[논문]가상물리제조 기반 항공기 부품공장 생산통제시스템 개발

김덕현; 이인수; 차춘남

doi:10.11627/jkise.2020.43.1.143

가상물리제조 기반 항공기 부품공장 생산통제시스템 개발
Development of Cyber-Physical Production System based Manufacturing Control System for Aircraft Parts Plant 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.43 no.1, 2020년, pp.143 - 150

김덕현 (경상대학교 대학원 산업시스템공학과.한국항공우주산업) , 이인수 (한국항공우주산업) , 차춘남 (경상대학교 산업시스템공학부.공학연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

To enhance the effectiveness of the FMS (flexible manufacturing system), it is necessary for the manufacturing control system to be upgraded by integrating the cyber and the physical manufacturing systems. Using the CPPS (Cyber-Physical Production System) concept, this study proposes a 4-stage vertical integration and control framework for an aircraft parts manufacturing plant. In the proposed framework, the process controller prepares the operations schedule for processing work orders generated from the APS (advanced planning & scheduling) system. The scheduled operations and the related control commands are assigned to equipments by the dispatcher of the line controller. The line monitor is responsible for monitoring the overall status of the FMS including work orders and equipments. Finally the process monitor uses the simulation model to check the performance of the production plan using real time plant status data. The W-FMCS (Wing rib-Flexible Manufacturing Control & Simulation) are developed to implement the proposed 4-stage CPPS based FMS control architecture. The effectiveness of the proposed control architecture is examined by the real plant's operational data such as utilization and throughput. The performance improvement examined shows the usefulness of the framework in managing the smart factory's operation by providing a practical approach to integrate cyber and physical production systems.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 CPPS를 실현하기 위한 4단계 수직적 통합제어 모형을 개발하고 이를 항공기 부품을 생산하는 실제 유연생산시스템에 적용함으로써 스마트공장 구축을 위한 방법론을 제안한다. 이를 위해서 제 2장에서는 CPPS에 관한 기존 연구의 결과를 소개한다.
본 연구에서는 기존 유연생산라인의 고도화를 위해 생산현장의 변동 상황이 실시간 반영되도록 가상공장과 물리공장을 수직적으로 통합하는 CPPS 기반 생산통제시스템을 개발했다. 이를 위하여 CPPS 개념을 활용한 4단계 수직적 통합제어 모형을 제안하고, 시스템 구현을 위한 W-FMCS 아키텍처를 제시하였다.
그러나 CPPS에 관한 기존의 연구는 대부분 자동화시스템 아키텍처의 제어계층을 위한 물리 공장과 가상공장 간의 통신 문제를 중심으로 다루고 있기 때문에 CPPS 구축을 위한 통합 프레임워크로 활용하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 항공기 부품을 제조하는 공장을 대상으로 CPPS를 구축하기 위한 4단계 수직적 통합제어 모형을 제안하고 실제 공장의 운영 결과를 통해서 CPPS의 효과를 살펴본다.

가설 설정

넷째 , 가상공장의 시뮬레이션 적용 범위에 대한 정의가 필요하다. CPPS 기반 공장의 시뮬레이션을 위해서는 정확한 디지털 모형이 필수적이며, 상황에 따라서 물리적 객체들을 유연하게 구성할 수 있어야 한다.

