WO2023101128A1 - 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치 및 방법 - Google Patents

이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치 및 방법 Download PDF

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WO2023101128A1
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notching machine
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laser notching
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황경철
김한승
정대운
김영득
김남혁
전수호
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주식회사 엘지에너지솔루션
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Definitions

  • the present invention relates to a laser notching machine simulation device and method for secondary battery production, and more particularly, to a laser notching machine simulation device and method for training secondary battery production workers.
  • the present invention provides a laser notching machine simulation device (system) for secondary battery production, a method, a computer program stored in a computer readable medium, and a computer readable medium in which the computer program is stored to solve the above problems.
  • the present invention may be implemented in a variety of ways, including an apparatus (system), a method, 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 command includes a device operation unit including a 3D laser notching machine associated with production of a secondary battery, a facility operation unit including a plurality of adjustment parameters for determining the operation of the 3D laser notching machine, and a material produced by the 3D laser notching machine.
  • a quality confirmation unit including quality information related to the quality of the laser setting unit including a plurality of laser parameters for determining the operation of the 3D laser notching machine, first user behavior information obtained through the device operation unit, facility operation At least one of first user condition information obtained through the unit and first laser setting information obtained through the laser setting unit is obtained, and at least one of the obtained first user behavior information, the first user condition information, and the first laser setting information is obtained. It includes instructions for determining an operation of the 3D laser notching machine based on and executing an operation of punching an electrode associated with the 3D laser notching machine based on the determined operation.
  • the at least one command executes a 3D laser notching machine training scenario based on the operation process of the 3D laser notching machine, drives the 3D laser notching machine according to the 3D laser notching machine training scenario, and operates the device.
  • Execute at least one of displaying a user behavior guide on the equipment operating unit, displaying a user condition guide on a moving unit, and displaying a laser setting guide on a laser setting unit, and performing first user behavior information based on the display of the user behavior guide and first based on the display of the user condition guide.
  • the 3D laser notching machine training scenario includes a material replacement training scenario
  • the material replacement training scenario includes at least one of a supply unit state check step, an electrode remaining amount removal step, an electrode connection step, and a sample collection step.
  • the 3D laser notching machine training scenario includes a facility operation training scenario
  • the facility operation training scenario includes at least one of an operation readiness check step, a notching facility operation step, and a punching state check step.
  • the at least one instructions determine one or more quality parameters for determining the quality of material produced by the 3D laser notching machine, and while the operation of the 3D laser notching machine is running, the executed A value corresponding to each of the one or more quality parameters determined based on the operation of the 3D laser notching machine is calculated, and the quality of the material produced by the 3D laser notching machine is calculated based on the value corresponding to each of the one or more quality parameters. It further includes instructions for generating associated quality information.
  • At least one instruction determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the operation of the 3D laser notching machine, and drives the 3D laser notching machine based on the determined one or more failure scenarios. and instructions for changing at least one of quality information associated with the quality of the material.
  • the plurality of defect scenarios include a shoulder line defect scenario in which the positions of the front and rear shoulder lines of the electrode punched out by the 3D laser notching machine are changed to a predetermined abnormal range, and the electrode punched by the 3D laser notching machine.
  • An electrode length defect scenario in which the length is changed to a preset abnormal range
  • a tab height defect scenario in which the height of an electrode tab punched out by a 3D laser notching machine is changed to a preset abnormal range
  • a specific period of an electrode punched out by a 3D laser notching machine It includes at least one of a pitch defect scenario in which the pitch interval is changed to a preset abnormal range and a vision position defect scenario in which the measurement position of the vision measurement item is changed to the preset abnormal location.
  • the at least one command executes at least one defect scenario of a shoulder line defect scenario and an electrode length defect scenario, and second user behavior information for driving at least a partial region of the 3D laser notching machine, and Acquiring at least one of the second user condition information for changing the adjustment parameter of the equipment moving unit, correcting the driving of the 3D laser notching machine based on at least one of the acquired second user behavior information and the second user condition information, and correcting A value corresponding to each of the one or more quality parameters associated with the quality of the material produced by the 3D laser notching machine is calculated, and the value corresponding to each of the one or more quality parameters calculated is calibrated by the 3D laser notching machine. It further includes instructions for correcting the quality information associated with the quality of the material being processed.
  • the at least one command executes at least one failure scenario of a tap height failure scenario and a pitch failure scenario, and second user behavior information for driving at least a partial region of the 3D laser notching machine, and Acquiring at least one of the second laser setting information for changing the laser parameter of the laser setting unit, correcting the driving of the 3D laser notching machine based on at least one of the obtained second user behavior information and the second laser setting information, and correcting A value corresponding to each of the one or more quality parameters associated with the quality of the material produced by the 3D laser notching machine is calculated, and the value corresponding to each of the one or more quality parameters calculated is calibrated by the 3D laser notching machine. It further includes instructions for correcting the quality information associated with the quality of the material being processed.
  • At least one instruction executes a vision position failure scenario, obtains measurement position offset value change information of a vision program associated with the 3D laser notching machine, and adds information to the obtained measurement position offset value change information. and correcting the vision position based on the corrected vision position, and correcting quality information related to the quality of the material produced by the 3D laser notching machine based on the corrected vision position.
  • the at least one command further includes instructions for outputting guide information including information required to solve one or more failure scenarios.
  • a simulation method of a laser notching machine for secondary battery production performed by at least one processor includes a device operation unit including a 3D laser notching machine associated with secondary battery production, and a 3D laser notching machine.
  • a facility moving part including a plurality of adjustment parameters for determining operation, a quality checking unit including quality information related to the quality of a material produced by the 3D laser notching machine, and a plurality of laser parameters for determining operation of the 3D laser notching machine
  • Executing a laser setting unit including, obtaining at least one of first user behavior information obtained through a device operation unit, first user condition information obtained through a facility operation unit, and first laser setting information obtained through a laser setting unit.
  • the 3D laser notching machine training scenario includes a material replacement training scenario
  • the material replacement training scenario includes at least one of a supply unit state check step, an electrode remaining amount removal step, an electrode connection step, and a sample collection step.
  • the 3D laser notching machine training scenario includes a facility operation training scenario
  • the facility operation training scenario includes at least one of an operation readiness check step, a notching facility operation step, and a punching state check step.
  • Calculating a value corresponding to each of the one or more quality parameters determined based on the operation, and quality information associated with the quality of the material produced by the 3D laser notching machine based on the calculated value corresponding to each of the one or more quality parameters It further includes the step of generating.
  • the plurality of defect scenarios include a shoulder line defect scenario in which the positions of the front and rear shoulder lines of the electrode punched out by the 3D laser notching machine are changed to a predetermined abnormal range, and the electrode punched by the 3D laser notching machine.
  • An electrode length defect scenario in which the length is changed to a preset abnormal range
  • a tab height defect scenario in which the height of an electrode tab punched out by a 3D laser notching machine is changed to a preset abnormal range
  • a specific period of an electrode punched out by a 3D laser notching machine It includes at least one of a pitch defect scenario in which the pitch interval is changed to a preset abnormal range and a vision position defect scenario in which the measurement position of the vision measurement item is changed to the preset abnormal location.
  • the step of executing at least one failure scenario of a shoulder line failure scenario and an electrode length failure scenario, second user behavior information for driving at least a partial area of the 3D laser notching machine, and an adjustment parameter of a facility moving unit Acquiring at least one of second user condition information that changes , correcting driving of the 3D laser notching machine based on at least one of the obtained second user behavior information and second user condition information, correcting the 3D laser Calculating a value corresponding to each of the one or more quality parameters associated with the quality of the material produced by the notching machine, and the material produced by the 3D laser notching machine calibrated based on the value corresponding to each of the one or more quality parameters calculated. Further comprising correcting quality information associated with the quality of .
  • the step of executing at least one of the tab height defect scenario and the pitch defect scenario, the second user behavior information for driving at least a partial region of the 3D laser notching machine and the laser parameter of the laser setting unit Obtaining at least one of second laser setting information that changes , correcting driving of the 3D laser notching machine based on at least one of the obtained second user behavior information and second laser setting information, correcting the 3D laser Calculating a value corresponding to each of the one or more quality parameters associated with the quality of the material produced by the notching machine, and the material produced by the 3D laser notching machine calibrated based on the value corresponding to each of the one or more quality parameters calculated.
  • the step of correcting the quality information associated with the quality of is further included.
  • the step of executing a vision position failure scenario the step of acquiring measurement position offset value change information of a vision program associated with a 3D laser notching machine, and the vision position based on the acquired measurement position offset value change information and correcting quality information associated with the quality of the material produced by the 3D laser notching machine based on the corrected vision position.
  • the step of outputting guide information including information required to solve one or more failure scenarios is further included.
  • 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.
  • 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 on a facility moving unit associated with a 3D laser notching machine according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen displayed or output to a laser setting unit associated with a 3D laser notching machine according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which a bad shoulder line scenario is generated in a quality check unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which an electrode length failure scenario is generated in a quality check unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example in which a tap height defect scenario is generated in a quality check unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which a pitch defect scenario is generated in a quality check unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of generating a bad scenario according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which operational capability information and test results are generated according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is a diagram showing an example of a simulation method for producing a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • 16 is a diagram showing an example of a simulation method of a laser notching machine for producing a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • 17 is a diagram illustrating an example of a test result calculation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a bad scenario generation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 19 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' includes user input for setting or changing conditions and/or values of at least some of the adjustment parameters, or is information generated by a predetermined algorithm based on the user input.
  • 'laser setting information' includes user input for setting or changing conditions and/or values of at least some of the laser parameters, or is information generated by a predetermined algorithm based on the user input.
  • '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 notching facility operation training scenario, a material replacement training scenario, a condition adjustment training scenario, and the like.
  • the condition adjustment training scenario includes the step of changing values, conditions, etc. for changing the operation of the 3D model device to the malfunctioning range. can learn That is, the condition adjustment training scenario may be a process of learning how to solve various defective situations that may occur in the laser notching equipment.
  • 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 position of the shoulder line, the pitch interval, etc. in order 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 re-sealing after removing the gas inside.
  • 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, a laser setting unit 150, and the like.
  • the user 110 manipulates the simulation device 100 that virtually implements actual secondary battery production equipment (eg, 2D, 3D, etc.) to determine how to use the secondary battery production equipment (eg, laser notching machine). can be learned, or how to respond in case of product quality degradation can be trained.
  • actual secondary battery production equipment eg, 2D, 3D, etc.
  • the facility operation unit 120 may include a plurality of adjustment parameters for determining the operation of a 3D model device (eg, a 3D laser notching machine) displayed on the device operation unit 130 .
  • the user 100 may execute, change, and/or correct the operation of the 3D model device by changing conditions of at least some of the plurality of adjustment parameters. 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 is a mixer, coater, slitter, roll pressing device, mold notching device, and laser notching, which are secondary battery production equipment. It may include, but is not limited to, virtual models (eg, 2D models, 3D models, etc.) related to devices, lamination devices, L&S (lamination & stack) devices, etc., and other devices used for the production of secondary batteries It can contain models of any device.
  • 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 confirmation unit 140 may include quality information related to the quality of the material generated by the 3D model device.
  • the quality information may be generated by performing an operation on a quality parameter 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 laser setting unit 150 may include a plurality of laser parameters for determining the operation of a 3D model device (eg, a 3D laser notching machine) displayed on the device operating unit 130 .
  • the user 100 may execute, change, and/or correct the operation of the 3D model device by changing setting information of at least some of a plurality of laser parameters. That is, the operation of the 3D model device may be adaptively changed or corrected by a change in a laser parameter input by the user 110 .
  • the simulation device 100 is illustrated as including one facility moving unit 120 and one quality checking unit 140, but is not limited thereto, and the facility moving unit 120 and the quality checking unit 140 Any number may be determined according to the type of 3D model device associated with the simulation device 100 .
  • the user 110 who produces the secondary battery can use the simulation device 100 to operate the secondary battery production device (e.g., laser notching machine) before starting work, and how to deal with defects.
  • the secondary battery production device e.g., laser notching machine
  • FIG. 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, the quality confirmation unit 140, and the laser setting unit 150, and can send and receive data and / or information related to the 3D model device. there is.
  • 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 120 according to a user's manipulation.
  • the 3D model device operation unit 210 obtains or receives user behavior information, user condition information, and/or laser setting information by using information input from a user (eg, a secondary battery production worker). can Then, the 3D model device operating unit 210 may determine or change the operation of the 3D model device using the obtained or received user behavior information, user condition information, and/or laser setting 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 operating unit 120, 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 laser notching device for secondary battery production
  • the user selects a specific area of the laser notching device through the device operation unit 130 with a touch input to operate the laser notching device, or the electrode remaining amount
  • the electrode material may be replaced by removing and connecting a new electrode. In this case, user behavior information based on the replaced electrode material 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 laser notching device for producing a secondary battery
  • the user may change the cutting height offset value to a specific value through the facility moving unit 120. In this case, the changed cutting height User condition information based on the offset value may be generated.
  • the laser setting information is generated based on a user input for changing the condition and/or value of at least some of the plurality of laser parameters included in the laser setting unit 150.
  • information may include information about a change amount of a set value for determining the operation of a 3D model device according to a user input.
