KR20220115466A - 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 장치는, 통신부, 상기 저장부, 상기 통신부와 동작 가능하게 연결된 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 제조 현장을 관리하는 현장 서버로부터 공작 기계 정보, 가공 시간, 가동 시간, 절삭 부하 및 생산량 중 적어도 하나를 포함하는 현장 데이터를 수신하고, 상기 제조 현장 데이터를 입력으로 피삭재에 대응하는 절삭공구의 절삭 조건을 예측하도록 학습된 공구 추천 모델을 이용하여 절삭 조건을 결정하고, 상기 현장 서버로 상기 결정된 절삭 조건과 함께 절삭 조건에 따른 설비들의 가공 현황을 모니터링하기 위한 인터페이스를 제공하도록 구성된다.

Description

제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING CUTTING TOOL DATA PLATFORM FOR MANUFACTURING SITES}

본 발명은 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.

절삭가공은 공구의 이송에 따라 피삭재와의 직접 접촉을 통한 가공을 의미하며, 최종 가공 결과물은 공구형상, 공구소재, 공구코팅, 공구수명에 따라 큰 영향을 받는다. 피삭재의 기계적 물성, 절삭력에 대한 정보는 공구의 정보와 함께 최종적인 가공품질을 예상할 수 있는 중요한 요소로 인식되고 있다.

최근, 절삭가공을 이용한 부품 제조공정에 다양한 첨단기술을 접목하여 가공결과를 사전적/시각적으로 예측하고 확인이 가능한 가상가공(Virtual Machining)은 국내외에서 다양한 연구를 통해 고도화/정교화 되고 있으나, 피삭재와의 접촉을 통해 가공품질에 많은 영향을 미치는 절삭공구에 대한 데이터베이스(DB)와 가공공정 모니터링이 연계된 기술 개발은 이루어지지 않고 있다.

아직까지, 국내 제조산업 현장에서는 대부분의 작업공정을 작업자의 노하우에 의존하고 있으며, 가공에 사용하기 위한 공구를 선정하고 절삭조건을 정함에 있어, 경험기반의 과거 정보를 적용함으로써 가공품질과 생산효율성이 저하되는 문제가 발생할 뿐만 아니라, 처음 접하는 소재나 새로운 소재를 가공할 때 적합한 공구와 절삭조건을 선정하는데 많은 어려움을 겪고 있다.

일예로, 현재 국내 부품제조 현장에서는 피삭재의 종류와 사용조건에 적합한 절삭공구를 선정하는데 많은 어려움을 겪고 있으며, 피삭재의 종류와 사용환경, 가공형상에 적합하지 않은 절삭공구를 선정하여 사용함으로써 불규칙한 마모와 파손으로 인해 공구수명이 단축되고, 이로 인해 공구교체 시간이 증가되어 공정지연 및 비용증가로 생산성이 저하되고 있다.

이에, 절삭공구 정보 데이터 구축을 통해 제조 현장에 가공공정 모니터링 기반의 절삭공구 데이터 플랫폼을 제공하는 방법이 요구된다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 제조 현장의 특성에 적합한 절삭공구 데이터 플랫폼의 제공이 가능한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 현장 데이터 모니터링 시스템 및 클라우드향 공구/공정 추천 시스템을 구축하여, 사용자가 보다 쉽게 현장 데이터를 관리하고 모니터링할 수 있는 절삭공구 데이터 플랫폼을 제공하는 것이다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치가 제공된다. 상기 장치는, 통신부, 상기 저장부, 상기 통신부와 동작 가능하게 연결된 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 제조 현장을 관리하는 현장 서버로부터 공작 기계 정보, 가공 시간, 가동 시간, 절삭 부하 및 생산량 중 적어도 하나를 포함하는 현장 데이터를 수신하고, 상기 제조 현장 데이터를 입력으로 피삭재에 대응하는 절삭공구의 절삭 조건을 예측하도록 학습된 공구 추천 모델을 이용하여 절삭 조건을 결정하고, 상기 현장 서버로 상기 결정된 절삭 조건과 함께 절삭 조건에 따른 설비들의 가공 현황을 모니터링하기 위한 인터페이스를 제공하도록 구성된다.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 가공공정 모니터링 기반의 절삭공구 데이터 플랫폼을 제공함으로써, 절삭공구 선정, 절삭조건 설정, 가공최적화, 가공공정 모니터링·진단과 함께 절삭공구의 수명과 가공품질을 자동으로 예측 가능한 바, 작업자의 경험 및 노하우의 의존도를 낮추고 다품종 제조현장에 적극 대응이 가능할 수 있다. 특히, 수요기업 양산현장의 지속적인 공정 최적화가 가능하고, 이상상태에 대응할 수 있다.

