KR102396255B1 - Method for cloud service based customized smart factory mes integrated service using ai and speech recognition - Google Patents
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Abstract
클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법이 제공되며, ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼으로부터 발주정보를 수신하는 단계, 발주정보를 처리하기 위한 생산설비기기로부터 IoT 게이트웨이 및 허브를 통하여 자재, 설비 및 적어도 하나의 공정의 과정을 추적(Tracking)하는 생산설비 데이터를 실시간 모니터링 및 수집하는 단계, 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말로 전송하는 단계, 적어도 하나의 관리자 단말에서 제어신호를 수신하는 경우, 제어신호를 원격으로 생산설비기기로 전송하고, 피드백을 응답으로 모니터링하는 단계, 및 생산설비기기로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축하는 단계를 포함한다.A method of providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition is provided, receiving order information from an ERP (Enterprise Resource Planning) platform, IoT gateway and hub from production equipment for processing order information Real-time monitoring and collection of production equipment data that tracks the process of materials, equipment and at least one process through transmitting data to the at least one manager terminal, when receiving a control signal from the at least one manager terminal, remotely transmitting the control signal to the production equipment, monitoring the feedback in response, and from the production equipment and receiving quality control results, production analysis, and production performance data when production and shipment information is received and building big data.
Description
본 발명은 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 클라우드를 기반으로 SSO를 통하여 복수의 맞춤형 및 통합형 자원을 이용함으로써 제조설비를 관리할 수 있는 방법을 제공한다.The present invention relates to a method for providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition, and provides a method for managing manufacturing facilities by using a plurality of customized and integrated resources through SSO based on the cloud do.
최근 전세계적으로 제조 혁신의 바람이 거세며 그 중심에 있는 것이 바로 스마트팩토리 기술인데, ICT(Information and Communication Technology)와 기존의 제조업 기술인 생산제조 기술과 융합하여 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, CPS(Cyber Physical System)등의 기술등을 통해서 공장내의 장비, 장치 부품들이 서로 연결되고 상호 소통되는 생산 체계로 정의될 수 있다. 이런 생산 체계를 기반으로 하게 되면 개인에게 맞춤화된 제품을 공급할 수 있게 되며 동시에 변종변량에 유연하게 대처하고 다양한 형태의 소비자 주문에도 효율적으로 대응할 수 있어서, 제조업 성장성 확보와 난관 타개를 위하여 스마트 팩토리 관련 연구 개발에 정부 연구비를 막대하게 투자하고 있으며, 동시에 민관 협력 강화된 체계구축 및 스마트팩토리 테스트베드 구축을 통해서 자국의 제조업 경쟁력을 제고하고 있다. Recently, the wind of manufacturing innovation around the world is strong, and smart factory technology is at the center of it. It is a fusion of ICT (Information and Communication Technology) and production and manufacturing technology, which is the existing manufacturing technology, so that the Internet of Things, big data, cloud computing, CPS Through technology such as (Cyber Physical System), it can be defined as a production system in which equipment and device parts in a factory are connected and communicated with each other. Based on this production system, it is possible to supply customized products to individuals, and at the same time, it is possible to respond flexibly to variation and to respond efficiently to various types of consumer orders. The government is investing heavily in research funds for development, and at the same time, it is enhancing the competitiveness of its manufacturing industry by establishing a system with enhanced public-private cooperation and establishing a smart factory test bed.
이때, IoT(사물인터넷) 기반으로 현장의 정보를 자동으로 수집 및 관리하는 스마트팩토리의 기술이 연구개발되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국공개특허 제2018-0027176호(2018년03월14일 공개)에는, ISC를 이용하여 현장 설비에 설치된 복수의 IoT 센서로부터 생산현장의 정보를 자동으로 실시간 수집하고, 기존설비의 교체 없이 스마트팩토리를 구현할 수 있도록, 생산현장의 데이터를 실시간 수집하는 복수의 IoT 센서와, 복수의 IoT 센서로부터 생산현장의 데이터를 실시간으로 수집하는 ISC, ISC에서 실시간 수집된 정보를 취합하여 저장 및 관리하는 현장 정보 수집 관리 서버의 구성이 개시된다.At this time, a technology of a smart factory that automatically collects and manages field information based on IoT (Internet of Things) was researched and developed. In this case, a plurality of IoT sensors that collect production site data in real time so that information on the production site can be automatically collected in real time from a plurality of IoT sensors installed in field facilities using ISC, and a smart factory can be implemented without replacing existing facilities. And, an ISC that collects production site data from a plurality of IoT sensors in real time, and an on-site information collection management server that collects, stores, and manages real-time information collected from the ISC are disclosed.
다만, 중소 제조업체의 산업별 제조 프로세스 환경을 고려한 단위 기능의 컴포넌트 클라우드형 스마트팩토리 운영 플랫폼이 개발되지 않아 맞춤형이면서도 투자부담은 낮춘 기술이 중소기업에 적용되고 있지 않고, 스마트팩토리 지원사업의 정보화 사업 수준은 현재 기초수준에 머무르고 있어서, 현 기술장벽을 뛰어 넘는 다학제적 융합화 기술의 확보와 더불어 한국의 강점인 IT와 SW의 융합으로 제조업에 새로운 부가가치를 만들고 생산제조기술에 대한 선진국 추격형이 아닌 선도형 창조적 미래전략인 스마트팩토리 관련 기술 개발을 통해서 기술과 산업이 진화하는 기반을 구축함으로써 넛크랙커의 덫을 극복하고 세계시장을 선점하는 전략을 구사할 필요가 대두되었다.However, as a component cloud-type smart factory operation platform with unit functions in consideration of the manufacturing process environment for each industry of small and medium-sized manufacturers has not been developed, customized and low-investment technologies are not being applied to SMEs, and the level of informatization business of smart factory support projects is currently As we are staying at the basic level, we are creating new added value in the manufacturing industry through the convergence of IT and SW, Korea’s strengths, as well as securing multidisciplinary convergence technology that overcomes the current technological barriers, and leading creative, not chasing, advanced countries in terms of production and manufacturing technology. The necessity of overcoming the trap of nut crackers and preoccupying the global market by establishing a foundation for technological and industrial evolution through the development of smart factory-related technologies, a future strategy, has emerged.
본 발명의 일 실시예는, 클라우드형 IoT 데이터 수집기술을 기반으로 이기종 프로토콜의 지원이 가능한 서비스 인터페이스를 통합적으로 제공하면서도 산업별 제조 프로세스 환경을 고려한 단위 기능의 컴포넌트 클라우드형 스마트팩토리 운영 플랫폼을 제공하여 맞춤화함으로써 중소기업에 경제적인 형태의 MES(Manufacturing Execution System)를 제공할 수 있는, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.An embodiment of the present invention is customized by providing a component cloud-type smart factory operation platform with unit functions in consideration of the manufacturing process environment for each industry while integrally providing a service interface capable of supporting heterogeneous protocols based on cloud-type IoT data collection technology By doing so, it is possible to provide a method of providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition that can provide an economical MES (Manufacturing Execution System) to SMEs. However, the technical task to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical task as described above, and other technical tasks may exist.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼으로부터 발주정보를 수신하는 단계, 발주정보를 처리하기 위한 생산설비기기로부터 IoT 게이트웨이 및 허브를 통하여 자재, 설비 및 적어도 하나의 공정의 과정을 추적(Tracking)하는 생산설비 데이터를 실시간 모니터링 및 수집하는 단계, 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말로 전송하는 단계, 적어도 하나의 관리자 단말에서 제어신호를 수신하는 경우, 제어신호를 원격으로 생산설비기기로 전송하고, 피드백을 응답으로 모니터링하는 단계, 및 생산설비기기로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축하는 단계를 포함한다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, an embodiment of the present invention includes the steps of receiving order information from an ERP (Enterprise Resource Planning) platform, an IoT gateway and a hub from a production facility device for processing order information Real-time monitoring and collection of production equipment data that tracks the process of materials, equipment, and at least one process through real-time monitoring and collection, analyzing and storing the collected production equipment data in cloud storage, and analyzing and monitoring production equipment data in real time to at least one manager terminal, when receiving a control signal from the at least one manager terminal, remotely transmitting the control signal to the production equipment device, and monitoring the feedback in response, and producing from the production equipment equipment When shipment information is received, it includes the step of receiving quality control results, production analysis, and production performance data to build big data.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 클라우드형 IoT 데이터 수집기술을 기반으로 이기종 프로토콜의 지원이 가능한 서비스 인터페이스를 통합적으로 제공하면서도 산업별 제조 프로세스 환경을 고려한 단위 기능의 컴포넌트 클라우드형 스마트팩토리 운영 플랫폼을 제공하여 맞춤화함으로써 중소기업에 경제적인 형태의 MES를 제공할 수 있다.According to any one of the above-described problem solving means of the present invention, based on cloud-type IoT data collection technology, a component cloud-type smart factory with a unit function that provides a service interface capable of supporting heterogeneous protocols in an integrated manner while considering the manufacturing process environment for each industry By providing and customizing an operating platform, it is possible to provide an economical form of MES to small and medium-sized enterprises (SMEs).
