[논문]MES 구현을 위한 현장정보 수집시스템의 적용 예

이승우; 이재경; 남소정; 박종권

doi:10.3795/ksme-a.2011.35.9.1063

MES 구현을 위한 현장정보 수집시스템의 적용 예
Application of Data Acquisition System for MES 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.35 no.9, 2011년, pp.1063 - 1070

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

초록
AI-Helper

생산시스템은 다양한 제품을 특정 공정에 따라 생산되며, 이는 다양한 생산 데이터를 발생시킨다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 제조실행시스템(MES)과 같은 생산관리시스템이 사용된다. MES에서 가장 중요한 항목은 생산설비에서 발생되는 설비데이터를 작업자의 간섭 없이 직접적으로 수집하는 시스템이다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 수집하기 위한 데이터 수집 방법으로 범용기계에 적용 가능한 센서를 이용한 방법과 자동화 기계에 적용 가능한 PLC를 이용한 데이터수집 방법을 제안하였다. 제안된 데이터 수집시스템은 실제 생산시스템에 적용하여 효율성을 검증하였다. 제조 현장에서 설비의 상태데이터를 수집하는 시스템을 활용하여 실시간으로 현장정보를 제공할 수 있는 MES를 구현할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The manufacturing execution system (MES) for product production handles different production processes according to the product characteristics and different types of data according to the process being considered. For efficiently providing the data pertaining to production equipment to production systems such as the MES, data collection through the equipment interface is required for obtaining the production data pertaining to field equipment. In this paper, a method is proposed for collecting the production data through the equipment interface in order to collect the various types of production-equipment data from the field. The proposed method is applied to a real manufacturing system to verify its efficiency. A more powerful MES can be constructed with a data acquisition system that acquires the status data at the shop-floor level.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 생산현장을 구성하고 있는 4M(machine, man, material, manufacturing resources)에서 발생하는 정보 중 machine에서 발생하는 설비정보를 실시간으로 수집하여 MES 데이터베이스에 저장하는 수집시스템과 제안된 방법을 이용한 적용 사례를 소개하고자 한다. 주요 내용으로는 설비 인터페이스에 의한 설비의 상태정보를 수집할 수 있는 데이터수집시스템의 구성, HMI (human machine interface) 설계/구현과 실제 생산현장의 검사 및 가공공정에 대한 적용을 포함하고 있다.

