This study introduces an overall framework for RFID applications in product lifecycle management(PLM). PLM is a new strategic approach to manage product related information efficiently over the whole product lifecycle. Recently, with emerging technologies such as radio frequency identification(RFID)...
This study introduces an overall framework for RFID applications in product lifecycle management(PLM). PLM is a new strategic approach to manage product related information efficiently over the whole product lifecycle. Recently, with emerging technologies such as radio frequency identification(RFID), global positioning system(GPS), and wireless communication, PLM provides a new environment that enables us to gather and analyze product lifecycle information, and make decisions on several issues without spatial and temporal constrains. However, a PLM system just provides us with new opportunities to gain the PLM system, first and foremost, it is necessary to look into its overall framework in the viewpoint of hardware, software, and business model. For this purpose, in this study, first, we introduce the technical framework of the new PLM environment with the concept of extended RFID system, called product embedded information device(PEID). Then, for each lifecycle phase such as beginning of life(BOL), middle of life(MOL), and end of life(EOL), we explore several research problems that become highlighted under the new PLM environment.
This study introduces an overall framework for RFID applications in product lifecycle management(PLM). PLM is a new strategic approach to manage product related information efficiently over the whole product lifecycle. Recently, with emerging technologies such as radio frequency identification(RFID), global positioning system(GPS), and wireless communication, PLM provides a new environment that enables us to gather and analyze product lifecycle information, and make decisions on several issues without spatial and temporal constrains. However, a PLM system just provides us with new opportunities to gain the PLM system, first and foremost, it is necessary to look into its overall framework in the viewpoint of hardware, software, and business model. For this purpose, in this study, first, we introduce the technical framework of the new PLM environment with the concept of extended RFID system, called product embedded information device(PEID). Then, for each lifecycle phase such as beginning of life(BOL), middle of life(MOL), and end of life(EOL), we explore several research problems that become highlighted under the new PLM environment.
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문제 정의
PROMISE EU 프로젝트에는 스위스를 포함한 8개의 유럽 국가, 25여개의 업체 및 연구기관이 참여하고 있으며, IMS 프로젝트에는 EU, 스위스, 일본, 오스트레일리아, 미국의 주요 연구기관과 업체가 참여하고 있다. PROMISE 프로젝트의 목적은 제품 라이프 사이클 전 영역에 대해 RFID 기술을 응용한 새로운 비즈니스, 하드웨어, 그리고 소프트웨어 모델을 창출하고 이를 구현하는 것이다.
본 장에서는 기존의 RFID 기술에 대한 소개와 PLM에서 이를 응용하기 위해 필요한 확장 RFID 개념 및 PLM 활용을 위해 필요한 기술적인 프레임워크에 대해서 논의하고자 한다. RFID 기술에 대한 내용은 이미 다른 문헌들에서 자세히 다루어져 왔으므로, 본 연구에서는 간단히 기본 특징들만을 언급하고 넘어가고자 한다. RFID에 관한 보다 자세한 내용을 알고 싶은 사람은 Sarma외 2인(2001)의 문헌이나 Schneider(2003)의 문헌을 참조하기 바란다.
즉, 인프라에 대한 자세한 연구와 그 인프라를 활용할 수 있는 응용 분야에 대한 연구가 선행되어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는, RFID 기술을 PLM에 응용하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어 인프라 및 그 응용분야인 비즈니스 모델에 대해 자세히 살펴보고자 한다. 비즈니스 모델에 대해서는 BOL, MOL, 그리고 EOL 부문으로 나누어 주요 문제들을 살펴볼 것이다.
본 장에서는 확장 RFID시스템인 PEID를 제품 라이프 사이클 각 부분에 응용할 수 있는 비즈니스 모델들에 대해 살펴보기로 하자. 본 연구에서는 크게, BOL, MOL, 그리고 EOL 부분으로 나누어, 각각의 영역에서 필요한 비즈니스 모델들을 살펴보고자 한다.
본 장에서는 기존의 RFID 기술에 대한 소개와 PLM에서 이를 응용하기 위해 필요한 확장 RFID 개념 및 PLM 활용을 위해 필요한 기술적인 프레임워크에 대해서 논의하고자 한다. RFID 기술에 대한 내용은 이미 다른 문헌들에서 자세히 다루어져 왔으므로, 본 연구에서는 간단히 기본 특징들만을 언급하고 넘어가고자 한다.
