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KR102563344B1 - IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 - Google Patents

IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 Download PDF

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KR102563344B1
KR102563344B1 KR1020220064447A KR20220064447A KR102563344B1 KR 102563344 B1 KR102563344 B1 KR 102563344B1 KR 1020220064447 A KR1020220064447 A KR 1020220064447A KR 20220064447 A KR20220064447 A KR 20220064447A KR 102563344 B1 KR102563344 B1 KR 102563344B1
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KR
South Korea
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sensor
management server
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Application number
KR1020220064447A
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Inventor
박진호
Original Assignee
㈜코어스
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Publication date
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Abstract

본 발명의 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버는 생산공정의 설비에 부착된 제1 센서로부터 설비감지정보를 기 설정된 시간 주기로 수집하여 관리하는 설비감지부와, 상기 설비감지정보를 분석하여 상기 설비의 상태를 진단하는 상태진단부와, 상기 설비의 상태정보를 이용하여 상기 생산공정의 스케줄을 제어하는 공정제어부를 포함한다.

Description

IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버{PREVENTIVE MAINTENANCE MANAGEMENT SERVER OF IoT SENSOR BASED PRODUCTION PROCESS}
본 발명의 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 생산공정에 설비나 작업자에게 설치된 IoT센서를 이용하여 고장이나 안전사고를 모니터링하는 기술이 개시된다.
일반적으로 공장과 같은 작업장 내 모터 및 기계 장치들은 작업상 많은 진동에 노출된다. 대부분 일정한 오차범위 내에서 정해진 형태의 진동을 발생시키지만, 작동에 이상이 발생하였거나 외부의 충격 등의 다양한 요인에 의해 정해진 형태를 벗어난 진동을 발생시킨다.
이러한 시설 내 모터 또는 기계 장치의 진동 상태를 감지하여 분석함으로써 이상 발생으로 인한 공정의 중단으로 인한 생산 차질 문제, 이상 발생한 모터 또는 기계 장치의 교체 및 수리를 위해 소요되는 시간 및 비용등을 최소화할 수 있다. 그러나, 감지시스템을 구축하기 위해서는 과다한 설치 비용이 소요되고, 이를 생산공정 환경에 최적화되어야 한다는 문제가 있었다.
종래의 기술 중 대한민국 등록특허 제10-1962739호(2019년 3월 28일 공고)는 빅데이터 분석을 이용한 기계장비의 고장예측분석시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 지하철 역사 곳곳에 설치된 기계장비로부터 데이터를 수집해 기계장비의 상태를 실시간으로 모니터링하여, 기계장비의 이상징후를 포착해 고장을 사전에 예방하고, 사후 보수에 따른 인력과 비용을 절감할 수 있으며, 기계장비의 고장시에도 신속한 조치가 가능할 수 있도록 하는 것을 기술적 특징으로 한다.
그러나, 상기 종래의 기술은 단순히 기계장비의 고장 여부를 예측하여 분석하는 것으로, 생산공정에서 설비의 고장여부에 따라 생산량 등을 제어할 수 없다는 한계가 있으며, 생산공정에서의 작업자의 생체정보를 반영하여 생산공정의 스케줄을 조절할 수 없다는 한계가 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 기술적 과제는 설비의 감지정보에 따른 구동상태를 분석하여 전체 생산공정의 스케줄을 조절할 수 있는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버를 제공하기 위함이다.
또한, 생산공정에 참여하는 작업자의 생체정보에 따른 상태정보를 분석하여 전체 생산공정의 스케줄을 조절할 수 있는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버를 제공하기 위함이다.
또한, 전체 생산공정에 감지정보를 시각화하고, 센싱정보에 따른 그룹화를 통해 연결망이 변경되도록 하여 관리자가 직관적으로 분석할 수 있는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버를 제공하기 위함이다.
또한, 생산공정의 제어정보를 블록체인 기술을 통해 관리하여 보안을 강화시킬 수 있는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버를 제공하기 위함이다.
본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버는 생산공정의 설비에 부착된 제1 센서로부터 설비감지정보를 기 설정된 시간 주기로 수집하여 관리하는 설비감지부와, 상기 설비감지정보를 분석하여 상기 설비의 상태를 진단하는 상태진단부와, 상기 설비의 상태정보를 이용하여 상기 생산공정의 스케줄을 제어하는 공정제어부를 포함한다.