제안 방법

Weyer 등[9] 은 스마트공장의 설계단계뿐만 아니라 실제 생산을 위한 단기 의사결정 문제를 해결하는데도 시뮬레이션 기법의 활용이 증가할 것으로 예측하고, CPS 기반 공장의 동적 설계, 모델링 및 시뮬레이션을 위한 프레임워크를 제안하였다. CPS와 시뮬레이션 모델 간의 연계를 위해 제안된 아키텍처는 메타 데이터 모델을 포함하는 데이터 수집(data acquisition) 계층, CPS 에서 물리적 부분과 사이버 부분 간의 통신을 담당하는 논리적 정보 인터페이스(information interface) 계층 그리고 생산 활동 및 시뮬레이션 자료의 관리, CPS 라이브러리 편집 및 CPS 인스턴스 조회 등을 수행하는 최상위 응용 계층(application layer) 등 3계층으로 구성된다.
[Figure 6]에서 LC 모듈은 PC 모듈이 생성한 단위공정별 작업오더와 관련 정보를 유휴 MCT에 할당한다. 또한, RGV에 작업을 할당할 때는 가동률을 높이기 위해서 가공, 준비, 세척, 빈 팔레트 정리 순으로 할당할 작업을 탐색하는 지식기반 할당 규칙을 적용한다. 할당된 작업을 수행하기 위한 제어규칙(rule control), 가공공법(recipe), 작업지령(trigger action) 등의 정보는 HMI 와 PLC를 통해서 관련 장비로 송신된다.
이를 위하여 CPPS 개념을 활용한 4단계 수직적 통합제어 모형을 제안하고, 시스템 구현을 위한 W-FMCS 아키텍처를 제시하였다. 또한, 항공기 부품공장의 유연생산라인에 W-FMCS를 적용함으로써 가상공장과 물리공장 간의 수직적 통합을 바탕으로 생산통제 및 운영시스템을 구축하였다. 그 결과로 현장의 변동사항이 실시간 반영되고, 변동 상황에 대응하여 효율적으로 작업일정을 재계획할 수 있는 토대를 마련했다.
PM 모듈은 LM 모듈이 수집한 FMS 의 장비, 재공품재고 등에 관한 최신 정보를 반영하여 시뮬레이터의 상태정보를 갱신하고, 시뮬레이션을 수행하여 APS의 생산계획 및 PC 모듈의 작업 일정계획의 성과를 예측한다. 이때 PM 모듈은 현실성 있는 예측 결과를 얻기 위해서 LM 모듈에서 수집된 RGV 이송시간, MCT 가공시간, 가용 팔레트 수량 등의 최신 통계량을 시뮬레이터에 공급한다. 또한, 시스템 운영자는 PM 모듈의 시뮬레이션 기능을 활용해서 RGV의 대기시간을 최소화하고 MCT의 가동률을 높일 수 있는 개선안을 생성하여 PC와 LC 모듈에 반영할 수도 있다.
본 연구에서는 기존 유연생산라인의 고도화를 위해 생산현장의 변동 상황이 실시간 반영되도록 가상공장과 물리공장을 수직적으로 통합하는 CPPS 기반 생산통제시스템을 개발했다. 이를 위하여 CPPS 개념을 활용한 4단계 수직적 통합제어 모형을 제안하고, 시스템 구현을 위한 W-FMCS 아키텍처를 제시하였다. 또한, 항공기 부품공장의 유연생산라인에 W-FMCS를 적용함으로써 가상공장과 물리공장 간의 수직적 통합을 바탕으로 생산통제 및 운영시스템을 구축하였다.

대상 데이터

본 연구의 대상은 항공기 부품의 일종인 윙립(wing rib)을 가공하는 K사의 FMS 로서, 기존의 생산통제 시스템에서 수립된 5축 고속 가공장비 MCT(machining center)와 물류장비 RGV(rail guided vehicle)의 작업계획에 변동이 발생하는 경우 이를 반영하여 처리일정을 재계획하고 현장을 제어하기 위한 CPPS 기반 시스템 고도화를 추진하고 있다. K사의 생산통제 시스템은 상위 시스템에서 수립된 생산계획을 근거로 다음에 기술한 작업오더, 단위공정, 세부공정 순으로 처리 일정을 단계적으로 수립한다[5].

이론/모형

[Figure 6]에서 PC 모듈은 작업오더의 처리일정에 따라 단위공정의 제어 스케줄을 생성하는 CPPS 기반 스케줄링을 담당한다. APS 시스템은 제약경영이론(TOC : theory of constraints) 의 DBR(drum buffer rope) 스케줄링 기법을 활용하여 ERP 시스템의 생산계획을 실행하기 위한 작업오더의 처리일정을 수립한다. [Figure 7]은 PC 모듈이 APS가 수립한 초기 작업일정계획을 근거로 각 작업오더의 단위공정 및 세부공정별 처리시간 추정치를 고려하여 RGV의 작업목록을 생성하는 흐름도이다.
W-FMCS는 자동화기계 및 장치, PLC(Programmable Logic Control), HMI(Human Machine Interface), 작업장 그리고 중앙통제실 계층으로 구성된다. 장비와의 인터페이스 통신은 RPC/OPC(Remote Procedure Call/OLE Process Control) 방식을 채택하였으며, 장비의 I/O(Input/Output) 시간은 20ms, 상태정보 갱신 주기는 500ms로서 물리세계의 상태정보가 가상세계와 동기화되어 실시간 반영된다. 그림에서 중앙통제실 계층의 우측에는 FMC 시뮬레이터에 탑재된 디지털 공장의 실제 화면을 보여주고 있다.

