KR102689969B1 - Smart factory monitoring system and monitoring method using it - Google Patents
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Abstract
본 발명은 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것이다. 본 발명의 스마트 공장용 모니터링 시스템은 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 구성된다.The present invention relates to a smart factory monitoring system and a monitoring method using the same. The smart factory monitoring system of the present invention collects environmental sensing data, temperature sensing data, current sensing data, and vibration sensing data from environmental sensors, temperature sensors, current sensors, and vibration sensors, and monitors them in real time. The collected environmental sensing data, Temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are compared with each threshold, and if the detection data exceeds the threshold, it is designated as event data, and real-time monitoring data and designated event data are sent to the factory internal monitoring terminal and manager terminal. It is designed to provide
Description
본 발명은 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것으로, 특히 스마트 공장내 측정 대상 장비 주변에 부착된 환경 센서, 측정 대상 장비에 부착된 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 원격에서 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a monitoring system for a smart factory and a monitoring method using the same. In particular, the present invention relates to an environmental sensor attached around equipment to be measured in a smart factory, a temperature sensor attached to the equipment to be measured, a current sensor, and a vibration sensor. Temperature sensing data, current sensing data, and vibration sensing data are collected remotely and monitored in real time, and the collected environmental sensing data, temperature sensing data, current sensing data, and vibration sensing data are compared with threshold values, respectively, and the corresponding sensing data is thresholded. This relates to a monitoring system for a smart factory that specifies event data when the value is exceeded and provides real-time monitoring data and designated event data to the factory's internal monitoring terminal and manager terminal, and a monitoring method using the same.
종래 스마트 공장의 모니터링 시스템은 온도 관리가 필요한 공정 및 설비에 온도 센서를 부착하여 현재 공정 및 설비의 온도를 모니터링하는 방식을 사용하였다.Conventional smart factory monitoring systems used a method of monitoring the temperature of the current process and equipment by attaching a temperature sensor to the process and equipment that requires temperature management.
그러나, 종래 스마트 공장 모니터링 시스템은 온도를 모니터링하는 것에 국한되어 있으므로, 고도화되는 설비를 갖춘 최근의 스마트 공장에는 적합하지 않았다. However, the conventional smart factory monitoring system was limited to monitoring temperature and was therefore not suitable for recent smart factories equipped with advanced facilities.
따라서, 온도 외에 진동, 환경, 전류 등의 요소를 실시간으로 모니터링함과 아울러 이들 모니터링 요소가 임계값을 초과할 경우 알람을 발생할 필요가 있었다.Therefore, it was necessary to monitor factors such as vibration, environment, and current in addition to temperature in real time and generate an alarm when these monitoring factors exceed threshold values.
따라서 본 발명은 상기와 같은 상황을 고려하여 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 고도화된 스마트 공장의 측정 대상 장비에 대해서 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링 함과 아울러 해당 요소들이 임계값을 벗어날 경우 이벤트 정보를 제공할 수 있는 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법을 제공하는 데에 있다.Therefore, the present invention was made in consideration of the above situation, and the purpose of the present invention is to monitor various elements in real time for measurement target equipment in an advanced smart factory and provide event information when the elements exceed the threshold. The goal is to provide a monitoring system for smart factories and a monitoring method using it.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템은 측정 대상 장비들이 구비된 스마트 공장을 원격에서 모니터링하는 스마트 공장용 모니터링 시스템으로서, 상기 측정 대상 장비 주변의 환경을 감지하도록 구성된 환경 센서; 상기 측정 대상 장비 중 주요 장치의 온도를 감지하도록 구성된 온도 센서; 상기 측정 대상 장비 중 주요 장치에서 발생되는 전류를 감지하도록 구성된 전류 센서; 상기 측정 대상 장비 중 주요 장치에서 발생되는 진동을 감지하도록 구성된 진동 센서; 상기 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 입력받아 유선 또는 무선으로 전송하도록 구성된 데이터 송수신기; 및 상기 데이터 송수신기로부터 유선 또는 무선으로 상기 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 구성된 스마트 공장 모니터링 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention is a smart factory monitoring system that remotely monitors a smart factory equipped with measurement target equipment, and detects the environment around the measurement target equipment. configured environmental sensors; A temperature sensor configured to detect the temperature of a main device among the measurement target equipment; A current sensor configured to detect current generated from a main device among the measurement target equipment; A vibration sensor configured to detect vibration occurring in a major device among the measurement target equipment; A data transceiver configured to receive environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data from the environmental sensor, temperature sensor, current sensor, and vibration sensor and transmit them by wire or wirelessly; And environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are collected and monitored in real time from the environmental sensor, temperature sensor, current sensor, and vibration sensor by wired or wirelessly from the data transceiver, and the collected environmental detection data is collected. , temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are compared with each threshold, and if the detection data exceeds the threshold, it is designated as event data, and real-time monitoring data and designated event data are sent to the factory internal monitoring terminal and manager terminal. It is characterized in that it includes a smart factory monitoring server configured to provide.
