중소제조공장을 위한 제조데이터 분석 플랫폼의 모바일 HW 유저 인터페이스 연구

Abstract

공장 설비에 센서를 설치하여 제조 공정 데이터를수집하고 이를 분석해서 제공하는 제조데이터 분석시스템은 스마트팩토리를 위한 디지털 트랜스포메이션의 주요 구성 요소 중 하나이다. 대기업은 이미 이러한 시스템의 도입에 박차를 가하여 제조업 혁신을이루고 있지만, 중소제조공장에 그대로 도입하는 것은 무리가 있다. 중소기업 장비는 대기업처럼 대량 생산기록이 쌓이는 것이 아니고 다른 공장의 유사한 기기의 상태 데이터가 빅데이터로 축적되어야 분석이 가능하기 때문에, 내부망이 아닌 온라인을 통한 분석 플랫폼에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 분석 플랫폼은 PC화면을 통한 제공에만 집중되어 있고 모바일에 관한 연구는 부족하다. 따라서 본연구는 제조데이터 분석 플랫폼에서 분석된 데이터를사용자에게 제공할 때, 중소기업의 상황을 고려한 모바일 디바이스와 그에 맞는 HW 인터페이스를 제안하고자 한다. 연구의 방법은 다음과 같다. 먼저 선행연구 등에 대해 데스크 리서치 후 제조데이터 분석시스템을 정의하였다. 두 번째는 필드 리서치로 중소제조공장의 플랫폼 제조사의 개발자들과 인터뷰를 통해 현재 개발되고 있는 플랫폼의 시스템 구성과 워크플로우에 대한 내용을 전달받았고, 이 플랫폼을 사용하게 될 유저를 유형화하고 각 대상자와 심층인터뷰를 통해 필요한 인터페이스의 방식과 이에 적합한 디바이스의 형태를 도출하였다. 마지막으로 제안하고자 하는 디바이스에 대해 제이콥 닐슨의 평가원칙에 따른 관찰 분석으로 휴리스틱을 진행했다. 연구 결과, 공장 내부의 현장은 소음 및 진동, 안전, 보안 등의 이유로 스마트폰 사용이 어려운 경우가 많기에 스마트팩토리 환경을 조성할 때 기존보다 효율적인 송수신을 위한 웨어러블 디바이스가 필요했다. 이에 따라 PLC 모니터, 컴퓨터 모니터와 병용으로 모바일 디바이스를 권장하고 웨어러블 형식의 스마트골전도 무선이어폰을 고안하여 사용할 것을 제안했다. 본 연구에서 제안하는 스마트 골전도 무선이어폰을이용하면 보다 쉽고 직관적인 사용이 가능하고 인공지능에 적합한 대화형 인터페이스인 보이스 기반 챗봇을 허브로 사용하여 전문적인 지식 없이도 묻고 답할 수 있다. 이러한 방식은 기존의 복잡하고 어려운시각화 개념보다 정보 취약계층을 배려한 접근성 높은 사용환경이고, 사용자 유형에 따른 맞춤 정보제공이 가능하다. 본 연구는 제조데이터 분석 플랫폼의 사용성을 높이기 위한 모바일 HW 디바이스에 관한 연구로 향후빅데이터를 이용한 제조데이터 분석 플랫폼의 사용성을 높이고자 함이다. 이를 통해 중소제조공장의 스마트팩토리 정착에 기여하는 것에 연구의 의의가 있다.

A Manufacturing Data Analysis Platform(MDAP), which collects, analyzes, and provides manufacturing process data by installing IoT (Internet of Things) on facilities and machines in factories, is also one of the components of digital transformation for smart factories. Large enterprise manufacturing plants are already accelerating the introduction of these platforms, but SMEs’ manufacturing plants are still less accessible. As the equipment in SMEs cannot accumulate mass production records like large corporations, it is possible to analyze only when the state data of the same equipment in other plants is accumulated as big data. Data should be accumulated through online, not the internal network. Therefore, various studies related to a common platform for analyzing manufacturing data of SMEs are being conducted. However, this analysis platform is focused only on the provision through the PC screen. There is not enough research on mobile. Therefore, this study intends to propose a mobile device that considers the situation of SMEs and a hardware interface suitable for it when providing data analyzed by MDAP to users. The method of study is as follows. First, after researching prior studies, an MDAP was defined. The second is field research, which received information about the system configuration and workflow of the platform currently being developed through interviews with developers of the platform manufacturers in SMEs. And we classified users who use this platform. In addition, through the in-depth interviews with each user group, a method of an interface required and a device type suitable were derived. Lastly, heuristics were conducted with observational analysis based on Jacob Nielsen’s evaluation principle for the device to be proposed. As a result of the research, inside manufacturing plants often cannot use smartphones in the factory due to noise, vibration, security, etc., so a wearable device for efficient transmission and reception in addition to a smartphone is needed in a smart factory environment. Accordingly, a mobile device is recommended along with a PLC monitor and a computer monitor. And we devised a wearable smart bone conduction wireless earphone and proposed to use it. Wearable smart bone conduction wireless earphones make it easier and more intuitive to use, and a voice-based chatbot, an interactive interface suitable for artificial intelligence, can be used as a hub to ask and answer without specialized knowledge. This method is a more accessible environment that considers information vulnerable groups than existing complex and difficult visualization concepts, and it is possible to provide customized information according to user types. This study is a study on mobile hardware devices to increase the usability of the MDAP and intends to increase usability when commercializing the MDAP using big data in the future. Through this, it is meaningful to contribute to the successful establishment of a smart factory in SMEs.