a die bending parameter, a die gap parameter and a pump RPM parameter related to the loading amount of the 3D coater.
  • the at least one instructions include correcting a value of a graph representing a changed loading amount in response to receiving second user condition information for changing a value of at least some of a die bending parameter, a die gap parameter, and a pump RPM parameter, and loading amount Instructions for determining whether or not the loading scenario is resolved based on the calibrated value of the graph representing , and if it is determined that the loading scenario is resolved, performing a test evaluation of the user account for the loading scenario.
  • the plurality of failure scenarios include an uncoated portion width failure scenario.
  • the at least one instructions further include instructions for changing a value of a quality parameter indicating an uncoated portion width included in the quality information to a defect range when the determined one or more defect scenarios include an uncoated portion width defect scenario. .
  • the at least one command is configured to perform an operation of the 3D coater in response to receiving third user behavior information for adjusting a shim offset by touching at least a portion of an area corresponding to a shim of the 3D coater.
  • At least one of the instructions determines whether multiple bad scenarios associated with a malfunction of the 3D coater have been resolved by the user account, and determines that the multiple bad scenarios have been resolved by the user account.
  • instructions for determining whether the user passed the test based on operation capability information of a user account generated to correspond to each of the failure scenarios included in the plurality of failure scenarios are further included.
  • receiving a test request for the operability of a 3D coater from a user and determining one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with malfunction of the 3D coater when the test request is received and modifying at least one of quality information associated with operation of the 3D coater and quality of the material based on the determined one or more failure scenarios.
  • the plurality of failure scenarios include surface failure scenarios.
  • the step of changing at least one of the quality information associated with the operation of the 3D coater and the quality of the material based on the determined one or more failure scenarios includes applying the 3D slurry in the 3D coater when the determined one or more failure scenarios include a surface failure scenario. and changing at least some areas on the 3D foil to a predetermined area representing surface defects.
  • a method comprising receiving a selection of a specific tool for resolving a surface defect among a plurality of tools, and dragging at least a portion of an area corresponding to a die of a 3D coater using the selected specific tool. 2 Correcting at least some areas on the 3D foil that have changed in response to receiving user action information, determining whether or not the surface defect scenario is resolved based on the at least some areas on the corrected 3D foil, and the surface defect scenario is resolved If it is judged that it is true, the method further includes performing a test evaluation of the user account for surface defect scenarios.
  • the plurality of failure scenarios include a loading failure scenario.
  • the step of changing at least one of the quality information associated with the operation of the 3D coater and the quality of the material based on the determined one or more failure scenarios includes loading included in the quality information when the determined one or more failure scenarios include a loading failure scenario. and changing a value of a graph representing the quantity into a defect range.
  • the plurality of adjustment parameters include a die bending parameter, a die gap parameter and a pump RPM parameter related to the loading amount of the 3D coater.
  • the method includes correcting a value of a graph representing a changed loading amount in response to receiving second user condition information for changing a value of at least some of a die bending parameter, a die gap parameter, and a pump RPM parameter, comprising: determining whether the loading amount scenario has been resolved based on the corrected value of the graph; and if it is determined that the loading amount scenario is resolved, performing a test evaluation of the user account for the loading amount scenario.
  • the plurality of failure scenarios include an uncoated portion width failure scenario.
  • the step of changing at least one of the quality information associated with the operation of the 3D coater and the quality of the material based on the determined one or more failure scenarios includes, when the determined one or more failure scenarios include an uncoated portion width failure scenario, the quality information includes and changing the value of the quality parameter representing the width of the uncoated portion to a defect range.
  • correcting an operation of the 3D coater in response to receiving third user behavior information for adjusting a shim offset by touching at least a portion of an area corresponding to a shim of the 3D coater the corrected Determining whether or not the uncoated width defect scenario is resolved based on the operation of the 3D coater, and if it is determined that the uncoated portion width defect scenario is resolved, a test evaluation of the user account for the uncoated portion width defect scenario is performed. Further steps are included.
  • the method may further include determining whether the user passes the test based on operational capability information of a user account generated to correspond to each of the defective scenarios included in the defective scenarios.
  • a computer program stored in a computer readable medium is provided to execute the above-described method according to an embodiment of the present invention on a computer.
  • a user who produces a secondary battery may perform training related to how to operate the secondary battery production device, how to deal with defects, etc. through a simulation device before being put into work.
  • training the loss due to the occurrence of defects is significantly reduced, and the efficiency of the secondary battery production operation can be effectively improved.
  • the simulation device can effectively create training content optimized for an actual working environment.
  • the simulation device may generate and provide a bad scenario having various values related to the malfunction of the secondary battery production device to the user, and accordingly, the user may solve the malfunction situation that may occur in the actual device by himself. You can effectively learn how to respond according to each situation.
  • the user can easily learn how to operate the secondary battery production apparatus through a simulation conducted step by step according to the user's work skill level.
  • the user can intensively train only poor scenarios with low job skill by simply identifying and processing bad scenarios in which training is insufficient.
  • the user can effectively train in advance how to respond to problems that may occur in the coater process, and the simulation device effectively determines whether or not the problem has been solved based on the user's input or received motion. can judge
  • a user can effectively improve his ability to respond to defects by training using a failure scenario generated based on a malfunction occurring in an actual working environment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a user using a simulation device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a functional block diagram showing the internal configuration of the simulation device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a block diagram showing an example of the operation of the simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed or output to a device operation unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed or output to a device operation unit according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed or output to a device operation unit according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed or output to a quality confirmation unit associated with a 3D coater according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which a surface defect scenario occurs according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which a loading amount failure scenario occurs according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which an uncoated part width defect scenario occurs according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of generating a bad scenario according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which operational capability information and test results are generated according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a simulation method for producing a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a method for simulating a coater for producing a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is a diagram illustrating an example of a test result calculation method according to an embodiment of the present invention.
  • 16 is a diagram illustrating an example of a bad scenario generation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 17 illustrates an example computing device for performing the methods and/or embodiments and the like described above.
  • the terms 'comprise', 'comprising' and the like may indicate that features, steps, operations, elements and/or components are present, but may indicate that such terms include one or more other functions, It is not excluded that steps, actions, elements, components, and/or combinations thereof may be added.
  • a specific element when a specific element is referred to as 'binding', 'combining', 'connecting', 'associating', or 'reacting' to any other element, the specific element is directly coupled to the other element. , can be combined, linked and/or associated, reacted, but not limited thereto.
  • one or more intermediate components may exist between certain components and other components.
  • “and/or” may include each of one or more items listed or a combination of at least a part of one or more items.
  • 'first' and 'second' are used to distinguish a specific component from other components, and the above-described components are not limited by these terms.
  • a 'first' element may be used to refer to an element having the same or similar shape as a 'second' element.
  • a 'secondary battery' may refer to a battery made using a material in which an oxidation-reduction process between current and material can be repeated several times.
  • a secondary battery mixing, coating, roll pressing, slitting, notching and drying, lamination, folding and stacking ), lamination and stacking, packaging, charging and discharging, degas, and characteristics inspection may be performed.
  • separate production equipment devices for performing each process may be used. here. Each production equipment can operate according to adjustment parameters and set values set or changed by the user.
  • a 'user' may refer to a worker who performs secondary battery production and operates secondary battery production equipment, and may include a user who trains through a simulation device for secondary battery production equipment.
  • a 'user account' is an ID created to use such a simulation device or assigned to each user, and a user can log in on the simulation device using the user account and perform simulation, Not limited to this.
  • 'facility operating unit', 'device operating unit', and 'quality confirmation unit' are software programs included in a simulator device or displayed on an input/output device associated with the simulator device and/or an input/output device, and include images such as 3D model devices. , It may refer to a device and/or program that outputs an image, etc., or receives various inputs from a user and transfers them to a simulator device.
  • a '3D model device' is a virtual device that implements actual secondary battery production equipment, and an image or video of the virtual device is obtained by information input by a user (e.g., user input information and/or user behavior information).
  • animations, etc. can be operated, such as being executed, changed and/or corrected. That is, the 'operation of the 3D model device' may include an image, video, animation, etc. of a virtual device that is executed, changed, and/or corrected.
  • a 3D model apparatus may be used for mixing, coating, roll pressing, slitting, notching and drying, lamination, folding and stacking, It may include a device for performing each of lamination and stack, package, charge and discharge, degas (degas), property test, and the like.
  • the 3D model device may be implemented as a 2D model device or implemented together with a 2D model device.
  • the 3D model device is not limited to a 3D model and may include a 2D model.
  • the 3D model device may include terms such as a 2D model device, an animation model device, and a virtual model device.
  • 'user condition information' may include user input for setting or changing conditions and/or values of at least some of the adjustment parameters, or may be information generated by an arbitrary algorithm predetermined based on the user input. there is.
  • 'user behavior information' includes user input such as a touch input, a drag input, a pinch input, and a rotation input performed on at least some area of a 3D model device, or , may be information generated by a predetermined algorithm based on a corresponding user input.
  • a 'defect scenario' is a value, condition, etc. for changing the operation of a 3D model device to a malfunction range or changing the quality information of a material determined by the operation of a 3D model device to a defect range. It may be a scenario that includes For example, when a bad scenario occurs during operation of the simulation device, the operation and quality information of the 3D model device may be changed based on the bad scenario. In addition, when the operation and quality information of the 3D model device changed by the bad scenario are corrected to a normal range, it may be determined that the bad scenario is solved.
  • a 'training scenario' may include a scenario for operating secondary battery production equipment.
  • the training scenario may include a jumbo roll replacement scenario for replacing the starting material and the result of the slitter, a pancake take-out scenario, a fan cable core insertion scenario, and the like.
  • the training scenarios may include bad scenarios.
  • the 'mixing process' may be a process of preparing a slurry by mixing an active material, a binder, and other additives with a solvent.
  • a user may determine or adjust addition ratios of an active material, a conductive material, an additive, a binder, and the like in order to prepare a slurry of a specific quality.
  • the 'coating process' may be a process of applying the slurry on a foil in a predetermined amount and shape.
  • the user may determine or adjust the die, slurry temperature, etc. of the coater device to achieve a coating having a specific quality, quantity and shape.
  • the 'rolling process' may be a process of pressing the coated electrode to a certain thickness by passing it between two rotating upper and lower rolls. For example, a user may determine or adjust a gap between rolls in order to maximize battery capacity by increasing electrode density through a rolling process.
  • the 'slitting process' may be a process of passing an electrode between two rotating upper and lower knives to cut the electrode into a predetermined width. For example, a user may determine or adjust various adjustment parameters to maintain a constant electrode width.
  • the 'notching and drying process' may be a process of removing moisture after punching an electrode into a predetermined shape.
  • the user may determine or adjust the cutting height, length, etc. to perform punching in a shape of a specific quality.
  • the 'lamination process' may be a process of sealing and cutting the electrode and the separator.
  • a user may determine or adjust a value corresponding to an x-axis and a value corresponding to a y-axis in order to perform a specific quality of cutting.
  • the 'package process' may be a process of attaching a lead and tape to an assembled cell and packaging it in an aluminum pouch
  • the 'degas process' may be a process of It may be a process of removing gas from the cell to prevent inflow of internal air and leakage of the electrolyte solution.
  • the 'characteristic inspection process' may be a process of checking characteristics such as thickness, weight, insulation voltage, etc. of a cell using a measuring device before shipment of the cell. In the case of such a process, a user may adjust conditions, values, etc. of various adjustment parameters or change a set value corresponding to a device so that each process can be performed with a specific quality within a normal range.
  • the simulation device 100 is a device for training secondary battery production workers (eg, the user 110), and includes a facility operation unit 120, a device operation unit 130, and a quality check unit. (140) and the like.
  • the user 110 learns how to use the secondary battery production equipment (eg, coater) by manipulating the simulation device 100 that virtually implements actual secondary battery production equipment (eg, 2D, 3D, etc.) Or, training can be conducted on how to respond in the event of product quality deterioration.
  • the secondary battery production equipment eg, coater
  • the facility operation unit 120 may include a plurality of adjustment parameters for determining the operation of a 3D model device (eg, a 3D coater) displayed on the device operation unit 130, for example,
  • the first equipment operating unit 120_1 includes a first adjustment parameter (eg, a first set of adjustment parameters), and the second equipment operation unit 120_2 includes a second adjustment parameter (eg, a second set of adjustment parameters).
  • the user 110 may execute, change, and/or correct the operation of the 3D model device by changing at least some conditions of the first adjustment parameter and the second adjustment parameter. That is, the operation of the 3D model device may be adaptively changed or corrected by a change in the adjustment parameter input by the user 110 .
  • the device operating unit 130 may include a 3D model device related to the production of secondary batteries.
  • the 3D model device includes a mixer, a coater, a slitter, a roll presser, a lamination device, a lamination & stack (L&S) device, etc., which are secondary battery production equipment. It may include related virtual models (eg, 2D models, 3D models, etc.), but is not limited thereto, and may include models of other arbitrary devices used for production of secondary batteries.
  • the user 110 may perform a touch input, a drag input, or a pinch to the 3D model device (at least a portion of the 3D model device) included in the device operation unit 130.
  • the 3D model device may be manipulated or the configuration of the 3D model device may be changed by performing an input or the like.
  • the user 110 may check or enlarge/reduce an arbitrary area of the 3D model device through view switching, etc., operate the 3D model device by performing touch input, or configuration can be changed.
  • the 3D model device associated with secondary battery production is displayed on the device operation unit 130, it is not limited thereto, and a device related to a specific process according to the secondary battery production process is implemented as a 2D model device and displayed. can
  • the quality checker 140 may include quality information related to the quality of the material generated by the 3D model device.
  • the first quality checker 140_1 may include a first quality parameter (eg, a first set). Quality parameters of), and the second quality checker 140_2 may include a second quality parameter (eg, a second set of quality parameters).
  • the quality information may be generated by performing an operation on a first parameter, a second parameter, and the like based on a predetermined criterion and/or algorithm. That is, the user 110 may check the quality information generated in response to changing the adjustment parameter or manipulating the 3D model device through the quality checking unit 140 .
  • the quality check unit 140 of a specific process according to the secondary battery production process may be included in the device operation unit 130 .
  • the quality information may be displayed in association with the 3D model device of the device operating unit 130 or may be confirmed by a specific operation of the 3D model device. For example, when a button for checking quality displayed on the device operation unit 130 is selected, quality information may be displayed or output. In another example, quality information may be displayed or output by changing the color of at least a portion of the 3D model device.
  • the simulation device 100 is illustrated as including two facility moving units 120_1 and 120_2 and two quality checking units 140_1 and 140_2, but is not limited thereto, and the facility moving unit 120 and the quality checking unit
  • An arbitrary number of 140 may be determined according to the type of 3D model device associated with the simulation device 100 .
  • the user 110 who performs secondary battery production is related to the operation method of the secondary battery production device (eg, coater) through the simulation device 100 before being put into work, how to deal with defects, and the like Training may be performed, and by training the user 110 in this way, loss due to occurrence of defects is significantly reduced, thereby effectively improving the efficiency of secondary battery production work.
  • the secondary battery production device eg, coater
  • Figure 2 is a functional block diagram showing the internal configuration of the simulation device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device 100 eg, at least one processor of the simulation device 100
  • the simulation device 100 includes a 3D model device operation unit 210, a quality determination unit 220, a scenario management unit 230, a test It may include an execution unit 240, a user management unit 250, and the like, but is not limited thereto.
  • the simulation device 100 communicates with the facility operation unit 120, the device operation unit 130, and the quality confirmation unit 140, and may exchange data and/or information related to the 3D model device.
  • the 3D model device operating unit 210 may execute, change, and/or correct the operation of the 3D model device displayed on the device operating unit 130 according to a user's manipulation.
  • the 3D model device operating unit 210 may acquire or receive user behavior information and/or user condition information by using information input from a user (eg, a secondary battery production worker). Then, the 3D model device operation unit 210 may determine or change the operation of the 3D model device using the acquired or received user behavior information and/or user condition information.
  • the user behavior information is information generated based on a user input such as touching at least a partial area of the 3D model device included in the device operation unit 130, and the setting of the 3D model device according to the user input Information on the amount of change in value may be included.
  • the 3D model device is a coater device for producing secondary batteries
  • the user selects and releases a fixing bolt of a die area of the coater device through the device operating unit 130 by using a touch input, etc.
  • a shim offset may be changed, and in this case, user behavior information based on the changed shim offset may be generated.
  • the user may select a specific area of the DSF & EOL device through a touch input through the device operating unit 130 to replace instrument consumables.
  • User behavior information based on the replaced consumables may be generated.
  • the user condition information is information generated based on a user input for changing the condition and/or value of at least some parameters among a plurality of adjustment parameters included in the facility moving unit 120.
  • it may include information about a change amount of a condition value for determining an operation of a 3D model device according to a user input.
  • the 3D model device is a coater device for producing a secondary battery
  • the user may change a die bending parameter to a specific value through the facility moving unit 120.
  • the changed die bending parameter Value-based user condition information may be generated.
  • the quality determination unit 220 provides quality information related to the quality of the material generated by the operation of the 3D model device can be determined or created. That is, when the 3D model device is operating (animation, video, etc. in which the 3D model device operates), quality information may be determined or generated differently according to setting values and condition values of the corresponding 3D model device. In other words, the user may change or adjust the quality of a material generated by the 3D model device by changing an adjustment parameter or setting at least a portion of the 3D model device through a touch input.