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 MES를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 데이터 수집 및 모니터링 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 BI를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 모니터링 및 푸시알림 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 ERP를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 공정제어 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 SCM을 설명하기 위한 도면이다.
도 14 내지 도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 MES가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.1 is a view for explaining a system for providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a smart factory production management integrated service providing server included in the system of FIG. 1 .
3 and 4 are diagrams for explaining the MES of the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
5 and 6 are diagrams for explaining data collection and monitoring functions in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining BI in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining the monitoring and push notification functions of the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
9 and 10 are diagrams for explaining ERP in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
11 is a view for explaining a process control function in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
12 and 13 are diagrams for explaining SCM among the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
14 to 29 are diagrams for explaining an embodiment in which MES is implemented among the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention.
30 is an operation flowchart illustrating a method of providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement them. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element interposed therebetween. . In addition, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated, and one or more other features However, it is to be understood that the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded in advance.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다. The terms "about", "substantially", etc. to the extent used throughout the specification are used in or close to the numerical value when manufacturing and material tolerances inherent in the stated meaning are presented, and are intended to enhance the understanding of the present invention. To help, precise or absolute figures are used to prevent unfair use by unconscionable infringers of the stated disclosure. As used throughout the specification of the present invention, the term "step of (to)" or "step of" does not mean "step for".
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. In this specification, a "part" includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized using both. In addition, one unit may be implemented using two or more hardware, and two or more units may be implemented by one hardware.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다. Some of the operations or functions described as being performed by the terminal, apparatus, or device in the present specification may be performed instead of by a server connected to the terminal, apparatus, or device. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed in a terminal, apparatus, or device connected to the server.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.In this specification, some of the operations or functions described as mapping or matching with the terminal means mapping or matching the terminal's unique number or personal identification information, which is the identification data of the terminal. can be interpreted as
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 시스템(1)은, 생산기기설비(100), 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 관리자 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.1 is a view for explaining a system for providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , a customized smart factory production management integrated
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 생산기기설비(100)은 네트워크(200)를 통하여 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 생산기기설비(100), 적어도 하나의 관리자 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.At this time, each component of FIG. 1 is generally connected through a network 200 . For example, as shown in FIG. 1 , the
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 IoT 기반 센서네트워크, RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Here, the network means a connection structure in which information exchange is possible between each node, such as a plurality of terminals and servers, and an example of such a network is an IoT-based sensor network, RF, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network. , LTE (Long Term Evolution) network, 5GPP (5th Generation Partnership Project) network, WIMAX (World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), Bluetooth (Bluetooth) network, NFC network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, etc. include, but are not limited thereto.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.In the following, the term at least one is defined as a term including the singular and the plural, and even if the at least one term does not exist, each element may exist in the singular or plural, and may mean the singular or plural. it will be self-evident In addition, that each component is provided in singular or plural may be changed according to embodiments.
생산설비기기(100)는, MES(Manufacturing Execution System)의 핵심 기능 중의 하나인 현장의 데이터를 실시간으로 수집하는 기기일 수 있다. 그리고, 생산설비기기(100)는, 공정 특성에 따라 데이터 수집시스템과 연동되는 기기일 수 있는데, ERP와 같은 상위시스템은 제조현장에 대한 단순한 형태의 작업지시 명령만을 전달하고 제조현장에서는 작업지시에 따른 실적만을 상위시스템에 보고하기 때문에 작업지시부터 실적보고 사이의 중간과정에 대한 추적, 감시, 제어가 불가능했지만, MES는 바텀업(bottom up) 방식으로 생산 스케줄링에 기반을 두어 제조현장에 작업지시를 하고 지시된 작업에 대해 발생하는 다양한 정보들을 실시간으로 수집하여 가공된 정보를 관련 사용자에게 제공하고, 제조업의 특성에 따라 제조현장의 공정특성은 상이하므로 이에 적합한 데이터 수집 시스템이 요구될 수 있다. 이에 따라, 생산설비기기(100)는, 제조현장에서 사용되는 설비의 유형에 따라 센서기반 인터페이스, PLC 인터페이스 방법 등으로 생산설비 데이터를 전송할 수 있는데, 센서기반 인터페이스 방법은 제어기가 장착되지 않은 일반 설비에 적용 가능한 방법으로 전압, 전류, 유압 등 각종 센서에 의해 설비의 가동 유무, 상태, 고장 유/무 등을 판단하도록 구비되고, CNC와 같은 자동화된 제어기가 장착된 설비의 경우에는 PLC를 이용한 인터페이스 방법이 적용될 수 있고, 센서 혹은 PLC 인터페이스 방법 모두 불가할 경우 작업자 key-in 방법에 의한 데이터 수집방법을 적용하며, 물론 사물인터넷(IoT) 기반으로 정보를 수집하는 장치일 수 있다. 예를 들어, RFID/Barcode 인식장치를 통해 가공품 혹은 작업자 등을 인식하고, 제어기가 없는 범용설비의 경우 온도, 전류, 유압, 유량 등의 센서를 연결하여 설비의 상태정보를 획득할 수 있도록 sensor-based I/O Board를 이용할 수도 있고, CNC와 같은 제어기가 있는 설비의 경우 PLC의 I/O 단자와 설비의 외부입력단자와 연결하여 설비상태정보를 실시간으로 수집할 수 있도록 구현될 수도 있지만, 상술한 방법에 한정되지는 않는다.The
스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 클라우드를 기반으로 생산설비기기(100)로부터 수집된 정보를 분석 및 가공하고, 수집된 정보를 적어도 하나의 관리자 단말(400)에서 실시간으로 모니터링 및 추적가능하도록 하고, 정보를 빅데이터로 구축하여 품질관리기능까지 제공하는 서버일 수 있다. 또한, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, BI(Business Intelligence), MES(Manufacture Excution System), QMS(Quality Management System), ERP(Enterprise Resource Planning), SCM(Supply Chain management) 등의 플랫폼과 포털 서비스를 제공하거나 연동되는 서버일 수 있고, 특히 MES 플랫폼 자체일 수 있는데 이는 이하 도 14 내지 도 29를 통하여 상세히 설명하기로 한다.The smart factory production management integrated
여기서, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.Here, the smart factory production management integrated
적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 관리자 등의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)로 SSO(Single Sign On)으로 접속하여 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 자원을 단일인증으로 모두 이용할 수 있는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)를 통하여 주문을 발주하고 생산계획을 입력하며 재고를 파악하고 품질관리를 위하여 역트래킹을 하거나, 생산설비기기(100)를 원격에서 모니터링하거나 제어하는 관리자의 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은 음성신호를 입력하여 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)로 실시간 전송 또는 스트리밍하고, 이에 대한 응답을 수신하여 출력하는 단말일 수 있고, 특히 음성신호를 통하여 메뉴얼을 질의하고 이에 대한 응답을 음성신호를 포함한 콘텐츠로 수신하여 출력하는 단말일 수 있다.The at least one
여기서, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.Here, the at least one
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 내지 도 13은 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스가 제공하는 MES, BI, ERP, SCM 및 각종 원격제어나 모니터링 기능이 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.2 is a block diagram for explaining a smart factory production management integrated service providing server included in the system of FIG. 1, and FIGS. 3 to 13 are MES, BI, ERP, SCM and It is a diagram for explaining an embodiment in which various remote control or monitoring functions are implemented.