또한, 상기 생산공정의 작업자에 부착된 제2 센서로부터 생체감지정보를 기 설정된 시간주기로 수집하여 관리하는 작업자감지부를 더 포함하고, 상기 상태진단부는 상기 생체감지정보를 분석하여 상기 작업자의 상태를 진단하여 기 설정된 정상범위를 초과하는 경우 상기 작업자와 관리자에게 알람신호를 전송할 수 있다.
또한, 상기 공정제어부는 상기 설비감지정보에 따른 제1 상태정보와, 상기 생체감지정보에 따른 제2 상태정보를 비교하여 제2 상태정보의 위험도가 상기 제1 상태정보의 위험도를 초과하는 경우 상기 생산공정을 중단시킬 수 있다.
이에 따라, 설비의 감지정보에 따른 구동상태를 분석하여 전체 생산공정의 스케줄을 조절할 수 있다.
또한, 생산공정에 참여하는 작업자의 생체정보에 따른 상태정보를 분석하여 전체 생산공정의 스케줄을 조절할 수 있다.
또한, 전체 생산공정에 감지정보를 시각화하고, 센싱정보에 따른 그룹화를 통해 연결망이 변경되도록 하여 관리자가 직관적으로 분석할 수 있다.
또한, 생산공정의 제어정보를 블록체인 기술을 통해 관리하여 보안을 강화시킬 수 있다.
도 1은 예지보전 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버의 구성도이다.
도 3은 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 설비점검부에서 관리자가 설비를 점검하고 인증하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 상태진단부에서 설비 교체시 전력량 차이를 예측하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 작업자감지부에서 관리자 단말로 알람신호를 전송하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6 내지 도 9는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 연결망제공부에서 속성정보에 따른 연결망을 시각화한 것을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에서 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 보호자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 예지보전 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 예지보전 관리시스템은 제1 센서(10), 제2 센서(20) 및 예지보전 관리서버(100)를 포함한다.
제1 센서(10)는 생산공정의 설비(1)에 설치되는 IoT(Internet of Things)센서이다. 제1 센서(10)는 네트워크를 통해 관리서버(100)와 연결되어 설비감지정보를 전송한다. 이 경우, 설비(1) 주변에는 통신을 중계하는 중계기가 설치되는 것이 바람직하다. 제1 센서(10)는 각각 진동, 온도, 전류/전압, 습도, 미세먼지, 소음, 가스 등을 감지할 수 있는 센서를 총괄하는 의미로 사용된다. 제1 센서(10)는 하나의 설비(1)에 여러 개가 설치될 수도 있다. 이 경우, 센서의 종류에 따라 설치 위치가 달라질 수도 있다. 제1 센서(10)는 기 설정된 시간주기로 설비감지정보를 관리서버(100)로 전송하게 된다.
제2 센서(20)는 생산공정에 참여하는 작업자(2)에게 설치되는 IoT(Internet of Things)센서이다. 제2 센서(20)는 네트워크를 통해 관리서버(100)와 연결되어 생체감지정보를 전송한다. 이 경우, 설비(1) 주변에는 통신을 중계하는 중계기가 설치되는 것이 바람직하다. 제2 센서(20)는 온도, 심박수, 혈압, 위치, 움직임, 산소포화도 등을 감지할 수 있는 센서를 총괄하는 의미로 사용된다. 제2 센서(20)는 한 명의 작업자(2)에게 여러 개가 설치될 수도 있다. 제2 센서(20)는 작업자(2)가 생산공정에서 어떻게 이동하고 있으며, 현재 몸상태를 파악할 수 있도록 한다.
예지보전 관리서버(100)는 제1 센서(10)와 연결되어 제1 센서(10)로부터 설비감지정보를 수집하고, 이를 기초로 설비(1)의 상태를 진단한다. 예지보전 관리서버(100)는 설비감지정보를 실시간으로 수신하여 모니터링할 수 있으며, 고장상황을 미리 예측하는 것도 가능하다. 예지보전 관리서버(100)는 설비(1)의 고장이 예상되는 경우 관리자에게 이를 알람하여 사전에 관리자의 진단이나 설비교체를 유도할 수 있다. 예지보전 관리서버(100)는 생산공정에 대한 스케줄을 조정하고 관리할 수 있다. 이 경우, 예지보전 관리서버(100)는 설비(1)의 상태정보에 따라 생산공정의 스케줄을 조정하거나 중단할 수 있다.
