현재의 제조업들은 극도로 심화된 기업 간의 경쟁과 고객 요구사항의 급변으로 인해 신속한 제품 개발 및 효율적 제조를 요구받고 있다. 생산시스템은 대량생산방식(mass Production)에서 적시/적량 생산방식(lean production)으로 발전해왔고, 최소의 리드타임(lead time)을 갖는 민첩한 생산시스템으로의 발전이 요구되고 있으며, 근래에 새롭게 대두되고 있는 생산 패러다임인 e-Manufacturing에서는 확장된 기업체계 하에서 협업적 제품 개발과 신속 제조(collaborative product development and rapid production)의 달성을 지향하고 있다.(중략)
정보화 사회에서 디지털이라는 단어와 결합된 컨버전스는 정보통신 분야의 단위기술들의 융합을 통해 등장하는 새로운 제품이나 서비스를 일컫고 있다. 이러한 컨버전스 기술의 파급효과 및 컨버전스 사회의 현상들은 이미 경제, 사회, 문화등 사회의 전 부분에서 가시화되고 있다. 최근 제조생산 현장은 디지털 정보화, 전역 통합화를 통해서 생산 고도화를 향한 새로운 변화에 직면해 있다. 본 논문은 현재 진행 중인 생산정보화 시스템의 구성 및 이슈를 기술하고, MES에서 접근하고 있는 클라우드 서비스 시스템을 구축하기 위한 주요한 이슈 및 해결 요소들을 제시한다. 또한 최적화된 생산 흐름과 소비 시장에 적절히 반응하는 제조생산 정보화시스템을 구축하기 위한 방안을 제안한다.
생산정보시스템(Manufacturing Information System)은 생산기능을 구성하는 생산기획, 작업관리, 공정의 운영과 통제 그리고 생산실적관리 등과 관련된 활동을 지원하는 정보시스템이라 할 수 있다. 최근 생산 현장은 생산 고도화를 위하여 디지털 정보화 및 통합화에 대한 새로운 변화를 맞고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산정보화 시스템의 이슈들을 알아보고, 새로운 변화에 적응하기 위한 주요한 이슈 및 요소들을 제시한다. 마지막으로 이러한 요소들을 기반으로 하여 제조생산 정보화시스템 구축을 위한 비즈니스 인텔리전스 시스템을 제안한다.
최근에 서비스산업의 혁신 구조와 유형을 연구하기 위하여 서비스혁신 모형에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 디지털컨텐츠산업을 분석하여서 서비스 제공자, 컨텐츠 개발자, 사용자 및 네트워크 제공자 사이의 연계성을 연구할 수 있는 혁신시스템의 모형을 제시하였고, 서비스적인 면과 제조업적인 면을 동시에 포함하고 있는 디지털컨텐츠산업 혁신시스템의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 Gallouj and Weinstein(1997) 및 Gallouj(2002)이 제시한 서비스혁신시스템 모형의 바탕 위에서 디지털컨텐츠산업의 특성인 사용자 참가 및 네트워크 외부효과( network externalities) 등을 추가하여서 디지털콘텐츠 서비스 혁신시스템 모형을 구성하였다. 이 모형의 적절성을 검증하기 위하여 우리나라의 온라인게임산업의 혁신 과정 사례를 분석하였고, 사례분석을 통하여 디지털컨텐츠산업의 혁신 유형의 분석, 서비스혁신(service innovation)과 제조혁신(manufacturing innovation)과의 관계, 정부정책의 유효성 등에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 도출한 혁신시스템 모형은 디지털컨텐츠산업의 역동성을 이해하는데 다음과 같은 이점을 가지고 있다. 첫째, 컨텐츠 개발자, 플랫폼 제공자 및 네트워크 제공자 사이에 일어나는 제조혁신과 서비스제공자와 사용자 사이에 일어나는 서비스혁신을 분리하였으므로 양 혁신 간의 상호작용을 모형 내에서 분석할 수 있다. 제조혁신과 서비스혁신의 분리를 통하여 디지털컨텐츠산업에 대한 정부의 규제 또는 촉진 정책의 영향을 구체적으로 분석할 수 있다. 둘째, 모형 내에 네트워크의 외부효과를 내생변수화 함으로써 네트워크의 외부효과가 혁신의 선 순환을 일으키는 방식과 구조를 알 수 있는 장점이 있다. 셋째, 서비스혁신의 유형은 제조혁신의 유형과 상이하며 그 효과에 있어서도 큰 차이가 나는 점을 파악할 수 있다. 특히 비 파생적 혁신의 하나인 재조합적 혁신은 제조업에서는 중요하지 않지만, 서비스산업에서는 핵심역량을 구성 한다. 서비스산업의 복제방지 제도가 미비함에도 불구하고 복제가 어려운 이유 중의 하나는 서비스산업이 가지고 있는 독특한 핵심역량 때문이다. 본 연구 결과는 디지털컨텐츠산업의 지속적인 발전의 기초가 되는 여러 유형의 혁신을 촉진하고 유지할 수 있는 정책적 기초를 제공할 수 있는 점에 의의가 있다.
제조업에서는 경쟁우위 확보를 위해 일찍이 설계, 생산 과정의 자동화와 정보시스템을 도입하였다. 대표적인 정보시스템 중 하나가 제조실행시스템(Manufacturing Execution System)인데, 이러한 제조실행시스템은 진화를 거듭해 왔다. 최근 빅데이터가 등장하면서 MES도 빅데이터 적용 방안이 모색되고 있다. 이에 본 연구는 먼저 제조 분야에서의 빅데이터 활용에 대한 선행 연구 및 사례 분석을 토대로 MES에의 빅데이터 적용모델을 제안할 것이다.
본 연구는 애니메트로닉스 스킨 원형을 제작하는 기존의 프로세스에 Additive Manufacturing기법을 적용한 디지털 제조시스템 프로세스를 개념을 정립하여 이를 적용하여 보았다. 이는 형상의 모델링 데이터를 슬라이스화하여 여러개의 층으로 나누고 이를 가공하고 적층하여 조립하는 공정기법으로 적용사례로는 거대 공룡의 스킨 원형을 제작하여 프로세스의 결과를 검토해 보았다.
본 연구는 수작업으로 이루어진 제조현장에서 제조 프로세스를 최적화할 수 있도록 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 구현 방안을 제안하고자 한다. 수작업 모션을 센서로 수집하고 동작 인식에 대하여 반복적인 실험데이터로 제조 프로세스를 최적화하는 지식관리메커니즘을 제안 범위로 한다. 연구목적 달성을 위하여 물류현장 모의실험을 실시하였는데, 작업자의 경험으로 나타난 기초적 지식에 작업시뮬레이션을 반복 경험하게 함으로써 최적화된 디지털 트윈을 생성할 수 있는 방안을 마련하였다. 실험결과, 디지털 트윈을 생성하는 시뮬레이션으로 보다 빠른 시간내에 작업공간 구성과 작업 특성을 생성하여 최적화된 자원을 구성한 결과를 물리시스템으로 전송함으로써 제조 프로세스의 지속적 개선이 가능한 것으로 파악되었다.
제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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