MES는 산업전반에서 시스템의 정보를 빠르게 공유하고 의사결정에 도움을 주며, 생산현장에서의 신속한 정보 획득과 처리를 하여, 종합적 정보 관리를 효율적으로 할 수 있다. 실시간 정보처리를 위한 MES는 최근 많은 관심을 가지고 있는 RFID의 Data를 모델링하고, 제조부터 판매까지 각 프로세스 내의 제품을 모니터링 하는 기능이 필요하다. 그러나, RFID가 부착된 제품이 프로세스 과정에 있어서, tag, reader의 오작동, 고의적 파손, 분실, 주변 영향으로 인해, 리더기가 tag를 읽지 못하는 경우, 제품의 위치를 모니터링 할 수 없다. 이러한 경우, 불확실한 정보를 가지고 제품의 경로를 추적하여야만 한다. 본 논문은 신속하게 제품을 찾기 위해, RFID와 Bayesian Network을 이용한 MES를 제안하고 성능을 평가하였다.
MES는 산업전반에서 시스템의 정보를 빠르게 공유하고 의사결정에 도움을 주며, 생산현장에서의 신속한 정보 획득과 처리를 하여, 종합적 정보 관리를 효율적으로 할 수 있다. 실시간 정보처리를 위한 MES는 최근 많은 관심을 가지고 있는 RFID의 Data를 모델링하고, 제조부터 판매까지 각 프로세스 내의 제품을 모니터링 하는 기능이 필요하다. 그러나, RFID가 부착된 제품이 프로세스 과정에 있어서, tag, reader의 오작동, 고의적 파손, 분실, 주변 영향으로 인해, 리더기가 tag를 읽지 못하는 경우, 제품의 위치를 모니터링 할 수 없다. 이러한 경우, 불확실한 정보를 가지고 제품의 경로를 추적하여야만 한다. 본 논문은 신속하게 제품을 찾기 위해, RFID와 Bayesian Network을 이용한 MES를 제안하고 성능을 평가하였다.
Manufacturing Execution System(MES) immediately enables users to share the information of systems industrywide, efficiently manages synthetic information with data collection through treating the data in a fast way, and helps their decision-making. MES for real-time information processing requires c...
Manufacturing Execution System(MES) immediately enables users to share the information of systems industrywide, efficiently manages synthetic information with data collection through treating the data in a fast way, and helps their decision-making. MES for real-time information processing requires certain conditions such as data modeling of RFID, which has recently attracted attentions, and monitoring of each product unit from manufacture to sales. However, in the middle of processing the unit with a RFID tag, transponders(readers) can't often read the tag due to reader's malfunctions, intentional damages, loss and the circumstantial effects; for that reason, users are unable to confirm the location of the product unit. In this case, users cannot avoid tracing the path of units with uncertain clues. In this paper we suggest that the unique MES based on RFID and Bayesian Network can immediately track the product unit, and show how to evaluate it.
Manufacturing Execution System(MES) immediately enables users to share the information of systems industrywide, efficiently manages synthetic information with data collection through treating the data in a fast way, and helps their decision-making. MES for real-time information processing requires certain conditions such as data modeling of RFID, which has recently attracted attentions, and monitoring of each product unit from manufacture to sales. However, in the middle of processing the unit with a RFID tag, transponders(readers) can't often read the tag due to reader's malfunctions, intentional damages, loss and the circumstantial effects; for that reason, users are unable to confirm the location of the product unit. In this case, users cannot avoid tracing the path of units with uncertain clues. In this paper we suggest that the unique MES based on RFID and Bayesian Network can immediately track the product unit, and show how to evaluate it.
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문제 정의
본 논문에서는 베이지안 네트워크와 RFID를 이용하여와 같이 제품 추적을 위한 MES를 제안한다.
본 논문에서는 보다 효율적인 속도로 제품 추적을 위해 베이지안 네트워크를 이용하고, 실시간 처리를 위해 RFID를 기반으로 한 MES 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 실시간 데이터 처리를 위해 RFID를이용하고, 베이지안 네트워크를 이용하여 제품 추적에유용한 MES 프레임워크를 제안하였다. RFID Data의모델링을 통해 MES 시스템에서 EPC를 이용하여, 제품을 추적하였다.
