[논문]생산환경 개선을 위한 통합 모니터링 시스템 구현

윤재현; 장상길; 정종문; 고봉진

doi:10.12673/jant.2019.23.5.481

생산환경 개선을 위한 통합 모니터링 시스템 구현
Implementation of the Integrated Monitoring System for Improvement of Production Environment 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.23 no.5, 2019년, pp.481 - 486

윤재현 (창원대학교 전자공학과) , 장상길 (창원대학교 전자공학과) , 정종문 (창원대학교 정보통신공학과) , 고봉진 (창원대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

스마트 팩토리에서는 최적의 생산 환경을 위해 모든 공정 과정의 실시간 모니터링과 분석이 요구된다. 모든 생산과정이 자동으로 이루어질 수 있게 만들기 위해서는 다양한 센서 데이터를 수집하기 위한 모니터링 장치가 필요하다. 이렇게 수집한 데이터들을 저장 및 분석함으로써 기계나 장비에 대한 이상 징후가 있는지를 파악할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리를 위한 생산 환경 모니터링 시스템과 계측 값 자동 저장시스템을 통합한 통합 모니터링 시스템을 구현 하였다. 계측 값 자동 저장 시스템을 이용하여 어느 장소에서든 계측값의 오기없이 간편하게 신뢰성 있는 검사를 수행할 수 있고, Lora를 이용한 생산 환경 모니터링 시스템을 통해 온도, 습도, 대기압 등 생산 환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart Factory requires real-time monitoring and analysis of all process processes for optimal production environment. Monitoring system for data collection from various sensors is necessary to make all production processes automatic. By storing and analyzing the collected data, we can check whether there are any signs of abnormalities in any machine or equipment. Thus, in this paper, an integrated monitoring system for smart factory incorporating a working environment monitoring system and an automatic storage system of measurement values was implemented. By using the automatic storage system of measurement values, it is possible to carry out reliable inspection in any place without misentry. Also, through working environment monitoring system using LoRa, production environments such as temperature, humidity and atmospheric pressure can be monitored in real time.

주제어

표/그림 (7)

그림 그림 1. 시스템 구성도 Fig. 1. System block diagram.
그림 그림 2. 휴대용 장치(태블릿)와 계측기 Fig. 2. Portable devices and instruments.
그림 그림 3. 시험 성적서 Fig. 3. Test report.
그림 그림 4. 생산 환경 모니터링 프로그램 Fig. 4. Monitoring program of industrial site.
그림 그림 5. 생산 환경 모니터링 데이터 Fig. 5. Monitoring data of industrial site.
그림 그림 6. 통합 모니터링 프로그램 Fig. 6. Integrated monitoring program.
그림 그림 7. 시험 성적서 불러오기 Fig. 7. Import of test report.

AI 본문요약
AI-Helper

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

제안 방법

또한 C열에는 온도, D열에는 습도, E열에는 기압을 표기하였다. A~E열의 데이터를 수신 모듈에 신호가 들어올 때마다 자동으로 기록되어 저장 되도록 하여 생산 환경 현장의 데이터를 자동으로 수집할수 있도록 구성하였다. G~K열의 데이터는 좀 더 구별하기 쉽도록 모듈 명을 이용하여 장소에 따라 온도, 습도 및 기압 데이터들을 나타내었다.
다음으로, 생산 환경 모니터링 시스템은 송신부와 수신부로 구성되어 있는데, 송신부는 Lora 모듈, 수신부는 Lora 모듈 및 컴퓨터로 구성되어 있다. Lora 모듈은 Mems(Micro electromechanical system) 기반 센서(온습도, 기압, 조도/근접, 자이로)로 구성되어 있으며, 자동으로 일정 시간 마다 데이터를 보내게 설정하였다.
따라서 본 논문에서는 Lora를 이용한 생산 환경 모니터링 시스템과 오기를 사전에 방지하고, 공장 및 회사 외부에서의 부품 검사 시 간편하게 계측 작업을 할 수 있는 계측 값 자동 저장시스템을 통합하여 통합 모니터링 시스템을 구현하였다.
따라서 본 논문에서는 이러한 불편을 해결할 수 있는 계측값 자동 저장 시스템과 작업 환경 실시간 모니터링 시스템을 통합하여 하나의 프로그램으로 제작하였다.
본 논문에서는 계측 값 자동 저장 시스템과 생산 환경 모니터링 시스템을 통합하여 통합 모니터링 프로그램을 구성하였으며 이에 대한 초기 메뉴 화면을 그림 6에 나타내었다.
본 논문에서는 회사 내부 또는 외부에서도 부품 검사를 간편하게 수행할 수 있는 계측 값 자동 저장 시스템과 LoRa 모듈을 이용하여 생산 환경을 모니터링할 수 있는 생산 환경 모니터링 시스템을 통합한 통합 모니터링 시스템을 구현하였다.
온도, 습도, 대기압 등의 환경 데이터를 송신 Lora 모듈을 이용, 모니터링 시스템으로 보내면 모니터링 시스템에 연결된 수신 Lora 모듈을 통해 수신하고 이를 저장 및 분석한다. PC 모니터링 시스템에서는 실시간으로 데이터를 확인하고 엑셀파일로 자동으로 기록 및 저장되어 생산 환경을 지속적으로 모니터링할 수 있다.
여기서 Lora란 long range의 약자로 써저 전력 장거리 통신이 가능한 통신 방식이다[7]. 온도, 습도, 대기압 센서와 함께 Lora 무선 통신 모듈을 구성하여 여러 환경적인 요인들을 분석할 수 있게 설계하였다. 또한 주파수 대역이 Wi-fi에 비해서 상대적으로 낮기 때문에, 회절성이 높고 넓은 공장 등 장애물이 많은 환경에서도 활용할 수 있다.