  • the 3D model device is a laser notching device for producing secondary batteries
  • the user may change the pitch interval offset value to a specific value through the laser setting unit 150, and in this case, the changed pitch interval offset value Based laser setting information can be generated.
  • the quality determination unit 220 determines the quality of the material generated by the operation of the 3D model device.
  • Quality information associated with may be determined or generated. 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.
  • 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 quality determination unit 220 may generate or output quality information including the calculated electrode shoulder line position.
  • 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.
  • the abnormal range may refer to a range in which quality information associated with the quality of a material deviates from an upper or lower limit of a preset specification.
  • 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 defect in an electrode shoulder line, a defect in pitch, a defect in electrode length, a defect in tab height, and a defect in vision position.
  • the scenario management unit 230 extracts at least one of electrode shoulder line defects, pitch defects, electrode length defects, tab height defects, and vision position defects to determine a defect scenario, and according to the extracted or determined defect scenario, the 3D model device Adjustment parameters, laser parameters, operation, quality information, etc. can be changed.
  • a user may change an adjustment parameter, change a laser parameter, or change settings of a 3D model device to solve the bad scenario.
  • the scenario manager 230 receives at least one of user behavior information, user condition information, and laser setting information for resolving one or more determined bad scenarios, and receives at least one of the received user behavior information, user condition information, and laser setting information.
  • the operation of the 3D model device changed based on at least one may be corrected.
  • 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.
  • 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 a slitting process, which is the entire process of a laser notching machine in a secondary battery production line, the scenario management unit 230 converts the value and set value of each adjustment parameter when the slitting equipment malfunctions as error information. can be obtained 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.
  • an external device eg, actual secondary battery production equipment
  • 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, time required for bad action, number of NGs, It may include a degree of proximity to a target value, an evaluation score, and the like.
  • 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, the quality checking unit 140, and the laser setting unit 150, but is not limited thereto, and the equipment The moving unit 120, the device operation unit 130, the quality check unit 140, and the laser setting unit 150 may be included in the simulation device 100.
  • the simulation device 100 may generate and provide training scenarios and failure scenarios having various values associated with the operation of the secondary battery production equipment to the user, and thus the user may learn how to operate the secondary battery production equipment. and effectively learn countermeasures according to each situation while resolving malfunctions that may occur in actual devices on their own.
  • Figure 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 process and facility guide step 310, facility operation training step 320, material replacement training step 330, condition adjustment training step 340, and bad case training. It can operate through processes such as step 350 and test step 360. In other words, the user may train how to operate the secondary battery production equipment through steps 310, 320, 330, 340, 350, and 360.
  • Process and equipment guide step 310 may be a step of explaining a secondary battery production process or equipment. If the 3D model device is a laser notching device, a description of the laser notching process, a description of the main parts of the laser notching device, a description of the vision measurement items (shoulder line, pitch, electrode length, etc.) of the vision equipment, and each vision measurement item A description of the location of the measurement may be included.
  • This process and equipment guide step 310 may be a step of learning the types of various adjustment parameters included in the equipment operating unit and how to operate the adjustment parameters. For example, a work instruction (image, video, animation, etc.
  • a portion of the screen may be turned on or activated so that the user can perform a task corresponding to the work instruction.
  • 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.
  • the next step proceeds, or a button that allows the user to proceed to the next step (eg NEXT button, etc.) may be displayed or activated.
  • the facility operation training step 320 is a step in which the user trains the operation of the laser notching device, and may include an operation readiness check step, a notching facility start operation step, and a punching state check step.
  • the 3D model device is driven, and guide information is displayed on the types of adjustment parameters to be operated for confirmation and adjustment, the value of the adjustment parameters, the type of laser parameters, the value of the laser parameters, and the 3D model device. or can be output. That is, guide information may be displayed or output on a facility moving unit or a device operating unit, and a partial area of the screen may be turned on or activated so that a user may perform a task corresponding to the guide information.
  • the user can manipulate the facility moving part and the device operating part corresponding to the guide information and input a set value, and when one task is completed, the next step proceeds or a button (e.g., NEXT button, etc.) may be displayed or activated. Accordingly, the user can train the operating process of the laser notching device for secondary battery production based on the displayed information.
  • a button e.g., NEXT button, etc.
  • the material replacement training step 330 is a step in which the user trains how to replace the electrode material of the laser notching device, and may include a supply state check step, an electrode remaining amount removal step, an electrode connection step, a sample collection step, and the like.
  • the 3D model device is driven, and guide information such as the type of adjustment parameter to be manipulated for confirmation and adjustment, the value of the adjustment parameter, and the 3D model device may be displayed or output. That is, guide information may be displayed or output on a facility moving unit or a device operating unit, and a partial area of the screen may be turned on or activated so that a user may perform a task corresponding to the guide information.
  • the user can manipulate the facility moving part and the device operating part corresponding to the guide information and input a set value, and when one task is completed, the next step proceeds or a button (e.g., NEXT button, etc.) may be displayed or activated. Accordingly, the user may train a material replacement process of the laser notching device for secondary battery production based on the displayed information.
  • a button e.g., NEXT button, etc.
  • Condition adjustment training step 340 may be a step of learning the quality change of the material produced by the 3D model device according to the value of the adjustment parameter of the facility moving unit, the laser parameter value of the laser setting unit, and the state of the device operating unit.
  • one of material information related to the operation of the 3D laser notching machine associated with the secondary battery production device and the quality of the material produced by the 3D laser notching machine may be changed to an abnormal range, and the user may change this abnormal range. It may be a step of learning how to check the state and correct it to a normal state.
  • condition adjustment training step 340 is a step in which the user learns how to check and take measures for defects that occur during the operation of the secondary battery production device, and defects generated in the 3D laser notching machine may occur.
  • the type of adjustment parameter to be manipulated to solve the defect the value of the adjustment parameter, the type of laser parameter, the value of the laser parameter, the setting value of the 3D model device, etc. may be displayed or output. The user can process defects based on the displayed information and train how to solve the defects.
  • the positions of the front and rear shoulder lines of the electrodes may be changed to an abnormal range outside the upper or lower limit of the preset specification, and in the pitch defect training, the pitch interval of the electrode exceeds the upper or lower limit of the preset specification.
  • the length of the electrode may be changed into an abnormal range that is outside the upper or lower limit of the preset specification, and in the poor tap height training, the tap height of the electrode is within the upper limit of the preset specification.
  • it may be changed to an abnormal range outside the lower limit, and in the vision position defect training, the measurement position for each vision measurement item may be changed to a predetermined specific abnormal position.
  • the measurement position of the vision measurement item is changed to an abnormal position in this way, even if the punching state of the actual electrode is normal, quality information obtained through the vision equipment may be displayed as an abnormal state outside the upper or lower limit of the specification. That is, when the vision position is defective, even if the punching state of the electrode is normal, it may be displayed or output as a defective punching state such as a defective shoulder line or a defective pitch.
  • the values of adjustment parameters, the types of laser parameters, the values of laser parameters, and the operation of 3D model devices is provided in the equipment operating part, device operating part, and laser setting part. It can be displayed or output, etc., and a part of the screen can be turned on or activated so that the user can perform a task corresponding to the guide information.
  • the user can manipulate the facility moving part, the device operating part, and the laser setting part corresponding to the guide information and input the setting value, and when one task is completed, the next step can proceed or the next step
  • a button eg NEXT button, etc.
  • the user can train how to correct the abnormal range to the normal range based on the displayed information.
  • the bad case training step 350 may be a step in which a user learns a method for solving defects 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.
  • the bad case training step 350 may be a step of training various bad scenarios trained in the condition adjustment training step 340 without guide information.
  • the operation of the 3D model device and the quality of the 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 360 may be a step of evaluating the operating ability of the user by testing a process of solving the bad scenario by the user. For example, when a user solves each bad scenario, the operation speed of each bad scenario, the time taken for bad actions, the number of NGs, the degree of proximity to the target value, the loss value, etc. Ability can be measured or evaluated. 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, after the test step 360, the bad case training step 350 to the condition adjustment training step 340 may be performed again. With this configuration, the user can easily learn how to operate the secondary battery production device and how to deal with malfunctions through simulations performed step by step according to the user's work skill level.
  • the device operation unit 130 includes text, images, An image or the like may be displayed or output on the display screen.
  • the mini-map 410, the 3D model device 420, the user guide 430, the NEXT button 440, the work instructions 450, etc. are shown displayed in a specific area on the display screen, but are limited to this.
  • Each text, image, video, etc. may be displayed in an arbitrary area of the display screen or overlapped.
  • the mini-map 410 schematically displays the entire laser notching device for secondary battery production, and displays a schematic position of a region displayed on the 3D model device 420 among all laser notching devices as a rectangular box.
  • the position and size of the rectangular box displayed on the minimap 410 may also be changed in real time.
  • the mini-map 410 may serve as a location guidance map for a laser notching device.
  • the 3D model device 420 may be a 3D image or video 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, user condition information required to solve training scenarios, user behavior information, laser setting information, etc., and guides the user's next action. It may be information for 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 condition value, setting value, etc. of the 3D model device is determined using the user guide 430 displayed as described above, or when the 3D model device 420 is operated, the corresponding step is solved and NEXT to proceed to the next step Button 440 may be activated.
  • 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 work instruction 450 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 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 bad scenario 510 may be a shoulder line defect under difficulty level
  • the second bad scenario 520 may be a pitch defect under difficulty level
  • the third bad scenario 530 may be a vision position defect under difficulty level.
  • 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.
  • the device operation unit 130 includes guide information 610 including state information according to each measurement item, defect type, user condition information required to solve the corresponding defect, user behavior information, and laser setting information.
  • 620 and 630 may display or output text, images, videos, etc. related to the display screen.
  • 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 indicate a state as bad or good for each measurement item, and may include a defect type and action method for the measurement item corresponding to the defect.
  • the first guide information 610 is guide information for a shoulder line item, and may include action items related to a defect in which the shoulder line is biased toward the upper limit line.
  • the second guide information 620 is guide information for a pitch item and may indicate that it is in a good state
  • the third guide information 630 is guide information for a tab height item and may indicate that it is in a good state.
  • the second guide information to the third guide information may include a defect type and action items related to each defect when the pitch item and the tab height item are in a defective state, respectively.
  • the user checks the type of defect and the action method corresponding to each type of defect, manipulates the condition and/or value of the adjustment parameter, manipulates the condition and/or value of the laser parameter, or manipulates the operation of the 3D model device to make it normal. Training can be performed so that a material with a quality within the range is produced.
  • 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.
  • FIG. 7 is a view showing an example of a display screen displayed or output on a facility moving unit 120 associated with a 3D laser notching machine according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is a 3D laser notching machine according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing an example of a display screen displayed or output on the associated laser setting unit 150.
  • a laser notching machine may refer to a device for punching a slitted electrode into a predetermined shape.
  • it may be important to punch to have a constant and uniform shoulder line position, electrode length, pitch interval, tab height, etc. in order to produce a good quality material.
  • the shoulder line position, electrode length, pitch interval, tab height, etc. may be changed by setting values such as cutting height offset, electrode length offset, pitch length offset, tab height offset, and/or condition values.
  • the cutting height offset and the electrode length offset can be set by adjusting the condition parameters through the equipment moving unit 120 as shown in FIG. 7, and the tap height offset and pitch length offset can be set by laser setting as shown in FIG.
  • the laser parameters may be adjusted and set through the unit 150 .
  • quality information related to the quality of the material produced by the 3D laser notching machine may be displayed or output to the quality confirmation unit.
  • the simulator device determines one or more quality parameters for determining the quality of the material produced by the 3D laser notching machine, and while the operation of the 3D laser notching machine is being executed, the 3D laser notching machine being executed A value corresponding to each of the one or more quality parameters determined based on the operation of the notching machine may be calculated. Then, the simulation device may generate and output quality information related to the quality of the material produced by the 3D laser notching machine based on values corresponding to each of the calculated one or more quality parameters.
  • the quality check unit may include quality information (or quality parameters) for checking a shoulder line position, an electrode length, a pitch interval, a tap height, and the like.
  • the plurality of adjustment parameters for determining the operation of the 3D laser notching machine may include a cutting height offset 710 and an electrode length offset 720 as shown in FIG. 7 .
  • the cutting height offset 710 may be a parameter for adjusting the y-axis punching position
  • the electrode length offset 720 may be a parameter for adjusting the length between the upper end and the lower end of the y-axis of the electrode.
  • the plurality of laser parameters for determining the operation of the 3D laser notching machine may include a tap height offset 810 and a pitch length offset 820 as shown in FIG. 8 .
  • the tap height offset 810 may be a parameter for adjusting the height of the tap
  • the pitch length offset 820 may be a parameter for adjusting the pitch interval.
  • vision position offset may be included, and the vision position offset may be a parameter for adjusting a measurement position for each vision measurement item with respect to the punched electrode.
  • This vision position offset can be adjusted through the vision program offset adjustment screen, and when the vision position offset of a specific measurement item is changed by the user, the value of the quality parameter related to the measurement item can be changed or adjusted.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which a bad shoulder line scenario is generated in the quality checking unit 140 according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device (100 in FIG. 1 ) determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D laser notching machine in condition adjustment training or failure case training, and determines the one or more failure scenarios determined. At least one of the quality information associated with the operation of the 3D laser notching machine and the quality of the material may be changed based on the above.
