This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
The smart factory has spread to small and mid-size enterprises (SMEs) under the leadership of the government. Smart factory consists of a work area, an operation management area, and an industrial control system (ICS) area. However, each site is combined with the IT system for reasons such as the convenience of work. As a result, various breaches could occur due to the weakness of the IT system. This study seeks to discover the items and vulnerabilities that SMEs who have difficulties in information security due to technology limitations, human resources, and budget should first diagnose and check. First, to compare the existing domestic and foreign smart factory vulnerability classification systems and improve the current classification system, the latest smart factory vulnerability information is collected from NVD, CISA, and OWASP. Then, significant keywords are extracted from pre-processing, co-occurrence network analysis is performed, and the relationship between each keyword and vulnerability is discovered. Finally, the improvement points of the classification system are derived by mapping it to the existing classification system. Therefore, configuration and maintenance, communication and network, and software development were the items to be diagnosed and checked first, and vulnerabilities were denial of service (DoS), lack of integrity checking for communications, inadequate authentication, privileges, and access control in software in descending order of importance.
스마트팩토리는 가장 빠르게 발전하고 변화하는 4차 산업혁명 분야 중 하나이다. 스마트팩토리에서 도입정도와 성숙도 수준 평가는 중요한 부분에 해당한다. 본 논문에서는 국내 스마트팩토리를 도입한 중소기업들을 대상으로 설문 조사를 진행한 데이터를 바탕으로 스마트팩토리 도입 현황과 새로운 성숙도 평가 모델 기반 군집분석을 진행하였다. 설문에 응한 스마트팩토리 도입 기업의 약 68% 기업들이 기초수준에 해당하였고, 21% 정도만이 중간1 수준이었다. 대다수 중소기업들이 중간1로 진입하지 못한 가장 큰 이유로 자금부족을 꼽았다. 군집분석 결과, 군집별 패턴은 유사하지만 정도의 차이에 따라 '상, 중, 하' 3개로 군집됨을 확인할 수 있었고, 6 도메인 중 프로세스가 상대적으로 성숙도가 가장 높았고, 데이터가 가장 낮은 수준을 보였다. 이를 통해 6개 도메인 기반 새로운 스마트팩토리 성숙도 평가 모델을 활용하여, 보다 구체적이고 정량적인 성숙도 수준 측정 및 분석이 가능함을 보였다.
최근 스마트 팩토리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그러나, 이러한 높은 관심에도 불구하고 정작 어떻게 스마트 팩토리를 구축해야 하는지에 대한 구체적인 가이드라인이 없는 실정이다. 또한 기존의 사례들은 주로 독일을 중심으로한 해외 사례로서 국내에 그대로 적용하기에는 다소의 괴리감이 존재한다. 또한 스마트 팩토리는 기업의 규모와 성격에 따라 구축방식이 상이할 수 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 대 중 소기업들을 대상으로 스마트 팩토리 성공구축 사례들을 분석 하였다. 사례분석 결과, 대기업의 경우 일부공장을 대상으로 시범적으로 스마트팩토리를 구축한 후 성공적으로 평가될 시 전체공장으로 확대시키는 전략이 효과적이다. 중소기업의 경우, 낮은 수준의 스마트팩토리 구축레벨에서 높은 수준의 구축레벨로 업그레이드하는 것이 효과적이다. 말하자면 본 연구에서 실시한 스마트 팩토리 성공사례 분석을 통해, 기업들에게 성공적 구축을 위한 실제적인 가이드라인을 제공하고자 한다. 아울러, 본 연구를 통해 제시된 구축전략들은 향후 스마트 팩토리 구축을 고려하고 있는 기업과 정부에게 중요한 함의를 제시하고자 한다.
국가경쟁력 제고와 제조업 경쟁력 확보를 위한 스마트팩토리 보급 및 확산사업이 국가주도로 진행되고 있으나, 대부분의 구축기업이 기초 단계에 머무르고 있으며, 그 마저도 지속적으로 활용하지 못하고 있다. 스마트팩토리 관련 선행연구의 대다수는 도입사례 혹은 빅데이터 적용방안 등 기술적인 부분에 초점을 맞추고 있어, 스마트팩토리의 지속적 활용에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 정보시스템 성공모형과 선행연구를 바탕으로 스마트팩토리 사용정도 및 사용자만족에 영향을 주는 주요 선행요인을 도출하고, 이 요인들이 사용정도 및 사용자만족을 거쳐 지속사용의도, 경영성과 및 고도화수용의도에 미치는 영향을 실증하였다. 스마트팩토리를 기 도입한 287개 중소제조기업을 대상으로 수집한 설문지를 바탕으로 구조방정식모형을 활용하여 분석한 결과, 주요 선행요인인 시스템품질과 정보품질, 서비스품질, 정부지원은 사용정도에 유의한 영향을, 서비스품질과 정부지원은 사용자만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 사용정도와 사용자만족은 경영성과 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 고도화수용의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 성공모형을 활용하여 중소제조기업의 스마트팩토리 사용자만족이 경영성과 및 지속사용의도, 나아가 고도화수용의도에 미치는 구체적인 영향 메커니즘을 최초로 실증한 연구라는 점에서 의의가 있다.
