초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

스마트 공장은 2014년부터 중소기업기술혁신 촉진법 제17조의 3 ‘중소기업의 생산환경 개선 및 향상을 위한 지원’ 근거해 정부의 주도하에 2022년까지 일선 제조공장 3만개 구축을 목표로 추진하였으며, 제조산업 현장 스마트 공장은 제조실행시스템(MES: Manufacturing Execution System)을 중심으로 구축하고 있다.
많은 비용과 시간을 투입하여 구축한 제조 현장의 ...

스마트 공장은 2014년부터 중소기업기술혁신 촉진법 제17조의 3 ‘중소기업의 생산환경 개선 및 향상을 위한 지원’ 근거해 정부의 주도하에 2022년까지 일선 제조공장 3만개 구축을 목표로 추진하였으며, 제조산업 현장 스마트 공장은 제조실행시스템(MES: Manufacturing Execution System)을 중심으로 구축하고 있다.
많은 비용과 시간을 투입하여 구축한 제조 현장의 제조실행시스템은 시스템의 결함, 효과에 대한 의문, 시스템 호환성, 인력부족, 업무과중 등의 다양한 이유로 효과적인 도입에 애로사항이 발생하고 있다.
어떤 시스템이라도 모든 업체의 운영 시스템과 꼭 맞는 솔루션은 존재하지 않는다. 제조현장의 스마트공장 시스템은 일정 시간의 시행착오를 거쳐 해당 회사 시스템에 맞게 돌아가도록 시간을 두고 최적화 된다.
스마트 공장은 비싼 설비, 고액의 시스템과 그것을 유지보수 하는 것이 아니라 아날로그 정보를 디지털 정보로 변화를 위한 데이터화 과정이며, 제조현장의 다양한 데이터를 수집, 가공, 전달로 의사 결정에 도움을 주는 시스템이다.
본 논문에서는 적절한 유효성 검증 데이터를 만들기 위하여 인공지능 솔루션이 적용된 공정 투입부에 엣지컨트롤러를 개발 설치하여 제조실행시스템의 여러 모듈 중 생산관리 중 생산 투입에 대하여 데이터 자동 생성 시스템을 구축하였다. 전통적인 제조실행시스템의 사용 효율이 낮은 문제점을 개선한 ‘인공지능 솔루션’과 ‘제조실행시스템’간 융복합 기술의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 실험 결과 효율적인 지능형 생산관리 데이터 수집방안을 제안하고, 제안한 데이터 기반의 전통적인 제조실행시스템의 사용 효용성을 입증하였다. 그 결과는 산업현장에 적합한‘지능형 제조실행시스템 서비스’를 제공하고, 인공지능 솔루션과 고도화된 제조실행시스템은 산업전반에 사용되는 스마트 공장 관리 분야에 응용 및 실용 적용이 가능할 것이다.