또한, 본 발명은 절삭공구 데이터를 실제 공작기계에 설치된 어플리케이션에 제공함으로써, 절삭가공을 자동화함에 따라 생산성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 공구 제조사 별로 다른 명칭으로 사용되던 공구 형상 변수를 표준화하여 데이터베이스에 저장하고, 관리함으로써, CAM(Computer Aided Manufacturing)에 필요한 데이터를 자동으로 일괄 전송하여 정확한 가공공정 설계가 가능할 수 있고, 여러 공구 메이커에서 치수 제원이 공통됨으로써 공구 제조사 간의 제품 비교나 가공 형상으로 공구를 선정을 하는 것이 용이할 수 있다.

또한, 본 발명은 피삭재의 절삭가공 공정 예측모델에 필요한 경도, 연신율, 인장강도 등의 주요 물성정보를 제공함으로써, 진보된 가상가공(Virtual machining)기술이 적용된 디지털 트윈(Digital twin) 기술 개발에 활용할 수 있다. 특히, 고부가가치 부품가공에 활용함으로써 국내 제조장비 및 부품제조 산업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있다.

또한, 본 발명은 절삭공구 데이터 플랫폼의 절삭공구 DB 및 피삭재 DB와 제조현장 가공데이터를 활용한 절삭부하 및 수명 예측모델이 적용된 절삭공정 모니터링을 통해 가공 중 공구교체시기의 정확한 판단이 가능하여, 공구교체의 시점을 정확하게 예측할 수 있어, 부정확한 공구교체로 인한 공구 비용 및 부품 재가공 비용 손실을 최소화하고 생산성 향상에 기여할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템에서 절삭공구 플랫폼의 활용 순서를 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4 내지 도 17은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 내용을 설명하기 위한 개략도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템의 개략도이다.

도 1을 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템은 공구 정보, 피삭재 정보 및 공작기계 정보와 제조 현장에서 수집된 가공 현장 정보를 클라우드 플랫폼에 저장하고, 클라우드 플랫폼에 저장된 데이터를 기초로 어느 하나의 제조 현장에서 피삭재의 특성에 맞는 절삭공구 및 절삭공구의 운전 조건을 추천해줄 수 있다.

보다 구체적으로, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템은 각종 피삭재의 특성에 적합한 절삭공구를 선정하고, 절삭조건을 설정하고, 제조현장의 가공 데이터와 연계하여 가공공정을 모니터링/진단하고, 절삭공구의 수명과 가공품질을 예측할 수 있으며, 공구정보와 공작기계 어플리케이션/ 인터페이스(대화형 프로그램, 공구 관리 프로그램, 가공 시뮬레이션 프로그램)과 연계하여 생산성을 높일 수 있는 클라우드 기반의 플랫폼 제공 시스템일 수 있다.

아울러, 클라우드 플랫폼에는 처음 가공하거나 가공 데이터가 없는 새로운 피삭재의 절삭 조건을 단시간에 도출하기 위한 피삭재 DB, 피삭재의 특성에 적합한 공구선정을 위한 공구 DB, 가공공정 모니터링·진단, 절삭조건 추천, 가공최적화 및 공구수명 예측을 위한 공정 DB가 저장될 수 있다. 여기서, 피삭재 DB에는 ISO에 근거한 80종의 피삭재에 대한 경도, 절삭성지수 및 비절삭저항 관련 데이터가 포함되고, 공구 DB에는 100종의 공구에 대한 공구소재의 경도, 마찰계수, 열전도도, 코팅물질·구조 및 공구형상 관련 데이터가 탑재되며, 공정 DB에는 제조현장의 실제 공작기계에서 수집하여 처리한 데이터가 포함될 수 있다.

