With the advent of the Fourth Industrial Revolution, smart factory has tried to monitor machine conditions to minimize downtime costs. However, the fixed threshold based alarm system, used in most commercial machine condition monitoring systems, has a disadvantage in that the threshold setting criterion is unclear and it depends on human experience and knowledge. Numerous researches have been conducted to solve this problem, but they lack consideration on the large-scale sensor situation, visualization of machine data visualization, as well as the end-to-end scenario of developing a fault-detection-method-included software. In this study, a case study is conducted on the company H to solve the problems of the fixed threshold based alarm system by the statistical process control method. Furthermore, user interface is designed to visualize the machine data and integrate the statistical process control method into the new system. Finally, the designed user interface is evaluated by heuristic evaluation and expert interview method. Since the statistical process control can be applied regardless of the nature of the data, the results of this study can be extended and applied to other smart factories that monitor large-scale machine conditions.
4차 산업혁명이 도래함에 따라 스마트 팩토리에서는 기계 설비의 상태를 감시하여 설비 가동 중단에서 오는 손실을 최소화하기 위한 노력을 하고 있다. 그러나 대부분의 상용 설비 상태 감시 시스템에서 사용되는 고정 임계치 기반 알람 시스템은 임계치 설정의 기준이 명확하지 않아 이를 사람의 경험과 지식에 의존한다는 단점이 있고 기존 연구는 대규모 센서 상황과 기계 설비 데이터 시각화에 대한 고려, 결함 감지 방법의 소프트웨어 개발에 대한 종단간 시나리오가 부족했다. 본 연구에서는 H사 사례 연구를 통해 고정 임계치 기반 알람 시스템의 문제점을 통계적 공정 관리로 해결하였고 이를 상태 감시 시스템에 적용하고 데이터 시각화를 위해 사용자 인터페이스를 맥락적 디자인과 참여형 디자인 방법으로 디자인, 발견적 평가방법과 전문가 인터뷰를 통해 평가를 거쳤다. 통계적 공정 관리가 데이터의 특성에 관계 없이 적용이 가능하므로 본 연구의 결과는 대규모 설비를 감시하는 다른 스마트 팩토리로 확장할 수 있다.
