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산업 4.0 스마트 생산 시스템은 모든 시스템 구성 요소의 높은 모듈성과 재구성 가능성을 지원할 수 있도록 통합되어야 하는 산업 시스템 및 하위 시스템으로 구성됩니다. 오늘날의 산업 생산에서 제조 실행 시스템(MES)과 감시 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템은 일반적으로 자동화된 생산 프로세스를 조율하고 모니터링하는 책임을 집니다. 본 논문은 디지털 트윈 및 기호 계획 방법을 사용하여 생산 계획을 자율적으로 구성, 검증, 해석 및 실행할 수 있는 MES 아키텍처를 설명합니다. 보다 효율적인 생산을 지원하기 위해 제안된 솔루션은 제조 프로세스가 상대적으로 비효율적일 수 있지만 AI에 의해 빠르게 발견되는 초기 생산 계획으로 시작될 수 있다고 가정합니다. 이 초기 계획을 실행하는 동안 AI는 보다 효율적인 대안을 탐색하고 제안된 MES로 더 나은 솔루션을 전달하며, 이는 생산 중에도 현재 실행 중인 계획과 새로운 계획 간에 원활하게 전환할 수 있습니다. 게다가, 이러한 즉시 재계획 기능은 고장난 로봇, 자재 부족 또는 맞춤형 제품에 대한 마지막 순간의 변경과 같이 새롭게 식별된 생산 상황/목표가 나타날 때에도 적용됩니다. 제안된 MES 솔루션의 또 다른 특징은 여러 인스턴스와 함께 분산 운영이 가능하다는 점입니다. 각 인스턴스는 전체 생산 현장의 위치에 전념하는 생산 계획의 일부를 해석할 수 있습니다. 이러한 모든 MES 인스턴스는 지속적으로 동기화되며, 실제 글로벌 또는 부분(즉, 인스턴스 관점에서)의 생산 진행 상황은 하나의 공통 디지털 트윈 내에서 실시간으로 처리됩니다. 본 논문은 세 가지 주요 기여를 제시합니다: (i) 원래의 생산 계획과 이후 도입된 대체 생산 계획 간에 원활하게 전환할 수 있는 실행 시스템, (ii) 디지털 트윈과 통합된 산업 생산의 즉시 AI 기반 계획 및 재계획, (iii) 실제 생산 공장의 토폴로지나 특정 조건에 따라 달라질 수 있는 여러 인스턴스를 실행할 수 있는 분산 MES. 이러한 모든 결과는 자동화된 운송 시스템과 여러 산업 로봇이 장착된 산업 4.0 테스트베드를 활용한 사용 사례에서 입증되고 검증되었습니다. 우리 솔루션은 실험실 규모의 생산 시스템에서 테스트되었지만, 기술적 기반은 더 큰 시스템으로 확장될 준비가 되어 있습니다.
Vyskočil 외 (수요일)가 이 질문을 연구했습니다.