다품종소량생산의 특징을 갖고 있는 금형공업에서 컴퓨터통합생산시스템(Computer Integrated Manufacturing System;CIMS)의 실현을 위한 중요한 분야의 하나는 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터를 이용하여 공정계획을 자동적으로 생성하는 자동공정계획시스템(Computer Aided Process Planning;CAPP) 기술의 개발이다. 국내외적으로 CAPP분야의 연구는 컴퓨터 지원에 의한 자동화 기술의 급속한 발전과 더불어 지난 20여년 동안에 기계가공품에 관한 CAPP은 약 150여가지가 개발되었으나, 이는 컴퓨터 지원에 의한 설계의 자동화(Computer Aided Design;CAD)나 컴퓨터 지원에 의한 제조의 자동화(Computer Aided Manufacturing;CAM)분야에 비해 상대적으로 저조한 형편이다. 특히 금형을 대상으로 한 CAPP시스템의 개발은 아직 초기단계에 있기 때문에, 본 연구에서는 사출금형을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정설계시스템을 개발함을 목적으로 한다. 일반적으로 공정계획은 "소재로부터 제품을 경제적, 효율적으로 생산하는데 필요한 제조공정의 체계적인 결정"이라고 정의할 수 있다. 공정계획은 제품의 종류와 수량, 재료와 부품의 종류, 보유 생산설비와 제조기술의 수준에 따라 다르나, 공정설계(Process Design)와 작업설계(Operation Design)로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 공정계획을 광의의 공정설계로 정의하고, 공정설계와 공정계획을 동의어로 통용토록 한다. 기존의 CAPP시스템의 개발에 관한 기본적인 접근방법은 변성형방법(Variant method), 창성형방법(Generative method) 및 자동화방법(Automatic method)이 있다. 이들 CAPP시스템을 개발할 때 사용하는 기법은 크게 5가지- (1) GT(group Technology) 접근기법, (2) Bottom-up 접근기법, (3) Top-down 접근기법, (4) AI와 전문가시스템(Expert System) 접근기법, (5) 컴퓨터 프로그래밍 언어 - 로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 전문가시스템 기법을 도입해서 사출금형 공정계획전문가의 지식과 경험을 획득하여 지식베이스를 구축하고, 전문가시스템 셀(shell)중 CLIPS를 이용하여 자동공정계획시스템인 Mold CAPP을 개발하였다.PP을 개발하였다.
공정계획(process planning)이란 제품에 대한 설계정보 및 제한된 가용자원에 대한 정보를 바탕으로 비용, 생산량을 고려하여 원자재를 원하는 형태로 변형시키기 위한 방법의 체계적인 결정과정이라 할 수 있으며, 생산계획(production planning: scheduling)이나 작업계획(operation planning)과 연계하여 설계와 생산을 연결하는 교량 역할을 수행한다. 이러한 공정계획 작업을 컴퓨터에 의해 자동화하기 위한 컴퓨터 원용 공정계획(computer aided process planning : CAPP)은 변환적 방식(variant approach)에서 시작되어 창생적 방식(generative approach)으로 발전되어 왔으며 인공지능 기법을 응용 한 지식기반 CAPP(knowledge based CAPP) 방식에 이르기 까지 CAM-1's CAPP, APPAS, GARE, SIPS, XCUT등 수많은 연구가 행해 졌다. 본 연구에서는 자동차 부품 업체인 K사의 공정계획 사례를 바탕으로 범용성이 있는 개방형 공정계획 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 시스템에서 i) 설계정보는 객체지향에 의해 표현된 형상특징을 사용하고 ii) 공정계획은 국부적 공정계 획과 전체적 공정계획 과정(golbal planning)으로 구별하였고 iii) 공정계획을 위한 정보는 지식 베이스(knowledge base : KB) 와 데이타 베이스(data base : DB)로 구분하였다. 또한 iv) 정보의 모듈화를 통하여 임의의 제조라인에 적합하도록 개방형을 추구하였다.
공정계획은 숙련된 작업자의 경험의 경험과 지식에 의해서 작성된다. 이러한 과정을 컴퓨터를 활용하여 자동화함으로써 공정계획을 수립하는 시간은 물론 이와 연관된 설계변경, 설비선정, 견적, 재고관리 등 반복적인 업무의 스피드와 정확도를 향상시킬 수 있으며, 비숙련자라도 쉽게 공정을 파악하고 최선의 공정계획을 수립할 수 있다. 자동차 외판제조용 대형 프레스 금형을 대상으로 자동화된 공정계획 시스템을 구현하기 위해 비공식 또는 공식으로 일어나고 있는 공정에 관한 지식을 수집, 분석하여 금형의 패턴과 형구, 부품, 사양으로 분류하여 표준화하였고, 이를 기반으로 공정계획을 컴퓨터가 자동으로 생성할 수 있도록 공정에 관한 Knowledge를 Relational Data Model로 표현하였다. 자동공정계획 시스템은 단계별 Tree 방식으로서, 각 단계마다 시스템이 제공하는 질의에 대해 설계자 또는 공정계획자가 설계도면을 참고하여 이에 대응하면 해당 금형에 대한 적합한 공정계획과 작업공수가 제시되도록 설계 개발되었다.