상기 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템은 상기 스마트 공장내의 습식 반응기의 재료 투입량을 감지하도록 구성된 습식 반응기 재료 투입량 센서; 상기 습식 반응기의 산도를 감지하도록 구성된 습식 반응기 산도 센서; 및 상기 습식 반응기의 온도를 감지하도록 구성된 습식 반응기 온도 센서;를 더 포함하고, 상기 스마트 공장 모니터링 서버는 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하며, 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 기초로 제품의 색상을 예측하고, 예측된 제품의 색상 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 더욱 구성될 수 있다.The smart factory monitoring system according to the above embodiment includes a wet reactor material input amount sensor configured to detect the material input amount of a wet reactor in the smart factory; a wet reactor acidity sensor configured to sense acidity of the wet reactor; And a wet reactor temperature sensor configured to detect the temperature of the wet reactor, wherein the smart factory monitoring server collects material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor. Monitors in real time, and compares the collected material input detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor with each threshold value, and if the detection data exceeds the threshold value, it is converted into event data. Real-time monitoring data and designated event data are provided to the factory internal monitoring terminal and manager terminal, and the product is monitored based on the material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor. It may be further configured to predict color and provide color data of the predicted product to the factory internal monitoring terminal and manager terminal.
상기 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템에 있어서, 상기 스마트 공장 모니터링 서버는 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터 및 제품 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측하도록 더욱 구성될 수 있다.In the smart factory monitoring system according to the above embodiment, the smart factory monitoring server includes material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor, and material input amount detection data of the wet reactor. , It can be further configured to predict the color of the product by inputting it into a machine learning model learned by a dataset of acidity detection data of the wet reactor, temperature detection data of the wet reactor, and product color data.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 다른 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템을 이용한 모니터링 방법은 스마트 공장 모니터링 서버가 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서, 진동 센서, 습식 반응기 재료 투입량 센서, 습식 반응기 산도 센서 및 습식 반응기 온도 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집하는 단계; 상기 스마트 공장 모니터링 서버가 수집된 감지 데이터들을 실시간으로 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 단계; 상기 스마트 공장 모니터링 서버가 상기 수집된 감지 데이터들을 각각의 임계값과 비교하여 감지 데이터들이 임계값을 초과하는지의 여부를 결정하는 단계; 상기 감지 데이터가 임계값을 초과하면 상기 스마트 공장 모니터링 서버가해당 데이터를 이벤트 데이터로 지정하고, 지정된 이벤트 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 단계; 및 상기 스마트 공장 모니터링 서버가 수집된 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 기초로 제품의 색상을 예측하고, 예측된 제품의 색상 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a monitoring method using a smart factory monitoring system according to another embodiment of the present invention is a smart factory monitoring server that includes an environmental sensor, a temperature sensor, a current sensor, a vibration sensor, a wet reactor material input sensor, and a wet reactor. Collecting environmental detection data, temperature detection data, current detection data, vibration detection data, material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor from the acidity sensor and the wet reactor temperature sensor; providing the smart factory monitoring server collected sensed data to an internal factory monitoring terminal and a manager terminal in real time; The smart factory monitoring server comparing the collected sensing data with respective threshold values to determine whether the sensing data exceeds the threshold value; When the sensed data exceeds a threshold, the smart factory monitoring server designates the data as event data and provides the designated event data to the factory internal monitoring terminal and the manager terminal; And the smart factory monitoring server predicts the color of the product based on the collected material input detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor, and sends the predicted product color data to the factory. It is characterized in that it includes; providing it to an internal monitoring terminal and an administrator terminal.
상기 다른 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템을 이용한 모니터링 방법에 있어서, 상기 스마트 공장 모니터링 서버는 제품의 색상을 예측하기 위해, 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터, 및 제품 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측할 수 있다.In the monitoring method using the smart factory monitoring system according to the other embodiment, the smart factory monitoring server detects material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and wet reactor to predict the color of the product. The color of the product can be predicted by inputting the temperature sensing data into a machine learning model learned by a dataset of material input sensing data from the wet reactor, acidity sensing data from the wet reactor, temperature sensing data from the wet reactor, and product color data. You can.