  • the quality determination unit 220 determines or extracts one or more quality parameters for determining the quality of the material produced by the 3D model device, and while the operation of the 3D model device is being executed, the 3D model being executed A value corresponding to each of one or more quality parameters determined based on the operation of the model device may be calculated.
  • a value corresponding to the quality parameter may be calculated by a predetermined algorithm.
  • the quality determiner 220 may generate quality information related to the quality of the material created by the 3D model device based on values corresponding to each of the calculated one or more quality parameters.
  • the 3D model device is a coater device for producing a secondary battery
  • a loading amount may be determined as a quality parameter, and a value corresponding to the loading amount may be calculated.
  • the quality determination unit 220 may generate or output quality information including the calculated loading amount.
  • a bad scenario associated with a malfunction of a corresponding 3D model device may occur during operation of the 3D model device or before the operation of the 3D model device.
  • a bad scenario occurs as described above, at least some of setting values, condition values, and quality information of the 3D model device may be changed to an abnormal range based on the bad scenario.
  • the scenario management unit 230 determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D model device, and determines the operation of the 3D model device and the quality of the material based on the determined one or more failure scenarios. At least one of the associated quality information may be changed.
  • the plurality of defect scenarios may include a surface defect, a loading amount defect, an uncoated width defect, and a mismatch.
  • the scenario management unit 230 extracts at least one of a surface defect, a loading amount defect, an uncoated width defect, and a mismatch to determine a defect scenario, and adjusts parameters and operations of the 3D model device according to the extracted or determined defect scenario. , quality information, etc. can be changed.
  • a user may change an adjustment parameter or change settings of a 3D model device to solve the bad scenario.
  • the scenario management unit 230 receives at least one of user behavior information and user condition information for resolving the determined one or more bad scenarios, and generates a 3D model changed based on at least one of the received user behavior information and user condition information.
  • the operation of the device can be calibrated.
  • the scenario management unit 230 corresponds to each of a plurality of quality parameters related to the quality of the material generated by the 3D model device based on the operation of the 3D model device being executed while the corrected operation of the 3D model device is being executed. It is possible to calculate a value to be calculated, and correct the quality information associated with the quality of the material created by the calibrated 3D model device based on the value corresponding to each of the calculated plurality of quality parameters.
  • the scenario management unit 230 may determine whether one or more bad scenarios have been resolved using the corrected quality information. For example, if the quality of the material is within a predetermined normal range, the scenario management unit 230 may determine that the bad scenario is resolved, but is not limited thereto, and the value of each quality parameter included in the quality information is determined in advance. If it corresponds to the determined normal range or a specific value, the scenario management unit 230 may determine that the bad scenario is resolved. Additionally or alternatively, when a value calculated by providing each quality parameter to an arbitrary algorithm falls within a predetermined normal range, the scenario management unit 230 may determine that the bad scenario is resolved.
  • setting values, condition values, etc. of the 3D model device that are changed to a range of malfunctions due to bad scenarios may be predetermined for each bad scenario, but are not limited thereto.
  • a bad scenario may be generated based on error information generated when an actual secondary battery production equipment malfunctions. That is, the scenario manager 230 obtains error information related to the malfunction when a malfunction occurs in an external device (eg, actual secondary battery production equipment) associated with the 3D model device, and based on the obtained error information, the 3D model device can create bad scenarios associated with the malfunctioning of For example, when a malfunction occurs in the coater, the scenario management unit 230 may obtain the value of each adjustment parameter and the set value of the coater as error information.
  • the scenario management unit 230 may generate a bad scenario by changing the value of each adjustment parameter obtained in this way and the setting value of the device to correspond to the 3D model device. With this configuration, a bad scenario is generated based on error information in an actual device, so that the simulation device 100 can effectively generate training content optimized for an actual working environment.
  • the test performing unit 240 determines whether one or more bad scenarios are resolved using the corrected quality information, and when it is determined that the one or more bad scenarios are solved, the one or more bad scenarios proceed. It is possible to calculate the progress time, loss value, etc. of one or more failure scenarios during the process.
  • the loss value may include a coating loss value, a material loss value, and the like, and may be calculated through a predetermined algorithm based on a user's response time, a user-input value, and the like.
  • the test execution unit 240 may generate operational capability information for the 3D model device of the user account based on the calculated running time and loss value.
  • the user account may refer to an account of a worker using the simulation device 100
  • the operation capacity information is information indicating the user's work proficiency, such as work speed, degree of proximity to a target value, evaluation score, etc.
  • the test execution unit 240 may determine whether the user passes the simulation training based on operational capability information for each failure scenario when the corresponding user solves all predetermined types of failure scenarios.
  • the user management unit 250 may perform management such as registration, modification, and deletion of a user account associated with a user using the simulation device 100 .
  • the user may use the simulation device 100 using his or her registered user account.
  • the user management unit 250 may store and manage whether or not each bad scenario for each user account has been resolved and operating capability information corresponding to each bad scenario in an arbitrary database.
  • the scenario management unit 230 extracts information associated with a specific user account stored in the database, and extracts at least one of a plurality of bad scenarios based on the extracted information. or you can decide.
  • the scenario management unit 230 may extract and generate only bad scenarios in which the work speed is lower than the average work speed based on information associated with the user account, or provide the bad scenarios to the user, but is not limited thereto. It may be extracted or determined by any other criterion or any combination of criterion.
  • each functional configuration included in the simulation device 100 has been separately described, but this is only to aid understanding of the invention, and one arithmetic device may perform two or more functions.
  • the simulation device 100 is shown to be distinguished from the facility moving unit 120, the device operating unit 130, and the quality confirmation unit 140, but is not limited thereto, and the facility moving unit 120, the device operation The unit 130 and the quality confirmation unit 140 may be included in the simulation device 100 .
  • the simulation device 100 can generate and provide a bad scenario having various values related to the malfunction of the secondary battery production equipment to the user, and accordingly, the user can see the malfunction situation that may occur in the actual device by himself. You can effectively learn how to respond according to each situation while solving problems.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the operation of the simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device (100 in FIG. 1) includes a human-machine interface (HMI) guide step 310, a condition adjustment preparation step 320, a condition adjustment execution step 330, a case training step ( 340), the test step 350, and the like.
  • HMI human-machine interface
  • the user may train how to operate the secondary battery production equipment through steps 310, 320, 330, 340, and 350.
  • the HMI guide step 310 may be a step of learning the types of various adjustment parameters included in the facility moving unit and how to manipulate the adjustment parameters. For example, a work instruction (image, video, animation, etc. representing the work instruction) indicating the type of adjustment parameter and a method of operating the adjustment parameter may be displayed or output on a facility moving unit or a device operation unit. Additionally, a portion of the screen may be turned on or activated so that the user can perform a task corresponding to the work instruction. In this case, the user can train how to use the moving parts of the equipment by manipulating conditions and/or values of arbitrary adjustment parameters corresponding to the work instructions.
  • a work instruction image, video, animation, etc. representing the work instruction
  • a method of operating the adjustment parameter may be displayed or output on a facility moving unit or a device operation unit.
  • a portion of the screen may be turned on or activated so that the user can perform a task corresponding to the work instruction. In this case, the user can train how to use the moving parts of the equipment by manipulating
  • a button that allows the user to proceed to the next step eg NEXT button, etc. may be displayed or activated.
  • the condition adjustment preparation step 320 may be a step in which a user learns how to set initial values of a facility operation unit, a device operation unit, and a quality check unit before operating the secondary battery production device. For example, a work order indicating initial values of a facility operating unit, a device operating unit, and a quality check unit may be displayed or output on a facility operating unit or a device operating unit. Additionally, a portion of the screen may be turned on or activated so that the user can perform a task corresponding to the work instruction. In this case, the user can learn how to set the initial values by checking the set values of the 3D model device corresponding to the work instructions (eg, shim number, shim model name, etc.) by touch input. When the user completes setting the initial value according to the work instruction, the next step may proceed or a button (eg, MEXT button, etc.) for proceeding to the next step may be displayed or activated.
  • a button eg, MEXT button, etc.
  • the condition adjustment execution step 330 may be a step in which the user learns how to check and take measures for defects that occur during operation of the secondary battery production apparatus. For example, in the case of a coater, surface defects, loading amount defects, uncoated portion width defects, insulation defects, sampling defects, mismatch defects, etc. may occur. Types of parameters, values of adjustment parameters, setting values of 3D model devices, etc. may be displayed or output. The user can process defects based on the displayed information and train how to solve the defects.
  • the case training step 340 may be a step in which the user learns a defect resolution method by repeatedly processing or solving each or a combination of a plurality of defect scenarios associated with the secondary battery production apparatus. For example, a user may directly select one of a plurality of bad scenarios for training, but is not limited thereto, and may train a bad scenario arbitrarily determined by a simulator device. In this case, in the case training step 340, guide information including condition information and action information required to solve each defect according to the defect scenario may be displayed or output.
  • the operation of the 3D model device and the quality of a material associated with the 3D model device may be changed in real time. By checking the quality that is changed in this way, the user can solve defects in the form of repetitive training, and can improve proficiency in coping with defects.
  • the test step 350 may be a step of evaluating the operating ability of the user by testing a process in which the user solves the bad scenario. For example, when a user solves each bad scenario, the operating ability of the user may be measured or evaluated based on the progress time and loss value of each bad scenario. The user can additionally learn or train on insufficient bad scenarios by checking such operational capability and test pass or not.
  • each step is illustrated as sequentially progressing, but is not limited thereto, and some of the steps may be omitted. Also, the order of each step may be changed. For example, the case training step 340 may be performed again after the test step 350 . With this configuration, the user can easily learn how to operate the secondary battery production device through a simulation that proceeds step by step according to the user's work skill level.
  • the device operation unit 130 displays text, images, videos, etc. including a work instruction sheet 410, a 3D model device 420, a user guide 430, and a NEXT button 440 on a display screen. can be displayed or printed.
  • the work instructions 410, the 3D model device 420, the user guide 430, the NEXT button 440, etc. are shown to be displayed in a specific area on the display screen, but are not limited thereto, and each text, Images, videos, etc. may be displayed on an arbitrary area of the display screen.
  • the work instruction 410 is a document including initial setting values and condition values of the 3D model device 420, and may be predetermined or generated by an arbitrary algorithm.
  • the simulation device receives and provides the contents of work instructions used to operate actual secondary battery production equipment, or provides initial setting values and condition values of the 3D model device 420 based on a plurality of input work instructions. etc. can be calculated to create a new work order.
  • the 3D model device 420 may be a 3D image, video, etc., in which secondary battery production equipment is implemented in a 3D form.
  • the 3D model device 420 may operate based on user condition information and/or user behavior information input from the user.
  • the user guide 430 includes information required to operate the 3D model device 420, condition information and action information required to solve a bad scenario, and may be information for guiding the user's next action. . That is, even if the user does not know how to operate the simulation device, the user guide 430 can be used to train how to operate the simulation device and how to respond to defects.
  • the corresponding step eg HMI guide step, condition adjustment preparation step, etc.
  • the NEXT button 440 for proceeding to the next step eg, condition adjustment execution step, case training step, test step, etc.
  • the user may select the activated NEXT button 440 with a touch input or the like to perform training corresponding to the next step.
  • the device operation unit 130 may display or output text, images, videos, etc. including a plurality of failure scenarios 510, 520, and 530 on a display screen.
  • the first bad scenario 510, the second bad scenario 520, the third bad scenario 530, etc. are shown to be displayed on a specific area on the display screen, but are not limited thereto, and each text and image , images, etc. may be displayed on an arbitrary area of the display screen.
  • each bad scenario may include content and difficulty of the bad scenario.
  • the first failure scenario 510 may be a non-coating width defect under a difficulty level
  • the second failure scenario 520 may be a mismatch failure under a difficulty level
  • the third failure scenario 530 may be a loading under difficulty level. may be of poor quality.
  • the user may select at least some of the plurality of bad scenarios 510 , 520 , and 530 displayed on the display screen through a touch input, etc., and perform training on the selected bad scenario.
  • one of the plurality of failure scenarios 510 , 520 , and 530 may be determined by a predetermined algorithm or the like.
  • the simulation device may determine a bad scenario or a combination of bad scenarios with a low task skill level through a user account (or information associated with the user account) of a user performing training.
  • the user's work skill level may be calculated or determined as a test result for each failure scenario, but is not limited thereto. With this configuration, the user can intensively train only the bad scenarios with low work proficiency by simply identifying and processing bad scenarios in which training is insufficient.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed or output on the device operation unit 130 according to another embodiment of the present invention.
  • the device operation unit 130 displays text, images, videos, etc. related to guide information 610, 620, 630 including condition information and action information required to solve each defect on a display screen. can be displayed or printed.
  • the first guide information 610, the second guide information 620, the third guide information 630, etc. are shown to be displayed in a specific area on the display screen, but are not limited thereto, and each text and image , images, etc. may be displayed on an arbitrary area of the display screen.
  • the guide information 610, 620, and 630 may include a defect phenomenon, a countermeasure method, a quality change according to a change in setting values and/or condition values of the 3D model device, and the like.
  • the first guide information 610 may include a measure related to the non-coating width defect, a quality change, and the like
  • the second guide information 620 may include a measure, quality change, and the like related to the mismatch defect.
  • the third guide information 630 may include a method of action related to a defective loading amount, a change in quality, and the like. The user checks the defect phenomenon and the countermeasure method corresponding to each defect phenomenon, manipulates the condition and/or value of the adjustment parameter, or adjusts the setting value of the 3D model device to perform training so that materials with quality within the normal range are produced. can be done
  • the guide information 610 , 620 , and 630 has been described above as being displayed or output on the device operation unit 130 , but is not limited thereto, and the guide information may be displayed on a separate display device.
  • a coater may refer to a device for coating a slurry prepared by a mixing process on a current collector (eg, foil).
  • the coater may include a slot die through which electrode active material slurry is discharged, a coating roller, and the like.
  • it may be important to perform coating to have a certain thickness, width, and pattern in order to produce a good quality material.
  • the thickness, width, pattern, etc. to which the coating is performed are set values such as pump RPM, die gap, die bending, slurry temperature, shim offset, EPC (edge position control), and / or can be changed by the condition value.
  • quality information related to the quality of a material produced by the 3D coater may be displayed or output on the quality confirmation unit 140 .
  • the simulator device determines one or more quality parameters for determining the quality of a material produced by the 3D coater and, while the operation of the 3D coater is being executed, controls the operation of the 3D coater to be executed. A value corresponding to each of the one or more quality parameters determined on the basis may be calculated. Then, the simulation device may generate and output quality information related to the quality of the material produced by the 3D coater based on the calculated value corresponding to each of the one or more quality parameters.
  • the first quality checker 140_1 may include quality information (or quality parameters) for checking the uncoated part width, mismatch, etc.
  • the second quality checker 140_2 may include quality information (or quality parameters) for checking a loading level. Additionally, whether a line defect or the like occurs may be determined by an image, video, animation, or the like of the 3D coater displayed on the device operation unit.
  • the plurality of adjustable parameters for determining the operation of the 3D coater device may include a pump RPM parameter, a die gap parameter, a die bending parameter, a slurry temperature parameter, EPC, and the like.
  • the pump RPM parameter may be a parameter for adjusting the speed at which the slurry is applied on the current collector
  • the die gap parameter may be a parameter for adjusting the distance between the current collector and the die
  • the die bending parameter may be a parameter for controlling the speed at which the slurry is applied on the current collector. It may be a parameter for adjusting the degree of bending of the ejected die.
  • EPC may be a parameter used to control the position of the coating roller and the like.
  • the value of the quality parameter displayed in the first quality checking unit 140_1 may be changed or adjusted.
  • condition values such as a pump RPM parameter, a die gap parameter, and a die bending parameter are input
  • the value of the quality parameter displayed in the second quality checking unit 140_2 may be changed or adjusted. That is, the user can check the operation and quality information of the 3D coater device that changes in real time by adjusting a plurality of adjustment parameters or manipulating the 3D coater with a touch input or a drag input.
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D coater, and determines the operation of the 3D coater and the quality and quality of materials based on the determined one or more failure scenarios. At least one of the associated quality information may be changed.
  • the plurality of defect scenarios may include surface defect scenarios.
  • a surface defect scenario may refer to a scenario in which a defective material is generated because the 3D slurry is not applied or abnormally applied to some areas of the 3D foil.
  • the simulation device when the determined one or more defect scenarios include a surface defect scenario, at least a partial area on the 3D foil coated with the 3D slurry by the 3D coater included in the device operation unit 130, the line defect It can be changed to a predetermined area (eg, an image, video, animation, etc., such as a point, line, or plane representing a defect) 810 representing a surface defect such as a line defect.
  • a predetermined area eg, an image, video, animation, etc., such as a point, line, or plane representing a defect
  • some of the coated areas may be changed to a predetermined area 810 including white lines.
  • the user selects a specific tool for resolving a surface defect such as a line defect among a plurality of tools by touch input, etc.
  • Surface defect scenarios can be responded to by touching or dragging a specific area of the 3D coater.
  • the simulation device receives a selection of a specific tool for resolving surface defects such as line defects from among a plurality of tools from the user, and uses the selected specific tool for at least some area corresponding to the die of the 3D coater. At least a partial area on the 3D foil that has been changed in response to receiving user action information of touching or dragging using the 3D foil may be corrected.
  • the device operating unit 130 may include icons indicating various tools that may be selected by the user.
  • a plurality of tools include a die drag tool for removing foreign substances in an area corresponding to a die of a 3D coater, and an area corresponding to a die (eg, a die lip) of a 3D coater.
