최근에 코로나19사태 이후에 방역부분에 있어서나, IT분야에 있어서 국격이 상승되고 있다. 그리고 경제 회복 속도 또한 빠르게 진행이 되고 있는 나라 중에 돋보이고 있다. 생산과 공급을 확대하기 위한 기업들의 움직임도 활발하고 코로나 19사태 이후 4차 산업혁명이 재조기업의 경쟁력 향상의 기로 있는 것은 분명하다. 특히 중견, 중소기업이 중요하다. 제조업 전체에서 중소기업의 비중이 대부분이지만 중견, 중소기업의 생산성은 아직도 낮은 편이다. 하지만 중소, 중견기업의 생산성의 향상을 위한 개선할 부분이 높다는 뜻은 아직도 발전의 비중이 높다는 것을 의미하기도 한다. 우리 나라의 중소, 중견기업의 제조 산업기반에서 생산성을 위한 스마트한 공장의 구축과 품질의 향상을 위한 ...
최근에 코로나19사태 이후에 방역부분에 있어서나, IT분야에 있어서 국격이 상승되고 있다. 그리고 경제 회복 속도 또한 빠르게 진행이 되고 있는 나라 중에 돋보이고 있다. 생산과 공급을 확대하기 위한 기업들의 움직임도 활발하고 코로나 19사태 이후 4차 산업혁명이 재조기업의 경쟁력 향상의 기로 있는 것은 분명하다. 특히 중견, 중소기업이 중요하다. 제조업 전체에서 중소기업의 비중이 대부분이지만 중견, 중소기업의 생산성은 아직도 낮은 편이다. 하지만 중소, 중견기업의 생산성의 향상을 위한 개선할 부분이 높다는 뜻은 아직도 발전의 비중이 높다는 것을 의미하기도 한다. 우리 나라의 중소, 중견기업의 제조 산업기반에서 생산성을 위한 스마트한 공장의 구축과 품질의 향상을 위한 디지털화의 제조중심이 반드시 필요하다. 첫째로는 스마트 공장을 구축하기 위해서는 그것을 운영할 인력의 디지털 역량이 강화가 준비 되어야 한다. 스마트 공장의 도입하거나 도입준비를 하려해도 정작 가동에 필요한 인력이 부족하여, 도입을 포기하거나 일부 도입을 하여도 제대로 운영을 못하고 있는 중소 기업이 많으며, 특히 데이터을 수집하기 위하여 장비에서 데이터를 추출하여 IoT기술과 이를 저장하고 관리하는 클라우드 기술과 BIG DATA를 분석하고 가공하여 다시 현장으로 피드백이 되는 연계에 대한 디지털인력 양성이 부족하다. 두 번째는 정부에서 추진하는 스마트 보급 확산사업에 대한 기업별 수준에 맞는 지원 사업이 필요하다. 스마트화의 5단계과정은 단계별 수준의 차이가 다소 있고, 중소기업에서의 단계는 LEVEL 2단계를 넘기는 기업이 전무한 상태다. 일부 기업에서는 스마트 보급 확산 사업의 지원을 받은 후 후속지원이 없거나, 집중지원을 받지 못하여 고도화로 변환되지 못하고 있다. 이를 위해서는 선도적 기업에 대한 고도화 집중 지원으로 주변 기업의 모범사례를 지속적으로 전파가 필요하다. 본 연구에서는 데이터 구축에 관한 내용과 스마트팩토리 고도화 이전 단계에서의 머신러닝 구현한 결과와 그 결과를 경험으로 추가적인 데이터를 구축하기 위한 작업부문과 그 결과를 나타내고 있다. 이러한 중소, 중견기업의 제조 현실에서 데이터의 수집과 활용에 대한 구축방법과 실질적인 사례를 중심으로 본 연구는 참조가 될 수 있을 것이다.
최근에 코로나19사태 이후에 방역부분에 있어서나, IT분야에 있어서 국격이 상승되고 있다. 그리고 경제 회복 속도 또한 빠르게 진행이 되고 있는 나라 중에 돋보이고 있다. 생산과 공급을 확대하기 위한 기업들의 움직임도 활발하고 코로나 19사태 이후 4차 산업혁명이 재조기업의 경쟁력 향상의 기로 있는 것은 분명하다. 특히 중견, 중소기업이 중요하다. 제조업 전체에서 중소기업의 비중이 대부분이지만 중견, 중소기업의 생산성은 아직도 낮은 편이다. 하지만 중소, 중견기업의 생산성의 향상을 위한 개선할 부분이 높다는 뜻은 아직도 발전의 비중이 높다는 것을 의미하기도 한다. 우리 나라의 중소, 중견기업의 제조 산업기반에서 생산성을 위한 스마트한 공장의 구축과 품질의 향상을 위한 디지털화의 제조중심이 반드시 필요하다. 첫째로는 스마트 공장을 구축하기 위해서는 그것을 운영할 인력의 디지털 역량이 강화가 준비 되어야 한다. 스마트 공장의 도입하거나 도입준비를 하려해도 정작 가동에 필요한 인력이 부족하여, 도입을 포기하거나 일부 도입을 하여도 제대로 운영을 못하고 있는 중소 기업이 많으며, 특히 데이터을 수집하기 위하여 장비에서 데이터를 추출하여 IoT기술과 이를 저장하고 관리하는 클라우드 기술과 BIG DATA를 분석하고 가공하여 다시 현장으로 피드백이 되는 연계에 대한 디지털인력 양성이 부족하다. 두 번째는 정부에서 추진하는 스마트 보급 확산사업에 대한 기업별 수준에 맞는 지원 사업이 필요하다. 스마트화의 5단계과정은 단계별 수준의 차이가 다소 있고, 중소기업에서의 단계는 LEVEL 2단계를 넘기는 기업이 전무한 상태다. 일부 기업에서는 스마트 보급 확산 사업의 지원을 받은 후 후속지원이 없거나, 집중지원을 받지 못하여 고도화로 변환되지 못하고 있다. 이를 위해서는 선도적 기업에 대한 고도화 집중 지원으로 주변 기업의 모범사례를 지속적으로 전파가 필요하다. 본 연구에서는 데이터 구축에 관한 내용과 스마트팩토리 고도화 이전 단계에서의 머신러닝 구현한 결과와 그 결과를 경험으로 추가적인 데이터를 구축하기 위한 작업부문과 그 결과를 나타내고 있다. 이러한 중소, 중견기업의 제조 현실에서 데이터의 수집과 활용에 대한 구축방법과 실질적인 사례를 중심으로 본 연구는 참조가 될 수 있을 것이다.
