KR102753260B1 - Optimization process control system through intelligent data analysis - Google Patents
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Abstract
본 발명은 제품의 생산 공정에서 수집된 여러 데이터를 분석하여 확인된 최적의 생산 조건을 실공정에 반영하는 방식으로 제품의 품질과 생산성이 향상될 수 있도록 하는 제어 시스템에 관한 것이며,
생산 시설 내부의 온도와 습도를 측정하여 온습도 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 온습도 센서부, 생산 시설 내부의 공기질을 측정하여 공기질 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 공기질 센서부, 생산 시설 내부에 위치한 생산 설비의 생산량을 확인하여 생산 데이터를 생성하는 카운트 센서부, 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 수집하고, 수집된 여러 데이터를 메인 서버로 전송하며, 메인 서버가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영하는 설비 관리부 및, 설비 관리부가 전송하는 여러 데이터를 인공지능으로 분석하여, 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성하고 전송하는 메인 서버를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a control system that can improve the quality and productivity of a product by analyzing various data collected in the production process of the product and reflecting the confirmed optimal production conditions into the actual process.
The present invention is characterized by comprising: a temperature and humidity sensor unit comprising one or more sensors that measure temperature and humidity inside a production facility to generate temperature and humidity data; an air quality sensor unit comprising one or more sensors that measure air quality inside the production facility to generate air quality data; a count sensor unit that checks the production amount of production equipment located inside the production facility to generate production data; a facility management unit that collects temperature and humidity data, air quality data, and production data, transmits the collected data to a main server, and receives control data transmitted by the main server to reflect the control of air conditioning equipment installed in the production facility; and a main server that analyzes the data transmitted by the facility management unit using artificial intelligence to generate and transmit control data for achieving optimal production conditions.
Description
본 발명은 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템에 관한 것으로써, 보다 상세하게는 제품의 생산 공정에서 수집된 여러 데이터를 분석하여 확인된 최적의 생산 조건을 실공정에 반영하는 방식으로 제품의 품질과 생산성이 향상될 수 있도록 하는 제어 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an optimization process control system through intelligent data analysis, and more specifically, to a control system that can improve product quality and productivity by analyzing various data collected in a product production process and reflecting the confirmed optimal production conditions into an actual process.
일반적으로, 현대 사회에서 고객의 니즈는 빠르게 변화하고 있으며, 그만큼 높은 품질의 제품 생산이 요구되는 제조 환경은 점점 더 복잡해지고 있다.In general, in modern society, customer needs are changing rapidly, and the manufacturing environment that requires high-quality product production is becoming increasingly complex.
이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위해 기업들은 제품의 원가를 절감하고, 불량률을 낮추기 위한 여러 노력들을 하고 있으나, 기존의 제조 공정을 계속 고수하는 상태에서는 제품의 품질과 생산성의 향상에 있어 효과가 제한적으로만 발생할 수 밖에 없다.In order to effectively respond to these changes, companies are making various efforts to reduce product costs and lower defect rates, but if they continue to adhere to existing manufacturing processes, the effect on improving product quality and productivity will be limited.
따라서, 최근에는 설계, 개발, 제조, 유통 등의 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 데이터통신기술(ICT)을 적용하여 제품의 품질과 생산성이 향상될 수 있도록 하는 스마트 공장이 혁신 방안으로 주목받고 있다.Accordingly, smart factories that apply data communication technology (ICT) combined with digital automation solutions to production processes such as design, development, manufacturing, and distribution are attracting attention as an innovative solution to improve product quality and productivity.
그리고 이와 같은 추세와 관련하여 대한민국 공개특허공보 제10-2023-0076372호의 “제조기업의 생산성 향상 및 비용절감을 위한 제조기술 공유 지능형 서비스 플랫폼”과 대한민국 공개특허공보 제10-2024-0128729호의 “스마트 공장을 위한 AI 기반 데이터 통합 환경관리시스템”과 같은 발명들이 제안되어 공개된 바 있다.And in relation to this trend, inventions such as “Intelligent service platform for sharing manufacturing technology to improve productivity and reduce costs in manufacturing companies” in Korean Patent Publication No. 10-2023-0076372 and “AI-based data integration environmental management system for smart factories” in Korean Patent Publication No. 10-2024-0128729 have been proposed and disclosed.
즉, 상기한 선행 발명들에서는 제품의 생산 공정에서 수집된 여러 데이터를 분석하고, 분석의 결과를 실공정에 반영하여 제품의 품질과 생산성이 향상될 수 있도록 하는 방안을 제안하고 있다.That is, the above-mentioned prior inventions propose a method for analyzing various data collected in the production process of a product and reflecting the results of the analysis in the actual process so that the quality and productivity of the product can be improved.
또한, 상기한 선행 발명들을 제외한 다른 발명들에서도 제품의 품질과 생산성의 향상에 도움이 될 수 있도록 하는 다양한 방안을 제안하고 있는 것을 확인할 수 있다.In addition, it can be confirmed that other inventions, excluding the above-mentioned prior inventions, also propose various methods that can help improve product quality and productivity.
이처럼 스마트 공장에 대한 당업자들의 관심과 정부 차원에서의 지원이 계속되고 있기 때문에 이 분야에 대한 기술 개발이 계속 요구되는 실정이라 할 수 있다.As interest in smart factories among professionals and support from the government continues, it can be said that technological development in this field is continuously required.
상기한 바와 같이, 스마트 공장에 대한 당업자들의 관심과 정부 차원에서의 지원이 계속되고 있기 때문에 이 분야에 대한 기술 개발이 계속 요구되는 실정이라 할 수 있다.As mentioned above, there is a continuing demand for technological development in this field as interest in smart factories among professionals and support from the government continues.