컴퓨터통합생산 시스템의 실현을 위한 중요한 분야의 하나의 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산 하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터지원 자동공정계획(Computer Aided Process Planning ; CAPP) 시스템 기술의 개발이다. 국내외적으로 금형가공 부품을 대상으로 한 CAPP 시스템의 개발은 비교적 저조하므로, 본 연구에서는 사출금형 부품을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정계획 전문가시스템 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 금형 공정계획전문가의 경험적 지식을 기반으로 한 사출금형부품의 공정계획 전문가시스템인 MOLDCAPP을 개발하였다. MOLDCAPP 시스템은 도면정보로부터 형상정보를 자동적으로 인식하여 공정계획의 기능 중에서 가동공정, 가공공정 순서, 공작기계 및 절삭공구를 자동적으로 결정한다. 개발된 MOLDCAPP 시스템은 실제 사례연구를 통하여 그 타당성을 분석하였다.
현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.
본 해설에서는 자동화설계 생산라인의 여러 단계들 중에서 국내에 다소 생소한 감을 주는 컴퓨터 이용 공정계획시스템(computer aided process planning system)에 대하여 그 개념과 기능을 전 형적인 기계가공분야의 예를 통하여 소개하고자 한다. 그리고 이들을 해설하는 방법론에 있어 서는 먼저 보통의 수작업으로 실시되고 있는 공정계획 절차를 기초로 어떻게 인간작업을 컴퓨 터의 역할로 대치하는가에 관하여 그 영역을 구체화하고 문제점들을 설명하고, 또한 실제로 각 국에서 응용되고 있는 대표적인 시스템도 부가하여 제시하기로 한다.
컴퓨터원용 공정계획(CAPP; Computer-Aided Process Planning)은 CAD와 CAM을 연결하는, CIM의 완성을 위한 필수 기능이다. 지금까지 많은 CAPP 관련 연구 논문과 시스템이 발표되었으나, CAPP의 필수 기능인 기계의 선택 문제를 근본적으로 다루고 해결한 예는 없었다. 본 연구에서는 먼저 완전히 일반적인 기계 선택 문제의 모델을 제시하였다. 그 모델로부터 기계 선택 문제의 속성이 고찰되었다. 기계 선택 문제는 완전히 일반화해서는 경우의 수가 다룰 수 없을 만큼 크기 때문에 그것을 단순화하는 방법들이 제시되었다. 예를 통해서 그 방법의 효과를 입증하였다.
공정계획은 공작물을 원자재 형태의 초기단계로부터 원하는 형상의 마무리 단계까지 경제적이고 완전하게 가공할 수 있는 상세한 방법을 체계적으로 결정하는 것으로 정의되며, 형상으로부터 가공 공정을 추출하여 각 공정을 수행할 수 있는 공작기계 및 공구를 결정하는 과정이 공정계획의 출발점이 된다. 분산공정계획은 형상으로부터 추출된 각 공정에 적합한 가공작업, 공구 등과 같은 다양한 가공자원들을 서로 조합하여, 공작기계의 부하를 고려한 생산계획을 용이하게 수립할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 분산공정계획 시스템을 위하여 가공자원 데이터베이스를 구축하고, 가공특징형상을 기반으로 한 작업공정 추출과 각 공정에 유용한 가공자원들을 조합하여 최적의 가공자원을 추출하기 위한 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
공정게획은 일반적으로 숙련된 공정계획자에 의해 결정되는 데 공정계획자의 육성및 보급이 어려우므로 자동공정계획시스템의 필요성이 대두되었다. 지난 80년대에는 공정계획자의 지식에 의존한 공정계획의 알고리즘 개발에 치중하였지만 실용적인 측변에서 효율이 떨어지는 관계로 산업계에서 외면당하는 경우가 종종 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 AutoCAD로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수데이터를 인식하여, 이 데이터를 기준 으로 최적의 공구선정이 가능하게 데이터베이스를 구축하였다. 공작물의 크기에 따라 적절한 공작기계의 선정이 가능하도록 하였으며, 공구의 이동속도는 회귀분석방법에 의해 재질별로 구분하여 표준작업시간 계산규칙 및 알고리즘을 개발하였다
오늘날 컴퓨터는 일반 사무분야 및 과학기술분야에 널리 이용되어 계산의 신속, 정확 및 사무의 간편화를 가져왔음은 물론 여러가지 Simulation을 단시간내에 처리하여 우리에게 유익한 판단자료를 제공해 주기도 한다. 이러한 역할외에 제조공정에서 공정중의 일부분 또는 전부를 제어하여 공정의 안정 및 품질의 향상등을 기하는 역할을 수행케하는 데도 컴퓨터는 이용된다. 여기에서는 시멘트 제조공정제어에서 일반적으로 컴퓨터가 어떠한 역할을 하고 있는가에 대하여 당사의 계획을 중심으로 하여 약술코져 한다. 시멘트제조공정은 다입력, 다출력계로서 제어가 복잡한 관계로 종래 경험과 숙련에 의한 제어만으로는 만족한 공정의 안정을 얻을 수 없던 것을 공정제어에 컴퓨터를 도입하여 최적 공정제어를 기할 수 있게 되었으며 미국에서는 약 15년전부터 서독과 일본에서는 약 10년전부터 공정의 전부 또는 일부를 컴퓨터화시켰던 것이다. 당사에서는 여러가지 여건으로 공정에의 컴퓨터도입을 지연시켜 오다가 2-3년 후의 완전 설치, 운용을 목표로 추진하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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