  • the plurality of bad scenarios may include bad shoulder line scenarios.
  • the shoulder line defect scenario may refer to a scenario in which a defective material whose positions of front and rear shoulder lines of an electrode deviate from an upper or lower limit of a predetermined specification is generated.
  • the front and rear shoulder lines show defects that are biased toward the upper limit of the specification.
  • the quality confirmation unit 140 includes a vision graph 900, and when a bad shoulder line scenario occurs, the vision graph 900 includes the positions of the front and rear shoulder lines measured from the normal measurement position by the vision equipment for measuring the position of the shoulder line. can be output or displayed.
  • the simulation device when the one or more determined bad scenarios include a bad shoulder line scenario, the simulation device, as shown in FIG. 910 and 930) are displayed biased toward the upper limit of the specification (a defect displayed biased toward the lower limit may occur), and defective items are displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130.
  • an action guide may be additionally displayed on at least a portion of the device operation unit 130 .
  • the user can correct the shoulder line position by adjusting the cutting height offset 710 of the equipment movable unit 120 as shown in FIG. 7 .
  • the simulation device may correct the position of the shoulder line of the material in response to receiving user condition information corresponding to the cutting height offset from the user.
  • the simulation device may correct the changed shoulder line position of the electrode in response to receiving user action information of touching or dragging a specific mechanical unit region for resolving a shoulder line defect from the user.
  • the simulation device may determine whether the shoulder line defect scenario is resolved based on the corrected shoulder line position of the electrode. For example, at least one of user behavior information and user condition information is generated based on a touch input, a drag input, etc. for a predetermined area in a predetermined order that can be used in solving a shoulder line defect scenario, or a predetermined offset setting value is input In this case, the simulation device may determine that the shoulder line defect scenario is resolved. In other words, the simulation device may determine that the shoulder line defect scenario is solved when the shoulder line position of the electrode is corrected based on at least one of the corresponding user behavior information and user condition information. When it is determined that the bad scenario is solved, the front and rear shoulder lines may be moved to the center between the upper and lower limit lines in the vision graph 900 displaying the quality information of the electrode and output (920, 940).
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D laser notching machine in condition adjustment training or failure case training, and determines the one or more failure scenarios determined. At least one of the quality information associated with the operation of the 3D laser notching machine and the quality of the material may be changed based on the above.
  • the plurality of failure scenarios may include an electrode length failure scenario.
  • the electrode length defect scenario may refer to a scenario in which a defective material in which the length between the upper end and the lower end of the y-axis of the electrode deviates from the upper or lower limit of a preset specification is generated.
  • a defect in which the length of the electrode is biased toward the upper limit of the specification is shown.
  • the quality confirmation unit 140 includes a vision graph 1000, and when a bad electrode length scenario occurs, in the vision graph 1000, the electrode length measured by the vision equipment for measuring the electrode length at the normal measurement position is output or can be displayed
  • the simulation device determines the electrode length 1010 in the vision graph 1000 of the quality checking unit 140, as shown in FIG. 10, when the determined one or more failure scenarios include the electrode length failure scenario. is displayed biased toward the upper limit of the specification (a defect displayed biased toward the lower limit may occur), and defective items are displayed in at least a portion of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130.
  • an action guide may be additionally displayed on at least a portion of the device operation unit 130 .
  • the user may correct the electrode length by adjusting the electrode length offset 720 of the facility moving unit 120 as shown in FIG. 7 .
  • the electrode length failure scenario can be responded to by touching or dragging a specific area of the 3D laser notching machine displayed on the device operating unit 130 .
  • the simulation device may correct the electrode length of the material in response to receiving user condition information corresponding to the electrode length offset from the user.
  • the simulation device may correct the electrode length of the changed electrode in response to receiving user action information of touching or dragging a specific mechanical part region for resolving a defective electrode length from the user.
  • the simulation device can determine whether the electrode length failure scenario has been resolved based on the electrode length of the calibrated electrode. For example, at least one of user behavior information and user condition information is generated based on a touch input, a drag input, etc. for a predetermined area in a predetermined order that can be used when solving an electrode length failure scenario, or a predetermined offset setting value is input. , the simulation device may determine that the electrode length failure scenario has been resolved. In other words, when the electrode length is corrected based on at least one of corresponding user behavior information and user condition information, the simulation device may determine that the electrode length failure scenario has been resolved. If it is determined that the bad scenario is solved, the length of the electrode may be moved to the center between the upper limit line and the lower limit line in the vision graph 1000 displaying the quality information of the electrode and output (1020).
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example in which a tab height defect scenario is generated in the quality checker 140 according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device (100 in FIG. 1 ) determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D laser notching machine in condition adjustment training or failure case training, and determines the one or more failure scenarios determined. At least one of the quality information associated with the operation of the 3D laser notching machine and the quality of the material may be changed based on the above.
  • the plurality of failure scenarios may include a tap height failure scenario.
  • the tab height defect scenario may refer to a scenario in which a defective material having a height of an electrode tab deviating from an upper limit or a lower limit of a preset specification is generated.
  • a defect in which the tap height is biased toward the lower limit of the specification is shown.
  • the quality confirmation unit 140 includes a vision graph 1100, and when a bad tap height scenario occurs, the vision equipment for measuring the tap height in the vision graph 1100 displays the tap height measured at the normal measurement position. can be displayed
  • the simulation device determines the tap height 1110 in the vision graph 1100 of the quality checking unit 140, as shown in FIG. is displayed biased toward the lower limit of the specification (a defect displayed biased toward the upper limit may occur), and defective items are displayed in at least a portion of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130.
  • an action guide may be additionally displayed on at least a portion of the device operation unit 130 .
  • the user may correct the tab height by adjusting the tab height offset 810 of the laser setting unit 150 as shown in FIG. 8 .
  • a tap height failure scenario can be responded to by touching or dragging a specific area of the 3D laser notching machine displayed on the device operation unit 130 .
  • the simulation device may correct the tap height of the material in response to receiving laser setting information corresponding to the tap height offset from the user.
  • the simulation device may correct the tab height that is changed in response to receiving user action information of touching or dragging a specific mechanical unit region for resolving the tab height defect from the user.
  • the simulation device can determine whether the tap height failure scenario has been resolved based on the corrected tap height. For example, at least one of user behavior information and laser setting information is generated based on a touch input, a drag input, etc. to a predetermined area in a predetermined order that can be used in solving a tap height defective scenario, or a predetermined offset setting value is input. If so, the simulation device may determine that the tap height failure scenario has been resolved. In other words, when the tap height is corrected based on at least one of the corresponding user behavior information and laser setting information, the simulation device may determine that the tap height defect scenario is resolved. If it is determined that the bad scenario is solved, the tap height may be moved to the center between the upper and lower limit lines in the vision graph 1100 displaying the quality information of the electrode and output (1120).
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D laser notching machine in condition adjustment training or failure case training, and determines the one or more failure scenarios determined. At least one of the quality information associated with the operation of the 3D laser notching machine and the quality of the material may be changed based on the above.
  • the plurality of bad scenarios may include pitch bad scenarios.
  • the pitch defect scenario may refer to a scenario in which a defective material in which a pitch interval between two arbitrary electrodes deviates from an upper or lower limit of a predetermined specification is generated.
  • the quality checking unit 140 includes a vision graph 1200, and when a bad pitch scenario occurs, the vision graph 1200 outputs or displays the pitch distance measured by the vision equipment for measuring the pitch distance from the normal measurement position. It can be.
  • the pitch interval 1210 of the quality confirmation unit 140 is displayed skewed to the lower limit of the specification, and (Defects may be displayed that are biased toward the upper limit line.) Defective items are displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130.
  • an action guide may be additionally displayed on at least a portion of the device operation unit 130 .
  • the user can correct the pitch interval by adjusting the pitch length offset 820 of the laser setting unit 150 as shown in FIG. 8 .
  • a pitch failure scenario may be responded to by touching or dragging a specific area of the 3D laser notching machine displayed on the device operation unit 130 .
  • the simulation device may correct the pitch interval of the material in response to receiving laser setting information corresponding to the pitch length offset from the user.
  • the simulation device may correct the pitch interval of the changed electrodes in response to receiving user action information of touching or dragging a specific mechanical part region for resolving the pitch defect from the user.
  • the simulation device can determine whether or not the pitch failure scenario has been resolved based on the corrected electrode pitch spacing. For example, at least one of user behavior information and laser setting information is generated based on a touch input, a drag input, etc. to a predetermined area in a predetermined order that can be used in solving a pitch failure scenario, or a predetermined offset setting value is input. If so, the simulation device may determine that the pitch failure scenario is resolved. In other words, the simulation device may determine that the pitch failure scenario is resolved when the pitch interval of the electrodes is corrected based on at least one of the corresponding user behavior information and laser setting information. If it is determined that the bad scenario is solved, the pitch interval may be moved to the center between the upper limit line and the lower limit line in the vision graph 1200 displaying the quality information of the electrode and output (1220).
  • the simulation device determines one or more failure scenarios among a plurality of failure scenarios associated with the malfunction of the 3D laser notching machine in condition adjustment training or failure case training, and performs a 3D laser furnace operation based on the determined one or more failure scenarios. At least one of the quality information associated with the operation of the ting machine and the quality of the material may be changed.
  • the plurality of failure scenarios may include vision position failure scenarios.
  • the vision graph 900 of FIG. 9 may be a front and rear shoulder line position graph measured in a state in which the vision equipment for measuring the shoulder line position is changed to a predetermined specific abnormal measurement position
  • the vision graph 1000 of FIG. 10 is the electrode length. It may be a graph of the electrode length measured in a state in which the vision equipment for measurement is changed to a specific abnormal measurement position set in advance
  • the vision graph 1200 of FIG. 12 may be a pitch interval graph measured in a state in which the vision equipment for pitch interval measurement is changed to a predetermined specific abnormal measurement position.
  • the quality information obtained through the vision equipment is As shown in the vision graphs 900, 1000, 1100, and 1200 of FIGS. 9 to 12, it may be displayed or output as poor punching conditions such as poor shoulder line position, poor electrode length, poor tab height, and poor pitch interval.
  • the simulation device determines the front and rear shoulder line positions 910 and 930 of the quality checking unit 140, as shown in FIG. is displayed biased toward the upper limit of the specification (defects displayed biased toward the lower limit may occur), and defective items may be displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130.
  • the one or more determined failure scenarios include the electrode length measurement vision position failure scenario, as shown in FIG. 10
  • the electrode length 1010 of the quality confirmation unit 140 is displayed biased toward the upper limit of the specification, (Defects may be displayed that are biased toward the lower limit line.)
  • Defective items may be displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130 .
  • the tap height 1110 of the quality confirmation unit 140 is biased toward the lower limit of the specification, as shown in FIG. 11, and is displayed. (Defects may be displayed that are biased toward the upper limit line.) Defective items may be displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130 .
  • the pitch interval 1210 of the quality confirmation unit 140 is displayed biased toward the lower limit of the specification, as shown in FIG. 12 ( Defective items may be displayed that are biased toward the upper limit), and defective items may be displayed in at least some areas of the 3D laser notching machine included in the device operation unit 130 .
  • the user may correct the vision position by adjusting the vision position offset value for each measurement item in the vision program.
  • a vision position failure scenario can be responded to by touching or dragging a specific area of the 3D laser notching machine displayed on the device operation unit 130 .
  • the simulation device may correct the vision position for measuring the corresponding measurement item in response to receiving user condition information corresponding to the vision position offset from the user.
  • the simulation device may correct the changed vision position in response to receiving user action information of touching or dragging a specific mechanical part region for resolving a vision position defect from the user.
  • an action guide may be additionally displayed on at least a portion of the device operation unit 130 .
  • the simulation device can determine whether the vision position failure scenario has been resolved based on the corrected vision position. For example, at least one of user behavior information and user condition information is generated based on a touch input, a drag input, etc. for a predetermined area in a predetermined order that can be used in resolving a vision position failure scenario, or a predetermined vision position offset setting. If the value is entered, the simulation device can determine that the vision position failure scenario has been resolved. In other words, when the vision position is corrected based on at least one of corresponding user behavior information and user condition information, the simulation device may determine that the vision position failure scenario is resolved.
  • the front and rear shoulder lines are moved to the center between the upper and lower limit lines in the vision graphs (900, 1000, 1100, and 1200) displaying the quality information of the electrodes and output (920, 940), or the electrode
  • the length may be moved to the center between the upper and lower limits (1020)
  • the tab height may be moved to the center between the upper and lower limits (1120)
  • the pitch interval may be moved to the center between the upper and lower limits and output (1120). Yes (1220).
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of generating a bad scenario 1322 according to an embodiment of the present invention.
  • the simulation device 100 communicates with an external device (eg, secondary battery production equipment, etc.) 1310 and a bad scenario DB 1320, and data and/or information necessary for generating a bad scenario 1322. can be exchanged.
  • an external device eg, secondary battery production equipment, etc.
  • the simulation device 100 may receive or obtain error information 1312 related to the malfunction occurring from the external device 1310.
  • the error information 1312 may include operation information of the external device 1310 at the time of occurrence of the malfunction and a quality change amount of a material generated by the external device 1310 .
  • 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 laser notching machine) to correspond to the corresponding error information 1312,
  • a bad scenario 1322 having determined condition values, setting values, and/or quality parameter values of the 3D model device may be created.
