High-Tech 산업은 국제적인 경쟁력과 갈수록 짧아지는 제품의 Life-cycle로 인해 그 경쟁이 매우 치열해 지고 있다. 따라서. 변동되는 시장 상황에 맞추어 자재의 구매/조달, 연구 개발, 생산, 물류/배송, 판매, 및 고객에 대한 납기 약속 등을 신속하고 정확하게 처리하기 위해 전 세계적으로 SCM(Supply Chain Management)관점에서 APS(Advanced Planning and Scheduling)시스템을 사영하고 있다. 특히, 고객으로부터 주문량이 할당되면 주어진 자재와 공장의 생산능력 (capacity)을 계산하여 생산가능 유무 및 생산가능일을 알려주는 공장내의 생산 계획 및 스케줄링 방법은 현재는 물론 앞으로도 지속적으로 발전시켜야 될 부분으로서 그 중요성이 점점 확대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 High-Tech 산업 중에서 전자 산업의 요구 사항을 분석하고, 이러한 요구 사항들을 해결하기 위래 세계적으로SCM 시장에서 가장 많은 경쟁력을 가지고 있는 i2 Technologies사의 생산 계획 및 스케줄링 툴인 Factory Planner를 사용한 사례를 제시한다.
일반적인 네트워크를 통한 공장 내 관리와 달리 무선 센서 네트워크를 이용한 공장 내 관리를 위해서는 장치의 발견, 확인, 검증의 과정이 자동으로 수행되어야 한다. 이에 대한 방안으로 본 논문에서는 장치 등록 서버를 제안하고 이를 이용한 관리 시스템을 설계한다. 장치의 발견단계에서는 무선 센서 망에서 사용되는 라우팅 기술의 특성을 이용하고 식별 및 검증 단계에서는 장치를 식별할 수 있는 일반적인 정보를 장치 등록 서버에 저장하여 활용한다. 제안하는 관리 시스템은 구현의 복잡성을 낮추고 여러 종류의 장치들이 분산되어 있는 공장 내에서의 장치 관리를 용이하게 해준다.
This paper first presents two supply chain design problems: 1) a factory location setting and factory selection problem, and 2) a factory location setting and factory/supplier selection problem. The first involves a number of location known retailers choosing one factory to supply their demands from a number of factories whose locations are to be determined. The goal is to minimize the transportation and manufacturing cost to satisfy the demands. The problem is then augmented into the second problem, where the procurement cost of the raw materials from a chosen material supplier (from a number of suppliers) is considered for each factory. Economic beneficial is taken into account in the cost evaluation. Therefore, the partner selections will influence the cost of the supply chain significantly. To solve these problems, an agent gaming and genetic algorithm hybrid method (AGGAHM) is proposed. The AGGAHM consecutively and alternatively enable and disable the advancement of agent gaming and the evolution of genetic computation. Computation results on solving a number of examples by the AGGAHM were compared with those from methods of a general genetic algorithm and a mutual frozen genetic algorithm. Results showed that the AGGAHM outperforms the methods solely using genetic algorithms. In addition, various parameter settings are tested and discussed to facilitate the supply chain designs.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.246-252
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2020
Facial recognition is a biometric technology that is used in various fields such as user authentication and identification of human characteristics. Face recognition applications are practically used in various fields, but very few applications have been developed to improve the factory work environment. We implemented applications that uses face recognition to identify a specific employee in a factory .work environment and provide customized information for each employee. Factory workers need documents describing the work in order to do their assigned work. Factory managers can use our application to register documents needed for each worker, and workers can view the documents assigned to them. Each worker is identified using face recognition, and by tracking the worker's face during work, it is possible to know that the worker is in the workplace. In addition, as a mobile app for workers is provided, workers can view the contents using a tablet, and we have defined a simple communication protocol to exchange information between our applications. We demonstrated the applications in a factory work environment and found several improvements were required for practical use. We expect these results can be used to improve factory work environments.
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.
