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.
Purpose: The purpose of this study is to support SMEs' introduction of smart factories during the $4^{th}$ Industrial Revolution era. Through this study, we developed the readiness assessment framework for SMEs. This study draws practical implications for improving the readiness of SMEs to introduce smart factories. Methods: Readiness Assessment Framework Design method, Case Studies Analysis Results: This study identified SMEs suitable for smart factories and identified key issues for nonconforming companies. And the diagnostic framework has been determined whether it works in a real-life SME environment. Conclusion: In order to succeed in the smart factory deployment, readiness assessment for SMEs should be performed as necessary. Prior to the introduction of smart factories, quality innovation activities should be carried out according to factory level.
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.
스마트 팩토리(Smart Factory) 고도화의 핵심으로 평가되는 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 자산과 동일한 속성 및 기능을 가지는 디지털 복제본을 가상의 세계에 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술이 적용된 스마트팩토리는 생산공정의 실시간 모니터링, 생산공정 시뮬레이션, 생산설비 예지보전 등의 서비스를 지원할 수 있어 생산비용 절감 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. AAS(Asset Administration Shell)는 디지털 트윈을 구현하기 위한 필수 기술로, 현실의 물리적 자산을 디지털로 표현하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 스마트팩토리 내 생산설비를 자산으로 간주하여, 운용 중인 실시간 CNC(Computer Numerical Control) 모니터링 시스템에서 활용할 제조 데이터 수집을 위한 AAS를 설계하였다.
식물공장의 필요성에 대한 시대적, 산업적 요구가 증가함에 따라 전 세계적으로 식물공장을 이용하여 다양한 작물을 재배하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 연구는 컨테이너 크기의 소형 식물공장 형태의 연구실을 대상으로 한 부분적인 기술에 국한되어 있으며, 경제적 효과를 확보하기 위한 대형 식물공장에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 수경인삼 식물공장의 사례를 통하여 ICT 기반의 스마트 팜 팩토리 시스템에 대한 연구를 진행하고자 한다. 스마트 팜 팩토리는 기존의 식물공장의 개념을 확장한 것으로 일부 환경정보를 수집하여 시설물을 제어 할 수 있는 기존의 식물공장 수준을 뛰어 넘어 식물 생육을 위한 정보의 수집과 시설의 운영 및 관리의 자동화가 가능하며, 수집된 정보를 이용하여 최적의 작물 생육을 위한 정보 분석과 이의 적용이 가능한 전사적인 식물공장 관리 시스템이다.
스마트 팩토리는 제품의 전 생산 과정에 정보통신기술(ICT: Information and Communications Technologies)을 접목하여, 생산 비용의 절감 및 공정 개선 등을 이룰 수 있는 지능형 공장을 의미한다. 스마트 팩토리를 구현하기 위해서는 필연적으로 내부 설비들이 외부 네트워크와 연결되어야 하며, 이는 기존 폐쇄 망으로 운영되던 설비들이 외부 네트워크에 노출됨으로써 보안 취약성 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 일반 네트워크에 사용하고 있는 보안 장비를 적용할 수는 있으나 이 방법만 가지고는 스마트 팩토리 망에서의 보안 위협을 완벽하게 차단하는 것은 불가능하며 보안 침해 사고가 발생 시 물리적, 경제적 피해는 산정할 수 없을 정도로 클 것이다. 이에 본 논문에서는 스마트 팩토리에 적용 가능한 보안 기법들을 알아보며 안전한 스마트 팩토리를 위한 전용 보안 게이트웨이 및 보안 게이트웨이가 가져야할 주요 융합 보안 기술을 제안한다.
4차 산업혁명 4.0시대가 도래함에 따라 사물인터넷을 통해 생산기기와 생산품 간 상호소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 스마트 팩토리 역할이 부상하고 있다. 독일은 스마트 팩토리 기술과 데이터를 이용해 산업 전반을 업그레이드 시키고 이를 표준화하여 세계의 공장을 만들려고 하고 미국은 ICT 전반의 뛰어난 기술력과 혁신력을 기반으로 빅데이터 분석, 생산성 개선을 통해 새로운 사업 모델과 수익원을 창출하려고 하고 있다. 이외에도 일본과 중국에서도 제조업을 스마트 팩토리를 통해 변화시키고 업그레이드 하려는 노력이 진행 중에 있다. 이에 국내에서도 제조업 3.0을 기반으로 스마트 팩토리의 적극적인 도입을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명과 스마트 팩토리의 산업동향을 기술하고 스마트 팩토리의 주요기반 기술과 도입사례를 비교분석한다.
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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