From the last past decade, the Internet of Thing (IoT) area has attracted a lot of attention from researchers. It is said to be a promising technology with great impact in people life, since it redefines the relationship objects have with Human and between themselves. It allows objects to gather data from the real world and communicate with others through the internet. This enabled many opportunities for service providers, companies, factories, environmental monitoring, healthcare, smart cities, and soon. Therefore, today, IoT is densely used in various domains of life, and knows an exponential growth. However, although many advancements have been achieved, several challenges keep causing issues and still need to be overcome. This paper gives an overview on the current trend issues in IoT on which researchers are focusing. It's also explores different proposed frameworks to allow the application of cognitive computing as an integrated process of an Internet of things (IoT) systems, to bring a great advanced in the way machine may communicate with human and their surroundings. This is known as cognitive IoT (CIoT), which allows machines to produce a human-like behavior, then providing enhanced level of capabilities to IoT.
4차 산업혁명에 대한 관심도가 높아지면서, 현실에 존재하는 요소들과 가상에 존재하는 요소들이 상호작용 하는 CPS 라는 개념이 중요한 기술로 주목받고 있다. 전기자동차, 자율주행, 스마트 팩토리나 스마트 그리드 시스템과 같은 복잡한 구조를 가진 시스템들은 4차 산업혁명의 핵심 기술 분야로 간주되고 있으며, 이를 개발하기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 시스템 구성요소들의 복잡한 연결은 개발을 어렵게 하고, 개발의 신뢰성을 보장하기 쉽지 않다. 시스템의 신뢰성은 자율주행자동차 경우 사람의 안전 직결되며 실제 자동차의 하드웨어와 ADAS의 소프트웨어의 연결된 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 복잡한 하이브리드 시스템의 신뢰성 있는 검증을 위해 HILS를 지원하는 분산 시뮬레이션 미들웨어를 제안한다.
Purpose: The concept of quality is changing in the quality 4.0 era with the fourth industrial revolution in the world. This research aims to understand the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and to improve the quality of clothing companies. Methods: We analyzed companies that responded well to the quality 4.0 era, especially Kutesmart using Quality 4.0 Matrix. We focused on the service process of Kutesmart and we suggested modified service process to improve quality. We also interviewed an expert to verify this process is valid. Results: We found that two types are classified of well-adapted companies against the quality 4.0 era. Especially, Kutesmart has built a smart factory and introduced new technologies like 3D scanner and big data analysis. However, Kutesmart has a weakness in post-purchase process like other clothing companies. Kutesmart could solve this problem with modular production method for damaged part of customer. Conclusion: This research can be used for better understanding of the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and service process of Kutesmart that is custom clothing company for providing information for benchmarking in this industry. This study suggests that further empirical researches on the costs and the efficiencies of applying the new technologies are necessary.
제품수명주기관리(Product Lifecycle Management)는 8개의 지식영역으로 구성된 잘 정의된 관리방법이다. 4차 산업혁명이 스마트 팩토리와 밀접한 관련이 있기 때문에 궁극적으로 제품의 아이디어 생성에서 폐기까지의 전 과정을 효과적으로 관리하는 제품수명주기관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 제품수명주기관리 분야의 전문가를 대상으로 제품수명주기관리의 지식영역의 현재와 향후 적용정도를 4차 산업혁명의 관점에서 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역이 현장에서 어느 정도 적용되고 있는지를 현재의 관점과 가까운 미래의 관점에서 전문가 인식을 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역의 현재 및 미래의 적용정도를 분석하고, 적용정도의 관점에서 지식영역 간의 차이가 있는지를 분석하였다. 분석된 결과를 중심으로 그 의미와 향후 흐름을 제시하였다.
스마트팩토리 (smart factory)를 비롯한 IIoT (industrial internet of things) 산업 분야에서는 최근 지능 정보화 기술의 발달로 전자기기들을 복합적으로 결합하여 설치하는 경우가 많다. 이와 같은 복합시설로부터 발생되는 전자파가 다른 기기 및 서비스에 영향을 주어 전자파 영향이 안전의 문제로 연결될 수 있으므로 복합시설 제어 시 발생하는 전자파간섭 (EMI; electromagnetic interference) 및 전자파적합성 (EMC; electromagnetic compatibility) 문제는 반드시 해결해야 할 필수 요소이며, 복합시설의 산업 육성을 위한 전자파 안전관리 기반이 마련되어야 한다. 이에 본 연구에서는 복합시설 등의 전자파 안전관리 대책 기반 조성을 위해 국가표준으로 개발된 전자파 안전관리 가이드라인에 의해 태양광 복합시설의 안전관리 실증을 수행하였다, 그 결과 태양광 전자파 안전관리를 통해 전자파 위험도를 관리 수준으로 낮추었으며, 국내 복합시설 전자파 안전관리 제도 마련을 위한 정책적 방안을 제시하였다.