성능/효과

[Figure 9]는 W-FMCS를 적용하기 전후의 MCT 가동률 변화를 비교한 결과이다. W-FMCS 적용 전 MCT의 평균가동률은 80.3%이고, 최댓값은 MCT1의 82.9%, 최솟값은 MCT9의 78.2%로 나타났다. W-FMCS 적용 전에는 현장의 상태정보를 고려하지 않고 MCT가 배치된 순서대로 제품을 투입하기 때문에 상대적으로 앞쪽 MCT의 가동률이 더 높게 나타났다.
[Table 1]은 본 연구에서 제안한 CPPS 기반 W-FMCS를 K사의 항공기 부품공장 FMS에 1개월간 적용한 결과를 보여준다. W-FMCS를 적용한 이후에 가동률은 평균 80.3%에서 90.6%로 12.8%, 생산능력은 10.5대에서 11.1대로 5.7% 향상되었으며, 제약공정의 생산속도 증가로 리드타임은 4.5일에서 4.1일로 8.9% 단축되는 결과를 나타냈다.
또한, 항공기 부품공장의 유연생산라인에 W-FMCS를 적용함으로써 가상공장과 물리공장 간의 수직적 통합을 바탕으로 생산통제 및 운영시스템을 구축하였다. 그 결과로 현장의 변동사항이 실시간 반영되고, 변동 상황에 대응하여 효율적으로 작업일정을 재계획할 수 있는 토대를 마련했다.
둘째, CPPS와 인적요소 간의 상호작용을 고려해야 한다. 물리공장의 현장 및 제어계층에서 동시다발적으로 발생하는 상태정보를 빠르게 수집하는 과정에서 작업자의 불확실한 행동들이 시스템에 전달될 때 발생하는 예외사항 및 인적오류도 고려해야 한다[4, 6].
본 논문에서 제안한 CPPS 기반의 4 단계 수직적 통합제어 모형 및 W-FMCS 아키텍처는 실제 항공기 부품 가공용 FMS 에 적용한 실적을 비교, 분석함으로써 가동률 및 운영효율을 개선하는 효과가 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 CPPS 기반의 4단계 수직적 통합제어 모형은 다양한 품목을 생산하는 스마트공장의 운영을 최적화하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
셋째, 현장의 4M1E(man, machine, method, material, environment) 정보를 실시간으로 수집하여 가상공장으로 전송하고 가상공장에서 결정된 제어 정보가 물리공장으로 피드백 되어 실제 장비가 제어될 때까지는 여러 단계를 거치게 되므로 시차(time lag)가 발생하게 된다. 따라서 현장 상황의 변동에 유연하게 대응할 수 있는 장비의 실시간 제어방법을 고려해야 한다[7].
1%P로서 이전보다 가공 장비들의 가동률이 평준화되었음을 알 수 있다. 이는 W-FMCS가 MCT 고장, 일시정지, 셋업지연 등 실시간으로 파악한 현장의 상태정보를 반영하여 RGV의 운영효율을 높일 수 있는 작업배정을 수행한 결과, MCT의 가동률 편차가 감소하고 생산성이 향상된 것으로 판단된다.
첫째, 기존 생산통제 시스템과 CPPS의 인터페이스 방법을 고려해야 한다. 일반적으로 생산통제 시스템은 생산일정계획 수립과 장비의 제어 기능이 분리되어 있어서 물리공장의 변동 상황에 맞춰서 즉각 대응하기가 어렵다.
W-FMCS 적용 전에는 현장의 상태정보를 고려하지 않고 MCT가 배치된 순서대로 제품을 투입하기 때문에 상대적으로 앞쪽 MCT의 가동률이 더 높게 나타났다. 한편 W-FMCS 적용 후의 평균 가동률은 90.6%로 나타났으며, 최댓값은 MCT2 의 91.6%, 최솟값은 MCT3 과 MCT7의 89.5%로서 편차는 2.1%P로서 이전보다 가공 장비들의 가동률이 평준화되었음을 알 수 있다. 이는 W-FMCS가 MCT 고장, 일시정지, 셋업지연 등 실시간으로 파악한 현장의 상태정보를 반영하여 RGV의 운영효율을 높일 수 있는 작업배정을 수행한 결과, MCT의 가동률 편차가 감소하고 생산성이 향상된 것으로 판단된다.

