KR102416040B1 - Apparatus and method for acquiring data - Google Patents
Apparatus and method for acquiring data Download PDFInfo
- Publication number
- KR102416040B1 KR102416040B1 KR1020200141623A KR20200141623A KR102416040B1 KR 102416040 B1 KR102416040 B1 KR 102416040B1 KR 1020200141623 A KR1020200141623 A KR 1020200141623A KR 20200141623 A KR20200141623 A KR 20200141623A KR 102416040 B1 KR102416040 B1 KR 102416040B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- information
- tag
- model
- model information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 65
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 45
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 23
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 11
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 8
- 238000012905 input function Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000007670 refining Methods 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 50
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 27
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 2
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000013501 data transformation Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 230000005477 standard model Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41815—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the cooperation between machine tools, manipulators and conveyor or other workpiece supply system, workcell
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 데이터 수집 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명의 데이터 수집 장치는, 복수의 모델정보 중 공정 장비에 대응하는 제1 모델정보를 입력 받는 모델정보 입력부; 상기 공정 장비로부터 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋을 형성하는 데이터 처리부를 포함할 수 있다.The present invention relates to a data collection device and method therefor. The data collection apparatus of the present invention includes: a model information input unit for receiving first model information corresponding to process equipment among a plurality of model information; a data acquisition unit for acquiring data from the process equipment; and a data processing unit that processes the acquired data based on the input first model information to form a specific data set.
Description
본 발명은 데이터 수집 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a data collection device and method therefor.
공장 등의 생산 현장의 효율적인 데이터 관리 및 분석 작업은 제품 또는 물류 등 서비스의 품질, 수율 등에 영향을 미치는 주요한 활동이다.Efficient data management and analysis of production sites such as factories are major activities that affect the quality and yield of products or services such as logistics.
공장은 디지털 기반의 자동화 단계를 거쳐 인공지능의 자율 판단에 의한 자동생산 체계로 진화하고 있다. 또한 시대적 요구인 맞춤형 다품종 소량생산, 표준화된 자동화 설비의 상호간 연결, 설비의 문제점에 대한 원인 파악 및 선제적 대응, CPS 기반의 가상공장 구축 등이 화두가 됨에 따라, 과거와는 비교할 수 없이 방대한 양의 데이터가 수집되고 처리되어야 하는 상황이 도래하였다.The factory is evolving into an automatic production system based on autonomous judgment of artificial intelligence after going through the digital-based automation stage. In addition, as the demands of the times, such as customized multi-variety small-volume production, interconnection of standardized automated facilities, identification of causes and preemptive responses to problems in facilities, and establishment of a CPS-based virtual factory are becoming hot topics, a vast amount of production is incomparable to the past. A situation has arisen in which the data of
이에 따라, 스마트 센서, 사물인터넷(IoT), AI 빅데이터 분석 기술, 로봇 제어 시스템, 클라우드 서버 연동 기술 등의 다양한 디지털 혁신 기술이 접목되어 이른바 스마트팩토리의 시대가 도래하였다. 이러한 스마트팩토리는 대기업의 공장들이 선발 주자가 되고 있다. 하지만 대기업 조차도 데이터 수집/저장하는데 있어 다양한 조건들을 반영하기 위한 표준화와 방식이 쉽지 않아 어려움을 겪고 있다. 하물며 작은 규모의 영세한 공장들에게 있어 스마트팩토리를 구현하는 것은 비용, 사용자의 숙련도, 장비의 센싱 데이터의 표준화 정도 등 다양한 면에서 훨씬 더 어려움이 존재한다. Accordingly, various digital innovation technologies such as smart sensors, Internet of Things (IoT), AI big data analysis technology, robot control system, and cloud server interworking technology have been combined, and the so-called smart factory era has arrived. In this smart factory, factories of large corporations are leading the way. However, even large enterprises are having difficulties in data collection/storage because standardization and methods to reflect various conditions are not easy. Even less, for small-scale factories, implementing a smart factory is much more difficult in various aspects such as cost, user skill, and standardization of sensing data of equipment.
본 발명의 목적은 개별 공장 맞춤형 데이터 관리를 표준화하고 평션화하여 구현함으로써 스마트팩토리 기술을 현장에서 보다 용이하게고 빠르게 적용할 수 있도록 하는 데이터 수집 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide a data collection device and method that allow smart factory technology to be applied more easily and quickly in the field by standardizing and implementing customized data management for individual factories.
본 발명의 다른 목적은 위의 수집 장치 및 그 방법을 제공함으로써 표준화되고 평션화된 서비스를 제공 가능하도록 하여 데이터 수집 및 분석을 위한 리소스를 절약하고, 동시에 다양한 공장의 데이터를 분석, 조회하는데 있어 효율적으로 활용하고 관리가 가능한 구조의 데이터 수집 저장소 및 분석 시스템을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to save resources for data collection and analysis by providing a standardized and simple service by providing the above collection device and method, and at the same time, efficient in analyzing and inquiring data of various factories It is to provide a data collection storage and analysis system with a structure that can be utilized and managed.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 데이터 수집 장치는, 복수의 모델정보 중 공정 장비에 대응하는 제1 모델정보를 입력 받는 모델정보 입력부; 상기 공정 장비로부터 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋(하나의 목적 즉, 하나의 분석 또는 조회를 위한 데이터 형태 및 묶음)을 형성하는 데이터 처리부를 포함할 수 있다.A data collection apparatus of the present invention for solving the above-described technical problem includes: a model information input unit for receiving first model information corresponding to process equipment among a plurality of model information; a data acquisition unit for acquiring data from the process equipment; and a data processing unit that processes the acquired data based on the inputted first model information to form a specific dataset (that is, a data type and bundle for one purpose, that is, one analysis or inquiry). .
그리고 상기 복수의 모델정보 및 상기 형성된 데이터셋 중 적어도 하나를 저장하는 데이터 저장부를 더 포함할 수 있다.And it may further include a data storage unit for storing at least one of the plurality of model information and the formed data set.
그리고 상기 저장된 데이터셋을 데이터 분석 장치로 송신하는 데이터 송신부를 더 포함할 수 있다.And it may further include a data transmitter for transmitting the stored data set to the data analysis apparatus.
또한 상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함하고, 상기 데이터 획득부는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득하고, 상기 데이터셋은 상기 제1 모델정보의 태그 및 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 대응하는 값을 포함할 수 있다.In addition, each of the plurality of model information includes at least one tag, the data acquisition unit acquires the data in a form matched to the tag of the first model information, and the dataset is a tag of the first model information and a value corresponding to the tag of the first model information.
그리고 상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함하고, 상기 복수의 모델정보 중 적어도 일부는, 적어도 하나의 가상 태그; 적어도 하나의 현실 태그; 및 상기 획득된 데이터 중 상기 적어도 하나의 현실 태그에 매칭된 것으로부터 상기 가상 태그에 매칭되는 값을 연산하기 위한 소정의 연산 기준 정보;를 포함할 수 있다.and each of the plurality of model information includes at least one tag, and at least some of the plurality of model information includes: at least one virtual tag; at least one reality tag; and predetermined calculation reference information for calculating a value matching the virtual tag from those matching the at least one real tag among the acquired data.
또한 상기 모델정보 입력부는 사용자 인터페이스부를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스부는, 상기 복수의 모델정보의 목록을 표시하고 상기 사용자가 상기 제1 모델정보를 선택하여 입력 가능한 장비모델목록 영역부; 상기 제1 모델정보가 선택된 경우, 상기 제1 모델정보의 태그의 목록을 표시하는 장비모델태그목록 영역부; 및 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 상기 적어도 하나의 가상 태그 중 적어도 일부인 제1 가상 태그가 포함된 경우, 상기 소정의 연산 기준 정보 중 상기 제1 가상 태그에 대응하는 제1 연산 기준 정보를 표시하는 장비모델기준정보 영역부를 포함할 수 있다.The model information input unit may include a user interface unit, and the user interface unit may include: an equipment model list area unit for displaying a list of the plurality of model information and allowing the user to select and input the first model information; an equipment model tag list area unit for displaying a list of tags of the first model information when the first model information is selected; and when the tag of the first model information includes a first virtual tag that is at least a part of the at least one virtual tag, displaying first operation reference information corresponding to the first virtual tag among the predetermined operation reference information It may include an equipment model reference information area unit.
그리고 상기 장비모델태그목록 영역부는, 상기 사용자가 상기 제1 가상 태그를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비할 수 있다.In addition, the equipment model tag list area unit may have an input function allowing the user to input or modify the first virtual tag.
그리고 상기 장비모델기준정보 영역부는, 상기 사용자가 상기 제1 연산 기준 정보를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비할 수 있다.In addition, the equipment model reference information area unit may include an input function that allows the user to input or modify the first operation reference information.
그리고 상기 데이터 저장부는, 상기 복수의 모델정보에 포함된 태그들 각각의 관련 정보의 목록을 포함하는 데이터베이스부를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스부는, 상기 목록을 표시하고, 상기 사용자가 상기 목록에 특정의 태그를 추가하거나 상기 관련 정보룰 수정 가능한 아이템 목록 영역부를 포함할 수 있다.And the data storage unit includes a database unit including a list of related information of each of the tags included in the plurality of model information, and the user interface unit displays the list, and the user selects a specific tag in the list. It may include an item list area that can add or modify the related information.
