2016년 세계경제포럼에서 클라우스 슈밥회장의 제4차 산업혁명의 논제가 해외는 물론 국내에서도 이슈가 되었다. 제4차 산업혁명은 인공지능(AI : Artificial Intelligence), 사물인터넷(IoT : Internet of Things), 빅데이터, 모바일 등 첨단 ...
2016년 세계경제포럼에서 클라우스 슈밥회장의 제4차 산업혁명의 논제가 해외는 물론 국내에서도 이슈가 되었다. 제4차 산업혁명은 인공지능(AI : Artificial Intelligence), 사물인터넷(IoT : Internet of Things), 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제, 사회 전반을 초 연결(hyper connectivity), 초 지능(super intelligence)으로 융합하는 차세대 산업혁명을 말한다. 제4차 산업혁명 중 제조업 분야의 스마트팩토리는 가장 뚜렷한 개선방향을 보여주는 사업 분야이다. 스마트팩토리는 설계, 개발, 제조, 물류 등 생산 전 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술을 적용하여, 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 의미하고 있으며, 일반적인 공장자동화와 다른 차이점은 정보통신기술과 사물인터넷의 적용이 핵심이라 할 수 있다. 도시철도운영기관에서 도시철도 차량분야의 스마트 유지보수시스템 구축은 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 적용하기 위한 두가지 측면에서 보완이 필요하다. 첫째는 도시철도운영기관의 스마트팩토리에 대한 이해 부족으로 인한 적용 목표의 불확실성, 근간 기술에 대한 미 고려, 적용 기간 및 비용에 대한 인식 부족, 투자비용 대비 효과의 불확실성, 적용의 지속성 등의 문제점이 크게 대두되고 있는 실정이다. 특히 해외 철도운영기관에서도 비용문제 등으로 적용을 주저하는 스마트 유지보수 시스템을 서둘러 추진하는 것은 현실적으로 우려되는 상황이다. 둘째는 스마트팩토리 추진 지원기관들의 철도산업에 대한 이해가 필요하다. 현재 국가적 중요 지원사업으로 스마트팩토리 추진을 지원하고 있는 기관과 주요 정보통신 업체들은 철도산업에 대한 이해도가 낮다. 철도분야에 대한 이해없이 일선 제조업 공장에 적용되는 기술을 적용 하고자 해서는 안 될 것이다. 도시철도 차량분야의 스마트검수, 스마트팩토리 추진과 관련하여 각종 자문기구 및 연구를 통하여 어느 정도의 추진 방향 및 다양한 제언이 제시가 되고 있으나, 현재 도시철도차량의 성능, 빅데이터의 추출, 정보화시스템 운영, 사용자의 사용방법 등에서 문제점이 대두되어 사업추진이 어려운것이 현실이다. 앞에 지적한 두 가지 문제점을 고려하여 효과적인 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 적용하면 도시철도차량의 예측정비가 가능해질 것이다. 이번 연구에서는 도시철도차량의 유지보수시스템과 모든 산업에서 대두되고 있는 4차 산업혁명과의 관계를 이해하고, 스마트 예측정비시스템 구축방안을 제안하고, 스마트 검수시스템을 시범 구축하여 예측분석 가능성과 검수지원 효과를 확인하였다. 스마트 예측정비시스템은 예측분석효과로 사고와 장애를 줄일수 있고, 도시철도운영기관의 안전제일 경영에 크게 이바지 할 것으로 예상된다. 아울러 도시철도차량분야의 예측정비시스템 구축을 성공하여 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 국내 및 국외 철도차량운영기관과 관련기업에 알리고 협업해 간다면 상품화 및 수익창출도 기대할 수 있다.