도 2를 참조하면, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 수신부(310), 수집부(320), 전송부(330), 모니터링부(340) 및 구축부(350)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the smart factory production management integrated
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 관리자 단말(400)로 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 관리자 단말(400)은, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 관리자 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.The smart factory production management integrated
도 2를 참조하면, 수신부(310)는, ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼으로부터 발주정보를 수신할 수 있다. 이때, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, MES(Manufacture Excution System) 플랫폼일 수 있다. 이때, MES 플랫폼은, 기준정보관리, 및 물류기본정보를 포함하는 공통메뉴와, 작업지시관리, 생산분석관리, 생산실적관리 및 모니터링/추적성을 포함하는 생산메뉴와, 품질관리, 자재관리, 완제품관리 및 설비/금형 관리를 포함하는 지원메뉴와, 적어도 하나의 관리자 단말(400)의 현장용 프로그램 메뉴를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2 , the receiving
그 하위메뉴는 기준정보관리에서 공통코드정보, 거래처정보, 품목정보, 사용자정보를 포함하고, 물류기본정보에서는 제조BOM관리, 라우팅 정보 관리, 생산차수 관리, 작업표준 관리, 포장규격 관리를 포함한다. 작업자지시관리에서 생산계획접수, 공정부하분석, 공정별 작업지시, 작업진도관리, 지시대비실적관리를 포함하고, 생산분석관리에서는 생산목표관리, 월별 실적률 분석, 월별 가동률 분석, 비가동 분석, 설비종합효율을 포함하고, 생산실적관리에서는, 공정별 작업실적, 작업자별 작업실적, 품목별 작업실적, 공정재고 관리를 포함하고, 모니터링/추적성에서는 설비가동 모니터링, 공정진행 모니터링, 루트추적 관리, 및 지표관리 모니터링을 포함한다. 품질관리에서는 수입검사관리, 공정불량관리, 최종검사관리, 불량판정처리, 불량현황분석, SPC 연계를 포함하고, 자재관리에서는, 구매발주관리, 구매입고관리, 자재출고관리, 원부자재 재고, 재고 실사관리, 자재예약분석을 포함하며, 완제품 관리에서는, 완제품/상품 입고, 출하계획 관리, 출하내역 관리, 창고 재고관리, 설비/금형관리에서는, 설비대장 관리, 설비이력 관리, 금형대장 관리, 금형이력 관리를 포함할 수 있다. 이렇게 공통메뉴, 생산메뉴, 지원메뉴 및 현장용 프로그램 메뉴의 4 개의 업무그룹으로 구성되어 있고, 각각의 메뉴는 그 하위메뉴를 포함하고, 그 하위메뉴 또한 하위메뉴를 포함함으로써 세분화되어 있다. 이때, 사용자인 작업자나 관리자는, 이를 모두 사용하지 않는 경우 필요없는 기능은 제거하거나 사용하는 메뉴를 인공지능으로 학습시키도록 해서 개인화 서비스를 제공받을 수 있고, 개인화 서비스는 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)에서 제공하고, 각 플랫폼과의 연계를 위하여 ERP 플랫폼을 중심으로 인터페이스 채널을 통해 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 실시예가 가능하다 할 것이다.The submenu includes common code information, customer information, item information, and user information in standard information management, and manufacturing BOM management, routing information management, production order management, work standard management, and packaging standard management in basic logistics information. . Production plan reception, process load analysis, process-specific work order, work progress management, and performance management are included in worker instruction management. In production analysis and management, production target management, monthly performance rate analysis, monthly utilization rate analysis, non-operation analysis, Total facility efficiency is included, and in production performance management, work performance by process, work performance by worker, work performance by item, and process inventory management are included. In monitoring/traceability, facility operation monitoring, process progress monitoring, route tracking management, and indicator management monitoring. Quality management includes import inspection management, process defect management, final inspection management, defective judgment processing, defect status analysis, and SPC linkage. Includes due diligence management and material reservation analysis, and in finished product management, finished product/product receipt, shipment plan management, shipment history management, warehouse inventory management, and equipment/mold management, facility ledger management, facility history management, mold ledger management, mold It may include history management. In this way, it is composed of four work groups: common menu, production menu, support menu, and field program menu. At this time, if the user, the worker or manager, does not use all of them, he/she can remove unnecessary functions or learn the menu to be used with artificial intelligence to receive personalized service, and the personalization service provides smart factory production management integrated service It may be provided by the
수집부(320)는, 발주정보를 처리하기 위한 생산설비기기(100)로부터 IoT 게이트웨이 및 허브를 통하여 자재, 설비 및 적어도 하나의 공정의 과정을 추적(Tracking)하는 생산설비 데이터를 실시간 모니터링 및 수집할 수 있다. 예를 들어, 센서 혹은 PLC를 통한 설비 인터페이스를 통해 실시간 상태정보 수집이 이루어지면 데이터 수집시스템은 수집 데이터를 변환/가공하여 데이터업로더를 통하여 MES 데이터베이스의 설비상태영역에 저장하고, 마스터 데이터연결(master data connection)을 통해 수집된 특정 설비의 데이터를 해당 설비와 매핑(mapping)하여 저장하거나 로드하여 활용할 수 있도록 한다. 이렇게 정보수집시스템을 통해 수집/변환/가공된 데이터는 HMI를 통해 작업자나 관리자가 생산현장의 각종 생산 장비의 작동 상태를 한눈에 볼 수 있도록 gauges/charts 등의 시각적 요소를 이용하여 제공할 수 있게 된다. The
전송부(330)는, 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말(400)로 전송할 수 있다. 전송부(330)에서 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말(400)로 전송할 때, 적어도 하나의 관리자 단말(400)에서 음성신호로 질의 또는 실행명령이 입력된 경우, 음성신호를 분석하여 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트에 포함된 질의 또는 실행명령에 대하여 인공지능 기반 응답 또는 제어를 수행할 수 있다. 이를 통하여, 음성신호 기반으로 관리자 등에게 복잡한 계층을 이루는 플랫폼으로의 용이한 접근성을 제공해줄 수 있다.The
모니터링부(340)는, 적어도 하나의 관리자 단말(400)에서 제어신호를 수신하는 경우, 제어신호를 원격으로 생산설비기기(100)로 전송하고, 피드백을 응답으로 모니터링할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, SCM(Supply Chain management) 플랫폼, ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼, BI(Business Intelligence) 플랫폼, QMS(Quality Management System) 플랫폼과 연동될 수 있다. 이에 따라, ERP 플랫폼을 중심으로 또는 다른 방법으로 생산설비기기(100)와 적어도 하나의 관리자 단말(400)을 연동시킬 수 있다.The
구축부(350)는, 생산설비기기(100)로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 구축부(350)에서 생산설비기기(100)로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축할 때, 생산설비 데이터, 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하고, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다.The
한편, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, MES, ERP 및 SCM 플랫폼의 데이터와 생산설비 데이터를 통합하여 기 정의된 필요정보를 도출 및 시각화하도록, BI 플랫폼이 통합된 MES 플랫폼이고, MES 플랫폼에서 BI 플랫폼의 권한관리를 수행할 수 있다. 또한, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 관리자 단말(400)에서 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 페이지에 접속하는 경우, 적어도 하나의 플랫폼을 단일 계정 로그인으로 이용하도록 SSO(Single Sign-On)을 제공할 수 있다. 이에 따라, 관리자가 단일인증으로 클라우드의 자원인 복수의 플랫폼에 재인증없이도 접속 및 자원을 이용할 수 있도록 구현된다. 그리고, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버(300)는, 웹 클라이언트, 웹/애플리케이션 및 DBMS(DataBase Management System)의 3-Tier의 클라우드 웹 시스템이고, DBMS의 프로시저 및 함수를 DBaaS(DataBase as a Service)인 클라우드 기반 SQL(Structured Query Language)로 변환하고, 데이터베이스의 스키마를 SQL에 최적화시켜 생산설비 데이터를 실시간 분석(Stream Analytics)할 수 있다.On the other hand, the smart factory production management integrated
