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다양한 생산 설비와의 인터페이스를 고려한 설비정보 수집
Acquisition of Data of Equipments on Shop Floor Using Interface Between Various Equipments 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.35 no.2, 2011년, pp.149 - 156  

남소정 (한국기계연구원 나노융합생산시스템연구본부) ,  이재경 (한국기계연구원 시스템엔지니어링연구본부) ,  이승우 (한국기계연구원 나노융합생산시스템연구본부) ,  박종권 (한국기계연구원 나노융합생산시스템연구본부)

초록
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다양한 생산 설비에 따른 설비정보를 MES 등의 생산시스템에 효율적으로 제공하기 위해 설비 정보 수집 시스템은 생산현장의 설비 및 공정특성을 고려한 다양한 설비 인터페이스에 따른 정보 수집이 필요하다. 본 연구에서는 생산현장의 다양한 생산 설비의 정보를 수집하기 위해 설비 인터페이스를 통한 설비정보 수집 방법을 제안한다. PLC 기반의 인터페이스, Sensor 기반의 I/O 인터페이스, 작업자 Key-In 에 의한 인터페이스 등 다양한 설비 인터페이스를 통해 생산 현장의 정보를 1 차 수집할 수 있다. 데이터 수집 시스템은 H/W Communication Module 과 Operator Key-In Module을 이용하여 설비 인터페이스를 통해 수집되는 설비 정보를 2 차 가공하며, 데이터 파서(Data Parser)를 통해 수집 정보의 유연성을 높일 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There is much information of equipment in shop floor because the manufacturing processes are different as the equipment within the manufacturing process is varied. To provide effective process information to MES and other production systems, the DAS requires an equipment monitoring system that takes...