2016년 세계경제포럼에서 클라우스 슈밥회장의 제4차 산업혁명의 논제가 해외는 물론 국내에서도 이슈가 되었다. 제4차 산업혁명은 인공지능(AI : Artificial Intelligence), 사물인터넷(IoT : Internet of Things), 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제, 사회 전반을 초 연결(hyper connectivity), 초 지능(super intelligence)으로 융합하는 차세대 산업혁명을 말한다. 제4차 산업혁명 중 제조업 분야의 스마트팩토리는 가장 뚜렷한 개선방향을 보여주는 사업 분야이다. 스마트팩토리는 설계, 개발, 제조, 물류 등 생산 전 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술을 적용하여, 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 의미하고 있으며, 일반적인 공장자동화와 다른 차이점은 정보통신기술과 사물인터넷의 적용이 핵심이라 할 수 있다. 도시철도운영기관에서 도시철도 차량분야의 스마트 유지보수시스템 구축은 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 적용하기 위한 두가지 측면에서 보완이 필요하다. 첫째는 도시철도운영기관의 스마트팩토리에 대한 이해 부족으로 인한 적용 목표의 불확실성, 근간 기술에 대한 미 고려, 적용 기간 및 비용에 대한 인식 부족, 투자비용 대비 효과의 불확실성, 적용의 지속성 등의 문제점이 크게 대두되고 있는 실정이다. 특히 해외 철도운영기관에서도 비용문제 등으로 적용을 주저하는 스마트 유지보수 시스템을 서둘러 추진하는 것은 현실적으로 우려되는 상황이다. 둘째는 스마트팩토리 추진 지원기관들의 철도산업에 대한 이해가 필요하다. 현재 국가적 중요 지원사업으로 스마트팩토리 추진을 지원하고 있는 기관과 주요 정보통신 업체들은 철도산업에 대한 이해도가 낮다. 철도분야에 대한 이해없이 일선 제조업 공장에 적용되는 기술을 적용 하고자 해서는 안 될 것이다. 도시철도 차량분야의 스마트검수, 스마트팩토리 추진과 관련하여 각종 자문기구 및 연구를 통하여 어느 정도의 추진 방향 및 다양한 제언이 제시가 되고 있으나, 현재 도시철도차량의 성능, 빅데이터의 추출, 정보화시스템 운영, 사용자의 사용방법 등에서 문제점이 대두되어 사업추진이 어려운것이 현실이다. 앞에 지적한 두 가지 문제점을 고려하여 효과적인 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 적용하면 도시철도차량의 예측정비가 가능해질 것이다. 이번 연구에서는 도시철도차량의 유지보수시스템과 모든 산업에서 대두되고 있는 4차 산업혁명과의 관계를 이해하고, 스마트 예측정비시스템 구축방안을 제안하고, 스마트 검수시스템을 시범 구축하여 예측분석 가능성과 검수지원 효과를 확인하였다. 스마트 예측정비시스템은 예측분석효과로 사고와 장애를 줄일수 있고, 도시철도운영기관의 안전제일 경영에 크게 이바지 할 것으로 예상된다. 아울러 도시철도차량분야의 예측정비시스템 구축을 성공하여 스마트 검수시스템과 스마트팩토리를 국내 및 국외 철도차량운영기관과 관련기업에 알리고 협업해 간다면 상품화 및 수익창출도 기대할 수 있다.
At the World Economic Forum in 2016, the theme of the 4th Industrial Revolution by President Klaus Schwab was an issue both at home and abroad. The 4th Industrial Revolution is the next-generation industrial revolution in which advanced information and communication technologies such as an artificia...