  • the bad scenario 1322 generated in this way may be stored and managed in the bad scenario DB 1320 .
  • the simulation device 100 uses an arbitrary algorithm and/or a learned machine learning model to generate a bad scenario 1322 to correspond to the error information 1312, 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 1322 may be generated.
  • the processor converts operation information of the external device 1310 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 1410 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 1310 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 when a malfunction occurs in the external device 1310, but is not limited thereto, and for example, the bad scenario may be predetermined by a user. In another example, 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. With this configuration, the 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.
  • the simulation device 100 receives user condition information 1410, user behavior information 1420, laser setting information 1430, etc. from the user, and the received user condition information ( 1410), user behavior information 1420, laser setting information 1430, etc., it may be determined whether the bad scenario is resolved.
  • the simulation device 100 determines the work speed of the bad scenario while the bad scenario is in progress, the time required for bad action, the number of NGs, and the target A value proximity degree and a loss value may be calculated, and operating capability information 1440 for a 3D model device of a user account may be generated based on the calculated running time and loss value.
  • the test result 1450 may be output together with the operational capability information 1440 .
  • 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 for secondary battery production may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device).
  • the simulation method for secondary battery production (S1500) 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 started 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 (S1510).
  • 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 (S1520).
  • 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 (S1530). Also, the processor may execute the operation of the 3D model device included in the device operating unit based on the determined operation (S1540). 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.
  • 16 is a diagram showing an example of a simulation method (S1600) of a laser notching machine for producing a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • the laser notching machine simulation method for producing a secondary battery may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device).
  • a processor includes a device operating unit including a 3D laser notching machine related to secondary battery production, and a plurality of devices for determining the operation of the 3D laser notching machine.
  • the processor may obtain at least one of first user behavior information obtained through the device operation unit, first user condition information obtained through the facility operation unit, and first laser setting information obtained through the laser setting unit (S1620). Also, the processor may determine an operation of the 3D laser notching machine based on at least one of the obtained first user behavior information, first user condition information, and first laser setting information (S1630). Also, the processor may execute an operation of punching an electrode associated with the 3D laser notching machine based on the determined operation (S1640).
  • the operation of the 3D laser notching machine may include a notching facility operation training operation and a material replacement training operation
  • the notching facility operation training operation includes operation readiness check, notching facility operation
  • the replacement training operation may include checking the state of the supply unit, removing the remaining amount of the electrode, connecting the electrode, taking a sample, and the like.
  • the processor determines one or more quality parameters for determining the quality of the material produced by the 3D laser notching machine, and while the operation of the 3D laser notching machine is being executed, the one determined based on the operation of the 3D laser notching machine being executed. A value corresponding to each of the above quality parameters can be calculated. Then, the processor may generate quality information associated with the quality of the material produced by the 3D laser notching machine 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 malfunction of the 3D laser notching machine, and based on the determined one or more failure scenarios, quality associated with the operation of the 3D laser notching machine and the quality of the material. At least one of the information may be changed.
  • the plurality of defect scenarios may include a defective shoulder line scenario, a defective electrode length scenario, a defective tab height scenario, a defective pitch scenario, and a defective vision position scenario.
  • each bad scenario can be solved by arbitrary user condition information, user behavior information, and/or laser setting information input from the user.
  • test result calculation method ( S1700 ) may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device). As shown, the test result calculation method ( S1700 ) may be initiated by receiving at least one of second user behavior information, second user condition information, and second laser setting information for solving one or more failure scenarios determined by the processor. Yes (S1710).
  • a processor eg, at least one processor of a simulation device.
  • the test result calculation method ( S1700 ) may be initiated by receiving at least one of second user behavior information, second user condition information, and second laser setting information for solving one or more failure scenarios determined by the processor. Yes (S1710).
  • the processor may correct the changed operation of the 3D model device based on at least one of the received second user behavior information, second user condition information, and second laser setting information (S1720).
  • 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 (S1730).
  • 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 calculated quality parameters (S1740).
  • 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 (S1750). 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, and second laser setting information again using information input by the user.
  • the processor may calculate progress times and loss values of the one or more bad scenarios while the one or more bad scenarios are in progress (S1760).
  • 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 (S1770).
  • the operating capability information may include, but is not limited to, the work speed and accuracy calculated using the time taken to take action against defects, the number of NGs, the degree of proximity to a target value, and the loss value. It may further include a test score, whether the test passed or not, and the like.
  • one user account may be assigned to each user who produces secondary batteries, and the corresponding user's work speed for bad scenarios, the time taken for bad actions, the number of NGs, the degree of proximity to the target value, and the loss value Operation capability information generated based on the above may be stored or managed in association with a corresponding user account.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a bad scenario generating method ( S1800 ) according to an embodiment of the present invention.
  • the method of generating a bad scenario ( S1800 ) may be performed by a processor (eg, at least one processor of a simulation device).
  • the bad scenario generation method ( S1800 ) may be initiated by obtaining error information associated with the malfunction when a malfunction occurs in an external device associated with a 3D model device (S1810).
  • the processor may generate a bad scenario associated with a malfunction of the 3D model device based on the obtained error information (S1820).
  • 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 1900 may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user.
  • the computing device 1900 may include the aforementioned simulation device ( 100 in FIG. 1 ).
  • the computing device 1900 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 1900 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 1900 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 1900 includes a processor 1910, memory 1920, storage 1930, communication device 1940, memory 1920 and a high-speed interface 1950 connected to a high-speed expansion port, and a low-speed bus and storage devices. and a low-speed interface 1960 coupled to.
  • Each of the components 1910, 1920, 1930, 1940, 1950 and 1960 can be interconnected using various buses, mounted on the same main board, or mounted and connected in other suitable ways. there is.
  • the processor 1910 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations.
  • the processor 1910 processes instructions stored in the memory 1920, the storage device 1930, and/or instructions executed in the computing device 1900, and displays the device coupled to the high-speed interface 1950.
  • Graphic information may be displayed on an external input/output device 1970 such as
  • the communication device 1940 may provide a configuration or function for the I/O device 1970 and the computing device 1900 to communicate with each other through a network, and the I/O device 1970 and/or the computing device 1900 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 1900 through a network under the control of the communication device 1940 . Conversely, a control signal or command provided under the control of the processor 1910 of the computing device 1900 may be transferred to another external device via the communication device 1940 and a network.
  • the computing device 1900 is illustrated as including one processor 1910 and one memory 1920, but is not limited thereto, and the computing device 1900 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 1920 may store information within computing device 1900 .
  • the memory 1920 may include a volatile memory unit or a plurality of memory units. Additionally or alternatively, memory 1920 may be comprised of a non-volatile memory unit or a plurality of memory units. Also, the memory 1920 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 1920 .
  • Storage device 1930 may be one or more mass storage devices for storing data for computing device 1900 .
  • the storage device 1930 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 1950 and low-speed interface 1960 may be means for interacting with input/output device 1970.
  • 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 1950 and the low-speed interface 1960 may be 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 1950 manages bandwidth-intensive operations for computing device 1900, while low-speed interface 1960 may manage less bandwidth-intensive operations than high-speed interface 1950.
  • the high-speed interface 1950 may be coupled to high-speed expansion ports capable of accommodating the memory 1920, the input/output device 1970, and various expansion cards (not shown).
  • low-speed interface 1960 can be coupled to storage 1930 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 1970 or may be coupled to a networking device such as a router, a switch, or the like through a network adapter or the like.
  • Computing device 1900 may be implemented in many different forms. For example, computing device 1900 may be implemented as a standard server, or a group of such standard servers. Additionally or alternatively, computing device 1900 may be implemented as part of a rack server system or a personal computer such as a laptop computer. In this case, components from computing device 1900 may be combined with other components in any mobile device (not shown). This computing device 1900 may include one or more other computing devices or be configured to communicate with one or more other computing devices.
  • the input/output device 1970 is not included in the computing device 1900, but is not limited thereto, and the computing device 1900 and the computing device 1900 may be configured as one device.
  • the high-speed interface 1950 and/or the low-speed interface 1960 are shown as separate components from the processor 1910, but are not limited thereto, and the high-speed interface 1950 and/or the low-speed interface 1960 It may be configured to be included in the processor 1910.
  • 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

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Abstract

본 발명은 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치에 관한 것이다. 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 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 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행하고, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하고, 결정된 동작을 기초로 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함한다.

Description

이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치 및 방법
본 발명은 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로, 이차전지 생산 작업자를 훈련시키기 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치 및 방법에 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 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치(시스템), 방법, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공한다.
본 발명은 장치(시스템), 방법, 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 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행하고, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하고, 결정된 동작을 기초로 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 3D 레이저 노칭기의 가동 과정에 기반한 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오를 실행하고, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오에 따라 3D 레이저 노칭기를 구동, 장치 동작부에 사용자 행동 가이드 표시, 설비 가동부에 사용자 조건 가이드 표시 및 레이저 설정부에 레이저 설정 가이드 표시 중 적어도 하나를 실행하고, 사용자 행동 가이드 표시에 기반한 제1 사용자 행동 정보, 사용자 조건 가이드 표시에 기반한 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정 가이드 표시에 기반한 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기반으로 장치 동작부 및 설비 가동부 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 재료 교체 훈련 시나리오를 포함하고, 재료 교체 훈련 시나리오는 공급부 상태 확인 단계, 전극 잔량 제거 단계, 전극 연결 단계 및 샘플 채취 단계 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 설비 가동 훈련 시나리오를 포함하고, 설비 가동 훈련 시나리오는 가동 준비 상태 확인 단계, 노칭 설비 가동 단계 및 타발 상태 확인 단계 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 레이저 노칭기의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고, 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 3D 레이저 노칭기의 작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 어깨선 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 길이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 전극 길이 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극 탭의 높이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 탭 높이 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 특정 주기의 피치 간격을 기설정된 비정상 범위로 변경하는 피치 불량 시나리오 및 비전 계측 항목의 측정 위치를 기설정된 비정상 위치로 변경하는 비전 위치 불량 시나리오 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 어깨선 불량 시나리오 및 전극 길이 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하고, 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 설비 가동부의 조정 파라미터를 변경하는 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하고, 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고, 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 탭 높이 불량 시나리오 및 피치 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하고, 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 레이저 설정부의 레이저 파라미터를 변경하는 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하고, 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고, 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 비전 위치 불량 시나리오를 실행하고, 3D 레이저 노칭기와 연관된 비전 프로그램의 측정 위치 오프셋 값 변경 정보를 획득하고, 획득된 측정 위치 오프셋 값 변경 정보에 기초하여 비전 위치를 보정하고, 보정된 비전 위치를 기반으로 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어들은, 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 정보를 포함하는 가이드 정보를 출력하기 위한 명령어들을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법은, 이차전지의 생산과 연관된 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행하는 단계, 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계, 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하는 단계 및 결정된 동작을 기초로 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기의 가동 과정에 기반한 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오를 실행하는 단계, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오에 따라 3D 레이저 노칭기를 구동, 장치 동작부에 사용자 행동 가이드 표시, 설비 가동부에 사용자 조건 가이드 표시 및 레이저 설정부에 레이저 설정 가이드 표시 중 적어도 하나를 실행하는 단계, 사용자 행동 가이드 표시에 기반한 제1 사용자 행동 정보, 사용자 조건 가이드 표시에 기반한 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정 가이드 표시에 기반한 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계 및 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기반으로 장치 동작부 및 설비 가동부 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 재료 교체 훈련 시나리오를 포함하고, 재료 교체 훈련 시나리오는 공급부 상태 확인 단계, 전극 잔량 제거 단계, 전극 연결 단계 및 샘플 채취 단계 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 설비 가동 훈련 시나리오를 포함하고, 설비 가동 훈련 시나리오는 가동 준비 상태 확인 단계, 노칭 설비 가동 단계 및 타발 상태 확인 단계 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하는 단계, 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 레이저 노칭기의 동작을 기초로 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계 및 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기의 작동과 연관된 복수의 훈련 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하는 단계 및 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 불량 시나리오는, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 어깨선 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 길이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 전극 길이 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극 탭의 높이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 탭 높이 불량 시나리오, 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 특정 주기의 피치 간격을 기설정된 비정상 범위로 변경하는 피치 불량 시나리오 및 비전 계측 항목의 측정 위치를 기설정된 비정상 위치로 변경하는 비전 위치 불량 시나리오 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 어깨선 불량 시나리오 및 전극 길이 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하는 단계, 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 설비 가동부의 조정 파라미터를 변경하는 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계, 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하는 단계, 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계 및 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 탭 높이 불량 시나리오 및 피치 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하는 단계, 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 레이저 설정부의 레이저 파라미터를 변경하는 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계, 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하는 단계, 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계 및 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하 하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 비전 위치 불량 시나리오를 실행하는 단계, 3D 레이저 노칭기와 연관된 비전 프로그램의 측정 위치 오프셋 값 변경 정보를 획득하는 단계, 획득된 측정 위치 오프셋 값 변경 정보에 기초하여 비전 위치를 보정하는 단계 및 보정된 비전 위치를 기반으로 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 정보를 포함하는 가이드 정보를 출력하는 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 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 레이저 노칭기와 연관된 설비 가동부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 레이저 노칭기와 연관된 레이저 설정부에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부에 어깨선 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부에 전극 길이 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부에 탭 높이 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부에 피치 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 가동 능력 정보 및 테스트 결과가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 결과 산출 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오 생성 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 19는 상술된 방법 및/또는 실시예 등을 수행하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치를 나타낸다.