또한 상기 데이터 획득부는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득하고, 상기 데이터 처리부는, 상기 획득된 데이터에서 오류 데이터를 검출하여 제거하거나 다른 데이터로 치환함으로써 상기 획득된 데이터를 정제하는 과정; 상기 제1 연산 기준 정보에 따라, 상기 정제된 데이터 중 적어도 일부를 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값으로 전환시키는 과정; 상기 적어도 일부가 전환된 데이터에서 아웃라이어 정보를 검출하고 상기 아웃라이어 정보를 처리하라는 신호를 생성하는 과정; 상기 아웃라이어 정보가 검출된 데이터를 소정의 검출 기준에 따라 복수의 그룹으로 묶고, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 생성하는 과정; 및 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 기반으로 상기 데이터셋을 생성하는 과정을 수행하여 상기 데이터셋을 형성할 수 있다.In addition, the data acquisition unit acquires the data in a form matched to the tag of the first model information, and the data processing unit detects and removes error data from the acquired data or replaces the acquired data with other data. refining process; converting at least a portion of the refined data into a value corresponding to the first virtual tag according to the first operation reference information; detecting outlier information in the at least partially converted data and generating a signal to process the outlier information; bundling the data from which the outlier information is detected into a plurality of groups according to a predetermined detection criterion, and generating summary information for each of the plurality of groups; and generating the dataset based on the summary information for each of the plurality of groups to form the dataset.
그리고 상기 사용자 인터페이스부는, 상기 소정의 검출 기준 정보 또는 상기 연산 기준 정보를 표시하거나 입력받는 기준정보목록 영역부를 더 포함할 수 있다.The user interface may further include a reference information list area for displaying or receiving the predetermined detection reference information or the calculation reference information.
그리고 상기 제1 모델정보는 상기 공정 장비의 물리적 특성 정보를 소정의 기준에 따라 변형하여 생성한 가상 모델정보일 수 있다.In addition, the first model information may be virtual model information generated by transforming the physical property information of the process equipment according to a predetermined criterion.
그리고 상기 공정 장비는 복수 개로 구비되고, 상기 가상 모델정보의 물리적 특성 정보는 상기 복수 개의 공정 장비 각각의 물리적 특성 정보들을 조합하여 생성될 수 있다.The process equipment may be provided in plurality, and the physical property information of the virtual model information may be generated by combining the physical property information of each of the plurality of process equipment.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 데이터 수집 장치에서 실행되는 데이터 수집 방법은, 복수의 모델정보 중 공정 장비에 대응하는 제1 모델정보를 입력 받는 단계; 상기 공정 장비로부터 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋을 형성하는 단계;를 포함할 수 있다.In order to solve the above-described technical problem, the data collection method executed in the data collection device of the present invention includes: receiving first model information corresponding to process equipment among a plurality of model information; acquiring data from the process equipment; and processing the obtained data based on the input first model information to form a specific data set.
그리고 상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함하고, 상기 복수의 모델정보 중 적어도 일부는, 적어도 하나의 가상 태그; 적어도 하나의 현실 태그; 및 상기 획득된 데이터 중 상기 적어도 하나의 현실 태그에 매칭된 것으로부터 상기 가상 태그에 매칭되는 값을 연산하기 위한 소정의 연산 기준 정보;를 포함할 수 있다.and each of the plurality of model information includes at least one tag, and at least some of the plurality of model information includes: at least one virtual tag; at least one reality tag; and predetermined calculation reference information for calculating a value matching the virtual tag from those matching the at least one real tag among the acquired data.
또한 상기 데이터를 획득하는 단계는, 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 매칭된 형태로 획득하고, 상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계는, 상기 획득된 데이터에서 오류 데이터를 검출하여 제거하거나 다른 데이터로 치환함으로써 상기 획득된 데이터를 정제하는 단계; 상기 제1 연산 기준 정보에 따라, 상기 정제된 데이터 중 적어도 일부를 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값으로 전환시키는 단계; 상기 적어도 일부가 전환된 데이터에서 아웃라이어 정보를 검출하고, 상기 아웃라이어 정보를 처리하라는 신호를 생성하는 단계; 상기 아웃라이어 정보가 검출된 데이터를 소정의 검출 기준에 따라 복수의 그룹으로 묶고, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 생성하는 단계; 및 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 기반으로 상기 데이터셋을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the acquiring of the data includes acquiring the data in a form matched to the tag of the first model information, and the forming of the specific data set includes detecting and removing erroneous data from the acquired data. or refining the obtained data by replacing it with other data; converting at least a portion of the refined data into a value corresponding to the first virtual tag according to the first operation reference information; detecting outlier information from the at least partially converted data and generating a signal to process the outlier information; bundling the data for which the outlier information is detected into a plurality of groups according to a predetermined detection criterion, and generating summary information for each of the plurality of groups; and forming the dataset based on the plurality of group-specific summary information.
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치 및 그 방법은 장비의 모델정보를 이용하여 보다 손쉬운 개별 공장 맞춤형 데이터 관리를 표준화하고 펑션화하여 구현함으로써 스마트팩토리 기술을 현장에서 용이하고 빠르게 적용할 수 있도록 한다.The data collection apparatus and method according to an embodiment of the present invention standardize and functionalize easier data management for individual factories using model information of equipment so that smart factory technology can be easily and quickly applied in the field. do.
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 및 분석 시스템은 위의 수집 장치 및 그 방법을 이용함으로써 표준화되고 펑션화된 서비스를 이용 가능하도록 하여 데이터 수집 및 분석을 위한 리소스를 절약하고, 동시에 다양한 공장의 데이터를 분석, 조회하는데 있어 효율적으로 활용하고 관리하는 것이 가능하다.The data collection and analysis system according to an embodiment of the present invention saves resources for data collection and analysis by enabling standardized and functionalized services by using the above collection device and method, and at the same time It is possible to efficiently utilize and manage data in analyzing and inquiring.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 저장부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 개념도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 분석 장치에서 수행되는 데이터 분석활용 방법을 나타내는 개념도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부의 구성을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram illustrating the configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating a configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram showing the configuration of a model information input unit according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating a configuration of a data storage unit according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention.
12 is a conceptual diagram illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention.
13 is a conceptual diagram illustrating a data analysis and utilization method performed by a data analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
14 is a block diagram illustrating a configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
15 is a block diagram illustrating a configuration of a model information input unit according to an embodiment of the present invention.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following is merely illustrative of the principles of the invention. Therefore, those skilled in the art will be able to devise various devices that, although not explicitly described or shown herein, embody the principles of the present invention and are included within the spirit and scope of the present invention. In addition, all conditional terms and examples listed herein are, in principle, expressly intended only for the purpose of understanding the concept of the present invention, and it should be understood that they are not limited to the specifically enumerated embodiments and states as such. do.
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시 예들뿐만 아니라 특정 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Moreover, it is to be understood that all detailed description reciting the principles, aspects, and embodiments of the invention, as well as specific embodiments, are intended to cover structural and functional equivalents of such matters. It should also be understood that such equivalents include not only currently known equivalents, but also equivalents developed in the future, i.e., all devices invented to perform the same function, regardless of structure.
따라서, 예를 들어, 본 명세서의 순서도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.Thus, for example, the flowcharts herein are to be understood as representing conceptual views of illustrative circuitry embodying the principles of the invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc. may be tangibly embodied on computer-readable media and be understood to represent various processes performed by a computer or processor, whether or not a computer or processor is explicitly shown. should be
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.The functions of the various elements shown in the figures including a processor or functional blocks represented by similar concepts may be provided by the use of dedicated hardware as well as hardware having the ability to execute software in association with appropriate software. When provided by a processor, the functionality may be provided by a single dedicated processor, a single shared processor, or a plurality of separate processors, some of which may be shared.
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.In addition, the clear use of terms presented as processor, control, or similar concepts should not be construed as exclusively referring to hardware having the ability to execute software, and without limitation, digital signal processor (DSP) hardware, ROM for storing software. It should be understood to implicitly include (ROM), RAM (RAM) and non-volatile memory. Other common hardware may also be included.
본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도 되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.In the claims of the present specification, a component expressed as a means for performing the function described in the detailed description includes, for example, a combination of circuit elements that perform the function or software in any form including firmware/microcode, etc. It is intended to include all methods of performing the function of the device, coupled with suitable circuitry for executing the software to perform the function. Since the present invention defined by these claims is combined with the functions provided by the various enumerated means and in a manner required by the claims, any means capable of providing the functions are equivalent to those contemplated from the present specification. should be understood as
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. The above objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description in relation to the accompanying drawings, and accordingly, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 또한 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 예시도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention. Also, FIG. 2 is an exemplary diagram showing the configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치(10)는, 모델정보 입력부(100), 데이터 획득부(200) 및 데이터 처리부(300)를 포함할 수 있다. 1 and 2 , the
데이터 수집 장치(10)는, 데이터 저장부(400)를 더 포함할 수 있다.The
데이터 수집 장치(10)는, 데이터 송신부(500)를 더 포함할 수 있다.The
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치는 서버 또는 PC와 같은 데이터 연산이 가능한 전자 장치를 통해 구현될 수 있다. The data collection apparatus according to an embodiment of the present invention may be implemented through an electronic device capable of data operation, such as a server or a PC.
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치(10)는, 공장과 같은 현장 별로 구비되어 공정 장비(900)로부터 데이터를 전달 받을 수 있다. 이를 위해 상기 데이터 수집 장치(10), 보다 구체적으로 데이터 획득부(200)는 데이터의 수신이 가능한 유선 또는 무선의 통신 장치를 포함할 수 있다. The
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 분석 장치(1000)는 역시 서버 또는 PC와 같은 데이터 연산이 가능한 전자 장치를 통해 구현될 수 있고, 상기 데이터 수집 장치로부터 가공된 데이터셋을 전달 받아 모니터링 및 분석 작업을 수행할 수 있다. The
본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 수집 장치(10) 및 데이터 분석 장치(1000)는 단일 장치에서 함께 구현될 수 있다. 이 경우 상기 단일 장치는 각 공장 별로 설치될 수 있고, 또는 클라우드 서버와 같은 공장 외부의 장치로 구현될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 수집 장치(10)는 각 공장별로 설치되고, 데이터 분석 장치(1000)는 클라우드 서버 등 공장 외부의 장치에 연결되어 데이터 송신부(500)를 이용한 무선 통신을 통해 데이터를 송수신하는 시스템을 이룰 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 수집 장치(10)와 데이터 분석 장치(1000)는 일대다(一對多)로 연결되어, 하나의 데이터 분석 장치(1000)에서 복수의 데이터 수집 장치(10)의 데이터 송신부(500)로부터 수신한 데이터셋들을 모니터링하고 처리할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
모델정보 입력부(100)는, 복수의 모델정보 중 공정 장비(900)에 대응하는 제1 모델정보를 입력 받는 구성일 수 있다.The model
본 발명은 이와 같이 실제 모델정보 및 가상 모델 정보를 이용하고, 이를 사용자가 선택입력 가능한 인터페이스를 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 공정 장비(900)로부터 출력된 미정제 데이터를 소정의 모델정보 선택에 따라 해당 모델정보에 포함된 태그 정보를 이용하여 체계적으로 수집(획득)할 수 있다.The present invention can use the real model information and the virtual model information as described above, and provide an interface that allows the user to select and input them. According to an embodiment of the present invention, the unrefined data output from the
상기 태그 정보는 후술하는 태그(Tag) 및 태그 관련 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The tag information may include at least one of a tag and tag-related information, which will be described later.
