생산관리 시스템은 생산 공정 내의 모든 자원의 공정단위 생산계획을 현장에서 실행하는 것은 물론 생산 관련 품질 데이터까지 다루는 공장정보화시스템이다. 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명이 화두가 되면서 제조업체들은 스마트 공장 구축에 관심을 보이나 막대한 구축비와 표준화되지 않은 생산 공정은 스마트 공장구축에 걸림돌이 되고 있다. 그래서 본 논문은 노후화된 공장에서 스마트 공장 구축을 위한 제조관리 시스템을 설계 및 구현한다. 철강 선재 공정을 위한 기초 수준의 스마트 공장을 목표로 Web 기반의 제조공정 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 REST API를 사용하여 기존 구축된 ERP 시스템과의 연동을 원활히 지원할 것이며 다양한 기기와 다양한 브라우저에서 사용할 수 있도록 확장성을 고려할 것이다. 제안한 WoT 기반 생산관리시스템을 구현하여 실용성을 보이겠다.
본 논문에서는 IoT 기반의 스마트팩토리 구축을 위한 게이트웨이 프로토콜 아키텍처를 설계한다. 스마트 팩토리 시스템은 여러 단말 장치, 게이트웨이 및 서버로 구성되며 이들을 무선 네트워크로 연결한다. 단말 장치는 다양한 센서로부터 정보를 수집하고 게이트웨이를 통해 서버로 정보를 전송한다. 단말장치는 서버의 제어 알고리즘에 따라 또는 수동 조작으로 제어 신호를 수신하여 액추에이터를 제어한다. 따라서 게이트웨이 시스템은 무선 스마트 유틸리티 네트워크인 Wi-SUN과 인터넷을 연결하며 Wi-SUN의 코디네이터 역할을 하며 Modbus-TCP가 탑재되어 SCADA와 연동한다.
본 연구에서는 스마트공장에 대한 국내학술연구의 경향을 분석하고 향후 연구방향을 제시하였다. 체계적 문헌 연구방법으로 한국연구재단 등재지와 등재후보지를 검색하여 144개의 분석대상 논문을 선정 후 분석하였으며, 비블리오메트릭 분석법으로 VOSviewer를 활용한 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 스마트공장 연구는 자동화, 지능화, 빅데이터 기술 분야와 운영시스템, 개념화 연구, 해외 사례 및 정책의 6개의 분야로 나누어 진행되고 있는 것을 찾아내었다. 사물인터넷은 스마트공장의 핵심기술이자 핵심어로 거의 모든 연구들에서 다루어지고 있었으며, 서비스화에 관한 연구는 숫자가 상대적으로 적어서 앞으로 보강이 필요한 것으로 보였다. 보안기술 연구는 타 분야와 연계성이 부족하여 향후 상호 연계한 융합 연구가 필요한 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 향후 개별 연구의 위상을 정립하고 연구분야를 찾아내는 데에 도움이 될 수 있을 것이다.
In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.
디스플레이 분야에 스마트 팩토리란 작업 자동화 뿐만 아니라 기존의 공정관리, 이동설비, 공정이상, 결함 분류 등에 AI/BIG DATA 기술을 이용한 보다 효율적인 디스플레이 제조를 의미한다. 과거 디스플레이 제조 과정에서 불량이 나오면 결함 분류, 공정 이상에 대한 대처가 시시각각 달랐기 때문에 이에 대한 많은 시간 소모가 발생했었다. 하지만 디스플레이 제조 분야는 고도화된 공정 장비를 이용해야 하고 불량 원인을 신속하게 파악해 수율을 올리는 것이 디스플레이 제조 산업의 경쟁력이다. 본 논문에는 스마트 팩토리 AI/BIG DATA 기술을 디스플레이 제조에 접목한 사례들에 대해 정리해 보고 기존 방법 대비 어떤 장점이 도출 되어질 수 있는지에 대해 처음으로 분석해 보고자 한다. 이를 통해 향후 AI/BIG DATA를 이용한 디스플레이 제조 분야에 보다 향상된 스마트 팩토리 개발을 위한 사전지식으로 활용하고자 한다.