[부호의 설명]
100: 시뮬레이션 장치
110: 사용자
120: 설비 가동부
130: 장치 동작부
140: 품질 확인부
150: 레이저 설정부
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 생성된 정보일 수 있다.
본 발명에서, '레이저 설정 정보'는 레이저 파라미터 중 적어도 일부의 조건 및/또는 값 등을 설정하거나 변경하는 사용자 입력을 포함하거나, 해당 사용자 입력을 기초로 사전 결정된 임의의 알고리즘에 의해 생성된 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 레이저 노칭기(laser notching machine)인 경우, 훈련 시나리오는 노칭 설비 가동 훈련 시나리오, 재료 교체 훈련 시나리오, 조건 조정 훈련 시나리오 등을 포함할 수 있다. 노칭 설비 가동 훈련 시나리오를 통해서는 가동 준비 상태 확인, 노칭 설비 가동, 타발 상태 확인 등의 설비 구동 과정을 훈련할 수 있으며, 재료 교체 훈련 시나리오를 통해서는 공급부 상태 확인, 전극 잔량 제거, 전극 연결, 샘플 채취 등의 재료 교체 과정을 훈련할 수 있다. 조건 조정 훈련 시나리오는, 3D 모델 장치의 동작을 오동작 범위로 변경하기 위한 값, 조건 등으로 변경하는 단계를 포함하며, 사용자가 이러한 3D 모델 장치의 오동작 상태를 확인하고 정상 동작 범위로 보정하는 방법을 학습할 수 있다. 즉, 조건 조정 훈련 시나리오는 레이저 노칭 설비에서 발생할 수 있는 다양한 불량 상황을 해결하는 방법을 학습하는 과정일 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 어깨선 위치, 피치 간격 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) 내의 가스를 제거한 후 재 실링하는 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), 레이저 설정부(150) 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: 레이저 노칭기)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 레이저 노칭기)의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함할 수 있다. 사용자(100)는 복수의 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, 금형 노칭(mold notching) 장치, 레이저 노칭(laser notching) 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 있다. 여기서, 품질 정보는 사전 결정된 기준 및/또는 알고리즘을 기초로 품질 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.
일 실시예에 따르면, 레이저 설정부(150)는 장치 동작부(130)에 표시되는 3D 모델 장치(예: 3D 레이저 노칭기)의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함할 수 있다. 사용자(100)는 복수의 레이저 파라미터 중 적어도 일부의 설정 정보를 변경하여 3D 모델 장치의 동작을 실행, 변경 및/또는 보정할 수 있다. 즉, 3D 모델 장치의 동작은 사용자(110)가 입력한 레이저 파라미터의 변화에 의해 적응적으로 변경되거나 보정될 수 있다.
도 1에서는 시뮬레이션 장치(100)가 하나의 설비 가동부(120) 및 하나의 품질 확인부(140)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: 레이저 노칭기)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), 품질 확인부(140) 및 레이저 설정부(150)와 통신하며, 3D 모델 장치와 연관된 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다.
3D 모델 장치 동작부(210)는 사용자의 조작에 따라 장치 동작부(120)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, 사용자 조건 정보 및/또는 레이저 설정 정보를 획득하거나 수신할 수 있다. 그리고 나서, 3D 모델 장치 동작부(210)는 획득되거나 수신된 사용자 행동 정보, 사용자 조건 정보 및/또는 레이저 설정 정보를 이용하여 3D 모델 장치의 동작을 결정하거나 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 행동 정보는 장치 동작부(120)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 레이저 노칭 장치인 경우, 사용자는 장치 동작부(130)를 통해 레이저 노칭 장치의 특정 영역을 터치 입력 등으로 선택하여 레이저 노칭 장치를 가동하거나 전극 잔량을 제거하고 새로운 전극을 연결하여 전극 재료를 교체할 수 있으며, 이 경우, 교체된 전극 재료에 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 레이저 노칭 장치인 경우, 사용자는 설비 가동부(120)를 통해 커팅 높이(cutting height) 오프셋 값을 특정 값으로 변경할 수 있고, 이 경우, 변경된 커팅 높이 오프셋 값에 기초한 사용자 조건 정보가 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 레이저 설정 정보는 레이저 설정부(150)에 포함된 복수의 레이저 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 설정 값의 변화량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델 장치가 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭 장치인 경우, 사용자는 레이저 설정부(150)를 통해 피치 간격 오프셋 값을 특정 값으로 변경할 수 있고, 이 경우, 변경된 피치 간격 오프셋 값에 기초한 레이저 설정 정보가 생성될 수 있다.
상술한 바와 같이, 사용자 조건 정보, 사용자 행동 정보 및/또는 레이저 설정 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 레이저 노칭 장치인 경우, 사용자가 커팅 높이 오프셋 값을 조정하면 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치(T Coating, B Coating)가 품질 파라미터로서 결정되고, 어깨선 위치에 대응하는 값이 산출될 수 있다. 이 경우, 품질 결정부(220)는 산출된 전극 어깨선 위치를 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. 여기서, 비정상 범위는 물질의 품질과 연관된 품질 정보가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 범위를 의미할 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 레이저 노칭 장치인 경우, 복수의 불량 시나리오는 전극 어깨선 불량, 피치(pitch) 불량, 전극 길이 불량, 탭 높이 불량, 비전(vision) 위치 불량 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 시나리오 관리부(230)는 전극 어깨선 불량, 피치 불량, 전극 길이 불량, 탭 높이 불량 및 비전 위치 불량 중 적어도 하나를 추출하여 불량 시나리오를 결정하고, 추출되거나 결정된 불량 시나리오에 따라 3D 모델 장치의 조정 파라미터, 레이저 파라미터, 동작, 품질 정보 등을 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 발생된 불량 시나리오를 해결하기 위해 조정 파라미터를 변경하거나, 레이저 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, 사용자 조건 정보 및 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 수신하고, 수신된 사용자 행동 정보, 사용자 조건 정보 및 레이저 설정 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, 이차전지 생산 라인 중 레이저 노칭기의 전 과정인 슬리팅 과정에서 오작동이 발생한 경우, 시나리오 관리부(230)는 슬리팅 장비 오작동 시의 각각의 조정 파라미터의 값 및 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, 불량 조치 소요 시간, 엔지(NG) 횟수, 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), 품질 확인부(140) 및 레이저 설정부(150)와 구분되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 설비 가동부(120), 장치 동작부(130), 품질 확인부(140) 및 레이저 설정부(150)는 시뮬레이션 장치(100)에 포함될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 시뮬레이션 장치(100)는 이차전지 생산 장비의 작동과 연관된 다양한 값을 갖는 훈련 시나리오 및 불량 시나리오를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 이에 따라 사용자는 이차전지 생산 장비의 작동 방법을 훈련할 수 있고, 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 공정 및 설비 가이드 단계(310), 설비 가동 훈련 단계(320), 재료 교체 훈련 단계(330), 조건 조정 훈련 단계(340), 불량 케이스 훈련 단계(350), 테스트 단계(360) 등의 과정을 통해 동작할 수 있다. 다시 말해, 사용자는 단계들(310, 320, 330, 340, 350 및 360)을 통해 이차전지 생산 장비의 조작 방법 등을 훈련할 수 있다.
공정 및 설비 가이드 단계(310)는 이차전지 생산 공정이나 장비에 대해 설명하는 단계일 수 있다. 3D 모델 장치가 레이저 노칭 장치인 경우, 레이저 노칭 공정에 대한 설명, 레이저 노칭 장치의 주요 부분에 대한 설명, 비전 장비의 비전 계측 항목(어깨선, 피치, 전극 길이 등)에 대한 설명, 비전 계측 항목별 측정 위치 설명을 포함할 수 있다. 이 공정 및 설비 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.
설비 가동 훈련 단계(320)는 사용자가 레이저 노칭 장치의 가동을 훈련하는 단계로서, 가동 준비 상태 확인 단계, 노칭 설비 가동 단계 및 타발 상태 확인 단계 등을 포함할 수 있다. 각 훈련 단계의 시나리오에 따라 3D 모델 장치를 구동하고, 확인 및 조정을 위해 조작해야 하는 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 값, 레이저 파라미터의 종류, 레이저 파라미터의 값, 3D 모델 장치 등에 가이드 정보가 표시되거나 출력될 수 있다. 즉, 가이드 정보가 설비 가동부, 장치 동작부 등에 표시되거나 출력될 수 있고, 사용자가 가이드 정보에 대응하는 작업을 수행할 수 있도록 화면의 일부 영역이 점등되거나 활성화될 수 있다. 이 경우, 사용자는 가이드 정보에 대응하는 설비 가동부 및 장치 동작부를 조작하고 설정 값을 입력할 수 있으며, 하나의 작업을 완료한 경우, 다음 단계가 진행되거나, 다음 단계로 진행할 수 있는 버튼(예: NEXT 버튼 등)이 표시되거나 활성화될 수 있다. 이로써, 사용자는 이와 같이 표시된 정보를 기초로 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭 장치의 가동 과정을 훈련할 수 있다.
재료 교체 훈련 단계(330)는 사용자가 레이저 노칭 장치의 전극 재료를 교체하는 방법을 훈련하는 단계로서, 공급부 상태 확인 단계, 전극 잔량 제거 단계, 전극 연결 단계, 샘플 채취 단계 등을 포함할 수 있다. 각 단계의 시나리오에 따라 3D 모델 장치를 구동하고, 확인 및 조정을 위해 조작해야 하는 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 값, 3D 모델 장치 등에 가이드 정보가 표시되거나 출력될 수 있다. 즉, 가이드 정보가 설비 가동부, 장치 동작부 등에 표시되거나 출력될 수 있고, 사용자가 가이드 정보에 대응하는 작업을 수행할 수 있도록 화면의 일부 영역이 점등되거나 활성화될 수 있다. 이 경우, 사용자는 가이드 정보에 대응하는 설비 가동부 및 장치 동작부를 조작하고 설정 값을 입력할 수 있으며, 하나의 작업을 완료한 경우, 다음 단계가 진행되거나, 다음 단계로 진행할 수 있는 버튼(예: NEXT 버튼 등)이 표시되거나 활성화될 수 있다. 이로써, 사용자는 이와 같이 표시된 정보를 기초로 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭 장치의 재료 교체 과정을 훈련할 수 있다.
조건 조정 훈련 단계(340)는 설비 가동부의 조정 파라미터의 값, 레이저 설정부의 레이저 파라미터의 값 및 장치 동작부의 상태에 따른 3D 모델 장치에 의해 생성되는 물질의 품질 변화를 학습하는 단계일 수 있다. 조건 조정 훈련 단계(340)는 이차전지 생산 장치와 연관된 3D 레이저 노칭기의 동작 및 3D 레이저 노칭기에 의해 생산되는 물질의 품질과 연관된 물질 정보 중 하나가 비정상 범위로 변경될 수 있으며, 사용자가 이러한 비정상 상태를 확인하고, 정상 상태로 보정하는 방법을 학습하는 단계일 수 있다. 즉, 조건 조정 훈련 단계(340)는 사용자가 이차전지 생산 장치의 동작 시 발생하는 불량을 확인하고 조치하는 방법 등을 학습하는 단계로서, 3D 레이저 노칭기에서 발생되는 불량 등이 발생할 수 있으며, 불량 발생과 함께, 불량을 해결하기 위해 조작해야 하는 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 값, 레이저 파라미터의 종류, 레이저 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.
예를 들어, 어깨선 불량 훈련에서는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 비정상 범위로 변경될 수 있고, 피치 불량 훈련에서는 전극의 피치 간격이 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 비정상 범위로 변경될 수 있고, 전극 길이 불량 훈련에서는 전극의 길이가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 비정상 범위로 변경될 수 있고, 탭 높이 불량 훈련에서는 전극의 탭 높이가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 비정상 범위로 변경될 수 있고, 비전 위치 불량 훈련에서는 비전 계측 항목별 측정 위치가 기설정된 특정 비정상 위치로 변경될 수 있다. 이렇게 비전 계측 항목의 측정 위치가 비정상 위치로 변경되면, 실제 전극의 타발 상태는 정상이더라도 비전 장비를 통해 획득되는 품질 정보가 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 비정상 상태로 표시될 수 있다. 즉, 비전 위치 불량이 될 경우, 전극의 타발 상태가 정상이더라도 상술한 어깨선 불량이나 피치 불량 등과 같은 타발 상태 불량으로 표시 내지 출력될 수 있다.
이러한 비정상 상황을 해결하기 위해 조작해야 하는 조정 파라미터의 종류, 조정 파라미터의 값, 레이저 파라미터의 종류, 레이저 파라미터의 값, 3D 모델 장치의 구동 등에 대한 가이드 정보가 설비 가동부, 장치 동작부, 레이저 설정부 등에 표시되거나 출력될 수 있고, 사용자가 가이드 정보에 대응하는 작업을 수행할 수 있도록 화면의 일부 영역이 점등되거나 활성화될 수 있다. 이 경우, 사용자는 가이드 정보에 대응하는 설비 가동부, 장치 동작부 및 레이저 설정부를 조작하고 설정 값을 입력할 수 있으며, 하나의 작업을 완료한 경우, 다음 단계가 진행되거나, 다음 단계로 진행할 수 있는 버튼(예: NEXT 버튼 등)이 표시되거나 활성화될 수 있다. 이로써, 사용자는 이와 같이 표시된 정보를 기초로 비정상 범위를 정상 범위로 보정하는 방법을 훈련할 수 있다.