후속연구

본 논문에서 제안한 CPPS 기반의 4 단계 수직적 통합제어 모형 및 W-FMCS 아키텍처는 실제 항공기 부품 가공용 FMS 에 적용한 실적을 비교, 분석함으로써 가동률 및 운영효율을 개선하는 효과가 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 CPPS 기반의 4단계 수직적 통합제어 모형은 다양한 품목을 생산하는 스마트공장의 운영을 최적화하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이러한 CPPS 개념은 가상공장과 물리공장을 통합하는 핵심기술로 인식되면서 점차 활용도가 높아지고 있으며, 최적화된 스마트공장을 구현하는데 기여할 것으로 기대된다[1, 4]. 아울러, 향후 통합된 제조실행시스템의 모습은 제조장비가 CPPS 기반의 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 생산시스템으로 변화될 것이며, 임베디드 센서 및 액추에이터의 연결성 및 컴퓨팅 능력의 향상으로 CPS 와 CPPS 에서 상당한 트리거를 일으킬 것으로 예상되므로 분산, 수직통합, 연결성 및 모바일, 클라우드 컴퓨팅 및 고급분석을 지원하는 시스템으로의 변화가 요구된다[2].

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트공장 구축을 위해서는 인간과 기계의 어떠한 장점들이 조화롭게 활용되어야 하는가?	스마트공장 구축을 위해서는 ICT 요소기술뿐만 아니라 인간중심의 제조 활동과 시스템 구성요소 간의 상호작용을 반영할 수 있는 효율적인 통합 방안이 필요하다. 즉, 인지능력, 자율적 의사결정 및 유연성 등 인간의 장점과 정확성, 일관성, 처리속도 등 기계의 장점을 조화롭게 활용할 수 있는 스마트한 시스템의 지원이 요구된다. 인간과 상호작용하는 자동화된 스마트공장은 인적오류를 최소화하고 예외처리가 자동으로 이루어지는 유연성과 확장성까지 확보해야 하므로 실제 시스템 구현은 더 복잡하고 어렵게 된다[4, 6].
	스마트공장 구축을 위해 필요한 것은?	스마트제조시스템이 추구하는 제조단계의 자동화, 디지털 변환, 지능화 (설비·장치·기기 등)는 데이터의 수집, 실시간 처리 및 분석, 분산 자율제어가 가능한 유연한 제조시스템의 구축이 전제되어야 하며, 스마트한 제조방식으로 전환하는 데 필요한 ICT 요소기술을 적용한 공장을 스마트 공장이라고 한다[4, 9]. 스마트공장 구축을 위해서는 ICT 요소기술뿐만 아니라 인간중심의 제조 활동과 시스템 구성요소 간의 상호작용을 반영할 수 있는 효율적인 통합 방안이 필요하다. 즉, 인지능력, 자율적 의사결정 및 유연성 등 인간의 장점과 정확성, 일관성, 처리속도 등 기계의 장점을 조화롭게 활용할 수 있는 스마트한 시스템의 지원이 요구된다.
	CPS 기술의 역할은?	CPS 기술은 물리적인 현실세계와 컴퓨터상의 가상세계를 통합하고 동기화하는 역할을 한다. 복잡하고 다양한 현실세계의 정보가 가상시스템에 정확하게 반영됨으로써 과거에는 구현이 힘들었던 현실 세계의 문제에 대한 정확한 인지와 분석, 예측을 통한 실시간 제어가 가능해져서 그 중요성과 활용 가능성이 증가하고 있다[3].

참고문헌 (9)

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10.24840/2183-0606_003.004_0003 Francisco, A.L., The Industry 4.0 revolution and the future of Manufacturing Execution Systems, Journal of Innovation Management , 2015, Vol. 3, No. 4, pp. 16-21.
Kang, H.M. and Hwang, K.T., Analysis of Research Trends of Cyber Physical System(CPS) in the Manufacturing Industry, International Information Society Agency, Information Policy , 2018, Vol. 25, No. 3, pp. 3-28.
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10.11627/jkise.2018.41.4.059 Kim, D.H., Lee, I.S., and Cha, C.N., A simulation study to determine the number of pallets in the FMS for aircraft parts, J. Soc. Korea Ind. Syst ., 2018, Vol. 41, No. 4, pp. 59-69.

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10.1016/j.cirp.2016.06.005 Monostori, L., Kadar, B., Bauernhansl, T., Kondoh, S., Kumara, S., Reinhart, G., Sauer, O., Schuh, G., Sihn, W., and Ueda, K., Cyber-physical systems in manufacturing, CIRP Annals , 2016, Vol. 65, No. 2, pp. 621-641.

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Noh, S.D., Smart factory CPS technology trends and issues, The Magazine of the IEEE , 2016, Vol. 43, No. 6, pp. 47-50.
10.1016/j.ifacol.2016.12.168 Weyer, S., Meyer, T., Ohmer, M., Gorecky, D., and Zuhlke, D., Future Modeling and Simulation of CPSbased Factories : an Example from the Automotive Industry, German Research Centre for Artificial Intelligence, IFAC-PapersOnLine , 2016, Vol. 49, No. 31, pp. 97-102.

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