In this paper, we present a proposed monitoring system for smart factories with several aspects, including information gathering, analysis, control, and display that relate to concurrently operation processes in the factory area. This paper proposes a monitoring and management system for industrial automation. In particular, it uses an Internet of Thing (IoT) device with a data protocol unit to convert the industrial protocols and transfer the information on various parameters. In the case of data communication, the proposed monitoring system is designed to support users to remotely manage with the cloud server by implementing conversion between Modbus RTU and Modbus TCP of protocol communications. The proposed communication technique has been verified by experiments.
Industrial innovation in Britain, during the eighteenth and nineteenth centuries, stimulated the introduction of the factory system and the migration of people from rural agricultural communities to urban industrial societies. The factory system brought elevated levels of economic growth to the purveyors of capitalism, but forced people to migrate into cities where working conditions in factories were, in general, harsh and brutal, and living conditions were cramped, overcrowded and unsanitary. Industrial developments, known collectively as the 'Industrial Revolution', were driven initially by the harnessing of water and steam power, and the widespread construction of rail, shipping and road networks. Parallel with these changes, came the development of purchasing 'middle class', consumers. Various technological ripples (or waves of innovative activity) continued (worldwide) up to the early-twenty-first century. Of recent note are innovations in digital technology, with associated developments, for example, in artificial intelligence, robotics, 3-D printing, materials technology, computing, energy storage, nano-technology, data storage, biotechnology, 'smart textiles' and the introduction of what has become known as 'e-commerce'. This paper identifies the more important early technological innovations, their influence on textile manufacture, distribution and consumption, and the changed role of the designer and craftsperson over the course of these technological ripples. The implications of non-ethical production, globalisation and so-called 'fast fashion' and non-sustainability of manufacture are examined, and the potential benefits and opportunities offered by new and developing forms of social media are considered. The message is that hand-crafted products are ethical, sustainable and durable.
IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.
This study aimed to reveal the perceptions and trends of digital fashion technology through an informational approach. A big data analysis was conducted after collecting the text shown in a web environment from April 2019 to April 2021. Key words were derived through text mining analysis and network analysis, and the structure of perception of digital fashion technology was identified. Using textoms, we collected 8144 texts after data refinement, conducted a frequency of emergence and central component analysis, and visualized the results with word cloud and N-gram. The frequency of appearance also generated matrices with the top 70 words, and a structural equivalent analysis was performed. The results were presented with network visualizations and dendrograms. Fashion, digital, and technology were the most frequently mentioned topics, and the frequencies of platform, digital transformation, and start-ups were also high. Through clustering, four clusters of marketing were formed using fashion, digital technology, startups, and augmented reality/virtual reality technology. Future research on startups and smart factories with technologies based on stable platforms is needed. The results of this study contribute to increasing the fashion industry's knowledge on digital fashion technology and can be used as a foundational study for the development of research on related topics.
Boorla, Srinivasa M.;Bjarklev, Kristian;Eifler, Tobias;Howard, Thomas J.;McMahon, Christopher A.
Advances in Computational Design
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제4권1호
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pp.43-52
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2019
Variation Analysis (VA) is used to simulate final product variation, taking into consideration part manufacturing and assembly variations. In VA, all the manufacturing and assembly processes are defined at the product design stage. Process Capability Data Bases (PCDB) provide information about measured variation from previous products and processes and allow the designer to apply this to the new product. A new challenge to this traditional approach is posed by the Industry 4.0 (I4.0) revolution, where Smart Manufacturing (SM) is applied. The manufacturing intelligence and adaptability characteristics of SM make present PCDBs obsolete. Current tolerance analysis methods, which are made for discrete assembly products, are also challenged. This paper discusses the differences expected in future factories relevant to VA, and the approaches required to meet this challenge. Current processes are mapped using I4.0 philosophy and gaps are analysed for potential approaches for tolerance analysis tools. Matching points of simulation capability and I4.0 intents are identified as opportunities. Applying conditional variations, incorporating levels of adjustability, and the un-suitability of present Monte Carlo simulation due to changed mass production characteristics, are considered as major challenges. Opportunities including predicting residual stresses in the final product and linking them to product deterioration, calculating non-dimensional performances and extending simulations for process manufactured products, such as drugs, food products etc. are additional winning aspects for next generation VA tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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