본 연구의 목적은 지속가능 PLM(Product Lifecycle Management) 활동과 성능에 관한 관계를 분석하고자 한다. PLM 활동의 효과를 알아보기 위해서 전통적인 PLM 활동과 지속가능 PLM 활동을 고려하여 S-PLM 프레임워크를 디자인 했다. 또한 제조기업의 PLM성공 요소를 추적하고 각 성공요소들간의 관계를 이해하기 위해 경로 분석을 실시하였다. 본연구의 결과는 4가지로 요약할 수 있다. 첫째, 제품정보, 제조정보 그리고 엔지니어링정보와는 지속가능 성과와 아무런 연관이 없다. 둘째, 지속가능 활동과 성과 간에는 양의 상관관계가 존재한다. 셋째, 전통적이 PLM활동과 지속가능 PLM활동 요소는 혁신성과요소를 포함하고 있다. 넷째, 지속가능 성과는 경영과 비즈니스 성과에 영향을 끼친다. 이에 본 연구에서는 지속가능 PLM의 구축 메카니즘과 활동 요소간의 영향도를 확인하였다. 본 연구의 기대효과로는 융복합적 PLM을 구축하고 운영하는데 혁신적인 성과가 창출되고 효율성이 나타나게 된다.
This study focuses on the data schema and data content, which includes maintenance data, data structures and illustration data relevant with the maintenance process of ship and offshore structures. Product lifecycle management (PLM) is expected to encompass all the product data generated for the operation and maintenance information as well as the design and production. This paper introduces a data exchange schema in PLM of ship and offshore, serving as the basis for the role of standards required by the middle-of-life PLM. Also this paper identifies a typology of standards relevant to PLM that addresses the schema of evolving standards and identifies a XML schema supporting the exchange of data related with maintenance operations. Technical document based on standards in accordance with S1000D and Shipdex is explained. A case study illustrating the use of standard data exchange and technical document is presented.
기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.
본 연구는 각 경제주체 중 특히 기업의 생존 및 지속가능성을 위한 노력에 대한 관심에서 출발했다. 제조기업의 핵심경쟁력은 곧 제품경쟁력이라는 산업계, 학계 및 일반대중의 인식에 동의하고, 제품경쟁력 확보를 위해 현존제조분야 솔루션 중 큰 주목을 받고 있는 ICT(Information Communication Technology;정보통신기술) 시스템 솔루션 PLM(Product Lifecycle Management;제품수명주기관리, 이하 PLM)에 대한 현재까지의 확립된 사항을 조망하고, 실제 국내 제조분야 현업 담당자와 경영진이 바라보는 PLM 시스템 구축 이익, "기업존립의 핵심목표인 경영성과에 미치는 영향"에 대한 견해를 다루고자 한다. 결론적으로 데이터통합 및 프로세스관리의 직능적 효용에 대해서 100% 확신은 아니나 상당 부분 제품개발기간단축 및 제품개발비용절감의 효과가 있다고 인식하는 것으로 나타났다. 또한, 제품개발기간단축이 제품개발비용절감에 긍정적 영향을 미치고, 제품개발기간단축과 제품개발비용절감이 경영성과에 긍정적 영향을 미친다고 평가하고 있어 업무 효율화와 관련된 직능적 효용의 한계를 넘어 제품개발 전체 과정과 전사적 효율성 강화의 관점에서 PLM 시스템을 인식하고 있음을 알 수 있었다.
기업의 투자 자원은 한계가 있기 때문에 R&D 투자로 수익을 극대화 할 수 있도록 제품의 기획 단계에서 개념 설계, 상세 설계, 생산, 서비스에 이르는 전체 수명 주기에 걸친 제품정보를 관리하고 이 정보를 고객 및 협력사에 협업 프로세스로 지원하기 위한 다양한 방법이 필요하게 되었다. 최근 대기업을 중심으로 다양한 사업부문에서 제품 설계를 위한 아이디어 단계부터 폐기까지 제품의 수명주기에 걸쳐 People, Process, Business System과 Information을 통합 확장한 PLM(Product Lifecycle Management)도입이 가속화되고 있다. 본 연구에서는 Set, 부품, 장치사업 등의 사업부에서 다양한 제품을 생산하고 있는 메이저기업의 연구개발 부문을 중심으로 제품 전략에서 상품기획, 개발, 단종까지의 프로세스, 정보 및 의사결정 체계를 혁신하기 위한 방안으로 다품종 사업환경에서의 PLM 유도 절차를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 스마트 팩토리에서의 AR 기반 원격 협업을 위한 CMS 플랫폼을 제안한다. 스마트 팩토리 현장에서는 시간과 비용 절감을 위해 다양한 형태의 AR 기술을 활용하고 있다. 스마트 팩토리 수준이 높아짐에 따라 사람 중심의 작업에서 기계장치 설비 같은 시스템 중심의 작업이 이루어진다. 따라서 기계장치 설비의 고장 시 작업자가 현장에서 즉시 수리하거나 필요시 도움을 받을 수 있는 시스템이 필요하다. 원격 협업 CMS 플랫폼은 현장의 작업자와 원격지의 시스템 전문가가 필요시 텍스트, 2D 3D 콘텐츠와 스마트 팩토리 사업을 통해 구축된 ERP, MES/POP, PLM 시스템의 DATABASE와 연동하여 기계장치 설비의 상태, 관리 및 수리방법, 매뉴얼 등의 정보를 공유하여 신속하게 수리 관리하여 시간과 비용을 절감하는데 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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