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주요 4차 산업혁명이 화두로 떠오르면서 전 세계적으로 제조업에 대한 다양한 대응 전략을 모색하고 있으며, 제조업에 대한 리빌딩 작업이 이루어지고 있다. 우리나라 역시 국가적 지원 등을 통하여 미래에 대한 경쟁력 확보를 위하여 많은 자원의 투입과 지원들이 이루어지고 있으며, 대표적으로 스마트팩토리 사업을 추진 진행 중이다.
스마트팩토리는 제품을 기획하고 설계하며, 제조에 있어 공정의 흐름을 최적화하여, 재고의 관리, 판매 등 모든 과정을 전산시스템을 이용하여 최소 비용과 시간으로 제품을 생산하는 것을 기반으로 한다. 그러나 정부의 스마트팩토리 보급 사업은 양적 기반이 이루어지고 있으며, 대부분 중소기업에서는 설비 자동화에 초점을 두고 정부 사업을 신청하여 도입하고 실정이다. 설비 자동화는 스마트팩토리에 있어 가장 기초적인 부분은 명확하나 자동화만을 추구하는 것은 스마트팩토리의 본래 취지와 맞지 않는 것이다. 설비 자동화와 공장 운영에서 나오는 다양한 ...

주요 4차 산업혁명이 화두로 떠오르면서 전 세계적으로 제조업에 대한 다양한 대응 전략을 모색하고 있으며, 제조업에 대한 리빌딩 작업이 이루어지고 있다. 우리나라 역시 국가적 지원 등을 통하여 미래에 대한 경쟁력 확보를 위하여 많은 자원의 투입과 지원들이 이루어지고 있으며, 대표적으로 스마트팩토리 사업을 추진 진행 중이다.
스마트팩토리는 제품을 기획하고 설계하며, 제조에 있어 공정의 흐름을 최적화하여, 재고의 관리, 판매 등 모든 과정을 전산시스템을 이용하여 최소 비용과 시간으로 제품을 생산하는 것을 기반으로 한다. 그러나 정부의 스마트팩토리 보급 사업은 양적 기반이 이루어지고 있으며, 대부분 중소기업에서는 설비 자동화에 초점을 두고 정부 사업을 신청하여 도입하고 실정이다. 설비 자동화는 스마트팩토리에 있어 가장 기초적인 부분은 명확하나 자동화만을 추구하는 것은 스마트팩토리의 본래 취지와 맞지 않는 것이다. 설비 자동화와 공장 운영에서 나오는 다양한 데이터 관리 시스템이 구축되었을 때 비로써 진정한 의미의 스마트팩토리라고 할 수 있다.
대부분의 중소기업 등은 기존 업무 프로세스와 스마트팩토리 도입 후 업무 프로세스에서 다양한 어려움을 느끼고 있다. 기존 시스템에 길들여져 있어 새로 도입되는 시스템의 활용성이 낮은 경우가 많으며, 활용하게 되더라도 기존 시스템과 병행 사용함에 따라 이중적인 업무 발생하게 되고 이에 따라 관리 업무의 증가 등이 발생하게 된다. 이를 통해 오히려 스마트팩토리 도입 후 업무효율이 떨어지는 문제가 생기기도 한다. 이런 문제의 원인은 스마트팩토리 도입 후 기존 업무 프로세스와 도입 프로세스의 상충으로 인한 원인이 가장 크다고 볼 수 있다.
데이터 축적 및 활용에 관한 표준프로세스 미흡으로 인한 질적 문제점들 역시 발생하고 있으며, 특히 데이터에 대한 표준 미흡으로 인하여 적극적인 활용이 부족하여 도입 전, 후 데이터를 축적 및 활용할 수 있도록 표준을 제시하지 못하고 있는 것이 현 실정이다. 기존 회사나 기관들에서 사용하던 프로세스 등을 스마트팩토리와 융화시키는 것이 양적, 질적 성장을 이룰 수 있는 핵심 요소이다. 이에 자동차 부품 제조업을 중심으로 하여 현재 데이터 축적 및 활용에 관한 현 단계 및 문제점을 분석하고, 중소기업의 데이터 축적 및 활용할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다.
또한, 통계적 자료인 Xbar-R 관리도를 용접데이터의 수집 및 활용에 이용하는 사례를 통하여 데이터의 가시화 및 축적, 활용 방법을 제시하고자 하였다. 이는 중소기업의 스마트팩토리 도입 후 생산 및 품질 문제 해결에 도움이 될 수 있을 것이며, 업무효율 향상 및 미래를 대비한 데이터 축적 및 활용에 관한 기반을 마련할 수 있다. 데이터에 대한 축적 및 다양한 활용 방법을 연구하는 것은 중소기업의 미래 경쟁력을 확보할 수 있는 토양이 될 수 있다.

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