또한 본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 모델정보는 별도의 장비(device) 정보에 상속되도록 구성할 있다. 이 경우, 상기 장비 정보는 다시 상기 태그에 상속될 수 있다. 이 태그는 상기 데이터 획득부(100)에서 수집 또는 참조하여 데이터 수집 시 이용할 수 있다.Also, according to an embodiment of the present invention, the model information may be configured to be inherited by separate device information. In this case, the equipment information may be inherited by the tag again. This tag may be collected or referenced by the
데이터 획득부(200)는, 상기 공정 장비(900)로부터 데이터를 획득하는 구성일 수 있다.The
상기 공정 장비(900)는 도 2에 도시된 바와 같이 다양한 형태의 데이터 중 적어도 일부를 출력하는 장치일 수 있다.As shown in FIG. 2 , the
PLC(Programmable Logic Controller)는 프로그램 가능 논리 제어 장치를 의미할 수 있다. 즉 디지털 또는 아날로그 입출력 모듈을 통하여 로직, 시퀀싱, 타이밍, 카운팅, 연산과 같은 특수한 기능을 수행하기 위하여 프로그램 가능한 메모리를 사용하고 여러 종류의 기계나 프로세서를 제어하는 디지털 동작의 전자장치 또는 제어 논리를 프로그램에 의하여 변경시킬 수 있는 제어기를 의미한다. A programmable logic controller (PLC) may refer to a programmable logic control device. In other words, programmable memory is used to perform special functions such as logic, sequencing, timing, counting, and operation through digital or analog input/output modules, and digital operation electronic devices or control logic that control various types of machines or processors are programmed. It means a controller that can be changed by
HMI(Human Machine Interface)는, 시각이나 청각과 관련 지어진 인간의 아날로그적인 인지의 세계와 컴퓨터나 통신의 디지털을 처리하는 기계의 세계를 연결하는 인터페이스를 의미한다.Human Machine Interface (HMI) refers to an interface that connects the world of analog perception of humans related to sight and hearing and the world of machines that process digital processing of computers and communications.
모드버스(modbus)는, 제조공장이나 놀이공원, 빌딩 등의 각종 기계들을 자동화하고 제어하는 목적으로 사용되는 Programmable Logic Controller(PLC)들과의 통신에 사용할 목적으로 만들어진 시리얼 통신 프로토콜이다..Modbus is a serial communication protocol created for the purpose of communication with Programmable Logic Controllers (PLCs) used for the purpose of automating and controlling various machines such as manufacturing plants, amusement parks, and buildings.
이러한 PLC, HMI, modbus로부터는 공장에 실장된 공정 장비의 각종 센싱 데이터, 사용자 입력 데이터 등을 획득할 수 있다.Various sensing data and user input data of process equipment mounted in the factory can be acquired from such PLC, HMI, and modbus.
본 발명에 따른 공정 장비(900)는 반드시 공장 등에 설치된 공정 장비로 국한되지는 않는다.The
즉, 도 2에 도시된 바와 같이, 제조실행시스템(MES; Manufacturing Execution System) 또는 전사적 자원관리(ERP; Enterprise Resource Planning) 시스템과 같이 다양한 관리 데이터를 획득 가능한 관리 시스템 또한 본 발명에 따른 공정 장비(900)일 수 있다.That is, as shown in FIG. 2, a management system capable of acquiring various management data, such as a Manufacturing Execution System (MES) or an Enterprise Resource Planning (ERP) system, is also a process equipment ( 900).
제조실행시스템(MES)은 제조업체의 공장 관리를 위한 개념이자 구현 도구이다. 제조업의 시스템 계층 구조는 계획-실행-제어의 3계층으로 구분되고 그 중 실행의 기능이 MES로 정의된다.Manufacturing Execution System (MES) is a concept and implementation tool for manufacturers' plant management. The manufacturing system hierarchical structure is divided into three layers of plan-execution-control, and the function of execution is defined as MES.
전사적 자원관리(ERP; Enterprise Resource Planning)는, 기업 내 생산, 물류, 재무, 회계, 영업과 구매, 재고 등 경영 활동 프로세스들을 통합적으로 연계해 관리해 주며, 기업에서 발생하는 정보들을 서로 공유하고 새로운 정보의 생성과 빠른 의사결정을 도와주는 관리 시스템을 말한다.Enterprise Resource Planning (ERP) integrates and manages business activity processes such as production, logistics, finance, accounting, sales, purchasing, and inventory within a company, and shares information generated in the company with each other and provides new information. It refers to a management system that helps the creation and quick decision-making of
데이터 처리부(300)는, 상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋을 형성하는 구성일 수 있다.The
본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 제1 모델 정보를 기반으로 현장의 공정 장비(900)에 대응하는 장비정보가 세팅되고, 상기 데이터 처리부(300)는 상기 장비 정보를 이용하여 상기 특정의 데이터셋을 형성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, equipment information corresponding to the on-
본 발명의 일 실시 예에 따라, 상기 데이터 처리부(300)는, 상기 장비 정보에서 상속 받아 데이터 저장부(400)에 저장된 태그에 대응하는 값을 이용하여 상기 특정의 데이터셋을 형성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
데이터 저장부(400)는, 상기 복수의 모델정보 및 상기 형성된 데이터셋 중 적어도 하나를 저장하는 구성일 수 있다.The
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 저장부(400)는, 데이터 거버너(Data Governor), 데이터 레이크(Data Lake), 임시 데이터 저장소(Temporary Data Storage)룰 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the
데이터 거버너(Data Governor)는, 여러 소스의 데이터를 통합하는 데 필요한 작업량을 최소화하는 데이터 관리 수단을 의미할 수 있다.A data governor may refer to a data management means that minimizes the amount of work required to integrate data from multiple sources.
상기 데이터 거버너에는 태그 관련 정보, 즉 본 발명의 태그에 대응하는 값(데이터)을 언제, 어디의 것을 어떻게 수집하여 어디에 저장할 것인지에 관한 정보가 저장될 수 있다. 상기 데이터 거버너에는 태그 관련 표준/기준성 관리 정보가 저장된다.The data governor may store tag-related information, that is, information on when, where, how, and where to collect and store a value (data) corresponding to the tag of the present invention. The data governor stores tag-related standards/standardity management information.
이러한 태그 관련 정보는 본 발명의 데이터 획득부(200)에서 받아올 수 있다.Such tag-related information may be received from the
데이터 레이크(Data Lake)는 모든 규모의 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있는 중앙 집중식 저장소를 의미할 수 있다. 데이터 레이크(Data Lake)에는 태그의 시계열성 데이터가 저장된다.A data lake can refer to a centralized repository that can store structured and unstructured data of any size. The data lake stores time-series data of tags.
임시 데이터 저장소(Temporary Data Storage)는, 컴퓨터에서 상대적으로 속도가 느린 주 저장소(Disk DB)에 데이터를 저장하기 전에 속도가 빠른 In Memory DB에 데이터와 세팅값을 미리 복사해 놓는 임시 장소로서, 전처리를 빠르게 처리하기 위한 임시 저장 메모리일 수 있다.Temporary data storage is a temporary place where data and setting values are copied in advance to the fast In-Memory DB before saving the data to the relatively slow main storage (Disk DB) on the computer. It may be a temporary storage memory for fast processing.
데이터 송신부(500)는, 상기 저장된 데이터 또는 데이터셋을 데이터 분석 장치(1000)로 송신하는 구성일 수 있다.The
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 예시도이다.3 is an exemplary diagram illustrating a configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함할 수 있다.Each of the plurality of model information may include at least one tag.
태그(Tag)는, 일반적으로 어떤 정보를 검색할 때 사용하기 위해 부여하는 단어 혹은 키워드를 의미할 수 있다. 본 발명에서의 태그는 실제 또는 가상의 공정 장비(900) 또는 그 조합에서 출력되는 데이터들을 구분하는 명칭일 수 있다.A tag may refer to a word or a keyword given to be used when searching for information in general. In the present invention, the tag may be a name for classifying data output from the real or
상기 데이터 획득부(200)는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득할 수 있다.The
보다 구체적으로는 제1 모델정보의 태그에 대응되는 데이터만을 수집하여 획득하거나, 또는 수집된 데이터에서 제1 모델정보의 태그에 대응되는 것만을 추려 획득하는 것이 가능하다.More specifically, it is possible to acquire and collect only data corresponding to the tag of the first model information, or select and acquire only the data corresponding to the tag of the first model information from the collected data.
상기 데이터셋은 상기 제1 모델정보의 태그 및 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 대응하는 값을 포함할 수 있다.The dataset may include a tag of the first model information and a value corresponding to the tag of the first model information.
상기 복수의 모델정보 중 적어도 일부는, 적어도 하나의 가상 태그 및 적어도 하나의 현실 태그를 포함할 수 있다.At least a portion of the plurality of model information may include at least one virtual tag and at least one real tag.