정보통신의 급격한 발전으로 인해 우리는 정보화 사회의 스마트시대에 살고 있다. ICT(정보통신기술)가 융합된 스마트 팩토리는 대표적인 4차 산업혁명 시대의 기술로 주목받고 있다. 공장은 물류, 제조 및 유통 등 인간의 생산활동에 많은 부분을 차지한다. 이렇게 공장은 정보화 사회에 들어서면서 자동화에 있어서 많은 발전을 이루어왔다. 본 논문에서는 Kinect를 활용해 모션을 통한 공장의 편의시스템 구현에 대하여 연구하였다. Kinect는 사용자의 행동(Motion)을 촬영하고 영상의 정보를 통해 시스템을 제어하기 때문에 사용자에게 여러 가지 편의를 제공한다. 이 연구를 통해 영상처리로 스마트 팩토리를 구현하도록 했고 공장에서 일하는 사람들의 여러 가지 편의를 제공함으로써 생산의 능률에 영향을 줄 수 있을 것으로 기대 된다.
스마트 팩토리나 산업용 IoT에서는 공장 내 모든 기기와 장비가 인터넷으로 연결되어 모니터링 됨으로써, 장비나 기기가 고장 나기 전에 예지보전을 통해 설비의 다운타임을 줄이고, 생산성과 가용성을 높일 수 있다. 공장내 주요 설비의 이상 상태는 온도의 이상 상승, 진동과 소음의 변화를 수반하여 나타나게 되므로, 좁은 공간에 쉽게 설치하여 설비의 진동상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 초소형 스마트 디바이스 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 WiFi 기능이 있는 초소형 마이크로컨트롤러와 MEMS 가속도 센서를 이용하여 스마트 펙토리의 이상 고장 예지 및 건전성 관리를 위한 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 분석하였다.
Developed countries that have experienced decline in productivity due to the economic crisis in the past have come to recognize the smart factory as an important means to strengthen the competitiveness of the manufacturing industry due to the increase in labor costs, the avoidance of the manufacturing industry, and the resolution of the shortage of skilled manpower. The necessity of nurturing manpower for self-maintenance was felt through identifying factors for successful smart factory introduction by companies and providing smart factory education. Therefore, the effects of educational satisfaction and operational competency on self-efficacy as a parameter and self-efficacy as a parameter were analyzed using research models and hypotheses to determine whether there was an effect between job satisfaction as a dependent variable. As a result of the analysis, it was found that the mediating effect of self-efficacy and self-efficacy on job satisfaction was found to have significant effects on operational competency and self-efficacy as parameters, as well as educational satisfaction and operational competency. The implication of this study is that continuous education and innovation activities are important in order to increase the business performance of companies, and through this, the manufacturing competitiveness of SMEs can be improved.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.148-154
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2021
We propose the AI Smart Factory Model for integrated management of production processes in this paper .It is an integrated platform system for the production of food packaging containers, consisting of a platform system for the main producer, one or more production partner platform systems, and one or more raw material partner platform systems while each subsystem of the three systems consists of an integrated storage server platform that can be expanded infinitely with flexible systems that can extend client PCs and main servers according to size and integrated management of overall raw materials and production-related information. The hardware collects production site information in real time by using various equipment such as PLCs, on-site PCs, barcode printers, and wireless APs at the production site. MES and e-SCM data are stored in the cloud database server to ensure security and high availability of data, and accumulated as big data. It was built based on the project focused on dissemination and diffusion of the smart factory construction, advancement, and easy maintenance system promoted by the Ministry of SMEs and Startups to enhance the competitiveness of small and medium-sized enterprises (SMEs) manufacturing sites while we plan to propose this model in the paper to state funding projects for SMEs.
This study proposes a new approach to implement smart factory based on robot monitoring system for a small and medium sized enterprise. The simulator includes the forward kinematics and inverse kinematics analyzes of articulated robots. We also modeled the dynamics of the robot and made it possible to simulate it in the program. We studied the interface between the user and the monitoring programming system using the GUI environment of Windows OS, and it is configured to select the appropriate trajectory planning and control method. The reliability of simulator is illustrated by simulation test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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