중소 제조공장을 위한 제조데이터 분석 플랫폼의 모바일 SW 인터페이스 연구

Abstract

센서 기술에 빅데이터와 인공지능 분석기술이 적용된 제조데이터 분석 플랫폼에 대한 알고리즘 관련 연구나 프로그램 언어 등 분석 기법 등의 연구는 활발하지만 인터페이스에 관련된 연구는 아직 미흡하다. 제조데이터를 출력하는 방식도 아직 모니터에 의존하고 있고, 그래프나 도표로 시각화된 정보는 직관적이지 않아 훈련받은 전담직원 없이는 분석이 어렵다. 중소기업은 플랫폼 도입시 기술적인 문제는 물론 비용도 고심한다. 따라서 본 연구에서는 중소기업을 위한 제조데이터 분석 플랫폼을 전문지식을 학습한 전담직원 없이도 운용이 가능하도록 직관적이고 접근성이 높은 쉬운 인터페이스를 제안하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 먼저 스마트팩토리와 이의 데이터 수집 분석 시스템에 대해 알아보고 IoT 플랫폼의 인터페이스에 관련된 선행연구를 고찰하였다. 다음으로 출력기기에 따른 인터페이스 형태를 분석했다. 그리고 모바일 인터페이스의 방식과 구조를 사용자 맞춤형 인터페이스와 대화형 인터페이스인 챗봇의 형식으로 제시하였고 전문가 휴리스틱을 진행하여 검증했다. 연구결과: 연구 결과, 제조데이터 분석 플랫폼의 모바일화를 제안하고 인공지능 플랫폼을 적극적으로 활용할 수 있는 인터페이스 형식을 제시하였다. 모니터를 이용한 인터페이스는 기존의 그래프나 리스트 형식을 따르고 모바일 인터페이스에서는 휴대성과 직관성, 접근성을 높이기 위해 맞춤형 인터페이스와 대화형 인터페이스를 제안하였다. 맞춤형 인터페이스는 상황별 분류와 업무 형태별 분류가 가능하도록 구성하였고, 대화형 인터페이스는 푸시 알림을 통해 소통할 수 있고, 텍스트 기반 챗봇, 음성 기반 챗봇을 함께 사용할 수 있는 형식으로 구성하였다. 결론: 본 연구는 중소 제조공장에 인공지능을 활용한 제조데이터 분석 플랫폼의 사용성을 높여 보급을 활성화하기 위한 연구로, 중소 제조공장에게 맞춤형 인터페이스를 제공함으로서 중소 제조공장의 스마트화를 촉진하는 데에 의의가 있다.

Background: Although researches on algorithms, programming languages, and data analysis techniques for manufacturing data analysis platform(MDAP), which applies big data and artificial intelligence analysis techniques, is active, research on the interface is still insufficient. MDAP's manufacturing data output is still dependent on monitors. Also, the information visualized in graphs or diagrams is not intuitive, so it is not easy enough to analyze without trained staff. Small and medium-sized enterprises(SMEs) struggle not only with technical issues but also with costs when adopting the platform. Therefore, this study intends to propose an interface that is intuitive and highly accessible so that MDAP for SMEs can be operated without dedicated staff. Methods: In this study, we first researched the smart factory and its data collection and analysis system, also considered prior studies related to the interface of the IoT platform. Next, the interface types according to the output devices were analyzed. Also, the method and the structure of mobile interfaces are suggested in the form of a user-customized interface and an interactive interface, chatbot. Finally, the heuristics of experts were conducted and verified. Result: As a result of the study, we proposed the mobilization of MDAP and presented an interface format that can actively utilize artificial intelligence platforms. The interface using the monitor follows the existing graph or list format, while the mobile interface proposes a custom interface and an interactive interface to increase portability, intuitiveness, and accessibility. The customized interface was configured to be classified according to the situation and work type, and the interactive interface was configured to be able to communicate through push notifications and to use text-based chatbots and voice-based chatbots together. Conclusion: This study aims to improve the MDAP usability of small and medium-sized manufacturing plants and promote its introduction. Also, it aims to promote smartization by providing customized interfaces to small and medium-sized manufacturing plants.