공장 인텔리전스의 발전 방식

지능형 공장이 존재함 제조가 시작된 이래로 제조 지식의 획득 및 적용으로 정의되는 인텔리전스는 공장 직원에게만 있었습니다.

수치 제어(NC) 및 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술의 출현으로 공장 기계는 디지털 I/O 기능을 얻었지만 여전히 똑똑하지 않았습니다. 디지털 방식으로 지원되는 기계는 점점 더 생산적이기는 하지만 자신, 환경 또는 수행 중이거나 수행할 작업에 대해 인식하지 못했습니다.

이러한 제한에도 불구하고 중앙 집중식 공장 인텔리전스는 결정적인 저수준 디지털 명령 및 응답 세트를 통해 적당한 규모로 달성되었습니다. 대규모 중앙 집중식 공장 인텔리전스에 대한 실험은 토큰 버스 네트워크 프로토콜(IEE 802.4)을 통해 작동하는 General Motor의 1982년 MAP(제조 자동화 프로토콜)이었습니다. MAP 지원 공장 인텔리전스 실험은 운영 안정성을 유지하기 어려워 2004년에 종료되었습니다.

가장 중요한 이유 중 하나는 시스템 복원력의 부족으로, 필수 결정론적 공장 통신 표준 및 프로토콜의 단점이었습니다. 또 다른 이유는 중앙 시스템에서 지시가 나오지 않으면 연결된 기계가 어떤 수준에서도 계속 작동할 수 없기 때문입니다.

1990년대에 PC와 분산 컴퓨팅의 발달로 쓸모없게 된 메인프레임-터미널 인프라에 비유할 수 있습니다. 몇 가지 중요한 변화로 인해 지능형 공장을 위한 스마트 기계 개발이 가능해졌습니다. 첫 번째는 IT의 유비쿼터스 이더넷 LAN 인프라를 작업 현장으로 확장하여 MBD(모델 기반 정의)의 빠른 3D 다운로드와 프로세스 및 제품 데이터 업로드를 가능하게 합니다.

둘째, 오늘날의 디지털 트윈은 기능과 운영 상태뿐 아니라 특정 MBD에서 수행할 수 있는 작업에 대한 인식을 갖고 있다는 점에서 똑똑합니다. 이러한 방식으로 스마트 기계는 인간 파트너와 마찬가지로 작업에 입찰할 수 있습니다. 스마트 머신의 디지털 트윈은 결정적인 하위 수준 지침이 필요하지 않지만 대신 제출된 MBD에 응답하고 선택되는 경우 물리적 대응과 실제 작업을 수행합니다.

마지막으로 HTML, CSS 및 JavaScript의 3가지 표준화된 핵심 기술은 인터넷의 광범위한 채택과 지능형 글로벌 시스템의 출현을 가능하게 하는 것으로 인식됩니다. 유사한 표준화된 핵심 기술이 개별 제조에서 산업 인터넷 및 공장 인텔리전스를 가능하게 할 것으로 예상됩니다. 주요 산업 인터넷 표준에는 모델 기반 정의를 위한 STEP(ISO 10360), 프로세스 데이터를 위한 MTConnect, 제품 데이터를 위한 QIF(품질 정보 프레임워크)가 포함됩니다.

STEP은 CAD 시스템의 기본 마스터 모델에서 파생된 비독점 형식의 3D 의미론적 모델로 설계 의도의 전부는 아니지만 대부분을 전달합니다. MTConnect를 사용하면 컴퓨터 지원 제조 장비가 비독점 형식을 사용하여 구조화되고 상황에 맞는 프로세스 데이터를 소비하고 생성할 수 있습니다.

QIF를 사용하면 컴퓨터 지원 측정 장비가 유사한 비독점 형식을 사용하여 구조화되고 상황에 맞는 데이터를 소비하고 생성할 수 있습니다. 세 가지 표준과 그 초기 구현은 제조 준비 상태 측정 기준에서 진행되고 있습니다.