본 논문에서는 제조되어 소비자가 제품을 구매까지 거치는 제조, 물류, 유통 등의 프로세스에서 제품을 추적하는 외부 성능 평가와 각 프로세스의 내부에 다양한 특징에 맞춰 Read Point가 구성되어 제품 추적을 위한 내부 성능 평가를 위해 외 . 내부적인 부분에 나눠서 베이지안 네트워크를 설계한다.
이러한 세 가지 모델을 통해 추적을 효율적으로 하여 데이터베이스에 신속하게 접근하여 결과를 찾아내어 대응을 함을 목적으로 한다.<표 3>은 실험환경을 나타내고 있다.
가설 설정
<그림 3>의 RFID 데이터 모델링은 "EPC Tag Data Standards Version 1.1 Rev. 1.24"에 의거하여 96bit 포맷으로 가정하고 디자인을 한다. 또한, 그림의 회색 박스는 기존의 연구 모델에서 MES에 적용하기 위해 추가된 속성들이다.
프로세스의 내부 베이지안 네트워크 구성은 각 프로세스들에는 제품을 추적함에 있어서 Location_Node 사이에서 세 가지의 요인에 의해 문제가 발생하도록 발생되는 요인이라고 가정을 한다.
제안 방법
MES의 트렌드에서 요구하는 웹서비스 데이터 통합 및 타 시스템과의 연동을 위해 데이터 분석, 필터링, 모니터링을 할 수 있는 모듈과 SCM, ERP 등의 여러 상위 Application에서 활용하도록 MES 인터페이스를 제공한다.
MES 프레임워크를 제안하였다. RFID Data의모델링을 통해 MES 시스템에서 EPC를 이용하여, 제품을 추적하였다. 모델링을 함으로서 RFID를 이용한 시스템을 도입하였을 때, 필요한 외부적인 데이터가 무엇인지를 정의하였다.
두 번째, MES를 구축한모델이다. 각 시스템의 정보를 분산처리를 하여 정보의효율성을 높이는 모델로서 미 도입 모델과 MES를 도입한 모델을 비교함으로서 MES 시스템의 성능을 함께 측정한다. 세 번째, 본 논문에서 제안하는 MES에 베이지안 네트워크 알고리즘을 적용한 모델이다.
각 프로세스내의 제품정보를 RFID 리더기를 통해 각프로세스 내에 있는 제품들의 RFID Raw Data 중 EPC정보는 RFID 미들웨어와 EPCglobal Network의서비스를 통하여 EPC 코드를 통해 세부정보를 제공할수 있도록 한다.
성능 평가를 위해 외 . 내부적인 부분에 나눠서 베이지안 네트워크를 설계한다.
데이터베이스에서 EPC를 통해 제품을 찾는쿼리는 동일하다. 본 논문은 데이터베이스의 성능을 측정하는 것이 아닌, 데이터베이스까지의 접근속도를 측정하기에 데이터베이스의 쿼리는 동일한 조건에서 측정을 하게한다.
따라서 정보를찾는 속도와 데이터의 효율성이 중요한 요소가 된다. 비교 모델은 MES 미도입 모델, MES 도입모델, MES에 베이지안 네트워크를 도입한 모델 세 가지로 분류하여 성능을 측정한다. 첫 번째, MES을 도입하지 않은 일반적인 시스템을 갖는 모델이다.
대상 데이터
각 시스템의 정보를 분산처리를 하여 정보의효율성을 높이는 모델로서 미 도입 모델과 MES를 도입한 모델을 비교함으로서 MES 시스템의 성능을 함께 측정한다. 세 번째, 본 논문에서 제안하는 MES에 베이지안 네트워크 알고리즘을 적용한 모델이다.
제품추적을 하기에 적합한 7개의 엔티티로 구성을 한다. 리더와 제품과 위치는 가장 중요한 정보를 가진다.
