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문제 정의
- 이는 가상 공장이 PLC 프로그램과 통신 되어야 함과 동시에, 실제 생산 설비를 대신하고 공법 분석의 역할까지 수행되어야 가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 PLC로 운용되는 생산 시스템의 DMS를 위한 가상 공장의 Framework을 제안한다. 이를 위해 2장에서 가상 공장 구축을 위한 참조모델과 가상 공장의 Framework을 제안하고, 3장에서는 가상 공장을 logical model을 통하여 구현한다.
- 이는 가상 공장이 PLC 프로그램과 통신 되어야 함과 동시에, 실제 생산 설비를 대신하고 공법 분석의 역할까지 수행되어야 가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 PLC로 운용되는 생산 시스템의 DMS를 위한 가상 공장의 Framework을 제안한다. 이를 위해 2장에서 가상 공장 구축을 위한 참조모델과 가상 공장의 Framework을 제안하고, 3장에서는 가상 공장을 logical model을 통하여 구현한다.
- 본 연구는 현재 PLC 프로그램 검증이 작성자의 경험과 지식에 의존하여 대부분의 에러가 시운전을 통하여 검출됨을 해결하기 위해 시뮬레이션을 활용하고자 하였다. 그리고 공법 분석에서 만들어진 그래픽을 Choi[6]외 3인의 연구와 PariV의 연구를 응용하여 가상 공장에 적용하고 전체 Framework을 제시하였다.
제안 방법
- Job Flow Model을 구현하기 위해서 Park®의 연구에서 제시된 transfer handler를 응용하여 Fig. 4와 같이 매개 전달 모델을 제안한다. 이는 공법 분석과 PLC와의 통신을 위해 Supervisory Control Model로부터 각 가상 장비를 실행 조건에 맞게 동작시켜야 하기 때문이다.
- Job Flow Model을 구현하기 위해서 Park®의 연구에서 제시된 transfer handler를 응용하여 Fig. 4와 같이 매개 전달 모델을 제안한다. 이는 공법 분석과 PLC와의 통신을 위해 Supervisory Control Model로부터 각 가상 장비를 실행 조건에 맞게 동작시켜야 하기 때문이다.
- 에 의해 결정된다. δext, δint, λent, λleave, λdisable에 대한 자세한 설명은 Table 1과 같고 본 연구에서는 logical model을 가상 장비 모델과 매개 전달 모델에 적용하여 DEVS 형식론의 원자 모델을 구성한다.
- 羸, 3inb Km, Xieave, 為谕就에 대한 자세한 설명은 Table 1과 같고 본 연구에서는 logical model을 가상 장비 모델과 매 개 전달 모델에 적용하여 DEVS 형식론의 원자 모델 을 구성한다.
- 공법 분석 시에 적용되는 이산 사건 관리자는 Logic지 model로 구현되며, 실제 생산 공정의 작업 순서에 따라 PLC의 출력 신호와 입력 신호를 Logical model의 출력 함수와 변환 함수로 각각 모델링 한다. 이는 매게 전달 모델로 실행 가능한 작업을 출력해 주고 이에 대한 결과로써, 장비들의 상태에 대한 정보를 입 력 받아 상태 진행을 하기 위함이다.
- Ethernet을 통해 두 프로그램간의 통신이 가능하도록 하였다. 그리고 PLC Studio를 통해 가상 장비와 매개전달 모델을 구현함으로써 두 객체 사이의 통신을 해결하였다. 마지막으로 Supervisory Control Model과 두 객체 사이의 통신은 Invensys pic 사(社)의 Wonder-ware를 사용하여 구현하였다.
- 하였다. 그리고 공법 분석에서 만들어진 그래픽을 Choi[6]외 3인의 연구와 PariV의 연구를 응용하여 가상 공장에 적용하고 전체 Framework을 제시하였다. 또한 가상 공장을 PLC 프로그램과 연결하고 실제 생산 시스템 환경과 유사하게 환경을 조성하기 위하여 Park[7]이 제안한 logical model을 매개 전달 함수와 가상 장비 그리고 공법 분석을 위한 제어자에 적용함으로써 시뮬레이션을 통한 공법 분석과 PLC 프로그램의 검증이 가능하게 되었다.