또한, 제조현장의 실제 공작기계에서 수집한 데이터는 1차적으로 전처리(노이즈 등 해석에 필요 없는 데이터 제거)하여 절삭공구 플랫폼의 공정 DB에 축적될 수 있으며, 클라우드 플랫폼은 예측모델 알고리즘을 통해 실제 실험을 통해 구축한 피삭재 DB, 공구 DB와 제조현장의 실제 공작기계에서 수집한 데이터를 비교·검증하고, 기계적 학습을 통해 실험 DB와 현장 DB 데이터 간의 정합성과 신뢰성 등을 검증하여 가공최적화를 도출하고, 이 최적화 데이터를 제조현장(유저)에 전송하여 가공공정 모니터링·진단과 공구의 수명예측 등에 활용할 수 있다. 즉, 본 발명의 클라우드 플랫폼은 최적의 타이밍에서 공구교환이 가능하여 공구비용 저감, 공구의 이상마모에 의한 가공불량 방지 및 품질향상이 기대될 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 시스템은, 가공 모니터링 기반 학습 모델을 위해서 공구데이터(커터종류, 공구재질 등) 및 가공조건(RPM, Feed 등) 등의 파라메터를 기반으로 실제 가공을 통한 실가공 데이터(CNC(부하), 센서-가속도/진동/전류)를 획득(Aquisition)하고, 기준 가공부하(공구동력계 절삭력)와 비교하여 가공데이터를 학습(Training)할 수 있다. 여기서, 실가공 데이터에서 필요 없는 데이터들을 필터/전처리함으로써, 학습을 위한 데이터를 획득할 수 있으며, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 시스템은, 상관관계가 높은 Feature만을 추출하여 이를 Random Forest(RF), Support Vector Machine(SVM), Convolution Neural Network(CNN) 등의 머신러닝 알고리즘을 통한 학습에 활용할 수 있다. 또한, 이를 통해 가공부하, 공구수명 등을 추정을 위한 학습모델을 수립할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 시스템은, 공구데이터 DB와 연계하여 다양한 조건에서의 가공데이터를 학습을 통한 수요 기업 가공공정에서 활용할 수 있는 학습 모델을 수립할 수 있으며, 수요기업 가공장비의 CNC 종류에 따라 Focas2, OPC/UA 등의 통신 인터페이스를 활용할 수 있다. 또한, 전류/전압 센서, 사운드, 진동센서 등 가공장비에 적용 가능한 센서를 설치하여 DAQ를 통해 가공 데이터 확보할 수도 있다.

다양한 실시예에서 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 시스템은, DAQ 및 CNC와 연결되는 엣지 디바이스에 데이터 수집/저장/가시화 모듈 및 로컬 DB를 설치하여 가공공정을 모니터링할 수 있으며, 클라우드 서버와 연계하여 학습 데이터 전송 및 학습 모델을 업데이트 할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 시스템은, 공작기계 어플리케이션(대화형 프로그램, 공구 관리 프로그램, 가공 시뮬레이션 프로그램)을 활용하여 기계 전체의 가동상태를 감시·시각화하고, 표준 공구 데이터를 사용하여 공구제조사 간의 제품비교나 가공형상으로부터 공구를 용이하게 선정할 수 있다. 또한 표준 CAD 데이터에는 공구의 종류별로 좌표계가 설정되어 있어 지금까지 복잡한 작업이었던 3D CAD 간의 조합이 간편할 수 있으며, CAD 데이터를 공작기계의 제어장치 혹은 CAM에 데이터를 전송하여 가공프로그램을 쉽게 작성할 수 있어 생산성이 향상될 수 있다.

도 2는 본 발명의 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템에서 절삭공구 플랫폼의 활용 순서를 도시한 개략도이다.

도 2를 참조하면, 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템은 ① 가공방법 및 가공형상 선택, ②피삭재 선택, ③공구형상과 공구소재 선택, ④공구 후보 제시, ⑤실험기반의 절삭속도에 따른 공구수명 밴드 표시, ⑥비교·검증, 기계적 학습을 통한 가공최적화, 가공공정 모니터링·진단과 공구수명, ⑦절삭시뮬레이터를 통한 사전 검증 순서대로 수행될 수 있다.

구체적으로, ①가공방법 및 가공형상 선택이란 가공현장의 유저가 절삭공구 데이터 플랫폼에 접속하여 가공방법(선삭가공, 밀링가공 등)을 선택하고, 그 후 구체적인 가공형상을 선택하는 것을 의미한다. 예를 들어 선삭가공의 경우, 외경가공, 내경가공, 단면가공, 홈가공, 나사가공등을 선택할 수 있다.