따라서, 본 발명은 선행 발명들이 가진 문제를 해결하거나 한계를 극복하여 제품의 품질과 생산성 향상의 효과가 발생할 수 있도록 하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.Accordingly, the present invention aims to propose a method for solving problems or overcoming limitations of prior inventions so as to achieve the effect of improving product quality and productivity.
즉, 상기한 선행 발명들을 포함하는 대부분의 관련 발명들은 제품의 생산 공정에서 수집된 데이터만을 이용하여 분석을 하도록 구성되어 있어 제품의 품질과 생산성 향상의 효과에 일정한 한계가 발생하게 될 수 있으므로, 이 문제에 대한 해결 방안을 제시하고자 한다.That is, most related inventions, including the above-mentioned prior inventions, are configured to conduct analysis using only data collected in the production process of a product, which may cause certain limitations in the effect of improving product quality and productivity. Therefore, a solution to this problem is intended to be presented.
본 발명은 상기와 같은 목적을 실현하고자,The present invention aims to achieve the above-mentioned purpose,
생산 시설 내부의 온도와 습도를 측정하여 온습도 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 온습도 센서부; 생산 시설 내부의 공기질을 측정하여 공기질 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 공기질 센서부; 생산 시설 내부에 위치한 생산 설비의 생산량을 확인하여 생산 데이터를 생성하는 카운트 센서부; 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 수집하고, 수집된 여러 데이터를 메인 서버로 전송하며, 메인 서버가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영하는 설비 관리부; 및, 상기 설비 관리부가 전송하는 여러 데이터를 인공지능으로 분석하여, 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성하고 전송하는 메인 서버; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 최적화 공정 제어 시스템을 제시한다.The present invention proposes an intelligent optimization process control system, comprising: a temperature and humidity sensor unit comprising one or more sensors that measure temperature and humidity inside a production facility and generate temperature and humidity data; an air quality sensor unit comprising one or more sensors that measure air quality inside the production facility and generate air quality data; a count sensor unit that checks the production amount of production equipment located inside the production facility and generates production data; a facility management unit that collects temperature and humidity data, air quality data, and production data, transmits the collected data to a main server, and receives control data transmitted by the main server and reflects the same in the control of air conditioning equipment installed in the production facility; and a main server that analyzes the data transmitted by the facility management unit using artificial intelligence and generates and transmits control data for meeting optimal production conditions.
이때, 상기 설비 관리부는 기설정된 가동 시각에 공조 설비가 가동하도록 제어하고, 가동 시각으로부터 생산 시설 내부의 온습도가 기준치에 도달하는 시간을 측정하며, 측정된 도달 시간을 이용하여 공조 설비의 다음 가동 시각을 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 자동으로 조정하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.At this time, the facility management unit is characterized in that it controls the air conditioning facility to operate at a preset operating time, measures the time from the operating time until the temperature and humidity inside the production facility reaches a reference value, and automatically adjusts the next operating time of the air conditioning facility to match the preset work start time using the measured reaching time.
본 발명에 의한 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템은,The optimization process control system through intelligent data analysis according to the present invention is
생산 시설 내부에서 수집된 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 기반으로 하여 제어 데이터를 생성하고, 생성된 제어 데이터를 이용하여 공조 설비에 대한 제어를 실시할 수 있도록 구성되어 있기 때문에, 해당 생산 시설 내부에 최적의 생산 조건을 구현할 수 있게 되는 효과가 발생한다.Because it is configured to generate control data based on temperature and humidity data, air quality data, and production data collected within the production facility, and to control air conditioning equipment using the generated control data, it has the effect of enabling optimal production conditions to be implemented within the production facility.
또한, 기설정된 가동 시각에 공조 설비가 가동하도록 제어하고, 온습도가 기준치에 도달하는 시간을 측정하며, 측정된 도달 시간을 이용하여 다음 가동 시각을 자동으로 조정하도록 구성되어 있기 때문에, 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 생산 시설 내부에 최적의 생산 조건을 구현할 수 있게 되는 효과가 발생한다.In addition, since it is configured to control the air conditioning equipment to operate at a preset operating time, measure the time it takes for the temperature and humidity to reach a reference value, and automatically adjust the next operating time using the measured reaching time, the effect of being able to implement optimal production conditions inside the production facility in accordance with the preset work start time is generated.
도 1은 본 발명에 의한 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템의 기본 구성도.
도 2는 본 발명을 구성하는 설비 관리부의 세부 구성도.
도 3은 작업 시작 시각에 맞추어 최적의 생산 조건을 구현하기 위한 구성에서의 기준이 되는 가동 시각에 대한 자동으로의 조정이 실시되는 과정을 나타낸 순서도.
도 4는 작업 시작 시각에 맞추어 최적의 생산 조건을 구현하기 위한 구성에서의 급격한 환경 변화에 따른 자동으로의 출력 조정이 실시되는 과정을 나타낸 순서도.
도 5는 본 발명을 구성하는 설비 관리부에 의해 최적화 공정 제어가 임시로 중단되는 과정을 나타낸 순서도.Figure 1 is a basic configuration diagram of an optimization process control system through intelligent data analysis according to the present invention.
Figure 2 is a detailed configuration diagram of the facility management unit constituting the present invention.
Figure 3 is a flowchart showing the process of automatically adjusting the operating time, which serves as a reference in the configuration to implement optimal production conditions in accordance with the work start time.