본 장에서는 확장 RFID시스템인 PEID를 제품 라이프 사이클 각 부분에 응용할 수 있는 비즈니스 모델들에 대해 살펴보기로 하자. 본 연구에서는 크게, BOL, MOL, 그리고 EOL 부분으로 나누어, 각각의 영역에서 필요한 비즈니스 모델들을 살펴보고자 한다.
Gallen 대학 등이 주도하고, 수많은 글로벌 기업이 참여하는 AUTO-ID 센터의 EPCglobal 프로젝트가 진행 중에 있다. 이 프로젝트를 통해, 위에서 언급한 AUTO-ID의 개념과 EPC 제품 인식 코드를 국제 표준화하는 것을 목표로 하고 있다. 한편, EU(European Union)의 대표적인 RFID 기술 관련 프로젝트로는 PROMISE(Product Lifecycle Management and Information Tracking using Smart Embedded Systems)가 있다.
하지만 비교적 짧은 제품 인식 기술 및 PLM의 역사 때문에, 이에 대한 많은 연구가 진행되어지지 않았던 것이 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 PLM에서 PEID를 어떻게 응용할 수 있는지에 대하여 하드웨어와 소프트웨어 관점의 기술적인 프레임워크와 비즈니스 모델 관점에서 살펴보았다. 본 연구가 앞으로 진행 될 제품 라이프 사이클 운용의 최적화를 위한 여러 연구들과 기업들의 성공적인 PLM 도입 및 활용에 밑거름이 될 수 있으리라 생각한다.
제품 인식 기술들에 대해서는 비단 하드웨어에 관한 기술뿐만 아니라, 소프트웨어 측면에서도 여러 연구들이 행하여져 왔다. 주로, 어떻게 제품 ID와 제품관련 데이터들을 효율적으로 인지하고 얻을 수 있을 것인지에 대해 초점을 맞추었다. 예를 들어, Parlikad 외 3인(2003)은 AUTO-ID 개념을 제시하였다.
지금까지 RFID 기술을 제품 라이프 사이클 전반에 걸쳐 응용하기 위한 하드웨어, 소프트웨어 프레임워크 및 비즈니스 모델에 대해 살펴 보았다. <표 1>은 PEID 타입을 sensor, passive RFID tag, active RFID tag, 그리고 on board computer의 조합으로 분류해 놓은 것이다.
제안 방법
AUTO-ID의 기본 프레임은 EPC (Electronic Product Code), Savant, ONS(Object Name Service), PML (Physical Markup Language)로 구성되어 있다. RFID tag에 어떻게 제품 ID를 효율적으로 부여하는지를 설명하기 위해 EPC를 제안했으며, 제품 ID와 연계된 제품 라이프 사이클 정보들을 사용자가 웹상에서 볼 수 있게 하기위해 인터넷 기술의 DNS(Domain Name Service)와 비슷한 역할을 하는 ONS를 제안하였고, RFID tag와 reader간에 발생하는 커뮤니케이션을 처리하기 위한 방법으로 middleware 역할을 하는 Savant를 제시하였다. 또한, XML(eXtensible Markup Language) 기반의 PML 언어를 제품 라이프 사이클 정보를 표현하기 위해 제안하였다.
RFID tag에 어떻게 제품 ID를 효율적으로 부여하는지를 설명하기 위해 EPC를 제안했으며, 제품 ID와 연계된 제품 라이프 사이클 정보들을 사용자가 웹상에서 볼 수 있게 하기위해 인터넷 기술의 DNS(Domain Name Service)와 비슷한 역할을 하는 ONS를 제안하였고, RFID tag와 reader간에 발생하는 커뮤니케이션을 처리하기 위한 방법으로 middleware 역할을 하는 Savant를 제시하였다. 또한, XML(eXtensible Markup Language) 기반의 PML 언어를 제품 라이프 사이클 정보를 표현하기 위해 제안하였다. 한편, 일본의 유비쿼터스 ID센터(www.