다음으로, ② 피삭재 선택이란 가공하고자 하는 피삭재를 ISO 기준에 근거하여 K 주철, M 스테인리스강, P 철강, N Al합금, S 내열합금(Ti합금, Ni합금 등), H 고경도 재료 또는 담금질강을 선택하는 것을 의미하며, ③공구형상과 공구소재 선택이란 공구형상에서 공구의 크기, 치수, 형상 및 코팅의 종류 등을 선택하고, 공구소재에서 초경합금, 고인성초경합금, 초미립자초경합금, 코팅초경합금, 서멧, 코팅서멧, 세라믹스, cBN 소결체, 코팅세라믹, 다이아몬드소결체를 선택하는 것을 의미한다. 그리고 이 단계에서는 절삭조건(절삭속도, 이송량, 절삭깊이)을 변경할 수도 있다.

다음으로, ④ 공구 후보 제시란 선택한 피삭재와 절삭조건에 적합한 국내 공구제조사의 공구 후보리스트가 제시되는 것을 의미한다. 예를 들어 대구텍의 A 공구, 와이지원의 B 공구, 한국OSG의 C 공구, 위딘의 D 공구 등이 제시될 수 있다.

다음으로, ⑤ 실험기반의 절삭속도에 따른 공구수명 밴드 표시란 선택한 피삭재를 선택한 공구로 설정한 절삭조건에서 가공 시 실험기반의 절삭속도에 따른 공구수명이 밴드로 표시됨을 의미한다. 즉 가공조건이 추천될 수 있으며, 그래프에서 절삭속도를 바꾸면 공구수명이 변할 수 있다.

다음으로 ⑥ 비교·검증, 기계적 학습을 통한 가공최적화, 가공공정 모니터링·진단과 공구수명이란 ⑤에서 추천된 실험기반의 가공조건과 실제 제조현장에서 얻은 데이터 간의 비교 검증과 기계적 학습을 통해 가공최적화, 가공공정 모니터링·진단과 공구의 수명을 예측하는 것을 의미하며, 마지막으로, ⑦ 절삭시뮬레이터를 통한 사전검증이란 절삭공구 플랫폼에서 제공하는 ISO 13399 기반의 공구정보, 공구 형상 정보, 공구-피삭재간 비절삭 계수, 공구 수명 정보등을 활용하여 NC 프로그램의 가상 검증 및 절삭력 예측을 수행하고, 이를 바탕으로 NC 프로그램 최적화를 수행하는 것을 의미한다.

이와 같이, 본 발명의 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 시스템은 제조현장 적용을 위한 가공공정 모니터링/진단 기술과 이와 연계된 절삭공구 데이터 플랫폼을 제공할 수 있으며, 최종적으로는 절삭공구/피삭재 실증 기반 데이터 플랫폼 구축 및 연계 활용기술, 가공공정의 실시간 모니터링 및 상태진단을 위한 제조 데이터 모니터링 시스템 개발, 기업 적용을 위한 가공 데이터 분석, 이상 진단 알고리즘 및 학습모델 개발, 절삭공구 및 가공조건 추천 데이터 플랫폼 및 서비스 어플리케이션 개발, 제조현장 생산성 향상을 위한 데이터 플랫폼 현장적용을 도모할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치(100)(이하, “플랫폼 제공 장치”라 한다)는 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 저장부(140), 인터페이스부(150), 제어부(160) 및 전원 공급부(170)를 포함할 수 있다.

한편, 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 저장부(140), 인터페이스부(150), 제어부(160) 및 전원 공급부(170)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 플랫폼 제공 장치(100)의 기능을 기준으로 분류한 임시 또는 가상의 구성일 뿐이며, 어느 한 구성이 수행하는 기능을 다른 구성이 함께 수행할 수 있으며, 하나의 구성이 전체 구성의 기능을 모두 수행할 수 있음은 물론이다.

통신부(110)는 장치와 장치가 위치한 네트워크 사이의 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(110)는, 인터넷 등의 통신망 상에서 외부의 장치, 서버 중 적어도 하나와 신호를 송수신한다. 여기서, 신호는 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

입력부(120)는 관리자의 플랫폼 제공 장치(100)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 실시 예에 따라, 입력부(120)는 키 패드(key pad) 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.

출력부(130)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(131), 음향 출력 모듈(132) 등이 포함될 수 있다.

구체적으로, 디스플레이부(131)는 플랫폼 제공 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(131)는 플랫폼 제공 장치(100)와 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다.

아울러, 디스플레이부(1231)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(132)은 통신부(120)로부터 수신되거나 저장부(140)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(132)은 플랫폼 제공 장치(100)에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다.