본 발명의 실시형태에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 의하면, 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 구성됨으로써, 고도화된 스마트 공장의 측정 대상 장비에 대해서 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링 함과 아울러 해당 요소들이 임계값을 벗어날 경우 이벤트 정보를 제공할 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.According to the smart factory monitoring system and monitoring method using the same according to an embodiment of the present invention, environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are collected from environmental sensors, temperature sensors, current sensors, and vibration sensors. Monitors in real time, compares the collected environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data with each threshold, and designates it as event data when the detection data exceeds the threshold. Real-time monitoring data and specified By being configured to provide event data to the factory's internal monitoring terminal and manager terminal, it is possible to monitor various elements of the measurement target equipment in an advanced smart factory in real time and provide event information when the elements exceed the threshold. It has excellent effects.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템을 이용한 모니터링 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.1 is a block diagram of a smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart for explaining a monitoring method using a smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예를 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예를 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적으로 해석되어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하는 것으로 해석되어서는 안 된다.In describing embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. The terms described below are defined in consideration of the functions in the present invention, and may vary depending on the intention or custom of the user or operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification. The terms used in the detailed description are only for describing embodiments of the present invention and should in no way be construed as limiting. Unless explicitly stated otherwise, singular forms include plural meanings. In this description, expressions such as “comprising” or “comprising” are intended to indicate certain features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof, and one or more than those described. It should not be construed as excluding the existence or possibility of any other characteristic, number, step, operation, element, or part or combination thereof.
도면에서 도시된 각 시스템에서, 몇몇 경우에서의 요소는 각각 동일한 참조 번호 또는 상이한 참조 번호를 가져서 표현된 요소가 상이하거나 유사할 수가 있음을 시사할 수 있다. 그러나 요소는 상이한 구현을 가지고 본 명세서에서 보여지거나 기술된 시스템 중 몇몇 또는 전부와 작동할 수 있다. 도면에서 도시된 다양한 요소는 동일하거나 상이할 수 있다. 어느 것이 제1 요소로 지칭되는지 및 어느 것이 제2 요소로 불리는지는 임의적이다.In each system shown in the drawings, elements in some cases may each have the same reference number or different reference numbers, indicating that the elements represented may be different or similar. However, elements may have different implementations and operate with any or all of the systems shown or described herein. Various elements shown in the drawings may be the same or different. Which is called the first element and which is called the second element is arbitrary.
본 명세서에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송', '전달' 또는 '제공'한다 함은 어느 한 구성요소가 다른 구성요소로 직접 데이터 또는 신호를 전송하는 것은 물론, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송하는 것을 포함한다.In this specification, when one component 'transmits', 'delivers', or 'provides' data or signals to another component, it means that one component transmits data or signals directly to another component. It involves transmitting data or signals to another component through at least one other component.
이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 스마트 공장 내의 측정 대상 장비 주변의 환경 센서(100), 측정 대상 장비의 온도 센서(110), 전류 센서(120) 및 진동 센서(130)와, 스마트 공장 내의 습식 반응기에 장착된 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)는 데이터 송수신기(200)를 통해 스마트 공장 모니터링 서버(300)와 유선 또는 무선으로 연결되며, 스마트 공장 모니터링 서버(300)는 관리자 단말(M) 및 공장 내부 모니터링 단말(170)과 유선 또는 무선으로 연결되며, 통신방식은 특별히 제한되지는 않는다.As shown in FIG. 1, the smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention includes an
관리자 단말(M) 및 공장 내부 모니터링 단말(170)은 스마트 공장 모니터링 서버(300)로부터 실시간 모니터링 데이터, 지정된 이벤트 데이터 및 예측된 제품(예컨대, 화장품, 토너, 식품 분말 등)의 색상 데이터를 수신하는 단말로서, 예컨대, 스마트폰, 노트북, 테블릿 PC 등이 사용될 수 있다.The manager terminal (M) and the factory