Figure 4 is a flowchart showing the process of automatically adjusting output according to rapid environmental changes in a configuration to implement optimal production conditions in accordance with the start time of work.
Figure 5 is a flowchart showing a process in which optimization process control is temporarily suspended by a facility management unit constituting the present invention.
본 발명은 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템에 관한 것으로써,The present invention relates to an optimization process control system through intelligent data analysis.
생산 시설 내부의 온도와 습도를 측정하여 온습도 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 온습도 센서부(100); 생산 시설 내부의 공기질을 측정하여 공기질 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 공기질 센서부(110); 생산 시설 내부에 위치한 생산 설비의 생산량을 확인하여 생산 데이터를 생성하는 카운트 센서부(120); 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 수집하고, 수집된 여러 데이터를 메인 서버(140)로 전송하며, 메인 서버(140)가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영하는 설비 관리부(130); 및, 상기 설비 관리부(130)가 전송하는 여러 데이터를 인공지능으로 분석하여, 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성하고 전송하는 메인 서버(140); 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized by comprising: a temperature and humidity sensor unit (100) comprising one or more sensors for measuring temperature and humidity inside a production facility and generating temperature and humidity data; an air quality sensor unit (110) comprising one or more sensors for measuring air quality inside a production facility and generating air quality data; a count sensor unit (120) for checking the production amount of a production facility located inside the production facility and generating production data; a facility management unit (130) for collecting temperature and humidity data, air quality data, and production data, transmitting the collected data to a main server (140), and receiving control data transmitted by the main server (140) and reflecting it in the control of air conditioning facilities installed in the production facility; and a main server (140) for analyzing the data transmitted by the facility management unit (130) using artificial intelligence and generating and transmitting control data for setting optimal production conditions.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
우선, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 지능형 최적화 공정 제어 시스템은 생산 시설 내부에 설치되는 온습도 센서부(100)와 공기질 센서부(110)를 포함하는 형태로 구성되는 것을 특징으로 한다.First, as illustrated in FIG. 1, the intelligent optimization process control system according to the present invention is characterized by being configured to include a temperature and humidity sensor unit (100) and an air quality sensor unit (110) installed inside a production facility.
즉, 본 발명은 최적화 공정 제어의 구현을 위한 전제 조건으로 생산 시설 내부에 대한 환경 상태의 확인을 필요로 하고 있으며, 이를 위한 온습도 센서부(100)와 공기질 센서부(110)를 동시에 구비하도록 구성된다.That is, the present invention requires confirmation of the environmental condition inside the production facility as a prerequisite for implementing optimized process control, and is configured to simultaneously include a temperature and humidity sensor unit (100) and an air quality sensor unit (110) for this purpose.
따라서, 생산 시설 내부의 온습도 데이터와 공기질 데이터가 동시에 수집될 수 있으며, 수집된 데이터를 이용하여 최적의 생산 조건 즉, 각 생산 설비의 시간당 생산량을 최대로 하거나 최대의 수준으로 유지할 수 있도록 하는 온도와 습도 그리고 공기질을 구현하기 하기 위한 제어 데이터가 생성될 수 있다.Accordingly, temperature and humidity data and air quality data inside the production facility can be collected simultaneously, and using the collected data, control data can be generated to implement optimal production conditions, that is, temperature, humidity, and air quality that maximize or maintain the hourly production volume of each production facility at the maximum level.
보다 구체적으로, 상기 온습도 센서부(100)는 생산 시설 내부의 온도와 습도를 측정하여 하나 이상의 온습도 데이터를 생성하는 기능을 수행하며, 이를 위한 하나 이상의 온습도 센서를 포함하도록 구성될 수 있다.More specifically, the temperature and humidity sensor unit (100) performs a function of measuring the temperature and humidity inside a production facility to generate one or more temperature and humidity data, and may be configured to include one or more temperature and humidity sensors for this purpose.
이때, 상기 온습도 센서부(100)는 생산 설비의 주변에 설치된 상태에서 온습도를 측정하는 하나 이상의 온습도 센서만으로 구성될 수 있으나, 부득이한 경우에는 하나 이상의 온도 센서와 하나 이상의 습도 센서를 포함하는 형태로 구성될 수 있다.At this time, the temperature and humidity sensor unit (100) may be configured with only one or more temperature and humidity sensors that measure temperature and humidity while installed around the production facility, but in unavoidable cases, it may be configured with one or more temperature sensors and one or more humidity sensors.
그리고 상기 온습도 센서부(100)는 생성이 완료된 온습도 데이터를 설비 관리부(130)로 전송하는 기능을 수행하며, 이를 위한 유선 또는 무선 통신 장치를 더 포함하는 형태로 구성되어야 한다.In addition, the temperature and humidity sensor unit (100) performs the function of transmitting the temperature and humidity data that has been generated to the facility management unit (130), and must be configured to further include a wired or wireless communication device for this purpose.
따라서, 생산 설비 내부의 여러 구역에서 측정에 의해 생성된 온습도 데이터가 통신 장치를 통해 실시간 또는 일정한 주기마다 설비 관리부(130)로 전송될 수 있으며, 이를 이용한 메인 서버(140)의 자동 모니터링과 최적화 제어가 실시될 수 있다.Accordingly, temperature and humidity data generated by measurements in various areas within the production facility can be transmitted to the facility management unit (130) in real time or at regular intervals via a communication device, and automatic monitoring and optimization control of the main server (140) can be performed using this.