  • a wiper tool for cleaning may be included. That is, the user may select the die drag tool, drag the die area of the 3D coater, and select the wiper tool to clean the die area of the 3D coater to respond to a surface defect scenario.
  • the simulation device may receive or generate user behavior information based on the input user's motion, and correct at least a partial region on the 3D foil included in the 3D coater based on the corresponding user behavior information.
  • the simulation device can determine whether the surface defect scenario has been resolved based on at least some areas on the calibrated 3D foil. For example, when user behavior information is generated based on a touch input, a drag input, etc. on a predetermined area in a predetermined order by a predetermined tool that can be used to solve a surface defect scenario, the simulation device performs a surface defect scenario. can be determined to be resolved. In other words, the simulation device may determine that the surface defect scenario is resolved when at least a partial area on the 3D foil is corrected based on the corresponding user behavior information. If it is determined that the scenario is resolved, predetermined areas 810 representing surface defects, such as line defects, may be removed on the 3D coater's image, video and/or animation.
  • the simulation device may perform a test evaluation of the user's account for the surface defect scenario. For example, the simulation device calculates the progress time, loss value, etc. of the surface defect scenario while the surface defect scenario is in progress, and uses the calculated progress time, loss value, etc. to evaluate the test of the user account for the surface defect scenario. can be performed.
  • FIG. 8 it is shown that an image, video and/or animation representing a part of the 3D coater is displayed on the device operation unit 130, but is not limited thereto, and the device operation unit 130 includes an image having the same shape as the actual coater, It may contain images and/or animations.
  • the user can effectively train in advance how to respond to problems that may occur in the coater process, and the simulation device effectively determines whether or not the problem has been solved based on the user's input or received motion. can do.
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D coater, and determines the operation of the 3D coater and the quality and quality of materials based on the determined one or more failure scenarios. At least one of the associated quality information may be changed.
  • the plurality of failure scenarios may include loading failure scenarios.
  • the same amount of active material per unit area should be applied on both sides of the current collector during coating, and in this case, the loading level may refer to the amount of active material per unit area. there is. That is, the loading amount failure scenario may refer to a scenario in which the loading amount is not equally applied and is non-uniform.
  • the simulation device when the determined one or more failure scenarios include a loading failure scenario, a value of a graph 910 representing the loading amount included in the quality information displayed on the quality checking unit 140. (e.g., the value of each parameter in the graph) can be changed to the defect range. For example, when a bad loading scenario occurs, the value of the graph 910 indicating the loading amount and the color and shape of the loading amount image 920 may be changed to a defective range.
  • the user may change condition values such as a pump RPM parameter, a die gap parameter, and a die bending parameter to respond to the scenario with a bad loading amount. That is, the loading amount of the 3D coater may be changed or corrected depending on values such as a pump RPM parameter, a die gap parameter, and a die bending parameter.
  • the loading amount of the 3D coater may be changed or corrected depending on values such as a pump RPM parameter, a die gap parameter, and a die bending parameter.
  • the value of the graph 910 indicating the loading amount changed to the defective range
  • the loading The color and shape of the quantity image 920 may be corrected. For example, when the side loading amount is high, the user may change the condition value of the die bending parameter, and the simulation device may receive the changed condition value to lower the side loading.
  • the simulation device may determine whether the loading scenario is resolved based on the corrected value of the graph 910 representing the loading amount. For example, the simulation device may calculate and correct values of the graph through an arbitrary algorithm based on values of the die bending parameter, the die gap parameter, and the pump RPM parameter. When it is determined that the value of the graph 910 calculated in this way is within a predetermined normal range, the simulation device may determine that the loading amount failure scenario has been resolved. If the scenario is determined to be resolved, the color of the loading amount image 920 may be changed or corrected to a color representative of normal quality.
  • the simulation device may perform a test evaluation of the user account for the loading bad scenario. For example, the simulation device calculates the progress time and loss value of the poor loading scenario while the poor loading scenario is in progress, and uses the calculated running time and loss value to account for the user account for the poor loading scenario. of test evaluation can be performed.
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D coater, and determines the operation of the 3D coater and the quality and quality of materials based on the determined one or more failure scenarios. At least one of the associated quality information may be changed.
  • the plurality of defect scenarios may include an uncoated part width defect scenario.
  • the uncoated portion may indicate an area where the active material is not coated, and the uncoated portion width defect scenario may refer to a scenario in which the active material is not coated in width.
  • the value of the quality parameter representing the width of the uncoated portion included in the quality information displayed on the quality confirmation unit 140 It can be changed to the bad range.
  • the quality confirmation unit 140 may include quality parameters related to the width of the uncoated part, such as BotHeader, Mis Bot, TopHeader, and Mis Top, and x1, x2, y1, and y2 are real-time can represent the width of the uncoated part of the material being created or altered by .
  • values indicating the uncoated portion width such as x1, x2, y1, and y2, may be changed to a defect range.
  • the user can respond to the uncoated part width defect scenario by changing condition values and/or set values such as a pump RPM parameter, a die gap parameter, and a shim offset. . That is, the width of the uncoated portion of the 3D coater may be changed or corrected by being influenced by a pump RPM parameter, a die gap parameter, a shim offset, and the like.
  • the simulation device touches at least a portion of the area corresponding to the shim of the 3D coater displayed on the device operation unit to adjust the shim offset. In response to receiving user action information, the 3D The operation of the coater can be corrected.
  • the simulation device may calibrate the operation of the 3D coater in response to receiving user condition information adjusting values for pump RPM parameters, die gap parameters, and the like. For example, the user can select and dismantle the area corresponding to the lower and/or upper shim offset adjustment bolts displayed on the device operating unit with a touch input, etc., and increase or decrease the offset of the OS unit and/or the offset of the DS unit. In this case, the simulation device may correct the uncoated portion width according to the changed offset value.
  • the simulation device can determine whether the uncoated portion width defect scenario has been resolved based on the corrected operation of the 3D coater. For example, the simulation device may calculate and correct the uncoated portion width through an arbitrary algorithm based on a pump RPM parameter, a value of a die gap parameter, a set value of a shim offset, and the like. If it is determined that the uncoated portion width thus calculated is within the predetermined normal range, the simulation device may determine that the uncoated portion width defect scenario has been resolved.
  • the simulation device may perform a test evaluation of the user account for the uncoated width failure scenario. For example, the simulation device calculates the progress time, loss value, etc. of the uncoated part width defect scenario while the uncoated part width defect scenario proceeds, and uses the calculated progress time, loss value, etc. to calculate the uncoated part width You can conduct a test evaluation of user accounts for bad scenarios.
  • the plurality of defect scenarios may further include any other defect scenarios that may occur in the coater.
  • the plurality of defect scenarios may further include a mismatch defect scenario in which left and right uncoated portion widths do not match.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of generating a bad scenario 1122 according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device 100 communicates with an external device (eg, secondary battery production equipment, etc.) 1110 and a bad scenario DB 1120, and data and/or information necessary for generating a bad scenario 1122. can be exchanged.
  • an external device eg, secondary battery production equipment, etc.
  • the simulation device 100 may receive or obtain error information 1112 related to the malfunction occurring from the external device 1110.
  • the error information 1112 may include operation information of the external device 1110 at the time when the malfunction occurs and a quality change amount of a material generated by the external device 1110 .
  • the simulation device 100 determines the value of each quality parameter of the condition value, setting value, and/or quality information of the 3D model device (eg, 3D coater) to correspond to the corresponding error information 1112, and determines the value of the determined 3D model device.
  • a failure scenario 1122 having condition values, setting values, and/or quality parameter values of the model device may be created.
  • the bad scenario 1122 generated in this way may be stored and managed in the bad scenario DB 1120 .
  • the simulation device 100 uses an arbitrary algorithm and/or a learned machine learning model to generate a bad scenario 1122 to correspond to the error information 1112, condition values and set values of the 3D model device. And/or a value of each quality parameter of the quality information may be determined, and a bad scenario 1122 may be generated.
  • the processor converts operation information of the external device 1110 into a first set of parameters related to the operation of the 3D model device, and converts the amount of quality change of the material generated by the external device 1110 into a 3D model device. into a second set of parameters associated with quality information associated with the quality of the material produced by Then, the processor determines a category of the malfunction occurring in the external device 1110 using the converted first set of parameters and the second set of parameters, and the determined category, the first set of parameters and the second set of parameters.
  • a failure scenario can be created based on a set of parameters.
  • a bad scenario is generated, but is not limited thereto, and for example, the bad scenario may be predetermined by a user.
  • the bad scenario may be generated by randomly determining setting values, condition values, and quality information associated with the 3D model device within a predetermined abnormal range.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which operational capability information 1230 and test results 1240 are generated according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device 100 receives user condition information 1210 and user behavior information 1220 from the user, and the received user condition information 1210 and user behavior information ( 1220), etc., it may be determined whether the bad scenario has been resolved.
  • the simulation device 100 calculates the progress time and loss value of the bad scenario while the bad scenario is in progress, and based on the calculated progress time and loss value. It is possible to generate operational capability information 1230 for the 3D model device of the user account. In this case, the test result 1240 may be output together with the operational capability information 1230 .
  • a user associated with a corresponding user account may perform a test on any bad scenario, and if all bad scenarios associated with a specific 3D model device are solved according to predetermined criteria, the simulation device 100 It may be determined that the user has passed a simulation test for a specific 3D model device.
  • the simulation method 1300 for secondary battery production may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device).
  • the simulation method 1300 for secondary battery production includes a processor operating unit including a 3D model device associated with secondary battery production, and a plurality of adjustment parameters for determining the operation of the 3D model device. It may be initiated by outputting a quality confirmation unit including quality information related to the quality of the material produced by the facility moving unit and the 3D model device (S1310).
  • the processor may obtain at least one of first user behavior information obtained through the device operation unit and first user condition information obtained through the facility operation unit (S1320).
  • the first user condition information may include information related to a value corresponding to at least one adjustment parameter among a plurality of adjustment parameters.
  • the processor may determine the operation of the 3D model device based on at least one of the obtained first user behavior information and first user condition information (S1330). In addition, the processor may execute the operation of the 3D model device included in the device operating unit based on the determined operation (S1340). When receiving the first user behavior information, the processor determines whether the received first user behavior information corresponds to a predetermined operating condition of the 3D model device, and determines whether the first user behavior information corresponds to the predetermined operating condition of the 3D model device. If it is determined to correspond to , the operation of the 3D model device may be permitted.
  • the processor determines one or more quality parameters for determining the quality of the material produced by the 3D model device, and while the operation of the 3D model device is being executed, based on the operation of the 3D model device being executed. A value corresponding to each of the determined one or more quality parameters may be calculated. In addition, the processor may generate quality information associated with the quality of the material created by the 3D model device based on values corresponding to each of the one or more quality parameters calculated.
  • the processor determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D model device, and among the quality information associated with the operation of the 3D model device and the quality of the material, based on the determined one or more failure scenarios. At least one can be changed. Then, the processor receives at least one of second user behavior information and second user condition information for solving the determined one or more bad scenarios, and based on the received at least one of second user behavior information and second user condition information. Thus, the operation of the changed 3D model device can be corrected.
  • the processor calculates a value corresponding to each of a plurality of quality parameters related to the quality of the material produced by the 3D model device based on the operation of the 3D model device being executed. can do.
  • the processor corrects quality information associated with the quality of the material generated by the calibrated 3D model device based on the value corresponding to each of the calculated quality parameters, and uses the corrected quality information to detect one or more defects. It can be determined whether the scenario has been resolved.
  • the method 1400 of simulating a test of a coater for producing a secondary battery may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device). As illustrated, the method 1400 of simulating a test of a coater for secondary battery production may be initiated by a processor receiving information associated with a user account of a user using a simulation device associated with secondary battery production (S1410).
  • a processor eg, at least one processor of a simulation device.
  • the information associated with the user account may include information about the ID of the user using the simulation device, information about bad scenarios in which test evaluation was performed, information about bad scenarios in which test evaluation was not performed, and information about whether the test passed or not. However, it is not limited thereto.
  • the processor includes a device operation unit including a 3D coater associated with production of a secondary battery, a facility operation unit including a plurality of adjustment parameters for determining the operation of the 3D coater, and quality information related to the quality of a material produced by the 3D coater. It is possible to execute a quality check unit that does (S1420). In this case, the processor may obtain at least one of first user behavior information obtained through the device operation unit and first user condition information obtained through the facility operation unit (S1430). In addition, the processor may determine the operation of the 3D coater based on at least one of the obtained first user behavior information and first user condition information (S1440). Also, the processor may execute an operation of applying the 3D slurry on the 3D foil (eg, current collector) associated with the 3D coater based on the determined operation (S1450).
  • a quality check unit that does (S1420).
  • the processor may obtain at least one of first user behavior information obtained through the device operation unit and first user condition information obtained through the facility operation unit (S
  • the processor determines one or more quality parameters for determining the quality of a material produced by the 3D coater, and while the operation of the 3D coater is being executed, each of the one or more quality parameters determined based on the operation of the 3D coater being executed. A value corresponding to can be calculated. Then, the processor may generate quality information associated with the quality of the material produced by the 3D coater based on values corresponding to each of the calculated one or more quality parameters.
  • the processor determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D coater, and based on the determined one or more failure scenarios, at least one of quality information associated with the operation of the 3D coater and the quality of the material.
  • the plurality of defect scenarios may include a surface defect scenario, a loading amount defect scenario, an uncoated portion width defect scenario, and a mismatch defect scenario.
  • each bad scenario can be solved by arbitrary user condition information and user behavior information input from the user.
  • test result calculation method 1500 is a diagram showing an example of a test result calculation method 1500 according to an embodiment of the present invention.
  • the test result calculation method 1500 may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device). As shown, the test result calculation method 1500 may be initiated when the processor receives at least one of second user behavior information and second user condition information for solving one or more determined bad scenarios (S1510).
  • the processor may correct the changed operation of the 3D model device based on at least one of the received second user behavior information and second user condition information (S1520).
  • the processor calculates a value corresponding to each of a plurality of quality parameters related to the quality of the material produced by the 3D model device based on the operation of the 3D model device being executed. It can be done (S1530).
  • the processor may correct the quality information associated with the quality of the material generated by the calibrated 3D model device based on the value corresponding to each of the plurality of quality parameters calculated (S1540).
  • the processor may determine whether one or more bad scenarios are resolved using the corrected quality information and/or setting values and condition values of the 3D model device (S1550). When it is determined that the bad scenario is not resolved, the processor may generate or obtain second user behavior information, second user condition information, etc. again using information input by the user.
  • the processor may determine whether the user passes the test based on operational capability information of a user account created to correspond to each of the bad scenarios included in the plurality of bad scenarios. For example, the processor may calculate progress times and loss values of one or more failure scenarios while the one or more failure scenarios proceed (S1560). In addition, the processor may generate operational capability information for the 3D model device of the user account based on the calculated running time and loss value (S1570).
  • the operating capability information may include, but is not limited to, the progress speed and accuracy calculated using the progress time and loss value, etc., and may further include the user's test score and whether or not the test passed.
  • one user account may be assigned to each user who produces secondary batteries, and operating capacity information generated based on the user's failure scenario progress time, loss value, etc. is stored or managed in association with the user account. It can be.
  • the bad scenario generating method 1600 may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device). As shown, the bad scenario generating method 1600 may be started by obtaining error information related to the malfunction when a malfunction occurs in an external device associated with a 3D model device (S1610).
  • a processor eg, at least one processor of a simulation device.
  • the bad scenario generating method 1600 may be started by obtaining error information related to the malfunction when a malfunction occurs in an external device associated with a 3D model device (S1610).
  • the processor may generate a bad scenario associated with a malfunction of the 3D model device based on the obtained error information (S1620).
  • the error information may include values and setting values of each adjustment parameter of the production equipment when actual secondary battery production equipment associated with the 3D model device malfunctions. For example, if the quality of the material produced by the secondary battery production equipment is out of a predetermined normal range, it may be determined that a malfunction has occurred, and if it is determined that a malfunction has occurred, the processor obtains error information related to the malfunction. And, based on the obtained error information, a bad scenario related to the malfunction of the 3D model device may be generated.
  • computing device 1700 may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user.
  • the computing device 1700 may include the aforementioned simulation device ( 100 in FIG. 1 ).
  • the computing device 1700 may be configured to support a virtual reality (VR), augmented reality (AR), or mixed reality (MR) environment, but is not limited thereto.
  • the computing device 1700 includes a laptop, a desktop, a workstation, a personal digital assistant, a server, a blade server, a main frame, and the like. It may include, but is not limited to.
  • the components of the computing device 1700 described above, their connections, and their functions are intended to be illustrative, and are not intended to limit implementations of the invention described and/or claimed herein.
  • Computing device 1700 includes a processor 1710, memory 1720, storage 1730, communication device 1740, memory 1720 and a high-speed interface 1750 connected to a high-speed expansion port, and a low-speed bus and storage devices. and a low-speed interface 1760 coupled to.
  • Each of the components 1710, 1720, 1730, 1740, and 1750 can be interconnected using various buses, mounted on the same main board, or mounted and connected in other suitable ways.
  • the processor 1710 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations.
  • the processor 1710 processes instructions stored in the memory 1720, the storage device 1730, and/or instructions executed in the computing device 1700, and displays the device coupled to the high-speed interface 1750. Graphic information may be displayed on an external input/output device 1770 such as
  • the communication device 1740 may provide a configuration or function for the I/O device 1770 and the computing device 1700 to communicate with each other through a network, and the I/O device 1770 and/or the computing device 1700 may be connected to another external device.