At the World Economic Forum in 2016, the theme of the 4th Industrial Revolution by President Klaus Schwab was an issue both at home and abroad. The 4th Industrial Revolution is the next-generation industrial revolution in which advanced information and communication technologies such as an artificial intelligence, internet of things, big data, and mobile are integrated into the super-intelligence. The smart factory in the manufacturing sector during the 4th Industrial Revolution is the business area that shows the most obvious improvement direction. Smart Factory is an intelligent production factory that improves productivity, quality, and customer satisfaction by applying information and communication technology combined with digital automation solution to all processes such as design, development, manufacturing and logistics. The difference from general factory automation is that the application of information and communication technologies and internet of things are the key. The construction of a smart maintenance system for urban railway vehicle sector in urban railway operating organizations needs to be supplemented by two respects to apply smart inspection & repair system and the smart factory. First, it is a fact that it is emerging uncertainties in application targets due to insufficient understanding of smart factories of urban railway operating organizations, uncertainties about basic technologies, lack of awareness of application period and cost, uncertainties of effect on investment cost. In particular, it is a real concern that overseas railway operators are rushing to implement a smart maintenance system that is hesitant to apply due to cost problems. Second, it is necessary to understand the railway industry such as smart factory promotion support organizations. Currently, organizations supporting major Smart Factories as well as major telecommunication companies have low understanding of the railway industry. You should not try to apply the technology applied to the frontline manufacturing plant without understanding the railway sector. There are a number of suggestions about the direction of the smart inspection & repair and the smart factory promotion in the urban railway vehicle sector through various advisory organizations and researches. However, it is a reality that it is difficult to promote the business in current urban railway vehicle performance, extraction of Big data, operation of information system, and usage of users. Considering the above two problems, it will be possible to predict the maintenance of railway vehicles by applying an effective smart inspection & repair system and smart factory to railway vehicles. This paper analyzes the relationship between the maintenance system of urban railway vehicles and the 4th industrial revolution that is emerging in all industries, and proposes a method of constructing a smart predictive maintenance system. And this paper further presents the predictive analytical feasibility and the inspection & repair support effect by demonstration building a smart inspection & repair system. The smart predictive maintenance system is expected to reduce accidents and obstacles due to the predictive analysis effect, and will contribute greatly to the safety first management of the urban railway operator. In addition, if it is succeeded in constructing a predictive maintenance system for the urban railway vehicle sector, smart inspection & repair system and smart factory in urban railway vehicle field are informed and collaborated with domestic and overseas railway vehicle operating organizations and related companies, commercialization and profit generation can be expected.
At the World Economic Forum in 2016, the theme of the 4th Industrial Revolution by President Klaus Schwab was an issue both at home and abroad. The 4th Industrial Revolution is the next-generation industrial revolution in which advanced information and communication technologies such as an artificial intelligence, internet of things, big data, and mobile are integrated into the super-intelligence. The smart factory in the manufacturing sector during the 4th Industrial Revolution is the business area that shows the most obvious improvement direction. Smart Factory is an intelligent production factory that improves productivity, quality, and customer satisfaction by applying information and communication technology combined with digital automation solution to all processes such as design, development, manufacturing and logistics. The difference from general factory automation is that the application of information and communication technologies and internet of things are the key. The construction of a smart maintenance system for urban railway vehicle sector in urban railway operating organizations needs to be supplemented by two respects to apply smart inspection & repair system and the smart factory. First, it is a fact that it is emerging uncertainties in application targets due to insufficient understanding of smart factories of urban railway operating organizations, uncertainties about basic technologies, lack of awareness of application period and cost, uncertainties of effect on investment cost. In particular, it is a real concern that overseas railway operators are rushing to implement a smart maintenance system that is hesitant to apply due to cost problems. Second, it is necessary to understand the railway industry such as smart factory promotion support organizations. Currently, organizations supporting major Smart Factories as well as major telecommunication companies have low understanding of the railway industry. You should not try to apply the technology applied to the frontline manufacturing plant without understanding the railway sector. There are a number of suggestions about the direction of the smart inspection & repair and the smart factory promotion in the urban railway vehicle sector through various advisory organizations and researches. However, it is a reality that it is difficult to promote the business in current urban railway vehicle performance, extraction of Big data, operation of information system, and usage of users. Considering the above two problems, it will be possible to predict the maintenance of railway vehicles by applying an effective smart inspection & repair system and smart factory to railway vehicles. This paper analyzes the relationship between the maintenance system of urban railway vehicles and the 4th industrial revolution that is emerging in all industries, and proposes a method of constructing a smart predictive maintenance system. And this paper further presents the predictive analytical feasibility and the inspection & repair support effect by demonstration building a smart inspection & repair system. The smart predictive maintenance system is expected to reduce accidents and obstacles due to the predictive analysis effect, and will contribute greatly to the safety first management of the urban railway operator. In addition, if it is succeeded in constructing a predictive maintenance system for the urban railway vehicle sector, smart inspection & repair system and smart factory in urban railway vehicle field are informed and collaborated with domestic and overseas railway vehicle operating organizations and related companies, commercialization and profit generation can be expected.
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