- 논리적 부분과 그래픽 부분으로 구성된 가상 장비에 대해 본 연구에서는 logical model을 논리적 부분에 적용하였다. 앞서 22절에서 언급한 역할을 수행하기 위해서는 논리적 부분은 Fig.
- 시스템의 제어 로직을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이산 사건 형식의 제어자와 PLC 레더 (Ladder) 로직 및 HMI(Human Machine Interface)을공법 분석과 시 운전 단계 에는 각각 적용하였다. 이는 제어 자로 시뮬레이션의 시퀀스(Sequence)를 결정함으로써, 공법 분석을 수행하고 HMI로 시운전을 대체하여 PLC 프로그램을 검증하기 위함이다.
- 시스템의 제어 로직을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이산 사건 형식의 제어자와 PLC 레더 (Ladder) 로직 및 HMI(Human Machine Interface)을공법 분석과 시 운전 단계 에는 각각 적용하였다. 이는 제어 자로 시뮬레이션의 시퀀스(Sequence)를 결정함으로써, 공법 분석을 수행하고 HMI로 시운전을 대체하여 PLC 프로그램을 검증하기 위함이다.
- 그 결과 공법 분석에서는 실제 생산 시스템이 구축되기 이전에 공장 운영을 시각적으로 확인해봄으로써 제어 코드 작성 시 도움을 줄 수 있었다. 또한 PLC 프로그램 검증에서는 총 18개의 항목에서 에러가 발생하였고 시운전 이전에 수정함으로써 생산 라인의 구축 시간을 단축시킬 수 있었다. 수정 내용은 대부분 프로그램 로직의 입력과 출력의 부재, 입출력 태그의 비 매칭, 입출력 선후 관계의 잘못이었다.
- 2장에서 언급하였듯이 공법 분석을 위해 구성된 가상 장비와 매개 전달 모델과 같다. 또한 Supervisory Control Model로써 현업 에서 사용하는 HMI와 PLC 프로그램을 사용함으로 본 연구에서는 추가적인 모델링 없이 각각의 객체들의 통신을 Fig. 15와 같이 수행하였다.
- 그리고 공법 분석에서 만들어진 그래픽을 Choi[6]외 3인의 연구와 PariV의 연구를 응용하여 가상 공장에 적용하고 전체 Framework을 제시하였다. 또한 가상 공장을 PLC 프로그램과 연결하고 실제 생산 시스템 환경과 유사하게 환경을 조성하기 위하여 Park[7]이 제안한 logical model을 매개 전달 함수와 가상 장비 그리고 공법 분석을 위한 제어자에 적용함으로써 시뮬레이션을 통한 공법 분석과 PLC 프로그램의 검증이 가능하게 되었다.
- 그리고 PLC Studio를 통해 가상 장비와 매개전달 모델을 구현함으로써 두 객체 사이의 통신을 해결하였다. 마지막으로 Supervisory Control Model과 두 객체 사이의 통신은 Invensys pic 사(社)의 Wonder-ware를 사용하여 구현하였다.
- 본 연구에서 제시한 방법을 토대로 시뮬레이션을 활용하여 공법 분석과 PLC 프로그램을 검증을 수행하였다. 그 결과 공법 분석에서는 실제 생산 시스템이 구축되기 이전에 공장 운영을 시각적으로 확인해봄으로써 제어 코드 작성 시 도움을 줄 수 있었다.
- 본 연구에서는 AB PLC를 사용하였고, HMI는 Rockwell사(社)의 Factory Talk View 프로그램을 사용하여 Ethernet을 통해 두 프로그램간의 통신이 가능하도록 하였다. 그리고 PLC Studio를 통해 가상 장비와 매개전달 모델을 구현함으로써 두 객체 사이의 통신을 해결하였다.
- 본 연구에서는 Static Layout Model을 구현하기 위해 가상 장비(Virtual Device)의 개념을 도입하였다. 이는 현장의 기기를 논리적, 물리적으로 모사하기 위함이며 Fig.