또한, 예지보전 관리서버(100)는 제2 센서(20)와 연결되어 제2 센서(20)로부터 작업자감지정보를 수집하고, 이를 기초로 작업자(2)의 상태를 진단한다. 예지보전 관리서버(100)는 작업자감지정보를 실시간으로 수신하여 모니터링할 수 있다. 예지보전 관리서버(100)는 작업자(2)의 건강상태가 위험한지 여부를 미리 예측하는 것도 가능하고, 위험이 예상되는 경우 작업자(2)나 관리자에게 미리 알람하여 건강진단이나 작업자(2) 교체를 유도할 수 있다. 예지보전 관리서버(100)는 작업자(2)의 상태정보에 따라 생산공정의 스케줄을 조정하거나 중단할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버의 구성도이고, 도 3은 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 설비점검부에서 관리자가 설비를 점검하고 인증하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 상태진단부에서 설비 교체시 전력량 차이를 예측하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버(100)는 설비감지부(110), 상태진단부(120) 및 공정제어부(130)를 포함한다.
설비감지부(110)는 생산공정의 설비(1)에 설치되는 제1 센서(10)로부터 설비감지정보를 수집하여 관리한다. 여기서, 제1 센서(10)는 관리서버(100)와 원격으로 통신이 가능한 통신모듈이 내장될 수 있다. 제1 센서(10)는 설비(1)에 여러 개가 설치될 수 있다. 이 경우, 제1 센서(10)는 각각 진동, 온도, 전류/전압, 습도, 미세먼지, 소음, 가스 등을 감지할 수 있는 센서를 총괄하는 의미로 사용된다. 예를 들어, 6축 센서를 이용하여 설비(1)의 진동을 감지할 수 있다. 온도센서의 경우 설비(1)의 표면 온도나 특정 영역에 대한 온도를 감지할 수 있다. 전류-전압센서의 경우 설비(1)에 전류나 전압 상태를 감지할 수 있다.
또한, 설비감지부(110)는 제1 센서(10)로부터 설비감지정보가 수신되지 않거나, 정상작동범위를 초과하는 설비감지정보를 전송하는 경우 관리자에게 알람할 수 있다. 이는 제1 센서(10)가 설비(1)로부터 이탈하거나, 고장으로 제대로 설비감지정보를 생성하지 못하는 경우로 판단하여 관리자에게 조치를 취하도록 하기 위함이다. 설비감지부(110)는 관리자 단말(30)로부터 제1 센서(10)의 점검이 완료된 후 일정 시간 이내에 해당 제1 센서(10)로부터 설비감지정보가 수신되는지 여부를 확인하고, 고장조치가 완료되었는지 판단한다. 이에 따라, 제1 센서(10) 자체의 고장을 보다 명확히 파악하여 조치할 수 있다.
한편, 상태진단부(120)는 설비감지정보를 분석하여 설비(1)의 상태를 진단한다. 예를 들어, 상태진단부(120)는 설비(1)에 대한 기 설정된 정상범위를 기준으로 설비감지정보와 비교하여 상태를 진단한다. 예를 들어, 설비(1)의 진동이 기 설정된 정상범위를 초과하면 고장상태로 진단할 수 있다. 이 경우, 상태진단부(120)는 설비(1)의 구동과 관련하여 정상범위, 이상범위, 고장범위로 세분화하여 진단하는 것도 가능하다. 이 경우, 이상범위는 이상 징후가 나타나는 상태로 고장은 아니나 고장 가능성이 높은 상태를 의미한다. 따라서, 설비(1)의 실시간 상태를 진단하여 고장여부를 신속하게 확인할 수 있다.
예를 들어, 상태진단부(120)는 인공지능의 딥러닝(Deep learning) 중 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 시계열 데이터인 진동, 온도, 전류 데이터를 분석하여 설비(1)의 고장을 예측하는 것도 가능하나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 상태진단부(120)는 분석된 설비(1)의 상태정보에 따라 설비(1)별 사용가능기한을 설정하여 관리하는 것도 가능하다. 상태진단부(120)는 각 설비(1)가 예측된 사용가능기한을 경과한 경우 위험도를 상승시킬 수 있다.