덧붙여서, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 실시간으로 클라우드 미디어 서비스를 이용하여 실시간 영상 서비스를 제공할 수도 있다. 우선, 생산 현장의 제반 설비와 인원에 대해 실시간으로 모니터링 함으로써 재해예방이 가능하고, 생산성 향상, 불량율 감소, 효율적 에너지 관리 등의 효과를 거둘 수 있으며, 생산 현장의 핵심설비에 대한 원격 제어를 실사할 때, 센서나 프로그램의 오류 가능성 등을 고려해 실제 현장을 확인 후 원격제어를 실시하는 목적이 있으며, 이의 구현은 클라우드의 미디어 서비스(Media Services) 등을 이용하거나, 생산현장에 서버를 설치해서 구현하는 방법 또는 하이브리드 형식으로 구현이 가능할 수 있다.In addition, the method according to an embodiment of the present invention may provide a real-time video service using a cloud media service in real time. First, it is possible to prevent disasters by monitoring all facilities and personnel at the production site in real time, and achieve effects such as productivity improvement, reduction of defect rate, and efficient energy management. The purpose of remote control is to perform remote control after checking the actual site in consideration of the possibility of sensor or program errors. It may be implemented in a method or hybrid format.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 공장의 설비 센서 및 운영 데이터를 통합하여 한 화면에 보여줌으로 언제어디서나 실시간으로 현장 확인이 가능하고, 생산성 향상, 불량률 감소, 효율적 에너지 활용 및 사고 예방에 필요한 데이터를 통합해 시각화 하므로 정확하고 신속한 의사결정을 할 수 있다.Accordingly, the method according to an embodiment of the present invention integrates the facility sensor and operation data of the factory and displays it on one screen, enabling real-time on-site confirmation anytime, anywhere, improving productivity, reducing the defect rate, efficient energy use, and preventing accidents By integrating and visualizing the data needed for
이하, 상술한 도 2의 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 내지 도 13을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.Hereinafter, an operation process according to the configuration of the smart factory production management integrated service providing server of FIG. 2 will be described in detail with reference to FIGS. 3 to 13 as an example. However, it will be apparent that the embodiment is only one of various embodiments of the present invention and is not limited thereto.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 MES를 설명하기 위한 도면이다. 도 3a을 참조하면, 기존의 2-Tier의 MES 플랫폼(좌측)과 본 발명의 일 실시예에 따른 3-Tier의 MES 플랫폼(우측)을 비교한 도면이다. 도 3a를 참조하면, 기존의 윈도우 애플리케이션 기반의 MES를 웹 기반으로 재구축한 것을 볼 수 있으며, 이를 통하여 윈도우 종속에서 벗어나 다양한 장치 및 OS에서 활용가능하도록 개발하였고, MS SQL을 클라우드 기반의 SQL로 변경함으로써 라이센스, 하드웨어 비용을 절감하였다. 이때, C# WinForm으로 개발된 기존 소프트웨어를 HTML5와 Javascript를 사용하는 웹/앱으로 전환하고, 웹 서버 어플리케이션 프레임워크를 제공하며, UI/UX 프레임워크를 제공하고, 화면단위별로 웹으로 컨버전한다. 이때, MS SQL 서버의 프로시저와 함수를 클라우드 SQL로 전환하고, 데이터베이스 스키마를 클라우드 SQL에 최적화된 형태로 수정하고, 프로시저와 함수를 DBaaS(DataBase as a Service)인 클라우드 SQL에 맞도록 수정한다. 3 and 4 are diagrams for explaining the MES of the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3A , it is a diagram comparing an existing 2-tier MES platform (left) and a 3-tier MES platform (right) according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3a , it can be seen that the existing Windows application-based MES is reconstructed to a web-based basis, and through this, it has been developed to be usable in various devices and OSs by breaking free from Windows dependence, and MS SQL is converted to cloud-based SQL. By changing it, license and hardware costs were reduced. At this time, the existing software developed with C# WinForm is converted to a web/app using HTML5 and Javascript, a web server application framework is provided, a UI/UX framework is provided, and each screen unit is converted to the web. At this time, the procedures and functions of MS SQL Server are converted to Cloud SQL, the database schema is modified to be optimized for Cloud SQL, and the procedures and functions are modified to fit Cloud SQL, which is DBaaS (DataBase as a Service). .
이때, DBaaS는, 서비스형 데이터베이스로, 하드웨어나 소프트웨어를 먼저 설치할 필요 없이 최종 사용자들에게 데이터베이스이며, 관리 소프트웨어를 서비스로써 온 디맨드 방식으로 딜리버리하는 것을 의미한다. 즉, 데이터베이스 자원을 IT 부서에 요청하고 전용의 물리적 또는 가상 서버 인프라에서 프로비저닝되기를 기다리는 대신 사용자들은 클라우드에서 자신이 원하는 데이터베이스 자원을 스스로 프로비저닝하면서 소비하는 자원에 대해서만 비용을 지급하며 데이터베이스 소프트웨어의 유지보수 및 관리는 서비스 제공업체가 전담하게 된다. 이때, DBaaS는 퍼블릭 클라우드 상에서 설치되고 제공되는 데이터베이스 관리 시스템을 지칭하는데, 기업의 기존 컴퓨팅 인프라를 활용하는 프라이빗 클라우드 데이터베이스 서비스를 위한 딜리버리 모델을 포함할 수도 있다. 이 경우 데이터베이스 소프트웨어의 유지보수 및 관리에 책임을 지는 것은 IT 부서이지만 데이터베이스는 특정한 요구사항에 따라 구성 및 설치되는 것이 아니라 최종 사용자가 온 디맨드 방식으로 소비하게 된다.In this case, DBaaS is a database as a service, which is a database to end users without the need to install hardware or software first, and means delivering management software as a service in an on-demand manner. In other words, instead of requesting database resources from the IT department and waiting for them to be provisioned on a dedicated physical or virtual server infrastructure, users provision their own database resources in the cloud, paying only for the resources they consume, and maintaining and managing database software. Management will be the responsibility of the service provider. In this case, DBaaS refers to a database management system installed and provided on a public cloud, and may include a delivery model for a private cloud database service that utilizes the company's existing computing infrastructure. In this case, it is the IT department that is responsible for the maintenance and management of the database software, but the database is not configured and installed according to specific requirements, but rather consumed by end users on demand.
도 3b를 참조하면, MES의 핵심기능에 대한 사용자 메뉴얼을 음성과 인공지능으로 검색하여 제공하는 기능이 구현된 일 실시예를 도시한다. 이때, STT(Speech-to-Text) API를 통하여 음성을 문장으로 변환하고, 문장을 분석하여 메뉴얼을 검색하며, 검색된 메뉴얼을 화면에 표시할 수 있으며, TTS(Text-to-Speech) API를 통하여 메뉴얼을 음성으로 전달할 수도 있다.Referring to FIG. 3B , it shows an embodiment in which a function of searching and providing a user manual for a core function of the MES by voice and artificial intelligence is implemented. At this time, through STT (Speech-to-Text) API, it is possible to convert speech into sentences, analyze the sentences to search for manuals, and display the searched manuals on the screen, and through TTS (Text-to-Speech) APIs. Manuals can also be delivered by voice.
