Recently, small and medium-sized manufacturing companies have shown increased interest in and participation in smart factories in order to survive in market competition. However, many SMEs build smart factories without a systematic review or preparation, which leads to them not being able to use them properly. This study considers the main reason for the low utilization rate of smart factories to be a lack of sufficient reflection of user requirements. Therefore, a method and procedure for deriving the priority of smart factory requirement functions and operating performance indicators based on QFD is proposed as a solution to this issue.
This study focusses on the development of a motion-sensing smart leggings prototype with the help of a module that monitors motion using a fiber-type stretch sensor. Additionally, it acquires data on Electrocardiogram (ECG), respiration, and body temperature signals, for the development of smart clothing used in online exercise coaching and customized healthcare systems. The research process was conducted in the following order: 1) Fabrication of a fiber-type elastic strain sensor for motion monitoring, 2) Positioning and attaching the sensor, 3) Pattern development and three-dimensional (3D) design, 4) Prototyping 5) Wearability test, and 6) Expert evaluation. The 3D design method was used to develop an aesthetic design, and for sensing accurate signal acquisition functions, wearability tests, and expert evaluation. As a result, first, the selection or manufacturing of an appropriate sensor for the function is of utmost importance. Second, the selection and attachment method of a location that can maximize the function of the sensor without interfering with any activity should be studied. Third, the signal line selection and connection method should be considered, and fourth, the aesthetic design should be reflected along with functional verification. In addition, the selection of an appropriate material is important, and tests for washability and durability must be made. This study presented a manufacturing method to improve the functionality and design of smart clothing, through the process of developing a prototype of motion-sensing smart leggings.
Purpose: The purpose of this study is to confirm the strategic direction of the firm regarding the capabilities of the organization and its employees in order to increase the utilization and business performance of employees by that introduce smart factories in the domestic manufacturing industry. Research design, data, and methodology: This study derived a structured research model to confirm the mediating effect of recognition responses between the quality characteristics of smart factories and dynamic capabilities. For the analysis, a total of 143 valid questionnaires were used for 200 companies that introduced smart factories from domestic SME's. Results: Quality Characteristics of Smart Factory and Dynamic Capabilities had a statistically significant effect on Usefulness. Recognition Response had a statistically mediating on the relationship between quality characteristics of smart factory and business performance. Recognition Response had a statistically significant effect on business performance. Conclusions: It suggests that firms introducing smart factory reflect them in their empowerment strategic because the recognition responses of its employees differ according to the quality characteristics and dynamic capabilities of smart factories. It also means that the information derived from the smart factory system is useful and effective to business performance and employees.
Five years have passed since the introduction of the smart factory amid the new opportunities for growth and job creation in relation to domestic manufacturing companies. Nevertheless, there is a lack of analysis on SMEs introduction smart factories. This study empirically analyzed the effects on the introduction of smart factories of domestic metal processing SMEs by distinguishing the characteristics of enterprises In this study, 103 companies which introduced smart factories and another 106 companies which did not introduce them were sampled. The Introduction of the Smart Factory was analyzed by four categories such as the Company characteristics (R&D capability, product production capability, organizational change), entrepreneur characteristics (risk sensitivity), relational characteristics (trust, dependence, cooperation, Influence), and structural characteristics (competition). As a result of the research, we found out product production capacity, risk sensitivity, trust and cooperation, Influence, and competition are statistically significant in the introduction of smart factory. But competition was characterized by a negative (-) sign opposite to the hypothesis. This study is meaningful in that the scope of the analysis has been expanded by analyzing whether smart factory was introduced or not considering the characteristics of the company. And there should be continuous research on its utilization as well as the introduction of smart factory.
이 연구의 목적은 예비기술교사를 대상으로 한 사물인터넷(IoT) 기반의 모형 제품 제작 수업에서 제작 절차 및 전체 수업에 대한 만족도를 분석하고, 제작한 제품 중에서 우수한 평가를 받았던 '스마트 농장' 모형 제작 사례를 중심으로 분석하여 사물인터넷 기반 교육 프로그램 연구 및 개발에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 한다. 만족도 분석을 위한 설문지는 모형 제품 제작 수업에 참여한 예비기술교사들에게 배포하였고, 얻어진 15명의 데이터는 통계프로그램(SPSS)을 이용하여 분석하였다. 설문 문항은 제작 절차 각각의 만족도 8개 문항, 제작 시 어려운 점, 제작 수업에 대한 만족도였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 기반의 '스마트 농장' 모형 제작을 위한 프로젝트 수업 내용 및 절차에 대한 예비기술교사들의 만족도 평균은 4.22로 높은 편이다. 이러한 이유는 제품 제작 절차가 제품 제작에 도움이 되었기 때문이다. 둘째, '특허 검색 및 선행기술조사보고서 작성 교육'에 대한 만족도 평균은 4.07로 높은 편이다. 그러므로 선행기술보고서 작성 교육은 제품제작에 도움이 된다는 것을 보여주었다. 셋째, 모형 제품 제작 절차에서 가장 만족도가 높은 문항은 '발명사고기법 교육'(만족도 평균 M=4.40)이었다. 따라서 예비기술교사들은 발명사고기법의 교육이 아이디어 구상에서 선정까지 많은 도움이 되었다는 것을 보여준 것이다. 그 다음으로 만족도가 높은 것은 '설계 교육 및 상담', '수업 담당교수 외에 제품 제작 지도교수 선정을 통한 지도' 문항으로 평균이 4.33 이었다. 이는 예비기술교사들의 전공지식 부족을 해결하는데 도움이 되었기 때문이다. 넷째, '모형 제작 결과 발표 및 전시회', '대외 발표 및 참가'에 대한 만족도는 평균(M) 4.13으로 높은 편이었으며, '스마트 농장' 모형 제품 제작을 마친 뒤 예비기술교사들의 면담 결과를 종합하면, 전공 지식의 부족으로 고생했지만, 많은 것을 배우는 기회가 되었고 제품 제작을 완성하고 성취감을 느꼈다고 한다.