- 이는 작화 파일을 이용하여 수동 동작을 통해 검증하였으며 수동 검증에서 나온 결과를 개선한 이후, 시뮬레이션을 통한 자동 검증에서는 오류가 발생하지 않았다. 본 연구의 결과는 각 장비들의 선후 관계, 동작 상태, 입출력의 상태, 셔틀의 동작, 롤러의 동작, 로봇들의 움직임을 위주로 검증하였으며 일반적인 OLP(Off-Line Programming)에서 중요시 하는 로봇 Path나 장비간의 충돌에 대한 검증은 이루어지지 않았다.
- 앞서 제안한 방법은 아주대에서 개발한 PLC Studio를 활용해 적용하였다. PLC Studio는 logical model을 그래픽과 연동하여 시뮬레이션할 수 있는 환경을 제공해 주는 소프트웨어이다㈣.
- 1과 같이 분석 단계에서는 ARENA®와 Auto-Mod® 같은 다양한 시뮬레이션을 통하여 제품과 생산라인의 특성을 정의한다. 이를 기반으로 생산 라인의 공법이 정해지면, 생산 설비들을 CAD/CAM/CAE의 상용화된 소프트웨어인 Unigmphics와 CATIA 등을 이용하여 모델링을 수행한다. 이를 통해 생산 설비의 특성과 생산라인과의 관계를 규명한다.
- 1과 같이 분석 단계에서는 ARENA®와 Auto-Mod® 같은 다양한 시뮬레이션을 통하여 제품과 생산라인의 특성을 정의한다. 이를 기반으로 생산 라인의 공법이 정해지면, 생산 설비들을 CAD/CAM/CAE의 상용화된 소프트웨어인 Unigmphics와 CATIA 등을 이용하여 모델링을 수행한다. 이를 통해 생산 설비의 특성과 생산라인과의 관계를 규명한다.
- 이를 위해 가장 많은 시간과 비용을 필요로 하는 생산 시스템 구축 초기 단계에서 검증과 분석 모델 수립을 통하여 공법 및 생산 라인을 설계 함으로써, 시운전 및 현장 보정 기간을 단축할 수 있다”긔.
- 이는 짧아진 제품 생명 주기(Product Lifb-cycle)에 대응 가능한 생산 시스템을 구축하는 문제로 귀결되며, 새로운 제품 양산 시스템 구축 시, 발생되는 Down Time 과 Ramp up Time을 효과적으로 감소시킴으로써 해결 가능하다'기. 이를 위해 가장 많은 시간과 비용을 필요로 하는 생산 시스템 구축 초기 단계에서 검증과 분석 모델 수립을 통하여 공법 및 생산 라인을 설계함으로써, 시운전 및 현장 보정 기간을 단축할 수 있다[1,2]. 하지만 생산 시스템은 시장의 요구를 지속적으로 충족 가능한 자동화 생산 시스템을 분석하고 설계해야 함으로, 그 다양성과 복잡성으로 인해 분석 모델 수립이 어렵다.
- 이를 통해 생산 설비의 특성과 생산라인과의 관계를 규명한다. 이후, 공정을 운영할 수 있는 PLC 프로그램과 각각의 제어 유닛(control Unit) 을 설계하고 작성하며 소프트웨어적인 측면에서 공정을 운영할 체계를 구축한다. 그리고 전기적, 기계적 장비들의 구축, 현장과의 보정, 시운전 단계가 차례대로 이어지며, 시운전 단계에서는 PLC 프로그램의 검증과 함께 최종적인 생산 시스템 점검으로 인하여 많은 시간이 소요된다.
- 제시한 가상 공장 모델을 구현하기 위하여 본 연구 는 아래와 같이 9개의 요소로 구성된 Park团의 logical model을 도입하였다.
