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제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘에 대한 연구
A Study on Status Definition and Diagnostic Algorithm for Autonomic Control of Manufacturing Facilities

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제2호 (2020.04)바로가기
  • 페이지
    pp.227-234
  • 저자
    고동범, 박정민
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A374216

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper introduces the state definition and diagnostic algorithm for autonomic control of manufacturing facilities. Smart factory systems through cyber-physical systems and digital twin technology are increasing the productivity and stability of existing manufacturing plants, which has become an issue recently. A Smart factory system is one of the key technologies that make up a smart factory system, to improve productivity, enable workers to make better decisions, and to control abnormal process flows. However, performing an autonomic control process based on large number of integrated plat data requires significant advance work. Therefore, in this paper, we define an abstracted facility state for manufacturing facility autonomic control and propose an algorithm to diagnose the current state. This makes the autonomic control process simpler by autonomic control based on the facility status rather then integrated facility data.
한국어
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한 다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. MES(Manufacturing Execution System)
2. 디지털 트윈(Digital Twin)
3. 자율제어 시스템
Ⅲ. 설비 상태 및 통합 공정 맵 정의
1. 제조설비 상태 정의
2. 통합 공정 맵 구축
Ⅳ. 제조설비 상태 진단 알고리즘
1. 설비 상태 표현을 위한 단계 정의
2. 제조설비 상태 변화 시나리오
Ⅴ. 결론
References

저자

  • 고동범 [ Dongbeom Ko | 준회원, 한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과 ]
  • 박정민 [ Jeongmin Park | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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