저장부(140)는 제어부(160)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 메모리(140)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(SD, XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 네트워크 저장 스토리지, 클라우드, 블록체인 데이터베이스 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 플랫폼 제공 장치(100)는 인터넷(internet)상에서 메모리(140)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.

인터페이스부(150)는 플랫폼 제공 장치(100)에 연결되는 모든 외부기기와의 통로 역할을 할 수 있다. 인터페이스부(150)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 장치 내부의 각 구성 요소에 전달하거나, 장치 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 인터페이스부(150)에 포함될 수 있다.

제어부(controller, 160)는 통상적으로 플랫폼 제공 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(160)는 제조 현장을 관리하는 현장 서버로부터 공작 기계 정보, 가공 시간, 가동 시간, 절삭 부하 및 생산량 중 적어도 하나를 포함하는 현장 데이터를 수신하고, 상기 제조 현장 데이터를 입력으로 피삭재에 대응하는 절삭공구의 절삭 조건을 예측하도록 학습된 공구 추천 모델을 이용하여 절삭 조건을 결정하고, 상기 현장 서버로 상기 결정된 절삭 조건과 함께 절삭 조건에 따른 설비들의 가공 현황을 모니터링하기 위한 인터페이스를 제공하기 위한 동작을 제어할 수 있다.

제어부(160)는 병렬 데이터 처리를 위한 그래픽 모듈(161)을 구비할 수도 있다. 그래픽 모듈(161)은 제어부(160) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(160)와 별도로 구현될 수도 있다.

여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.

하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시 예는 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 제어부(160) 자체로 구현될 수 있다.

소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 여기서, 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 이에, 소프트웨어 코드는 메모리(140)에 저장되고, 제어부(160)에 의해 실행될 수 있다.

도 4 내지 도 17은 본 발명의 실시예에 따른 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 내용을 설명하기 위한 개략도이다.

도 4를 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 현장 데이터 모니터링 시스템 및 Cloud향 공구공정 최적 추천 포탈 시스템의 아키텍쳐가 설계되어 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자 관리의 용이성과 성능 및 안정성을 고려한 아키텍처, 제조데이터의 모니터링 시스템 기능 구현을 위한 방법론 및 서비스디자인 기반의 현장데이터 모니터링 UI/UX개발을 위한 수집 데이터 활용을 위한 구조가 설계되어 제공될 수 있다.

또한, 도 5를 참조하면, 현장데이터 시각화를 위한 아키텍처가 다음과 같이 설계될 수 있으며, 구체적으로, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 서비스디자인 기반의 현장데이터 모니터링 UI/UX개발을 위한 수집 데이터 활용 카테고리별 화면이 정의 및 설계되고, 수요자 중심의 서비스디자인 UI/UX 설계되고, 기존 S/W 연구 및 사용자 니즈 기반 UI개선사항 도출을 통해, 제품의 부가가치 및 브랜드 가치를 향상하기 위해 제품별 설치환경과 제품의 특성을 고려한 디자인이 설계되고, 주요 기능 및 사용자 니즈 기반 UI시나리오가 개발될 수 있다.

또한, 도 6 내지 도 8을 참조하면, 카테고리별 화면, 현장 데이터 모니터링 화면, 최적 조건의 정보를 제공하기 위한 화면이 다음과 같이 제공될 수 있다. 즉, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 클라우드 기반 데이터포털 기능구현 및 활성화를 위한 최적조건 정보포털의 UI/UX가 설계되고, 타겟(Target)시스템의 UI 활용 사례 분석 및 인터페이스 정의되며, 사용자가 접근하여 학습결과를 확인할 수 있는 포털의 UI/UX 설계되고, 사용자들이 분석된 데이터를 손쉽게 인지할 수 있는 관리 화면 설계되고, 표준프로세스 언어를 결합하여 복잡성을 줄이는 유연성 확보 설계될 수 있다.

다음으로, 도 9를 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 현장 데이터 모니터링 시스템이 개발되고, 서비스디자인 기반의 현장데이터 모니터링 UI/UX 개발을 위한 현장설비의 가동정보가 표출되고, 프로세스 모델 엔진(engine)과의 상호 작용 정의될 수 있으며, 시스템 버스를 정의함으로써, 아키텍처 상에서 프로세스 엔진과 서비스 플로우(Service Flow)를 확정하여 사용자에게 다양한 서비스가 제공될 수 있다. 또한, 관련 산업체의 특성을 고려한 국문, 영문으로 UI/UX가 제공될 수 있으며, 서비스디자인 기반의 현장데이터 모니터링 UI/UX 개발을 위한 설비 모니터링 대시보드가 구현되고, 수집 데이터를 기반으로 수요기업의 최적 운영 방안을 위한 시각화 기술이 개발되고, 통합 모니터링 솔루션개발을 통한 대시보드 및 UI/UX가 도 10과 같이 연동될 수 있다.