  • a configuration or function may be provided to support communication with a device or the like. For example, a request or data generated by a processor of an external device according to an arbitrary program code may be transmitted to the computing device 1700 through a network under the control of the communication device 1740 . Conversely, a control signal or command provided under the control of the processor 1710 of the computing device 1700 may be transferred to another external device via the communication device 1740 and a network.
  • the computing device 1700 is illustrated as including one processor 1710 and one memory 1720, but is not limited thereto, and the computing device 1700 includes a plurality of memories, a plurality of processors, and/or Alternatively, it may be implemented using a plurality of buses.
  • the present invention is not limited thereto, and a plurality of computing devices may interact with each other and perform operations required to execute the above-described method.
  • Memory 1720 may store information within computing device 1700 .
  • the memory 1720 may include a volatile memory unit or a plurality of memory units. Additionally or alternatively, memory 1720 may be comprised of a non-volatile memory unit or a plurality of memory units. Additionally, memory 1720 may be comprised of other forms of computer readable media, such as magnetic disks or optical disks. Also, an operating system and at least one program code and/or command may be stored in the memory 1720 .
  • Storage device 1730 may be one or more mass storage devices for storing data for computing device 1700 .
  • the storage device 1730 may include a hard disk, a magnetic disk such as a removable disk, an optical disk, an Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM), an Electrically Erasable PROM (EEPROM), and a flash memory.
  • EPROM Erasable Programmable Read-Only Memory
  • EEPROM Electrically Erasable PROM
  • flash memory It may be a computer readable medium including a semiconductor memory device such as a device, a CD-ROM and a DVD-ROM disk, or the like, or may be configured to include such a computer readable medium.
  • a computer program may be tangibly implemented in such a computer readable medium.
  • High-speed interface 1750 and low-speed interface 1760 may be means for interacting with input/output device 1770.
  • the input device may include a device such as a camera, keyboard, microphone, mouse, etc. including an audio sensor and/or image sensor
  • the output device may include a device such as a display, speaker, haptic feedback device, or the like.
  • the high-speed interface 1750 and the low-speed interface 1760 may be a means for interface with a device in which a configuration or function for performing input and output is integrated into one, such as a touch screen.
  • high-speed interface 1750 manages bandwidth-intensive operations for computing device 1700, while low-speed interface 1760 may manage less bandwidth-intensive operations than high-speed interface 1750.
  • the high-speed interface 1750 may be coupled to high-speed expansion ports capable of accommodating the memory 1720, the input/output device 1770, and various expansion cards (not shown).
  • low-speed interface 1760 can be coupled to storage 1730 and low-speed expansion port.
  • a low-speed expansion port which may include various communication ports (e.g., USB, Bluetooth, Ethernet, wireless Ethernet), supports one or more input/output devices such as a keyboard, pointing device, and scanner.
  • Device 1770 or may be coupled to a networking device such as a router, switch, or the like through a network adapter or the like.
  • Computing device 1700 may be implemented in many different forms.
  • computing device 1700 may be implemented as a standard server, or a group of such standard servers. Additionally or alternatively, computing device 1700 may be implemented as part of a rack server system, or may be implemented as a personal computer such as a laptop computer. In this case, components from computing device 1700 may be combined with other components in any mobile device (not shown).
  • This computing device 1700 may include one or more other computing devices or be configured to communicate with one or more other computing devices.
  • the input/output device 1770 is not included in the computing device 1700 in FIG. 17 , it is not limited thereto, and the computing device 1700 and the computing device 1700 may be configured as one device.
  • the high-speed interface 1750 and/or the low-speed interface 1760 are shown as separate elements from the processor 1710, but are not limited thereto, and the high-speed interface 1750 and/or the low-speed interface 1760 It may be configured to be included in the processor 1710.
  • the above methods and/or various embodiments may be realized with digital electronic circuits, computer hardware, firmware, software, and/or combinations thereof.
  • Various embodiments of the present invention may be executed by a data processing device, eg, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or implemented as a computer readable medium and/or a computer program stored on a computer readable medium.
  • a data processing device eg, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or implemented as a computer readable medium and/or a computer program stored on a computer readable medium.
  • the above-described computer program may be written in any form of programming language, including a compiled language or an interpreted language, and may be distributed in any form such as a stand-alone program, module, or subroutine.
  • a computer program may be distributed over one computing device, multiple computing devices connected through the same network, and/or distributed over multiple computing devices connected through multiple different networks.
  • the methods and/or various embodiments described above may be performed by one or more processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage certain functions, functions, or the like, by operating on input data or generating output data.
  • processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage certain functions, functions, or the like, by operating on input data or generating output data.
  • the method and/or various embodiments of the present invention may be performed by a special purpose logic circuit such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), and the method and/or various embodiments of the present invention may be performed.
  • Apparatus and/or systems for performing the embodiments may be implemented as special purpose logic circuits such as FPGAs or ASICs.
  • the one or more processors that execute the computer program may include general purpose or special purpose microprocessors and/or one or more processors of any kind of digital computing device.
  • the processor may receive instructions and/or data from each of the read-only memory and the random access memory, or receive instructions and/or data from the read-only memory and the random access memory.
  • components of a computing device performing methods and/or embodiments may include one or more processors for executing instructions, and one or more memories for storing instructions and/or data.
  • a computing device may exchange data with one or more mass storage devices for storing data.
  • a computing device may receive/receive data from and transfer data to a magnetic or optical disc.
  • a computer readable medium suitable for storing instructions and/or data associated with a computer program includes any semiconductor memory device such as an Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM), an Electrically Erasable PROM (EEPROM), and a flash memory device. It may include a non-volatile memory in the form of, but is not limited thereto.
  • the computer readable medium may include a magnetic disk such as an internal hard disk or a removable disk, a photomagnetic disk, a CD-ROM, and a DVD-ROM disk.
  • a computing device includes a display device (eg, a cathode ray tube (CRT), a liquid crystal display (LCD), etc.) It may include a pointing device (eg, a keyboard, mouse, trackball, etc.) capable of providing input and/or commands to, but is not limited thereto. That is, the computing device may further include any other type of device for providing interaction with a user.
  • a computing device may provide any form of sensory feedback to a user for interaction with the user, including visual feedback, auditory feedback, and/or tactile feedback.
  • the user may provide input to the computing device through various gestures such as visual, voice, and motion.
  • a computing device including a back-end component (eg, a data server), a middleware component (eg, an application server), and/or a front-end component.
  • the components may be interconnected by any form or medium of digital data communication, such as a communication network.
  • the communication network is a wired network such as Ethernet, a wired home network (Power Line Communication), a telephone line communication device and RS-serial communication, a mobile communication network, a wireless LAN (WLAN), Wi-Fi, and Bluetooth. and a wireless network such as ZigBee or a combination thereof.
  • the communication network may include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the like.
  • a computing device based on the example embodiments described herein may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user, including a user device, user interface (UI) device, user terminal, or client device.
  • the computing device may include a portable computing device such as a laptop computer.
  • the computing device may include personal digital assistants (PDAs), tablet PCs, game consoles, wearable devices, internet of things (IoT) devices, virtual reality (VR) devices, AR (augmented reality) device, etc. may be included, but is not limited thereto.
  • PDAs personal digital assistants
  • tablet PCs tablet PCs
  • game consoles wearable devices
  • IoT internet of things
  • VR virtual reality
  • AR augmented reality
  • a computing device may further include other types of devices configured to interact with a user.
  • the computing device may include a portable communication device (eg, a mobile phone, smart phone, wireless cellular phone, etc.) suitable for wireless communication over a network, such as a mobile communication network.
  • a computing device communicates wirelessly with a network server using wireless communication technologies and/or protocols such as radio frequency (RF), microwave frequency (MWF) and/or infrared ray frequency (IRF). It can be configured to communicate with.
  • RF radio frequency
  • MMF microwave frequency
  • IRF infrared ray frequency

Landscapes

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Abstract

본 발명은 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치에 관한 것이다. 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치는, 적어도 하나의 명령어들을 저장하도록 구성된 메모리 및 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하고, 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 경우, 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행하고, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 코터의 동작을 결정하고, 결정된 동작을 기초로 3D 코터와 연관된 3D 호일 상에 3D 슬러리를 도포하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함한다.

Description

이차전지 생산을 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법 및 장치
본 발명은 이차전지 생산을 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로, 이차전지 생산 작업자를 훈련시키기 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 전기차 시장의 성장으로 인해, 이차전지(secondary battery)의 개발, 생산 등에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 이차전지의 수요 증가에 대응하여 이차전지 생산을 위한 생산 공장의 수도 함께 증가하고 있다. 그러나, 이러한 이차전지 생산 공장을 가동시키기 위한 숙련된 작업자의 수는 현저히 부족하다.
한편, 기존에는 숙련된 작업자를 보고 배우는 방식으로 신입 작업자의 훈련 및 교육이 진행되었으나, 바쁜 이차전지 생산 일정으로 신입 작업자에 대한 훈련 및 교육이 장기간 동안 이루어지기 어려웠다. 이에 더하여, 작업자의 잦은 퇴직 등으로 인해 숙련된 작업자를 충분히 확보하기 어려운 문제가 있다. 또한, 일반적인 공장 가동 방법에 대해 작업자를 훈련시키더라도, 해당 작업자가 공장 가동 중 발생가능한 다양한 유형의 불량 상황에 즉각적으로 대응하도록 하는 것은 쉽지 않다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 이차전지 생산을 위한 코터 시뮬레이션 테스트 방법, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 발명은 방법, 장치(시스템), 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치는, 적어도 하나의 명령어들을 저장하도록 구성된 메모리 및 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하고, 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 경우, 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행하고, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 코터의 동작을 결정하고, 결정된 동작을 기초로 3D 코터와 연관된 3D 호일 상에 3D 슬러리를 도포하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 사용자로부터 3D 코터의 가동 능력에 대한 테스트 요청을 수신하고, 테스트 요청을 수신하는 경우, 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 표면 불량 시나리오를 포함하는 경우, 3D 코터에서 3D 슬러리가 도포된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을, 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역으로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 복수의 도구 중 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구에 대한 선택을 수신하고, 3D 코터의 다이에 대응되는 적어도 일부의 영역을 선택된 특정 도구를 이용하여 드래그하는 제2 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정하고, 보정된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 기초로 표면 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고, 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 표면 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 로딩량 불량 시나리오를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 로딩량 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 정보에 포함된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 불량 범위로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 조정 파라미터는 3D 코터의 로딩량과 연관된 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터 중 적어도 일부의 값을 변경하는 제2 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 보정하고, 로딩량을 나타내는 그래프의 보정된 값을 기초로 로딩량 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고, 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 로딩량 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함한다. 적어도 하나의 명령어들은, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 정보에 포함된 미코팅부 폭을 나타내는 품질 파라미터의 값을 불량 범위로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 3D 코터의 심에 대응되는 적어도 일부의 영역을 터치하여 심 오프셋을 조정하는 제3 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 3D 코터의 동작을 보정하고, 보정된 3D 코터의 동작을 기초로 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고, 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오가 사용자 계정에 의해 해결되었는지 여부를 판정하고, 복수의 불량 시나리오가 사용자 계정에 의해 해결된 것으로 판정된 경우, 복수의 불량 시나리오에 포함된 각각의 불량 시나리오에 대응되도록 생성된 사용자 계정의 가동 능력 정보를 기초로 사용자의 테스트 통과 여부를 판정하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법은, 이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 단계, 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 경우, 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행하는 단계, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계, 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 코터의 동작을 결정하는 단계 및 결정된 동작을 기초로 3D 코터와 연관된 3D 호일 상에 3D 슬러리를 도포하는 동작을 실행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 3D 코터의 가동 능력에 대한 테스트 요청을 수신하는 단계, 테스트 요청을 수신하는 경우, 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하는 단계 및 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오를 포함한다. 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 표면 불량 시나리오를 포함하는 경우, 3D 코터에서 3D 슬러리가 도포된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을, 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역으로 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 도구 중 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구에 대한 선택을 수신하는 단계, 3D 코터의 다이에 대응되는 적어도 일부의 영역을 선택된 특정 도구를 이용하여 드래그하는 제2 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정하는 단계, 보정된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 기초로 표면 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계 및 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 표면 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 로딩량 불량 시나리오를 포함한다. 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 로딩량 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 정보에 포함된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 불량 범위로 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 조정 파라미터는 3D 코터의 로딩량과 연관된 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터를 포함한다. 방법은, 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터 중 적어도 일부의 값을 변경하는 제2 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 보정하는 단계, 로딩량을 나타내는 그래프의 보정된 값을 기초로 로딩량 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계 및 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 로딩량 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함한다. 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 정보에 포함된 미코팅부 폭을 나타내는 품질 파라미터의 값을 불량 범위로 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 코터의 심에 대응되는 적어도 일부의 영역을 터치하여 심 오프셋을 조정하는 제3 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 3D 코터의 동작을 보정하는 단계, 보정된 3D 코터의 동작을 기초로 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계 및 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오가 사용자 계정에 의해 해결되었는지 여부를 판정하는 단계 및 복수의 불량 시나리오가 사용자 계정에 의해 해결된 것으로 판정된 경우, 복수의 불량 시나리오에 포함된 각각의 불량 시나리오에 대응되도록 생성된 사용자 계정의 가동 능력 정보를 기초로 사용자의 테스트 통과 여부를 판정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 다양한 실시예에서 이차전지 생산을 수행하는 사용자는 업무에 투입되기 전에, 시뮬레이션 장치를 통해 이차전지 생산 장치의 가동 방법, 불량 발생 시 대처 방법 등과 관련된 훈련을 수행할 수 있으며, 이와 같이 사용자를 훈련시킴으로써, 불량 발생으로 인한 손실이 현저하게 감소하여 이차전지 생산 작업의 능률이 효과적으로 향상될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 실제 장치에서의 오류 정보를 기초로 불량 시나리오를 생성함으로써, 시뮬레이션 장치는 실제 작업 환경에 최적화된 훈련 콘텐츠를 효과적으로 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 시뮬레이션 장치는 이차전지 생산 장치의 오작동과 연관된 다양한 값을 갖는 불량 시나리오를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자는 실제 장치에서 발생할 수 있는 오작동 상황을 스스로 해결하면서 각 상황에 따른 대응 방안을 효과적으로 학습할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 사용자는 사용자의 작업 숙련도에 따라 단계별로 진행되는 시뮬레이션을 통해, 이차전지 생산 장치의 작동 방법을 손쉽게 학습할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 사용자는 훈련이 부족한 불량 시나리오를 간단히 확인하고, 처리함으로써 작업 숙련도가 낮은 불량 시나리오만을 집중적으로 훈련할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 사용자는 코터 공정에서 발생할 수 있는 문제에 대한 대응 방법 등을 사전에 효과적으로 훈련할 수 있으며, 시뮬레이션 장치는 입력되거나 수신되는 사용자의 동작을 기초로 문제가 해결되었는지 여부를 효과적으로 판정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 사용자는 실제 작업 환경에서 발생된 오작동을 기초로 생성된 불량 시나리오를 이용하여 훈련함으로써, 불량에 대한 대응 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자가 시뮬레이션 장치를 사용하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치의 내부 구성을 나타내는 기능적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치가 동작하는 예시를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 동작부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 장치 동작부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 장치 동작부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 코터와 연관된 품질 확인부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 표면 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 로딩량 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 미코팅부 폭 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 가동 능력 정보 및 테스트 결과가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 결과 산출 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오 생성 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 17은 상술된 방법 및/또는 실시예 등을 수행하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치를 나타낸다.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
본 명세서에 개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명과 연관된 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도, 판례, 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 발명에서, '포함하다', '포함하는' 등의 용어는 특징들, 단계들, 동작들, 요소들 및/또는 구성요소들이 존재하는 것을 나타낼 수 있으나, 이러한 용어가 하나 이상의 다른 기능들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성요소들 및/또는 이들의 조합이 추가되는 것을 배제하지는 않는다.
본 발명에서, 특정 구성요소가 임의의 다른 구성요소에 '결합', '조합', '연결', '연관' 되거나, '반응' 하는 것으로 언급된 경우, 특정 구성요소는 다른 구성요소에 직접 결합, 조합, 연결 및/또는 연관되거나, 반응할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 특정 구성요소와 다른 구성요소 사이에 하나 이상의 중간 구성요소가 존재할 수 있다. 또한, 본 발명에서 "및/또는"은 열거된 하나 이상의 항목의 각각 또는 하나 이상의 항목의 적어도 일부의 조합을 포함할 수 있다.
본 발명에서, '제1', '제2' 등의 용어는 특정 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사용되는 것으로, 이러한 용어에 의해 상술한 구성요소가 제한되진 않는다. 예를 들어, '제1' 구성 요소는 '제2' 구성 요소와 동일하거나 유사한 형태의 요소를 지칭하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명에서, '이차전지(secondary battery)'는 전류와 물질 사이의 산화 환원 과정이 여러 번 반복가능한 물질을 사용하여 만든 전지를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 이차전지를 생산하기 위해, 믹싱(mixing), 코팅(coating), 압연(roll pressing), 슬리팅(slitting), 노칭(notching) 및 건조, 라미네이션(lamination), 폴딩 및 스택(stack), 라미네이션 및 스택, 패키지, 충방전, 디가스(degas), 특성 검사 등의 공정이 수행될 수 있다. 이 경우, 각 공정을 수행하기 위한 별도의 생산 장비(장치)가 사용될 수 있다. 여기서. 각 생산 장비는 사용자가 설정하거나 변경한 조정 파라미터, 설정 값 등에 의해 동작할 수 있다.