또한, 상태진단부(120)는 설비(1)의 상태정보를 관리자 단말(30)로 전송하여 관리자에게 이상이 있는 설비(1)에 대한 점검을 알람할 수 있다. 이 경우, 관리자는 생산공정에 있는 설비(1)를 점검하고 이에 대한 점검완료정보를 예지보전 관리서버(100)로 전송할 수 있다. 상태진단부(120)는 점검완료정보 전후의 설비(1)의 상태정보를 비교하여 점검에 따른 설비(1)의 고장이나 이상을 해결하였는지 판단할 수 있다. 이에 따라, 설비(1)의 점검 여부를 확인하고 이를 점검이력을 관리할 수 있다.
또한, 상태진단부(120)는 설비(1)의 교체나 수리가 있는 경우 이후의 설비(1)에 대한 상태정보를 분석할 수 있다. 이 경우, 상태진단부(120)는 설비(1)의 교체나 수리로 인해 사용기한이나 성능의 향상이 어느정도 개선되었는지를 분석하여 개선정보를 관리자 단말(30)로 전송할 수 있다. 이는 설비(1)의 교체나 수리로 인해 설비(1)의 성능개선정도를 지표화하여 관리자가 쉽게 확인하도록 하기 위함이다. 이러한 교체정보나 수리정보는 이후에 설비(1)의 이상징후 발생시 교체를 결정하는 판단자료로 사용될 수 있다.
한편, 공정제어부(130)는 설비(1)의 상태정보를 이용하여 생산공정의 스케줄을 제어한다. 공정제어부(130)는 전체 설비(1)의 생산공정을 제어한다. 이 경우, 공정제어부(130)는 설비(1)의 상태정보에 따라 생산공정의 스케줄을 가변시킬 수 있다. 예를 들어, 설비(1)가 이상징후가 있는 경우 생산량을 줄이거나 다른 설비로 교체 전까지 생산을 중단하도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 생산공정을 독립적으로 제어하여 원격에서도 설비(1)의 상태의 변경에 따라 생산량을 조절할 수 있다.
또한, 공정제어부(130)는 생산공정에 대한 제조실행시스템(MES)과 연동하여 스케줄정보를 제공하는 것도 가능하다. 이는 공정제어부(130)에서 생산공정의 스케줄을 제어하는 제어정보를 별도의 제조실행시스템(MES)에 모듈별로 공급함으로써 독립적인 제어가 가능하도록 하기 위함이다. 이는 생산공정에 제조실행시스템(MES)이 도입된 경우 공정제어부(130)에서는 각 설비(1)에 따른 제어정보를 제공하여 관리자는 원하는 생산공정에 대한 스케줄 제어가 가능하다.
도 5는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 작업자감지부에서 관리자 단말로 알람신호를 전송하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버(100)는 작업자감지부(140)를 더 포함할 수 있다.
작업자감지부(140)는 생산공정의 작업자(2)에 부착된 제2 센서(20)로부터 생체감지정보를 기 설정된 시간주기로 수집하여 관리한다. 여기서, 제2 센서(20)는 온도, 심박수, 혈압, 위치, 움직임, 산소포화도 등을 감지할 수 있는 센서를 총괄하는 의미로 사용된다. 제2 센서(20)는 작업자(2)의 작업모, 작업화, 의류에 부착되거나, 스마트워치나 넥밴드 형태로 신체에 직접 접촉하는 것도 가능하다. 이는 생산공정에 참여하는 작업자(2)의 건강상태를 수시로 감지하여 안전사고를 예방하기 위함이다.
예를 들어, 작업자감지부(140)는 GPS센서를 통해 위치를 감지하고, 자이로센서를 통해 움직임을 감지할 수 있다. 작업자감지부(140)는 바이오센서를 통해 작업자(2)의 온도, 심박수, 혈압, 산소포화도 등을 감지할 수 있다. 작업자감지부(140)는 생체감지정보를 상태진단부(120)로 출력한다. 작업자감지부(140)는 제2 센서(20)가 카메라로 구현되는 경우 현장의 영상을 수신하는 것도 가능하다. 이는 원격에서 작업자(2)의 작업환경을 확인하기 위함이다.