예를 들어, 다양한 센서를 통해 제품 사용에 따라 발생할 수 있는 성능 저하(performance degradation) 현상을 파악할 수 있다. 또한, 제품이 어떠한 환경하에서 쓰여졌으며, 제품 사용자의 습관은 어떠했는지를 데이터 수집을 통해 분석할 수 있다. 제품의 성능 저하는 제품 사용 환경 정보와 밀접한 연관관계가 있으므로 이들 간의 관계 분석을 바탕으로 특정 사용 환경에서의 제품의 성능을 예측 할 수 있고 제품 failure가 일어나기 전에 미리 적절한 조치를 취할 수 있다.
따라서, 본 연구에서는, RFID 기술을 PLM에 응용하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어 인프라 및 그 응용분야인 비즈니스 모델에 대해 자세히 살펴보고자 한다. 비즈니스 모델에 대해서는 BOL, MOL, 그리고 EOL 부문으로 나누어 주요 문제들을 살펴볼 것이다. 본 연구의 구성은 다음과 같다.
이론/모형
이에 따라, RFID 시스템도, 단순한 RFID tag에서부터 센서의 유무, battery의 장착 여부, 전파 수신거리, 메모리의 특성 및 사이즈 등의 사양에 따라서 여러 가지가 있을 수 있다. 이러한 여러 가지 RFID 시스템을 통칭하기 위해 본 연구에서는 PEID(Product Embedded Information Device)라는 용어를 사용하기로 한다. PEID는 제품 라이프 사이클 전주기에 걸쳐서 발생하는 제품 정보의 저장과 활용을 목적으로 제품에 내제되어 있는 정보 디바이스를 지칭하는 용어이다.
성능/효과
또한, 제품이 어떠한 환경하에서 쓰여졌으며, 제품 사용자의 습관은 어떠했는지를 데이터 수집을 통해 분석할 수 있다. 제품의 성능 저하는 제품 사용 환경 정보와 밀접한 연관관계가 있으므로 이들 간의 관계 분석을 바탕으로 특정 사용 환경에서의 제품의 성능을 예측 할 수 있고 제품 failure가 일어나기 전에 미리 적절한 조치를 취할 수 있다. 즉, 제품의 예방보전(preventive maintenance)이 아닌 예측 보전(predictive maintenance)을 수행 할 수가 있다.
이런 데이터들을 바탕으로, 수집되어진 EOL제품들의 사용가치를 효율적으로 제고할 수 있다. 즉, 현재 제품의 사용가치를 평가하여, 각 제품 혹은 부품들의 처리에 대한 최적의 의사결정을 통해, EOL 단계의 제품들의 가치를 최대화할 수 있다. 예를 들어, 재제조에 의한 리싸이클링인가? 혹은 재처리에 의한 리싸이클링인가? 혹은 해체 후 재활용하는가? 아니면 바로 폐기하는가? 등의 제품 사후 처리에 관한 문제들을 제품 상태와 전체 복원 비용 및 수익에 관한 정보들을 고려하여 기업의 이익이 최대가 되는 방향으로 풀어야 한다.
Saar와 Thomas(2003)는 PLM에서 원자재 및 제품에 바코드와 RFID tag를 어떻게 접목시킬 수 있는지에 대해 논하였다. 특히, RFID 기술이 제품 생산과 판매 유통뿐 아니라 리사이클링, 재사용 등 EOL 관리를 효율화하는데 기여할 수 있다고 언급하였다. Hans 외 3인(2004)은 자동차 범퍼의 리사이클링에 RFID 기술을 응용하는 예를 들면서, EOL 단계에서의 RFID의 활용성과 의사결정 툴에 대해 언급하였다.
후속연구
이들 타입의 PEID는 주로 white goods이나 공작기계와 같은 장치, 설비 기계류 제품들(machinery products)에 적용되어질 수 있을 것이다. 그리고 마지막으로 Type 9와 10은 센서, RFID tag 및on-board computer조합의 PEID를 나타낸 것으로, machinery products를 포함해서 자동차, 기차, 중장비 기계와 같은 보다 큰 사이즈의 제품들에 적용되어 질 수 있을 것이다. <표 2>는 위에서 언급한 비즈니스 모델들과 이의 운용에 필요한 필수 정보들에 대해 정리해 놓은 것이다.
이밖에 제품 종류에 따라서, 제품 라이프 사이클 프로세스와 정보의 흐름을 파악하기 위한 참조 모델들이 만들어져야 할 것이다. 기술적인 측면에서는 PEID의 PLM 응용 모델 적용 시에 발생할 수 있는 제품 정보 보안에 대한 문제가 필히 다루어져야 할 것이다.