불량 케이스 훈련 단계(350)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. 불량 케이스 훈련 단계(350)는 조건 조정 훈련 단계(340)에서 훈련한 다양한 불량 시나리오를 가이드 정보 없이 훈련하는 단계일 수 있다. 임의의 불량 시나리오에 대응하기 위해, 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(360)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 작업 속도, 불량 조치 소요 시간, 엔지(NG) 횟수, 타겟(target) 값 근접 정도, 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(360) 이후에 다시 불량 케이스 훈련 단계(350) 내지 조건 조정 훈련 단계(340)가 수행될 수도 있다. 이와 같은 구성에 의해, 사용자는 사용자의 작업 숙련도에 따라 단계별로 진행되는 시뮬레이션을 통해, 이차전지 생산 장치의 작동 방법 및 오작동시 대처 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 미니맵(410), 3D 모델 장치(420), 사용자 가이드(430), NEXT 버튼(440), 작업지시서(450) 등을 포함하는 텍스트, 이미지, 영상 등을 디스플레이 화면에 표시하거나 출력할 수 있다. 도 4에서는, 미니맵(410), 3D 모델 장치(420), 사용자 가이드(430), NEXT 버튼(440), 작업지시서(450) 등이 디스플레이 화면 상의 특정 영역에 표시되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 각 텍스트, 이미지, 영상 등은 디스플레이 화면의 임의의 영역에 표시될 수도 있고, 겹쳐서 표시될 수도 있다.
미니맵(410)은 이차전지 생산을 위한 전체 레이저 노칭 장치를 개략적으로 표시하며, 전체 레이저 노칭 장치 중 3D 모델 장치(420)에 디스플레이된 영역의 개략적인 위치를 사각형 박스로 표시한다. 3D 모델 장치(420)에 디스플레이되는 장치가 변경되면, 미니맵(410)에 표시되는 사각형 박스의 위치 및 크기도 실시간으로 변경될 수 있다. 예컨대, 미니맵(410)은 레이저 노칭 장치의 위치 안내도의 기능을 수행할 수 있다.
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, 훈련 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 사용자 조건 정보, 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 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 사용자 가이드(430) 등을 이용하여 3D 모델 장치의 조건 값, 설정 값 등을 결정하거나, 3D 모델 장치(420)를 작동시키는 경우, 해당 단계는 해결되고, 다음 단계로 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.
작업지시서(450)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.
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 어깨선 불량일 수 있고, 제2 불량 시나리오(520)는 난이도 하의 피치 불량일 수 있으며, 제3 불량 시나리오(530)는 난이도 중의 비전 위치 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 각 측정 항목에 따른 상태 정보와 불량 종류 및 해당 불량을 해결하기 위해 요구되는 사용자 조건 정보, 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 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 측정 항목별로 상태를 불량이나 양호로 표시할 수 있고, 불량에 해당되는 측정 항목에 대해서는 불량 종류 및 조치 방법을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 가이드 정보(610)는 어깨선 항목에 대한 가이드 정보로서, 어깨선이 상한선으로 치우치는 불량과 연관된 조치 사항 등을 포함할 수 있다. 제2 가이드 정보(620)는 피치 항목에 대한 가이드 정보로서, 양호 상태임을 표시할 수 있으며, 제3 가이드 정보(630)는 탭 높이 항목에 대한 가이드 정보로서, 양호 상태임을 표시할 수 있다. 제2 가이드 정보 내지 제3 가이드 정보는 각각 피치 항목과 탭 높이 항목이 불량 상태가 되면, 각각의 불량과 연관된 불량 종류 및 조치 사항을 포함할 수 있다. 사용자는 불량 종류 및 각 불량 종류에 대응하는 조치 방법을 확인하고, 조정 파라미터의 조건 및/또는 값을 조작하거나, 레이저 파라미터의 조건 및/또는 값을 조작하거나, 3D 모델 장치의 동작을 조작하여 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 레이저 노칭기와 연관된 설비 가동부(120)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 레이저 노칭기와 연관된 레이저 설정부(150)에 표시되거나 출력되는 디스플레이 화면의 예시를 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 레이저 노칭기는 슬리팅(slitting)된 전극을 일정한 모양으로 타발하기 위한 장치를 지칭할 수 있다. 이러한 레이저 노칭기에 의해 수행되는 노칭 공정에서는 양품의 물질을 생성하기 위해, 일정하고 균일한 어깨선 위치, 전극 길이, 피치 간격, 탭 높이 등을 갖도록 타발하는 것이 중요할 수 있다. 여기서, 어깨선 위치, 전극 길이, 피치 간격, 탭 높이 등은 커팅 높이 오프셋, 전극 길이 오프셋, 피치 길이 오프셋, 탭 높이 오프셋 등의 설정 값 및/또는 조건 값에 의해 변경될 수 있다. 이 중 커팅 높이 오프셋과 전극 길이 오프셋은 도 7에 도시된 바와 같이 설비 가동부(120)를 통해 조건 파라미터를 조정하여 설정할 수 있고, 탭 높이 오프셋과 피치 길이 오프셋은 도 8에 도시된 바와 같이 레이저 설정부(150)를 통해 레이저 파라미터를 조정하여 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보가 품질 확인부에 표시되거나 출력될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이터 장치(도 1의 100)는 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 레이저 노칭기의 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 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하고 출력할 수 있다. 도시된 예에서, 품질 확인부는 어깨선 위치, 전극 길이, 피치 간격, 탭 높이 등을 확인하기 위한 품질 정보(또는 품질 파라미터)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터는 도 7에 도시된 바와 같이 커팅 높이 오프셋(710)과 전극 길이 오프셋(720)을 포함할 수 있다. 여기서, 커팅 높이 오프셋(710)은 y축 타발 위치를 조절하기 위한 파라미터일 수 있고, 전극 길이 오프셋(720)은 전극의 y축 상단과 하단 사이의 길이를 조절하기 위한 파라미터일 수 있다. 사용자에 의해 커팅 높이 오프셋(710)이 변경되는 경우, 품질 확인부에 표시된 물질(전극 탭)의 어깨선 위치에 관련된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다. 또한, 사용자에 의해 전극 길이 오프셋(720)이 변경되는 경우, 품질 확인부에 표시된 물질(전극)의 y축 길이에 관련된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터는 도 8에 도시된 바와 같이 탭 높이 오프셋(810)과 피치 길이 오프셋(820)을 포함할 수 있다. 여기서, 탭 높이 오프셋(810)은 탭의 높이를 조절하기 위한 파라미터일 수 있고, 피치 길이 오프셋(820)은 피치 간격을 조절하기 위한 파라미터일 수 있다. 사용자에 의해 탭 높이 오프셋(810)이 변경되는 경우, 품질 확인부에 표시된 물질(전극 탭)의 높이에 관련된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다. 또한, 사용자에 의해 피치 길이 오프셋(820)이 변경되는 경우, 품질 확인부에 표시된 물질(임의의 두 전극)의 피치 간격에 관련된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3D 레이저 노칭기의 조정 파라미터로서, 비전 위치 오프셋 등을 포함할 수 있으며, 비전 위치 오프셋은 타발된 전극에 대한 비전 계측 항목별 측정 위치를 조절하기 위한 파라미터일 수 있다. 이 비전 위치 오프셋은 비전 프로그램 오프셋 조정 화면을 통해 조정할 수 있으며, 사용자에 의해 특정 계측 항목의 비전 위치 오프셋이 변경되는 경우, 해당 계측 항목에 관련된 품질 파라미터의 값이 변경되거나 조정될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부(140)에 어깨선 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 조건 조정 훈련 내지 불량 케이스 훈련에서, 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 어깨선 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 어깨선 불량 시나리오는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 불량 물질이 생성되는 시나리오를 지칭할 수 있다. 도 9의 예시에서는 전면 및 후면 어깨선이 스펙의 상한선에 치우친 불량을 도시한다. 품질 확인부(140)는 비전 그래프(900)를 포함하며, 어깨선 불량 시나리오가 발생된 경우, 비전 그래프(900)에는 어깨선 위치 계측을 위한 비전 장비가 정상 측정 위치에서 측정한 전면 및 후면 어깨선 위치가 출력 내지 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 어깨선 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 9에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 비전 그래프(900)에서, 전면 및 후면 어깨선 위치(910, 930)가 스펙의 상한선에 치우쳐서 표시되며(하한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시된다. 조건 조정 훈련 과정에서는 장치 동작부(130)의 적어도 일부 영역에 조치 가이드가 추가로 표시될 수도 있다.
어깨선 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 도 7에 도시된 바와 같은 설비 가동부(120)의 커팅 높이 오프셋(710)을 조절하여 어깨선 위치를 보정할 수 있다. 기구부 조정이 필요한 경우, 장치 동작부(130)에 표시된 3D 레이저 노칭기의 특정 영역을 터치하거나 드래그하여 어깨선 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 커팅 높이 오프셋에 대응하는 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 물질의 어깨선 위치를 보정할 수 있다. 선택적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 어깨선 불량을 해결하기 위한 특정 기구부 영역을 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 전극의 어깨선 위치를 보정할 수도 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 전극의 어깨선 위치를 기초로 어깨선 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나가 어깨선 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성되거나 정해진 오프셋 설정 값이 입력된 경우, 시뮬레이션 장치는 어깨선 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 기초로 전극의 어깨선 위치가 보정된 경우, 어깨선 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 전극의 품질 정보를 표시하는 비전 그래프(900)에서 전면 및 후면 어깨선이 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력될 수도 있다(920, 940).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부(140)에 전극 길이 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 조건 조정 훈련 내지 불량 케이스 훈련에서, 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 전극 길이 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전극 길이 불량 시나리오는 전극의 y축 상단과 하단 사이의 길이가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 불량 물질이 생성되는 시나리오를 지칭할 수 있다. 도 10의 예시에서는 전극 길이가 스펙의 상한선에 치우친 불량을 도시한다. 품질 확인부(140)는 비전 그래프(1000)를 포함하며, 전극 길이 불량 시나리오가 발생된 경우, 비전 그래프(1000)에는 전극 길이 계측을 위한 비전 장비가 정상 측정 위치에서 측정한 전극 길이가 출력 내지 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 전극 길이 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 10에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 비전 그래프(1000)에서, 전극 길이(1010)가 스펙의 상한선에 치우쳐서 표시되며(하한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시된다. 조건 조정 훈련 과정에서는 장치 동작부(130)의 적어도 일부 영역에 조치 가이드가 추가로 표시될 수도 있다.
전극 길이 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 도 7에 도시된 바와 같은 설비 가동부(120)의 전극 길이 오프셋(720)을 조절하여 전극 길이를 보정할 수 있다. 기구부 조정이 필요한 경우, 장치 동작부(130)에 표시된 3D 레이저 노칭기의 특정 영역을 터치하거나 드래그하여 전극 길이 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 전극 길이 오프셋에 대응하는 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 물질의 전극 길이를 보정할 수 있다. 선택적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 전극 길이 불량을 해결하기 위한 특정 기구부 영역을 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 전극의 전극 길이를 보정할 수도 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 전극의 전극 길이를 기초로 전극 길이 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나가 전극 길이 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성되거나 정해진 오프셋 설정 값이 입력된 경우, 시뮬레이션 장치는 전극 길이 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 기초로 전극 길이가 보정된 경우, 전극 길이 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 전극의 품질 정보를 표시하는 비전 그래프(1000)에서 전극 길이가 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력될 수도 있다(1020).
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부(140)에 탭 높이 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 조건 조정 훈련 내지 불량 케이스 훈련에서, 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 탭 높이 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 탭 높이 불량 시나리오는 전극 탭의 높이가 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 불량 물질이 생성되는 시나리오를 지칭할 수 있다. 도 11의 예시에서는 탭 높이가 스펙의 하한선에 치우친 불량을 도시한다. 품질 확인부(140)는 비전 그래프(1100)를 포함하며, 탭 높이 불량 시나리오가 발생된 경우, 비전 그래프(1100)에는 탭 높이 계측을 위한 비전 장비가 정상 측정 위치에서 측정한 탭 높이가 출력 내지 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 탭 높이 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 11에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 비전 그래프(1100)에서, 탭 높이(1110)가 스펙의 하한선에 치우쳐서 표시되며(상한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시된다. 조건 조정 훈련 과정에서는 장치 동작부(130)의 적어도 일부 영역에 조치 가이드가 추가로 표시될 수도 있다.
탭 높이 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 도 8에 도시된 바와 같은 레이저 설정부(150)의 탭 높이 오프셋(810)을 조절하여 탭 높이를 보정할 수 있다. 기구부 조정이 필요한 경우, 장치 동작부(130)에 표시된 3D 레이저 노칭기의 특정 영역을 터치하거나 드래그하여 탭 높이 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 탭 높이 오프셋에 대응하는 레이저 설정 정보를 수신하는 것에 대응하여 물질의 탭 높이를 보정할 수 있다. 선택적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 탭 높이 불량을 해결하기 위한 특정 기구부 영역을 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 탭 높이를 보정할 수도 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 탭 높이를 기초로 탭 높이 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 정보 중 적어도 하나가 탭 높이 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성되거나 정해진 오프셋 설정 값이 입력된 경우, 시뮬레이션 장치는 탭 높이 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기초로 탭 높이가 보정된 경우, 탭 높이 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 전극의 품질 정보를 표시하는 비전 그래프(1100)에서 탭 높이가 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력될 수도 있다(1120).