도 11 내지 도 13을 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 학습 데이터 활용을 위한 연동 API가 제공될 수 있으며, API 연동을 통한 자동 Archive, Archiving된 Data에 대한 Restore 기능이 제공되고, 안정적인 데이터 전송을 위한 서비스 API 로직 검증될 수 있다. 또한, 추천 공구 및 공정 데이터의 현장연결 API 개발을 위해, API 서비스 제공을 위한 의사 결정 로직 학습 메커니즘이 설계되고, 산업환경에 적합한 클라우드 기반 SaaS / PaaS 서비스 구축 및 API가 제공될 수 있다.

도 14 내지 도 16을 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 Cloud향 공구/공정 최적 추천 포탈이 개발될 수 있다. 구체적으로, 클라우드 기반 데이터포털 기능구현을 위한 사용자 및 데이터 관리기능이 개발될 수 있으며, 우선 순위 기반 UI Control 기능이 구현되고, 사용자 편의기능과 피드백 기능 추가에 따른 UI가 개선될 수 있다. 또한, 제조 현장 사용자 중심(UI/UX)의 클라우드 서비스 포털 시제품 제작되고, 클라우드 기반 수집 데이터 통합 UI 고도화될 수 있다.

아울러, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 ML 클라우드 학습서버 플랫폼, 주기적 학습시스템, 학습모델 관리시스템, 학습시스템과 연동한 조건추천 시스템이 개발될 수 있으며, 수요기업의 현황에 따라 유연하게 대응 가능한 SaaS 또는 PaaS기반의 기계학습 플랫폼 구조가 설계될 수 있다.

도 17을 참조하면, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 다음과 같은 모니터링 시스템이 제공될 수 있다. 또한, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼을 통해 실증기업 기반의 제조기업 적용 가능한 클라우드 플랫폼의 실/검증아 진행되고, 절삭공구 가공조건 추천 포탈이 고도화되며, 현장데이터 및 모니터링 시스템의 정보를 활용한 포탈이 업데이트되고, 제조현장 데이터 분석을 통한 절삭조건 최적화 정보 업로드될 수 있다.

이에 더하여, 공작기계의 특성에 따른 절삭조건 및 가공범위에 대한 알고리즘 적용됨에 따라, 현장적용 모니터링 시스템의 최적화 및 상용화시스템 실/검증이 지원되고, 다양한 가공기업에 적용 가능한 모니터링 솔루션 상용화되고, 가공 공정에서의 절삭력·공구마모를 추정하는 알림시스템의 최적화가 지원될 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명의 절삭공구 데이터 플랫폼은 [표 1]과 같은 기술 분야에 활용될 수 있다.

주요 기능	주요 용도
1.절삭조건 추천	처음 접하는 피삭재 및 가공데이터가 없는신소재의 절삭가공을 위한 절삭조건 도출에 활용
2.절삭공구 추천	가공의 종류(선삭, 밀링 등)와 각종 피삭재의 특성에 적합한 공구 선정에 활용
3.공구수명(가공능률) 예측	절삭조건의 변화에 따른 생산성과 공구수명을 예측하는데 활용
4.가공공정 모니터링/진단	절삭가공 중 공구의 마모상태 및 기계의 이상 등을 검출하여 사전에 예방하는데 활용
5.현장 가공조건 최적화	실험 DB와 연계하여 가공현장의 상황에 최적인 가공조건을 도출하는데 활용
6.절삭시뮬레이터를 통한 생산성 향상	절삭공구 DB와 공작기계 어플리케이션(대화형 프로그램, 공구 관리 프로그램, 가공 시뮬레이션 프로그램)를 연계하여 생산성 향상에 활용실제 가공 전에 가상가공을 통해 절삭 부하의 예측, 공구와 공작 기계 유니트간의 충돌 발생 유무의 사전체크가 가능하며, 이를 통한 절삭조건, 공구 경로의 적정성을 검토하는데 활용