환경 센서(100)는 스마트 공장 내의 측정 대상 장비의 주변 환경(예컨대, CO2, VOC, 온도, 습도, 미세먼지 등)을 감지하는 역할을 한다.The
온도 센서(110)는 측정 대상 장비 중 주요 장치(설정된 장치)의 온도를 감지하는 역할을 한다.The
전류 센서(120)는 측정 대상 장비 중 주요 장치(설정된 장치)에서 발생되는 전류를 감지하는 역할을 한다.The
진동 센서(130)는 측정 대상 장비 중 주요 장치(설정된 장치)에서 발생되는 진동을 감지하는 역할을 한다.The
습식 반응기 재료 투입량 센서(140)는 스마트 공장내의 습식 반응기에 대한 재료 투입량을 감지하는 역할을 한다.The wet reactor
습식 반응기 산도(pH) 센서(150)는 습식 반응기 내의 산도를 감지하는 역할을 한다.The wet reactor acidity (pH)
습식 반응기 온도 센서(160)는 습식 반응기의 온도를 감지하는 역할을 한다.The wet
데이터 송수신기(200)는 환경 센서(100), 온도 센서(110), 전류 센서(120), 진동 센서(130), 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 입력받아 스마트 공장 모니터링 서버(300)에 유선 또는 무선으로 전송하는 역할을 한다. 데이터 송수신기(200)는 예컨대 유선 수신기에 무선 LAN 카드를 활용하여 구성할 수도 있다. 데이터 송수신기(200)는 센서들(100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170)과 스마트 공장 모니터링 서버(300) 간에 유선 또는 무선으로 데이터를 송, 수신할 수 있는 구성이면 특별히 제한되지는 않는다.The
스마트 공장 모니터링 서버(300)는 실시간 모니터링부(310), 이벤트 생성부(320), 제품(화장품, 토너, 식품분말 등) 색상 예측부(330) 및 데이터 저장부(340)를 포함한다. The smart
실시간 모니터링부(310)는 환경 센서(100), 온도 센서(110), 전류 센서(120), 진동 센서(130), 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 실시간 모니터링 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하는 역할을 한다. The real-
이벤트 생성부(320)는 환경 센서(100), 온도 센서(110), 전류 센서(120), 진동 센서(130), 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 수집된 감지 데이터(환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터)를 각각의 감지 데이터에 대한 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하는 역할을 한다.The
제품 색상 예측부(330)는 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 수집된 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터 및 제품(화장품, 토너, 식품분말 등) 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측하고, 예측된 제품의 색상 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하는 역할을 한다. The product
데이터 저장부(340)는 실시간 모니터링부(310)에서 실시간으로 모니터링되는 데이터, 이벤트 생성부(320)에서 지정된 이벤트 데이터 및 제품 색상 예측부(330)에서 예측된 제품의 색상 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 역할을 한다. The
이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템을 이용한 모니터링 방법에 대해서 설명하기로 한다.Hereinafter, a monitoring method using a smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템을 이용한 모니터링 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.Figure 2 is a flowchart for explaining a monitoring method using a smart factory monitoring system according to an embodiment of the present invention.
먼저, 스마트 공장 모니터링 서버(300)가 환경 센서(100), 온도 센서(110), 전류 센서(120), 진동 센서(130), 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집한다(S10).First, the smart
다음, 스마트 공장 모니터링 서버(300)가 스텝(S10)에서 수집된 감지 데이터들을 실시간으로 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공한다(S20).Next, the smart
다음, 스마트 공장 모니터링 서버(300)가 스텝(S10)에서 수집된 감지 데이터들을 각각의 임계값과 비교하여(S30) 감지 데이터들이 임계값을 초과하는지의 여부를 결정한다(S40).Next, the smart
스텝(S40)에서 감지 데이터가 임계값을 초과하면(Y), 스마트 공장 모니터링 서버(300)가 해당 감지 데이터를 이벤트 데이터로 지정하고, 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공한다(S50).If the sensed data exceeds the threshold (Y) in step S40, the smart
다음, 스마트 공장 모니터링 서버(300)가 스텝(S10)에서 수집된 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터, 및 제품 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측하고(S60), 예측된 제품의 색상 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공한다(S70).Next, the smart
다음, 스마트 공장 모니터링 서버(300)는 스텝(S20)에서 실시간으로 모니터링되는 데이터, 스텝(S50)에서 지정된 이벤트 데이터 및 스텝(S60)에서 예측된 제품의 색상 데이터를 데이터베이스화하여 저장한다(S80).Next, the smart
본 발명의 실시예에 의한 스마트 공장용 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 의하면, 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 구성됨으로써, 고도화된 스마트 공장의 측정 대상 장비에 대해서 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링 함과 아울러 해당 요소들이 임계값을 벗어날 경우 이벤트 정보를 제공할 수 있다.According to the smart factory monitoring system and monitoring method using the same according to an embodiment of the present invention, environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are collected from environmental sensors, temperature sensors, current sensors, and vibration sensors. Monitors in real time, compares the collected environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data with each threshold, and designates it as event data when the detection data exceeds the threshold. Real-time monitoring data and specified By being configured to provide event data to the factory's internal monitoring terminal and manager terminal, it can monitor various elements in real time for measurement target equipment in an advanced smart factory and provide event information when the elements exceed the threshold. .
