• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.65-79
• /
• 2022

본 연구는 스마트제조 관련 국내·외 특허 데이터와 토픽모델링 방법을 활용하여 스마트 제조 관련 기술의 세부 영역을 식별하고 해당 영역에서 미국, 일본, 독일, 중국, 한국 등 주요국의 기술 개발 동향을 비교하였다. 이를 위해 1991년부터 2020년 사이에 미국과 유럽에서 출원된 특허를 수집하고 특허 초록을 가공한 후, LDA 모형을 적용해 토픽을 식별하였다. 연구 결과, 스마트제조 관련 기술의 세부 영역은 크게 7개로 구분되며 글로벌 차원에서는 최근 '데이터 처리 시스템 관련 기술'과 '열·유체 관리 기술'의 기술 개발 비중이 상당히 높아지고 있는 것으로 나타났다. 주요국과 한국의 기술 개발 동향을 비교한 결과, '열·유체 관리 기술' 분야에서 상대적인 강점이 있다는 점을 고려하면 국내 주력산업인 중화학 제조업과 연계한 스마트제조 관련 연구개발 및 관련 산업의 육성 추진 전략이 효과적일 것으로 보인다. 본 연구는 기존 정성적 기술 수준 평가의 한계를 극복하고, 텍스트마이닝 기법을 적용한 기술 역량 평가 방법론을 제안하였다는 측면에서 의의가 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권4호
• /
• pp.109-121
• /
• 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.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제9권1호
• /
• pp.15-22
• /
• 2021

In a smart manufacturing environment, more and more devices are connected to the Internet so that a large volume of data can be obtained during all phases of the product life cycle. The large-scale industries, companies and organizations that have more operational units scattered among the various geographical locations face a huge resource consumption because of their unorganized structure of sharing resources among themselves that directly affects the supply chain of the corresponding concerns. Cloud-based smart manufacturing paradigm facilitates a new variety of applications and services to analyze a large volume of data and enable large-scale manufacturing collaboration. The manufacturing units include machinery that may be situated in different geological areas and process instances that are executed from different machinery data should be constantly managed by the super admin to coordinate the manufacturing process in the large-scale industries these environments make the manufacturing process a tedious work to maintain the efficiency of the production unit. The data from all these instances should be monitored to maintain the integrity of the manufacturing service system, all these data are computed in the cloud environment which leads to the latency in the performance of the smart manufacturing service system. Instead, validating data from the external device, we propose to validate the data at the front-end of each device. The validation process can be automated by script validation and then the processed data will be sent to the cloud processing and storing unit. Along with the end-device data validation we will implement the APM(Asset Performance Management) to enhance the productive functionality of the manufacturers. The manufacturing service system will be chunked into modules based on the functionalities of the machines and process instances corresponding to the time schedules of the respective machines. On breaking the whole system into chunks of modules and further divisions as required we can reduce the data loss or data mismatch due to the processing of data from the instances that may be down for maintenance or malfunction ties of the machinery. This will help the admin to trace the individual domains of the smart manufacturing service system that needs attention for error recovery among the various process instances from different machines that operate on the various conditions. This helps in reducing the latency, which in turn increases the efficiency of the whole system

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.135-142
• /
• 2022

The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.197-205
• /
• 2022

The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.

• 벤처혁신연구
• /
• 제5권4호
• /
• pp.109-115
• /
• 2022

본 연구는 주요국 정책을 토대로 중소 제조기업의 디지털 전환 현황과 문제점을 진단하고, 이에 대응하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다. 디지털 전환은 비대면 경제 및 디지털 기술에 대한 요구가 부상하면서 산업 패러다임이 변화하였다. 이에 주요국들은 디지털 전환 관련 정책을 추진중에 있으며, 우리나라도 한국형 뉴딜 정책을 시행중에 있다. 다만, 한편, 우리나라는 주요국의 디지털 전환 정책 전략을 그대로 차용하고 있어 우리의 강점 활용 및 단점 보완을 할 수 있는 한국형 모델이 결핍되어 있다. 따라서 한국의 독자적인 표준화 작업이 시급히 진행되어야 한다. 또한 기존에는 스마트공장 보급 및 확산, 즉 양적 정책에 초점이 맞춰서 진행되었다면, 앞으로는 데이터의 활용 및 성과창출을 지향할 수 있는 질적 정책으로의 전환이 필요하다. 즉, 스마트공장 지원정책의 고도화 정책을 통하여 질적 수준을 제고시킬 수 있는 정책적 보완이 필요하다. 이에 사업의 유기적인 연계와 효율적 지원을 위하여 기관별로 추진하고 있는 정책을 공유할 필요가 있다. 따라서 사업의 유기적인 연계와 효율적 지원을 위하여 기관별로 추진 중인 정책을 공유할 필요가 있다. 중소기업의 디지털 전환에 대한 인식 수준을 제고하고 중장기적으로 기술 및 솔루션 개발을 지원해야 한다. 따라서 향후 중소 제조기업의 디지털 전환 정책은 중소기업의 질적 수준시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다는 것을 제시함 점에서 실무적인 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.189-196
• /
• 2016