중소·중견기업을 대상으로 하는 정부의 스마트 팩토리 추진 사업에 따라서 전국에 10,000개 이상의 지능형 공장이 구축 완료 또는 구축 예정으로 되어 있고 정부주도로 2022년까지 10만명의 전문 인력 육성을 목표로 하고 있다. 스마트 팩토리는 자동화된 제조현장에 효율적 자원관리 체계와 ICT 기술이 융합되는 형태로 각 지방 정부와 일부 대학, 공공단체 소속 훈련기관등이 중심이 되어 공급자 입장에서 수많은 종류의 교육훈련 과정을 소개하고 있으나 산업계 직업훈련의 표준이라고 할 수 있는 NCS와는 연계성이 부족한 상태로 그 방향성과 적정성은 재고의 여지가 있어 보인다. K 대학의 일학습병행제에 참여 중인 수도권과 충남권 학습기업을 대상으로 스마트 팩토리 도입 희망 여부와 수요를 파악하고 직무 매칭을 통하여 기업 내에서 스마트 팩토리 기술 도입의 창구 역할을 하게 될 실무자를 정의하여 커리어 패스를 감안한 육성목표를 설정하고 스마트 팩토리를 도입 및 운영에 적정한 훈련 필수능력단위와 선택능력단위의 수준, 훈련 시간을 포함하는 NCS 기반 자격 설계 안을 제시하고자 한다.
본 연구는 '중소기업에서 내부 환경요인을 통한 Smart Factory의 핵심요인이 경영성과에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory 구축이 경영성과에 영향을 미쳐서 회사가 지속 발전하는데 기여하는지 검증하고, 국가적으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축 확대 정책에 대해 제언하고자 한다. 절차는 Smart Factory를 구축한 중소제조기업의 실무자를 중심으로 설문을 받아 SPSS와 SMART PLS로 통계 분석하였다. 연구결과는 첫째, 기업 내부의 환경요인은 Smart Factory 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Smart Factory 핵심요인은 경영성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 기업의 환경요인을 고려한 Smart Factory의 핵심요인은 경영성과에 영향을 주는 것으로 나타나, Smart Factory 구축 성과의 이론적인 토대를 마련했다고 할 수 있다. 향후는 Smart Factory 구축방법 연구를 하고자 한다.
본 연구에서는 유럽의 제조업 혁신의 발원지인 독일의 제조업 혁신 추진 전략을 살펴봄으로써 한국이 추진하고 있는 제조업 3.0을 성공적으로 추진하기 위한 전략적 함의를 제시하고자 한다. 현재 한국 경제의 잠재성장력은 점점 약화되어 왔으며, 신흥국과의 기술격차가 점차 감소되고 있어, 국가 경제의 경쟁력 제고를 위한 국가적인 노력이 필요한 상황이다. 신흥국의 성장은 제조업의 수출수요를 유발하여 새로운 기회 요인이 되고 있지만, 시장점유율을 놓고 후발개도국과 치열한 경쟁을 벌여야 하는 한국에게는 위협요인이기도 하다. 유사하게 유럽의 장기적인 경기침체와 신흥국의 부상에도 불구하고 여전히 높은 수준의 산업경쟁력을 유지하고 있는 독일은 바로 이러한 점에서 국내 제조업 발전 정책의 추진 및 개선에 시사점을 제공해 줄 것으로 사료된다.
Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).
Purpose - The purpose of this study is to explore the determinants of the organizational level for the advancement of smart factory. We suggested three determinants of the organizational level such as CEO's entrepreneurship, high-involvement human resource management, and cooperative industrial relations. Design/methodology/approach - The population of our survey was manufacturing SMEs, and we took a sample and conducted a survey of 232 companies. Since the level of smart factory advancement, which is a dependent variable, was measured on an ordinal scale, ordinal logistic regression analysis was used to test the hypothesis. Findings - The higher the level of high-involvement human resource management, the higher the level of smart factory advancement. As the level of high-involvement human resource management increases by one unit, the probability of smart factory advancement increases by 22.8%. On the other hand, the CEO's entrepreneurship did not significantly affect the level of smart factory advancement. Interestingly, the cooperative industrial relations negatively affected to the level of smart factory advancement, contrary to the hypothesis prediction. Research implications or Originality - This study explored determinants at the organizational level that affect the advancement of smart factories. Through this, various implications are presented for related research and policy fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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