또한, 상기 공기질 센서부(110)는 생산 시설 내부의 공기질을 측정하여 하나 이상의 공기질 데이터를 생성하는 기능을 수행하며, 이를 위한 이산화탄소 센서, 미세먼지 센서 또는 VOC 센서 중 어느 하나 이상의 센서를 포함하도록 구성될 수 있다.In addition, the air quality sensor unit (110) performs a function of measuring air quality inside a production facility and generating one or more air quality data, and may be configured to include one or more sensors among a carbon dioxide sensor, a fine dust sensor, or a VOC sensor for this purpose.
즉, 상기 공기질 센서부(110)는 생산 설비의 주변에 설치되어 공기 중에 포함되어 있는 이산화탄소, 미세먼지 또는 VOC를 측정하는 하나 이상의 센서로 구성될 수 있으나, 필요에 따라서는 다른 종류의 센서를 더 포함하는 형태로 구성될 수 있다.That is, the air quality sensor unit (110) may be configured with one or more sensors installed around the production facility to measure carbon dioxide, fine dust, or VOC contained in the air, but may be configured to include other types of sensors as needed.
그리고 상기 공기질 센서부(110)는 생성이 완료된 공기질 데이터를 설비 관리부(130)로 전송하는 기능을 수행하며, 이를 위한 유선 또는 무선 통신 장치를 더 포함하는 형태로 구성되어야 한다.In addition, the air quality sensor unit (110) performs the function of transmitting the generated air quality data to the facility management unit (130), and must be configured to further include a wired or wireless communication device for this purpose.
따라서, 생산 설비 내부의 여러 구역에서 측정에 의해 생성된 공기질 데이터가 통신 장치를 통해 실시간 또는 일정한 주기마다 설비 관리부(130)로 전송될 수 있으며, 이를 이용한 메인 서버(140)의 자동 모니터링과 최적화 제어가 실시될 수 있다.Accordingly, air quality data generated by measurements in various areas within the production facility can be transmitted to the facility management unit (130) in real time or at regular intervals via a communication device, and automatic monitoring and optimization control of the main server (140) can be performed using this.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 지능형 최적화 공정 제어 시스템은 생산 시설 내부에 위치한 생산 설비의 생산량을 확인하여 생산 데이터를 생성 및 전송하는 카운트 센서부(120)를 포함하는 형태로 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, as illustrated in FIG. 1, the intelligent optimization process control system according to the present invention is characterized by being configured to include a count sensor unit (120) that checks the production amount of production equipment located inside a production facility and generates and transmits production data.
즉, 본 발명은 최적화 공정 제어의 구현을 위한 다음 조건으로 생산 설비에 대한 생산량의 확인을 필요로 하고 있으며, 이를 위한 카운트 센서부(120)를 구비하도록 구성된다.That is, the present invention requires confirmation of the production amount for production facilities as the next condition for implementing optimized process control, and is configured to have a count sensor unit (120) for this purpose.
이때, 상기 카운트 센서부(120)는 생산되는 제품의 상태를 실시간으로 모니터링하는 동시에 생산 수량을 자동으로 카운팅하는 비젼 센서 기반의 장치나 시스템으로 구성될 수 있으며, 이러한 방식으로 해당 생산 설비의 생산량과 불량률을 확인할 수 있다.At this time, the count sensor unit (120) may be configured as a vision sensor-based device or system that monitors the status of a product being produced in real time and automatically counts the production quantity, and in this way, the production quantity and defect rate of the corresponding production facility can be confirmed.
즉, 상기 카운트 센서부(120)가 생성하는 생산 데이터는 생산 설비의 분당 또는 시간당 생산량과 불량률 그리고 그에 따른 수율을 모두 포함하도록 구성될 수 있다.That is, the production data generated by the count sensor unit (120) can be configured to include the production volume per minute or hour of the production facility, the defect rate, and the yield according to the same.
다만, 생산 설비의 시간당 생산량과 불량률을 통해 도출할 수 있는 수율은 카운트 센서부(120)가 아닌 메인 서버(140)에서 확인이 되도록 구성되어도 무방하다.However, the yield that can be derived from the hourly production volume and defective rate of the production facility may be configured to be confirmed in the main server (140) rather than the count sensor unit (120).
그리고 상기 카운트 센서부(120)는 생성이 완료된 생산 데이터를 설비 관리부(130)로 전송하는 기능을 수행하며, 이를 위한 유선 또는 무선 통신 장치를 더 포함하는 형태로 구성되어야 한다.In addition, the above count sensor unit (120) performs the function of transmitting the completed production data to the facility management unit (130), and must be configured to further include a wired or wireless communication device for this purpose.
따라서, 생산 시설 내부에 구비된 각각의 생산 설비를 대상으로 하여 생성된 생산 데이터가 통신 장치를 통해 실시간 또는 일정한 주기마다 설비 관리부(130)로 전송될 수 있으며, 이를 이용한 메인 서버(140)의 자동 모니터링과 최적화 제어가 실시될 수 있다.Accordingly, production data generated for each production facility installed inside the production facility can be transmitted to the facility management unit (130) in real time or at regular intervals via a communication device, and automatic monitoring and optimization control of the main server (140) can be performed using this.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 지능형 최적화 공정 제어 시스템은 수집된 여러 데이터를 메인 서버(140)로 전송하고, 메인 서버(140)가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영하는 설비 관리부(130)를 포함하는 형태로 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, as illustrated in FIG. 1, the intelligent optimization process control system according to the present invention is characterized by being configured to include a facility management unit (130) that transmits various collected data to a main server (140) and receives control data transmitted by the main server (140) and reflects it in the control of air conditioning equipment installed in a production facility.