또한, DfX를 적용할때 수집된 제품 라이프 사이클 데이터들을 반영하기 위해서, 각 DfX 마다 필요로 하는 정보를 미리 정의하고 이를 어떻게 수집된 라이프 사이클 데이터로부터 얻을 수 있는지를 살펴보아야 한다. 덧붙여, 이렇게 해서 얻어진 정보를 어떻게 DfX를 위해 체계적으로 적용할 수 있는지에 대한 연구가 이루어져야 한다.
즉, 제품 상태에 대한 예측을 바탕으로, 리사이클링, 재사용 및 폐기 처분을 위한 제품 공급 물량을 미리 예측할 수 있다. 따라서 재제조 업체나 폐기업자로부터 필요한 제품 혹은 부품에 대한 리사이클링, 재사용, 및 폐기 물량에 대한 수요를 알 수만 있다면, 역물류 계획을 최적화할 수 있을 것이다.
추후 연구과제로는, 먼저, BOL, MOL, 그리고 EOL 단계에서 제시된 응용 문제들을 효율적으로 해결하기 위한 방안이 상세하게 제시되어져야 할 것이다. 또한, PEID 도입으로 인한 수익 효과 분석이 비즈니스 모델 별로 이루어질 수 있을 것이다. 이밖에 제품 종류에 따라서, 제품 라이프 사이클 프로세스와 정보의 흐름을 파악하기 위한 참조 모델들이 만들어져야 할 것이다.
이를 구현하기 위해서는, 제품 성능 저하 정보와 사용 환경정보 간에 relation에 대해서 자세한 통계분석이 필요하며, 이를 바탕으로 예측 보전을 하기 위한 밑바탕이 되는 reference 데이터를 구축해야 한다. 또한, reference 데이터와 제품 사용 환경정보를 바탕으로 현재의 제품 성능 정보를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 필요하다. 이와 더불어, 언제 제품을 수리하는 것이 최적인지를 결정하는 의사결정 알고리즘의 개발도 필요하다.
이를 바탕으로 제품과 기계, 시스템 간에 실시간으로 정보들을 교환하고 의사결정을 할 수 있는 프로토콜 및 프레임워크가 개발되어져야 한다. 또한, 실시간 생산계획 및 스케줄링을 위해 어떠한 데이터들을 새롭게 필요로 하는지가 조사되어져야 한다.
이를 바탕으로 조기에 shop floor상의 문제점을 파악 할 수 있어서 이상 상황에 대한 빠른 대처가 가능하게 된다. 또한, 제품의 유통 및 판매 상황 등에 관한 정보를 바탕으로 미래에 발생할 수 있는 수요를 보다 정확히 예측할 수 있기 때문에, 이를 바탕으로 실시간 생산 계획 및 스케줄링을 실행할 수가 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 PLM에서 PEID를 어떻게 응용할 수 있는지에 대하여 하드웨어와 소프트웨어 관점의 기술적인 프레임워크와 비즈니스 모델 관점에서 살펴보았다. 본 연구가 앞으로 진행 될 제품 라이프 사이클 운용의 최적화를 위한 여러 연구들과 기업들의 성공적인 PLM 도입 및 활용에 밑거름이 될 수 있으리라 생각한다.
이를 구현하기 위해서는, 수집되어진 정보를 바탕으로 제품 degradation 상태를 분석할 수 있는 degradation function을 정의하는 일이 필요하다. 이 함수 값이 주는 결과를 토대로 제품 디자인 개선을 위한 컴포넌트들을 찾고, 주원인을 발견하여 해결하기 위한 방법론을 개발하여야 한다. 또한, DfX를 적용할때 수집된 제품 라이프 사이클 데이터들을 반영하기 위해서, 각 DfX 마다 필요로 하는 정보를 미리 정의하고 이를 어떻게 수집된 라이프 사이클 데이터로부터 얻을 수 있는지를 살펴보아야 한다.