대상 데이터

스마트 팩토리는 완전히 새로운 개념이 아니라 공장 자동화가 한층 더 진화된 모습이라고 할 수 있다[1]. 공장 곳곳에 IoT (internet of things) 센서와 카메라가 붙어있고, 이 센서와 카메라들이 현장의 크고 작은 모든 데이터를 수집한다[2]. 이러한 데이터를 기반으로 AI(artificial intelligence)는 어디에서 불량품이 발생했는지, 어떤 기계나 장비에 이상 징후가 있는지 등을 파악한다.
National instrument 사의 Labwindows™/CVI 프로그램을 사용하여 개발하였으며, 언어로는 ANSI C가 사용되었다. 또한 센서 및 통신 모듈로 PLNetworks사의 Lora모듈인 PLM101을 사용하였다. 여기서 Lora란 long range의 약자로 써저 전력 장거리 통신이 가능한 통신 방식이다[7].

이론/모형

National instrument 사의 Labwindows™/CVI 프로그램을 사용하여 개발하였으며, 언어로는 ANSI C가 사용되었다.

성능/효과

또한 생산 환경 모니터링 시스템을 통하여 온도, 습도, 대기압 등 생산 환경을 실시간으로 모니터링함으로써 생산 환경에 민감한 여러 산업 현장에 적용 시 불량률 감소 등의 생산 효율을 증대시킬 수 있다. 더 나아가 진동 센서를 사용한다면 CNC머신 등의 여러 기계의 불안정한 진동 같은 이상 징후를 모니터링할 수 있는 통합 모니터링 시스템까지 구축할 수 있다.

