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제조설비 데이터 수집 표준을 이용한 설비 데이터 시각화에 대한 연구
A Study on the Visualization of Facility Data Using Manufacturing Data Collection Standard 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.18 no.3, 2018년, pp.159 - 166  

고동범 (한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과) ,  박정민 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 스마트 공자의 모니터링을 위한 제조설비 시각화 시스템을 소개한다. 최근 기술 발달의 가속화와 제 4 차 산업혁명, Industry 4.0등과 같은 용어가 등장함에 따라 기존 제조공장의 스마트화를 위한 기술들이 조명되고 있다. 제조공장을 실시간으로 모니터링 함으로써 생산성 향상 및 의사결정의 도움을 줄 수 있는 생산관리 시스템은 스마트 팩토리를 위한 중용한 기술 중 하나가 되며, 더 정확한 모니터링 및 응용 기술을 위한 디지털 트윈 기술의 적용 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 디지털 트윈 구현을 위해서는 여러 제조사의 설비 데이터를 통합할 수 있는 통합 인프라가 필요하다. 따라서 본 논문은 이기종의 설비 데이터 수집 및 모니터링을 위한 국제 표준 프로토콜 기반의 데이터 수집 시스템을 활용해 설비의 실시간 정보를 확인할 수 있는 시각화 프로그램을 설계하고 개발한다. 이를 통해 하나의 공장에서 여러 제조사의 설비 데이터들을 통합하고 실시간으로 확인 할 수 있도록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper introduces a manufacturing facility visualization system for the monitoring of smart factories. With the development of technology and the emergence of such terms as the Fourth Industrial Revolution and Industry 4.0, technologies for smart factories are becoming more important. A Manufact...

주제어

#MES   #Digital Twin   #CPS   #MTConnect  

참고문헌 (14)

  1. H.Y. Park, "Trend of Smart Factory and Manufacturing Technology", Journal of Korean Communication Society, Vol. 33, No. 1, pp. 24-29, 2015. 

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  3. Matthias Riedl, Holger Zipper, Marco Meier and Christial Diedrich, "Cyber-physical systems alter automation architectures", Annual Reviews in Control, Vol. 38, pp. 123-133, April 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2014.03.012 

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  11. Debanjan Ghosh, Raj Sharman, H. Raghav Rao and Shambhu Upadhyaya, "Self-healing systems - servey and synthesis", Decision Support Systems, Vol.42, pp.2164-2185, Jan 2007. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2006.06.011 

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  12. J.M Park, D.B Ko and J.J Kim, "Autonomic Computing technology for high trust smart factories", Journal of Korean Communication Society, Vol. 33, No. 11, pp.16-22, 2016 

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