도 4를 참조하면 MES의 메뉴를 도시하는데, 이는 상술한 바와 같으므로 중복으로 생략하기로 한다. Referring to FIG. 4 , the menu of the MES is illustrated, which is the same as described above, and thus will be omitted for duplication.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 데이터 수집 및 모니터링 기능을 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 5를 참조하면, 다양한 IoT 장비와 센서, PLC 등을 빠르고 안정적으로 지원가능하고, IoT 데이터 수집 프레임워크 구축을 통하여 신규장비를 용이하게 추가할 수 있으며, 제조업체에서 필요로 하는 IoT 장비를 적시에 사용함으로써 경쟁력을 강화할 수 있도록 한다. 또한, 도 6을 참조하면, 클라우드 기반으로 실시간 핵심설비를 모니터링할 수 있는데, 각종 센서 디바이스에서 수집된 데이터를 IoT Hub로 받고, 필요에 따라 그대로 보여주거나 Stream Analytics을 통해 가공하여 클라우드 BI를 통하여 모니터링할 있도록 한다. 이때, IoT Hub로 받은 센서 데이터를 있는 그대로 저장하거나 Stream Analytics으로 가공하여 클라우드 SQL에 저장하고, 웹 기반의 모니터링 시스템 자체를 제공함으로써, 클라우드 SQL에 저장된 센서 및 분석 데이터를 3D 등을 통해 시각화하여 모니터링할 수 있도록 한다.5 and 6 are diagrams for explaining data collection and monitoring functions in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. In addition, referring to FIG. 5 , it is possible to quickly and stably support various IoT devices, sensors, PLCs, etc., and to easily add new equipment through the establishment of an IoT data collection framework, and to provide IoT equipment required by manufacturers. By using it in a timely manner, it can enhance competitiveness. In addition, referring to FIG. 6 , it is possible to monitor real-time core facilities based on the cloud. Data collected from various sensor devices is received by the IoT Hub, and if necessary, it is displayed as it is or processed through Stream Analytics and monitored through cloud BI. make it do At this time, by storing the sensor data received from the IoT Hub as it is or processing it with Stream Analytics and storing it in Cloud SQL, and providing the web-based monitoring system itself, the sensor and analysis data stored in Cloud SQL are visualized and monitored through 3D, etc. make it possible
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 BI를 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참조하면, BI 플랫폼을 도시하는데, MES 데이터 및 센서 데이터 등을 종합하여 필요한 정보를 도출하여 시각화하고, 클라우드 기반 MES에 BI 통합함으로써, 스마트공장 포털시스템에서 BI 사용자 권한관리 등을 관리하고, 전사 차원의 KPI를 정의하고, 의사결정 지원을 위한 분석정보를 제공하며, 생산현장 핵심설비에 대한 실시간 모니터링 정보 제공할 수 있다. 7 is a view for explaining BI in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7 , the BI platform is shown, by synthesizing MES data and sensor data, deriving and visualizing necessary information, and integrating BI into cloud-based MES to manage BI user rights management in the smart factory portal system, etc. , it is possible to define company-wide KPIs, provide analysis information for decision support, and provide real-time monitoring information for key facilities in production sites.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 모니터링 및 푸시알림 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 8을 참조하면, 클라우드형 실시간 모바일 핵심설비 모니터링 서비스를 제공하는데, 각종 센서 데이터와 실시간 설비 상태 및 분석 결과 데이터를 모바일에서 시각화하고, 모바일에 최적화된 인터페이스(안드로이드/iOS/휴대폰/태블릿 지원)를 제공하며, 설비 이상 및 불량 대량 발생 등 이상 상황시 푸시 알림을 제공하고, 상황 및 설비에 따라 등록된 담당자에게 푸시 알림을 발송할 수 있다.8 is a view for explaining the monitoring and push notification functions of the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 8 , a cloud-type real-time mobile core facility monitoring service is provided. Various sensor data, real-time facility status and analysis result data are visualized on mobile, and an interface optimized for mobile (Android/iOS/mobile phone/tablet support) It can provide push notifications in case of abnormal situations such as equipment abnormalities and mass occurrences of defects, and send push notifications to registered personnel depending on the situation and equipment.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 ERP를 설명하기 위한 도면이다. 도 9를 참조하면, 기존의 윈도우 애플리케이션 기반의 ERP를 웹 기반으로 구축하고, MS SQL을 클라우드 기반의 SQL로 변경하며, SSO를 도입하여 MES와 ERP를 포함한 타 플랫폼과의 인터페이스를 제공할 수 있다. 도 10을 참조하면, ERP는, 구매자재관리, 생산관리, 영업관리, 품질관리, 물류관리 및 재무회계관리를 포함한 6개의 업무그룹으로 구성되며, 개별기업 ERP 업무 전반을 포함한 34개의 하위 프로세스를 포함하고 있다. 9 and 10 are diagrams for explaining ERP in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 9 , an interface with other platforms including MES and ERP can be provided by building the existing Windows application-based ERP as a web-based, changing MS SQL to cloud-based SQL, and introducing SSO. . Referring to Figure 10, ERP consists of 6 work groups including purchaser material management, production management, sales management, quality management, logistics management and financial accounting management, and 34 sub-processes including the overall ERP work of individual companies. contains
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 공정제어 기능을 설명하기 위한 도면이다. 도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는, 공정에 필요한 설비기기장치의 조작을 현장 단말기나 모바일로 제어할 수 있고, 설비의 상태를 모니터링할 수 있으며, 긴급상황 등 필요시 설비 가동이나 중단 여부를 모바일로 제어할 수 있도록 구현되고, 공정제어 및 설비제어의 권한을 관리할 수 있다. 11 is a view for explaining a process control function in the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to Figure 11, an embodiment of the present invention, the operation of equipment necessary for the process can be controlled by a field terminal or mobile, the state of the equipment can be monitored, and the equipment can be operated or operated when necessary, such as in an emergency. It is implemented to be able to control whether or not to stop by mobile, and it is possible to manage the authority of process control and facility control.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 SCM을 설명하기 위한 도면이다. 도 12는 SCM 플랫폼이 구현된 일 실시예를 도시하는데, 발주정보, 입고정보, 외주 원자재, 품질정보, 정산정보, 기초정보 및 공지사항 등 7개의 하위모듈 및 총 25개의 메뉴로 구성될 수 있고, 클라우드 기반 SCM은 협력사에 온라인으로 발주를 하고, 발주등록시에 협력사 담당자에게 SMS 및 메일로 알리며, 협력사의 출고 상태, 재고상태 등을 조회 및 알림 받기 기능을 제공하며, 거래명세서, 세금계산서를 출력할 수 있고, ERP와의 데이터를 공유하여 중복작업을 배제하도록 구성될 수 있다. 12 and 13 are diagrams for explaining SCM among the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. 12 shows an embodiment in which the SCM platform is implemented, and may be composed of 7 sub-modules and a total of 25 menus such as order information, stock information, outsourced raw materials, quality information, settlement information, basic information and notices, etc. , cloud-based SCM places an order with a partner online, notifies the partner manager by SMS and e-mail when registering an order, provides a function to inquire and receive notifications on the supplier's shipment status and inventory status, and prints a transaction statement and tax invoice It can be configured to share data with ERP to exclude duplicate work.
이와 같은 도 2 내지 도 13의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.Matters that are not described for the method of providing a customized smart factory production management integrated service using the cloud-based artificial intelligence voice recognition of FIGS. 2 to 13 are customized smart factory production management using the cloud-based artificial intelligence voice recognition through FIG. 1 above. Since the description of the method for providing an integrated service is the same as or can be easily inferred from the described content, the following description will be omitted.
도 14 내지 도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 중 MES가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 다만, 이러한 도 1의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스는, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 14 내지 도 29를 통하여 본 발명의 구현예가 한정 해석되는 것은 아니다.14 to 29 are diagrams for explaining an embodiment in which MES is implemented among the smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. However, since the customized smart factory production management integrated service using the cloud-based artificial intelligence voice recognition of FIG. 1 is only an embodiment of the present invention, the embodiment of the present invention is not limitedly interpreted through FIGS. 14 to 29 .
도 14 및 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 데이터 통합관리를 위한 인프라 구축을 위한 기능들을 설명한 도면이다. 도 14를 참조하면, 데이터 수집(Data Gathering) 기능을 도시하는데, 실시간으로 설비 인터페이스 하는 경우 OPC 서버를 통해 공정조건 및 실적정보를 수집하고, 설비 인터페이스가 불가능할 경우 IPC를 통하여 MES 서버로 데이터를 수집하는 기능을 설명한다. 이를 통하여 수집정보의 신뢰도가 향상될 수 있고, 작업자의 업무부하가 줄어들며, 실시간 관리를 위한 분석정보를 제공할 수 있다. 도 15를 참조하면, 현장작업자를 위한 서비스를 도시하는데, 수작업으로 실적을 집계해야 하는 경우는 각 시점(투입, 완료)별로 현장단말기상(관리자 단말(400))에서 작업자의 수동 입력으로 정보를 수집할 수 있고, 이 경우 작업자의 실적 입력을 용이하도록 부가적인 입력 장치의 도입은 물론 백플러싱(Backflushing)에 의한 실적 처리가 고려될 수 있다. 또한, 공정별/설비별 작업상황을 실시간으로 모니터링하기 위해서는 현재 진행되는 작업지시에 대한 상태정보(시작/조교대/종료)를 전달해야 하는데 이를 현장단말을 이용하여 실시간으로 처리되도록 하며, 상태정보뿐 아니라, 생산에 관련된 모든 정보를 작업자가 간편한 사용자 인터페이스를 통해 입력할 수 있도록 함으로써 페이퍼리스 환경을 구현할 수 있다.14 and 15 are diagrams illustrating functions for constructing an infrastructure for integrated data management among the MES platform, which is a smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 14 , the data gathering function is shown. In case of real-time facility interface, process conditions and performance information are collected through the OPC server, and when facility interface is not possible, data is collected through IPC to the MES server. explain the function. Through this, the reliability of the collected information can be improved, the work load of the worker can be reduced, and it is possible to provide analysis information for real-time management. Referring to FIG. 15 , a service for field workers is shown, and when it is necessary to manually aggregate performance, the information is manually input by the operator at the field terminal (manager terminal 400) for each time point (input, completion). may be collected, and in this case, introduction of an additional input device to facilitate the operator's performance input as well as performance processing by backflushing may be considered. In addition, in order to monitor the work status by process/equipment in real time, it is necessary to deliver status information (start/team shift/end) about the current work order. In addition, it is possible to implement a paperless environment by allowing workers to input all information related to production through a simple user interface.