본 발명에서, '사용자'는 이차전지 생산을 수행하고, 이차전지 생산 장비를 작동시키는 작업자를 지칭할 수 있으며, 이차전지 생산 장비에 대한 시뮬레이션 장치를 통해 훈련하는 사용자를 포함할 수 있다. 또한, '사용자 계정'은 이러한 시뮬레이션 장치를 이용할 수 있도록 생성되거나 각 사용자에게 할당된 ID로서, 사용자는 사용자 계정을 이용하여 시뮬레이션 장치 상에 로그인(log-in)하고, 시뮬레이션을 수행할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
본 발명에서, '설비 가동부', '장치 동작부' 및 '품질 확인부'는 시뮬레이터 장치에 포함되거나 시뮬레이터 장치와 연관된 입출력 장치 및/또는 입출력 장치에 표시되는 소프트웨어 프로그램으로서, 3D 모델 장치 등의 이미지, 영상 등을 출력하거나, 사용자로부터의 다양한 입력을 수신하여 시뮬레이터 장치로 전달하는 장치 및/또는 프로그램을 지칭할 수 있다.
본 발명에서, '3D 모델 장치'는 실제 이차전지 생산 장비를 구현한 가상의 장치로서, 사용자가 입력하는 정보(예: 사용자 입력 정보 및/또는 사용자 행동 정보)에 의해 가상의 장치의 이미지, 영상, 애니메이션 등이 실행, 변경 및/또는 보정되는 등으로 동작할 수 있다. 즉, '3D 모델 장치의 동작'은 실행, 변경 및/또는 보정되는 가상의 장치의 이미지, 영상, 애니메이션 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치는, 믹싱(mixing), 코팅(coating), 압연(roll pressing), 슬리팅(slitting), 노칭(notching) 및 건조, 라미네이션(lamination), 폴딩 및 스택(stack), 라미네이션 및 스택, 패키지, 충방전, 디가스(degas), 특성 검사 등의 각각을 수행하기 위한 장치를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 3D 모델 장치는 2D 모델 장치로 구현되거나 2D 모델 장치와 함께 구현될 수도 있다. 다시 말해, 본 발명에서, 3D 모델 장치는 3차원 모델로 한정되지 않고, 2차원 모델을 포함할 수 있다. 이에 따라, 3D 모델 장치는 2D 모델 장치, 애니메이션 모델 장치, 가상 모델 장치 등의 용어를 포함할 수 있다.
본 발명에서, '사용자 조건 정보'는 조정 파라미터 중 적어도 일부의 조건 및/또는 값 등을 설정하거나 변경하는 사용자 입력을 포함하거나, 해당 사용자 입력을 기초로 사전 결정된 임의의 알고리즘에 의해 생성 정보일 수 있다.
본 발명에서, '사용자 행동 정보'는 3D 모델 장치의 적어도 일부 영역에 수행되는 터치(touch) 입력, 드래그(drag) 입력, 핀치(pinch) 입력, 회전(rotation) 입력 등의 사용자 입력을 포함하거나, 해당 사용자 입력을 기초로 사전 결정된 임의의 알고리즘에 의해 생성된 정보일 수 있다.
본 발명에서, '불량 시나리오(defect scenario)'는 3D 모델 장치의 동작을 오작동 범위로 변경하거나, 3D 모델 장치의 동작에 의해 결정되는 물질의 품질 정보를 불량 범위로 변경하기 위한 값, 조건 등을 포함하는 시나리오일 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치의 동작 중 불량 시나리오가 발생되는 경우, 발생된 불량 시나리오에 기초하여 3D 모델 장치의 동작, 품질 정보 등이 변경될 수 있다. 또한, 불량 시나리오에 의해 변경된 3D 모델 장치의 동작, 품질 정보 등이 정상 범위로 보정되는 경우, 해당 불량 시나리오는 해결된 것으로 판정될 수 있다.
본 발명에서, '훈련 시나리오(training scenario)'는 이차전지 생산 장비를 가동하기 위한 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이차전지 생산 장비가 슬리터(slitter)인 경우, 훈련 시나리오는 슬리터의 시작물과 결과물을 교체하기 위한 점보롤 교체 시나리오, 팬케이크 취출 시나리오, 팬케이블 코어 투입 시나리오 등을 포함할 수 있다. 여기서, 훈련 시나리오는 불량 시나리오를 포함할 수 있다.
본 발명에서, '믹싱 공정'은 활물질, 바인더(binder) 및 기타 첨가제를 용매와 혼합하여 슬러리(slurry)를 제조하는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 특정 품질의 슬러리를 제조하기 위해, 활물질, 도전재, 첨가제, 바인더 등의 첨가 비율을 결정하거나 조정할 수 있다. 또한, 본 발명에서 '코팅 공정'은 슬러리를 일정한 양과 모양으로 호일(foil) 위에 바르는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 특정 품질의 양과 모양을 갖는 코팅을 수행하기 위해 코터 장치의 다이(die), 슬러리 온도 등을 결정하거나 조정할 수 있다.
본 발명에서, '압연 공정'은 코팅된 전극을 회전하는 상, 하부의 두 개의 롤(roll) 사이로 통과시켜 일정한 두께로 누르는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 압연 공정으로 전극 밀도를 증가시켜 전지의 용량을 최대화하기 위해, 롤 사이의 간격 등을 결정하거나 조정할 수 있다. 또한, 본 발명에서 '슬리팅 공정'은 회전하는 상, 하부의 두 개의 나이프(knife) 사이로 전극을 통과시켜 해당 전극을 일정한 크기의 폭으로 자르는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 일정한 전극 폭을 유지하기 위해 다양한 조정 파라미터를 결정하거나 조정할 수 있다.
본 발명에서, '노칭 및 건조 공정'은 전극을 일정한 모양으로 타발한 후, 수분을 제거하는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 특정 품질의 모양으로 타발을 수행하기 위해 커팅 높이, 길이 등을 결정하거나 조정할 수 있다. 또한, 본 발명에서, '라미네이션 공정'은 전극과 분리막을 실링(sealing)하고 커팅(cutting)하는 공정일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 특정 품질의 커팅을 수행하기 위해 x축에 대응하는 값, y축에 대응하는 값 등을 결정하거나 조정할 수 있다.
본 발명에서, '패키지 공정'은 조립이 완료된 셀(cell)에 리드(lead) 및 테이프(tape)를 부착하고, 알루미늄 파우치에 포장하는 공정일 수 있으며, '디가스 공정'은 셀(cell) 내부 공기 유입 및 전해액 누출을 방지하기 위해 셀 내의 가스를 제거하는 공정일 수 있다. 또한, 본 발명에서, '특성 검사 공정'은 셀의 출하 전 측정기를 사용하여 셀의 두께, 무게, 절연 전압 등의 특성을 확인하는 공정일 수 있다. 이와 같은 공정의 경우, 사용자는 정상 범위 내의 특정 품질로 각 공정이 수행될 수 있도록 다양한 조정 파라미터의 조건, 값 등을 조정하거나, 장치에 대응하는 설정 값을 변경할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자(110)가 시뮬레이션 장치(100)를 사용하는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 장치(100)는 이차전지(secondary battery) 생산 작업자(예: 사용자(110))를 훈련시키기 위한 장치로서, 설비 가동부(120), 장치 동작부(130), 품질 확인부(140) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자(110)는 실제 이차전지의 생산 장비를 가상(예: 2D, 3D 등)으로 구현한 시뮬레이션 장치(100)를 조작하여, 이차전지 생산 장비(예: 코터)의 사용법을 학습하거나, 생산 제품의 품질 저하 발생 시 대응 방법 등을 훈련할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 설비 가동부(120)는 장치 동작부(130)에 표시되는 3D 모델 장치(예: 3D 코터)의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 제1 설비 가동부(120_1)는 제1 조정 파라미터(예: 제1 세트의 조정 파라미터)를 포함하고, 제2 설비 가동부(120_2)는 제2 조정 파라미터(예: 제2 세트의 조정 파라미터)를 포함할 수 있다. 사용자(110)는 제1 조정 파라미터 및 제2 조정 파라미터 중 적어도 일부의 조건을 변경하여 3D 모델 장치의 동작을 실행, 변경 및/또는 보정할 수 있다. 즉, 3D 모델 장치의 동작은 사용자(110)가 입력한 조정 파라미터의 변화에 의해 적응적으로 변경되거나 보정될 수 있다.
장치 동작부(130)는 이차전지의 생산과 연관된 3D 모델 장치를 포함할 수 있다. 여기서, 3D 모델 장치는 이차전지의 생산 장비인 믹서(mixer), 코터(coater), 슬리터(slitter), 롤 프레싱(roll presser) 장치, 라미네이션(lamination) 장치, L&S(lamination & stack) 장치 등과 연관된 가상의 모델(예: 2D 모델, 3D 모델 등)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 이차전지의 생산을 위해 사용되는 다른 임의의 장치의 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자(110)는 장치 동작부(130)에 포함된 3D 모델 장치(3D 모델 장치의 적어도 일부 영역)에 대한 터치(touch) 입력, 드래그(drag) 입력, 핀치(pinch) 입력 등을 수행하여 3D 모델 장치를 조작하거나, 3D 모델 장치의 구성을 변경할 수 있다. 이 경우, 사용자(110)는 뷰(view) 전환 등을 통해 3D 모델 장치의 임의의 영역을 확인하거나 확대/축소할 수 있으며, 터치 입력 등을 수행하여 3D 모델 장치를 조작하거나, 3D 모델 장치의 구성을 변경할 수 있다. 여기서, 장치 동작부(130)에 이차전지 생산과 연관된 3D 모델 장치가 표시되는 것으로 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 이차전지 생산 공정에 따라 특정 공정과 연관된 장치는 2D 모델 장치로서 구현되고, 표시될 수 있다.
품질 확인부(140)는 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 제1 품질 확인부(140_1)는 제1 품질 파라미터(예: 제1 세트의 품질 파라미터)를 포함하고, 제2 품질 확인부(140_2)는 제2 품질 파라미터(예: 제2 세트의 품질 파라미터)를 포함할 수 있다. 여기서, 품질 정보는 사전 결정된 기준 및/또는 알고리즘을 기초로 제1 파라미터, 제2 파라미터 등에 대한 연산을 수행하여 생성될 수 있다. 즉, 사용자(110)는 조정 파라미터를 변경하거나 3D 모델 장치를 조작하는 것에 응답하여 생성되는 품질 정보를 품질 확인부(140)를 통해 확인할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 이차전지 생산 공정에 따라 특정 공정의 품질 확인부(140)는 장치 동작부(130)에 포함될 수 있다. 이 경우, 품질 정보는 장치 동작부(130)의 3D 모델 장치와 연관되어 표시되거나, 3D 모델 장치의 특정 동작에 의해 확인될 수 있다. 예를 들어, 장치 동작부(130)에 표시된 품질 확인을 위한 버튼이 선택되는 경우, 품질 정보가 표시되거나 출력될 수 있다. 다른 예에서, 3D 모델 장치의 적어도 일부 영역의 색상 변경 등에 의해 품질 정보가 표시되거나 출력될 수 있다.
도 1에서는 시뮬레이션 장치(100)가 두 개의 설비 가동부(120_1, 120_2) 및 두 개의 품질 확인부(140_1, 140_2)를 포함하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 설비 가동부(120) 및 품질 확인부(140)는 시뮬레이션 장치(100)와 연관된 3D 모델 장치의 종류 등에 따라 임의의 개수로 결정될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 이차전지 생산을 수행하는 사용자(110)는 업무에 투입되기 전에, 시뮬레이션 장치(100)를 통해 이차전지 생산 장치(예: 코터)의 가동 방법, 불량 발생 시 대처 방법 등과 관련된 훈련을 수행할 수 있으며, 이와 같이 사용자(110)를 훈련시킴으로써, 불량 발생으로 인한 손실(loss)이 현저하게 감소하여 이차전지 생산 작업의 능률이 효과적으로 향상될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치(100)의 내부 구성을 나타내는 기능적인 블록도이다. 도시된 것과 같이, 시뮬레이션 장치(100)(예를 들어, 시뮬레이션 장치(100)의 적어도 하나의 프로세서)는 3D 모델 장치 동작부(210), 품질 결정부(220), 시나리오 관리부(230), 테스트 수행부(240), 사용자 관리부(250) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 시뮬레이션 장치(100)는 설비 가동부(120), 장치 동작부(130) 및 품질 확인부(140)와 통신하며, 3D 모델 장치와 연관된 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다.
3D 모델 장치 동작부(210)는 사용자의 조작에 따라 장치 동작부(130)에 표시된 3D 모델 장치의 동작을 실행, 변경 및/또는 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 3D 모델 장치 동작부(210)는 사용자(예: 이차전지 생산 작업자)로부터 입력된 정보 등을 이용하여 사용자 행동 정보 및/또는 사용자 조건 정보를 획득하거나 수신할 수 있다. 그리고 나서, 3D 모델 장치 동작부(210)는 획득되거나 수신된 사용자 행동 정보 및/또는 사용자 조건 정보를 이용하여 3D 모델 장치의 동작을 결정하거나 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 행동 정보는 장치 동작부(130)에 포함된 3D 모델 장치의 적어도 일부 영역을 터치하는 등의 사용자 입력을 기초로 생성된 정보로서, 사용자 입력에 따른 3D 모델 장치의 설정 값의 변화량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치가 이차전지 생산을 위한 코터 장치인 경우, 사용자는 장치 동작부(130)를 통해 코터 장치의 다이(die) 영역의 고정 볼트를 터치 입력 등으로 선택하여 해제하고, 심 오프셋(shim offset)을 변경할 수 있으며, 이 경우, 변경된 심 오프셋에 기초한 사용자 행동 정보가 생성될 수 있다. 다른 예에서, 3D 모델 장치가 DSF & EOL 장치인 경우, 사용자는 장치 동작부(130)를 통해 DSF & EOL 장치의 특정 영역을 터치 입력 등으로 선택하여 계측기 소모품을 교체할 수 있으며, 이 경우, 교체된 소모품에 기초한 사용자 행동 정보가 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 조건 정보는 설비 가동부(120)에 포함된 복수의 조정 파라미터 중 적어도 일부의 파라미터의 조건(condition) 및/또는 값(value)을 변경하는 사용자 입력에 기초하여 생성된 정보로서, 사용자 입력에 따른 3D 모델 장치의 동작을 결정하기 위한 조건 값의 변화량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치가 이차전지 생산을 위한 코터 장치인 경우, 사용자는 설비 가동부(120)를 통해 다이 밴딩(die bending) 파라미터를 특정 값으로 변경할 수 있으며, 이 경우, 변경된 다이 밴딩 파라미터의 값에 기초한 사용자 조건 정보가 생성될 수 있다.
상술한 바와 같이, 사용자 조건 정보 및/또는 사용자 행동 정보를 기초로 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 경우, 품질 결정부(220)는 3D 모델 장치의 동작에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 결정하거나 생성할 수 있다. 즉, 3D 모델 장치가 동작하는 경우(3D 모델 장치가 동작하는 애니메이션, 영상 등이 실행되는 경우), 품질 정보는 해당 3D 모델 장치의 설정 값, 조건 값 등에 따라 상이하게 결정되거나 생성될 수 있다. 다시 말해, 사용자는 조정 파라미터를 변경하거나, 3D 모델 장치의 적어도 일부 영역을 터치 입력 등으로 설정하여 해당 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질을 변경하거나 조정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 품질 결정부(220)는 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하거나 추출하고, 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 모델 장치의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다. 여기서, 품질 파라미터에 대응하는 값은 사전 결정된 임의의 알고리즘에 의해 산출될 수 있다. 또한, 품질 결정부(220)는 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치가 이차전지 생산을 위한 코터 장치인 경우, 사용자가 다이 밴딩 파라미터를 조정하면 로딩량이 품질 파라미터로서 결정되고, 로딩량에 대응하는 값이 산출될 수 있다. 이 경우, 품질 결정부(220)는 산출된 로딩량을 포함하는 품질 정보를 생성하거나 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 모델 장치의 동작 중 또는 3D 모델 장치의 동작 전에 해당 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 불량 시나리오가 발생할 수 있다. 이와 같이 불량 시나리오가 발생하는 경우, 발생된 불량 시나리오에 기초하여 3D 모델 장치의 설정 값, 조건 값 및 이에 따른 품질 정보 중 적어도 일부가 비정상(abnormal) 범위로 변경될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시나리오 관리부(230)는 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 모델 장치의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치가 코터 장치인 경우, 복수의 불량 시나리오는 표면 불량, 로딩량 불량, 미코팅 폭 불량, 미스매치(mismatch) 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 시나리오 관리부(230)는 표면 불량, 로딩량 불량, 미코팅 폭 불량 및 미스매치 중 적어도 하나를 추출하여 불량 시나리오를 결정하고, 추출되거나 결정된 불량 시나리오에 따라 3D 모델 장치의 조정 파라미터, 동작, 품질 정보 등을 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 발생된 불량 시나리오를 해결하기 위해 조정 파라미터를 변경하거나, 3D 모델 장치의 설정을 변환시킬 수 있다. 이 경우, 시나리오 관리부(230)는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위한 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 수신된 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 변경된 3D 모델 장치의 동작을 보정할 수 있다. 또한, 시나리오 관리부(230)는 보정된 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 모델 장치의 동작을 기초로 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고, 산출된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정할 수 있다.