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 품질 확인부(140)에 피치 불량 시나리오가 발생된 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 조건 조정 훈련 내지 불량 케이스 훈련에서, 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 피치 불량 시나리오를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피치 불량 시나리오는 임의의 두 전극 사이의 피치 간격이 기설정된 스펙의 상한선 또는 하한선을 벗어나는 불량 물질이 생성되는 시나리오를 지칭할 수 있다. 도 12의 예시에서는 피치 간격이 스펙의 하한선에 치우친 불량을 도시한다. 품질 확인부(140)는 비전 그래프(1200)를 포함하며, 피치 불량 시나리오가 발생된 경우, 비전 그래프(1200)에는 피치 간격 계측을 위한 비전 장비가 정상 측정 위치에서 측정한 피치 간격이 출력 내지 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 피치 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 12에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 피치 간격(1210)이 스펙의 하한선에 치우쳐서 표시되며(상한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시된다. 조건 조정 훈련 과정에서는 장치 동작부(130)의 적어도 일부 영역에 조치 가이드가 추가로 표시될 수도 있다.
피치 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 도 8에 도시된 바와 같은 레이저 설정부(150)의 피치 길이 오프셋(820)을 조절하여 피치 간격을 보정할 수 있다. 기구부 보정이 필요한 경우, 장치 동작부(130)에 표시된 3D 레이저 노칭기의 특정 영역을 터치하거나 드래그하여 피치 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 피치 길이 오프셋에 대응하는 레이저 설정 정보를 수신하는 것에 대응하여 물질의 피치 간격을 보정할 수 있다. 선택적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 피치 불량을 해결하기 위한 특정 기구부 영역을 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 전극의 피치 간격을 보정할 수도 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 전극의 피치 간격을 기초로 피치 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 정보 중 적어도 하나가 피치 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성되거나, 정해진 오프셋 설정 값이 입력된 경우, 시뮬레이션 장치는 피치 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보 및 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기초로 전극의 피치 간격이 보정된 경우, 피치 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 전극의 품질 정보를 표시하는 비전 그래프(1200)에서 피치 간격이 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력될 수도 있다(1220).
시뮬레이션 장치(도 1의 100)는 조건 조정 훈련 내지 불량 케이스 훈련에서, 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기서, 복수의 불량 시나리오는 비전 위치 불량 시나리오를 포함할 수 있다.
도 9의 비전 그래프(900)는 어깨선 위치 계측을 위한 비전 장비가 기설정된 특정 비정상 측정 위치로 변경된 상태에서 측정한 전면 및 후면 어깨선 위치 그래프일 수 있고, 도 10의 비전 그래프(1000)는 전극 길이 계측을 위한 비전 장비가 기설정된 특정 비정상 측정 위치로 변경된 상태에서 측정한 전극 길이 그래프일 수 있고, 도 11의 비전 그래프(1100)는 탭 높이 계측을 위한 비전 장비가 기설정된 특정 비정상 측정 위치로 변경된 상태에서 측정한 탭 높이 그래프일 수 있고, 도 12의 비전 그래프(1200)는 피치 간격 계측을 위한 비전 장비가 기설정된 특정 비정상 측정 위치로 변경된 상태에서 측정한 피치 간격 그래프일 수 있다.
계측 항목별(예컨대, 전면 및 후면 어깨선 위치, 전극 길이, 탭 높이, 피치 간격) 비전 장비의 측정 위치가 비정상 위치로 변경되면, 실제 전극의 타발 상태는 정상이더라도 비전 장비를 통해 획득되는 품질 정보는 도 9 내지 도 12의 비전 그래프(900, 1000, 1100, 1200)에 도시된 바와 같이 어깨선 위치 불량, 전극 길이 불량, 탭 높이 불량, 피치 간격 불량 등과 같이 타발 상태 불량으로 표시 내지 출력될 수 있다.
이럴 경우, 상술한 바와 같은 사용자가 커팅 높이 오프셋, 전극 길이 오프셋, 탭 높이 오프셋, 피치 길이 오프셋 등을 조정하더라도, 계측 항목별 비전 장치의 측정 위치가 비정상이므로, 비전 그래프에 표시 내지 출력되는 물질의 품질 정보는 보정되지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 어깨선 측정 비전 위치 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 9에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 전면 및 후면 어깨선 위치(910, 930)가 스펙의 상한선에 치우쳐서 표시되며(하한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시될 수도 있다. 아울러, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 전극 길이 측정 비전 위치 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 10에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 전극 길이(1010)가 스펙의 상한선에 치우쳐서 표시되며(하한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시될 수 있다. 아울러, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 탭 높이 측정 비전 위치 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 11에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 탭 높이(1110)가 스펙의 하한선에 치우쳐서 표시되며(상한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시될 수 있다. 아울러, 시뮬레이션 장치는 결정된 하나 이상의 불량 시나리오가 피치 측정 비전 위치 불량 시나리오를 포함하는 경우, 도 12에 도시된 바와 같이 품질 확인부(140)의 피치 간격(1210)이 스펙의 하한선에 치우쳐서 표시되며(상한선에 치우쳐서 표시되는 불량이 발생할 수도 있음), 장치 동작부(130)에 포함된 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역에서 불량 항목이 표시될 수 있다.
상술한 바와 같은 계측 항목별 비전 위치 불량 시나리오가 발생된 경우, 사용자는 비전 프로그램에서 계측 항목별 비전 위치 오프셋 값을 조절하여 비전 위치를 보정할 수 있다. 기구부 조정이 필요한 경우, 장치 동작부(130)에 표시된 3D 레이저 노칭기의 특정 영역을 터치하거나 드래그하여 비전 위치 불량 시나리오에 대응할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 비전 위치 오프셋에 대응하는 사용자 조건 정보를 수신하는 것에 대응하여 해당 계측 항목을 측정하는 비전의 위치를 보정할 수 있다. 선택적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 장치는 사용자로부터 비전 위치 불량을 해결하기 위한 특정 기구부 영역을 터치하거나 드래그하는 사용자 행동 정보를 수신하는 것에 대응하여 변경된 비전 위치를 보정할 수도 있다. 조건 조정 훈련 과정에서는 장치 동작부(130)의 적어도 일부 영역에 조치 가이드가 추가로 표시될 수도 있다.
그리고 나서, 시뮬레이션 장치는 보정된 비전 위치를 기초로 비전 위치 불량 시나리오가 해결되었는지 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나가 비전 위치 불량 시나리오의 해결 시에 사용될 수 있는 정해진 순서로 정해진 영역에 대한 터치 입력, 드래그 입력 등을 기초로 생성되거나, 정해진 비전 위치 오프셋 설정 값이 입력된 경우, 시뮬레이션 장치는 비전 위치 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 다시 말해, 시뮬레이션 장치는 해당 사용자 행동 정보 및 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 기초로 비전 위치가 보정된 경우, 비전 위치 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정할 수 있다. 시나리오가 해결된 것으로 판정되면, 전극의 품질 정보를 표시하는 비전 그래프(900, 1000, 1100, 1200)에서 전면 및 후면 어깨선이 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력되거나(920, 940), 전극 길이가 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력되거나(1020), 탭 높이가 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력되거나(1120), 피치 간격이 상한선과 하한선 사이의 중심으로 이동하여 출력될 수 있다(1220).
도 9 내지 도 12에서는 어깨선 불량 시나리오, 전극 길이 불량 시나리오, 탭 높이 불량 시나리오, 피치 불량 시나리오, 비전 위치 불량 시나리오 등이 존재하는 것으로 상술되었으나, 복수의 불량 시나리오는 레이저 노칭기에서 발생할 수 있는 다른 불량 시나리오를 더 포함할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오(1322)가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 시뮬레이션 장치(100)는 외부 장치(예: 이차전지 생산 장비 등)(1310), 불량 시나리오 DB(1320) 등과 통신하며, 불량 시나리오(1322)의 생성에 필요한 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 장치(1310)에서 오작동이 발생한 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 외부 장치(1310)로부터 발생한 오작동과 연관된 오류 정보(1312)를 수신하거나 획득할 수 있다. 여기서, 오류 정보(1312)는 오작동이 발생한 시점의 외부 장치(1310)의 동작 정보 및 외부 장치(1310)에서 생성된 물질의 품질 변화량을 포함할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 해당 오류 정보(1312)에 대응하도록 3D 모델 장치(예: 3D 레이저 노칭기)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(1322)를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 불량 시나리오(1322)는 불량 시나리오 DB(1320)에 저장되어 관리될 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 장치(100)는 불량 시나리오(1322)를 생성하기 위한 임의의 알고리즘 및/또는 학습된 기계학습 모델을 이용하여 오류 정보(1312)에 대응하도록 3D 모델 장치의 조건 값, 설정 값 및/또는 품질 정보의 각 품질 파라미터의 값을 결정하고, 불량 시나리오(1322)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 외부 장치(1310)의 동작 정보를 3D 모델 장치의 동작과 연관된 제1 세트의 파라미터로 변환하고, 외부 장치(1410)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(1310)에서 발생한 오작동의 카테고리(category)를 판정하고, 판정된 카테고리, 제1 세트의 파라미터 및 제2 세트의 파라미터를 기초로 불량 시나리오를 생성할 수 있다.
도 13에서는 외부 장치(1310)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 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 가동 능력 정보(1440) 및 테스트 결과(1450)가 생성되는 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, 불량 시나리오가 발생한 경우, 시뮬레이션 장치(100)는 사용자로부터 사용자 조건 정보(1410), 사용자 행동 정보(1420), 레이저 설정 정보(1430) 등을 수신하고, 수신된 사용자 조건 정보(1410), 사용자 행동 정보(1420), 레이저 설정 정보(1430) 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 작업 속도, 불량 조치 소요 시간, 엔지(NG) 횟수, 타겟(target) 값 근접 정도 및 손실 값을 산출하고, 산출된 진행 시간 및 손실 값 등을 기초로 사용자 계정의 3D 모델 장치에 대한 가동 능력 정보(1440)를 생성할 수 있다. 이 경우, 가동 능력 정보(1440)와 함께 테스트 결과(1450)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 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(S1500)의 예시를 나타내는 도면이다. 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(S1500)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 이차전지 생산을 위한 시뮬레이션 방법(S1500)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(S1510).
프로세서는 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보 및 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다(S1520). 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(S1530). 또한, 프로세서는 결정된 동작을 기초로 장치 동작부에 포함된 3D 모델 장치의 동작을 실행할 수 있다(S1540). 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 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법(S1600)의 예시를 나타내는 도면이다.
이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법(S1600)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법(S1600)은 프로세서가 이차전지의 생산과 연관된 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행함으로써 개시될 수 있다(S1610).
프로세서는 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다(S1620). 또한, 프로세서는 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정할 수 있다(S1630). 또한, 프로세서는 결정된 동작을 기초로 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행할 수 있다(S1640). 여기서, 3D 레이저 노칭기의 동작은, 노칭 설비 가동 훈련 동작과 재료 교체 훈련 동작을 포함할 수 있으며, 노칭 설비 가동 훈련 동작은 가동 준비 상태 확인, 노칭 설비 가동, 타발 상태 확인 등을 포함하고, 재료 교체 훈련 동작은 공급부 상태 확인, 전극 잔량 제거, 전극 연결, 샘플 채취 등을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서는 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고, 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 실행되는 3D 레이저 노칭기의 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 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 3D 레이저 노칭기의 오작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고, 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 3D 레이저 노칭기의 동작 및 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 복수의 불량 시나리오는 어깨선 불량 시나리오, 전극 길이 불량 시나리오, 탭 높이 불량 시나리오, 피치 불량 시나리오, 비전 위치 불량 시나리오 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 각각의 불량 시나리오는 사용자로부터 입력된 임의의 사용자 조건 정보, 사용자 행동 정보 및/또는 레이저 설정 정보에 의해 해결될 수 있다.
도 17는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 결과 산출 방법(S1700)의 예시를 나타내는 도면이다. 테스트 결과 산출 방법(S1700)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 테스트 결과 산출 방법(S1700)은 프로세서가 결정된 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위한 제2 사용자 행동 정보, 제2 사용자 조건 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 수신함으로써 개시될 수 있다(S1710).
상술한 바와 같이, 프로세서는 수신된 제2 사용자 행동 정보, 제2 사용자 조건 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 변경된 3D 모델 장치의 동작을 보정할 수 있다(S1720). 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(S1730). 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(S1740).
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(S1750). 불량 시나리오가 해결되지 않은 것으로 판정된 경우, 프로세서는 사용자가 입력한 정보를 이용하여 다시 제2 사용자 행동 정보, 제2 사용자 조건 정보, 제2 레이저 설정 정보 등을 생성하거나 획득할 수 있다.