도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.In the drawings and specification, optimal embodiments are disclosed, and specific terms are used, but these are used only for the purpose of describing embodiments of the present invention, and are used to limit the meaning or limit the scope of the present invention described in the patent claims. It didn't happen. Therefore, those skilled in the art will understand that various modifications and other equivalent embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the attached patent claims.
100: 환경 센서
110: 온도 센서
120: 전류 센서
130: 진동 센서
140: 습식 반응기 재료 투입량 센서
150: 습식 반응기 산도 센서
160: 습식 반응기 온도 센서
170: 공장 내부 모니터링 단말
200: 데이터 송수신기
300: 스마트 공장 모니터링 서버
310: 실시간 모니터링부
320: 이벤트 생성부
330: 제품 색상 예측부
340: 데이터 저장부
M: 관리자 단말100: environmental sensor
110: temperature sensor
120: current sensor
130: Vibration sensor
140: Wet reactor material input sensor
150: Wet reactor acidity sensor
160: Wet reactor temperature sensor
170: Factory internal monitoring terminal
200: data transceiver
300: Smart factory monitoring server
310: Real-time monitoring unit
320: Event generation unit
330: Product color prediction unit
340: data storage unit
M: Administrator terminal
Claims (5)
상기 측정 대상 장비 주변의 환경을 감지하도록 구성된 환경 센서(100);
상기 측정 대상 장비 중 주요 장치의 온도를 감지하도록 구성된 온도 센서(110);
상기 측정 대상 장비 중 주요 장치에서 발생되는 전류를 감지하도록 구성된 전류 센서(120);
상기 측정 대상 장비 중 주요 장치에서 발생되는 진동을 감지하도록 구성된 진동 센서(130);
상기 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 입력받아 유선 또는 무선으로 전송하도록 구성된 데이터 송수신기(200); 및
상기 데이터 송수신기로부터 유선 또는 무선으로 상기 환경 센서, 온도 센서, 전류 센서 및 진동 센서로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터 및 진동 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하도록 구성된 스마트 공장 모니터링 서버(300);를 포함하며,
상기 스마트 공장내의 습식 반응기의 재료 투입량을 감지하도록 구성된 습식 반응기 재료 투입량 센서(140);
상기 습식 반응기의 산도를 감지하도록 구성된 습식 반응기 산도 센서(150); 및
상기 습식 반응기의 온도를 감지하도록 구성된 습식 반응기 온도 센서(160);를 더 포함하고,
상기 스마트 공장 모니터링 서버(300)는
상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집하여 실시간으로 모니터링하고, 수집된 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 각각의 임계값과 비교하여 해당 감지 데이터가 임계값을 초과하면 이벤트 데이터로 지정하고, 실시간 모니터링 데이터 및 지정된 이벤트 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하며, 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 기초로 제품의 색상을 예측하고, 예측된 제품의 색상 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하도록 더욱 구성된 스마트 공장용 모니터링 시스템.
It is a smart factory monitoring system that remotely monitors a smart factory equipped with measurement target equipment,
An environmental sensor 100 configured to detect the environment around the measurement target equipment;
A temperature sensor 110 configured to detect the temperature of a main device among the measurement target equipment;
A current sensor 120 configured to detect current generated from a main device among the measurement target equipment;
A vibration sensor 130 configured to detect vibration generated from a major device among the measurement target equipment;
A data transceiver 200 configured to receive environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data from the environmental sensor, temperature sensor, current sensor, and vibration sensor and transmit them by wire or wirelessly; and
Environmental detection data, temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are collected and monitored in real time from the environmental sensor, temperature sensor, current sensor, and vibration sensor by wired or wirelessly from the data transceiver, and the collected environmental detection data is collected, Temperature detection data, current detection data, and vibration detection data are compared with each threshold, and if the detection data exceeds the threshold, it is designated as event data, and real-time monitoring data and designated event data are sent to the factory internal monitoring terminal 170 and It includes a smart factory monitoring server (300) configured to provide to the manager terminal (M),
A wet reactor material input sensor 140 configured to detect the material input amount of the wet reactor in the smart factory;
Wet reactor acidity sensor 150 configured to detect acidity of the wet reactor; and
It further includes a wet reactor temperature sensor 160 configured to sense the temperature of the wet reactor,
The smart factory monitoring server 300 is
The material input amount detection data of the wet reactor, the acidity detection data of the wet reactor, and the temperature detection data of the wet reactor are collected and monitored in real time, and the collected material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and wet reactor Temperature detection data is compared with each threshold value, and if the detection data exceeds the threshold value, it is designated as event data, and real-time monitoring data and designated event data are sent to the factory internal monitoring terminal 170 and the manager terminal (M). Provides, predicts the color of the product based on the material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor, and transmits the predicted product color data to the factory internal monitoring terminal and manager terminal. A monitoring system for smart factories further configured to provide .