즉, 물자 조달에서부터 제조, 물류·유통, 영업, 마케팅을 거쳐 고객의 손에 이르기까지의 모든 물자와 정보 및 자금의 흐름을 제품과 장비 정보의 공유를 통해, 언제, 어디서나, 세밀하게, 실시간으로 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 새로운 주문이 접수되면 실시간으로 가용 재고 및 생산능력, 운송 및 유통 비용 등을 분석하여 어떻게 생산하여, 어디에 보관하고, 어떻게 배달하는 것이 좋으며, 예상 납기는 언제가 될 지에 대해 최적의 방법으로 계획하고 관리 할 수 있다. 이는 기존의 공급망 관리가 다루지 못했던 세밀한 부분의 정보까지, 즉 item레벨의 정보까지, RFID 기술을 이용함으로 인해 기존의 공급망 관리가지향 했던 목표, 즉, 시스템의 왜곡 현상(Bullwhip effect)을 줄이고 고객의 요구에 신속한 대응이 진정으로 가능하도록 하게 만든다.
하드웨어 및 소프트웨어 측면에서는, 제품 라이프 사이클 전체 영역에 걸쳐서 쓰일 수 있는 확장 RFID 시스템의 개념과 시스템 응용 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 즉, 다양한 센서, RFID tag, 기타 하드웨어 장치, 네트워크 통신 및 네트워크 프로토콜로 이루어진 하드웨어 인프라와 응용 소프트웨어들에 대한 연구가 이루어져야 한다. 비즈니스 모델 측면에서는, 이러한 확장 RFID 시스템을 어느 분야에 응용할 수 있는지를 제품 라이프 사이클 관점에서 살펴 보아야 한다.
또한, 한 제품에 대한 예측 보전뿐만 아니라, 비슷한 사용 환경을 갖는 제품 그룹들에 대해, 효율적으로 예측정비/서비스를 시행할 수 있는 방법이 만들어져야 한다. 즉, 복수 개의 제품들에 대한 예측 보전 정책을 같이 고려하여 수립함으로써, 전체 보전비용을 최적화하는 방법을 개발하는 것이 필요하다.
추후 연구과제로는, 먼저, BOL, MOL, 그리고 EOL 단계에서 제시된 응용 문제들을 효율적으로 해결하기 위한 방안이 상세하게 제시되어져야 할 것이다. 또한, PEID 도입으로 인한 수익 효과 분석이 비즈니스 모델 별로 이루어질 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
제품 라이프 사이클을 세 부분으로 나눈다면?
일반적으로 제품 라이프 사이클은 크게 BOL(Beginning of Life), MOL(Middle of Life), 그리고 EOL(End of Life), 이렇게 세 부분의 영역으로 나누어 볼 수 있다. BOL은 제품의 설계 및 생산 단계의 영역을 나타내며, MOL은 제품의 유통 및 고객의 사용, 그리고, 유지/보수 단계들을 나타낸다.
제품 라이프 사이클 중 EOL란?
BOL은 제품의 설계 및 생산 단계의 영역을 나타내며, MOL은 제품의 유통 및 고객의 사용, 그리고, 유지/보수 단계들을 나타낸다. 마지막으로, EOL은 사용가치가 끝난 제품의 수집(Collection), 해체(Disassembly), 재제조 (Remanufacturing), 리사이클링(Recycling), 재사용(Reuse) 및 폐기(Disposal) 단계들을 가리킨다. 제품이 이 세 단계들을 거치는 동안에 수많은 제품 관련 라이프 사이클 데이터들이 생성되어진다.
제품 라이프 사이클 관리의 비전은 무엇인가?
PLM은 제품 설계 엔지니어, 생산 기술 엔지니어, 영업 사원, 유통업자, 서비스/정비 엔지니어, 제품 사용 고객, 재제조 엔지니어, 재사용업자, 폐기 업자들 간의 상호 협력을 제한해 왔던 장벽을 허무는데 초점이 맞추어져 있다. 즉, 제품 전체 라이프 사이클에 걸쳐서, 디지털화 된 제품 라이프 사이클 데이터들을 공유하고 이용함으로써 각 부문 및 전체의 효율성을 극대화하고자 하는 것이 PLM의 비전이라 할 수 있다. PLM에서 제품 라이프 사이클 데이터의 공유 및 활용을 위한 열쇠는 언제, 어디서나, 필요한 데이터를 모니터링, 저장, 추적 및 활용할 수 있는 인프라를 구축하는 일이라고 할 수 있다.
참고문헌 (12)
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