성능/효과
셋째, 여러 컨트롤 시스템에서 수집되는 정보량은 기하급수적으로 늘어나고 있고, 제품의 기능이늘어남에 따라 생산 시스템은 점점 복잡한 프로세스를 요구하고 있지만, MES 의 확장성은 현재 만족할만한 수준이 아니다. 넷째, 글로벌화 된 제조환경에서의 생산성 향상을 위해서는 지리적으로 분리된공장들의 정보를 MES 가 모두 관리할 수 있어야한다. 다섯째, 대부분의 업체는 다양한 개발업체의 소프트웨어를 구매사용하기 때문에 표준화된 데이터 통신 방법이 필요하다.
넷째, 글로벌화 된 제조환경에서의 생산성 향상을 위해서는 지리적으로 분리된공장들의 정보를 MES 가 모두 관리할 수 있어야한다. 다섯째, 대부분의 업체는 다양한 개발업체의 소프트웨어를 구매사용하기 때문에 표준화된 데이터 통신 방법이 필요하다. 여섯째, 실시간으로 수집되는 데이터의양이 늘어남에 따라 적당한 레벨의 필터링이 요구된다.
모델링을 함으로서 RFID를 이용한 시스템을 도입하였을 때, 필요한 외부적인 데이터가 무엇인지를 정의하였다. 또한, 모델링한 데이터를 바탕으로 제품을 추적하는데 있어서 MES 시스템을 도입하고, 프로세스 내에 베이지안 네트워크를 이용하면 좀 더 신속하고 정확하게 제품 추적을 할 수 있었다. 또한, MES내에서 데이터를 관리하고 모니터링 하여 정보를 효과적으로사용할 수 있는 프레임워크를 구성한 점에 있어, 본 논문의 의의가 크다고 할 수 있겠다.
허나 MES 모델(실선)은 추적 시간이 짧아짐을 보이고 있다. 마지막 제안한 MES 모델(이중점선)은 두번째 MES 시스템을 도입한 모델과 그 큰 차이를 보이지 않지만 제품수가 증가하는 규모가 큰 환경에서는 효율적인 성능을 보인다.
허나 MES 모델(실선)은 추적 시간이 짧아짐을 보이고 있다. 마지막 제안한 MES 모델(이중점선)은 두번째 MES를 도입한 모델과 그 큰 차이를 보이지 않지만 제품수가 증가하는 규모가 큰 환경에서는 효율적인성능을 보인다.
또한 MES가 실시간 데이터를수집한다 하더라도 ERP에서 일 단위의 계획만을 세움으로서 이러한 데이터가 유용하게 사용되지 못하는 경우가있다. 셋째, 여러 컨트롤 시스템에서 수집되는 정보량은 기하급수적으로 늘어나고 있고, 제품의 기능이늘어남에 따라 생산 시스템은 점점 복잡한 프로세스를 요구하고 있지만, MES 의 확장성은 현재 만족할만한 수준이 아니다. 넷째, 글로벌화 된 제조환경에서의 생산성 향상을 위해서는 지리적으로 분리된공장들의 정보를 MES 가 모두 관리할 수 있어야한다.
첫째, 데이터를 실시간으로 가져오는 것이 MES의주 기능이지만, 이러한 실시간 데이터를 제대로 이용하기 위해서는 통제 시스템 및 여타 사무 관리 시스템들과의 연계가 잘 이루어지지 않고 있다. 둘째, 자동화된 생산 시스템의 적용 및 이들의 통합에는 많은 비용이 들기때문에 MES의 실시간이라는 장점이 잘 활용되고 있지못하다.
후속연구
마이닝의 효율적인 모델을 제시한다. 또한, RFID 의 모델링 된 정보를 가지고 MES에 서 필요한 정보를필터링하고 분석하는 알고리즘을 연구해야할 것이다.
향후 연구과제로는 제품 추적을 함에 있어서 효율적으로 의사결정을 할 수 있는 향상된 알고리즘을 개발하여데이터 마이닝의 효율적인 모델을 제시한다. 또한, RFID 의 모델링 된 정보를 가지고 MES에 서 필요한 정보를필터링하고 분석하는 알고리즘을 연구해야할 것이다.
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