현실 태그는 공정 장비(900)의 특정 센서 등 데이터를 생성하는 구성 요소들 각각에 직접 대응되는 태그일 수 있다.The real tag may be a tag that directly corresponds to each of the components that generate data, such as a specific sensor of the
가상 태그는 상기 현실 태그의 변형 또는 복수의 현실 태그의 조합을 의미할 수 있다. 상기 가상 태그에 대응되는 데이터(값)는 상기 현실 태그에 대응되는 데이터(값)을 소정의 연산 기준(계산 함수, 계산식, Rule-based 함수)에 따라 변환한 것일 수 있다.The virtual tag may mean a modification of the reality tag or a combination of a plurality of reality tags. The data (value) corresponding to the virtual tag may be converted from data (value) corresponding to the real tag according to a predetermined calculation standard (calculation function, calculation formula, rule-based function).
상기 복수의 모델정보 중 상기 적어도 일부는 소정의 연산 기준 정보를 포함할 수 있다.At least a portion of the plurality of model information may include predetermined calculation reference information.
상기 소정의 연산 기준 정보는, 상기 획득된 데이터 중 상기 적어도 하나의 현실 태그에 매칭된 것으로부터 상기 가상 태그에 매칭되는 값을 연산하기 위한 정보일 수 있다.The predetermined calculation reference information may be information for calculating a value matching the virtual tag from those matching the at least one real tag among the acquired data.
상기 소정의 연산 기준 정보는 본 발명의 일 실시 예에 따라 연산 함수 또는 연산식으로 구현될 수 있다.The predetermined arithmetic reference information may be implemented as an arithmetic function or an arithmetic expression according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 장치(10)는 상기와 같은 가상 태그 개념을 활용하여 리소스의 절약 및 데이터의 표준화가 가능하다.The
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부의 구성을 나타내는 블록도이다.4 is a block diagram showing the configuration of a model information input unit according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.5 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
상기 모델정보 입력부(100)는 사용자 인터페이스부(110)를 포함할 수 있다.The model
사용자 인터페이스부(110)는 터치패널 또는 퍼스널 컴퓨터의 모니터 등으로 구현되는 화면 구성을 포함할 수 있다. 또한 터치 방식 또는 키보드/마우스 입력 방식에 의한 사용자 입력 장치를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 장비모델목록 영역부(111), 장비모델태그목록 영역부(112) 및 장비모델기준정보 영역부(113)를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 장비모델관련정보 영역부(114)를 더 포함할 수 있다.The
장비모델목록 영역부(111)는, 상기 복수의 모델정보의 목록을 표시하고 상기 사용자가 상기 제1 모델정보를 선택하여 입력 가능한 구성일 수 있다. 이는 수집하고 있는 센싱 장비 모델들의 목록을 조회하는 영역으로서, 여러 장비의 ITEM 을 조합하여 이루어져 있는 경우 가상 모델정보를 만들어서 관리할 수 있다.The equipment model
장비모델태그목록 영역부(112)는, 상기 제1 모델정보가 선택된 경우, 상기 제1 모델정보의 태그의 목록을 표시하는 구성일 수 있다. 이는 장비 모델 수집 아이템(태그)의 목록을 표시하는 영역으로서, 보다 구체적으로 화면 위에 선택된 장비 모델이 수집하는 센싱값 또는 계산되어 제공되는 정보 아이템(태그)들의 목록 조회가 가능한 영역을 의미할 수 있다.The equipment model tag
장비모델기준정보 영역부(113)는, 상기 사용자가 상기 제1 가상 태그를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비할 수 있다. The equipment model reference
장비모델기준정보 영역부(113)는, 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 상기 적어도 하나의 가상 태그 중 적어도 일부인 제1 가상 태그가 포함된 경우, 상기 소정의 연산 기준 정보 중 상기 제1 가상 태그에 대응하는 제1 연산 기준 정보를 표시하는 구성일 수 있다.The equipment model reference
장비모델기준정보 영역부(113)는, 상기 사용자가 상기 제1 연산 기준 정보를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비할 수 있다.The equipment model reference
즉, 장비모델기준정보 영역부(113)는, 제1 연산 기준 정보인 아이템(태그) 계산 함수 또는 계산식을 정의하는 영역으로서, 보다 구체적으로 물리적 센싱이 아닌 특정의 기준, 즉 계산함수나 계산식에 의해 값이 생성되는 가상 아이템(가상 태그)의 경우 해당 계산식 또는 계산 함수를 입력 또는 조회하는 컬럼 등으로 구현될 수 있다.That is, the equipment model reference
장비모델관련정보 영역부(114)는, 선택된 장비 모델의 관련 정보, 즉 사진, 사양, 매뉴얼 등 관련된 정보를 조회하는 영역일 수 있다.The equipment model related
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 저장부의 구성을 나타내는 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a configuration of a data storage unit according to an embodiment of the present invention.
도 6에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 저장부(400)는, 데이터베이스부(410)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 6 , the
데이터베이스부(410)는, 상기 복수의 모델정보에 포함된 태그들 각각의 관련 정보의 목록을 포함할 수 있다. 상기 관련 정보는 장비 구분, 아이템 명, ID, 단위, 설명 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 관련 정보를 활용하여 수집된 Tag들의 원 데이터, 요약 데이터, 데이터 셋 등 증분되는 데이터도 포함할 수 있다.The
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.7 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 도 7에 도시된 바와 같은 아이템 목록 영역부(115)를 더 포함할 수 있다.The
아이템 목록 영역부(115)는,상기 태그의 표준화된 형태인 아이템명 및 그 관련 정보의 목록을 표시할 수 있다.The item
아이템 목록 영역부(115)는, 상기 사용자가 상기 목록에 특정의 태그를 추가하거나 상기 관련 정보를 수정 가능한 입력 수단을 제공할 수 있다.The item
아이템 목록 영역부(115)는, 같은 종류의 센싱을 표준화하여 관리할 수 있다. 즉, 다른 모델의 장비로 수집하더라도 센싱 종류가 같으면 같은 형식의 태그의 명칭과 관련 정보를 통일되게 관리할 수 있다. 또한 새로운 장비 모델을 추가할 때 수집하는 아이템을 일일이 타이핑하지 않고 목록에서 선택하는 것만으로 쉽게 추가할 수 있다.The item
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.8 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 실장 장비모델목록 영역부(116) 및 실장 장비모델태그목록 영역부(117)을 더 포함할 수 있다.The
실장 장비모델목록 영역부(116)는 공장 등의 필드에 실장 되어 있는 공정장비(900)의 목록을 표시할 수 있다. 더 나아가 사용자에 의해 상기 목록 중 어느 하나의 장비를 선택 가능한 입력 구성을 포함할 수 있다.The mounting equipment model
상기 장비목록은 상기 모델정보를 기반으로 형성된, 공정장비(900)에 대응되는 장비정보의 목록을 의미할 수 있다.The equipment list may refer to a list of equipment information corresponding to the
실장 장비모델목록 영역부(116)는 단일 또는 여러 공장에서 데이터를 출력하고 있는 장비들의 목록을 표시하는 영역일 수 있다. 또한 신규 장비를 추가할 때 기등록 관리되고 있는 모델정보를 선택하면 자동으로 해당 장비의 태그들까지 하단의 실장 장비모델태그목록 영역부(117)에 자동 생성이 될 수 있다.The mounted equipment model
또한 가상 장비의 장비 정보도 물리적 장비의 장비 정보와 함께 표시되고 관리될 수 있다In addition, the device information of the virtual device can be displayed and managed together with the device information of the physical device.
실장 장비모델태그목록 영역부(117)는, 공장 등의 필드에 실장 되어 있는 공정장비의 태그 목록을 표시할 수 있다. 사용자에 의해 실장 되어 있는 장비의 목록 중 어느 하나의 장비가 선택된 경우 해당 공정장비의 태그의 목록을 표시할 수 있다.The mounted equipment model tag
상기 해당 공정장비의 태그는, 상기 장비 정보 또는 모델 정보로부터 상속 받은 것일 수 있다.The tag of the corresponding process equipment may be inherited from the equipment information or model information.