이 경우, 상태진단부(120)는 생체감지정보를 분석하여 작업자(2)의 상태를 진단하여 기 설정된 정상범위를 초과하는 경우 작업자(2)와 관리자에게 알람신호를 전송할 수 있다. 예를 들어, 상태진단부(120)는 작업자(2)나 관리자의 스마트폰 등을 통해 알림신호를 전송할 수 있다. 이는 작업자(2)의 생체감지정보에 따라 작업자(2)가 위험한 상황에 이르기 전에 미리 작업자(2)나 관리자에게 알람하여 안전사고를 예방하기 위함이다. 상태진단부(120)는 이러한 작업자(2)의 상태정보를 기 설정된 시간 주기로 외부의 관제센터나 관리자에게 전송하여 작업자(2)를 관리하도록 할 수 있다.
또한, 공정제어부(130)는 작업자(2)의 상태정보에 따라 생산공정의 스케줄을 가변시킬 수 있다. 이는 설비(1)의 고장 외에 현장의 작업자(2)의 피로도나 위험도가 높아지는 경우 해당 공정의 작업량을 감소시키거나 중단시키도록 하기 위함이다. 공정제어부(130)는 빅데이터로 설비(1)의 상태정보와 작업자(2)의 상태정보를 수집하고, 최적의 스케줄을 설정할 수도 있다. 이는 생산공정에서 작업자(2)의 효율적인 작업량 분배와 설비(1)의 고장을 최소화시킴으로써 최적의 생산효율을 갖도록 하기 위함이다.
또한, 공정제어부(130)는 설비감지정보에 따른 제1 상태정보와, 생체감지정보에 따른 제2 상태정보를 비교할 수 있다. 이 경우, 공정제어부(130)는 제1 상태정보에 따른 위험도를 계산하고, 제2 상태정보에 따른 위험도를 계산할 수 있다. 이러한 위험도는 사전에 설정된 기준위험도와 비교하여 계산하는 것이 바람직하다. 공정제어부(130)는 제2 상태정보의 위험도가 제1 상태정보의 위험도를 초과하는 경우 생산공정을 중단시킬 수 있다. 이는 생산공정에 참여하는 작업자(2)가 위험이라고 판단하는 경우 생산공정을 중단시켜 작업자(2)의 안전을 확보하기 위함이다.
도 6 내지 도 9는 도 2에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버 중 연결망제공부에서 속성정보에 따른 연결망을 시각화한 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1 내지 도 9을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버(100)는 연결망제공부(150)를 더 포함할 수 있다.
연결망제공부(150)는 설비(1)에 설치된 복수의 제1 센서(10)나 작업자(2)에게 설치된 복수의 제2 센서(20)를 이용하여 그래픽으로 표현된 연결망정보를 제공한다. 예를 들어, 연결망제공부(150)는 공통의 속성정보를 가지는 복수의 제1 센서(10)나 제2 센서(20)를 표시한다. 이 경우, 속성정보는 센서의 종류, 설치된 설비(1)나 작업자(2)의 상태정보, 사용기한 등이 설정될 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 연결망제공부(150)는 관리자의 선택에 의해 복수의 센서 중 선택된 공통항목을 기반으로 센서그룹을 형성하도록 센서들을 그룹핑을 한다. 연결망제공부(150)는 관리자의 선택에 의해 공통항목이 변경되면 센서그룹을 변경하는 연결망을 형성하도록 한다.
또한, 연결망제공부(150)는 속성정보에 따라 센서그룹의 크기 및 색깔을 변경하여 표시하는 것도 가능하다. 예를 들어, 속성정보가 진동인 경우 진동의 세기 구간에 따라 센서그룹의 크기가 가변되어 나뉘어질 수 있다. 이에 따라, 작업자(2)는 제1 센서(10)나 제2 센서(20)로부터 수집되는 설비감지정보나 생체감지정보를 기반으로 그래픽으로 서로의 연결망을 확인함으로써 전체 공정의 설비(1)나 작업자(2)에게 대한 연관관계를 보다 효율적이고 직관적으로 정보 분석이 가능하다.