상기 스마트 공장 모니터링 서버(300)는
상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터 및 제품 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측하도록 더욱 구성된 스마트 공장용 모니터링 시스템.
According to claim 1,
The smart factory monitoring server 300 is
The material input amount detection data of the wet reactor, the acidity detection data of the wet reactor, and the temperature detection data of the wet reactor, the material input amount detection data of the wet reactor, the acidity detection data of the wet reactor, the temperature detection data of the wet reactor, and the product color data. A smart factory monitoring system further configured to predict the color of products by inputting it into a machine learning model trained by the dataset.
스마트 공장 모니터링 서버(300)가 환경 센서(100), 온도 센서(110), 전류 센서(120), 진동 센서(130), 습식 반응기 재료 투입량 센서(140), 습식 반응기 산도 센서(150) 및 습식 반응기 온도 센서(160)로부터 환경 감지 데이터, 온도 감지 데이터, 전류 감지 데이터, 진동 감지 데이터, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 수집하는 단계;
상기 스마트 공장 모니터링 서버가 수집된 감지 데이터들을 실시간으로 공장 내부 모니터링 단말(170) 및 관리자 단말(M)에 제공하는 단계;
상기 스마트 공장 모니터링 서버가 상기 수집된 감지 데이터들을 각각의 임계값과 비교하여 감지 데이터들이 임계값을 초과하는지의 여부를 결정하는 단계;
상기 감지 데이터가 임계값을 초과하면 상기 스마트 공장 모니터링 서버가해당 데이터를 이벤트 데이터로 지정하고, 지정된 이벤트 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 단계; 및
상기 스마트 공장 모니터링 서버가 수집된 상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를 기초로 제품의 색상을 예측하고, 예측된 제품의 색상 데이터를 상기 공장 내부 모니터링 단말 및 관리자 단말에 제공하는 단계;를 포함하는 모니터링 방법.
As a monitoring method using a smart factory monitoring system,
The smart factory monitoring server 300 includes an environmental sensor 100, a temperature sensor 110, a current sensor 120, a vibration sensor 130, a wet reactor material input sensor 140, a wet reactor acidity sensor 150, and a wet reactor acid sensor 150. Collecting environmental detection data, temperature detection data, current detection data, vibration detection data, material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor from the reactor temperature sensor 160;
providing the smart factory monitoring server collected sensing data to the factory internal monitoring terminal 170 and the manager terminal (M) in real time;
The smart factory monitoring server comparing the collected sensing data with respective threshold values to determine whether the sensing data exceeds the threshold value;
When the sensed data exceeds a threshold, the smart factory monitoring server designates the data as event data and provides the designated event data to the factory internal monitoring terminal and the manager terminal; and
The smart factory monitoring server predicts the color of the product based on the collected material input detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor, and transmits the predicted product color data to the inside of the factory. A monitoring method comprising: providing information to a monitoring terminal and an administrator terminal.
상기 스마트 공장 모니터링 서버(300)는 제품의 색상을 예측하기 위해,
상기 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터 및 습식 반응기의 온도 감지 데이터를, 습식 반응기의 재료 투입량 감지 데이터, 습식 반응기의 산도 감지 데이터, 습식 반응기의 온도 감지 데이터, 및 제품 색상 데이터의 데이터세트에 의해 학습된 기계학습 모델에 입력시켜 제품의 색상을 예측하는 모니터링 방법. According to clause 4,
The smart factory monitoring server 300 is used to predict the color of the product,
Material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, and temperature detection data of the wet reactor, material input amount detection data of the wet reactor, acidity detection data of the wet reactor, temperature detection data of the wet reactor, and product color data. A monitoring method that predicts the color of a product by inputting it into a machine learning model learned from a dataset.
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