실장 장비모델태그목록 영역부(117)는, 장비 목록에서 선택된 장비가 수집하는 센싱 또는 제공하는 정보 아이템(태그) 목록을 조회 가능한 영역일 수 있다. 물리적 센싱이 아닌 계산식에 의해 값이 생성되는 가상 태그의 경우 기본 생성 계산식 또는 계산 함수를 입력하는 컬럼이 포함될 수 있다.The mounted equipment model tag
상기 사용자 인테페이스부(110)는, 태그 저장소 관리 영역(미도시)를 포함할 수 있다. 이는 각각의 Tag 별로 수집 저장소를 관리 가능한 영역이다. The
상기 태그 저장소 관리 영역(미도시)는, 데이터베이스부(410) 중, 센싱된 태그값을 정제되지 않은 상태로 각각 저장하는 태그 소스 저장 DB를 관리하는 영역 및 각각의 Tag 별로 이상치 및 변환한 정제 데이터의 저장소 정보를 관리하는 태그 타겟 저장 DB를 관리하는 영역(미도시)을 포함할 수 있다. 하나의 태그라도 여러 개의 저장소를 지정하여 복수로 저장 가능하고, 이러한 저장소 관리도 추가되는 장비의 모델을 선택하면 자동 생성 가능하다.The tag storage management area (not shown) includes an area for managing a tag source storage DB that stores sensed tag values in an unrefined state in the
상기 데이터 획득부(200)는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득할 수 있다.The
상기 데이터 처리부(300)는, 상기 획득된 데이터에서 오류 데이터를 검출하여 제거하거나 다른 데이터로 치환함으로써 상기 획득된 데이터를 정제할 수 있다.The
상기 데이터 처리부(300)는, 상기 제1 연산 기준 정보에 따라, 상기 정제된 데이터 중 적어도 일부를 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값으로 전환시킬 수 있다.The
본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 처리부(300)는, 상기 제1 가상 태그에 대응되는 값과 상기 정제된 데이터 중 상기 적어도 일부의 매칭값의 이력을 실시간 또는 주기적으로 모니터링할 수 있다. 상기 이력은 데이터 저장부(400)에 저장되어 관리될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
이 경우, 소정의 시간 구간 또는 공간적 구획 단위에서 제1 가상 태그에 대응되는 값의 변화량의 표준 편차가 상기 적어도 일부인 데이터의 표준편차보다 작아지는 등으로 해당 가상 태그를 사용하는 것이 적절치 않다고 판단하고, 이를 사용자 인터페이스부(110)를 통해 표출하도록 하는 것도 가능하다.In this case, it is determined that it is not appropriate to use the virtual tag because the standard deviation of the change amount of the value corresponding to the first virtual tag in a predetermined time section or spatial division unit is smaller than the standard deviation of the at least part of the data, It is also possible to express this through the
본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 처리부(300)는, 상기 제1 가상 태그에 대응되는 값과 상기 정제된 데이터 각각의 이력을 실시간 또는 주기적으로 모니터링할 수 있다. 상기 이력은 데이터 저장부(400)에 저장되어 관리될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the
이 경우, 상기 정제된 데이터 각각 중 일부의 소정의 시간 구간 또는 공간적 구획 단위에서 제1 가상 태그에 대응되는 값의 변화량의 동기되는 정도가 일정 범위의 기준에 들어오는 경우, 이들을 조합하여 가상 태그로 대체할 것을 추천함으로써 데이터의 저장 및 분석에 필요한 시스템의 리소스를 절약할 것을 알리는 정보를 사용자 인터페이스부(110)를 통해 표출하도록 하는 것도 가능하다.In this case, if the synchronization degree of the change amount of the value corresponding to the first virtual tag in a predetermined time interval or spatial division unit of some of the refined data falls within a certain range of criteria, they are combined and replaced with a virtual tag It is also possible to display information informing of saving system resources required for data storage and analysis through the
제1 가상 태그에 대응되는 값의 변화량의 표준 편차가 상기 적어도 일부인 데이터의 표준편차보다 작아지는 등으로 가상 태그를 사용하는 것이 적절치 않다고 판단하고, 이를 사용자 인터페이스부(110)를 통해 표출할 수 있다.It is determined that it is inappropriate to use a virtual tag because the standard deviation of the change amount of the value corresponding to the first virtual tag is smaller than the standard deviation of the at least part of the data, and this can be expressed through the
상기 데이터 처리부(300)는, 상기 적어도 일부가 전환된 데이터에서 아웃라이어 정보를 검출하고 상기 아웃라이어 정보를 처리하라는 신호를 생성할 수 있다.The
아웃라이어(Outlier)는, 데이터 중 평균치에서 크게 벗어나서 다른 대상들과 확연히 구분되는 표본을 의미할 수 있다. 이러한 아웃라이어의 정보는 모니터링 및 분석의 주요한 대상이 될 수 있다.An outlier may mean a sample that is significantly different from the average of data and is clearly distinguished from other subjects. The information of these outliers can be the main subject of monitoring and analysis.
상기의 생성된 신호는 데이터 송신부(500)를 거쳐 데이터 분석 장치(1000)로 전달될 수 있다. 또는 사용자 인터페이스부(110) 등을 이용하여 사용자가 인지할 수 있는 형태로 표출될 수 있다.The generated signal may be transmitted to the
상기 데이터 처리부(300)는, 상기 아웃라이어 정보가 검출된 데이터를 소정의 검출 기준에 따라 복수의 그룹으로 묶고, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 생성할 수 있다.The
상기 데이터 처리부(300)는, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 기반으로 상기 데이터셋을 형성할 수 있다.The
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인터페이스부의 화면 구성을 나타내는 예시도이다.9 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration of a user interface unit according to an embodiment of the present invention.
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 도 9에 도시된 바와 같은 기준정보목록 영역부(118)를 더 포함할 수 있다.The
기준정보목록 영역부(118)는, 상기 소정의 검출 기준 정보 또는 상기 연산 기준 정보를 표시하거나 입력받는 구성일 수 있다.The reference information
기준정보목록 영역부(118)는, 도 9에 도시된 바와 같이, 수집된 데이터를 분석할 수 있도록 데이터를 변환해주거나 이벤트를 발생시키는 계산식을 함수로 정의하여 관리 가능한 함수(Function) 정의 영역, 함수를 호출할 때 필요한 인수값을 정의하는 함수 전달 입력 인수(Parameter) 정의 영역, 최종 결과값으로 전달되는 변수 이름을 정의 가능한 Return Value 정의 영역을 포함할 수 있다.The reference information
이와 같이 본 발명의 장치(10)는, 모델정보를 선택한 이후에도 각 계산함수 또는 계산식의 취사 선택을 통한 구체적인 조정이 가능하여, 현장 맞춤형 세팅이 가능하다.As described above, in the
또한 본 발명의 장치(10)는, 장비모델정보, 가상태그를 포함한 태그 정보, 검출 기준 정보/연산 기준 정보를 각각 목록화하여 데이터베이스부(410)에 정렬하여 저장하고, 사용자 인터페이스부(110)에 각각 또는 상호 조합하여 표시하고 선택 또는 입력 받을 수 있도록 구현되며, 이를 통해 표준화가 가능하면서도 현장 맞춤형 세팅이 보다 용이한 사용자 설정 및 사용 환경을 제공할 수 있다. In addition, the
특정의 모델정보를 추가 또는 수정하는 경우 등록된 태그 정보를 이용하거나, 손쉽게 가상 태그를 생성할 수 있어, 리소스 절약이 가능한 동시에 사용자 접근성이 개선된다.When adding or modifying specific model information, registered tag information can be used or virtual tags can be easily created, thereby saving resources and improving user accessibility.
상기 제1 모델정보는 가상 모델정보일 수 있다.The first model information may be virtual model information.
상기 가상 모델정보는, 상기 공정 장비(900)의 물리적 특성 정보를 소정의 기준에 따라 변형하여 가상의 모델정보일 수 있다.The virtual model information may be virtual model information by transforming the physical property information of the
상기 공정 장비(900)는 복수 개로 구비되고, 상기 가상 모델정보의 물리적 특성 정보는 상기 복수 개의 공정 장비(900) 각각의 물리적 특성 정보들을 조합하여 생성될 수 있다.The
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 순서도이다.10 is a flowchart illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법은, 데이터 수집 장치(10)에서 실행될 수 있다.The data collection method according to an embodiment of the present invention may be executed in the
상기 데이터 수집 방법은 복수의 모델정보 중 공정 장비(900)에 대응하는 제1 모델정보를 입력 받는 단계(S100)를 포함할 수 있다.The data collection method may include receiving first model information corresponding to the
상기 단계(S100)는 보다 구체적으로, 본 발명의 모델정보 입력부(100)에 의해 수행될 수 있다.More specifically, the step (S100) may be performed by the model
상기 데이터 수집 방법은 상기 공정 장비(900)로부터 데이터를 획득하는 단계(S200)를 포함할 수 있다.The data collection method may include acquiring data from the process equipment 900 ( S200 ).
상기 단계(S200)는 보다 구체적으로, 본 발명의 데이터 획득부(200)에 의해 수행될 수 있다.More specifically, the step S200 may be performed by the
상기 데이터 수집 방법은 상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.The data collection method may include processing the acquired data based on the input first model information to form a specific data set (S300).
상기 단계(S200)는 보다 구체적으로, 본 발명의 데이터 처리부(300)에 의해 수행될 수 있다.More specifically, the step S200 may be performed by the
상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함할 수 있다.Each of the plurality of model information may include at least one tag.
상기 복수의 모델정보 중 적어도 일부는, 적어도 하나의 가상 태그 및 적어도 하나의 현실 태그를 포함할 수 있다.At least a portion of the plurality of model information may include at least one virtual tag and at least one real tag.
상기 복수의 모델정보 중 상기 적어도 일부는, 상기 획득된 데이터 중 상기 적어도 하나의 현실 태그에 매칭된 것으로부터 상기 가상 태그에 매칭되는 값을 연산하기 위한 소정의 연산 기준 정보를 더 포함할 수 있다.The at least a portion of the plurality of model information may further include predetermined calculation reference information for calculating a value matching the virtual tag from those matching the at least one real tag among the acquired data.
상기 데이터를 획득하는 단계(S100)는, 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 매칭된 형태로 획득할 수 있다.In the obtaining of the data ( S100 ), the data may be obtained in a form matched to the tag of the first model information.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 순서도이다. 또한 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 방법을 나타내는 개념도이다.11 is a flowchart illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention. 12 is a conceptual diagram illustrating a data collection method according to an embodiment of the present invention.
도 11 및 도 12에 도시된 바와 같이, 상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)는, 상기 획득된 데이터를 정제하는 단계(S310)를 포함할 수 있다.11 and 12 , the step of forming the specific data set (S300) may include the step of refining the obtained data (S310).
상기 단계(S310)에서 상기 획득된 데이터를 정제하는 작업은, 상기 획득된 데이터에서 오류 데이터를 검출하여 제거하거나 다른 데이터로 치환하는 것을 포함할 수 있다. 상기 '치환'은 계산을 통해 변환하는 것을 포함하는 것일 수 있다.Refining the obtained data in step S310 may include detecting and removing erroneous data from the obtained data or replacing it with other data. The 'substitution' may include converting through calculation.
