Customer needs for final products are very unpredictable because product specifications and technologies are being improved very quickly thereby their requirement level is also elevated correspondingly. In order to survive and to enhance competitiveness in the global market, many manufacturing companies are trying to find a breakthrough from collaborization. Even though they want to collaborate with others, however, they do not exactly know what kind of system they have to develop or which technology they have to use. In this paper, therefore, we first investigate status and trend of information systems and infrastructure that are essential for collaboration. We then clearly describe definition and classification of collaboration with various point of views considering collaboration pattern, timing condition of collaborative activities, organizational structure, etc. With web-based collaboration systems already developed by i-Manufacturing (Korean-style Manufacturing Innovation) project, led by Korean government from 2004, we introduce main functions and analyze collaboration types of each system. Strategically important technologies for supporting collaboration will also be illustrated by reorganizing collaborization technologies after evaluating them with respect to emergency and importance of each technology. We hope this research will provide a guideline on collaboration especially for small and medium sized manufacturing companies.
현재 금형공장에서는 변화하는 시장에 빠른 반응을 보이고, 생산하고 있는 제품의 높은 품질과 낮은 가격을 보장하기 위하여 기존 시스템과 인터넷을 접목하려는 많은 시도를 하고 있다 금형공장에는 ETO(Engineering To Order) 방식의 제조방식과 사출금형의 특수성으로 인하여 표준견적 시스템의 개발이 어렵다. 그리고 영업과 수주에 반영할 객관적인 정보가 없으며 고객의 요청 시 실시간으로 확인가능한 정보가 존재하지 않는다. 이러한 금형공장의 특징을 반영하고, 문제점을 극복할 수 있는 협업적 전자주문 처리 시스템의 프레임웍(framework)을 설계하고, 또한 각 세부 모듈인 견적가격 산정기능(Cost Estimation Tool), 납기 가능일자 산정기능(Leadtime Tool), 주문상황 응답처리 기능(Order Status Tool), 작업상황 파악기능(Shop Status Tool)을 설계한다. 그리고 현장 적용이 가능하도록 하기 위하여 금형공장의 업무 프로세스를 분석한다. 그리고 주문처리 프로세스의 UMM 방법론 모델링을 통하여 원형(prototype) 시스템을 설계 및 개발하고자 한다.
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
Artificial intelligence (AI) is expected to bring about a wide range of changes in the industry, based on the assessment that it is the most innovative technology in the last three decades. The manufacturing field is an area in which various artificial intelligence technologies are being applied, and through accumulated data analysis, an optimal operation method can be presented to improve the productivity of manufacturing processes. In addition, AI technologies are being used throughout all areas of manufacturing, including product design, engineering, improvement of working environments, detection of anomalies in facilities, and quality control. This makes it possible to easily design and engineer products with a fast pace and provides an efficient working and training environment for workers. Also, abnormal situations related to quality deterioration can be identified, and autonomous operation of facilities without human intervention is made possible. In this paper, AI technologies used in smart factories, such as the trends in generative product design, smart workbench and real-sense interaction guide technology for work and training, anomaly detection technology for quality control, and intelligent manufacturing facility technology for autonomous production, are analyzed.