즉, 상기 설비 관리부(130)는 온습도 센서부(100)가 전송하는 온습도 데이터와 공기질 센서부(110)가 전송하는 공기질 데이터 그리고 카운트 센서부(120)가 전송하는 생산 데이터를 수신하여 메인 서버(140)로 전송한다.That is, the facility management unit (130) receives temperature and humidity data transmitted from the temperature and humidity sensor unit (100), air quality data transmitted from the air quality sensor unit (110), and production data transmitted from the count sensor unit (120) and transmits them to the main server (140).
그리고 상기 메인 서버(140)가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 온도와 습도 그리고 유해 가스 농도의 조절을 위한 목적으로 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영한다.And the control data transmitted by the main server (140) is received and reflected in the control of air conditioning equipment installed in the production facility for the purpose of controlling temperature, humidity, and concentration of harmful gases.
이를 위해 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 설비 관리부(130)는 온습도 센서부(100), 공기질 센서부(110), 카운트 센서부(120) 그리고 메인 서버(140)가 전송하는 데이터를 수신하는 수신부(131), 메인 서버(140)로 데이터를 전송하는 전송부(132) 그리고 메인 서버(140)가 전송하는 제어 데이터를 기반으로 하여 공조 설비를 제어하는 제어부(133)를 포함하는 형태로 구성될 수 있다.To this end, as illustrated in FIG. 2, the facility management unit (130) may be configured to include a temperature and humidity sensor unit (100), an air quality sensor unit (110), a count sensor unit (120), a receiving unit (131) that receives data transmitted by a main server (140), a transmitting unit (132) that transmits data to the main server (140), and a control unit (133) that controls air conditioning equipment based on control data transmitted by the main server (140).
더 나아가 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 설비 관리부(130)는 기설정된 가동 시각에 공조 설비가 가동하도록 제어하고, 가동 시각으로부터 생산 시설 내부의 온습도가 기준치에 도달하는 시간을 측정하며, 측정된 도달 시간을 이용하여 공조 설비의 다음 가동 시각을 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 자동으로 조정하도록 구성될 수 있다.Furthermore, as illustrated in FIG. 3, the facility management unit (130) can be configured to control the air conditioning facility to operate at a preset operating time, measure the time from the operating time until the temperature and humidity inside the production facility reaches a reference value, and automatically adjust the next operating time of the air conditioning facility to match the preset work start time using the measured reaching time.
즉, 상기 제어부(133)는 설비 관리부(130)의 외부에 구비되는 입력 장치를 통해 사용자에 의해 기설정되거나 도달 시간의 측정에 의해 자동으로 기설정된 임의의 가동 시각에 공조 설비가 가동하도록 제어할 수 있으며, 그와 함께 온습도 센서부(100)에 의한 온도와 습도의 측정이 실시되도록 제어할 수 있다.That is, the control unit (133) can control the air conditioning equipment to operate at an arbitrary operating time preset by the user through an input device provided outside the equipment management unit (130) or automatically preset by measuring the arrival time, and can also control the temperature and humidity to be measured by the temperature and humidity sensor unit (100).
이때, 상기 온습도 센서부(100)는 비가동중인 상태에서도 제어부(133)에 의해 가동을 시작하여 온도와 습도를 측정하고, 측정에 의해 생성되는 온습도 데이터를 즉시 설비 관리부(130)로 전송하게 될 수 있다.At this time, the temperature and humidity sensor unit (100) may be started to operate by the control unit (133) even when not in operation to measure temperature and humidity, and the temperature and humidity data generated by the measurement may be immediately transmitted to the facility management unit (130).
따라서, 상기 설비 관리부(130)의 외부 일측에 구비되는 제어 및 상태 목적의 터치 패널이나 관리자 단말기(스마트폰이나 PC)를 이용하여, 설비 관리부(130)에 사전에 입력되는 가동 시각은 반드시 해당 생산 시설에서 정해놓은 작업 시작 시각 이전의 시각이어야 한다.Therefore, the operating time inputted in advance into the facility management unit (130) using a touch panel or administrator terminal (smartphone or PC) for control and status purposes provided on the external side of the facility management unit (130) must be a time before the work start time set by the production facility.
이어서 상기 제어부(133)는 실시간 또는 일정한 주기마다 수신되는 온습도 데이터를 이용하여 가동 시각으로부터 생산 시설 내부의 온습도가 기준치에 도달하는 시간을 초단위로 측정할 수 있다.Next, the control unit (133) can measure the time in seconds from the operating time until the temperature and humidity inside the production facility reaches a reference value using temperature and humidity data received in real time or at regular intervals.
그리고 측정된 도달 시간을 반영하여 가동 시각을 자동으로 조정함으로써 사용자에 의해 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 생산 시설 내부의 온도와 습도가 최적의 상태가 되도록 할 수 있다.And by automatically adjusting the operating time to reflect the measured arrival time, the temperature and humidity inside the production facility can be optimally maintained in accordance with the work start time preset by the user.
예를 들어, 가동 시각이 오전 8시 45분, 작업 시작 시각이 오전 9시로 기설정된 상태에서 도달 시간이 12분으로 측정되는 경우에 있어, 상기 제어부(133)는 가동 시각을 오전 8시 48분으로 조정할 수 있으며, 다음 업무일의 오전 8시 48분에 공조 설비가 작동하도록 제어할 수 있다.For example, in a case where the operating time is preset to 8:45 a.m. and the work start time is preset to 9:00 a.m. and the arrival time is measured to be 12 minutes, the control unit (133) can adjust the operating time to 8:48 a.m. and control the air conditioning equipment to operate at 8:48 a.m. on the next business day.