예를 들어, 도 6과 도 7에서는 설비(1)의 온도정보를 속성정보로 하는 복수의 센서그룹(151)을 연결망으로 나타낸 것이고, 도 8과 도 9에서는 설비(1)의 전압정보를 속성정보로 하는 복수의 센서그룹(151)을 연결망으로 나타낸 것이다. 각 센서그룹(151)은 기 설정된 조건범위의 제1 센서(10)나 제2 센서(20)의 평균값을 기반으로 센서그룹(151)으로 설정될 수 있다. 이에 따라, 관리자는 자신이 원하는 속성정보를 선택하고 그에 해당하는 제1 센서(10)나 제2 센서(20)의 감지정보를 기반으로 직관적으로 설비(1)나 작업자(2)의 상태를 파악할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버(100)는 블록체인부(160)를 더 포함할 수 있다.
블록체인부(160)는 설비(1)나 작업자(2)의 센싱정보, 상태정보, 제어정보를 암호화하여 관리할 수 있다. 이는 생산공정에 포함되는 설비(1)나 작업자(2)로부터 감지된 빅데이터인 센싱정보와 이를 분석한 상태정보 및 생산공정의 제어정보의 보완을 유지하기 위함이다. 이 경우, 암호화된 정보는 관리자의 권한에 따라 열람, 수정/열람과 같이 사용을 차등화하여 관리할 수 있다. 이는 원시적인 센싱정보, 상태정보, 제어정보를 제3자가 임의로 조작하는 것을 방지하기 위함이다.
또한, 블록체인부(160)는 원시적인 데이터인 센싱정보, 상태정보, 제어정보에 관리자의 식별정보를 결합하여 암호화하는 것도 가능하다. 이는 관리자 외에 제3자가 임의로 데이터를 열람하거나 수정하지 못하도록 하기 위함이다. 이 경우, 식별정보는 관리자의 생체정보나 고유의 암호정보를 포함할 수 있다. 블록체인부(160)는 암호화된 정보를 식별정보로 이용하여 복호화하는 경우 원시적인 데이터인 센싱정보, 상태정보, 제어정보를 확인할 수 있도록 한다. 블록체인부(160)는 암호화된 데이터의 전송 및 복제시 관련정보를 추가로 암호화하여 관리하는 것도 가능하다. 이는 암호화된 데이터가 이용권한이 없는 제3자에게 무단 배포되는 것을 차단하기 위함이다.
이상에서 본 발명은 도면을 참조하면서 기술되는 바람직한 실시예를 중심으로 설명되었지만 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서 본 발명은 기재된 실시예로부터 도출 가능한 자명한 변형예를 포괄하도록 의도된 특허청구범위의 기재에 의해 해석되어져야 한다.
100 : 관리서버
110 : 설비감지부
120 : 상태진단부
130 : 공정제어부
140 : 작업자감지부
150 : 연결망제공부
151 : 센서그룹
160 : 블록체인부
10 : 제1 센서
20 : 제2 센서
30 : 관리자 단말

Claims (3)

  1. 생산공정의 설비에 부착된 제1 센서로부터 설비감지정보를 기 설정된 시간 주기로 수집하여 관리하는 설비감지부;
    상기 설비감지정보를 분석하여 상기 설비의 상태를 진단하는 상태진단부;
    상기 설비의 상태정보를 이용하여 상기 생산공정의 스케줄을 제어하는 공정제어부;
    상기 생산공정의 작업자에 부착된 제2 센서로부터 생체감지정보를 기 설정된 시간주기로 수집하여 관리하는 작업자감지부; 및
    공통의 속성정보를 가지는 상기 제1 센서, 상기 제2 센서를 그래픽으로 표현된 연결망정보를 제공하되, 선택된 공통항목을 기반으로 센서그룹을 형성하며, 상기 공통항목을 변경하면 상기 센서그룹을 변경하는 연결망제공부를 포함하고,
    상기 상태진단부는,
    상기 설비의 상기 상태정보를 관리자 단말로 전송하고, 상기 관리자 단말로부터 점검완료정보가 수신되면 상기 점검완료정보 전후의 상기 설비의 상태정보를 비교하여 점검 여부를 확인하고, 상기 생체감지정보를 분석하여 상기 작업자의 상태를 진단하여 기 설정된 정상범위를 초과하는 경우 상기 작업자와 관리자에게 알람신호를 전송하는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 공정제어부는,
    상기 설비감지정보에 따른 제1 상태정보와, 상기 생체감지정보에 따른 제2 상태정보를 비교하여 제2 상태정보의 위험도가 상기 제1 상태정보의 위험도를 초과하는 경우 상기 생산공정을 중단시키는 IoT 센서 기반 생산공정의 예지보전 관리서버.
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