오류 데이터 제거를 위해서 정제(Refine)함수가 사전 또는 본 발명의 데이터 수집 방법의 실행 중에 정의될 수 있다. 이러한 정제함수에 의해서 데이터에 포함된 공백문자, Data Type의 이상, Overflow 등의 오류가 제거되거나 치환될 수 있다. 상기 '치환'은 '변환'을 포함하는 개념일 수 있다.In order to remove erroneous data, a refine function may be defined in advance or during execution of the data collection method of the present invention. By this refinement function, errors such as blank characters, data type abnormalities, and overflows included in data can be removed or replaced. The 'substitution' may be a concept including 'conversion'.
상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)는, 상기 제1 연산 기준 정보에 따라, 상기 정제된 데이터 중 적어도 일부를 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값으로 전환시키는 단계(S320)를 포함할 수 있다.Forming the specific dataset (S300) may include converting at least a portion of the refined data into a value corresponding to the first virtual tag (S320) according to the first operation reference information. can
상기 단계(S320)에서 제1 가상 태그를 생성하기 위한 제1 연산 기준 정보는 사전 또는 본 발명의 데이터 수집 방법의 실행 중에 정의될 수 있다.The first operation reference information for generating the first virtual tag in step S320 may be defined in advance or during execution of the data collection method of the present invention.
상기 제1 연산 기준 정보는 소정의 계산 함수, Rule-based 함수 또는 계산식의 형태일 수 있다. The first calculation reference information may be in the form of a predetermined calculation function, a rule-based function, or a calculation formula.
상기 제1 연산 기준 정보는 상기 가상생성함수일 수 있다.The first calculation reference information may be the virtual generation function.
상기 제1 연산 기준 정보는, 현실(실제) 태그의 값(데이터) 간의 계산으로 가상 태그의 값(데이터)을 생성하는 계산 함수, Rule-based 함수 또는 계산식을 포함할 수 있다. The first calculation reference information may include a calculation function, a rule-based function, or a calculation formula that generates a value (data) of a virtual tag by calculation between values (data) of a real (real) tag.
상기 제1 연산 기준 정보는, 공정의 개별 센싱값의 합으로서 해당 공정 전체 또는 일부의 공정 센싱값을 생성하기 위한 계산 함수, Rule-based 함수 또는 계산식을 포함할 수 있다. The first calculation reference information may include a calculation function, a rule-based function, or a calculation formula for generating a process sensing value of all or part of a process as a sum of individual sensing values of the process.
상기 제1 연산 기준 정보는, 상기와 같은 계산 함수간의 계산식으로서, 가상 의 데이터를 생성하는 기준 정보일 수 있다.The first calculation reference information may be reference information for generating virtual data as a calculation expression between calculation functions as described above.
상기 단계(S320)는, 획득된 데이터의 단위가 분석에 요구되는 단위와 상이한 등의 이유로 소정의 배율이나 계수를 적용하여 연산하는 작업을 더 포함할 수 있다.The step S320 may further include calculating by applying a predetermined magnification or coefficient for reasons such as the reason that the unit of the acquired data is different from the unit required for analysis.
보다 구체적으로, 상기 변환함수를 적용하여 단위 변환 또는 계수변환하는 작업일 수 있다.More specifically, it may be an operation of unit transformation or coefficient transformation by applying the transformation function.
상기 제1 연산 기준 정보는, 상기 배율이나 계수를 적용하는 연산 함수를 포함할 수 있다.The first calculation reference information may include a calculation function to which the magnification or coefficient is applied.
상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)는, 상기 적어도 일부가 전환된 데이터에서 아웃라이어 정보, 즉 이벤트를 검출하는 단계(S330)를 포함할 수 있다.Forming the specific data set (S300) may include detecting outlier information, ie, an event, from the at least partially converted data (S330).
상기 단계(S330)는, 상기 아웃라이어 정보, 즉 이벤트를 처리하라는 신호를 생성할 수 있다.In the step S330, the outlier information, that is, a signal to process an event may be generated.
상기 단계(S330)에서 이벤트를 검출(마킹)하기 위한 이벤트 조건 함수는 사전 또는 본 발명의 데이터 수집 방법의 실행 중에 정의될 수 있다.An event condition function for detecting (marking) an event in step S330 may be defined in advance or during execution of the data collection method of the present invention.
상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)는, 상기 아웃라이어 정보가 검출된 데이터를 소정의 검출 기준에 따라 복수의 그룹으로 묶고, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 생성하는 단계(S340)를 포함할 수 있다.The step of forming the specific data set (S300) includes grouping the data for which the outlier information is detected into a plurality of groups according to a predetermined detection criterion, and generating summary information for each of the plurality of groups (S340). may include
상기 제1 연산 기준 정보는, Rule based 함수로써 획득된 원 데이터, 요약 데이터, 데이터셋을 등을 입력값으로 단순 조건뿐 아니라 복합 조건(머신러닝 분석모델 포함)에 따른 결과값을 Return하여 가상의 데이터를 생성하는 기준 정보일 수 있다.The first operation reference information is based on a rule-based function, and returns the result value according to complex conditions (including machine learning analysis models) as input values, such as raw data, summary data, and datasets. It may be reference information for generating data.
상기 단계(S340)는, 특정의 시간 단위, 예를 들면 1분, 5분, 15분, 1시간, 또는 1 개월과 같은 시간 단위로 상기 데이터를 그루핑하여 시간 구간별 요약 정보를 생성하는 것일 수 있다. 상기 요약 정보는 해당 구간의 평균값과 같은 대표값일 수 있다.The step (S340) may be to generate summary information for each time section by grouping the data in a specific time unit, for example, a time unit such as 1 minute, 5 minutes, 15 minutes, 1 hour, or 1 month. have. The summary information may be a representative value such as an average value of a corresponding section.
상기 단계(S340)는, 특정의 생산 단위, 묶음 단위, 제품 단위, 제품 위치 구간 단위로 요약 정보를 생성하는 것일 수 있다.The step S340 may be to generate summary information in a specific production unit, bundle unit, product unit, and product location section unit.
상기 특정의 데이터셋을 형성하는 단계(S300)는, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 기반으로 상기 데이터셋을 형성하는 단계(S350)를 포함할 수 있다.Forming the specific data set (S300) may include forming the data set based on the plurality of group-specific summary information (S350).
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 분석 장치에서 수행되는 데이터 분석활용 방법을 나타내는 개념도이다.13 is a conceptual diagram illustrating a data analysis utilization method performed by a data analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 분석 장치(1000)는, 상기 형성된 데이터셋을 상기 데이터 송신부(500)로부터 전송 받고, 이를 이용하여 실시간 모니터링, 아웃라이어 정보(이벤트) 감지 및 처리, 센싱값의 이력(History) 모니터링, 데이터셋을 조회하여 분석 모델에 적용 결과를 조회하는 분석 모니터링, 데이터셋을 적용한 모델을 생성하고 수행하는 분석 단계를 순차적으로 수행할 수 있다.The
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 수집 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.14 is a block diagram illustrating a configuration of a data collection device according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따라, 도 14의 수집정보 입력기는, 아래 상술하는 과정을 거쳐 정보들을 입력받거나 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부(100)는 상기 수집정보 입력기를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the collection information input device of FIG. 14 may receive or generate information through the process described in detail below. The model
먼저 후술할 태그의 표준이 되는 아이템 정보가 정의될 수 있다.First, item information serving as a standard of a tag to be described later may be defined.
상기 표준적인 아이템 정보는 상기 데이터 저장부(400), 보다 구체적으로 데이터 거버너에 저장될 수 있다.The standard item information may be stored in the
아이템은, 온도, 압력, 전압, 전류, 작동여부 등의 각각의 종류별로 수집되는 데이터의 수집 표준을 정의한 부분일 수 있다. The item may be a part defining a collection standard of data collected for each type, such as temperature, pressure, voltage, current, operation status, and the like.
표준으로 정의 되는 것은 기본 수집 단위, 기본 수집 주기, 기본 데이터 Type 등일 수 있다.What is defined as a standard may be a basic collection unit, a basic collection cycle, and a basic data type.
그 이후 데이터 정제/변환/가상생성 함수(데이터 변환함수 표준) 정보가 정의될 수 있다, After that, data cleaning/transformation/virtual creation function (data transformation function standard) information can be defined,
정제함수란 데이터가 들어오면 오류 데이터를 어떻게 변환 또는 삭제 시킬지 정의한 함수를 의미할 수 있다.The refinement function may mean a function that defines how to convert or delete error data when data is received.
변환함수란 데이터가 정상적으로 들어온 값들을 단위 변환 또는 계수변환 또는 Rule 변환하기 위하여 계산식을 정의한 함수일 수 있다.The conversion function may be a function in which a calculation formula is defined for unit conversion, coefficient conversion, or rule conversion of values normally received by data.
가상생성함수란 가상의 데이터, 즉, 가상태그의 값을 생성하는 함수일 수 있다.The virtual creation function may be a function that generates virtual data, that is, a value of a virtual tag.
그 이후에, 공정장비의 모델정보를 정의할 수 있다. 상기 모델정보는 공정 장비(900)의 표준이 되는 모델로 설명할 수 있다.After that, model information of process equipment can be defined. The model information may be described as a standard model of the
새로운 센싱장비 모델을 추가 등록할 때에는 센싱장비의 SPEC, 제조사 정보, 통신Type 등을 입력 받을 수 있다.When registering a new sensing device model, the SPEC of the sensing device, manufacturer information, communication type, etc. can be input.
위 추가된 모델정보에서 수집할 수 있는 태그의 정보들은 상기 아이템의 목록에서 선택되어 표준적인 태그 밑 태그 관련 정보들이 입력되도록 추가될 수 있다.The tag information that can be collected from the above added model information is selected from the list of items and can be added so that tag-related information under the standard tag is input.