다양한 실시예에서 본 발명은 절삭공구 데이터를 제공함으로써, 금형, 항공우주, 의료 기기 등 부품가공업체를 대상으로 생산성 향상을 통한 대외 경쟁력 강화에 기여할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 피삭재 정보, 절삭공구 추천, 가공조건 선정 및 최적화 등을 지원함으로써 부품가공 기업 및 공구제조기업에서 설계 및 계획 수립 시간의 절약 및 품질향상 효과가 기대되며, 제조현장 기반 모니터링 연계기술을 통하여 공구의 마모 및 파손 등을 감지하고 비가동시간에 공작기계에서 소모되는 전력을 억제하여 에너지 저감효과를 얻을 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 가공현장에서 발생하는 정보를 실시간으로 수집하여 데이터 가시성을 확보하고, 작업 가공공정의 최적화를 도모하며, 현장정보를 일원화하여 유관 기업들이 공유함으로써, 시너지 효과를 통한 기업 경쟁력 강화에 기여하는 선진화된 공장관리 구축이 실현되고, 이러한 효율적인 관리로 에너지 절약 및 환경개선 효과를 얻을 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 가공장비와 가공정보 인터페이스를 통해 자동으로 데이터를 수집하여 데이터의 정확성을 확보하고, 가공현장과 모니터링 예측·진단 연계기술 및 알고리즘과 학습모델을 적용하여 플랫폼을 구축함으로써 실시간 가공장비 현황 및 생산 진척현황 관리를 통해 정확한 현장관리를 도모하고, 친환경적인 Paperless화 실현이 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 제조현장 적용을 위한 절삭공구 데이터 플랫폼 아키텍처 기준 모델은 다양한 부품가공 기업이 필요로 하는 공구선택, 가공조건 설정 및 최적화 등의 의사결정문제에 대응하는 가공공정 모니터링 기반으로 의사결정 서비스 등을 제공하여 기업들의 애로사항을 해결하고 필요한 데이터를 효과적으로 수집할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 Ti 합금과 같은 내열합금, CFRP 등의 신소재를 처음 적용하는 경우 절삭공정 및 공구마모 메커니즘에 대한 규명이 부족한 현실에서 절삭공구 및 피삭재 데이터 플랫폼을 활용한 가공공정 예측기술을 공구제조업체나 부품가공업체가 활용하게 되면 최적의 가공조건 선정 및 공구마모 예측이 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 플랫폼에 탑재된 제조현장 기반 최적화 기술의 활용은 기술 숙련자의 경험이나 생산설비에 체화되어 표준화하기 어려웠던 기술을 조직이나 기업 외부로 전달하고 공유화되며, 자동차, 금형, 항공부품 등의 신제품 개발에 필요한 시제품제작 및 공정개선에 활용이 가능하고, 최근 이송수단 경량화를 위해 사용량이 급증하고 있는 고경도 경량 소재의 잘삭가공 최적화를 위한 기초 데이터로 활용 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 절삭공구 데이터 플랫폼 개발과 보급확산으로 향후 4차 산업혁명의 핵심이 될 AI, 5G, I(I)oT, 바이오 등 미래성장 분야에 집중적인 지원이 야기되며, 현재 관련 분야의 열악한 전문 인력 확보 및 응용분야 확대에 따라 선진형 일자리 창출 및 신규(청년) 고용 증가 효과를 얻을 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 절삭공구 및 피삭재 데이터 기반 개발 플랫폼에서 나아가 빅데이터에 대한 기획과 인프라 구축에 따른 또 다른 도전으로 방대한 데이터를 축적하기 위한 현장인력 고용 증가와 이를 시스템화하고 모니터링할 수 있는 IT 관련 대규모 인력 확보 효과를 얻을 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 스마트 제조 구현을 위한 개발 데이터 플랫폼은 미래 한국형 스마트공장 '고도화' 달성을 위한 하나의 참조모델 역할과 궁극적으로는 제조산업 분야의 생산성 향상으로 이어져 매출수출 증대 및 전후방산업과의 연계 확장이 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 장비-제어-공정이 통합된 가공공정 모니터링 기반 절삭공구 데이터 플랫폼 개발로 가공품질 예측 및 장비-공정 물리모델의 지속적 보정을 추구하여 기존 상용화 기술과 차별되는 원천기술 개발로 국내 공작기계업계에 전반적인 경제/산업 파급효과를 얻을 수 있다.