물론, 다음 업무일에도 상기 제어부(133)에 의한 도달 시간의 측정이 실시되기 때문에, 시간상의 오차가 발생하게 되는 경우에는 그 다음 업무일의 가동 시각이 다시 조절될 수 있다.Of course, since the arrival time measurement by the control unit (133) is also performed on the next business day, if an error occurs in time, the operating time on the next business day can be adjusted again.
따라서, 결과적으로는 해당 생산 시설의 불필요한 에너지 낭비를 줄일 수 있게 되는 효과와 함께 생산성을 높일 수 있게 되는 효과가 동시에 발생하게 될 수 있다.Therefore, the effect of reducing unnecessary energy waste in the production facility and increasing productivity can occur simultaneously.
이에 더하여, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 설비 관리부(130)는 기설정된 가동 시각의 온습도 데이터와 측정이 완료된 가동 시각을 메인 서버(140)로 전송하고, 이후 메인 서버(140)가 전송하는 조정 데이터를 기반으로 하여 공조 설비의 출력을 조정하도록 구성될 수 있다.In addition, as shown in FIG. 4, the facility management unit (130) may be configured to transmit temperature and humidity data at a preset operating time and the operating time at which measurement is completed to the main server (140), and then adjust the output of the air conditioning facility based on the adjustment data transmitted by the main server (140).
그리고 상기한 구성과 연계하여, 상기 메인 서버(140)는 당일의 온습도 데이터와 업무일 기준 전날의 온습도 데이터에 대한 비교 분석을 통해 공조 설비의 출력 조정을 위한 조정 데이터를 생성하고, 생성된 조정 데이터를 설비 관리부(130)로 전송하도록 구성될 수 있다.And in connection with the above configuration, the main server (140) can be configured to generate adjustment data for adjusting the output of air conditioning equipment through comparative analysis of the temperature and humidity data of the day and the temperature and humidity data of the previous business day, and transmit the generated adjustment data to the equipment management unit (130).
즉, 상기 설비 관리부(130)가 자동으로 공조 설비를 제어할 때는 기본으로 설정된 출력값으로의 제어가 되나, 메인 서버(140)가 전송하는 조정 데이터가 수신된 상황에서는 기본 출력값 대비 증가하거나 감소된 출력값으로의 제어가 될 수 있다.That is, when the above-mentioned facility management unit (130) automatically controls the air conditioning facility, control is performed with the output value set as the default, but in a situation where adjustment data transmitted by the main server (140) is received, control can be performed with an output value that is increased or decreased compared to the default output value.
이것은 당일과 업무일 기준 전날의 급격한 온습도 차이에 따라 예상되는 시간상의 오차에 대응하기 위한 구성이며, 이를 통해 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 생산 시설 내부의 온도와 습도가 최적의 상태가 되거나 그 상태에 가까운 상태가 될 수 있다.This is a configuration to respond to the expected time error due to the drastic temperature and humidity difference between the current day and the previous business day, and through this, the temperature and humidity inside the production facility can be at or close to the optimal state in accordance with the preset work start time.
그리고 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 설비 관리부(130)는 기설정된 작업 종료 시각 이후로 관리 대상인 모든 생산 설비의 가동 중단을 확인한 상태에서 공조 설비의 작동이 중단되도록 자동으로 제어할 수 있으며, 이어서 공기질 센서부(110)와 카운트 센서부(120)의 작동이 중단되도록 자동으로 제어할 수 있다.And as illustrated in FIG. 5, the facility management unit (130) can automatically control the operation of the air conditioning unit to be stopped after confirming the stoppage of all production facilities subject to management after the preset work end time, and then automatically control the operation of the air quality sensor unit (110) and the count sensor unit (120) to be stopped.
다만, 상기 온습도 센서부(100)는 생산 시설 내부의 온도에 대한 측정을 계속하도록 작동 상태가 유지되며, 이를 통해 생산 시설 내부에 대한 화재 감지의 효과와 함께 생산 설비의 성능 저하나 고장을 방지할 수 있는 온도 관리의 효과가 발생하게 된다.However, the temperature and humidity sensor unit (100) is maintained in an operating state to continuously measure the temperature inside the production facility, thereby generating the effect of fire detection inside the production facility and the effect of temperature management that can prevent performance degradation or failure of the production equipment.
즉, 생산 시설 내부의 급격한 온도 상승이나 기설정된 기준치 이상의 온도가 감지되는 경우에 있어, 이를 확인한 설비 관리부(130)는 메인 서버(140)로 정보를 전송하여, 관리자 전용의 장치를 통한 화재 경보가 되도록 할 수 있다.That is, when a sudden temperature rise inside a production facility or a temperature exceeding a preset standard is detected, the facility management unit (130) that has confirmed this can transmit information to the main server (140) to enable a fire alarm to be triggered through a device exclusively for the administrator.
또한, 생산 시설 내부의 기준치 이하의 온도가 감지되는 경우에 있어, 이를 확인한 설비 관리부(130)는 공조 설비에 대한 제어를 하여 생산 설비의 성능 저하나 고장을 방지할 수 있는 온도 관리가 되도록 할 수 있다. In addition, when a temperature below the standard value is detected inside a production facility, the facility management department (130) that has confirmed this can control the air conditioning equipment to ensure temperature management that prevents performance degradation or failure of the production facility.