제안 방법

5에 HMI를 이용한 CNC와 PLC의 데이터 프로세싱 플로우를 나타내었다. CNC 출력 점점을 PLC 외부 입력단자에 연결하여 CNC 출력접점에서 출력된 신호를 PLC 논리 프로그램을 이용하여 처리한다.
본 연구에서는 제조시스템의 효율적 관리를 위해 도입되는 MES의 핵심 모듈 중 다양한 생산설비의 상태정보를 수집할 수 있는 데이터 수집시스템을 제안하고 제안된 시스템을 실제 제조시스템에 적용하였다. CNC와 같은 제어기가 없는 설비의 상태를 모니터링 하기 위한 방법으로는 설비 특성에 맞는 센서를 기반으로 데이터를 수집 하는 방법과 제어기를 장착하고 있는 설비에 있는 I/O 접점들을 PLC의 접점들과 인터페이스 하여 설비의 상태 정보를 추출할 수 있는 시스템을 구성하였다. 제안된 시스템을 실제 제조시스템에 적용한 결과 기존의 수작업으로 진행되던 검사기록을 디지털화하여 데이터베이스에 저장하여 관리 가능하게 되었고, 설비의 상태를 실시간으로 관리자가 감시하게 되고, 설비의 효율성(가동시간, 순가동 시간, 에러시간 등)을 관리가능하게 되었다.
Ladder Diagram으로 프로그래밍 한 프로그램의 정상동작 테스트를 위해 GLOFA PLC 시뮬레이터를 이용하여 신호입력과 데이터 처리 및 송신되는 테이터를 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션은 CNC I/O 접점정보를 바탕으로 0-4번 슬롯의 신호를 입력하였다.
검사는 냉각공정의 특성상 다양한 부하에 의한 성능검사를 수행하며, 압축기, 열교환기, 응축기 등의 출구온도 및 대기온도를 측정한다. Fig.
CNC와 같은 특정 제어기가 없는 범용설비의 경우 센서기반의 설비 인터페이스를 이용하여 설비의 상태정보를 획득할 수 있다. 범용설비에 온도, 전류, 유압, 유량 등의 취득하고자 하는 정보의 다양한 센서를 적용하여 설비의 상태정보를 획득하기 위해 센서기반 I/O 보드를 Fig. 4와 같이 구현하였다.
본 연구에서는 제조시스템의 효율적 관리를 위해 도입되는 MES의 핵심 모듈 중 다양한 생산설비의 상태정보를 수집할 수 있는 데이터 수집시스템을 제안하고 제안된 시스템을 실제 제조시스템에 적용하였다. CNC와 같은 제어기가 없는 설비의 상태를 모니터링 하기 위한 방법으로는 설비 특성에 맞는 센서를 기반으로 데이터를 수집 하는 방법과 제어기를 장착하고 있는 설비에 있는 I/O 접점들을 PLC의 접점들과 인터페이스 하여 설비의 상태 정보를 추출할 수 있는 시스템을 구성하였다.
생산현장의 정보 수집을 위한 현장정보수집 시스템의 핵심 모듈의 기능을 가지도록 설계하였다. 다양한 생산현장과 설비 환경에 바로 적용할 수 있도록 RFID/Barcode 인식장치를 통해 가공품 혹은 작업자 등을 인식하고, 제어기가 없는 범용 설비의 경우 온도, 전류, 유압, 유량 등의 센서를 연결하여 설비의 상태정보를 획득할 수 있도록 sensor-based I/O Board를 이용한다.
검사공정은 주로 제품의 조립 혹은 가공 등의 마지막 공정이며, 생산된 제품의 성능을 확인하는 공정이다. 센서 기반 인터페이스 방법을 오일 쿨러의 성능검사 공정에 적용하였다. 오일 쿨러는 공작기계의 구동부, 이송계 등의 열 변형을 최소화하기 위해 사용되는 냉각장치로서 주로 작업자에 의한 조립공정이 수행되며 조립이 완성된 후 검사 공정이 수행된다.
제안된 데이터수집시스템의 유효성을 검증하기 위하여 실제 제조현장에 적용하였다. 센서기반 인터페이스 방법은 제조공정의 마지막인 검사 공정에 적용하였으며, PLC 기반 인터페이스 방법은 가공시스템에 적용하였다.
예를 들어 I/O 카드 CB105의 Emergency Stop의 경우에는 설비의 정상상태에서는 24V로 출력되지만, Emergency Stop이 발생되면, 출력단자의 전압이 0V가 된다. 여기에서는 선반의 power 유/무, 작동 중(flicker lamp, green), 에러발생(flicker lamp, red), 대기 중(flicker lamp, yellow) 및 에러의 종류 (bed 윤활유 부족)를 모니터링 할 수 있도록 구성하였다.
제안된 데이터수집시스템의 유효성을 검증하기 위하여 실제 제조현장에 적용하였다. 센서기반 인터페이스 방법은 제조공정의 마지막인 검사 공정에 적용하였으며, PLC 기반 인터페이스 방법은 가공시스템에 적용하였다.

대상 데이터

데이터 수집용 터미널에 4대의 센서기반 설비 인터페이스를 연결하고 RS485 통신을 이용하여 센서에서 수집된 데이터를 취합할 수 있다. 각각의 센서기반 설비 인터페이스 보드는 기본 온도, 전압센서 7점과 외부 확장 센서 4점으로 총 11개의 센서 통해 설비의 상태 정보를 수집할 수 있다. 따라서 DAS client 터미널 1대를 통해 최대 44개의 생산현장 상태정보를 획득할 수 있다.