전자상거래의 확산에 따른 환경변화 속에서 다품종소량 생산하는 주문제조업체들이 다양한 고객들의 주문에 대응하고, 동적으로 변화하는 내 외적 기업환경 속에서 경쟁력을 제고시키기 위해 본 연구에서는 멀티에이전트 기반 협상지원시스템을 개발하였다. 이 시스템은 동적으로 변하는 환경과 고객들의 주문에 대응하고, 유연한 시스템구조를 이루는데 있어 새로운 패러다임으로 부각되고 있는 에이전트 기술을 사용하였다. 또한, 에이전트간의 협업을 통해 문제를 해결할 수 있는 멀티에이전트 기술을 사용하였다 본 연구에서 제시한 멀티에이전트 기반 협상지원시스템은 주문제조업체에서 가장 중요한 거래활동인 협상의 자동화를 통해 주문에서부터 생산에 이르는 일련의 모든 거래활동을 자동화하는 것을 목적으로 한다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
Very special and tentative considerations including emotional aspects are required to apply any new mechanism and methodologies for manufacturing fields due to several reasons. This study reviews the characteristics of manufacturing collaborations through specific cases applied digital engineering to enhance the collaboration performance in manufacturing domains. Two cases of collaboration related with automotive manufacturing process are analyzed to extract meaningful insights for better collaboration model suggestions. The first case deals the robot simulation to find out advance errors in jig and fixture design during the various welding process of body-in-whites. The effective communication protocol to share their idea and agreed schedules are essential for this collaboration. More severe requirement of collaboration between R&D and manufacturing departments are studied in the second case for e-coating process. The invisible barriers among different departments are lowered by the process application of Computer Aided Engineering which can make sure their own interesting effectively. Those technical and managerial suggestions can be used when the information system and standard process are sought to implement and update not only when innovation projects are executed.
The increasing dynamic and distributed nature of a business and manufacturing environment makes it hard to collaborate between design and manufacturing parties. The seamless collaboration necessitates a manufacturing quote service (MQS) that delivers manufacturing quotes timely for designer's requests. After envisioning a SOA-inherited collaboration framework, the paper details MQS' functionalities, and syntax and semantics of collaboration messages (i.e., RFQ and manufacturing quote). The MQS is implemented as a Web Service so as to be accessible by designers. For each RFQ, the MQS adaptively generates a responding manufacturing quote by using the DPM library and real-time shop status information. The paper also presents an evolution process that shows the whole process of RQF generation from given product design data. The proposed framework enabled partners to exchange engineering data rapidly and adaptively during the dynamic collaboration, and also increased the benefits of distributed and global production.
본 연구의 목적은 국내 및 해외 공히 국가 차원에서 중요한 혁신 의제로 추진하고 있는 제 4차 산업혁명, 인더스트리 4.0, 스마트 제조 등에서 중요한 위치를 차지하고 있는 사이버 물리 시스템(Cyber Physical System: CPS) 분야의 연구 동향을 분석하고, 향후 연구 방향을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 (1) 인더스트리4.0과 스마트 제조의 개념, CPS의 기본 개념과 역할 등을 정리하고, (2) 이 분야의 문헌을 분석하여 향후 연구 방향을 제시할 수 있는 분석 기준들을 설정하고, (3) 제조 CPS 관련 주요 연구 결과를 분석하고 향후 연구 방향을 제시한다. '구글 학술검색'을 통해서 식별된 2013년부터 2017년까지 발간된 제조 CPS에 대한 74 개의 해외문헌과 8개의 국내 문헌을 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 기존에 제시된 다양한 관점의 방법론과 프레임워크를 바탕으로 제조 CPS분야에 대한 공통의 방법론과 프레임워크를 제시하는 연구가 필요하다. (2) 제조 CPS 분야의 성숙도를 높이기 위해서는 기존의 시스템을 포함하여 CPS 시스템을 실제로 구현하고 운영하는데 관한 연구가 필요하다. (3) 제조 CPS 시스템을 진단하고 개선 방향을 제시할 수 있는 진단 방법론에 관한 연구가 필요하다. (4) 세부 모델 및 툴 측면에서는 CPS의 특성을 감안한 SCM 및 생산계획 모델과 인간 기계 협업에 관한 연구에 대한 강화가 필요하다.
The purpose of this study lies in enhancing an understanding of on-line collaboration among manufacturing companies for innovation. To meet this purpose, this study adopts Eisenhart(1989)'s case study approach to explore the success factors of on-line collaboration among Korean small-medium-sized manufacturing companies. Firstly, an exhaustive case study is conducted for four collaboration hubs in the Korean injection mold industry. This study identify the success factors through a structured questionnaire survey and in-depth interviews based on experts of K Institute, which performs the overall management of the collaboration hubs, and personnel of the participating businesses and vendors. Secondly, AHP analysis is conducted to identify the priorities among the success factors. Finally, several propositions of on-lin collaboration are derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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