Kim, SungJin;Ra, SangYong;Kim, HwanSeog;Choi, JaeHong;Lee, JunDong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권6호
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pp.109-115
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2019
Smart Factory is a part of and a key point of the 4th industrial revolution. It performs optimization from the whole viewpoint, using comprehensive data of the post-process data by utilizing various sensors, controllers, and mobile devices beyond the existing factory automation level. In this paper, we design and implement an IoT platform that can detect the safety factors of the workers, the environmental factors of the factory, and real time monitoring at the control center, among the fields to implement smart factory. To accomplish this, we construct a monitoring device that provides sensor information control, server transmission of sensor information, and visualization of collected information. By using this system, it is possible to maintain the temperature and humidity for the optimum working environment in the factory. and also, By using the beacon, it is possible to measure the working time of the worker and trace the position.
최근 스마트 팩토리(Smart Factory)에 대한 연구는 단순히 공장 자동화(Factory Automation, FA)의 개념에서 데이터를 수집하고 분석하는 형태로 발전하고 있다. 이것은 통신 기술의 발전(5G)과 IoT 장치(device)들이 현장 상황에 맞춰 다양하게 개발되면서 가속화 되고 있다. 또한, 기업 경쟁력 강화로 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)이 활발히 이루어지고 있으며, 이를 각종 IoT 장비로 부터 수신한 데이터와 자동화된 설비를 결합시켜 공정 재조정을 통한 최적화 연구가 다양하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 관련 연구 중 하나인 예측 시스템을 활용한 설비 장애 진단 및 조치 시스템 구조 및 요소를 제안한다.
Ppuri or Root technology primarily includes technologies such as casting, mold, plastic working, welding, heat treatment and surface treatment. It is regarded as an essential element for improving the competitiveness of the quality of final products. This study investigates the current status of smart factory implementation for Ppuri companies and analyzes the influencing relationships among various company factors. The factors affecting smart factory implementation for Ppuri companies are sales, exports, number of technical employees, and holding corporate research institutes. In addition, this research shows that even if smart factory implementation is pursued for data collection, data utilization is not implemented properly. Thus, it is suggested that the implementation of smart factories requires not only the availability of facilities and systems but also proper data utilization.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.321-326
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2023
The purpose of this study is to create and present a formalized module of ISP (Information Strategy Plan), a smart factory consulting method that is helpful to companies or consultants who will build smart factories. Order of study is First, the theoretical research direction is established through the investigation of related papers. Second, ISP policy research practices are compared to derive practical implementation methods. Third, in order to derive a standardized module method related to the final smart factory ISP, related cases of the government and individuals are compared. As a result of previous research, ISP (Information Strategy Planning), a consulting methodology, is similar to Deming's PDCA, and is regarded as Plan (environment and current status analysis), Do (establishment of future model goals), Check (establishment of implementation plan), and Act (follow-up management). As a result of the study, we obtained the following results. The first step is to analyze the current status and identify the purpose of introduction and problems in plant operation. In the second step, establish a consulting plan and derive a proposal description, strategic task, and master plan. Step 3 establishes detailed action plans, evaluates consulting outputs and consulting, and reports performance. Step 4 is established as follow-up management consulting. The limitation of the study is that although related data were compared to develop the consulting methodology into a standardized module, FGI analysis through experts or Delphi survey were not conducted, so there is a limit to the reliability of the mapping results.
제4차 산업혁명 시대에 들어서며 세계 각국은 제조 산업의 경쟁력 확보를 위해 스마트팩토리를 빠르게 확산시키기 위한 보급 사업을 진행하고 있다. 그러나 스마트팩토리는 네트워크 환경이 폐쇄적이었던 기존 공장과는 달리 내부와 외부의 사물들이 서로 연결되고 다양한 ICT 기술이 활용되기 때문에 보안 취약점이 발생할 수 있다. 그리고 스마트팩토리는 사고 발생 시 경제적인 피해가 매우 크기 때문에 특정 대상에게 금전적 피해를 야기하고자 수행되는 사이버 공격의 대상이 되기 쉽다. 따라서 스마트팩토리에 대한 보안 연구 및 적용이 반드시 필요한 상황이지만 구체적인 스마트팩토리 시스템 아키텍처가 제시되어 있지 않아 스마트팩토리 보안요구사항도 정립되어 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 국내외 주요 스마트팩토리 참조모델을 기반으로 스마트팩토리의 주요 특성을 식별하고 이를 반영할 수 있는 스마트팩토리 아키텍처를 도출하였다. 이후 도출된 스마트팩토리 아키텍처를 바탕으로 보안 위협을 식별하였으며 이에 대응할 수 있는 보안요구사항을 제시함으로써 스마트팩토리의 보안성 향상에 기여하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.109-121
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2020
As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.
This study examines the trends of domestic and foreign smart industries and discusses safety and security issues. Based on the actual situation survey and interview of the smart factory, we would like to examine the perspectives on risks and threats. We will examine safety and health issues related to new harmful and risk factors that may occur in smart factories and suggest institutional development directions for future safety and health. First, a safety and health-related work environment for smart factory workers is investigated and interviews are conducted. Second, we investigate new risk factors and threats to prevent industrial accidents for workers in smart factories. The purpose of this study is to examine what are the new risk factors in the smart factory. In addition, we will try to find reasonable improvement measures by finding out the risks and threats of smart factories through case studies in advanced countries, on-site interviews and surveys.
본 연구는 스마트공장의 도입과 운영에 관련된 제조 현장의 요구 사항과 전문적인 컨설턴트와의 인터뷰를 통해서 자료 수집 및 조사가 이루어졌다. 연구 목적 달성을 위하여 스마트공장에 관한 표준 체계 마련 및 인증제도에 대한 인식을 조사를 위해 질적 연구방법론 중 근거이론 방법론으로 진행 하였다. 연구 결과는 스마트공장을 성공적으로 도입하고 추진하기 위해서 제조 프로세스의 관리 체계를 새롭게 하고 객관적인 기업 경영에 대한 평가 도구가 필요한 것으로 조사 되었다. 아직 스마트공장 인증제도에 관해서는 논의해야 할 문제가 많다. 스마트공장 구축을 위해서는 먼저 기업의 인프라 부실에 대한 현실적인 문제가 해결 되어야 하며, 인증제도 추진 과정에서 일어날 부작용 등이 방해요소가 될 것으로 예상이 된다. 인증제도가 성공적으로 도입되기 위해서는 인증 조직에 대한 체계 정비, 관련법 개정, 정부 주도의 시범사업운영, 전문가의 양성, 인센티브 정책 마련이 선결되어야 한다는 결론을 도출하였다.
Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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