After the recent Corona 19 incident, the status of the medical industry and IT field has risen. And the speed of economic recovery is also outstanding among countries that are progressing rapidly. It is clear that the movement of companies to expand production and supply is also active, and that...
After the recent Corona 19 incident, the status of the medical industry and IT field has risen. And the speed of economic recovery is also outstanding among countries that are progressing rapidly. It is clear that the movement of companies to expand production and supply is also active, and that the 4th industrial revolution after the Corona 19 crisis is aimed at improving the competitiveness of manufacturing companies. In particular, medium-sized and small and medium-sized businesses are important. Although the share of SMEs in the manufacturing industry is large, the productivity of medium-sized and SMEs is still low. However, the fact that the areas for improvement to improve productivity of small and medium-sized enterprises are high means that the proportion of development is still high. In the manufacturing industry base of small and medium-sized enterprises in Korea, it is essential to build a smart factory for productivity and digitize the manufacturing center to improve quality. First, in order to build a smart factory, the digital capabilities of the people who will operate it must be prepared. There are many small and medium-sized enterprises that are not able to operate properly even after abandoning or introducing some of them due to the shortage of manpower required to start operation even when introducing or preparing for a smart factory.In particular, IoT technology, cloud technology that stores and manages it, and BIG It is insufficient to train digital human resources for linkage that analyzes and processes data and feeds it back to the site. Second, it is necessary to support the government-promoted smart dissemination project that is suitable for each company level. There are some differences in the level of step by step in the 5-step process of smartization, and there are no companies in the small and medium-sized business that pass the level 2 of LEVEL. In some companies, there is no follow-up support after receiving support from the smart dissemination project, or it cannot be converted to advancement due to lack of intensive support. To this end, it is necessary to establish and spread best practices with intensive and intensive support for leading companies. In this study, the contents of data construction and the results of implementing machine learning in the stages prior to the advancement of smart factories and the results are shown in the work area and the results for constructing additional data. This study can be a reference, focusing on practical methods and construction methods for the collection and use of data in the manufacturing reality of small and medium-sized enterprises.
After the recent Corona 19 incident, the status of the medical industry and IT field has risen. And the speed of economic recovery is also outstanding among countries that are progressing rapidly. It is clear that the movement of companies to expand production and supply is also active, and that the 4th industrial revolution after the Corona 19 crisis is aimed at improving the competitiveness of manufacturing companies. In particular, medium-sized and small and medium-sized businesses are important. Although the share of SMEs in the manufacturing industry is large, the productivity of medium-sized and SMEs is still low. However, the fact that the areas for improvement to improve productivity of small and medium-sized enterprises are high means that the proportion of development is still high. In the manufacturing industry base of small and medium-sized enterprises in Korea, it is essential to build a smart factory for productivity and digitize the manufacturing center to improve quality. First, in order to build a smart factory, the digital capabilities of the people who will operate it must be prepared. There are many small and medium-sized enterprises that are not able to operate properly even after abandoning or introducing some of them due to the shortage of manpower required to start operation even when introducing or preparing for a smart factory.In particular, IoT technology, cloud technology that stores and manages it, and BIG It is insufficient to train digital human resources for linkage that analyzes and processes data and feeds it back to the site. Second, it is necessary to support the government-promoted smart dissemination project that is suitable for each company level. There are some differences in the level of step by step in the 5-step process of smartization, and there are no companies in the small and medium-sized business that pass the level 2 of LEVEL. In some companies, there is no follow-up support after receiving support from the smart dissemination project, or it cannot be converted to advancement due to lack of intensive support. To this end, it is necessary to establish and spread best practices with intensive and intensive support for leading companies. In this study, the contents of data construction and the results of implementing machine learning in the stages prior to the advancement of smart factories and the results are shown in the work area and the results for constructing additional data. This study can be a reference, focusing on practical methods and construction methods for the collection and use of data in the manufacturing reality of small and medium-sized enterprises.
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