Smart factory requires 4 Zero factors including Zero Waiting-time, Zero Inventory, Zero Defect, Zero Down-time) that needs IT convergence for production resources of 4M1E(Man, Machine, Material, Method, Energy) in real time and event processing in all type of manufacturing enterprises. This paper will be explaining about core emerging production IT convergence technologies including cyber device security, 4M1E integration, real time event driven architecture, common platform of manufacturing standard applications, smart factory to-be model for small and medium manufacturing enterprises.
Smart Manufacturing Factory is a paradigm of the future lead to the fourth industrial revolution that led Germany and the United States. Now the automation of the production facility and won a certain degree, and through the process of integrating the entire process, including planning, design, distribution of information and communication technology products in emerging as a core competitiveness of the national economy. In particular, the company accelerated the smart factory building in order to improve the manufacturing industry, cost savings and productivity simply to incorporate internet of things(IoT),Robot, artificial intelligence, big data technology as a factory automation level of sophistication of the system and out to progress to the level that replaces human labor have. In this we should look at the trend of promoting domestic and foreign factories want to present these smart strategies for Korea.
The purpose of this study is to suggest a plan to improve the level of acceptance of related technologies and the transition to smart factories of small and medium-sized manufacturing enterprises by using 'technology readiness' and 'integrated technology acceptance model'. To this end, the research hypothesis was verified by collecting questionnaire data from 130 small and medium-sized manufacturing companies in Korea and conducting path analysis. First, optimism affects performance expectations, social influence, and facilitation conditions, innovation affects performance expectations, effort expectations, and social influence, discomfort affects performance expectations, social influence, and facilitation conditions, and anxiety affects effort expectations, social influence and facilitation conditions. has been proven to affect Finally, performance expectations, effort expectations, social influence, and facilitation conditions were verified to have a significant positive effect on the intention to accept technology.
A new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor is proposed. The new signal processing method have been developed that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed far recognition of materials. The HH smart sensor was made for experiment. Then, it was estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. The sensing ability of HH smart sensor has been estimated with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
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.
국가경쟁력 제고와 제조업 경쟁력 확보를 위한 스마트팩토리 보급 및 확산사업이 국가주도로 진행되고 있으나, 대부분의 구축기업이 기초 단계에 머무르고 있으며, 그 마저도 지속적으로 활용하지 못하고 있다. 스마트팩토리 관련 선행연구의 대다수는 도입사례 혹은 빅데이터 적용방안 등 기술적인 부분에 초점을 맞추고 있어, 스마트팩토리의 지속적 활용에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 정보시스템 성공모형과 선행연구를 바탕으로 스마트팩토리 사용정도 및 사용자만족에 영향을 주는 주요 선행요인을 도출하고, 이 요인들이 사용정도 및 사용자만족을 거쳐 지속사용의도, 경영성과 및 고도화수용의도에 미치는 영향을 실증하였다. 스마트팩토리를 기 도입한 287개 중소제조기업을 대상으로 수집한 설문지를 바탕으로 구조방정식모형을 활용하여 분석한 결과, 주요 선행요인인 시스템품질과 정보품질, 서비스품질, 정부지원은 사용정도에 유의한 영향을, 서비스품질과 정부지원은 사용자만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 사용정도와 사용자만족은 경영성과 및 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 고도화수용의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 성공모형을 활용하여 중소제조기업의 스마트팩토리 사용자만족이 경영성과 및 지속사용의도, 나아가 고도화수용의도에 미치는 구체적인 영향 메커니즘을 최초로 실증한 연구라는 점에서 의의가 있다.
Recently, research on applying composite materials to various industrial fields is being actively conducted. In particular, composite materials fabricated by Fused Deposition Modeling 3D printers have more advantages than existing materials as they have fewer restrictions on manufacturing shape, reduce the time required, weight. With these advantages, it is possible to consider utilizing composite materials in cryogenic environments such as the application of liquid oxygen and liquid hydrogen, which are mainly used in an aerospace and mobility. However, FDM composite materials are not verified in cryogenic environments less than 150K. This study evaluates the characteristics of composite materials such as tensile strength and strain using a UTM (Universal Testing Machine). The specimen is immersed in liquid nitrogen (77 K) to cool down during the test. The specimen is fabricated using 3D print, and can be manufactured by stacking reinforced fibers such as carbon fiber, fiber glass, and aramid fiber (Kevlar) with base material (Onyx). For the experimental method and specimen shape, international standards ASTM D638 and ASTM D3039 for tensile testing of composite materials were referenced.
독일의 Industry4.0에서 출발한 ICT 융합 스마트공장은 4차 산업혁명의 견인차가 되어왔고 주요 국가의 제조업 혁신의 중심에 서 있다. 또한 국가 별 산업 특성에 맞는 방식으로 발전해 나가고 있다. 한국의 경우 경쟁국 대비 뒤늦은 출발로 인해 정부는 빠른 시간 내에 중소 중견업체 중심으로 스마트공장 확산을 위해 정책 수립 및 각종 지원을 하고 있다. 스마트공장의 국제 경쟁력 확보를 위해서는 중소 중견업체에 대한 획일적인 지원보다는 유사 제조업종별 카테고리화 및 디지털 기반의 생산정보 공유가 필요하다. 또한 대기업도 개별적인 스마트공장 확충보다는 중소 중견기업과 함께 동종 산업 간 클라우드 기반의 생산 예측 시스템 구축 및 공유를 통한 스마트공장 협력기반 마련에 동참하여야 제조 산업의 동반 발전을 이룰 수 있다.
스마트팩토리 시장은 구조적 저성장 극복을 위한 제조업 혁신 수요에 힘입어 앞으로 높은 성장률을 보일 것으로 예상되고 있다. 특히 미래의 제조 산업에서 로봇은 IT와 결합하여 가장 중요한 핵심기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 스마트 제조 환경에서 IoT기반 로봇 제어를 위한 관리 구조 및 상태 정보에 대한 분류 방법을 제안하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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