독일 지멘스의 경우 TIA(Totally Integrated Automation)와 같은 플랫폼은 다양한 제조디바이스들과의 표준 IoT 기반 연동과 여러 공장에 대한 광역 연결성을 지원하여 단일공장을 연결형 공장으로 확장시킬 수 있는 기술을 제공한 바 있으며, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 절삭공구 데이터 제공 방법도 국내 산업용 제조디바이스 업체들이 쉽게 접근할 수 있는 IoT(Industrial Internet of Things), 빅데이터와 같은 플랫폼 전문 기업들의 제조업 지원 솔루션 개발로 산업 확장이 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 제조현장 적용을 위한 스마트공장 플랫폼 분야의 전방산업은 기존의 센서산업, 임베디드 디바이스 산업, 휴대폰 디지털 TV, 가전, 자동차, 첨단무기 등으로 구성되어 자동화 공정 요구에 따라 기존 기계장치, 디바이스 등의 IoT(Internet of Things) 결합을 위한 CPS(Cyber Physical Systems) 등 기술 수요가 증가될 것이며, 후방산업은 공정설계 플랫폼, 제조실행 분석 플랫폼, 품질분석 플랫폼, 설비보전 플랫폼, 안전/증감작업 플랫폼 등으로 구성되어 제조공정의 전 과정을 자동화하는 플랫폼 기술로 발전할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 제조현장 기반 플랫폼 기술과 관련하여 정부나 국가가 주도적으로 개발한 기술이나 연구 성과를 많은 대상에게 공급하도록 하는 역할을 수행할 수 있으며, 표준화된 생산기반기술을 다양한 사회영역에서 확산 및 적용되는 파급 효과를 가져올 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 향후, IoT(디지털화), 빅데이터(지능화), Cloud를 통한 가공장비의 지능적 제어, 예측과 예방을 가능케 하는 스마트 공장 실현으로 출산율 감소로 인한 인구 감소, 노령화, 3D 업종 기피 현상 등의 사회적 문제를 유기적으로 대응할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 절삭공구 데이터 플랫폼 보급/확산으로 스마트공장 산업의 산학연 연계 네트워크 및 플랫폼 구축 강화와 스마트 설비를 공동 이용할 수 있는 혁신클러스터 구축 및 기능강화 효과를 얻을 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 스마트 제조 구현을 위한 절삭공구 및 피삭재 데이터 플랫폼 개발 관련 R&D 투자규모와 연구개발 능력이 대기업에 비해 상대적으로 약한 중소기업에 원천기술을 비롯한 제조현장 데이터 모니터링 및 기계학습 기반 가공공정 예측진단기술 서비스를 제공함으로써 세계 선도기업과 경쟁할 수 있는 능력 배양이 가능할 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 최종적으로는 네트워크에 연결이 유동적인 스마트화된 플랫폼을 공급함으로써 단순 자동화에서 벗어나 다양한 센서를 통해 가공장비의 정보를 전송하고, 장비에서 이를 실시간 피드백을 통하여 제조기기에 반영할 수 있는 플랫폼을 고도화하여 사회 전반적으로 활용이 가속화될 수 있다.

다양한 실시예에서 본 발명은 기존의 생산현장에서 디지털화, 연결화를 통해 생산현장의 기계, 설비, 공정, 유통 등에서 많은 데이터를 수집·저장하고, 현장데이터를 기반으로 하는 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등의 기술을 생산 현장, 업무 프로세스 등에 적용하여 지능형 공장인 스마트팩토리를 구현할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치
110: 통신부
120: 입력부
130: 출력부
140: 메모리
150: 인터페이스부
160: 제어부
170: 전원 공급부

Claims (1)

1. 저장부;
   통신부;
   상기 저장부, 상기 통신부와 동작 가능하게 연결된 제어부; 를 포함하되,
   상기 제어부는,
   제조 현장을 관리하는 현장 서버로부터 공작 기계 정보, 가공 시간, 가동 시간, 절삭 부하 및 생산량 중 적어도 하나를 포함하는 현장 데이터를 수신하고,
   상기 제조 현장 데이터를 입력으로 피삭재에 대응하는 절삭공구의 절삭 조건을 예측하도록 학습된 공구 추천 모델을 이용하여 절삭 조건을 결정하고,
   상기 현장 서버로 상기 결정된 절삭 조건과 함께 절삭 조건에 따른 설비들의 가공 현황을 모니터링하기 위한 인터페이스를 제공하도록 구성되는, 제조 현장용 절삭공구 데이터 플랫폼 제공 장치.
   

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