- 제시한 가상 공장 모델을 구현하기 위하여 본 연구는 아래와 같이 9개의 요소로 구성된 Park[8]의 logical model을 도입하였다. 이는 FSA(Finite State Automata)를 바탕으로 상태 (State) 기반의 객체 모델을 사용함으로써, Zeigler[9]가 제시한 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론의 원소 모델 (Atomic model)에 적용 가능하여 모델링이 쉽고 시뮬레이션에 대한 체계적인 접근이 가능하기 때문이다.
대상 데이터
- 11. 본 연구의 대상 공정.
데이터처리
- PLC 검증을 위한 Supervisory Contr이 Modele 현장에서 사용중인 HMI와 PLC 프로그램을 사용하였다. 기본적으로 Fig.
- 단일 기기의 동작을 시험하는 수동검증 이후, 자동검증을 통해 각 설비들의 동작 순서를 나타내는 Time Table을 PLC Studio를 통하여 추출하고 이를 공정 장치들의 Time Table과 비교함으로써 검증을 완료 하였다.
이론/모형
- 하지만 가상공장은 logical model을 통해 구현하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 가상공장을 설명하기 위해 DEVS 형식론의 연결 모델 (Couple model)을 통해 적용하였다. 이는 logical model이 FSA를 기반으로 구성되어 DEVS의 원자 모델을 대체 가능하기 때문에 전체 시스템은 각 객체의 연결 방안을 설명 가능한 연결 모델을 이용한 것이다.
- 이를 위해 서는 참조 모델이 필요하며 본 연구에서는 객체지향 모델링 패러다임에 기반한 Choi回외 3인의 3단계 모 델링 Framework을 활용하였다.
- 환경을 구축한 가상 공장이 요구된다. 이를 위해서는 참조 모델이 필요하며 본 연구에서는 객체지향모델링 패러다임에 기반한 Choi[6] 외 3인의 3단계 모델링 Framework을 활용하였다. 이는 Fig.
성능/효과
- 그 결과 공법 분석에서는 실제 생산 시스템이 구축되기 이전에 공장 운영을 시각적으로 확인해봄으로써 제어 코드 작성 시 도움을 줄 수 있었다. 또한 PLC 프로그램 검증에서는 총 18개의 항목에서 에러가 발생하였고 시운전 이전에 수정함으로써 생산 라인의 구축 시간을 단축시킬 수 있었다.
- 본 연구에서 제안한 방법을 바탕으로 자동차 차체조립라인에 적용한 결과 18개의 에러를 검출하였고 이를 수정함으로써 전체적인 생산 시스템의 안정화 시간을 단축할 수 있게 되었다. 하지만 본 연구에서 제안한 방법은 자동차 차체 조립라인에 한정된 것이다.
- 또한 PLC 프로그램 검증에서는 총 18개의 항목에서 에러가 발생하였고 시운전 이전에 수정함으로써 생산 라인의 구축 시간을 단축시킬 수 있었다. 수정 내용은 대부분 프로그램 로직의 입력과 출력의 부재, 입출력 태그의 비 매칭, 입출력 선후 관계의 잘못이었다. 이는 작화 파일을 이용하여 수동 동작을 통해 검증하였으며 수동 검증에서 나온 결과를 개선한 이후, 시뮬레이션을 통한 자동 검증에서는 오류가 발생하지 않았다.
후속연구
- 이는 SIEMENS, DELMIA와 같은 시뮬레이션 프로그램에서 그 방법을 달리하나 시뮬레이션을 통한 프로그램 검증과 OLP 등을 지원하고 대상이 매우 폭넓은 반면, 본 연구에서는 그 방법이 매우 간단하나, Logical 모델의 특성 상 적용범위가 매우 한정적이다. 따라서 향후 범용적인 방법과 가상장비의 모션을 추가적으로 제어할 수 있는 방안 연구가 진행되어야 한다.
- 본 연구는 현재 자동차 차체조립라인의 셔틀과 롤러로 구동되는 라인의 PLC 프로그램뿐만이 아닌 PLC를 통해 운용되는 자동화 생산 라인에서 프로그램 검증과 공법 분석을 큰 추가 작업 없이 같이 수행함으로써, 생산 안정화 시간의 단축하고 기업 경쟁력향상에 크게 이바지 할 것이라 사료된다.
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