그리고 나서, 시나리오 관리부(230)는 보정된 품질 정보를 이용하여 하나 이상의 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 물질의 품질이 사전 결정된 정상 범위 이내인 경우, 시나리오 관리부(230)는 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 품질 정보에 포함된 각 품질 파라미터의 값이 사전 결정된 정상 범위 또는 특정 값에 해당하는 경우, 시나리오 관리부(230)는 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 각 품질 파라미터를 임의의 알고리즘에 제공하여 산출된 값이 사전 결정된 정상 범위에 해당하는 경우, 시나리오 관리부(230)는 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 불량 시나리오에 의해 오작동의 범위로 변경되는 3D 모델 장치의 설정 값, 조건 값 등은 불량 시나리오별로 사전 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 불량 시나리오는 실제 이차전지 생산 장비의 오작동 시 발생된 오류(error) 정보를 기초로 생성될 수 있다. 즉, 시나리오 관리부(230)는 3D 모델 장치와 연관된 외부 장치(예: 실제 이차전지 생산 장비)에서 오작동이 발생하는 경우, 오작동과 연관된 오류 정보를 획득하고, 획득된 오류 정보에 기초하여 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 불량 시나리오를 생성할 수 있다. 예를 들어, 코터에서 오작동이 발생한 경우, 시나리오 관리부(230)는 오작동 시의 각각의 조정 파라미터의 값 및 코터의 설정 값을 오류 정보로서 획득할 수 있다. 시나리오 관리부(230)는 이와 같이 획득된 각각의 조정 파라미터의 값 및 장치의 설정 값을 3D 모델 장치에 대응되도록 변경하여 불량 시나리오를 생성할 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 실제 장치에서의 오류 정보를 기초로 불량 시나리오가 생성됨으로써, 시뮬레이션 장치(100)는 실제 작업 환경에 최적화된 훈련 콘텐츠를 효과적으로 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 테스트 수행부(240)는 보정된 품질 정보를 이용하여 하나 이상의 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고, 하나 이상의 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 하나 이상의 불량 시나리오가 진행되는 동안의 하나 이상의 불량 시나리오의 진행 시간, 손실(loss) 값 등을 산출할 수 있다. 예를 들어, 손실 값은 코팅 손실 값, 재료 손실 값 등을 포함할 수 있으며, 사용자의 대응 시간, 사용자가 입력한 값 등에 기초하여 사전 결정된 임의의 알고리즘을 통해 산출될 수 있다. 또한, 테스트 수행부(240)는 산출된 진행 시간 및 손실 값을 기초로 사용자 계정의 3D 모델 장치에 대한 가동 능력 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 사용자 계정은 시뮬레이션 장치(100)를 사용하는 작업자의 계정을 지칭할 수 있으며, 가동 능력 정보는 해당 사용자의 작업 숙련도를 나타내는 정보로서, 작업 속도, 타겟(target) 값 근접 정도, 평가 점수 등을 포함할 수 있다. 추가적으로, 테스트 수행부(240)는 해당 사용자가 사전 결정된 모든 유형의 불량 시나리오를 해결한 경우, 각 불량 시나리오에 대한 가동 능력 정보를 기초로 사용자의 시뮬레이션 훈련의 통과 여부를 결정할 수도 있다.
사용자 관리부(250)는 시뮬레이션 장치(100)를 이용하는 사용자와 연관된 사용자 계정의 등록, 수정, 삭제 등의 관리를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자는 자신의 등록된 사용자 계정을 이용하여 시뮬레이션 장치(100)를 이용할 수 있다. 이 경우, 사용자 관리부(250)는 각 사용자 계정에 대한 각 불량 시나리오의 해결 여부, 각 불량 시나리오에 대응하는 가동 능력 정보를 임의의 데이터베이스 상에 저장하여 관리할 수 있다. 사용자 관리부(250)에 의해 저장된 정보를 이용하여, 시나리오 관리부(230)는 데이터베이스 상에 저장된 특정 사용자 계정과 연관된 정보를 추출하고, 추출된 정보를 기초로 복수의 불량 시나리오 중 적어도 하나의 시나리오를 추출하거나 결정할 수 있다. 예를 들어, 시나리오 관리부(230)는 사용자 계정과 연관된 정보를 기초로 작업 속도가 평균 작업 속도보다 낮은 불량 시나리오만을 추출하여 발생시키거나 해당 사용자에게 제공할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 불량 시나리오는 다른 임의의 기준 또는 임의의 기준들의 조합에 의해 추출되거나 결정될 수도 있다.
도 2에서는 시뮬레이션 장치(100)에 포함된 각각의 기능적인 구성이 구분되어 상술되었으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것일 뿐이며, 하나의 연산 장치에서 둘 이상의 기능을 수행할 수도 있다. 또한, 도 2에서 시뮬레이션 장치(100)는 설비 가동부(120), 장치 동작부(130) 및 품질 확인부(140)와 구분되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 설비 가동부(120), 장치 동작부(130) 및 품질 확인부(140)는 시뮬레이션 장치(100)에 포함될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 시뮬레이션 장치(100)는 이차전지 생산 장비의 오작동과 연관된 다양한 값을 갖는 불량 시나리오를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자는 실제 장치에서 발생할 수 있는 오작동 상황을 스스로 해결하면서 각 상황에 따른 대응 방안을 효과적으로 학습할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치가 동작하는 예시를 나타내는 블록도이다. 도시된 것과 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 HMI(Human-Machine Interface) 가이드 단계(310), 조건조정 준비 단계(320), 조건조정 실행 단계(330), 케이스(case) 훈련 단계(340), 테스트 단계(350) 등의 과정을 통해 동작할 수 있다. 다시 말해, 사용자는 단계들(310, 320, 330, 340 및 350)을 통해 이차전지 생산 장비의 조작 방법 등을 훈련할 수 있다.
HMI 가이드 단계(310)는 설비 가동부에 포함된 다양한 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 조작 방법 등을 학습하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 조작 방법 등을 나타내는 작업지시서(작업지시서를 나타내는 이미지, 영상, 애니메이션 등)가 설비 가동부, 장치 동작부 등에 표시되거나 출력될 수 있다. 추가적으로, 사용자가 작업지시서에 대응하는 작업을 수행할 수 있도록 화면의 일부 영역이 점등되거나 활성화될 수 있다. 이 경우, 사용자는 작업지시서에 대응하는 임의의 조정 파라미터의 조건 및/또는 값을 조작하여 설비 가동부의 사용 방법을 훈련할 수 있다. 사용자가 작업지시서에 따라 임의의 버튼(button)을 미리 정해진 시간 동안 터치하거나, 임의의 파라미터에 대응하는 올바른 값을 입력하는 경우, 다음 단계가 진행되거나, 다음 단계로 진행할 수 있는 버튼(예: NEXT 버튼 등)이 표시되거나 활성화될 수 있다.
조건조정 준비 단계(320)는 이차전지 생산 장치를 작동시키기 전에 사용자가 설비 가동부, 장치 동작부, 품질 확인부 등의 초기값을 설정하는 방법 등을 학습하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 설비 가동부, 장치 동작부, 품질 확인부 등의 초기값을 나타내는 작업지시서가 설비 가동부, 장치 동작부 등에 표시되거나 출력될 수 있다. 추가적으로, 사용자가 작업지시서에 대응하는 작업을 수행할 수 있도록 화면의 일부 영역이 점등되거나 활성화될 수 있다. 이 경우, 사용자는 작업지시서에 대응하는 3D 모델 장치의 설정 값(예: 심 넘버(shim number), 심 모델명 등)을 터치 입력 등으로 확인하여, 초기값 설정 방법을 학습할 수 있다. 사용자가 작업지시서에 따라 초기값 설정을 완료한 경우, 다음 단계가 진행되거나, 다음 단계로 진행할 수 있는 버튼(예: MEXT 버튼 등)이 표시되거나 활성화될 수 있다.
조건조정 실행 단계(330)는 사용자가 이차전지 생산 장치의 동작 시 발생하는 불량을 확인하고 조치하는 방법 등을 학습하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 코터의 경우, 표면 불량, 로딩량 불량, 미코팅부 폭 불량, 절연 불량, 샘플링 불량, 미스매치 불량 등이 발생할 수 있으며, 불량 발생과 함께, 불량을 해결하기 위해 조작해야 하는 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 값, 3D 모델 장치의 설정 값 등이 표시되거나 출력될 수 있다. 사용자는 이와 같이 표시된 정보를 기초로 불량을 처리하며, 불량 해결 방법을 훈련할 수 있다.
케이스 훈련 단계(340)는 사용자가 이차전지 생산 장치와 연관된 복수의 불량 시나리오의 각각 또는 이들의 조합을 반복적으로 처리하거나 해결하여, 불량 해결 방법을 숙달하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 복수의 불량 시나리오 중 하나의 불량 시나리오를 직접 선택하여 훈련할 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 시뮬레이터 장치에 의해 임의로 결정된 불량 시나리오를 훈련할 수도 있다. 이 경우, 케이스 훈련 단계(340)에서는 불량 시나리오에 따른 각각의 불량을 해결하기 위해 요구되는 조건 정보 및 행동 정보를 포함하는 가이드 정보가 표시되거나 출력될 수 있다. 여기서, 사용자가 특정 조정 파라미터를 조작하거나, 3D 모델 장치의 설정 값을 변경하는 경우, 실시간으로 3D 모델 장치의 동작 및 3D 모델 장치와 연관된 물질의 품질이 변경될 수 있다. 이와 같이 변경되는 품질을 확인하며, 사용자는 반복 훈련하는 형태로 불량을 해결할 수 있으며, 불량에 대처하는 숙련도를 향상시킬 수 있다.
테스트 단계(350)는 사용자가 불량 시나리오를 해결하는 과정을 테스트하여 사용자의 가동 능력을 평가하는 단계일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 각 불량 시나리오를 해결하는 경우, 각 불량 시나리오의 진행 시간, 손실 값 등을 기초로 해당 사용자의 가동 능력이 측정되거나 평가될 수 있다. 사용자는 이러한 가동 능력, 테스트 통과 여부 등을 확인하여, 부족한 불량 시나리오에 대해 추가적으로 학습하거나 훈련할 수 있다.
도 3에서는 각각의 단계가 순차적으로 진행되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 단계들 중 일부는 생략될 수 있다. 또한, 각각의 단계의 진행 순서는 변경될 수도 있다. 예를 들어, 테스트 단계(350) 이후에 다시 케이스 훈련 단계(340)가 수행될 수도 있다. 이와 같은 구성에 의해, 사용자는 사용자의 작업 숙련도에 따라 단계별로 진행되는 시뮬레이션을 통해, 이차전지 생산 장치의 작동 방법을 손쉽게 학습할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 동작부(130)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 장치 동작부(130)는 작업지시서(410), 3D 모델 장치(420), 사용자 가이드(430), NEXT 버튼(440) 등을 포함하는 텍스트, 이미지, 영상 등을 디스플레이 화면에 표시하거나 출력할 수 있다. 도 4에서는, 작업지시서(410), 3D 모델 장치(420), 사용자 가이드(430), NEXT 버튼(440) 등이 디스플레이 화면 상의 특정 영역에 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 각 텍스트, 이미지, 영상 등은 디스플레이 화면의 임의의 영역에 표시될 수 있다.
상술한 바와 같이, 작업지시서(410)는 3D 모델 장치(420)의 초기 설정 값 및 조건 값 등을 포함하는 문서(document)로서, 사전 결정되거나, 임의의 알고리즘에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 실제 이차전지 생산 장비를 작동시키기 위해 사용되는 작업지시서의 내용을 입력받아 제공하거나, 입력된 복수의 작업지시서를 기초로 3D 모델 장치(420)의 초기 설정 값 및 조건 값 등을 산출하여 새로운 작업지시서를 생성할 수도 있다. 여기서, 3D 모델 장치(420)는 이차전지 생산 장비를 3D 형태로 구현한 3차원 이미지, 영상 등일 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치(420)는 사용자로부터 입력된 사용자 조건 정보 및/또는 사용자 행동 정보에 기초하여 동작할 수 있다.
사용자 가이드(430)는 3D 모델 장치(420)를 동작시키기 위해 필요한 정보, 불량 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 조건 정보 및 행동 정보 등을 포함하는 것으로서, 사용자의 다음 행동을 안내하기 위한 정보일 수 있다. 즉, 사용자는 시뮬레이션 장치의 작동 방법을 알지 못하는 경우에도, 사용자 가이드(430)를 이용하여 시뮬레이션 장치의 작동 방법 및 불량 대응 방법 등을 훈련할 수 있다.
이와 같이 표시된 작업지시서(410) 및 사용자 가이드(430) 등을 이용하여 3D 모델 장치의 조건 값, 설정 값 등을 결정하거나, 3D 모델 장치(420)를 작동시키는 경우, 해당 단계(예: HMI 가이드 단계, 조건조정 준비 단계 등)는 해결되고, 다음 단계(예: 조건조정 실행 단계, 케이스 훈련 단계, 테스트 단계 등)로 진행하기 위한 NEXT 버튼(440)이 활성화될 수 있다. 사용자는 활성화된 NEXT 버튼(440)을 터치 입력 등으로 선택하여, 다음 단계에 해당하는 훈련을 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 장치 동작부(130)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 장치 동작부(130)는 복수의 불량 시나리오(510, 520, 530) 등을 포함하는 텍스트, 이미지, 영상 등을 디스플레이 화면에 표시하거나 출력할 수 있다. 도 5에서는, 제1 불량 시나리오(510), 제2 불량 시나리오(520), 제3 불량 시나리오(530) 등이 디스플레이 화면 상의 특정 영역에 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 각 텍스트, 이미지, 영상 등은 디스플레이 화면의 임의의 영역에 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각각의 불량 시나리오는 불량 시나리오의 내용, 난이도 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 불량 시나리오(510)는 난이도 하의 미코팅폭 불량일 수 있고, 제2 불량 시나리오(520)는 난이도 하의 미스매치 불량일 수 있으며, 제3 불량 시나리오(530)는 난이도 하의 로딩량 불량일 수 있다. 사용자는 디스플레이 화면에 표시된 복수의 불량 시나리오(510, 520, 530) 중 적어도 일부를 터치 입력 등으로 선택하여, 선택한 불량 시나리오에 대한 훈련을 수행할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 복수의 불량 시나리오(510, 520, 530) 중 하나의 불량 시나리오가 미리 정해진 알고리즘 등에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 훈련을 수행하는 사용자의 사용자 계정(또는 사용자 계정과 연관된 정보)을 통해, 작업 숙련도가 낮은 불량 시나리오 또는 불량 시나리오들의 조합을 결정할 수 있다. 여기서, 사용자의 작업 숙련도는 각 불량 시나리오별 테스트 결과로서 산출되거나 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이와 같은 구성에 의해, 사용자는 훈련이 부족한 불량 시나리오를 간단히 확인하고, 처리함으로써 작업 숙련도가 낮은 불량 시나리오만을 집중적으로 훈련할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 장치 동작부(130)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 장치 동작부(130)는 각각의 불량을 해결하기 위해 요구되는 조건 정보 및 행동 정보를 포함하는 가이드 정보(610, 620, 630)와 연관된 텍스트, 이미지, 영상 등을 디스플레이 화면에 표시하거나 출력할 수 있다. 도 6에서는, 제1 가이드 정보(610), 제2 가이드 정보(620), 제3 가이드 정보(630) 등이 디스플레이 화면 상의 특정 영역에 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 각 텍스트, 이미지, 영상 등은 디스플레이 화면의 임의의 영역에 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 가이드 정보(610, 620, 630)는 불량 현상, 조치 방법, 3D 모델 장치의 설정 값 및/또는 조건 값의 변화에 따른 품질 변화량 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 가이드 정보(610)는 미코팅폭 불량과 연관된 조치 방법, 품질 변화량 등을 포함할 수 있고, 제2 가이드 정보(620)는 미스매치 불량과 연관된 조치 방법, 품질 변화량 등을 포함할 수 있으며, 제3 가이드 정보(630)는 로딩량 불량과 연관된 조치 방법, 품질 변화량 등을 포함할 수 있다. 사용자는 불량 현상 및 각 불량 현상에 대응하는 조치 방법을 확인하고, 조정 파라미터의 조건 및/또는 값을 조작하거나, 3D 모델 장치의 설정 값을 조정하여 정상 범위 내의 품질을 갖는 물질이 생성되도록 훈련을 수행할 수 있다.
