The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2491-2502
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2015
Main issue for embodiment of smart factory in small-medium manufacturing business(SMMB) is to whether might be successful or not in achieving a goal, exact materializing for smart factory related technology, and in seeking possible solutions for limited capacity to invest and develop technology. It is required for effective driving of manufacturing innovation 3.0 paradigm that ensures expertise to push forward technology policy based on value chain level of SMMB, and ensures detailed action plans by investment priority and development of core technology against global trend. This paper focuses to suggest countermeasure strategy and task through analysis of advanced technology and patent trend about industrial IoT(IIoT) and cyber physical system(CPS), and support embodiment of smart factory in underlying manufacturing innovation 3.0 scheme.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.2
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pp.110-119
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2020
In order to provide priorities of the factors affecting the introduction of Smart Factory, This study reconstructed the factors and calculated the priorities through AHP (Analytic Hierarchy Process). The first layer of the hierarchy have 4 factors; productivity increase, brand image improve, marketing improve, cost reduction. The second layer of the hierarchy have 3 factors belong to the first layer, so the total number of second layer is 12. We divided the characteristics of enterprises into type of manager and age. The C.R. (consistency ratio) values of the respondents were found to be less than 0.1 and were judged to be a 'reasonable test'. As a result, the weights of the higher layer and the lower layer were obtained respectively, and then the weights of the higher layer and the weights of the lower layer were multiplied to obtain the total weights. Unlike previous studies that only surveyed factors that companies consider when introducing smart factory, (1) weighing and prioritizing factors were achieved. There are differences in priorities, (2) smart factory can be studied with the type of manager and firm age. When establishing policies, it is a practical implication (3) to assess its strategy not only for government officials but also for executives.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.3
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pp.252-261
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2019
In this study, we analyzed the factors affecting the introduction of Smart Factory by domestic SMEs through AHP analysis and tried to provide implications for the introduction of Smart Factory. It was confirmed that the manufacturing and introduction group, the non-manufacturing introduction group, and the already introduced group had the highest weight in the cost reduction in the first hierarchy standard. At this time, it can be seen that the weight for cost reduction is relatively high in the manufacturing introduction group and the introduction group, and the weight for the productivity improvement is relatively high in the non-manufacturing introduction group. It can also be seen that the portion of marketing enhancement does not have a significant impact on smart factory choices. It was confirmed that image enhancement is the highest in the manufacturing introduction group and the non-manufacturing introduction group in the first hierarchy standard, and the marketing has the highest weight in the introduction group. In the two - tiered standard, customer - friendly and proper inventory maintenance weights were relatively high in all the introduced groups, except for the high rankings.
This study confirms the impact relationship between the president and employee competency related to smart factory construction of manufacturing SMEs, the acceptance intention and management performance in smart factory construction. The 310 data collected through a questionnaire were tested for research hypotheses through SEM. As a result, the president and employee competency affects the smart factory acceptance intention and the employee competency affects the management performance. Acceptance intention has a positive impact on management performance. Regional characteristics have a moderating effect on the relationship between president competency, acceptance intention, and management performance. Through this study, it was confirmed that the president and employee competency was an important factor in smart factory built.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1335-1348
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2016
Smart factory of Manufacturing sector is rapidly spreading, globally. In case of domestic, it is on going based on KOSF. It is neither lack of invest nor security of information due to it has been spread from manufacturing sector. Hence, that's very difficult to efficiency prevent from new type of intimidation and security accident happened sometimes from this situation. According to research information security condition with recognized new menace, there is a most efficient way is provide education of information security without any extra budget to safely spread smart factory. Thus, this study of research has developed security awareness training curriculum from international standard, requirement of the industry, and curriculum of educational institution based on NCS (National Competency Standard). It is be very helpful to spread smart factory safely due to expert group has been test of validity.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1467-1482
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2017
Recently, Interests on The Fourth Industrial Revolution has been increased. In the manufacturing sector, the introduction of Smart Factory, which automates and intelligent all stages of manufacturing based on Cyber Physical System (CPS) technology, is spreading. The complexity and uncertainty of smart factories are likely to cause unexpected problems, which can lead to manufacturing process interruptions, malfunctions, and leakage of important information to the enterprise. It is emphasized that there is a need to perform systematic management by analyzing the threats to the Smart Factory. Therefore, this paper systematically identifies the threats using the STRIDE threat modeling technique using the data flow diagram of the overall production process procedure of Smart Factory. Then, using the Attack Tree, we analyze the risks and ultimately derive a checklist. The checklist provides quantitative data that can be used for future safety verification and security guideline production of Smart Factory.
This study proposes a CMS platform for AR-based remote collaboration in a smart factory. The Smart Factory site utilizes various forms of AR technology to save time and money. As the level of smart factory increases, system-oriented tasks such as machinery and equipment are performed in people-oriented work. Therefore, there is a need for a system that allows the operator to immediately repair the machine or equipment in case of a failure, or to get help if necessary. Remote collaborative CMS platform is designed to work in conjunction with DATABASE of ERP, MES / POP, and PLM system built through text, 2D 3D contents and smart factory business, This study is meaningful in that it saves time and cost by sharing information such as management, repair method, manual, etc., and repairing it quickly.
Smart factory construction projects are continuously being carried out domestically and abroad. In particular, in times of increasing uncertainty, interest in smart factories is increasing to improve corporate productivity. Currently, the government-led smart factory construction project is continuously being promoted in Korea. The tangible results of this construction project are very positive in indicators such as productivity improvement, quality improvement, and cost reduction. On the other hand, various contents are revealed in the survey to identify operational difficulties after building a smart factory. In this study, we analyzed difficulties (problems) in operation after establishing the system shown in the survey conducted in 2017 and 2020, and derived improvement plans for them. If these improvement measures are implemented in the relevant process of the smart factory construction project, it is expected that the operational difficulties felt by companies will be reduced, and a system with higher satisfaction than before will be established.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.1
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pp.29-34
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2017
The operating environments of factories and manufacturing units have changed dramatically due to globalization, population, and customization. The existing factories are converted into smart units using information and communications technology (ICT). These smart factories can produce, control, repair, and manage themselves. The manufacturing processes are efficiently optimized using the monitoring and analysis methods of ICT. In this experimental study, we carried out a survey on the system solution providers and consumer companies to determine the field conditions and requirements necessary for assembling a smart factory. Using the results of this survey, we effectively devised smart factory solutions and implemented them on the existing conditions in various factories.
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