위에서 추가된 태그들의 정보에 장비모델별 특성들이 입력 정의될 수 있다. 즉 공정장비(900)에서 지원하는 Min/Max 한계정보, 가상 Tag 여부, 장비 지원 수집 주기, 상기 데이터 정제/변환/계산 정의 함수 등이 포함될 수 있다.Characteristics for each equipment model may be input and defined in the information of the tags added above. That is, Min/Max limit information supported by the
이후, 장비 정보를 추가 등록할 수 있다. 즉, 표준정의가 아닌 현장의 공정장비 또는 가상장비에 대응하는 개별정의가 진행되는 것이다.Thereafter, equipment information may be additionally registered. That is, individual definitions corresponding to on-site process equipment or virtual equipment, rather than standard definitions, are in progress.
센싱장비를 새로 도입할 때 위 모델정보의 목록에서 해당하는 특정 모델을 선택하면 표준 정의된 모델정보가 자동 입력될 수 있다.When a new sensing device is introduced, standard-defined model information can be automatically entered by selecting a corresponding specific model from the list of model information above.
이후, 추가된 장비 정보에서 공정장비(900) 별 특성들이 수정, 입력되어 정의될 수 있다. 즉, 장비 위치, 상위 네트워크 연결 정보, 매핑되는 설비 정보 등이 이에 해당될 수 있다.Thereafter, in the added equipment information, characteristics for each
이후, 자동 추가된 태그 정보가 해당 공정설비 필요한 경우 특성에 맞게 수정, 입력 정의될 수 있다. 해당 설비의 공정의 특성에 맞는 수집주기, UCL/USL/Target/LSL/LCL 한계값, 단위변환함수, 생성할 요약 데이터 등이 이에 해당될 수 있다.Thereafter, the automatically added tag information can be modified and input defined according to the characteristics of the corresponding process facility, if necessary. These may include the collection cycle, UCL/USL/Target/LSL/LCL limit values, unit conversion function, and summary data to be generated that are suitable for the process characteristics of the facility.
이후, 분석 대상인 특정의 데이터셋이 정의될 수 있다. 즉, 생성된 태그의 값과 요약데이터들을 조합하여 생성될 데이터셋이 정의될 수 있다.Thereafter, a specific data set to be analyzed may be defined. That is, a data set to be generated by combining the generated tag values and summary data may be defined.
상기와 같은 과정을 거친 후, 장치(10)의 수집기에서는 데이터를 수집할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 수집기는 데이터 획득부(200) 및 사익 데이터 처리부(300) 중 적어도 하나를 포함하는 구성일 수 있다.After the above process, the collector of the
상기 수집기, 보다 구체적으로 원천 데이터 획득부는 정의된 장비 정보와 하위 태그 정보들을 데이터 저장부(400), 보다 구체적으로 데이터 거버너에서 먼저 가져오고, 그것을 참조하여 데이터를 수집할 수 있다. 수집할 때 원천 데이터를 저장부(400)의 메인 저장소에 저장하고, 동시에 임시 저장소에 저장할 수 있다. The collector, more specifically the source data acquisition unit, may first bring the defined equipment information and sub-tag information from the
상기와 같은 과정을 거친 후, 수집기의 데이터 정제부에서는 수집된 데이터를 정제할 수 있다. 상기의 데이터 정제부는 실시 예에 따라 본 발명의 데이터 획득부(200) 또는 데이터 처리부(300)에 포함되도록 구성될 수 있다.After the above process, the data purification unit of the collector may purify the collected data. The data refiner may be configured to be included in the
또한 수집기의 데이터 전처리부에서는 수집된 데이터를 변환할 수 있다. 상기의 데이터 전처리부는 실시 예에 따라 본 발명의 데이터 획득부(200) 또는 데이터 처리부(300)에 포함되도록 구성될 수 있다.In addition, the data preprocessor of the collector can transform the collected data. The data pre-processing unit may be configured to be included in the
상기 데이터 정제부 및 데이터 전처리부는 상기 임시 저장소의 데이터를 정제/변환함수를 활용하여 정제/변환할 수 있다 정제 또는 변환된 데이터는 메인 저장소에 저장될 수 있다.The data refiner and the data preprocessor may refine/convert the data in the temporary storage using a refinement/conversion function. The refined or converted data may be stored in the main storage.
또한 데이터 전처리부는 결과 데이터가 형성되면 다시 현실태그의 값들을 이용하여 가상태그의 값을 생성하고 저장할 수 있다In addition, when the result data is formed, the data preprocessor may generate and store the value of the virtual tag again using the values of the real tag.
또한, 최종 데이터가 생성되었을 때 한계값 발생 여부들을 확인하여 이벤트를 발생시킬 수 있다.Also, when the final data is generated, it is possible to check whether or not a threshold value has occurred to generate an event.
필요 시, 모니터링 서버로 이벤트와 Tag 값 정보가 실시간으로 송신될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 분석기는 본 발명의 데이터 분석 장치(1000)에 포함될 수 있다.If necessary, event and tag value information can be transmitted to the monitoring server in real time. According to an embodiment of the present invention, the data analyzer may be included in the
이후, 데이터전처리부는 요약 정보를 생성할 수 있다. 즉 태그값들의 데이터 저장 및 변환이 완료되면, 이것들을 활용하여 요약 정보를 생성할 수 있다.Thereafter, the data preprocessor may generate summary information. That is, when data storage and conversion of tag values is completed, summary information can be generated by utilizing them.
또한 분석대상 데이터셋 정의에서 정의된 대로 분석에 필요한 데이터셋을 정의할 수 있다. Also, as defined in the definition of the data set to be analyzed, the data set required for analysis can be defined.
필요 시 데이터 송신부(400)를 통해 모니터링 서버로 이벤트와 태그값 정보를 실시간으로 보내줄 수 있다. 사용자는 실시간 조회 항목으로 선택된 태그들을 웹 서비스에서 받아서 실시간 태그값, 요약 값, 이벤트 값들을 볼 수 있다.If necessary, the event and tag value information may be transmitted to the monitoring server through the
데이터 분석기에서는 데이터셋을 조회하여 분석할 수 있다. 즉, 생성된 데이터셋과 정의된 분석함수를 호출하여 데이터셋의 정보를 분석할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 데이터 분석기는 본 발명의 데이터 분석 장치(1000)에 포함될 수 있다.In the data analyzer, data sets can be searched and analyzed. That is, by calling the generated data set and the defined analysis function, the information of the data set can be analyzed. According to an embodiment of the present invention, the data analyzer may be included in the
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부의 구성을 나타내는 블록도이다.15 is a block diagram illustrating a configuration of a model information input unit according to an embodiment of the present invention.
도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 모델정보 입력부(100)는, 사용자 인터페이스부(110)를 포함할 수 있다.15 , the model
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 상기 아이템의 목록을 표시 또는 입력 받는 아이템 목록 영역부를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 상기의 기준 정보들 또는 함수들이 표시 또는 입력되는 Function 목록 영역부를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 상기 모델 정보의 목록이 표시되고 모델정보가 선택 또는 입력되는 모델목록 영역부를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 상기 장비 정보가 표시 또는 입력되는 공정장비 영역부를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 상기 태그 정보가 표시 또는 입력되는 태그 목록 영역부를 포함할 수 있다. 상기 태그 목록 영역부는 상기 태그의 값의 요약 기준이 정의되는 태그요약 정의부를 포함할 수 있다.The
상기 사용자 인터페이스부(110)는, 데이터셋의 목록이 표시되는 데이터셋 목록 영역부를 포함할 수 있다.The
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 제어 방법은 프로그램 코드로 구현되어 다양한 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장된 상태로 서버 또는 기기들에 제공될 수 있다. Meanwhile, the above-described control method according to various embodiments of the present invention may be implemented as a program code and stored in various non-transitory computer readable media, and may be provided to a server or devices.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.The non-transitory readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, and the like, and can be read by a device. Specifically, the various applications or programs described above may be provided by being stored in a non-transitory readable medium such as a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims In addition, various modifications are possible by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.
10: 데이터 수집 장치
100: 모델정보 입력부 110: 사용자 인터페이스부
111: 장비모델목록 영역부 112: 장비모델태그목록 영역부
113: 장비모델기준정보 영역부 114: 장비모델관련정보 영역부
115: 태그관련정보목록 영역부
116: 실장 장비모델목록 영역부 117: 실장 장비모델태그목록 영역부
118: 기준정보목록 영역부 119: 데이터셋 목록 영역부
200: 데이터 획득부 300: 데이터 처리부
400: 데이터 저장부 410: 데이터베이스부
500: 데이터 송신부
900: 공정 장비 1000: 데이터 분석 장치10: Data Acquisition Device
100: model information input unit 110: user interface unit
111: equipment model list area section 112: equipment model tag list area section
113: Equipment model reference information area section 114: Equipment model related information area section
115: tag related information list area part
116: Mounted equipment model list area unit 117: Mounted equipment model tag list area unit
118: reference information list area section 119: data set list area section
200: data acquisition unit 300: data processing unit
400: data storage unit 410: database unit
500: data transmitter
900: process equipment 1000: data analysis device
Claims (16)
상기 공정 장비로부터 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
상기 입력된 제1 모델정보를 기반으로 상기 획득된 데이터를 처리하여 특정의 데이터셋을 형성하는 데이터 처리부; 및
상기 복수의 모델정보 및 상기 형성된 데이터셋 중 적어도 하나를 저장하는 데이터 저장부를 포함하고,
상기 모델정보 입력부는 사용자 인터페이스부를 포함하고,
상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함하고,
상기 복수의 모델정보 중 적어도 일부는,
적어도 하나의 가상 태그;
적어도 하나의 현실 태그; 및
상기 획득된 데이터 중 상기 적어도 하나의 현실 태그에 매칭된 것으로부터 상기 가상 태그에 매칭되는 값을 연산하기 위한 소정의 연산 기준 정보;를 포함하고,
상기 데이터 획득부는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득하고,
상기 데이터 처리부는,
상기 획득된 데이터에서 오류 데이터를 검출하여 제거하거나 다른 데이터로 치환함으로써 상기 획득된 데이터를 정제하는 과정;
상기 정제된 데이터 중 적어도 일부가 상기 연산 기준 정보 중 하나에 의해 전환된 값을 상기 적어도 하나의 가상 태그 중 적어도 일부인 제1 가상 태그에 대응하는 값으로 하는 과정; 및
상기 제1 가상 태그에 대응되는 값과 상기 정제된 데이터 각각의 이력을 실시간 또는 주기적으로 모니터링하는 과정;
상기 정제된 데이터의 상기 각각 중 일부의 소정 단위 시간 내에서의 변화량과 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값의 변화량이 상호 동기되는 정도가 소정의 기준을 만족하는 경우, 상기 정제된 데이터의 상기 각각 중 일부와 상기 제1 가상 태그에 대응하는 값의 조합을 통해 대체 가상 태그를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
a model information input unit for receiving first model information corresponding to process equipment among a plurality of model information;
a data acquisition unit for acquiring data from the process equipment;
a data processing unit for processing the acquired data based on the input first model information to form a specific data set; and
a data storage unit for storing at least one of the plurality of model information and the formed data set;
The model information input unit includes a user interface unit,
Each of the plurality of model information includes at least one tag,
At least some of the plurality of model information,
at least one virtual tag;
at least one reality tag; and
Predetermined calculation reference information for calculating a value matching the virtual tag from those matching the at least one real tag among the acquired data; and
The data acquisition unit acquires the data in a form matched to the tag of the first model information,
The data processing unit,
refining the acquired data by detecting and removing erroneous data from the acquired data or replacing it with other data;
setting a value in which at least a portion of the refined data is converted according to one of the operation reference information to a value corresponding to a first virtual tag that is at least a portion of the at least one virtual tag; and
monitoring a value corresponding to the first virtual tag and a history of each of the refined data in real time or periodically;
When a degree of mutual synchronization between the amount of change in a predetermined unit time of a portion of each of the refined data and the amount of change in the value corresponding to the first virtual tag satisfies a predetermined criterion, each of the refined data and generating an alternative virtual tag through a combination of a part of the first virtual tag and a value corresponding to the first virtual tag.
