현재의 머신비전 솔루션은 수많은 주변 시장으로 확산되고 있으며, 실제로 비전기술은 어느 공장 자동화 시스템과도 융합할 수 있는, 속도가 빠르고 유연성을 가진 솔루션이 되고 있다. 특히, 기술 혁신으로 인해 비전 센서와 스마트 카메라, PC 기반 머신비전 시스템과의 경계가 희미해졌고, 더불어 머신비전기술이 제조 공정 및 로봇 기술들과 계속 융합되면서 대폭 성장 가능성이 창출될 것이다. 본 특집호에서는 다양한 분야의 머신비전과 융합된 기술들을 소개하고자 한다.
이번 호는 작업관리르 다룬다. 작업 관리는 작업 룰(규율) 관리, 준비 교체 작업 관리, 작업 개선관리의 세 시스템으로 대별할 수 있다. 이와 함께 소정의 표준작업조건 아래서 일정한 작업방법에 따라서 숙련된 작업자가 정상적인 속도로 작업을 수행하는 데 필요한 시간인 '표준 작업시간'을 이해하고, 표준 작업시간 측정방법 가운데 Stop Watch법을 자세히 알아보기로 하자.
이번 호는 제조에서 가장 중요한 부분인 공정관리를 다룬다. 공정관리는 품질, 원가, 수량을 잘 조절해 납기 내에 생산하기 위해 사람, 기계, 재료를 가장 경제적으로 운용하는 것을 말한다. 공정관리가 제대로 되지 않으면 생산가동률이 저하되는 동시에 원가는 올라가고 납기일은 지연돼 막대한 손실을 발생시킨다는 것은 현장 근무자들이 심각하게 느끼고 있을 것이다. 제대로 공정 관리가 되기 위해서는 기계배치, 운반계획, 일정계획, 인원계획 등의 기초자료로 사용되는
21세기 고도정보사회로의 진입을 위한 기업 및 기관단체들의 노력이 배가되고 있는 가운데 전기통신 기술의 혁신에 따른 종합정보통신망(ISDN)의 실현과 공장자동화.사무자동화.가정자동화 등의 기술을 통합, 하나로 연결하는 근거리정보통신망(LAN)의 구축이 절실히 요청되고 있다. 이에 본지는 LAN의 개요에서부터 구축, 응용까지 기반기술 전반을 연재, 관련인들의 이해를 돕고자 한다.
본 논문에서는 가장 경제형의 PC-NC의 구조와 소프트웨어의 개방형 개념에 대해 서술하였다. 수치제어장치의 사용자와 생산업체간의 상응된 필요성에 의해 발전을 거듭하고 있는 PC를 이용한 수치제어장치의 개방형 구조는 공작기계 및 공장 자동화에 혁신적인 산업구조의 변화를 야기시킬 것으로 예상된다.
21세기 고도정보사회로의 진입을 위한 기업 및 기관단체들의 노력이 배가되고 있는 가운데 전기통신 기술의 혁신에 따른 종합정보통신망(ISDN)의 실현과 공장자동화.사무자동화.가정자동화 등의 기술을 통합, 하나로 연결하는 근거리정보통신망(LAN)의 구축이 절실히 요청되고 있다. 이에 본지는 LAN의 개요에서부터 구축, 응용까지 기반기술 전반을 연재, 관련인들의 이해를 돕고자 한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.235-240
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2018
ICT converged smart factory started from German Industry 4.0 has been the driving force for the $4^{th}$ Industrial Revolution and the center of manufacturing innovation for major industrial countries. It will be developed according to industry characteristics of each country. Korea is relatively later than other competing countries in the smart factory area. So, the government is establishing related policy and tendering all sorts of supports for smart factory mainly to the small and medium-sized enterprises to spread over the manufacturing industry. It is necessary for government to categorize among similar manufacturing industry and make them share digitalized production information mutually. It will be more effective method for securing global competitiveness than the uniform support. Also, large companies need to establish cloud based production forecasting system over similar industry and share it with other companies rather than expansion of individual smart factory. Mutual development in the manufacturing industry will be realized when the small and medium-sized enterprises and large companies take part in the cooperating ground of smart factory.
The purpose of this paper is to figures out the impact on the business performance based on the case studies about the establishment of automated smart factories supported by the government. In this study, the effectiveness of supporting business is verified by comparing supported company with non-supported ones using methods such as T-test and ANOVA. The PSM method was used to solve the selection bias issue between the experimental group and the controlled group. The research results have shown that the effect of the supporting business to the automated system was tenuous, and the amount of sales and research and development costs was increased after a certain schedule passed in case of the supporting project to the smart factory. There is some time lag to appear the effect of the government supporting businesses and the supporting business to the automated system leads to long term sales increase by increasing parameters like research and development costs rather than direct influence. Therefore, this research will be useful information for the process of establishing useful basic data and policies which helps to secure new budget Government Supporting Businesses and find ways improve the business.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.650-661
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2020
The digital transformation of the 4th industrial revolution is leading to changes and innovations in the global economy. Various countries are focusing on reviving their manufacturing industries and economic recovery through smart factories. The purpose of this study is to empirically identify technological determinants for the successful implementation of the smart factory and to verify teose effects on manufacturing operations and the firms' operational/environmental performances. Five factors, including sensor network, platform technology, information system, intelligent automation, and safety, were defined as core technologies. The SEM analysis results of 157 small and medium-sized manufacturing firms that have implemented smart factories are as follows. First, sensor network, platform technology, and information system had significant effects on smart manufacturing operations. Second, smart manufacturing operations have improved firm performance. This study is valuable in that it has confirmed the effectiveness of government-funded projects and systemized key technologies for implementing smart factories. Meanwhile, it is helpful for practitioners to support an efficient and effective decision-making for the new adoption.
Recently, many difficulties have been faced in all parts of the world due to the impact of COVID-19. Personally, household income is decreasing sharply as many jobs disappear, and economically, many SMEs are increasingly going bankrupt. It is known that this phenomenon is highly likely to continue for the time being. In such a situation, the smart factory support project provides opportunities for difficult SMEs to improve productivity and change the corporate structure. In this study, the current status of smart factory promotion was examined, and problems occurring in the process of promoting smart factory support projects were identified. The improvement plans were derived so that more efficient projects could be promoted in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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