도 16 내지 도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 실시간 업무환경 체계구축을 위한 기능들을 설명한 도면이다. 도 16을 참조하면, 실시간 작업지시 체계를 확립하기 위하여, 작업계획이 ERP로부터 인터페이스되고, MES에서 작업지시 릴리즈를 통해서 현장 단말에 배포되며 각 현장 작업자에게 작업지시 및 공정정보를 온라인으로 전달할 수 있다. 실시간 작업지시를 통해 페이퍼리스 작업 환경 구축, 작업 오류 발생 억제 및 작업지시 변경에 대한 유연한 업무 환경 구현의 구축이 가능해지며, 실시간 작업지시는 계획부터 실적까지 ERP와 연동되는 프레임워크로 구축되어지며 그 형태는 도 16과 같다. 16 to 19 are diagrams illustrating functions for building a real-time work environment system among the MES platform, which is an integrated service for smart factory production management, according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 16 , in order to establish a real-time work order system, a work plan is interfaced from the ERP, distributed to the field terminal through the work order release from the MES, and the work order and process information can be delivered online to each field worker. . Through real-time work order, it is possible to build a paperless work environment, suppress work errors, and implement a flexible work environment for work order changes. The form is as shown in FIG. 16 .
도 17을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 실시간 모니터링 체계를 구축 및 제공할 수 있는데, MES는 현 시점정보의 취합 및 연계정보의 요약정보를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 즉, 관리자의 입장에서 뷰포인트(View point)를 가지고 제조 공정의 가시성(Visibility)를 확보할 수 있다는 것인데, 생산현장의 설비로 부터 또는 작업자로부터 수집으로 수집되는 작업시간, 생산실적, 투입정보, 불량정보, 검사정보, 공정정보 등의 생산/품질과 직접 연계된 모든 정보는 MES로 수집되며, 이처럼 수집된 정보를 요약하여 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있다. 도 18을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 실시간 트랜드를 분석할 수 있도록 하는데, ERP/QMS에서 정의된 공정조건/검사항목에 대해서 설비를 통해 실시간으로 인터페이스된 측정값(혹은 수작업 입력)에 대한 추이(트랜드)를 분석할 수 있으며, 두 측정값에 대한 연계 분석을 제공한다. 이때, 자동화 설비에서 취득되는 정보를 실시간으로 PLC를 통하여 MES로 저장되고 이 정보를 활용하여 실시간 알람 및 공정조건과 연계를 통한 변이 여부 등을 확인토록 해주고, 제품과 재공품의 품질 상태를 지속적으로 모니터링 하여 품질 문제가 발생하기 전에 사전 차단할 수 있도록 지원할 수 있다.Referring to FIG. 17 , an embodiment of the present invention can build and provide a real-time monitoring system, and the MES can monitor aggregation of current time information and summary information of linked information in real time. In other words, it is possible to secure the visibility of the manufacturing process with a viewpoint from the manager's point of view. Working hours, production results, input information, All information directly related to production/quality such as defect information, inspection information, and process information is collected by MES, and the collected information can be summarized and provided to users in real time. Referring to FIG. 18 , an embodiment of the present invention enables real-time trend analysis, for process conditions/inspection items defined in ERP/QMS, measured values interfaced in real time through facilities (or manual input) It is possible to analyze trends (trends), and provides linkage analysis for two measured values. At this time, the information acquired from the automation facility is stored as MES through PLC in real time, and by using this information, real-time alarms and mutations are checked through connection with process conditions, and the quality status of products and work-in-process is continuously monitored. This can help prevent quality problems before they occur.
도 19는 설비와 연동되는 실시간 실적처리 기능을 도시하는데, 설비정보를 수집하는 IPC와의 인터페이스를 통해 실시간으로 정보를 수집할 수 있으며, 현장 조업 화면의 시작정보와 더불어 워크오더별/Lot별 실적을 실시간으로 관리할 수 있고, MES로 전달된 모든 정보는 실시간으로 현장에 설치된 IPC에서 즉시 확인 가능하며, 수집된 실시간 정보를 현장작업자 화면에서 제공하고, 실시간 실적처리를 위해서는 각 전장계에서 정보를 취득할 수 있도록 Ladder 프로그램, 접점 확보 등 수집환경을 제공할 수 있다.19 shows a real-time performance processing function linked with equipment, information can be collected in real time through an interface with IPC that collects equipment information, and performance by work order/lot along with start information of the on-site operation screen It can be managed in real time, and all information delivered to the MES can be checked immediately at the IPC installed on the site in real time. It is possible to provide a collection environment such as a ladder program and a contact point to do this.
도 20 내지 도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 실시간 관리를 위한 업무개선 기능들을 설명한 도면이다. 도 20을 참조하면, 작업시간관리 표준화를 도시하는데, 생산성 분석에 사용되는 KPI는 시간 및 실적을 기반으로 다양하게 분석될 수 있으므로, 시스템 월력과 공장월력을 모두 SAP에서 인터페이스함으로써, 체계적인 시간 관리를 일관되게 할 수 있으며 고객사에서 필요로 하는 형태의 성과 분석자료를 제공할 수 있다. 도 21은 설비상태 정보 자동 수집 기능을 설명하는데, 이는 안정적이고, 체계화된 정보 수집체계(OPC)를 기반으로 보다 빠르고, 정확하게 설비 정보를 별도의 가공 및 누락 없이 실시간으로 수집이 가능토록 하며, 설비 상태를 작업자에 의존하지 않고 자동으로 수집되므로, 수집된 비가동 시간에 대한 요인 입력을 강제화하고, 가동율의 신뢰도 향상을 가져올 수 있으며 나아가 정확한 설비종합효율 분석을 지원할 수 있다.20 to 23 are diagrams illustrating business improvement functions for real-time management among the MES platform, which is an integrated smart factory production management service, according to an embodiment of the present invention. Referring to Figure 20, it shows the standardization of work time management. Since KPIs used for productivity analysis can be variously analyzed based on time and performance, by interfacing both system and factory calendars in SAP, systematic time management can be achieved. It can be done consistently and can provide performance analysis data in the form required by the customer. 21 illustrates the facility state information automatic collection function, which enables faster and more accurate facility information collection in real time without separate processing and omission based on a stable and systematic information collection system (OPC), Since the state is automatically collected without depending on the operator, factor input for the collected non-operation time can be forced, and the reliability of the operation rate can be improved, and furthermore, it can support an accurate overall facility efficiency analysis.
도 22는 설비 종합 효율 관리 서비스를 도시하는데, 실제 설비 가동의 정보를 설비로부터 수집하여 정확한 생산 시간 및 실적 관리의 분석을 통해 보다 효율적인 관리를 지원할 수 있다. 도 23은 MTTR/MTBF 관리 서비스를 도시하는데, 실제 설비 가동의 정보를 설비로부터 수집하여 정확한 생산 시간 및 실적 관리의 분석을 통해 설비 수명 주기에 근거한 계획정비 관리 및 MTBF, MTTR 등의 분석을 예방정비에 반영하고, 이를 통하여 효율적인 예방정비 계획의 수립과 설비종합 효율의 근간 데이터를 제공할 수 있다.22 shows a comprehensive facility efficiency management service, information on actual facility operation can be collected from the facility, and more efficient management can be supported through accurate production time and performance management analysis. 23 shows the MTTR / MTBF management service, by collecting information on actual equipment operation from the equipment and analyzing the accurate production time and performance management, preventive maintenance and maintenance management based on the equipment life cycle and analysis of MTBF, MTTR, etc. In this way, it is possible to establish an effective preventive maintenance plan and provide basic data for the overall facility efficiency.
