• 벤처창업연구
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• 제15권3호
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• pp.59-71
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• 2020

본 연구는 중소벤처기업의 스마트팩토리 기술적용이 품질과 혁신성과에 미치는 영향력을 밝히는데 목적을 갖고 실증분석 하였다. 연구 결과 중소벤처기업에서의 스마트팩토리 기술적용이 품질과 혁신성과에 미치는 영향에서 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설은 부분 채택되었다. 스마트팩토리 기술로서의 디바이스와 어플리케이션 기술이 정보품질과 시스템품질에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 플랫폼 기술은 정보품질과 시스템품질에 유의하지 않아 기각되었다. 또한, 스마트팩토리 기술이 혁신성과에 미치는 영향에서도 디바이스 기술은 유의한 영향을 미치는 반면, 플랫폼과 애플리케이션은 유의하지 않아 기각되었다. 시스템품질은 혁신성과에 유의하지만 정보품질은 혁신성과에 유의하지 않은 영향을 미쳤다. 스마트팩토리의 디바이스 기술이 혁신성과에 미치는 영향에서 품질은 부분 매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 중소벤처기업의 4차 혁명시대 스마트팩토리의 핵심으로서의 상호 연결을 통해 수준 높은 정보 품질관리를 구현해야 한다. 또한, 제조설계에서부터 실행, 분석에 이르기까지 상호 컴포넌트 연동과 중소벤처기업의 필요에 따라 디바이스로부터 수집된 체계적인 정보를 통합 관리함으로서 기업의 성과를 높일 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.41-57
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• 2023

This paper aims to analyse the factors influencing the implementation of smart factories and their performance after implementation, using the grounded theory analysis method based on interview data. The research subjects were 21 companies that were selected by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Group under the SME Technology Information Promotion Agency in 2020-2021 as the best case smart factory implementation companies, and introduced the intermediate stage 1 or above. A total of 87 concepts were generated as a result of the analysis. We were able to classify them into 16 detailed categories, and finally derived six broad categories. These six categories are "motivation for adoption", "adoption context", "adoption level", "technology adoption", "usage effect" and "management effect". As a result of the overall structure analysis, it was found that the adoption level of smart factory is determined by the adoption motivation, the IT technology experience affects the adoption level, the adoption level determines the usage and usage satisfaction, internal and external training affects the usage and usage satisfaction, and the performance or results obtained by the usage and usage are reduced defect rate, improved delivery rate and improved productivity. This study was able to derive detailed variables of environmental factors and technical characteristics that affect the adoption of smart factories, and explore the effects on the usage effects and management effects according to the level of adoption. Through this study, it is possible to suggest the direction of adoption according to the characteristics of SMEs that want to adopt smart factories.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.803-804
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• 2016

독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화하는 스마트 팩토리 구현과 관련한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재의 시스템은 장비의 임베디드 시스템에 선언된 데이터를 통해 설비를 제어하는 중간 수준의 스마트 팩토리에 머무르고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리 구현을 위해 장비의 변수 정보를 D/B화하여 장비를 제어하는 IoT 기반의 장비 제어방법을 제안한다. 제안하는 방법은 장비 내에 설치된 모든 제어장치의 변수를 서버의 D/B table에서 호출하여 변수로 사용한다. 이러한 방법을 사용할 경우 적은 네트워크 자원으로도 다수의 장비를 보다 빠르게 제어할 수 있어 공장의 효율적인 운영이 가능할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2677-2682
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• 2015

스마트 팩토리는 생산공정, 물류관리, 서비스를 통합 관리하는 지능형 공장으로 ICT와 제조업이 융합되는 신산업의 핵심으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 물류센터에서 구축, 활용되고 있는 물류관리시스템에 최근 부각되고 있는 ICT기술과 사물인터넷 기술을 융합하여 보다 스마트한 물류 추적 기능을 탑재한 스마트팩토리 물류관리시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 블루투스 4.0 기반 비콘 Tag의 신호강도 값을 근거로 이동경로 및 보관위치를 추적하여 제품의 생산에서부터 출고까지의 모는 과정을 효율적으로 관리 할 수 있다. 아울러, 탈부착 형태의 편리한 설치, 센서를 연동한 최적화 관리 등 다양한 공장 환경에 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2491-2502
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• 2015

중소제조업 스마트공장 구현의 주요이슈는 기술개발 및 투자여력 부족에 대한 해결 방안 모색과 스마트공장 기술에 대한 정확한 구현 및 성공적 성과창출 여부이다. 제조혁신 3.0 패러다임의 실효적 추진을 위해서는 중소제조업의 가치사슬 수준에 기반을 둔 기술정책 추진의 전문성과, 글로벌 기술동향 대비 핵심기술 개발의 우선순위에 의한 세부적 실천계획이 요구된다. 이 논문은 스마트공장 구현관련 IIoT와 CPS 기술에 대한 최신 기술 및 특허 동향분석과 대응전략 및 실천과제를 제시하여 기본적 제조혁신 3.0 기획구조하의 스마트공장 구현을 지원하는데 중점을 둔다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1516-1529
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• 2016

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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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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.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.125-133
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• 2020

본 연구는 중소 제조기업의 스마트 팩토리 구축 관련 대표 및 직원역량과 스마트 팩토리 수용의도 그리고 경영성과 사이의 영향관계를 확인하고 중소 제조기업의 스마트 팩토리 도입과 관련한 전략적 함의를 도출하기 위해 실시하였다. 중소 제조기업 중 스마트 팩토리를 도입한 기업을 대상으로 설문조사를 통해 수집된 310부의 자료를 바탕으로 요인분석, 신뢰성 및 타당성 분석을 실시하여 최종 확정된 연구 모형에 대해 구조방정식모형(SEM)분석으로 연구가설 검정을 실시하였다. 연구 결과, 대표 및 직원역량은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 영향을 미치고, 직원역량은 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것을 확인되었다. 수용의도는 경영성과에 정의 영향을 미치고, 지역특성은 대표역량, 수용의도 및 경영성과 사이의 관계에 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 기업역량은 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 주는 주요 요인이며, 지역특성은 대표역량과 스마트 팩토리 도입의도 그리고 경영성과 간의 경로에 유의한 조절작용을 하는 것으로 나타났다. 향후 중소 제조기업 스마트 팩토리 수준별 연구와 업종, 규모에 따른 스마트 팩토리 도입기업의 특성 연구가 요구된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1335-1348
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• 2016

세계적으로 제조업분야의 스마트공장은 매우 빠르게 확산이 되고 있다. 국내에서는 KOSF(Korea Smart Factory Foundation)을 중심으로 스마트공장을 추진하고 있다. 제조업을 중심으로 발전한 스마트공장은 정보보호에 대한 인식이나 투자가 매우 부족한 상황이고, 그 여력이 충분하지 않다. 그로 인해 스마트공장이 직면하게 되는 새로운 유형의 위협에 효과적으로 대응할 수 없고, 보안사고가 발생할 수 있다. 새로운 위협을 식별하고 정보보호현황을 조사해본 결과, 스마트공장이 안전하게 확산되기 위해 가장 효과적이고 효율적인 방법은 추가적인 예산투입 없이 정보보호 인식을 교육하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 NCS(National Competency Standards)를 기반으로 국제표준, 산업의 요구사항, 교육기관의 커리큘럼을 참조하여 스마트공장 정보보호 인식교육 커리큘럼을 개발하였다. 이를 전문가 집단을 통한 타당성 검증을 진행하였으며, 이를 통하여 보다 안전하게 스마트공장이 확산될 수 있도록 하였다.