후속연구

또한 생산 환경 모니터링 시스템을 통하여 온도, 습도, 대기압 등 생산 환경을 실시간으로 모니터링함으로써 생산 환경에 민감한 여러 산업 현장에 적용 시 불량률 감소 등의 생산 효율을 증대시킬 수 있다. 더 나아가 진동 센서를 사용한다면 CNC머신 등의 여러 기계의 불안정한 진동 같은 이상 징후를 모니터링할 수 있는 통합 모니터링 시스템까지 구축할 수 있다.
이로 인해 제작된 부품의 검사 시, 부품제작공장이나 제조를 의뢰한 외부 기업 등 장소에 관계없이 어느 곳에서나 의뢰한 고객의 피드백에 의해 개선된 시험 성적서에 기입할 부품 계측값의 저장 및 관리가 용이하다. 또한 계측즉시 구글 드라이브나 네이버 클라우드를 이용하여 모니터링PC에 전송함으로써 제품의 품질 관리가 빠르고 에러 없이 이루어질 수 있도록 함으로써 제품의 품질 향상 및 작업 효율성의 증대를 기대할 수 있다.그림 7은 시험 성적서를 불러오는 화면으로써, 그림 6의 시험성적서 메뉴 중 기업 A 양식을 선택하면 엑셀 형식으로 모니터링 PC에 저장된 시험 성적서를 불러올 수 있어 편리하게 데이터 관리 및 수정을 할 수 있다.
또한 이를 다른 계측기와의 통합 관리를 통하여 회사 전체의 계측 및 관리 시스템을 구축한다면 중소기업의 스마트 팩토리화로의 첫걸음이 될 수 있을 것이다.
이러한 통합 모니터링 시스템은 앞으로 중소기업형 스마트 팩토리의 구축에 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
따라서 출장 검사 시, 계측 후 시험 성적서에 계측 값을 수기로 기록함에 따른 오기를 방지할 뿐만 아니라 계측 후 파일을 바로 PC로 전송함으로써 PC에서 바로 시험 성적서를 관리하거나 출력할 수 있다는 장점이 있다. 자동 기록에 따른 정확성과작업시간의 단축뿐만 아니라 외부에서 계측하더라도 즉시 PC를 통해 시험 성적서를 관리할 수 있으므로 이에 따른 작업 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트 팩토리로 최적의 생산 환경을 만들기 위해 필요한 것은?	그리고 불량품이 다음 공정으로 넘어가지 않도록 판단하여 전체 공정을 원활하게 제어한다. 스마트 팩토리는 모든 설비나 장치가 무선통신으로 연결되어, 서로 정보를 주고받고 모든 공정 과정을 실시간으로 모니터링 , 분석 및 판단하여 최적의 생산 환경을 만든다고 할 수 있다[3],[4].
	스마트 팩토리란 무엇인가?	스마트 팩토리란 사람이 일일이 제품을 조립하고 포장하고 기계를 점검할 필요 없이 모든 과정이 자동으로 이뤄지는 공장이다. 스마트 팩토리는 완전히 새로운 개념이 아니라 공장 자동화가 한층 더 진화된 모습이라고 할 수 있다[1].
	스마트팩토리에 이용되는 무선 통신 기술 zigbee와 bluetooth의 문제점은 무엇인가?	따라서 스마트 팩토리에는 모니터링이 필수적이라고 할 수 있는데, 현재까지 연구가 되어 이용되고 있는 무선 통신 기술에는 wi-fi, bluetooth, zigbee 및 Lora(Long range) 등이 있다. zigbee와 bluetooth는 실내에서도 매우 짧은 통신 거리와 전송에서의 불안정성 때문에 스마트 팩토리에 사용하기에는 부적합하다. 또한 wi-fi도 높은 속도를 가지나 높은 전력 소비량과 넓은 공장에서 사용하기에는 통신거리가 짧으며 또한 투과성이 낮아 장애물의 영향을 많이 받기 때문에 안정적인 통신을 위해서는 많은 AP(access point)가 필요하다.

참고문헌 (7)

S. K. Cha, “Standardization trend and system structure of smart factory with IoT/M2M,” The Journal of Korea Institute of Communication Sciences, Vol. 32, No. 5, pp. 36-41, Apr. 2015.
Y. N. Chae, C. G. Kim, H. R. Ko and W. S. Kim, "An architecture for managing faulty sensing data on low cost sensing devices over manufacturing equipments," Korea Information Processing Society, Vol. 7, No. 3, pp. 113-120, Dec. 2017.
S. J. Yu and G. I. Kwon, “Smart factory data collection using IoT device and non-licensed frequency band wireless network,” The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 15, No. 1, pp. 58-70, Feb. 2019.
W. J. Jang, S. I. Cho, S. S. Kim, and G. Y. Gim, "A study on the implementation of big data infrastructure in smart factory," Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, Vol. 8, No.10, pp. 11-23, Oct. 2018.
J. H. Yoon, J. M. Jung, and B. J. Ko, “Implementation of monitoring system for smart factory,” Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 22, No. 5, pp. 485-489, Oct. 2018.
M. S. Jeon and B. J. Ko, “A GUI-based the recognition system for measured values of digital instrument in the industrial site,” Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 20, No. 5, pp. 496-502, Oct. 2016.

원문보기 상세보기
Changes in the telecommunications industry-Why use LoRa technology? [Internet]. Available:https://netmanias.com/ko/post/blog/12512/iot-lora/shift-in-the-telecom-industry-why-to-use-lora-technology

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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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