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장비 운영 시스템에 있어서,복수의 금형 제작과 연계된 프로젝트를 관리하고, 금형 제작 생산 현황을 모니터링하는 초연결 협업 플랫폼;상기 초연결 협업 플랫폼에 저장된 복수의 금형 제작 프로젝트에 포함된 3D 제품 도면 이미지와 신규 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지 간의 유사설계도면 매칭을 수행하여 신규 금형 제작 프로젝트의 견적 정보를 생성하는 빅데이터 플랫폼; 및금형 제작 장비에 구비된 복수의 센서로부터 수집되는 복수의 센서 데이터를 획득하고, 상기 복수의 센서 데이터 중 적어도 어느 하나의 센서 데이터를 이용하여 상기 금형 제작 장비의 장애를 예측한 분석 결과를 고려하여 상기 금형 제작 장비의 구동을 제어하는 IoT 모델팩토리 플랫폼을 포함하고,상기 빅데이터 플랫폼은,사용자 단말을 통해 상기 3D 제품 도면 이미지를 수신한 상기 초연결 협업 플랫폼으로부터 상기 3D 제품 도면 이미지를 제공받고,상기 3D 제품 도면 이미지에 포함된 형상 중 객체를 구성하는 형상이 윈도우의 중앙에 위치하도록 상기 3D 제품 도면 이미지를 전처리하는 데이터 전처리부를 포함하고,상기 데이터 전처리부는,상기 3D 제품 도면 이미지에 포함된 형상의 개수를 획득하는 형상 개수 획득부;상기 형상의 개수가 복수개인 경우, 형상 간의 독립 여부를 판단하는 독립 여부 판단부;상기 복수개의 형상 중 독립이라고 판단된 형상이 존재하는 경우, 상기 3D 제품 도면 이미지로부터 객체를 구성하지 않는 형상을 제거하는 형상 제거부;를 포함하고,상기 초연결 협업 플랫폼은 금형 생산과 관련된 업체의 단말 및 서버 간의 연결을 통해 복수의 항목에 포함된 카테고리를 통해 금형 생산 관리 정보 및 분석 정보를 생성하고상기 IoT 모델팩토리 플랫폼은,미리 설정된 모니터링 주기에 따라 시계열적으로 수집되는 센서 데이터와 모니터링 대상이 되는 장비 운영 시간 정보를 포함하는 장비운영 데이터를 획득하는 수집부;수집된 센서 데이터를 상기 장비운영 데이터에 기초하여 분할하는 전처리부;상기 전처리가 완료된 센서 데이터를 적어도 둘 이상의 미리 생성된 이상치 판단 알고리즘에 입력하여 상기 센서 데이터 중 정상으로 분류된 센서 데이터를 학습 데이터로 결정하는 패턴 정의부;상기 결정된 학습 데이터를 기초로 학습을 수행하여 입력되는 분석 대상 데이터를 정상패턴 또는 이상패턴으로 구분하는 탐지 모델을 생성하는 모델 생성부; 및분석 대상 데이터를 수신하고, 상기 모델 생성부에서 생성된 탐지 모델에 기초하여 상기 수신된 분석 대상 데이터의 이상 여부를 판단하는 분석부; 를 포함하는 것인, 장비 운영 시스템
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제1항에 있어서,상기 빅데이터 플랫폼은, 상기 신규 금형 제작 프로젝트에 포함된 3D 제품 도면 이미지를 각도별로 구분하여 2D 이미지 데이터로 생성하고, 생성된 2D 이미지 데이터를 학습된 3D 설계도면 판별 모델에 적용하여, 상기 복수의 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지 중 적어도 어느 하나와 상기 신규 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지와 대응되는 유사설계도면을 도출하는 것인, 장비 운영 시스템
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제2항에 있어서,상기 빅데이터 플랫폼은, 상기 유사설계도면에 연계된 견적 사양 정보를 고려하여, 상기 신규 금형 제작 프로젝트의 견적 정보를 산출하는 것인, 장비 운영 시스템
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제1항에 있어서,상기 초연결 협업 플랫폼은,상기 센서 데이터를 품질관리 모듈에 적용하여 상기 금형 제작 장비에서 생산되는 생산품의 제조 공정의 불량률을 관리하되, 상기 품질관리 모듈은, 공정 관리도 모듈, 통계분석도구 모듈 및 머신러닝 분석도구 모듈을 포함하는 것인, 장비 운영 시스템
