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생산 운영 시스템에서 공정 데이터를 수집하고 분석하여 설비를 운영하는 스마트 게이트웨이에 있어서,설비, 센서 및 시스템 중 적어도 하나로부터 공정 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부에서 수집한 공정 데이터를 필터링하고, 이상이 있는 데이터를 보정하는 데이터 필터링부;상기 데이터 필터링부에서 필터링하고 보정한 데이터를 현장 데이터로 저장하고, 외부로부터 상기 설비에 대한 전문 지식 데이터를 입력받아 저장하는 데이터 저장부; 및상기 현장 데이터와 상기 전문 지식 데이터를 이용하여 공정의 상황별 처리 방법을 도출하고 상기 설비의 세팅값을 설정하여 상기 설비를 제어하는 설비 제어부를 포함하되,상기 전문 지식 데이터는 전문가로부터 입력받은 상황별 처리 내역에 대한 정보 및 촬영을 통한 전문가의 영상 정보로부터 전문가의 행동 패턴을 추출한 정보를 포함하고,상기 설비 제어부는 상기 전문가의 영상 정보로부터 과거의 처리 내역을 분석하여 공정의 상황별 대응 방안을 판단하여 처리 방법을 도출하며,상기 설비 제어부는 설비 및 센서가 수집한 현장 데이터의 항목 및 상기 현장 데이터의 항목에 따라 전문가의 처리 내역에 대한 항목을 설정하여 상기 현장 데이터 및 상기 전문 지식 데이터를 인공 두뇌 학습에 적합하게 설정된 형식으로 변환하는 스마트 게이트웨이
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제1항에 있어서,상기 데이터 필터링부,수집된 공정 데이터에서 정상 데이터와 이상 데이터를 판별하는 이상 판별부;상기 이상 데이터로부터 이상 패턴을 탐지하여 상기 센서 및 상기 설비의 고장을 판단하는 고장 판단부; 및상기 정상 데이터를 이용하여 상기 이상 데이터를 보정하는 데이터 보정부;를 포함하는, 스마트 게이트웨이
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제2항에 있어서,상기 이상 판별부는, 단일 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법 또는 복수 데이터 항목 기판의 이상 판별 방법으로 공정 데이터의 이상을 판별하는, 스마트 게이트웨이
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제3항에 있어서,상기 이상 판별부는, 상기 단일 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법을 수행할 경우 수집된 공정 데이터를 모니터링하다가 이상 판별 기준에 따라 이상 발생을 판별하는, 스마트 게이트웨이
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제3항에 있어서,상기 이상 판별부는, 상기 복수 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법을 수행할 경우 수집된 공정 데이터끼리의 상관 관계를 이용하여 이상 발생을 판별하는, 스마트 게이트웨이
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제3항에 있어서,상기 고장 판단부는, 이상이 있는 것으로 판단된 공정 데이터를 과거의 공정 데이터의 패턴과 비교하여 상기 설비 및 상기 센서 중 어느 것의 이상인지 판단하는, 스마트 게이트웨이
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제3항에 있어서,상기 데이터 보정부는, 정상 데이터인 경우를 예측하여 이상 데이터를 예측한 정상 데이터로 대체하는, 스마트 게이트웨이
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제1항에 있어서,상기 설비 제어부는, 공정과 관련된 데이터의 패턴 분석을 통해 유사한 패턴을 갖는 데이터들을 묶어 공정에서 발생하는 상황들을 정의하고, 상황별로 과거의 처리 내역을 분석하여 공정의 상황별 처리 방법을 도출하는, 스마트 게이트웨이
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생산 운영 시스템에서 공정 데이터를 수집하고 분석하여 설비를 운영하는 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법에 있어서,(a) 설비, 센서 및 시스템 중 적어도 하나로부터 공정 데이터를 수집하는 단계;(b) 수집한 공정 데이터를 필터링하고, 이상이 있는 데이터를 보정하는 단계;(c) 필터링하고 보정한 데이터를 현장 데이터로 저장하고, 외부로부터 상기 설비에 대한 전문 지식 데이터를 입력받아 저장하는 단계; 및(d) 상기 현장 데이터와 상기 전문 지식 데이터를 이용하여 공정의 상황별 처리 방법을 도출하고 상기 설비의 세팅값을 설정하여 상기 설비를 제어하는 단계를 포함하되,상기 전문 지식 데이터는 전문가로부터 입력받은 상황별 처리 내역에 대한 정보 및 촬영을 통한 전문가의 영상 정보로부터 전문가의 행동 패턴을 추출한 정보를 포함하고,상기 (d) 단계에서는 상기 전문가의 영상 정보로부터 과거의 처리 내역을 분석하여 공정의 상황별 대응 방안을 판단하여 처리 방법을 도출하며,상기 (c) 단계 이후, 설비 및 센서가 수집한 현장 데이터의 항목 및 상기 현장 데이터의 항목에 따라 전문가의 처리 내역에 대한 항목을 설정하여 상기 현장 데이터 및 상기 전문 지식 데이터를 인공 두뇌 학습에 적합하게 설정된 형식으로 변환하는 단계를 더 포함하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 (a) 단계에서는,(a-1) 수집된 공정 데이터에서 정상 데이터와 이상 데이터를 판별하는 단계;(a-2) 상기 이상 데이터로부터 이상 패턴을 탐지하여 상기 설비의 고장을 판단하는 단계; 및(a-3) 상기 정상 데이터를 이용하여 상기 이상 데이터를 보정하는 단계;를 포함하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제11항에 있어서,상기 (a-1) 단계에서는, 단일 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법 또는 복수 데이터 항목 기판의 이상 판별 방법으로 공정 데이터의 이상을 판별하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 (a-1) 단계에서는, 상기 단일 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법을 수행할 경우 수집된 공정 데이터를 모니터링하다가 이상 판별 기준에 따라 이상 발생을 판별하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 (a-1) 단계에서는, 상기 복수 데이터 항목 기반의 이상 판별 방법을 수행할 경우 수집된 공정 데이터끼리의 상관 관계를 이용하여 이상 발생을 판별하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제11항에 있어서,상기 (a-2) 단계에서는, 이상이 있는 것으로 판단된 공정 데이터를 과거의 공정 데이터의 패턴과 비교하여 상기 설비 및 상기 센서 중 어느 것의 이상인지 판단하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제11항에 있어서,상기 (a-3) 단계에서는, 정상 데이터인 경우를 예측하여 이상 데이터를 예측한 정상 데이터로 대체하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 (d) 단계에서는, 공정과 관련된 데이터의 패턴 분석을 통해 유사한 패턴을 갖는 데이터들을 묶어 공정에서 발생하는 상황들을 정의하고, 상황별로 과거의 처리 내역을 분석하여 공정의 상황별 처리 방법을 도출하는, 스마트 게이트웨이의 설비 제어 방법
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