또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 지능형 최적화 공정 제어 시스템은 상기 설비 관리부(130)가 전송하는 여러 데이터를 인공지능으로 분석하여, 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성하고 설비 관리부(130)로 전송하는 메인 서버(140)를 포함하는 형태로 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, as illustrated in FIG. 1, the intelligent optimization process control system according to the present invention is characterized by being configured to include a main server (140) that analyzes various data transmitted by the facility management unit (130) using artificial intelligence, generates control data for setting optimal production conditions, and transmits the data to the facility management unit (130).
즉, 상기 메인 서버(140)는 설비 관리부(130)가 전송하는 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 인공지능을 통해 분석하여 생산 설비의 생산량을 최대로 유지할 수 있도록 하는 최적의 온도와 최적의 습도를 도출할 수 있도록 구성된다.That is, the main server (140) is configured to analyze temperature and humidity data, air quality data, and production data transmitted by the facility management unit (130) through artificial intelligence to derive the optimal temperature and optimal humidity that can maintain the production volume of the production facility at maximum.
이때, 상기 메인 서버(140)는 인공지능을 이용하여 일정기간 동안의 분석을 반복적으로 실시할 수 있으며, 그에 따른 학습의 결과로 생산 설비의 생산량을 최대로 유지할 수 있도록 하는 최적의 온도와 최적의 습도를 도출하거나 최적의 온도 범위와 최적의 습도 범위를 도출할 수 있게 된다.At this time, the main server (140) can repeatedly perform analysis for a certain period of time using artificial intelligence, and as a result of the learning thereby, it can derive the optimal temperature and optimal humidity that can maintain the production output of the production facility at maximum, or derive the optimal temperature range and optimal humidity range.
이어서, 지속적으로 수신되는 온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 이용하여 생산 시설 내부의 환경 상태와 그에 따른 생산량을 모니터링할 수 있으며, 모니터링의 결과에 따라 모니터링만을 하는 상태를 그대로 유지하거나 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성할 수 있다.Next, the environmental conditions inside the production facility and the resulting production volume can be monitored using continuously received temperature and humidity data, air quality data, and production data, and depending on the monitoring results, the monitoring-only state can be maintained as is or control data can be generated to achieve optimal production conditions.
그리고 제어 데이터를 생성하는 즉시 해당 제어 데이터를 설비 관리부(130)로 전송하여 생산 시설에 설치된 공조 설비에 대한 제어에 반영이 되도록 할 수 있다.And as soon as the control data is generated, the control data can be transmitted to the facility management unit (130) so that it can be reflected in the control of the air conditioning equipment installed in the production facility.
또한, 상기 메인 서버(140)는 온습도 데이터와 공기질 데이터, 생산 데이터 그리고 생산 설비 각각의 생산량을 전용의 앱(app)이 설치된 스마트폰이나 전용의 프로그램이 설치된 PC로 구성되는 관리자 단말기를 통해 관리자가 확인하도록 할 수 있고, 관리자 단말기를 이용하여 관리자가 입력하는 작업 스케쥴을 설비 관리부(130)로 전송하여, 최적화 제어에 이용되도록 할 수 있다.In addition, the main server (140) can allow an administrator to check temperature and humidity data, air quality data, production data, and the production amount of each production facility through an administrator terminal consisting of a smartphone with a dedicated app installed or a PC with a dedicated program installed, and can transmit a work schedule entered by the administrator using the administrator terminal to the facility management unit (130) so that it can be used for optimized control.
즉, 상기 메인 서버(140)는 사용자에 의해 기입력된 작업 시작 시각과 작업일에 관한 작업 스케쥴을 설비 관리부(130)로 저장 및 갱신이 발생할 때마다 전송함으로써 실제 생산 설비가 가동되는 작업일에 맞추어 공조 설비에 대한 자동으로의 제어가 설비 관리부(130)에 의해 실시되도록 할 수 있다.That is, the main server (140) stores the work start time and work schedule related to the work day entered by the user to the facility management unit (130) and transmits it whenever an update occurs, thereby allowing the facility management unit (130) to automatically control the air conditioning equipment in accordance with the work day on which the actual production equipment is operated.
또한, 상기 메인 서버(140)는 생산 시설 내부의 기설정된 기준치를 벗어나는 환경 상태 변화가 확인되거나 공조 설비의 가동에도 불구하고 온습도 또는/및 공기질의 변화가 제한적으로만 확인되는 경우에 있어, 해당 사실을 통지하는 메시지가 관리자 전용(스마트폰이나 PC)의 장치에 표시되게 하여 관리자가 확인하도록 할 수 있다.In addition, when the main server (140) detects a change in the environmental condition that exceeds the preset standard inside the production facility or detects only a limited change in temperature and humidity or/and air quality despite the operation of air conditioning equipment, a message notifying the fact can be displayed on a device exclusive to the administrator (smartphone or PC) so that the administrator can check it.
그리고 상기한 바와 같이, 당일의 온습도 데이터와 업무일 기준 전날의 온습도 데이터의 비교 분석을 통해 공조 설비의 출력 조정을 위한 조정 데이터를 생성하고 설비 관리부(130)로 전송할 수 있으며, 그에 따른 결과를 모니터링하여 인공지능의 학습 과정에 반영이 되게 할 수 있다.And as mentioned above, through comparative analysis of the temperature and humidity data of the day and the temperature and humidity data of the previous business day, adjustment data for adjusting the output of the air conditioning equipment can be generated and transmitted to the equipment management unit (130), and the results can be monitored and reflected in the learning process of artificial intelligence.