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제1항에 있어서,상기 IoT 모델팩토리 플랫폼은, 미리 설정된 시간 단위로 상기 금형 제작 장비에 구비된 복수의 센서 중 전력 센서에서 수집된 전력 데이터를 배치(Batch)에 적용하여 시간 단위의 최대값으로 데이터 변환을 수행하고,미리 설정된 시간 단위로 상기 금형 제작 장비에 구비된 복수의 센서 중 환경 센서에서 수집된 환경 데이터를 배치(Batch)에 적용하여 시간 단위의 평균값으로 데이터 변환을 수행하는 것인, 장비 운영 시스템
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제1항에 있어서,상기 IoT 모델팩토리 플랫폼은, 미리 설정된 모니터링 주기에 따라 금형 제작 장비에 구비된 복수의 센서로부터 수집되는 센서 데이터를 획득하는 것인, 장비 운영 시스템
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제1항에 있어서,상기 IoT 모델팩토리 플랫폼은, 상기 금형 제작 장비를 기준으로 미리 설정된 거리에 구비된 복수의 환경 데이터로부터 수집된 환경 데이터를 복수의 상태 항목 중 적어도 어느 하나의 항목으로 평가하여 모니터링 정보를 생성하는 것인, 장비 운영 시스템
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장비 운영 시스템을 이용한 금형 제작 프로젝트 견적 정보 산출 방법에 있어서,신규 금형 제작 프로젝트 데이터를 입력받는 단계; 초연결 협업 플랫폼에 저장된 복수의 금형 제작 프로젝트에 포함된 3D 제품 도면 이미지와 신규 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지 간의 유사설계도면 매칭을 수행하는 단계; 상기 복수의 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지 중 적어도 어느 하나와 상기 신규 금형 제작 프로젝트에 포함된 설계 도면 이미지와 대응되는 유사설계도면을 도출하는 단계;상기 유사설계도면에 연계된 견적 사양 정보를 고려하여, 상기 신규 금형 제작 프로젝트의 견적 정보를 산출하는 단계; 및금형 제작 장비에 구비된 복수의 센서로부터 수집되는 복수의 센서 데이터를 획득하고, 상기 복수의 센서 데이터 중 적어도 어느 하나의 센서 데이터를 이용하여 상기 금형 제작 장비의 장애를 예측한 분석 결과를 고려하여 상기 금형 제작 장비의 구동을 제어하는 단계를 포함하고,상기 매칭을 수행하는 단계는,사용자 단말을 통해 상기 3D 제품 도면 이미지를 수신한 상기 초연결 협업 플랫폼으로부터 상기 3D 제품 도면 이미지를 제공받고,상기 3D 제품 도면 이미지에 포함된 형상 중 객체를 구성하는 형상이 윈도우의 중앙에 위치하도록 상기 3D 제품 도면 이미지를 전처리하는 데이터 전처리 단계를 포함하고,상기 데이터 전처리 단계는,상기 3D 제품 도면 이미지에 포함된 형상의 개수를 획득하는 형상 개수 획득 단계;상기 형상의 개수가 복수개인 경우, 형상 간의 독립 여부를 판단하는 독립 여부 판단 단계;상기 복수개의 형상 중 독립이라고 판단된 형상이 존재하는 경우, 상기 3D 제품 도면 이미지로부터 객체를 구성하지 않는 형상을 제거하는 형상 제거 단계; 및금형 생산과 관련된 업체의 단말 및 서버 간의 연결을 통해 복수의 항목에 포함된 카테고리를 통해 금형 생산 관리 정보 및 분석 정보를 생성하는 단계; 를 포함하고,상기 구동을 제어하는 단계는,미리 설정된 모니터링 주기에 따라 시계열적으로 수집되는 센서 데이터와 모니터링 대상이 되는 장비 운영 시간 정보를 포함하는 장비운영 데이터를 획득하는 단계;상기 수집된 센서 데이터를 상기 장비운영 데이터에 기초하여 분할하는 단계;상기 분할된 센서 데이터를 적어도 둘 이상의 미리 생성된 이상치 판단 알고리즘에 입력하여 상기 센서 데이터 중 정상으로 분류된 센서 데이터를 학습 데이터로 결정하는 단계;상기 결정된 학습 데이터를 기초로 학습을 수행하여 입력되는 분석 대상 데이터를 정상패턴 또는 이상패턴으로 구분하는 탐지 모델을 생성하는 단계; 및분석 대상 데이터를 수신하고, 상기 모델을 생성하는 단계에서 생성된 탐지 모델에 기초하여 상기 수신된 분석 대상 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것인, 금형 제작 프로젝트 견적 정보 산출 방법
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