최근에 제조기업들간에 이슈가 되고 있는 스마트공장의 성공적 확산을 위하여 기업들이 자발적, 경쟁적으로 스마트공장을 도입할 수 있도록 표준 인증제 수립을 위한 기본 모델을 제시하는 민관의 움직임이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 인증제도를 도입하기 위해서는 인증 운영체계의 정비는 물론 스마트공장에 대한 사회 전반의 공감대를 형성해야 하므로 제도 도입에 대한 심도있는 검토가 필요하다. 본 연구는 이러한 연구의 필요성에 따라 아직까지 국내에 스마트공장 인증제도가 도입되지 않은 상황에서 인증제도 도입에 대한 다양한 이해관계자들의 인식을 조사하는데 그 목적이 있다. 조사연구 결과, 과거 공장관리에서 전사적 경영으로 제조프로세스관리의 패러다임이 변화되었고, 조직의 경영성과를 달성하기 위한 새로운 제조프로세스관리체계와 관련 경영활동을 적절하게 평가할 수 있는 도구에 대한 필요성이 도출되었다. 그러나 인증제도는 협의해야 할 과제가 많아 제조기업의 스마트공장 인프라 부실과 인증제도 추진시 인증제도의 부작용 등이 인증제도 도입의 방해요소로 작용하는 것으로 파악되었다. 인증제도의 성공적인 도입을 위하여는 인증 조직체계의 정비, 관련법 제 개정, 중소기업청 주도의 시범사업 운영, 전문인력 양성, 인센티브 정책 마련이 확립되어야 하는 것으로 결과를 도출하였다.
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.
중소기업 및 영세기업들은 생산관리 뿐만 아니라 설비, 안전, 에너지 관리 측면에서 중소기업의 운영 관리를 위해서 다양한 시도를 하고 있다. 그러나, 중소기업은 투자 여력이 없어 중소기업의 경영 개선과 생산성 향상을 위한 스마트팩토리 구축이 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 중소기업에서 현재 운영 중인 공장 장비를 부분적으로 연동하는 스마트팩토리를 구축 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 중소기업의 스마트팩토리 환경을 단계적으로 구축하여 운영할 수 있도록 전체 제조 공정 중 제품 정보와 출시 정보를 IoT 장치에 이용하여 수집 보관 관리 처리 하도록 하고 있다. 또한, 제안 알고리즘은 장치간 인증 정보를 중앙의 서버가 중앙집중식으로 관리함으로써 IoT 장치 수에 상관없이 IoT간 연계를 자동화하는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안 알고리즘은 스마트팩토리 환경을 구축하기 전의 공장 프로세스와 효율성을 평가한 결과 13.7% 향상된 결과를 얻었고, 공장 내 제품 처리 시간도 19.8% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 공정 프로세스에 투입된 인력 투입 비용도 37.1% 감소된 결과를 얻었다.
4차 산업의 혁명과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심도 고조되고 있다. 그러나 최근 몇 년 사이에 스마트 팩토리의 디바이스에 대한 보안 위협이 늘고 있어, 보안 취약성 문제로 인한 기업 데이터유출 문제가 우려 사항으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리에서 필요한 보안 요구사항을 크게 네 가지로 나누어 분석하고 이중에서도 디바이스에 관련된 보안 취약점 등을 분석하고 최근 새로이 발생하여 급증하는 공격 유형에 대해서도 논의하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.45-57
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2021
This research explores how the success of smart factory adoption is influenced by firm's dynamic capability. This research describes the underlying processes on how organizations manipulate or adapt organizational elements harmoniously to implement smart factory successfully. Although understanding of these processes is essential to many researchers and practitioners in the field, the information system research literature contains very few examples of this type. The research is conducted in the following sequence: first, the concept of dynamic capability is presented followed by research methodology; and then the analyses of case data are presented followed by discussions and future directions. The results of this research show that the firms with higher dynamic capability adopted smart factory more easily through alignment of various organizational elements.
Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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