위에서 소개된 실시예들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해, 예로써 제공되는 것이며, 본 발명은 위에서 설명된 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화 될 수도 있다.The embodiments introduced above are provided as examples so that the technical idea of the present invention can be sufficiently conveyed to a person having ordinary skill in the art to which the present invention pertains, and the present invention is not limited to the embodiments described above and may be embodied in other forms.
또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조 번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.Additionally, identical reference numbers throughout the specification represent identical components.
100 : 온습도 센서부
110 : 공기질 센서부
120 : 카운트 센서부
130 : 설비 관리부 → 131 : 수신부
→ 132 : 전송부
→ 133 : 제어부
140 : 메인 서버100: Temperature and humidity sensor section
110: Air quality sensor section
120: Count sensor section
130: Facility Management Department → 131: Receiving Department
→ 132 : Transmission section
→ 133 : Control unit
140 : Main Server
Claims (5)
생산 시설 내부의 공기질을 측정하여 공기질 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서로 구성되는 공기질 센서부(110);
생산 시설 내부에 위치한 생산 설비의 생산량을 확인하여 생산 데이터를 생성하는 카운트 센서부(120);
온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 수집하고, 수집된 여러 데이터를 메인 서버(140)로 전송하며, 메인 서버(140)가 전송하는 제어 데이터를 수신하여 생산 시설에 설치된 공조 설비의 제어에 반영하는 설비 관리부(130); 및,
상기 설비 관리부(130)가 전송하는 여러 데이터를 인공지능으로 분석하여, 최적의 생산 조건을 맞추기 위한 제어 데이터를 생성하고 전송하는 메인 서버(140); 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하되,
상기 설비 관리부(130)는,
기설정된 가동 시각에 공조 설비가 가동하도록 제어하고, 가동 시각으로부터 생산 시설 내부의 온습도가 기준치에 도달하는 시간을 측정하고, 측정된 도달 시간을 이용하여 공조 설비의 다음 가동 시각을 기설정된 작업 시작 시각에 맞추어 자동으로 조정하고, 기설정된 가동 시각의 온습도 데이터와 측정된 도달 시간을 메인 서버(140)로 전송하며, 이후 메인 서버(140)가 전송하는 조정 데이터를 기반으로 공조 설비의 출력을 조정하도록 구성되는 것을 특징으로 하고,
상기 메인 서버(140)는,
당일의 온습도 데이터와 업무일 기준 전날의 온습도 데이터의 비교 분석을 통해 공조 설비의 출력 조정을 위한 조정 데이터를 생성 및 설비 관리부(130)로 전송하여, 기설정된 작업 시작 시각에 생산 시설 내부의 온습도가 기준치에 도달할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템.
A temperature and humidity sensor unit (100) comprising one or more sensors that measure temperature and humidity inside a production facility and generate temperature and humidity data;
An air quality sensor unit (110) comprising one or more sensors that measure air quality inside a production facility and generate air quality data;
A count sensor unit (120) that generates production data by checking the production amount of production equipment located inside a production facility;
A facility management unit (130) that collects temperature and humidity data, air quality data, and production data, transmits the collected data to the main server (140), and receives control data transmitted by the main server (140) and reflects it in the control of air conditioning equipment installed in the production facility; and,
It is characterized by comprising a main server (140) that analyzes various data transmitted by the above facility management unit (130) using artificial intelligence to generate and transmit control data to meet optimal production conditions;
The above facility management department (130)
It is characterized in that it is configured to control the air conditioning equipment to operate at a preset operating time, measure the time from the operating time that the temperature and humidity inside the production facility reach a reference value, automatically adjust the next operating time of the air conditioning equipment to the preset work start time using the measured arrival time, transmit the temperature and humidity data of the preset operating time and the measured arrival time to the main server (140), and then adjust the output of the air conditioning equipment based on the adjustment data transmitted by the main server (140).
The above main server (140)
An optimized process control system through intelligent data analysis, characterized in that it generates and transmits adjustment data for adjusting the output of air conditioning equipment through comparative analysis of the temperature and humidity data of the day and the temperature and humidity data of the previous business day to the equipment management department (130), thereby enabling the temperature and humidity inside the production facility to reach a standard value at the preset work start time.
상기 메인 서버(140)는,
온습도 데이터와 공기질 데이터 그리고 생산 데이터를 전용의 앱(app)이 설치된 스마트폰이나 전용의 프로그램이 설치된 PC로 구성되는 관리자 단말기를 이용하여 관리자가 확인할 수 있도록 하고,
상기 관리자 단말기를 이용하여 관리자가 입력하는 작업 스케쥴을 설비 관리부(130)로 전송하여, 최적화 제어에 이용되도록 하는 것을 특징으로 하는 지능형 데이터 분석을 통한 최적화 공정 제어 시스템.
In the first paragraph,
The above main server (140)
The administrator can check temperature and humidity data, air quality data, and production data using an administrator terminal consisting of a smartphone with a dedicated app installed or a PC with a dedicated program installed.
An optimized process control system through intelligent data analysis, characterized in that it transmits a work schedule entered by an administrator using the above administrator terminal to a facility management unit (130) so that it can be used for optimized control.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020240142108A KR102753260B1 (en) | 2024-10-17 | 2024-10-17 | Optimization process control system through intelligent data analysis |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020240142108A KR102753260B1 (en) | 2024-10-17 | 2024-10-17 | Optimization process control system through intelligent data analysis |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102753260B1 true KR102753260B1 (en) | 2025-01-14 |
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ID=94239856
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020240142108A Active KR102753260B1 (en) | 2024-10-17 | 2024-10-17 | Optimization process control system through intelligent data analysis |
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2024
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