도 24 및 도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 유연한 추적관리 체계확보를 위한 기능들을 설명한 도면이다. 도 24는 다단계 트래킹 서비스를 도시하는데, 고객의 클레임을 접수하고, MES를 통하여 정전개/역전개 방식의 트래킹을 행하여 Lot에 대한 원인규명을 할 수 있다. 다만, Lot이 n:n으로 섞여 투입 및 생산되는 경우, 정확한 Lot 정보의 추적은 용이하지 않으므로 복수의 Lot 후보자를 제공하는 방식으로 보상할 수 있다. 도 25는 공정진행상태(Traceability)를 확보하기 위한 기능을 도시하는데, MES로 I/F된 작업계획은 영업 수주정보 및 투입 원부자재 정보와 연계될 수 있으며, 이를 통해 현장에서 진행되는 작업지시 내용을 확인함으로써 고객 주문의 공정진행상태를 관리하여 고객 만족도를 향상시킬 수 있으며, 발생가능한 모든 공정문제를 가시화함으로써 업무의 정확성 및 효율적인 생산활동을 유도할 수 있다.24 and 25 are diagrams illustrating functions for securing a flexible tracking management system among the MES platform, which is an integrated smart factory production management service, according to an embodiment of the present invention. 24 shows a multi-step tracking service, it is possible to identify the cause of a lot by receiving a customer's claim and performing forward/reverse expansion tracking through MES. However, if lots are input and produced in an n:n ratio, it is not easy to track accurate lot information, so it can be compensated by providing a plurality of lot candidates. 25 shows the function to secure the process progress (Traceability), the work plan I/F with MES can be linked with business order information and input raw and subsidiary material information. By checking the process progress status of customer orders, customer satisfaction can be improved, and all possible process problems can be visualized to induce work accuracy and efficient production activities.
도 26 및 도 27은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 다양한 분석관리 시스템 구축을 위한 기능들을 설명한 도면이다. 도 26을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 성과지표 관리체계를 지원하는데, 조별 생산성부터 전사 생산성의 레벨별, 계층별로 각종 성과지표의 조회 및 분석이 지원되는 KPI별 지표관리 체계를 구축할 수 있고, KPI 계통도 구축을 통해 파악된 각 지표별 연관관계를 통하여 지표별 성과 관리가 제공되며, 전사 전략과 변화 동인의 매핑을 통해 도출된 신규 KPI의 도입으로 업무별 목표 달성, 문제점 및 개선 방향의 체계적인 분석이 가능하다. 도 27을 참조하면 본 발명의 일 실시예는 최적의 의사결정을 지원하는데, 실시간으로 수집, 처리, 저장된 각각의 데이터를 기초정보로 활용하여 생산현장의 현상황 뿐 아니라, 기 수립된 계획, 표준 등 생산 운영 기준 대비 리소스 운용 및 원료 불출현황의 분석정보를 실시간으로 제공함으로써 생산성 분석, 효율 제고, 품질 현황 등의 정보를 종합적이고 가시적으로관리하여 경영자 및 관리자의 의사결정을 지원할 수 있다.26 and 27 are diagrams illustrating functions for constructing various analysis management systems among the MES platform, which is a smart factory production management integrated service according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 26 , an embodiment of the present invention supports a performance indicator management system, and a KPI-specific indicator management system that supports inquiry and analysis of various performance indicators by level and hierarchy from group productivity to company-wide productivity. Performance management for each indicator is provided through the relationship between each indicator identified through the construction of the KPI tree, and the introduction of new KPIs derived from the mapping of company-wide strategies and change drivers to achieve goals for each task, problems and directions for improvement systematic analysis is possible. Referring to FIG. 27 , an embodiment of the present invention supports optimal decision-making, and each data collected, processed, and stored in real time is used as basic information to provide not only the current status of the production site, but also established plans, standards, etc. By providing real-time analysis information of resource operation and raw material dispensing status compared to production operation standards, information such as productivity analysis, efficiency improvement, and quality status can be managed comprehensively and visually to support decision-making of managers and managers.
도 28 및 도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스인 MES 플랫폼 중 품질향상을 위한 관리체계 구축을 위한 기능들을 설명한 도면이다. 도 28을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 실시간 SPC/SQC 지원 체계를 제공하는데, 현장에서의 SPC/SQC 활동과 관리자의 SPC/SQC 활동을 통하여, 공정관리 단계를 거쳐 공정 능력을 관리할 수 있고, 현장에서의 SPC 활동을 통하여, 공정의 이상을 야기하는 이상요인의 75%를 제거할 수 있으며, 관리자 수준의 SPC/SQC 활동을 통하여 현장에서 제거하지 못한 이상 요인과 과도한 우연 요인을 제거하여, 공정 능력을 관리하는 단계로 공정을 전환할 수 있다. 도 29를 참조하면, 본 발명의 일 실시예는, 공정조건과 검사항목의 연계분석을 제공하는데, 검사 장비에서 자동 또는 수기 입력을 통해 취합된 공정 조건과 검사 정보는 서로 밀접한 상관 관계를 가지고 있고, 검사항목별 관리도에서 관리상한선(UCL, LCL)을 벗어난 경우에 이상 작업(Lot)이 발생했다고 볼 수 있으므로, 이 경우 이상작업이 발생한 시간에 대한 설비의 공정조건 정보에 대한 추이분석(Trend)을 하면 이상 작업의 발생 원인을 추적할 수 있고, 또 공정조건 뿐만 아니라 작업실적과 연계하여 다양한 발생 가능한 원인을 파악해 볼 수 있다.28 and 29 are diagrams illustrating functions for establishing a management system for quality improvement among the MES platform, which is an integrated smart factory production management service, according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 28 , an embodiment of the present invention provides a real-time SPC/SQC support system. Through the SPC/SQC activity in the field and the SPC/SQC activity of the manager, the process capability can be managed through the process management stage. Through SPC activities in the field, 75% of abnormal factors that cause abnormalities in the process can be removed, and through SPC/SQC activities at the manager level, abnormal factors and excessive accidental factors that cannot be removed in the field can be removed. Thus, the process can be switched to a stage of managing process capability. Referring to FIG. 29 , an embodiment of the present invention provides a linkage analysis of process conditions and inspection items, wherein process conditions and inspection information collected through automatic or manual input in inspection equipment have a close correlation with each other, , it can be considered that an abnormal operation (Lot) has occurred when the control chart for each inspection item is out of the upper control limit (UCL, LCL). By doing this, it is possible to trace the cause of the abnormal operation, and to identify various possible causes in connection with the work performance as well as the process conditions.
이와 같은 도 14 내지 도 29의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 13을 통해 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.The matters not described for the method of providing a customized smart factory production management integrated service using the cloud-based artificial intelligence voice recognition of FIGS. 14 to 29 are customized smart using cloud-based artificial intelligence voice recognition through FIGS. 1 to 13 above. Since it is the same as or easily inferred from the contents described with respect to the method of providing the factory production management integrated service, the following description will be omitted.
도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 30을 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 30에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.30 is a diagram illustrating a process in which data is transmitted/received between components included in the customized smart factory production management integrated service providing system using the cloud-based artificial intelligence voice recognition of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, an example of a process in which data is transmitted and received between each component will be described with reference to FIG. 30, but the present application is not limited to such an embodiment, and the example shown in FIG. 30 according to the various embodiments described above will be described. It is apparent to those skilled in the art that the data transmission/reception process may be changed.
도 30을 참조하면, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, ERP 플랫폼으로부터 발주정보를 수신하고(S1100), 발주정보를 처리하기 위한 생산설비기기로부터 IoT 게이트웨이 및 허브를 통하여 자재, 설비 및 적어도 하나의 공정의 과정을 추적(Tracking)하는 생산설비 데이터를 실시간 모니터링 및 수집한다(S1200).Referring to Figure 30, the smart factory production management integrated service providing server receives the order information from the ERP platform (S1100), and from the production equipment device for processing the order information through the IoT gateway and hub, materials, equipment, and at least one Real-time monitoring and collection of production facility data for tracking the process of the process (S1200).
또한, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말로 전송하고(S1300), 적어도 하나의 관리자 단말에서 제어신호를 수신하는 경우, 제어신호를 원격으로 생산설비기기로 전송하고, 피드백을 응답으로 모니터링한다(S1400).In addition, the smart factory production management integrated service providing server analyzes the collected production equipment data and stores it in cloud storage and transmits the analyzed and monitored production equipment data in real time to at least one manager terminal (S1300), and at least one When the control signal is received from the manager terminal, the control signal is remotely transmitted to the production equipment and the feedback is monitored in response (S1400).
마지막으로, 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, 생산설비기기로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축한다(S1500).Finally, the smart factory production management integrated service providing server builds big data by receiving quality control results, production analysis, and production performance data when production and shipment information is received from production equipment (S1500).
상술한 단계들(S1100~S1500)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S1100~S1500)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.The order between the above-described steps S1100 to S1500 is merely an example, and is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps S1100 to S1500 may be mutually changed, and some of these steps may be simultaneously executed or deleted.