This study presents a plant concept design for a smart factory which is mainly targeted to machine airplane parts. The plant layout is based on the TOC-DBR approach together with autonomous distributed factory control considered, while discrete event simulation is also performed in order to validate its layout. The resulting layout and its procedure turn out to be quite a useful guideline in realizing those smart factories especially for machining-oriented manufacturing industries.
Purpose Recently, much attention in building smart factory has dramatically increased with an emergence of the Industry 4.0. As we noted a connectivity gap between main concerns of MIS and the automated manufacturing systems such as POP and MES, it is recommended that CPS (Cyber-Physical System) can be an important building block for the smart factory and enrich the depth of MIS knowledge. Therefore, first, this study attempted to identify the connectivity gap between the traditional field of MIS (ERP, SCM, CRM, etc.) and the automated manufacturing systems, and then recommended CPS as a technical bridge to fill the gap. Secondly, we studied concepts and research trend of CPS that is believed to be a virtual mechanism to manage manufacturing systems in an integrated manner. Finally, we suggested research and educational opportunities in MIS based on the CPS perspectives. Design/methodology/approach Since this paper introduced relatively new idea of CPS originally discussed in the field of engineering, traditional MIS research method such as survey and experiment may not fit well. Therefore this research collected technical cases through literature survey in engineering fields, video clips from Youtube, and field references from various ICT Exhibitions and Conventions. Then we analyzed and reorganized them to highlight the necessity of CPS and draw some insight to share with MIS academia. Findings This paper introduced CPS to bridge the connectivity gap between the traditional MIS and automated manufacturing system (smart factory), a concern far away from the MIS academia. Further, this paper suggested future research subjects of MIS such as developing software to share big production data and systems to support manufacturing decisions, and innovating MIS curricula including smart and intelligent manufacturing technology within the context of traditional enterprise systems.
본 논문에서는 스마트팩토리 기반의 CPPS(Cyber Physical Production System) 및 VR(Virtual Reality) 기술을 활용한 스마트팩토리 통합 기술 교육 플랫폼 개발과 플랫폼을 활용한 교육 방법들을 제안하였다. 3D 디지털 트윈과 연동이 가능하며 BOP(Bill of Process) 기반의 제조 공정을 통합하는 방법을 학습할 수 있도록 플랫폼을 개발하였다. 또한 디지털 트윈은 OPC-UA 서버를 통해 메카니컬 시스템과 디지털 트윈 뿐만 아니라 가상 현실까지 연계하여 통합 스마트팩토리 기반의 교육 플랫폼을 구축하였다. 이러한 플랫폼을 기반으로 스마트팩토리 통합 플랫폼은 BOP 기반 디지털 트윈 시뮬레이션, OPC-UA 통합, MES 시스템, SCADA 시스템, VR 연동으로 스마트팩토리 통합 플랫폼의 개별 요소들을 가지도록 제안하였다.
ICT 기반의 제4차 산업혁명의 도래는 제조업과 ICT 융합이 새로운 경쟁력이 되고, 생산 방식의 혁명을 일으키며 제조업 위기의 돌파구로 주목을 받으면서 제조업 부활에 날개를 달아주는 요소로 부상하고 있다. 스마트 팩토리가 구현되면 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석 및 의사결정을 하는 공장 운영체계(Data Driven Operation)를 갖춤으로써 생산현장에서 발생하는 현상과 문제들의 상관관계를 찾아낼 수 있다. 고객의 니즈가 다양해짐에 따라 다품종 대량생산에서 맞춤형 유연생산 체제로의 전환이 요구되며, 기업은 이를 위해 스마트 팩토리의 도입이 필수적이다. 본 연구는 국내 스마트 팩토리 도입 기업들을 대상으로 스마트 팩토리 지속사용의도와 전환의도에 영향을 미치는 요인들을 기술수용모형( Technology acceptance model: TAM)을 토대로 실증 분석한다. 이를 위해 본 연구는 스마트 팩토리를 운영 중인 기업들을 대상으로 온라인과 오프라인을 통해 설문조사를 실시하였으며, 최종적으로 122개의 표본을 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 스마트 팩토리에 관심 있는 연구자들과 실무자들에게 많은 시사점을 제공할 것이다.
센서 네트워크기술과 모바일 장치가 연동된 애플리케이션이 사용된 연구는 주로 기후나 온도 변화, 재해 등의 환경 모니터링 관련 분야와 모바일 헬스 케어 관련 애플리케이션이 최근의 주된 이슈 사항이 되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰으로 제어가 가능하고, 그린 스마트 팩토리 영역을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 M2M 서비스 기반 스마트 팩토리 관리 시스템(SFMS: Smart Factory Management System)을 제안한다. 제안된 시스템은 TinyOS 기반의 IEEE 802.15.4 표준 스택을 적용하여 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 제안한 시스템 구조의 기능성 검증을 위하여 온도/습도, 도어, 적외선(PIR), 카메라 센서로 센서 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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