지능형 공장은 전통적인 제조분야에 정보통신기술(ICT, Information and Communication Technology)을 적용하는 것을 의미한다. 사이버-물리시스템, 사물인터넷과 같은 기반 기술들의 발전으로 지능형공장을 추구하는 스마트팩토리(smart factory)분야는 다양하고 복잡한 기능들로 인해 복잡성이 매우 크고, 문제 발생 시 이에 대응하는 것이 용이하지 않다. 따라서 본고에서는 스마트팩토리를 위한 제조설비의 고신뢰 자율컴퓨팅 기술에 대하여 살펴본다. 구체적으로는 1) 스마트팩토리를 위한 통신미들웨어 기술동향, 2) 전통적인 자율컴퓨팅 기술동향 3) 고 신뢰 스마트팩토리를 위한 자율컴퓨팅 요소기술에 대하여 설명한다.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
The future society will be changed through an artificial intelligence (AI) based intelligent revolution. To prepare for the future and strengthen industrial competitiveness, countries around the world are implementing various policies and strategies to utilize AI in the manufacturing industry, which is the basis of the national economy. Manufacturing AI technology should ensure accuracy and reliability in industry and should be explainable, unlike general-purpose AI that targets human intelligence. This paper presents the future shape of the "autonomous factory" through the convergence of manufacturing and AI. In addition, it examines technological issues and research status to realize the autonomous factory during the stages of recognition, planning, execution, and control of manufacturing work.
경기도 파주시 월롱면에 위치해 있는 LG Display 파주공장. 이곳은 연면적이 30만8,000$m^2$에 달할 정도로 상주하는 근로자는 24,000여 명에 이를 만큼 많다. 또 주공정인 LCD 제조뿐 아니라 신규라인 공장의 건설공사 등도 한창 진행 중에 있다. 다시 말하면 안전관리팀만으로는 모든 현장의 위험요소를 제거해나가고 안전대책을 세우는 것이 사실상 불가능한 것이다. 하지만 이런 상황 속에서도 LG Display 파주공장은 안전관리가 완벽하다는 주위의 평을 듣고 있다. 공장 관계자들은 이같은 호평을 받을 수 있는 가장 큰 이유를 'LG Display 파주안전학교' 에서 찾고 있다. 파주안전학교에서 양성된 안전지킴이들이 주축이 되어 각 현장에서 근무환경 개선, 자체 안전교육 실시 등 다양한 활동을 펴나가고 있기 때문에 제대로 된 안전관리가 이뤄지고 있다는 것이다. 이처럼 LG Display 파주공장에서 자율안전관리체계가 뿌리 내리는데 중심 역할을 하고 있는 'LG Display 파주안전학교'를 찾아가 봤다.
(주)해성기공은 건축물의 기초가 되는 철골 구조물만을 생산, 시공하는 강구조물(Steel Structure) 건물 건설업체다. 지난 1983년 창립된 이곳은 1997년 천안공장을 준공하면서부터 도약의 발판을 마련하게 된다. 가공설비를 구축하고 전문인력을 확충해 본격적으로 PIPE 구조물의 생산을 시작한 것이다. 이곳이 단순하게 강구조물을 제조하고 있다고 생각하면 오산이다. (주)해성기공은 인천문학경기장, 영종도 인천국제공항, KINTEX 국제전시장 등 국내 주요 랜드마크의 기초구조물을 공급한 것은 물론 일본의 해끼난, 이소보 화력 발전소에 자재를 납품했을 만큼 대내외적으로 기술력을 인정받고 있다. 이곳에서 안전관리업무를 맡고 있는 이가 오늘의 주인공인 강석훈 기사다. 강 기사는 이제 막 안전에 발을 내딛은 새내기라고 볼 수 있다. 갓 이립(而立, 30세)에 접어든 그는 지난 2011년 7월부터 본격적으로 안전관리 업무를 시작했다. 이는 곧 경력과 연륜에서 묻어나오는 안전관리를 기대하기 힘들다는 의미로 해석할 수 있다. 하지만 그는 남다른 열정과 각고의 노력을 통해 빈틈없는 자율안전관리를 전개하고 있는 것으로 지역 안전인들 사이에서 유명세를 타고 있다. 그가 어떻게 안전관리를 실시하고 있기에 이런 명성을 쌓고 있는지 만나봤다.
본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.
This paper describes the concept of ADS (Autonomous Decentralized System) and its application to FA (Factory Automation). The schemes of ADFAS (Autonomous Decentralized Factory Automation System) utilizing these concepts are presented.
기계간 지능형 자율 협업을 기반으로 유비쿼터스 생산시스템을 목표로 하는 u-Manufacturing 시스템은 IT와 기계간 융합을 통해 이를 차세대 생산시스템으로서 기존 단위기계 제어에서 공정상 혹은 운영상 연동이 요구되는 일련의 기계들이 상호정보를 교환하고 이를 근거로 제어가 자율적으로 이루어지는 지능형 제어방식을 근간으로 한다. 본고에서는 이러한 궁극적인 IT기계융합시스템의 내용과 그 전단계에 이루어진 다양한 형태의 IT기계융합사례들을 살펴본다. 특히 정밀 생산 공정이 요구되는 공장에서의 기반기술이라 할 수 있는 초정밀 모션시스템에 있어서의 IT융합기술 대한 내용을 고찰하여 미래 IT융합기술의 발전방향을 전망해본다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 'MTConnect'를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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