MES환경에서 다중 센서 데이터 수집 서버구현과 중소규모 제조 AI 서비스 프로토타입 설계

• 영문명: Design of a Prototype for Multi-Sensor Data Collection Server Implementation and AI Service for Small and Medium-Sized Manufacturing in an MES Environment
• 발행기관: 한국산업기술융합학회(구. 산업기술교육훈련학회)
• 저자명: 문병철(Byeong-Cheol Moon)
• 간행물 정보: 『산업기술연구논문지』제30권 1호, 53~58쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 산업공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

본 논문에서는 중소규모 MES 환경에서 여러 클라이언트의 센서로부터 발생하는 센서 데이터를 처리할 수 있는서버구현과 이러한 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 이를 기반으로 AI 기반 데이터를 처리할 수 있는 프로토 타입을 제안한다. 제안된 방식은 기존논문에서 사용한 단일 클라이언트 환경을 개선하여 다중 클라이언트 환경을 지원하는 서버를 구현하여 자원활용성을 높였으며, 다양한 장비로부터 발생한 센서로부터 전송받은 각종 데이터를 기반으로 생산현장의 장비 고장예측이나 이상 징후를 예측하는 제조 AI 서비스 개발을 위한 프로토타입을 제시한다. 다만 AI를 활용할 수 있을 정도의 데이터 수집과 특히 고장예측이나 이상 징후를 예측할 수 있는 데이터 확보가 현실적인 연구실 환경으로 검증할 수 없었지만, 제안한 방법으로 향후 중소규모에 활용할 수 있는 제조AI 서비스 모델개발과 제조 AI관련 수업에서 유용하게 사용할 수 있다.

영문 초록

This study presents a server implementation capable of processing sensor data from multiple client sensors in a small- to medium-scale MES environment, along with a prototype for storing sensor data in a database and processing AI-based data. The proposed method enhances resource utilization by replacing the single-client environment used in existing studies with a multi-client server. Additionally, it introduces a prototype for developing manufacturing AI services that predict equipment failures or anomalies based on data transmitted from sensors integrated into various equipment. However, verifying whether the collected data were sufficient for AI utilization, particularly for failure or anomaly prediction, was not feasible due to the constraints of a laboratory setting. Nonetheless, the proposed method provides a foundation for developing manufacturing AI service models applicable to small- and medium-scale environments and can be effectively integrated into manufacturing AI-related courses.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 다중 센서 데이터 수집 서버 구현

Ⅳ. 결론

References

키워드

데이터베이스 AI 서비스 제조 AI 데이터 수집 MES MES Server Database AI Service Manufacturing AI Data Collection