이와 같은 도 30의 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 29를 통해 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.As such, the matters not described for the method of providing a customized smart factory production management integrated service using the cloud-based artificial intelligence voice recognition of FIG. 30 are customized smart factory production management using cloud-based artificial intelligence voice recognition through FIGS. Since the description of the method for providing an integrated service is the same as or can be easily inferred from the described content, the following description will be omitted.
도 30을 통해 설명된 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. The method of providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment described through FIG. 30 includes instructions executable by a computer, such as an application or program module executed by a computer. It may also be implemented in the form of a recording medium. Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, computer-readable media may include all computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.The method for providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment of the present invention described above includes an application basically installed in a terminal (which is a program included in a platform or operating system basically installed in the terminal) may include), and may be executed by an application (ie, a program) installed directly on the master terminal by a user through an application providing server such as an application store server, an application, or a web server related to the service. . In this sense, the method for providing a customized smart factory production management integrated service using cloud-based artificial intelligence voice recognition according to an embodiment of the present invention described above is an application (that is, a program) that is basically installed in a terminal or installed directly by a user. It may be implemented and recorded in a computer-readable recording medium such as a terminal.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.
Claims (10)
ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼으로부터 발주정보를 수신하는 단계;
상기 발주정보를 처리하기 위한 생산설비기기로부터 IoT 게이트웨이 및 허브를 통하여 자재, 설비 및 적어도 하나의 공정의 과정을 추적(Tracking)하는 생산설비 데이터를 실시간 모니터링 및 수집하는 단계;
상기 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말로 전송하는 단계;
상기 적어도 하나의 관리자 단말에서 제어신호를 수신하는 경우, 상기 제어신호를 원격으로 상기 생산설비기기로 전송하고, 피드백을 응답으로 모니터링하는 단계; 및
상기 생산설비기기로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축하는 단계;
를 포함하고,
상기 생산설비기기로부터 생산출고정보가 수신되는 경우 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 수신하여 빅데이터를 구축하는 단계는,
상기 생산설비 데이터, 품질관리결과, 생산분석, 및 생산실적 데이터를 포함한 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하는 단계;
상기 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하는 단계;
상기 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하는 단계;
상기 분석된 데이터를 시각화하여 출력하는 단계;
를 포함하고,
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, 생산 현장의 제반 설비와 인원에 대해 실시간으로 클라우드 미디어 서비스를 이용하여 실시간 영상 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하고,
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, MES(Manufacture Excution System) 플랫폼인 것을 특징으로 하며,
상기 MES(Manufacture Excution System) 플랫폼은 고객의 클레임 접수 시, 정전개 및 역전개 방식의 트래킹을 행하여 Lot에 대한 원인규명을 수행하고, 상기 Lot이 n:n으로 섞여 투입 및 생산되는 경우, 복수의 Lot 후보자를 제공하는 것을 특징으로 하고,
상기 MES 플랫폼은,
기준정보관리, 및 물류기본정보를 포함하는 공통메뉴;
작업지시관리, 생산분석관리, 생산실적관리 및 모니터링/추적성을 포함하는 생산메뉴;
품질관리, 자재관리, 완제품관리 및 설비/금형 관리를 포함하는 지원메뉴;
상기 적어도 하나의 관리자 단말의 현장용 프로그램 메뉴;
를 포함하고,
상기 수집된 생산설비 데이터를 분석하여 클라우드 스토리지에 저장하고 실시간으로 분석 및 모니터링된 생산설비 데이터를 적어도 하나의 관리자 단말로 전송하는 단계는,
상기 적어도 하나의 관리자 단말에서 음성신호로 질의 또는 실행명령이 입력된 경우, 상기 음성신호를 분석하여 텍스트로 변환하는 단계;
상기 변환된 텍스트에 포함된 질의 또는 실행명령에 대하여 인공지능 기반 응답 또는 제어를 수행하는 단계;
를 포함하고,
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는,
SCM(Supply chain management), 상기 MES 및 상기 ERP 플랫폼의 데이터와 상기 생산설비 데이터를 통합하여 기 정의된 필요정보를 도출 및 시각화하도록, BI 플랫폼이 통합된 MES 플랫폼이고, 상기 MES 플랫폼에서 BI 플랫폼의 권한관리를 수행하는 것이고,
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는,
상기 적어도 하나의 관리자 단말에서 상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버에서 제공하는 페이지에 접속하는 경우, 적어도 하나의 플랫폼을 단일 계정 로그인으로 이용하도록 SSO(Single Sign-On)을 제공하는 것이며,
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는,
웹 클라이언트, 웹/애플리케이션 및 DBMS(DataBase Management System)의 3-Tier의 클라우드 웹 시스템이고,
상기 DBMS의 프로시저 및 함수를 DBaaS(DataBase as a Service)인 클라우드 기반 SQL(Structured Query Language)로 변환하고, 데이터베이스의 스키마를 상기 SQL에 최적화시켜 상기 생산설비 데이터를 실시간 분석(Stream Analytics)하는 것인, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법.
In the smart factory production management integrated service providing method executed in the smart factory production management integrated service providing server,
Receiving order information from an ERP (Enterprise Resource Planning) platform;
real-time monitoring and collection of production equipment data for tracking the process of materials, equipment, and at least one process from a production equipment device for processing the order information through an IoT gateway and a hub;
Analyzing the collected production equipment data, storing it in cloud storage, and transmitting the analyzed and monitored production equipment data in real time to at least one manager terminal;
when receiving a control signal from the at least one manager terminal, remotely transmitting the control signal to the production equipment and monitoring the feedback as a response; and
building big data by receiving quality control results, production analysis, and production performance data when production and shipment information is received from the production equipment;
including,
The step of constructing big data by receiving quality control results, production analysis, and production performance data when production and shipment information is received from the production equipment,
parallel and distributed storage of raw data including the production facility data, quality control result, production analysis, and production performance data;
refining unstructured data, structured data, and semi-structured data included in the stored raw data, and performing pre-processing including classification as meta data;
performing analysis including data mining on the pre-processed data;
Visualizing and outputting the analyzed data;
including,
The smart factory production management integrated service providing server is characterized in that it provides a real-time video service using a cloud media service for all facilities and personnel of the production site in real time,
The smart factory production management integrated service providing server is characterized in that it is a MES (Manufacture Execution System) platform,
When the MES (Manufacture Execution System) platform receives a customer's claim, it performs the tracking of the electrostatic and reverse unfolding methods to identify the cause of the lot, and when the lot is mixed in n:n and produced, a plurality of Characterized in providing a lot candidate,
The MES platform is
a common menu including standard information management and basic logistics information;
Production menu including work order management, production analysis management, production performance management and monitoring/traceability;
Support menu including quality control, material management, finished product management and equipment/mold management;
a field program menu of the at least one manager terminal;
including,
The step of analyzing the collected production equipment data and storing it in cloud storage and transmitting the analyzed and monitored production equipment data in real time to at least one manager terminal comprises:
when a query or execution command is input as a voice signal from the at least one manager terminal, analyzing the voice signal and converting it into text;
performing an AI-based response or control to a query or an execution command included in the converted text;
including,
The smart factory production management integrated service providing server,
In order to derive and visualize predefined necessary information by integrating SCM (Supply chain management), the MES and ERP platform data and the production facility data, the BI platform is an integrated MES platform, and in the MES platform, the BI platform to perform authority management,
The smart factory production management integrated service providing server,
When the at least one manager terminal accesses the page provided by the smart factory production management integrated service providing server, it is to provide SSO (Single Sign-On) to use at least one platform as a single account login,
The smart factory production management integrated service providing server,
It is a 3-tier cloud web system of web client, web/application and DBMS (DataBase Management System),
Converting the procedures and functions of the DBMS to DBaaS (DataBase as a Service), cloud-based Structured Query Language (SQL), and optimizing the schema of the database to the SQL to analyze the production facility data in real time (Stream Analytics) A method of providing customized smart factory production management integrated service using in-person and cloud-based artificial intelligence voice recognition.
상기 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 서버는, SCM(Supply Chain management) 플랫폼, ERP(Enterprise Resource Planning) 플랫폼, BI(Business Intelligence) 플랫폼, QMS(Quality Management System) 플랫폼과 연동되는 것인, 클라우드 기반 인공지능 음성인식을 이용한 맞춤형 스마트팩토리 생산관리 통합 서비스 제공 방법.
The method of claim 1,
The smart factory production management integrated service providing server is a cloud-based artificial A method of providing customized smart factory production management integrated service using intelligent voice recognition.
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