도 6에서는 가이드 정보(610, 620, 630)가 장치 동작부(130)에 표시되거나 출력되는 것으로 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 가이드 정보는 별도의 디스플레이 장치 상에 표시될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 코터와 연관된 품질 확인부(140)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 코터는 믹싱(mixing) 공정에 의해 제조된 슬러리를 집전체(예: foil)에 도포(coating)하기 위한 장치를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 코터는 전극 활물질 슬러리가 토출되는 슬롯 다이(die), 코팅 롤러 등을 포함할 수 있다. 이러한 코터에 의해 수행되는 코팅 공정에서는 양품의 물질을 생성하기 위해 일정한 두께, 폭, 패턴을 갖도록 코팅을 수행하는 것이 중요할 수 있다. 여기서, 코팅이 수행되는 두께, 폭, 패턴 등은 펌프(pump) RPM, 다이 갭(die gap), 다이 밴딩(die bending), 슬러리 온도, 심 오프셋, EPC(edge position control) 등의 설정 값 및/또는 조건 값에 의해 변경될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보가 품질 확인부(140)에 표시되거나 출력될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터 장치(도 1의 100)는 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 코터의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 코터의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다. 그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하고 출력할 수 있다. 도시된 예에서, 제1 품질 확인부(140_1)는 미코팅부 폭, 미스매치(mismatch) 등을 확인하기 위한 품질 정보(또는 품질 파라미터)를 포함할 수 있으며, 제2 품질 확인부(140_2)는 로딩량(loading level)을 확인하기 위한 품질 정보(또는 품질 파라미터)를 포함할 수 있다. 추가적으로, 라인 결함(line defect) 등의 발생 여부는 장치 동작부에 표시되는 3D 코터의 이미지, 영상, 애니메이션 등에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 코터 장치의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터는 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 다이 밴딩 파라미터, 슬러리 온도 파라미터, EPC 등을 포함할 수 있다. 여기서, 펌프 RPM 파라미터는 슬러리가 집전체 상에 도포되는 속도를 조절하기 위한 파리미터일 수 있고, 다이 갭 파라미터는 집전체와 다이 사이의 간격을 조절하기 위한 파라미터일 수 있으며, 다이 밴딩 파라미터는 슬러리가 토출되는 다이가 절곡되는 정도를 조절하기 위한 파라미터일 수 있다. 또한, EPC는 코팅 롤러의 위치 등을 제어하기 위해 사용되는 파라미터일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자에 의해 심 오프셋의 설정 값이 변경되거나, EPC의 조건 값 등이 입력되는 경우, 제1 품질 확인부(140_1)에 표시된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 다이 밴딩 파라미터 등의 조건 값이 입력되는 경우, 제2 품질 확인부(140_2)에 표시된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다. 즉, 사용자는 복수의 조정 파라미터를 조정하거나, 3D 코터를 터치 입력, 드래그 입력 등으로 조작하여, 실시간으로 변화하는 3D 코터 장치의 동작 및 품질 정보를 확인할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 표면 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 표면 불량 시나리오는 3D 슬러리가 3D 호일의 일부 영역에 도포되지 않거나 비정상적으로 도포되어 불량 물질이 생성되는 시나리오를 지칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 표면 불량 시나리오를 포함하는 경우, 장치 동작부(130)에 포함된 3D 코터에서 3D 슬러리가 도포된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을, 라인 결함(line defect) 등의 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역(예: 결함을 나타내는 점, 선, 면 등의 이미지, 영상, 애니메이션 등)(810)으로 변경할 수 있다. 다시 말해, 표면 불량 시나리오가 발생된 경우, 코팅이 수행된 영역 중 일부 영역은 흰색 선 등을 포함하는 사전 결정된 영역(810)으로 변경될 수 있다.
표면 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 복수의 도구(tool) 중 라인 결함 등의 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구를 터치 입력 등으로 선택하고, 해당 도구를 이용하여 장치 동작부(130)에 표시된 3D 코터의 특정 영역을 터치하거나 드래그(drag)하여 표면 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 복수의 도구 중 라인 결함 등의 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구에 대한 선택을 수신하고, 3D 코터의 다이(die)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 선택된 특정 도구를 이용하여 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 장치 동작부(130) 등은 사용자가 선택할 수 있는 다양한 도구를 나타내는 아이콘(icon) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 도구는 3D 코터의 다이에 해당하는 영역의 이물질을 제거하기 위한 다이 드래그 툴(die drag tool), 3D 코터의 다이(예; 다이 립(die lip))에 해당하는 영역을 클리닝(cleaning)하기 위한 와이퍼(wiper) 도구 등을 포함할 수 있다. 즉, 사용자는 다이 드래그 툴을 선택한 후, 3D 코터의 다이 영역을 드래그하고, 와이퍼 도구를 선택하여 3D 코터의 다이 영역을 클리닝하여 표면 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이션 장치는 입력된 사용자의 동작을 기초로 사용자 행동 정보를 수신하거나 생성하고, 해당 사용자 행동 정보를 기초로 3D 코터에 포함된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정할 수 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 기초로 표면 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보가 표면 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 사전 결정된 도구에 의해, 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성된 경우, 시뮬레이션 장치는 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보를 기초로 3D 호일 상의 적어도 일부 영역이 보정된 경우, 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 라인 결함 등의 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역(810)은 3D 코터의 이미지, 영상 및/또는 애니메이션 상에서 제거될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 시뮬레이션 장치는 표면 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 표면 불량 시나리오가 진행되는 동안의 표면 불량 시나리오의 진행 시간, 손실 값 등을 산출하고, 산출된 진행 시간, 손실 값 등을 이용하여 표면 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다.
도 8에서는 장치 동작부(130)에 3D 코터의 일부를 나타내는 이미지, 영상 및/또는 애니메이션이 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 장치 동작부(130)는 실제 코터와 동일한 형상의 이미지, 영상 및/또는 애니메이션을 포함할 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 사용자는 코터 공정에서 발생할 수 있는 문제에 대한 대응 방법 등을 사전에 효과적으로 훈련할 수 있으며, 시뮬레이션 장치는 입력되거나 수신되는 사용자의 동작을 기초로 문제가 해결되었는지 여부를 효과적으로 판정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 로딩량 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 로딩량 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 코팅 시에 집전체의 양면 상에 단위 면적 당 활물질의 양이 동일하게 도포되어야 하며, 이 경우, 로딩량(loading level)은 이와 같은 단위 면적 당 활물질의 양을 지칭할 수 있다. 즉, 로딩량 불량 시나리오는 이러한 로딩량이 동일하게 도포되지 않고, 불균일한 경우의 시나리오를 지칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 로딩량 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 확인부(140)에 표시된 품질 정보에 포함된 로딩량을 나타내는 그래프(graph)(910)의 값(예: 그래프의 각 파라미터의 값)을 불량 범위로 변경할 수 있다. 예를 들어, 로딩량 불량 시나리오가 발생된 경우, 로딩량을 나타내는 그래프(910)의 값, 로딩량 이미지(920)의 색상, 모양 등이 불량 범위로 변경될 수 있다.
로딩량 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 다이 밴딩 파라미터 등의 조건 값을 변경하여, 로딩량 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 즉, 3D 코터의 로딩량은 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 다이 밴딩 파라미터 등의 값에 영향을 받아 변경되거나 보정될 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터 중 적어도 일부의 값을 변경하는 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 불량 범위로 변경된 로딩량을 나타내는 그래프(910)의 값, 로딩량 이미지(920)의 색상, 모양 등을 보정할 수 있다. 예를 들어, 사이드의 로딩량이 높은 경우, 사용자는 다이 밴딩 파라미터의 조건 값을 변경할 수 있으며, 시뮬레이션 장치는 변경된 조건 값을 수신하여 사이드 로딩을 낮출 수 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 로딩량을 나타내는 그래프(910)의 보정된 값을 기초로 로딩량 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터의 값을 기초로 임의의 알고리즘을 통해 그래프의 값을 산출하고 보정할 수 있다. 이와 같이 산출된 그래프(910)의 값이 사전 결정된 정상 범위 내인 것으로 판정된 경우, 시뮬레이션 장치는 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 로딩량 이미지(920)의 색상은 정상 품질을 나타내는 색상으로 변경되거나 보정될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 시뮬레이션 장치는 로딩량 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 로딩량 불량 시나리오가 진행되는 동안의 로딩량 불량 시나리오의 진행 시간, 손실 값 등을 산출하고, 산출된 진행 시간, 손실 값 등을 이용하여 로딩량 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 미코팅부 폭 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 미코팅부는 활물질이 코팅되지 않는 영역을 나타낼 수 있으며, 미코팅부 폭 불량 시나리오는 활물질이 코팅되지 않는 영역의 폭이 불량인 경우의 시나리오를 지칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하는 경우, 품질 확인부(140)에 표시된 품질 정보에 포함된 미코팅부 폭을 나타내는 품질 파라미터의 값을 불량 범위로 변경할 수 있다. 도시된 것과 같이, 품질 확인부(140)는 BotHeader, Mis Bot, TopHeader, Mis Top 등의 미코팅부 폭과 연관된 품질 파라미터를 포함할 수 있으며, x1, x2, y1, y2는 3D 코터에 의해 실시간으로 생성되거나 변경되는 물질의 미코팅부 폭을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 미코팅부 폭 불량 시나리오가 발생된 경우, x1, x2, y1, y2 등의 미코팅부 폭을 나타내는 값이 불량 범위로 변경될 수 있다.
미코팅부 폭 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 심 오프셋(shim offset) 등의 조건 값 및/또는 설정 값을 변경하여, 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 즉, 3D 코터의 미코팅부 폭은 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터, 심 오프셋 등에 영향을 받아 변경되거나 보정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 장치 동작부에 표시된 3D 코터의 심(shim)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 터치하여 심 오프셋(shim offset)을 조정하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 3D 코터의 동작을 보정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터 등에 대한 값을 조정하는 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 3D 코터의 동작을 보정할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 장치 동작부에 표시된 하층 및/또는 상층 심 오프셋 조정 볼트에 해당하는 영역을 터치 입력 등으로 선택하여 해체하고, OS부 오프셋 및/또는 DS부 오프셋을 증가시키거나 감소시킬 수 있으며, 이 경우, 시뮬레이션 장치는 변경된 오프셋 값에 따라 미코팅부 폭을 보정할 수 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 3D 코터의 동작을 기초로 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 펌프 RPM 파라미터, 다이 갭 파라미터의 값, 심 오프셋의 설정 값 등을 기초로 임의의 알고리즘을 통해 미코팅부 폭을 산출하고 보정할 수 있다. 이와 같이 산출된 미코팅부 폭이 사전 결정된 정상 범위 내인 것으로 판정된 경우, 시뮬레이션 장치는 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 시뮬레이션 장치는 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치는 미코팅부 폭 불량 시나리오가 진행되는 동안의 미코팅부 폭 불량 시나리오의 진행 시간, 손실 값 등을 산출하고, 산출된 진행 시간, 손실 값 등을 이용하여 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 사용자 계정의 테스트 평가를 수행할 수 있다.
도 8 내지 도 10에서는 표면 불량 시나리오, 로딩량 불량 시나리오, 미코팅부 불량 시나리오 등이 존재하는 것으로 상술되었으나, 복수의 불량 시나리오는 코터에서 발생할 수 있는 임의의 다른 불량 시나리오를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 불량 시나리오는 좌우 미코팅부 폭이 맞지 않는 미스매치 불량 시나리오를 더 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오(1122)가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 장치(100)는 외부 장치(예: 이차전지 생산 장비 등)(1110), 불량 시나리오 DB(1120) 등과 통신하며, 불량 시나리오(1122)의 생성에 필요한 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 장치(1110)에서 오작동이 발생한 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 외부 장치(1110)로부터 발생한 오작동과 연관된 오류 정보(1112)를 수신하거나 획득할 수 있다. 여기서, 오류 정보(1112)는 오작동이 발생한 시점의 외부 장치(1110)의 동작 정보 및 외부 장치(1110)에서 생성된 물질의 품질 변화량을 포함할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 해당 오류 정보(1112)에 대응하도록 3D 모델 장치(예: 3D 코터)의 조건 값, 설정 값 및/또는 품질 정보의 각 품질 파라미터의 값을 결정하고, 결정된 3D 모델 장치의 조건 값, 설정 값 및/또는 품질 파라미터의 값을 갖는 불량 시나리오(1122)를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 불량 시나리오(1122)는 불량 시나리오 DB(1120)에 저장되어 관리될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치(100)는 불량 시나리오(1122)를 생성하기 위한 임의의 알고리즘 및/또는 학습된 기계학습 모델을 이용하여 오류 정보(1112)에 대응하도록 3D 모델 장치의 조건 값, 설정 값 및/또는 품질 정보의 각 품질 파라미터의 값을 결정하고, 불량 시나리오(1122)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 외부 장치(1110)의 동작 정보를 3D 모델 장치의 동작과 연관된 제1 세트의 파라미터로 변환하고, 외부 장치(1110)에 의해 생성된 물질의 품질 변화량을 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보와 연관된 제2 세트의 파라미터로 변환할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 변환된 제1 세트의 파라미터 및 제2 세트의 파라미터를 이용하여 외부 장치(1110)에서 발생한 오작동의 카테고리(category)를 판정하고, 판정된 카테고리, 제1 세트의 파라미터 및 제2 세트의 파라미터를 기초로 불량 시나리오를 생성할 수 있다.
도 11에서는 외부 장치(1110)에서 오작동이 발생하는 경우, 불량 시나리오가 생성되는 것으로 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 예를 들어, 불량 시나리오는 임의의 사용자에 의해 사전 결정될 수 있다. 다른 예에서, 불량 시나리오는 사전 결정된 비정상 범위 내에서 3D 모델 장치와 연관된 설정 값 및 조건 값, 품질 정보 등을 무작위로 결정하여 생성될 수도 있다. 이와 같은 구성에 의해, 사용자는 실제 작업 환경에서 발생된 오작동을 기초로 생성된 불량 시나리오를 이용하여 훈련함으로써, 불량에 대한 대응 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 가동 능력 정보(1230) 및 테스트 결과(1240)가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 불량 시나리오가 발생한 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 사용자로부터 사용자 조건 정보(1210), 사용자 행동 정보(1220) 등을 수신하고, 수신된 사용자 조건 정보(1210), 사용자 행동 정보(1220) 등에 기초하여 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치(100)는 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 불량 시나리오가 진행되는 동안의 불량 시나리오의 진행 시간 및 손실 값을 산출하고, 산출된 진행 시간 및 손실 값을 기초로 사용자 계정의 3D 모델 장치에 대한 가동 능력 정보(1230)를 생성할 수 있다. 이 경우, 가동 능력 정보(1230)와 함께 테스트 결과(1240)가 출력될 수도 있다. 예를 들어, 해당 사용자 계정과 연관된 사용자는 임의의 불량 시나리오에 대한 테스트를 수행할 수 있으며, 특정 3D 모델 장치와 연관된 모든 불량 시나리오를 미리 정해진 기준에 따라 해결한 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 해당 사용자가 특정 3D 모델 장치에 대한 시뮬레이션 테스트를 통과한 것으로 판정할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(1300)의 예시를 나타내는 도면이다. 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(1300)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(1300)은 프로세서가 이차전지의 생산과 연관된 3D 모델 장치를 포함하는 장치 동작부, 3D 모델 장치의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 출력함으로써 개시될 수 있다(S1310).
프로세서는 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다(S1320). 여기서, 제1 사용자 조건 정보는, 복수의 조정 파라미터 중 적어도 하나의 조정 파라미터와 대응하는 값과 연관된 정보를 포함할 수 있다.
프로세서는 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 모델 장치의 동작을 결정할 수 있다(S1330). 또한, 프로세서는 결정된 동작을 기초로 장치 동작부에 포함된 3D 모델 장치의 동작을 실행할 수 있다(S1340). 프로세서는 제1 사용자 행동 정보를 수신하는 경우, 수신된 제1 사용자 행동 정보가 3D 모델 장치의 사전 결정된 동작 조건과 대응되는지 여부를 판정하고, 제1 사용자 행동 정보가 3D 모델 장치의 사전 결정된 동작 조건과 대응되는 것으로 판정된 경우, 3D 모델 장치의 동작을 허가할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 모델 장치의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서는 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 모델 장치의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위한 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 수신된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 변경된 3D 모델 장치의 동작을 보정할 수 있다. 또한, 프로세서는 보정된 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 모델 장치의 동작을 기초로 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 산출된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하고, 보정된 품질 정보를 이용하여 하나 이상의 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법(1400)의 예시를 나타내는 도면이다. 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법(1400)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법(1400)은 프로세서가 이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신함으로써 개시될 수 있다(S1410). 여기서, 사용자 계정과 연관된 정보는 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 ID, 테스트 평가가 수행된 불량 시나리오에 대한 정보, 테스트 평가가 수행되지 않은 불량 시나리오에 대한 정보, 테스트 통과 여부 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
프로세서는 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행할 수 있다(S1420). 이 경우, 프로세서는 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다(S1430). 또한, 프로세서는 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 코터의 동작을 결정할 수 있다(S1440). 또한, 프로세서는 결정된 동작을 기초로 3D 코터와 연관된 3D 호일(예: 집전체) 상에 3D 슬러리를 도포하는 동작을 실행할 수 있다(S1450).
또한, 프로세서는 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 코터의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 코터의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 코터의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오, 로딩량 불량 시나리오, 미코팅부 폭 불량 시나리오, 미스매치 불량 시나리오 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 각각의 불량 시나리오는 사용자로부터 입력된 임의의 사용자 조건 정보 및 사용자 행동 정보에 의해 해결될 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 결과 산출 방법(1500)의 예시를 나타내는 도면이다. 테스트 결과 산출 방법(1500)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 테스트 결과 산출 방법(1500)은 프로세서가 결정된 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위한 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 수신함으로써 개시될 수 있다(S1510).
상술한 바와 같이, 프로세서는 수신된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 변경된 3D 모델 장치의 동작을 보정할 수 있다(S1520). 또한, 프로세서는 보정된 3D 모델 장치의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 모델 장치의 동작을 기초로 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출할 수 있다(S1530). 이 경우, 프로세서는 산출된 복수의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정할 수 있다(S1540).
그리고 나서, 프로세서는 보정된 품질 정보 및/또는 3D 모델 장치의 설정 값, 조건 값 등을 이용하여 하나 이상의 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다(S1550). 불량 시나리오가 해결되지 않은 것으로 판정된 경우, 프로세서는 사용자가 입력한 정보를 이용하여 다시 제2 사용자 행동 정보, 제2 사용자 조건 정보 등을 생성하거나 획득할 수 있다.