하나 이상의 불량 시나리오가 해결된 것으로 판정된 경우, 프로세서는 하나 이상의 불량 시나리오가 진행되는 동안의 하나 이상의 불량 시나리오의 진행 시간 및 손실 값을 산출할 수 있다(S1760). 또한, 프로세서는 산출된 진행 시간 및 손실 값을 기초로 사용자 계정의 3D 모델 장치에 대한 가동 능력 정보를 생성할 수 있다(S1770). 여기서, 가동 능력 정보는 불량 조치 소요 시간, 엔지(NG) 횟수, 타겟(target) 값 근접 정도, 손실 값 등을 이용하여 산출된 작업 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 작업 속도, 불량 조치 소요 시간, 엔지(NG) 횟수, 타겟(target) 값 근접 정도, 손실 값 등을 기초로 생성된 가동 능력 정보는 해당 사용자 계정과 연관되어 저장되거나 관리될 수 있다.
도 18는 본 발명의 일 실시예에 따른 불량 시나리오 생성 방법(S1800)의 예시를 나타내는 도면이다. 불량 시나리오 생성 방법(S1800)은 프로세서(예를 들어, 시뮬레이션 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 불량 시나리오 생성 방법(S1800)은 프로세서가 3D 모델 장치와 연관된 외부 장치에서 오작동이 발생하는 경우, 오작동과 연관된 오류 정보를 획득함으로써 개시될 수 있다(S1810).
프로세서는 획득된 오류 정보에 기초하여 3D 모델 장치의 오작동과 연관된 불량 시나리오를 생성할 수 있다(S1820). 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 19는 상술된 방법 및/또는 실시예 등을 수행하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치(1900)를 나타낸다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(1900)는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치(1900)는 상술된 시뮬레이션 장치(도 1의 100)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1900)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(1900)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(1900)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(1900)는 프로세서(1910), 메모리(1920), 저장 장치(1930), 통신 장치(1940), 메모리(1920) 및 고속 확장 포트에 연결된 고속 인터페이스(1950), 및 저속 버스 및 저장 장치에 연결된 저속 인터페이스(1960)를 포함한다. 구성요소들(1910, 1920, 1930, 1940, 1950 및 1960) 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(1910)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1910)는 메모리(1920), 저장 장치(1930) 등에 저장된 명령어들 및/또는 컴퓨팅 장치(1900) 내에서 실행되는 명령어들을 처리하여, 고속 인터페이스(1950)에 결합된 디스플레이 장치와 같은 외부 입출력 장치(1970) 상에 그래픽 정보를 표시할 수 있다.
통신 장치(1940)는 네트워크를 통해 입출력 장치(1970)와 컴퓨팅 장치(1900)가 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 입출력 장치(1970) 및/또는 컴퓨팅 장치(1900)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(1940)의 제어에 따라 네트워크를 통해 컴퓨팅 장치(1900)로 전달될 수 있다. 역으로, 컴퓨팅 장치(1900)의 프로세서(1910)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 장치(1940)와 네트워크를 거쳐 다른 외부 장치로 전달될 수 있다.
도 19에서는 컴퓨팅 장치(1900)가 하나의 프로세서(1910), 하나의 메모리(1920) 등을 포함하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 컴퓨팅 장치(1900)는 복수의 메모리, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스 등을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 도 19에서는 하나의 컴퓨팅 장치(1900)가 존재하는 것으로 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 컴퓨팅 장치가 상호작용하며, 상술한 방법을 실행하기 위해 필요한 동작을 수행할 수 있다.
메모리(1920)는 컴퓨팅 장치(1900) 내에 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(1920)는 휘발성 메모리 유닛 또는 복수의 메모리 유닛으로 구성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 메모리(1920)는 비-휘발성 메모리 유닛 또는 복수의 메모리 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1920)는 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체로 구성될 수 있다. 또한, 메모리(1920)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드 및/또는 명령어가 저장될 수 있다.
저장 장치(1930)는 컴퓨팅 장치(1900)를 위해 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치일 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1930)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(1950) 및 저속 인터페이스(1960)는 입출력 장치(1970)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(1950) 및 저속 인터페이스(1960)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 고속 인터페이스(1950)는 컴퓨팅 장치(1900)에 대한 대역폭 집약적인 동작들을 관리하는 반면, 저속 인터페이스(1960)는 고속 인터페이스(1950) 보다 더 낮은 대역폭 집약적인 동작들을 관리할 수 있으나, 이러한 기능 할당은 단지 예시적인 것이다. 일 실시예에 따르면, 고속 인터페이스(1950)는 메모리(1920), 입출력 장치(1970), 다양한 확장 카드들(미도시)을 수용할 수 있는 고속 확장 포트들에 결합될 수 있다. 또한, 저속 인터페이스(1960)는 저장 장치(1930) 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(1970), 또는 네트워크 어댑터 등을 통해 라우터(router), 스위치(switch) 등과 같은 네트워킹 장치에 결합될 수 있다.
컴퓨팅 장치(1900)는 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1900)는 표준 서버로서 구현되거나, 또는 이러한 표준 서버들의 그룹으로 구현될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치(1900)는 랙 서버 시스템(rack server system)의 부분으로서 구현되거나, 랩탑 컴퓨터와 같은 개인용 컴퓨터로 구현될 수도 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(1900)로부터의 구성요소들은 임의의 모바일 장치(미도시) 내의 다른 구성 요소들과 결합될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 장치(1900)는 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치를 포함하거나, 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치와 통신하도록 구성될 수 있다.
도 19에서는 입출력 장치(1970)가 컴퓨팅 장치(1900)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 컴퓨팅 장치(1900)와 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 도 19에서는 고속 인터페이스(1950) 및/또는 저속 인터페이스(1960)가 프로세서(1910)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 고속 인터페이스(1950) 및/또는 저속 인터페이스(1960)는 프로세서(1910)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 (23)

  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 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행하고,
    상기 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 상기 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 상기 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고,
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하고,
    상기 결정된 동작을 기초로 상기 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행하기 위한 명령어들을 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 3D 레이저 노칭기의 가동 과정에 기반한 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오를 실행하고,
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오에 따라 상기 3D 레이저 노칭기를 구동, 상기 장치 동작부에 사용자 행동 가이드 표시, 상기 설비 가동부에 사용자 조건 가이드 표시 및 상기 레이저 설정부에 레이저 설정 가이드 표시 중 적어도 하나를 실행하고,
    상기 사용자 행동 가이드 표시에 기반한 상기 제1 사용자 행동 정보, 상기 사용자 조건 가이드 표시에 기반한 상기 제1 사용자 조건 정보 및 상기 레이저 설정 가이드 표시에 기반한 상기 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고,
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보, 상기 제1 사용자 조건 정보 및 상기 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 장치 동작부 및 상기 설비 가동부 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 재료 교체 훈련 시나리오를 포함하고,
    상기 재료 교체 훈련 시나리오는 공급부 상태 확인 단계, 전극 잔량 제거 단계, 전극 연결 단계 및 샘플 채취 단계 중 적어도 하나를 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는, 설비 가동 훈련 시나리오를 포함하고,
    상기 설비 가동 훈련 시나리오는 가동 준비 상태 확인 단계, 노칭 설비 가동 단계 및 타발 상태 확인 단계 중 적어도 하나를 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하고,
    상기 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 상기 실행되는 3D 레이저 노칭기의 동작을 기초로 상기 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고,
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 3D 레이저 노칭기의 작동과 연관된 복수의 불량 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하고,
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는,
    상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 어깨선 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 길이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 전극 길이 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극 탭의 높이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 탭 높이 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 특정 주기의 피치 간격을 기설정된 비정상 범위로 변경하는 피치 불량 시나리오 및 비전 계측 항목의 측정 위치를 기설정된 비정상 위치로 변경하는 비전 위치 불량 시나리오 중 적어도 하나를 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 어깨선 불량 시나리오 및 전극 길이 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하고,
    상기 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 상기 설비 가동부의 조정 파라미터를 변경하는 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하고,
    상기 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하고,
    상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고,
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 탭 높이 불량 시나리오 및 피치 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하고,
    상기 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 상기 레이저 설정부의 레이저 파라미터를 변경하는 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하고,
    상기 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하고,
    상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하고,
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 비전 위치 불량 시나리오를 실행하고,
    상기 3D 레이저 노칭기와 연관된 비전 프로그램의 측정 위치 오프셋 값 변경 정보를 획득하고,
    상기 획득된 측정 위치 오프셋 값 변경 정보에 기초하여 상기 비전 위치를 보정하고,
    상기 보정된 비전 위치를 기반으로 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  11. 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령어들은,
    상기 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 정보를 포함하는 가이드 정보를 출력하기 위한 명령어들을 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 장치.
  12. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법으로서,
    이차전지의 생산과 연관된 3D 레이저 노칭기를 포함하는 장치 동작부, 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 조정 파라미터를 포함하는 설비 가동부, 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 포함하는 품질 확인부 및 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하기 위한 복수의 레이저 파라미터를 포함하는 레이저 설정부를 실행하는 단계;
    상기 장치 동작부를 통해 획득되는 제1 사용자 행동 정보, 상기 설비 가동부를 통해 획득되는 제1 사용자 조건 정보 및 상기 레이저 설정부를 통해 획득되는 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보, 제1 사용자 조건 정보 및 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 동작을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 동작을 기초로 상기 3D 레이저 노칭기와 연관된 전극을 타발하는 동작을 실행하는 단계;
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기의 가동 과정에 기반한 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오를 실행하는 단계;
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오에 따라 상기 3D 레이저 노칭기를 구동, 상기 장치 동작부에 사용자 행동 가이드 표시, 상기 설비 가동부에 사용자 조건 가이드 표시 및 상기 레이저 설정부에 레이저 설정 가이드 표시 중 적어도 하나를 실행하는 단계;
    상기 사용자 행동 가이드 표시에 기반한 상기 제1 사용자 행동 정보, 상기 사용자 조건 가이드 표시에 기반한 상기 제1 사용자 조건 정보 및 상기 레이저 설정 가이드 표시에 기반한 상기 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 제1 사용자 행동 정보, 상기 제1 사용자 조건 정보 및 상기 제1 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 장치 동작부 및 상기 설비 가동부 중 적어도 하나를 변경하는 단계;
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 재료 교체 훈련 시나리오를 포함하고,
    상기 재료 교체 훈련 시나리오는 공급부 상태 확인 단계, 전극 잔량 제거 단계, 전극 연결 단계 및 샘플 채취 단계 중 적어도 하나
    를 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기 훈련 시나리오는 설비 가동 훈련 시나리오를 포함하고,
    상기 설비 가동 훈련 시나리오는 가동 준비 상태 확인 단계, 노칭 설비 가동 단계 및 타발 상태 확인 단계 중 적어도 하나
    를 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질을 결정하기 위한 하나 이상의 품질 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 3D 레이저 노칭기의 동작이 실행되는 동안에, 상기 실행되는 3D 레이저 노칭기의 동작을 기초로 상기 결정된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 3D 레이저 노칭기의 작동과 연관된 복수의 훈련 시나리오 중 하나 이상의 불량 시나리오를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 하나 이상의 불량 시나리오에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동 및 상기 물질의 품질과 연관된 품질 정보 중 적어도 하나를 변경하는 단계;
    를 더 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 불량 시나리오는,
    상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 전면 및 후면 어깨선 위치를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 어깨선 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 길이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 전극 길이 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극 탭의 높이를 기설정된 비정상 범위로 변경하는 탭 높이 불량 시나리오, 상기 3D 레이저 노칭기에서 타발되는 전극의 특정 주기의 피치 간격을 기설정된 비정상 범위로 변경하는 피치 불량 시나리오 및 비전 계측 항목의 측정 위치를 기설정된 비정상 위치로 변경하는 비전 위치 불량 시나리오 중 적어도 하나
    를 포함하는 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기의 시뮬레이션 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 어깨선 불량 시나리오 및 전극 길이 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하는 단계;
    상기 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 상기 설비 가동부의 조정 파라미터를 변경하는 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 사용자 조건 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하는 단계;
    상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하는 단계;
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 탭 높이 불량 시나리오 및 피치 불량 시나리오 중 적어도 하나의 불량 시나리오를 실행하는 단계;
    상기 3D 레이저 노칭기의 적어도 일부 영역을 구동하는 제2 사용자 행동 정보 및 상기 레이저 설정부의 레이저 파라미터를 변경하는 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 사용자 행동 정보 및 제2 레이저 설정 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 3D 레이저 노칭기의 구동을 보정하는 단계;
    상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 하나 이상의 품질 파라미터의 각각에 대응하는 값을 기초로 상기 보정된 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하 하는 단계;
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 비전 위치 불량 시나리오를 실행하는 단계;
    상기 3D 레이저 노칭기와 연관된 비전 프로그램의 측정 위치 오프셋 값 변경 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 측정 위치 오프셋 값 변경 정보에 기초하여 상기 비전 위치를 보정하는 단계; 및
    상기 보정된 비전 위치를 기반으로 상기 3D 레이저 노칭기에 의해 생성되는 물질의 품질과 연관된 품질 정보를 보정하는 단계;
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  22. 제19항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 불량 시나리오를 해결하기 위해 요구되는 정보를 포함하는 가이드 정보를 출력하는 단계
    를 더 포함하는, 이차전지 생산을 위한 레이저 노칭기 시뮬레이션 방법.
  23. 제12항 내지 제22항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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