주제어

#설비 인터페이스   #데이터 수집 모듈   #생산현장   #제조실행시스템  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 최근 이를 해결하기 위해 일본과 유럽의 선진 공작 기계 업체들은 Mazak-Cyber Production Center, Moriseki-MORI Series, Siemens-MCIS 등의 CNC 전용 모니터링 시스템을 상용화하고 있지만 이러한 시스템들 역시 자사 제품을 우선적으로 지원하고 있으며, 유연성이 낮고 고가이다.(2) 본 장에서는 설비 인터페이스의 유연성이 우수하고 공정특성에 따른 적합성을 분석하여 다양한 생산 설비의 정보를 수집하기 위한 설비 인터페이스 방법 및 HMI(Human Machine Interface) 기술을 소개한다. Fig.
  • 본 장에서는 설비 인터페이스의 유연성이 높고 다양한 생산 설비의 정보 수집이 가능한 설비 정보 수집 모듈을 소개한다. 다양한 생산 설비의 종류에 따른 각 설비 인터페이스 방법에 의해 1 차 수집된 생산 현장의 정보들은 DAS(Data Acquisition System)의 설비 정보 수집 모듈(Data Acquisition Module)에 의해 2 차 가공되어 제조실행시스템에 제공된다.
  • 또한 설비 인터페이스에 대한 부분이 고려되지 않아 수집된 데이터의 활용이 저조하고 실시간성이 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 생산설비의 정보를 수집하기 위한 설비 인터페이스 방법 및 설비정보 수집모듈을 이용한 설비정보 수집 방법을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제조실행시스템은 무엇을 측정하는가? 각 공정을 구성하고 있는 설비와 작업자들로부터 발생하는 다양한 정보를 효율적으로 수집하기 위해서는 제조시스템의 특성을 고려하여 다양한 생산 설비와 인터페이스를 제공하는 설비정보 수집시스템이 필요하다. 최근, 대기업뿐만 아니라 중견기업들도 생산현장의 상황에 중점을 두어 실시간 현황 파악, 작업의 계획 및 수행, 품질관리 등 실제 이익을 측정할 수 있는 제조실행시스템(MES : Manufacturing Execution System)(1)을 활발하게 도입하여 활용하고 있다. 그러나, 현재 보급되고 있는 대부분의 제조실행시스템은 다양한 공정특성을 고려하지 않고 개발되어 기업에서 필요로 하는 정보를 적절히 제공하지 못하기 때문에 수집된 정보가 실질적으로 사용되지 않는 경우가 많다.
생산현장에서 제품개발의 생산성이 떨어지는 이유는? 실제현장의 정보차이, 작업에 필요한 정보의 제공 및 수집의 한계와 생산현장의 순간적인 변화에 대한 유연한 대응능력의 필요성에 의해 제조실행시스템이 보급되고 있으나 다양한 생산 설비와 공정의 특성에 따른 설비별 공정별 상태 정보의 적합성이 분석되지 않은 상태로 제조실행시스템이 운영되기 때문에 생산현장에서 제품개발의 생산성이 떨어진다. 특히 설비 상태 정보 수집 시 설비 인터페이스에 대한 부분은 전혀 고려되어 있지 않고 주로 작업자의 Key-In 방식에 의한 데이터 수집 방식이 대부분이어서 수집된 데이터의 무결성이 감소하며 데이터 수집의 실시간성이 떨어지고, 이로 인해 수집된 데이터의 활용이 저조한 실정이다.
CNC 전용 모니터링 시스템이 상용화된 배경은? Mazak 의 e-Tower 나 Fanuc 의 Cimplicity 와 같이 내부 API 에서 제공하는 설비 인터페이스를 이용하는 전용 장비의 경우 설비의 상태 정보 수집이 용이하게 지원하고 있지만 API 자체가 자사 제품만을 지원하기 때문에 범용성이 낮고 고가이다. 또한 개방형 CNC 를 지향할 경우 Fanuc 의 FOCAS1/2(Fanuc Open CNC API System 1 or 2)와 같은 Open API 혹은 산업표준화로 자리 잡은 OPC(OLE for Process Control) 인터페이스를 이용하면 위에 열거한 문제점을 해결할 수 있지만 Open API 나 OPC 인터페이스를 이용하여 설비 정보를 수집하는 방법 자체가 분산환경에 최적화되어 있기 때문에 설비 정보 수집 시스템을 구축하는 것이 용이하지 않다. 최근 이를 해결하기 위해 일본과 유럽의 선진 공작 기계 업체들은 Mazak-Cyber Production Center, Moriseki-MORI Series, Siemens-MCIS 등의 CNC 전용 모니터링 시스템을 상용화하고 있지만 이러한 시스템들 역시 자사 제품을 우선적으로 지원하고 있으며, 유연성이 낮고 고가이다.
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참고문헌 (9)

  1. MESA, 1997, “MES Functionalities & MRP to MES Data Flow Possibilities,” MESA INTERNATIONAL WHITEPAPER No. 2. 

  2. Moriyama, K. and Saito, T., 2002, “Real Time Management System for Machine Tools by Using Network,” Mitsubishi Juko Giho, Vol. 39, No. 4, pp.220-223. 

  3. MESA, 2008, "SOA in Manufacturing Guidebook," ISA/MESA Publication, pp.14-15. 

  4. Ye, L. and H. Chan, C. B., 2005, “RFID-based Logistics Control System for Business-to-Business Ecommerce,” Proceedings of the International Conference on Mobile Business, IEEE Computer Society Press, pp.630-636 

  5. Willoughby, B. R., 1983, "Bar Coding Gaining Wider Acceptance In Manufacturing and Distribution Functions," I.E., April 1983. 

  6. Andersson, G., 1984, "Industrial Bar Code Application Help Control Inventory, Verify Assembly," I.E., November, 1984. 

  7. Sprott, D. and Wilkes, L., 2003, "Understanding SOA," CBDI Journal 

  8. Ho, S. and Loucks, W. M. and Singh, A., 1998, “Monitoring the Performance of a Web Service,” IEEE Canadian Conference on Vol. 1, pp. 109-112. 

  9. Mahfouf, M. and Tenner, J. and Linkens, D. A. and Abbod, M. F., 2000, “Optimal Design of Alloy Steels Using Evolutionary Computing,” Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems and Allied Technologies, Vol. 1, pp. 357-360. 

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