하나 이상의 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 프로세서는 복수의 불량 시나리오에 포함된 각각의 불량 시나리오에 대응되도록 생성된 사용자 계정의 가동 능력 정보를 기초로 사용자의 테스트 통과 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 하나 이상의 불량 시나리오가 진행되는 동안의 하나 이상의 불량 시나리오의 진행 시간 및 손실 값을 산출할 수 있다(S1560). 또한, 프로세서는 산출된 진행 시간 및 손실 값을 기초로 사용자 계정의 3D 모델 장치에 대한 가동 능력 정보를 생성할 수 있다(S1570). 여기서, 가동 능력 정보는 진행 시간, 손실 값 등을 이용하여 산출된 진행 속도, 정확도 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자의 테스트 점수, 테스트 통과 여부 등을 더 포함할 수 있다. 이 경우, 이차전지 생산을 수행하는 사용자마다 하나의 사용자 계정이 할당될 수 있으며, 해당 사용자의 불량 시나리오 진행 시간, 손실 값 등을 기초로 생성된 가동 능력 정보는 해당 사용자 계정과 연관되어 저장되거나 관리될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오 생성 방법(1600)의 예시를 나타내는 도면이다. 불량 시나리오 생성 방법(1600)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 불량 시나리오 생성 방법(1600)은 프로세서가 3D 모델 장치와 연관된 외부 장치에서 오작동이 발생하는 경우, 오작동과 연관된 오류 정보를 획득함으로써 개시될 수 있다(S1610).
프로세서는 획득된 오류 정보에 기초하여 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 불량 시나리오를 생성할 수 있다(S1620). 여기서, 오류 정보는 3D 모델 장치와 연관된 실제 이차전지 생산 장비가 오작동하는 경우의 해당 생산 장비의 각각의 조정 파라미터의 값 및 설정 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이차전지 생산 장비에 의해 생성되는 물질의 품질이 사전 결정된 정상 범위를 벗어나는 경우, 오작동이 발생한 것으로 판정될 수 있으며, 오작동이 발생한 것으로 판정된 경우, 프로세서는 오작동과 연관된 오류 정보를 획득하고, 획득된 오류 정보에 기초하여 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 불량 시나리오를 생성할 수 있다.
도 17은 상술된 방법 및/또는 실시예 등을 수행하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치(1700)를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(1700)는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치(1700)는 상술된 시뮬레이션 장치(도 1의 100)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1700)는 가상 현실(VR: virtual reality), 증강 현실(AR: augmented reality) 또는 혼합 현실(MR: mixed reality) 환경을 지원하도록 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치(1700)는 랩탑(laptop), 데스크탑(desktop), 워크스테이션(workstation), 개인 정보 단말기(personal digital assistant), 서버(server), 블레이드 서버(blade server), 메인 프레임(main frame) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 상술된 컴퓨팅 장치(1700)의 구성 요소, 이들의 연결 관계 및 이들의 기능은 예시적인 것으로 의도되며, 본 명세서에 설명된 및/또는 청구된 본 발명의 구현예를 제한하는 것으로 의도되지 않는다.
컴퓨팅 장치(1700)는 프로세서(1710), 메모리(1720), 저장 장치(1730), 통신 장치(1740), 메모리(1720) 및 고속 확장 포트에 연결된 고속 인터페이스(1750), 및 저속 버스 및 저장 장치에 연결된 저속 인터페이스(1760)를 포함한다. 구성요소들(1710, 1720, 1730, 1740 및 1750) 각각은 다양한 버스(bus)를 사용하여 상호 연결될 수 있으며, 동일한 메인 보드(main board)에 장착되거나, 다른 적절한 방식으로 장착되어 연결될 수 있다. 프로세서(1710)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1710)는 메모리(1720), 저장 장치(1730) 등에 저장된 명령어들 및/또는 컴퓨팅 장치(1700) 내에서 실행되는 명령어들을 처리하여, 고속 인터페이스(1750)에 결합된 디스플레이 장치와 같은 외부 입출력 장치(1770) 상에 그래픽 정보를 표시할 수 있다.
통신 장치(1740)는 네트워크를 통해 입출력 장치(1770)와 컴퓨팅 장치(1700)가 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 입출력 장치(1770) 및/또는 컴퓨팅 장치(1700)가 다른 외부 장치 등과 통신하도록 지원하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 외부 장치의 프로세서가 임의의 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터는 통신 장치(1740)의 제어에 따라 네트워크를 통해 컴퓨팅 장치(1700)로 전달될 수 있다. 역으로, 컴퓨팅 장치(1700)의 프로세서(1710)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 장치(1740)와 네트워크를 거쳐 다른 외부 장치로 전달될 수 있다.
도 17에서는 컴퓨팅 장치(1700)가 하나의 프로세서(1710), 하나의 메모리(1720) 등을 포함하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 컴퓨팅 장치(1700)는 복수의 메모리, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스 등을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 도 17에서는 하나의 컴퓨팅 장치(1700)가 존재하는 것으로 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 컴퓨팅 장치가 상호작용하며, 상술한 방법을 실행하기 위해 필요한 동작을 수행할 수 있다.
메모리(1720)는 컴퓨팅 장치(1700) 내에 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(1720)는 휘발성 메모리 유닛 또는 복수의 메모리 유닛으로 구성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리(1720)는 비-휘발성 메모리 유닛 또는 복수의 메모리 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1720)는 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1720)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드 및/또는 명령어가 저장될 수 있다.
저장 장치(1730)는 컴퓨팅 장치(1700)를 위해 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치일 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1730)는 하드 디스크, 이동식 디스크와 같은 자기 디스크(magnetic disc), 광 디스크(optical disc), EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치, CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크 등을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나, 이러한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함하도록 구성될 수 있다. 또한, 컴퓨터 프로그램은 이와 같은 컴퓨터 판독 가능한 매체에 유형적으로 구현될 수 있다.
고속 인터페이스(1750) 및 저속 인터페이스(1760)는 입출력 장치(1770)와의 상호작용을 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 고속 인터페이스(1750) 및 저속 인터페이스(1760)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 고속 인터페이스(1750)는 컴퓨팅 장치(1700)에 대한 대역폭 집약적인 동작들을 관리하는 반면, 저속 인터페이스(1760)는 고속 인터페이스(1750) 보다 더 낮은 대역폭 집약적인 동작들을 관리할 수 있으나, 이러한 기능 할당은 단지 예시적인 것이다. 일 실시예에 따르면, 고속 인터페이스(1750)는 메모리(1720), 입출력 장치(1770), 다양한 확장 카드들(미도시)을 수용할 수 있는 고속 확장 포트들에 결합될 수 있다. 또한, 저속 인터페이스(1760)는 저장 장치(1730) 및 저속 확장 포트에 결합될 수 있다. 추가적으로, 다양한 통신 포트들(예를 들어, USB, 블루투스, 이더넷, 무선 이더넷)을 포함할 수 있는 저속 확장 포트는 키보드(keyboard), 포인팅 장치(pointing device), 스캐너(scanner)와 같은 하나 이상의 입출력 장치(1770), 또는 네트워크 어댑터 등을 통해 라우터(router), 스위치(switch) 등과 같은 네트워킹 장치에 결합될 수 있다.
컴퓨팅 장치(1700)는 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1700)는 표준 서버로서 구현되거나, 또는 이러한 표준 서버들의 그룹으로 구현될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치(1700)는 랙 서버 시스템(rack server system)의 부분으로서 구현되거나, 랩탑 컴퓨터와 같은 개인용 컴퓨터로 구현될 수도 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(1700)로부터의 구성요소들은 임의의 모바일 장치(미도시) 내의 다른 구성 요소들과 결합될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 장치(1700)는 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치를 포함하거나, 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치와 통신하도록 구성될 수 있다.
도 17에서는 입출력 장치(1770)가 컴퓨팅 장치(1700)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 컴퓨팅 장치(1700)와 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 도 17에서는 고속 인터페이스(1750) 및/또는 저속 인터페이스(1760)가 프로세서(1710)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 고속 인터페이스(1750) 및/또는 저속 인터페이스(1760)는 프로세서(1710)에 포함되도록 구성될 수 있다.
상술한 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 데이터 처리 장치, 예를 들어, 프로그래밍 가능한 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되거나, 컴퓨터 판독 가능한 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 언어 또는 해석된 언어를 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램, 모듈, 서브 루틴 등의 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨팅 장치, 동일한 네트워크를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 장치 및/또는 복수의 상이한 네트워크를 통해 연결되도록 분산된 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 배포될 수 있다.
상술한 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 입력 데이터를 기초로 동작하거나 출력 데이터를 생성함으로써, 임의의 기능, 함수 등을 처리, 저장 및/또는 관리하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 방법 및/또는 다양한 실시예는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 특수 목적 논리 회로에 의해 수행될 수 있으며, 본 발명의 방법 및/또는 실시예들을 수행하기 위한 장치 및/또는 시스템은 FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로세서는, 범용 목적 또는 특수 목적의 마이크로(micro) 프로세서 및/또는 임의의 종류의 디지털 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리의 각각으로부터 명령 및/또는 데이터를 수신하거나, 읽기 전용 메모리와 랜덤 액세스 메모리로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 수 있다. 본 발명에서, 방법 및/또는 실시예들을 수행하는 컴퓨팅 장치의 구성요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서, 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치와 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 자기 디스크(magnetic disc) 또는 광 디스크(optical disc)로부터 데이터를 수신하거나/수신하고, 자기 디스크 또는 광 디스크로 데이터를 전송할 수 있다. 컴퓨터 프로그램과 연관된 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터 판독 가능한 매체는, EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치를 포함하는 임의의 형태의 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한 매체는 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크(magnetic disc), 광 자기 디스크(photomagnetic disc), CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함할 수 있다.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 컴퓨팅 장치는 정보를 사용자에게 제공하거나 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(예를 들어, CRT (Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display) 등) 및 사용자가 컴퓨팅 장치 상에 입력 및/또는 명령 등을 제공할 수 있는 포인팅 장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 트랙볼 등)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 즉, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위한 임의의 다른 종류의 장치들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 위해, 시각적 피드백, 청각 피드백 및/또는 촉각 피드백 등을 포함하는 임의의 형태의 감각 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 대해, 사용자는 시각, 음성, 동작 등의 다양한 제스처를 통해 컴퓨팅 장치로 입력을 제공할 수 있다.
본 발명에서, 다양한 실시예들은 백엔드(back-end) 구성요소(예: 데이터 서버), 미들웨어 구성요소(예: 애플리케이션 서버) 및/또는 프론트 엔드(front-end) 구성요소를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다. 이 경우, 구성요소들은 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체에 의해 상호 연결될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 네트워크는 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 예시적인 실시예들에 기반한 컴퓨팅 장치는, 사용자 디바이스, 사용자 인터페이스(UI) 디바이스, 사용자 단말 또는 클라이언트 디바이스를 포함하여 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 랩톱(laptop) 컴퓨터와 같은 휴대용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는, PDA(Personal Digital Assistants), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 다른 유형의 장치를 더 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 이동 통신 네트워크 등의 네트워크를 통한 무선 통신에 적합한 휴대용 통신 디바이스(예를 들어, 이동 전화, 스마트 전화, 무선 셀룰러 전화 등) 등을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치는, 무선 주파수(RF; Radio Frequency), 마이크로파 주파수(MWF; Microwave Frequency) 및/또는 적외선 주파수(IRF; Infrared Ray Frequency)와 같은 무선 통신 기술들 및/또는 프로토콜들을 사용하여 네트워크 서버와 무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.
본 발명에서 특정 구조적 및 기능적 세부 사항을 포함하는 다양한 실시예들은 예시적인 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 상술된 것으로 한정되지 않으며, 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에서 사용된 용어는 일부 실시예를 설명하기 위한 것이며 실시예를 제한하는 것으로 해석되지 않는다. 예를 들어, 단수형 단어 및 상기는 문맥상 달리 명확하게 나타내지 않는 한 복수형도 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
본 발명에서, 달리 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 이러한 개념이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 맥락에서의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서는 본 발명이 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (19)

  1. 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치로서,
    적어도 하나의 명령어들을 저장하도록 구성된 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하고,
    상기 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 경우, 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 상기 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 상기 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행하고,
    상기 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 상기 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하고,
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 코터의 동작을 결정하고,
    상기 결정된 동작을 기초로 상기 3D 코터와 연관된 3D 호일(foil) 상에 3D 슬러리(slurry)를 도포하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 사용자로부터 상기 3D 코터의 가동 능력에 대한 테스트 요청을 수신하고,
    상기 테스트 요청을 수신하는 경우, 상기 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 코터의 동작 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 표면 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 3D 코터에서 상기 3D 슬러리가 도포된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을, 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역으로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    복수의 도구 중 상기 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구에 대한 선택을 수신하고,
    상기 3D 코터의 다이(die)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 상기 선택된 특정 도구를 이용하여 드래그(drag)하는 제2 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 변경된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정하고,
    상기 보정된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 기초로 상기 표면 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고,
    상기 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 표면 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 로딩량 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 로딩량 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 품질 정보에 포함된 로딩량을 나타내는 그래프(graph)의 값을 불량 범위로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 조정 파라미터는 상기 3D 코터의 로딩량과 연관된 다이 밴딩(die bending) 파라미터, 다이 갭(die gap) 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터 중 적어도 일부의 값을 변경하는 제2 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 변경된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 보정하고,
    상기 로딩량을 나타내는 그래프(graph)의 보정된 값을 기초로 상기 로딩량 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고,
    상기 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 로딩량 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 품질 정보에 포함된 미코팅부 폭을 나타내는 품질 파라미터의 값을 불량 범위로 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 3D 코터의 심(shim)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 터치하여 심 오프셋(shim offset)을 조정하는 제3 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 3D 코터의 동작을 보정하고,
    상기 보정된 3D 코터의 동작을 기초로 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하고,
    상기 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오가 상기 사용자 계정에 의해 해결되었는지 여부를 판정하고,
    상기 복수의 불량 시나리오가 상기 사용자 계정에 의해 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 복수의 불량 시나리오에 포함된 각각의 불량 시나리오에 대응되도록 생성된 상기 사용자 계정의 가동 능력 정보를 기초로 상기 사용자의 테스트 통과 여부를 판정하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 장치.
  10. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 이차전지 생산을 위한 코터(coater)의 시뮬레이션 테스트 방법으로서,
    이차전지의 생산과 연관된 시뮬레이션 장치를 사용하는 사용자의 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 단계;
    상기 사용자 계정과 연관된 정보를 수신하는 경우, 이차전지의 생산과 연관된 3D 코터를 포함하는 장치 동작부, 상기 3D 코터의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부 및 상기 3D 코터에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부를 실행하는 단계;
    상기 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 상기 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보 및 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 코터의 동작을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 동작을 기초로 상기 3D 코터와 연관된 3D 호일(foil) 상에 3D 슬러리(slurry)를 도포하는 동작을 실행하는 단계;
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 3D 코터의 가동 능력에 대한 테스트 요청을 수신하는 단계;
    상기 테스트 요청을 수신하는 경우, 상기 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 코터의 동작 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 테스트 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 표면 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 코터의 동작 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 표면 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 3D 코터에서 상기 3D 슬러리가 도포된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을, 표면 불량을 나타내는 사전 결정된 영역으로 변경하는 단계;
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    복수의 도구 중 상기 표면 불량을 해결하기 위한 특정 도구에 대한 선택을 수신하는 단계;
    상기 3D 코터의 다이(die)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 상기 선택된 특정 도구를 이용하여 드래그(drag)하는 제2 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 변경된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 보정하는 단계;
    상기 보정된 3D 호일 상의 적어도 일부 영역을 기초로 상기 표면 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 표면 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 표면 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 로딩량 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 코터의 동작 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 로딩량 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 품질 정보에 포함된 로딩량을 나타내는 그래프(graph)의 값을 불량 범위로 변경하는 단계;
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 복수의 조정 파라미터는 상기 3D 코터의 로딩량과 연관된 다이 밴딩(die bending) 파라미터, 다이 갭(die gap) 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 다이 밴딩 파라미터, 다이 갭 파라미터 및 펌프 RPM 파라미터 중 적어도 일부의 값을 변경하는 제2 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 변경된 로딩량을 나타내는 그래프의 값을 보정하는 단계;
    상기 로딩량을 나타내는 그래프(graph)의 보정된 값을 기초로 상기 로딩량 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 로딩량 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 로딩량 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하고,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 코터의 동작 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계는,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오를 포함하는 경우, 상기 품질 정보에 포함된 미코팅부 폭을 나타내는 품질 파라미터의 값을 불량 범위로 변경하는 단계;
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 3D 코터의 심(shim)에 대응되는 적어도 일부의 영역을 터치하여 심 오프셋(shim offset)을 조정하는 제3 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 상기 3D 코터의 동작을 보정하는 단계;
    상기 보정된 3D 코터의 동작을 기초로 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 미코팅부 폭 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 미코팅부 폭 불량 시나리오에 대한 상기 사용자 계정의 테스트 평가를 수행하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 3D 코터의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오가 상기 사용자 계정에 의해 해결되었는지 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 복수의 불량 시나리오가 상기 사용자 계정에 의해 해결된 것으로 판정된 경우, 상기 복수의 불량 시나리오에 포함된 각각의 불량 시나리오에 대응되도록 생성된 상기 사용자 계정의 가동 능력 정보를 기초로 상기 사용자의 테스트 통과 여부를 판정하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 코터의 시뮬레이션 테스트 방법.
  19. 제10항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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