| 1 |
1
물리적 제조 객체에 구비된 적어도 하나의 에이전트가 해당 물리적 제조 객체에서 제조 데이터를 수집하고 수집된 제조 데이터를 전송하는 단계;가상 공장 모듈이 상기 에이전트에서 수신된 제조 데이터를 수신하고, 상기 수신된 제조 데이터를 빅 데이터 관리 모듈에 전송하는 단계;빅 데이터 관리 모듈이 상기 수신된 제조 데이터를 저장하고, 저장된 제조 데이터를 추출하여 훈련 데이터 세트를 생성하는 단계;데이터 분석 모듈이 상기 훈련 데이터 세트를 분석하여 원인 데이터와 결과 데이터 사이의 예측 모델을 생성하는 단계;가상 공장 모듈이 상기 생성된 예측 모델을 기초로 제어 파라미터를 생성하고, 생성된 제어 파라미터를 상기 에이전트에 전송하는 단계; 및에이전트는 수신된 제어 파라미터를 기초로 해당 물리적 제조 객체의 동작을 제어하는 단계를 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 훈련 데이터 세트를 생성하는 단계는원인 데이터와 결과 데이터를 구성하는 속성 값을 정의하는 단계;정의된 속성 값에 따른 원인 데이터와 결과 데이터를 전처리하는 단계; 공정 구성과 상기 원인 데이터 및 결과데이터를 시간에 따라 동기화하는 단계; 및공정 구성 별 훈련 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 공정 구성은 기 정의된 속성 값을 가지며, 해당 속성 값은 기계, 가공소재, 절삭유, 절삭공구, 공정 종류, 수치제어(NC) 코드 및 코드 유형을 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 원인 데이터는 이송속도, 스핀들 회전속도, 절삭깊이 및 절삭 폭 가운데 적어도 하나를 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 5 |
5
제2항에 있어서,상기 결과 데이터는 에너지 소모량을 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 예측 모델을 생성하는 단계는기계학습 또는 회귀 분석을 통해 상기 훈련 데이터 세트를 분석하여 예측 모델을 생성하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 예측 모델을 생성하는 단계는 인공 신경망을 통해 상기 훈련 데이터 세트를 분석하며, 상기 예측 모델은 하기 수학식 1에 의해 표현되는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법:[수학식 1]여기에서, 'x'는 원인 속성 변수(데이터), 'y'는 결과 속성 변수(데이터), 'p'와 'q'는 각 layer의 뉴런 개수, 'Woj'와 'Wji'는 각 레이어에 존재하는 각 뉴런의 가중치 값, 'fo'와 'fh'는 시그모이드 함수, 'ε'는 상수이다
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 생성된 예측 모델을 검증하는 단계를 더 포함하고,상기 생성된 예측 모델을 검증하는 단계는 상기 예측 모델에 의해 생성된 결과 데이터와 실제 측정된 결과데이터 사이의 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하여 해당 예측 모델을 검증하는 단계를 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 방법
|
| 9 |
9
물리적 제조 객체에 구비되어 해당 물리적 제조 객체의 제조 데이터를 수집하고, 제어 파라미터를 수신하여 해당 물리적 제조 객체의 동작을 제어하는 적어도 하나의 에이전트; 및상기 적어도 하나의 에이전트에서 수신된 제조 데이터를 수신하여 원인 데이터와 결과 데이터 사이의 예측 모델을 생성하고, 상기 생성된 예측 모델을 기초로 최적 제어 파라미터를 생성하여 상기 적어도 하나의 에이전트에 전송하는 데이터 분석 및 제어 플랫폼을 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 시스템
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 데이터 분석 및 제어 플랫폼은상기 에이전트에서 수신된 제조 데이터를 수신하고, 상기 수신된 제조 데이터를 빅 데이터 관리 모듈에 전송하며, 상기 생성된 최적 제어 파라미터를 상기 에이전트에 전송하는 가상 공장 모듈;상기 수신된 제조 데이터를 저장하고, 저장된 제조 데이터를 추출하여 훈련 데이터 세트를 생성하는 빅 데이터 관리 모듈; 및상기 훈련 데이터 세트를 분석하여 원인 데이터와 결과 데이터 사이의 예측 모델을 생성하는 데이터 분석 모듈을 포함하는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 시스템
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 데이터 분석 모듈은 인공 신경망을 통해 상기 훈련 데이터 세트를 분석하며, 상기 예측 모델은 하기 수학식 1에 의해 표현되는 빅 데이터 분석을 이용한 제조 공정 관리 시스템:[수학식 1]여기에서, 'x'는 원인 속성 변수(데이터), 'y'는 결과 속성 변수(데이터), 'p'와 'q'는 각 layer의 뉴런 개수, 'Woj'와 'Wji'는 각 레이어에 존재하는 각 뉴런의 가중치 값, 'fo'와 'fh'는 시그모이드 함수, 'ε'는 상수이다
|