성능/효과

CNC와 같은 제어기가 없는 설비의 상태를 모니터링 하기 위한 방법으로는 설비 특성에 맞는 센서를 기반으로 데이터를 수집 하는 방법과 제어기를 장착하고 있는 설비에 있는 I/O 접점들을 PLC의 접점들과 인터페이스 하여 설비의 상태 정보를 추출할 수 있는 시스템을 구성하였다. 제안된 시스템을 실제 제조시스템에 적용한 결과 기존의 수작업으로 진행되던 검사기록을 디지털화하여 데이터베이스에 저장하여 관리 가능하게 되었고, 설비의 상태를 실시간으로 관리자가 감시하게 되고, 설비의 효율성(가동시간, 순가동 시간, 에러시간 등)을 관리가능하게 되었다. 추후에는 센서의 종류를 확장하고 CNC 공작기계가 아닌 일반산업기계로 확장하여 실시간으로 설비의 상태정보를 수집할 수 있는 시스템을 구성하고자 한다.

후속연구

본 연구에서는 데이터 통신 등의 시스템 안정성을 고려하여 최대 4대까지 구성하는 것으로 제한하고 있다. 추가 센서 구성을 위해 external sensor connector를 이용하여 다양한 종류의 센서들을 메인 I/O 보드에 연결하여 다양한 센서 데이터를 획득할 수 있다. External sensor connector와 각 센서들은 2라인 시리얼 통신규격인 I2C를 통해 데이터를 전송하게 된다.
제안된 시스템을 실제 제조시스템에 적용한 결과 기존의 수작업으로 진행되던 검사기록을 디지털화하여 데이터베이스에 저장하여 관리 가능하게 되었고, 설비의 상태를 실시간으로 관리자가 감시하게 되고, 설비의 효율성(가동시간, 순가동 시간, 에러시간 등)을 관리가능하게 되었다. 추후에는 센서의 종류를 확장하고 CNC 공작기계가 아닌 일반산업기계로 확장하여 실시간으로 설비의 상태정보를 수집할 수 있는 시스템을 구성하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MES는 어떤 시스템인가?	생산시스템이 대중맞춤형(mass customization) 생산체제로 전환됨에 따라 제품을 생산하는 공정은 다양화되고 복잡화되는 추세이며 각 공정에서 발생되는 다양한 정보들을 효율적으로 관리하는 시스템이 필요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 대표적인 생산관리시스템 중 하나인 MES(제조실행시스템)는 생산현장의 정보를 상위의 ERP 시스템과 연계시켜 현장에 대한 통제와 계획을 수행하는 시스템이다. MESA에서는 MES는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 효율적으로 수집할 수 있는 데이터수집시스템을 기반으로 구성되어야 한다고 정의한다.
	MESA에서는 MES가 어떻게 구성되어야 한다고 정의하였는가?	이러한 기능을 가지는 대표적인 생산관리시스템 중 하나인 MES(제조실행시스템)는 생산현장의 정보를 상위의 ERP 시스템과 연계시켜 현장에 대한 통제와 계획을 수행하는 시스템이다. MESA에서는 MES는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 효율적으로 수집할 수 있는 데이터수집시스템을 기반으로 구성되어야 한다고 정의한다.(1) 그러나 기업의 경제적 여건 및 생산 현장의 현황에 따라 대부분의 MES는 작업자가 직접 입력하는 key-in 방식을 사용하고 있다.
	제조실행시스템의 가장 중요한 항목은?	이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 제조실행시스템(MES)과 같은 생산관리시스템이 사용된다. MES에서 가장 중요한 항목은 생산설비에서 발생되는 설비데이터를 작업자의 간섭 없이 직접적으로 수집하는 시스템이다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 수집하기 위한 데이터 수집 방법으로 범용기계에 적용 가능한 센서를 이용한 방법과 자동화 기계에 적용 가능한 PLC를 이용한 데이터수집 방법을 제안하였다.

참고문헌 (10)

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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