본 연구의 궁극적인 목적은 독일 정부가 적극적으로 추진하고 있는 스마트 팩토리에 관한 사례들을 조사하는 것이다. 이를 통해 현재 한국 정부가 제조 산업의 혁신 과제로 추진하고 있는 제조업 3.0의 성공적 추진을 위함 함의를 제시하고자 한다. 독일 정부가 추진하고 있는 스마트 팩토리의 핵심은 제조업과 CPS(사이버 물리 시스템), MES(생산관리시스템), 3D Printer, AI(인공지능)과 같은 정보통신기술의 융합이다. 완전 자동화된 공장을 만들자는 것이다. 하지만 완전한 제조업 자동화는 쉽게 달성하기 어렵다. 실제, 독일 정부도 스마트 팩토리를 추진함에 있어서 실패를 경험하였다. 하지만 지금 독일에서는 이러한 어려움을 극복하고 다양한 성공사례를 소개하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 팩토리의 추진했던 기업들의 성공사례를 중심으로 성공의 원인을 살펴보고 이를 통해 한국의 제조업 3.0을 추진하는데 실패를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제7권5호
• /
• pp.111-118
• /
• 2018

4차 산업혁명이 미치는 제조업에 대한 영향은 국가별로 자국의 제조 경쟁력을 확보 또는 강화하려는 정책적 노력으로 확산되고 있다. 제조업에 대한 강화 정책은 필연적으로 스마트 제조에 대한 인력을 육성하는 것을 필요로 한다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대를 대비한 스마트 제조 인력 육성을 목적으로 한 지식 영역 중에서 제품개발 전반적인 지식영역을 포괄하고 있는 제품수명주기 지식역량을 키우기 위한 교육커리큘럼에 대한 전문가들의 인식 차이를 살펴보았다. 전문가들은 현재 제품수명주기 지식의 교육커리큘럼에 대한 보완 필요성을 인지하였고, 디지털개발 및 생산, 신제품개발 영역에 대해서 향후 변화가 예상되고 중요하다고 인지하고 있었다. 본 연구에서는 전문가 조사를 통해서 얻어진 제품수명주기 지식역량에 대한 인식 차이에서 향후 교육커리큘럼 개발을 위한 시사점을 도출하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.41-47
• /
• 2021

전 세계적으로 제조업은 급진적인 변화에 직면해 있다. 독일을 시작으로 변화되고 있는 제조업은 스마트팩토리라는 이름으로 현재 전 세계적으로 제조업들이 도입하며 개선 및 발전되어 가고 있다. 인공지능, 클라우드 등의 IT기술들을 생산 현장에서 활용함으로 써 과거 제조업의 환경을 탈피하고자 하는 욕구가 증가 되어 가고 있다. 앞으로는 이러한 기술들을 어떻게 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있는지에 대한 논의가 계속되고 있다. 점점 공장 영역에서 지역, 국가, 전 세계적으로 범위가 확대됨에 따라 상호작용에 대한 국제적인 표준의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 설비, 센서 등을 자산으로 관리하고 OPC UA를 통해 수집된 설비 데이터를 모니터링을 하기 위한 설계 및 구현방법에 대해 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.471-477
• /
• 2021

디스플레이 분야에 스마트 팩토리란 작업 자동화 뿐만 아니라 기존의 공정관리, 이동설비, 공정이상, 결함 분류 등에 AI/BIG DATA 기술을 이용한 보다 효율적인 디스플레이 제조를 의미한다. 과거 디스플레이 제조 과정에서 불량이 나오면 결함 분류, 공정 이상에 대한 대처가 시시각각 달랐기 때문에 이에 대한 많은 시간 소모가 발생했었다. 하지만 디스플레이 제조 분야는 고도화된 공정 장비를 이용해야 하고 불량 원인을 신속하게 파악해 수율을 올리는 것이 디스플레이 제조 산업의 경쟁력이다. 본 논문에는 스마트 팩토리 AI/BIG DATA 기술을 디스플레이 제조에 접목한 사례들에 대해 정리해 보고 기존 방법 대비 어떤 장점이 도출 되어질 수 있는지에 대해 처음으로 분석해 보고자 한다. 이를 통해 향후 AI/BIG DATA를 이용한 디스플레이 제조 분야에 보다 향상된 스마트 팩토리 개발을 위한 사전지식으로 활용하고자 한다.