본 연구는 학교급식 식재료의 위생관리 실태를 파악하기 위하여 식재료 생산 가공업체의 생산직원 221명을 대상으로 위생지식을 조사하고, 위생관리 수행수준, 위생관리 현황을 5점 척도로 평가하였다. 생산직원의 위생관리 수행수준의 평균은 4.63/5.0점으로 높은 편이었으나, 위생 지식수준은 4.63/9.0점으로 낮았다. HACCP 인증업체 직원의 위생교육 횟수, 만족도, 위생관리 태도 등이 비인증업체에 비해 유의하게 높았고(p<0.05), HACCP 비인증업체에서의 시설설비에 대한 관리가 요구되었다. 또한 위생관리 수행영역에서 작업대와 작업장의 매일 청소 및 철저한 소독, 냉장고와 냉동실의 청결유지, 작업장의 온도확인, 작업 중 교차오염 방지, 작업 중 작업도구의 철저한 소독, 작업장 출입 시 신발소독 및 에어샤워, 작업복의 매일 세척의 항목은 HACCP 비인 증업체에서 유의하게 잘 지켜지지 않아 위생교육 및 평상시 작업관리 시 철저한 관리가 요구되는 항목이었다. 생산직원들이 학교급식 식재료를 생산하면서 가장 어려운 점은 위생관리와 납품시간 맞추기였고, 위생교육의 불만족한 이유는 일방적인 강의 때문이 가장 높았다. 따라서 생산 가공업체 에서는 교육대상자의 요구에 맞추어 위생교육 내용을 선정하고, 일방적인 강의형식의 교육보다는 활동자료나 교육매체를 활용한 보다 능동적이고 흥미로운 위생교육을 실시하여 교육효과를 최대한 높일 수 있도록 하여야 할 것이다.
The current economic crisis is making new demands on manufacturing industry, in particular, in terms of the flexibility and efficiency of production processes. This requires production and administrative processes to be meshed with each other by means of IT systems to optimise the use and capacity utilisation of machines and lines but also to be able to respond rapidly to wrong developments in production and thus to minimise adverse impacts on the business. The future scenario of the "smart factory" represents the zenith of this development. The factory can be modified and expanded at will, combines all components from different manufacturers and enables them to take on context-related tasks autonomously. Integrated user interfaces will still be required at most for basic functionalities. The complex control operations will run wirelessly and ad hoc via mobile terminals such as PDAs or smartphones. The comnination of IoT, and Big Data optimisation is bringing about huge opportunities. these processes are not just limited to manufacturing, anywhere a supply chain environment exists can benefit from information provided by linked devices and access to big data to inform their decision support. Building a smart factory with smart assets at its core means reaching those desired new levels of productivity and efficiency. It means smart products that leverage advanced traceability, connectivity and intelligence. For businesses, it means being able to address the talent crunch through more autonomous. In a Smart Factory, machinery and equipment will have the ability to improve processes through self-optimization and autonomous decision-making.
최근 4차 산업혁명 이슈가 부상하게 됨에 따라, 정부와 산업계에서는 스마트공장에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 정부에서는 스마트공장에 대한 정책지원을 제공하여 국내 중소·중견기업의 스마트 제조역량 구축을 유도하고 있다. 그러나 이러한 정책적 지원의 효과성이나 기업들의 만족도에 대해서는 거의 알려진 것이 없다. 이에 본 연구에서는 Kano 모델과 고객만족개선지수를 활용하여 스마트공장 지원정책의 요소별 기업들의 만족도를 분석하고 정책지원의 우선순위를 도출하고자 하였다. 연구 결과 총 11개 품질요소 중 8개가 일원적 품질요소, 3개는 매력적 품질요소였다. 또한 자금지원의 우선순위가 가장 높았으며, 외부전문가 파견, 고도화준비 컨설팅, 유지보수 관련 컨설팅 등도 순위가 높았다. 이러한 결과는 기업들이 스마트공장의 도입이나 기초수준 구축 정도의 지원보다는 유지보수와 고도화에 대한 지원을 더 많이 요구하고 있음을 시사한다.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
스마트팩토리는 공장 내 장비에 센서를 부착하여 각종 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 모니터링함으로써 스스로 공정을 제어 및 통제하는 미래형 공장이다. 스마트팩토리에서 장비의 상태 및 이력을 현장에서 실시간으로 조회 및 생성하는 것은 매우 중요한 일이며 다양한 스마트 기기의 등장은 이것을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 하고 있다. 본 논문은 실시간으로 장비의 상태 및 이력을 생성, 조회, 삭제 할 수 있는 다중장치 기반 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 공장이라는 특수한 환경을 고려하여 안드로이드 시스템과 스마트 글래스 시스템을 동시에 사용한다. 스마트 글래스 시스템은 장비 인식을 위해 QR코드를 이용하였으며 음성 인식 기능을 이용하여 보다 효율적인 작업환경을 제공한다. 다중장치기반 실시간 장비 모니터링을 위한 시스템 구조를 설계하였으며 안드로이드 시스템, 스마트 글래스 시스템 및 웹 애플리케이션 서버를 구현함으로써 실용성을 보이겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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