상기 저장된 데이터셋을 데이터 분석 장치로 송신하는 데이터 송신부를 더 포함하는 데이터 수집 장치.
The method of claim 1,
The data collection device further comprising a data transmitter for transmitting the stored data set to a data analysis device.
상기 복수의 모델정보의 각각은 적어도 하나의 태그를 포함하고,
상기 데이터 획득부는 상기 데이터를 상기 제1 모델정보의 태그에 매칭된 형태로 획득하고,
상기 데이터셋은 상기 제1 모델정보의 태그 및 상기 제1 모델정보의 상기 태그에 대응하는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
The method of claim 1,
Each of the plurality of model information includes at least one tag,
The data acquisition unit acquires the data in a form matched to the tag of the first model information,
The data set includes a tag of the first model information and a value corresponding to the tag of the first model information.
상기 사용자 인터페이스부는,
상기 복수의 모델정보의 목록을 표시하고 상기 사용자가 상기 제1 모델정보를 선택하여 입력 가능한 장비모델목록 영역부;
상기 제1 모델정보가 선택된 경우, 상기 제1 모델정보의 태그의 목록을 표시하는 장비모델태그목록 영역부; 및
상기 제1 모델정보의 상기 태그에 상기 제1 가상 태그가 포함된 경우, 상기 소정의 연산 기준 정보 중 상기 제1 가상 태그에 대응하는 제1 연산 기준 정보를 표시하는 장비모델기준정보 영역부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
The method of claim 1,
The user interface unit,
an equipment model list area unit for displaying a list of the plurality of model information and allowing the user to select and input the first model information;
an equipment model tag list area unit for displaying a list of tags of the first model information when the first model information is selected; and
When the first virtual tag is included in the tag of the first model information, an equipment model reference information area unit for displaying first operation reference information corresponding to the first virtual tag among the predetermined operation reference information; Data collection device, characterized in that.
상기 장비모델태그목록 영역부는,
상기 사용자가 상기 제1 가상 태그를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
7. The method of claim 6,
The equipment model tag list area part,
and an input function allowing the user to input or modify the first virtual tag.
상기 장비모델기준정보 영역부는,
상기 사용자가 상기 제1 연산 기준 정보를 입력 또는 수정 가능한 입력 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
8. The method of claim 7,
The equipment model reference information area unit,
and an input function allowing the user to input or modify the first calculation reference information.
상기 데이터 저장부는,
상기 복수의 모델정보에 포함된 태그들 각각의 관련 정보의 목록을 포함하는 데이터베이스부를 포함하고,
상기 사용자 인터페이스부는,
상기 목록을 표시하고, 상기 사용자가 상기 목록에 특정의 태그를 추가하거나 상기 관련 정보를 수정 가능한 아이템 목록 영역부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
7. The method of claim 6,
The data storage unit,
and a database unit including a list of related information of each of the tags included in the plurality of model information,
The user interface unit,
and an item list area for displaying the list and allowing the user to add a specific tag to the list or edit the related information.
상기 데이터 처리부는,
상기 적어도 일부가 전환된 데이터에서 아웃라이어 정보를 검출하고 상기 아웃라이어 정보를 처리하라는 신호를 생성하는 과정;
상기 아웃라이어 정보가 검출된 데이터를 소정의 검출 기준에 따라 복수의 그룹으로 묶고, 상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 생성하는 과정; 및
상기 복수의 그룹 별 요약 정보를 기반으로 상기 데이터셋을 생성하는 과정을 수행하여 상기 데이터셋을 형성하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
7. The method of claim 6,
The data processing unit,
detecting outlier information from the at least partially converted data and generating a signal to process the outlier information;
bundling the data for which the outlier information is detected into a plurality of groups according to a predetermined detection criterion, and generating summary information for each of the plurality of groups; and
and forming the dataset by performing a process of generating the dataset based on the summary information for each of the plurality of groups.
상기 사용자 인터페이스부는,
상기 소정의 검출 기준 정보 또는 상기 연산 기준 정보를 표시하거나 입력받는 기준정보목록 영역부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
11. The method of claim 10,
The user interface unit,
and a reference information list area for displaying or receiving the predetermined detection reference information or the calculation reference information.
상기 제1 모델정보는 상기 공정 장비의 물리적 특성 정보를 소정의 기준에 따라 변형하여 생성한 가상 모델정보인 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
The method of claim 1,
The first model information is data collection device, characterized in that the virtual model information generated by transforming the physical property information of the process equipment according to a predetermined standard.
상기 공정 장비는 복수 개로 구비되고,
상기 가상 모델정보의 물리적 특성 정보는 상기 복수 개의 공정 장비 각각의 물리적 특성 정보들을 조합하여 생성되는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 장치.
13. The method of claim 12,
The process equipment is provided in plurality,
The physical property information of the virtual model information is a data collection device, characterized in that generated by combining the physical property information of each of the plurality of process equipment.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200141623A KR102416040B1 (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Apparatus and method for acquiring data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200141623A KR102416040B1 (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Apparatus and method for acquiring data |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220056936A KR20220056936A (en) | 2022-05-09 |
KR102416040B1 true KR102416040B1 (en) | 2022-07-01 |
Family
ID=81582246
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200141623A KR102416040B1 (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Apparatus and method for acquiring data |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102416040B1 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102623351B1 (en) * | 2023-06-16 | 2024-01-10 | 주식회사 리코시스템 | Smart Factory System |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007052571A (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and device for standardization of quality data collection |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102044617B1 (en) * | 2015-03-31 | 2019-11-13 | 가부시키가이샤 코쿠사이 엘렉트릭 | Substrate processing apparatus, manufacturing method and recording medium of semiconductor device |
-
2020
- 2020-10-29 KR KR1020200141623A patent/KR102416040B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007052571A (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Method and device for standardization of quality data collection |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20220056936A (en) | 2022-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Tao et al. | Data-driven smart manufacturing | |
Dotoli et al. | An overview of current technologies and emerging trends in factory automation | |
Lu et al. | Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues | |
Tao et al. | Digital twin-driven product design framework | |
Wang et al. | Digital twin design for real-time monitoring–a case study of die cutting machine | |
Theorin et al. | An event-driven manufacturing information system architecture for Industry 4.0 | |
EP3221756B1 (en) | Semantic contextualization in a programmable logic controller | |
EP3018596B1 (en) | Dynamic search engine for an industrial environment | |
Orellana et al. | From legacy-based factories to smart factories level 2 according to the industry 4.0 | |
US20170351226A1 (en) | Industrial machine diagnosis and maintenance using a cloud platform | |
US7590541B2 (en) | HMI presentation layer configuration system | |
US9953280B2 (en) | Industry-specific workflows in a manufacturing execution system with premier integration | |
US20180107198A1 (en) | Augmented manufacturing system | |
EP3018597A1 (en) | Crawler for discovering control system data in an industrial automation environment | |
José Álvares et al. | Development of a cyber-physical framework for monitoring and teleoperation of a CNC lathe based on MTconnect and OPC protocols | |
KR20180101815A (en) | System and Method of Smart Factory Operation Management Solution Service Using Big Data Platform | |
CN104144204A (en) | Using cloud-based data for industrial simulation | |
Corallo et al. | Model-based Big Data Analytics-as-a-Service framework in smart manufacturing: A case study | |
Shafiq et al. | Manufacturing data analysis in internet of things/internet of data (IoT/IoD) scenario | |
Shin et al. | A holonic-based self-learning mechanism for energy-predictive planning in machining processes | |
KR20230017556A (en) | System and operational methods for manufacturing execution based on artificial intelligence and bigdata | |
Brecher et al. | The need of dynamic and adaptive data models for cyber-physical production systems | |
Brecher et al. | An ecosystem for digital shadows in manufacturing | |
KR102416040B1 (en) | Apparatus and method for acquiring data | |
Touckia | Integrating the digital twin concept into the evaluation of reconfigurable manufacturing systems (RMS): literature review and research trend |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |