[논문]스마트 서비스 시스템 기반 스마트 팩토리 아키텍처 설계

이희제; 이중윤

doi:10.14248/jkosse.2016.13.2.057

[국내논문] 스마트 서비스 시스템 기반 스마트 팩토리 아키텍처 설계
Smart Service System-based Architecture Design of Smart Factory 원문보기

시스템엔지니어링학술지 = Journal of the Korean Society of Systems Engineering, v.13 no.2, 2017년, pp.57 - 64

이희제 (포항공과대학교 엔지니어링대학원) , 이중윤 (포항공과대학교 엔지니어링대학원)

Abstract ▼ AI-Helper

A new paradigm based on distributed manufacturing services is emerging. This paradigm shift can be realized by smart functions and smart technologies such as Cyber Physical System (CPS), Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing. Most architectures define stack levels from Level 0 (equipment) to Level 4 (business area) and specify the services to be provided between them. Because of their a rough technical specification, there is a limitation on how to actually utilize a technology to actually implement a smart factory service with this architecture. In this paper, we propose a smart factory architecture that can be utilized directly from the perspective of a smart service system by making the use of System Engineering Process and System Modeling Language (SysML).

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 일정한 형태의 설비 시스템이 이미 공장에 구축이 되어 있다는 가정 하에, 규모와 기술 수준에 따라 스마트 팩토리를 구현할 수 있도록 스마트 서비스 시스템의 개념과 스마트 팩토리의 개념을 도입하였다. 스마트 서비스 시스템은 기존 시스템의 변경을 최소화하고 기존 기능을 스마트 기능으로 바꾸는 방식으로, 기존 공장의 규모와 기술 수준이 다르더라도, 적용 가능성을 폭 넓게 증가시킬 수 있다.
본 논문에서는 공장 시스템이 구축되어 있는 기업체를 대상으로, 스마트 서비스 시스템의 관점에서 구현에 직접적으로 활용할 수 있는 형태의 스마트 팩토리 아키텍처를 제안하였다. 이는 포괄적인 계층 및 서비스를 명세하던 기존의 아키텍처보다 한 단계 더 상세화가 이루어진 것으로, 아키텍처를 바탕으로 인터페이스와 기술 검토를 수행한다면, 다양한 분석 모델과 사용자의 요구사항에 특화된 인터페이스를 가진 스마트 팩토리 시스템을 손쉽게 구현할 수 있다.

가설 설정

이를 위해서 설비의 데이터가 저장되는 데이터베이스가 요구되고, 필요한 데이터는 해당 데이터베이스에 모두 존재하는 것을 전제로 한다, 모든 필요정보를 지정할 경우 데이터 정제 및 분석 모듈을 통하여 분석을 실행할 수 있다. 분석 엔진에 따라 필요한 경우 이미 알려져 있는 분석 수식을 입력할 수 있도록 인터페이스를 제공한다.
아래의 이해관계자 요구사항의 경우, 크고 작은 다양한 시스템 구조와 규모를 가진 산업체에서 스마트 팩토리 아키텍처를 적용할 수 있도록 하는 것이 목적으로, 본 연구에서는 제조 산업군에서 생산 활동을 하는 데 발생할 수 있는 이해관계자들을 가상으로 가정하였다.

제안 방법

또한 기존 아키텍처가 가지고 있던 구현의 불투명성을 해소하기 위해, 시스템 엔지니어링 프로세스 및 System Modeling Language(SysML)을 활용하여 Operational Activity 수준의 모델을 정의하여, 스마트 팩토리 구현에 직접적으로 활용할 수 있는 형태의 스마트 팩토리 아키텍처를 제안하고자 한다.
지금까지 제시한 스마트 팩토리 시스템 아키텍처를 철강 후판 생산 공장의 가열로를 대상으로 적용한 사례를 소개한다. 실제 적용 사례에서는 사전에 정해진 목적을 가지고 프로젝트를 수행하였기 때문에, 가상공장 다이어그램 생성 모듈의 개발은 범위에서 제외되었다.

데이터처리

이를 통해서 후판 공장 가열로의 각 설비 변수 및 제품 변수의 변화에 따라서 달라질 수 있는 상대원가 평가 모델을 구축하였다(Figure 6). 또한 Multi Entity Bayesian Network(MEBN)을 분석 엔진으로 하여, 최적 상대원가 도출을 위해 각각의 파라미터에 대한 Feedback Control이 이루어질 수 있는 가능성에 대해 타당성 검토를 수행하였다.

성능/효과

본 논문에서는 공장 시스템이 구축되어 있는 기업체를 대상으로, 스마트 서비스 시스템의 관점에서 구현에 직접적으로 활용할 수 있는 형태의 스마트 팩토리 아키텍처를 제안하였다. 이는 포괄적인 계층 및 서비스를 명세하던 기존의 아키텍처보다 한 단계 더 상세화가 이루어진 것으로, 아키텍처를 바탕으로 인터페이스와 기술 검토를 수행한다면, 다양한 분석 모델과 사용자의 요구사항에 특화된 인터페이스를 가진 스마트 팩토리 시스템을 손쉽게 구현할 수 있다.

후속연구

사용자 인터페이스 구축 및 서비스의 형태로 제공하는 부분에 대해서는 검증이 이루어지지 않은 상태이다. 논문에 명시되지 않은 다양한 기술을 활용하여 동일한 아키텍처로 개발이 가능한 지에 대한 검증 역시 이루어지지 않았다. 이에 대해서는 추후에 다양한 기술에 대한 프로토타입 및 실제 산업에서의 적용으로 검증이 이루어져야 할 것이다.
논문에 명시되지 않은 다양한 기술을 활용하여 동일한 아키텍처로 개발이 가능한 지에 대한 검증 역시 이루어지지 않았다. 이에 대해서는 추후에 다양한 기술에 대한 프로토타입 및 실제 산업에서의 적용으로 검증이 이루어져야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트 기능이란 무엇인가?	스마트 기능은 기존의 시스템에서 제공하던 기능을 스마트 서비스 시스템을 통해 비즈니스 목표(Cost, Quality, Time)을 이룰 수 있도록 최적화된 기능으로 바꾸어 제공하는 것을 말한다. 이 스마트 기능을 이루기 위한 과정을 Observe, Orient, Decide, Act의 4 단계로 구성할 수 있으며, 각 과정을 위해 요구되는 기술을 스마트 기술이라고 한다(Figure 3).
	서비스 시스템이란 무엇인가?	서비스 시스템은 관련된 모든 사람을 만족시킬 수 있는 지속적인 행동을 수행하기 위해 자체 재구성 또는 최소한 재구성이 용이한 형태가 가능한 비즈니스 목표들 간의 원할한 상호 작용 관리를 위해 고안된 서비스 시스템을 말한다[9]. 특히, 제조업에서의 비즈니스 목표는 비용, 시간, 품질, 유연성으로 정의될 수 있으며, 스마트 서비스 시스템은 다양한 IT 기술을 활용하여 이와 같은 비즈니스 목표를 향상시킬 수 있어야 한다[10, 11, 12, 13].
	분석 모듈을 위해 시스템 관리자가 데이터를 지정하는 항목은 무엇인가?	생산 관리자 또는 시스템 관리자가 분석을 위한 데이터베이스를 지정하고 분석 모듈에 필요한 데이터를 구분 짓는 모듈이다. 이를 위해 관리자는 1) 분석 목표 (Cost, Time, Quality), 2) 설비 변수, 3) 생산 제품 변수, 4) 분석 엔진을 지정할 수 있어야 하며, 시스템은 이를 위한 User Interface를 제공해야 한다.

참고문헌 (15)

Li Da Xu, Enterprise systems: stateof-the-art and future trends, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 7, No. 4, 630-640, 2011.

상세보기
Dominik Lucke, Carmen Constantinescu, and Engelbert WestkWmper, Smart factory-a step towards the Next Generation of Manufacturing, Manufacturing Systems and Technologies for the new frontier, 115-118, 2008.
Jay Lee, Behrad Bagheri, and Hung-An Kao, A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems, Manufacturing letters, 3, 18-23, 2015.

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PRMS 4.0, http://cpmi.postech.ac.kr/researchparadigm/
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Tao, F., Zuo, Y., Da Xu, L., Zhang, L., IoT-based intelligent perception and access of manufacturing resource toward cloud manufacturing. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(2), 1547-1557, 2014.

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Rosen, R., von Wichert, G., Lo, G., & Bettenhausen, K. D, About the importance of autonomy and digital twins for the future of manufacturing. IFAC-PapersOnLine, 48(3), 567-572, 2015.

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Barile, Sergio, and Francesco Polese, Smart service systems and viable service systems: Applying systems theory to service science, Service Science 2.1-2, 21-40, 2010.

상세보기
Strategos-International, Toyota Production System and Lean Manufacturing, http://www.strategosinc.com/toyota_production.htm
ElMaraghy, Hoda A, Flexible and Reconfigurable Manufacturing Systems Paradigms, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, 17.4, 261-276, 2005.

상세보기
Glossary of Sustainable Manufacturing Terms, EPA, http://archive.epa.gov/sustainablemanufacturing/web/html/glossary.html
DOE-FOA-0001263, Manufacturing Innovation Institute for Smart Manufacturing: Advanced Sensors, Controls, Platforms, and Modeling for Manufacturing.
Smart Factory Architecture - Plate Mill Application Concept, Joongyoon Lee, 2017 Spring Conference of The Korean Society of Systems Engineering, 2017.
Cheol Young Park, Kathryn B. Laskey, Shelly Salim, and Joong-Yoon Lee, Predictive situation awareness model for smart manufacturing, In Proceedings of 2017 20th International Conference on Information Fusion (Fusion 2017). 1-8, 2017.

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