[논문]IoT 기반의 한국형 Smart Factory 의사결정시스템 플랫폼에 대한 연구 - 대구/경북 부품소재 기업을 중심으로

사공운

doi:10.17662/ksdim.2016.12.1.001

[국내논문] IoT 기반의 한국형 Smart Factory 의사결정시스템 플랫폼에 대한 연구 - 대구/경북 부품소재 기업을 중심으로
Research about the IoT based on Korean style Smart Factory Decision Support System Platform - based on Daegu/Kyeongsangbuk-do region component manufacture companies 원문보기

디지털산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management, v.12 no.1, 2016년, pp.1 - 12

Abstract ▼ AI-Helper

The current economic crisis is making new demands on manufacturing industry, in particular, in terms of the flexibility and efficiency of production processes. This requires production and administrative processes to be meshed with each other by means of IT systems to optimise the use and capacity utilisation of machines and lines but also to be able to respond rapidly to wrong developments in production and thus to minimise adverse impacts on the business. The future scenario of the "smart factory" represents the zenith of this development. The factory can be modified and expanded at will, combines all components from different manufacturers and enables them to take on context-related tasks autonomously. Integrated user interfaces will still be required at most for basic functionalities. The complex control operations will run wirelessly and ad hoc via mobile terminals such as PDAs or smartphones. The comnination of IoT, and Big Data optimisation is bringing about huge opportunities. these processes are not just limited to manufacturing, anywhere a supply chain environment exists can benefit from information provided by linked devices and access to big data to inform their decision support. Building a smart factory with smart assets at its core means reaching those desired new levels of productivity and efficiency. It means smart products that leverage advanced traceability, connectivity and intelligence. For businesses, it means being able to address the talent crunch through more autonomous. In a Smart Factory, machinery and equipment will have the ability to improve processes through self-optimization and autonomous decision-making.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

경북권역의 부품제조기업을 중심으로 IoT 기반의 생산운영 Tracking & Controlling 기술개발을 통한 Smart Factory 의사결정지원시스템 플랫폼 구현에 관한 연구를 진행하고자 한다.

가설 설정

본 연구에서 논의한 Mobile 기반의 생산운영 Tracking & Controlling 기술을 통하여 의사결정지원 정보 실시간 분석 환경을 설계함으로 그 기술적 파급효과가 클 것이다. 우선 기업이 운영하는 Application의 Interface 취합성이 많이 감소 할 것이다. 기존 전사적인 Application을 운영할 경우 각 Application간의 Interface는 N*(N-1)만큼 발생하게 된다.

제안 방법

분석기반의 과학적인 의사결정을 가능하게 하고 기존의 DB 시스템과 결합하여 분석하므로 의사 결정의 효율성을 증대시킨다. Insight 추출을 통한 의사결정 지원 정보를 실시간으로 분석하는 환경을 구축한다. 효과적인 의사결정 지원 프로그램 구축을 위한 필수적인 요건은 다음과 같다.
데이터의 접근, 수집, 보관, 분석 등 정확한 비즈니스 의사 결정을 위해 Big Data 분석 방식의 BI(Business Intelligence) and Reporting 기능을 제공하게 된다. 업무효율 최적화에 따른 검수/검사, 생산관리, 부적합관리, 재고조사 부분에서의 효율성 증대 효과가 크다.
자동분석 기능에는 특정 설비 및 생산 정보의 자동 적출을 통해 설비 가동 조건 변경과 불량 관계를 분석하는데, 이는 Hadoop을 활용하여 설비 관련 환경 변수값을 저장한다. 또한 빅 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 통해 고질적 불량 해결 및 전사적 측면의 사고에 대한 예측을 하도록 한다. 설비 안전과 가동성 향상 및 생산성 향상 방안을 적용하여 수율 향상 방안을 제시한다.
현장의 필요에 따른 저장 데이터의 종류 및 기간을 설정하고 데이터, Log, 이력 등의 전체 데이터를 분석한다. 또한 실시간 검색 기능을 제공하고 데이터의 시각화를 위해 다양한 보고서 기능과 사용자 정의의 대시보드 생성 기능을 구축한다. 실시간 모니터링 예측/감지 기능이 추가 되어야 한다.
다양한 통계적 모델(R통계분석 및 경영과학기법 적용)을 통해 수집, 제조, 출하, 고객, 보증에 이르는 전체 관점의 품질 관리를 고려해야 한다. 문제 발생에 따른 데이터 분석을 통해 품질, 설비오류, 오작동, 수율, 생산성 등의 적용 범위를 설정한다. 효율적인 분석 및 데이터의 특성에 맞추어 가장 효율적인 장소에 저장하고 복잡한 연계분석과 동시 처리가 필요한 데이터는 서버에서 처리하고, 단순한 데이터는 Hadoop 또는 NoSql에서 처리하도록 한다.
또한 빅 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 통해 고질적 불량 해결 및 전사적 측면의 사고에 대한 예측을 하도록 한다. 설비 안전과 가동성 향상 및 생산성 향상 방안을 적용하여 수율 향상 방안을 제시한다. 생산 설비 고장 방지 및 적절 시점의 사전 예방 정비가 가능하다.
다양한 수집 인터페이스를 제공하여야 하며 Hadoop을 활용한 설비 관련 환경 변수값을 저장하고 대용량 데이터의 안정적 저장소가 확보 되어야 한다. 현장의 필요에 따른 저장 데이터의 종류 및 기간을 설정하고 데이터, Log, 이력 등의 전체 데이터를 분석한다. 또한 실시간 검색 기능을 제공하고 데이터의 시각화를 위해 다양한 보고서 기능과 사용자 정의의 대시보드 생성 기능을 구축한다.

성능/효과

이로 인한 관리가 용이해지고, 사용자의 요구에 빠르게 대처할 수 있어 기존생산정보시스템 보다 운영효율이 극대화 될 수 있다. Insight 추출을 통한 의사결정지원 정보의 실시간 분석 환경을 구축 함으로서 기존의 DB 시스템과 결합하여 의사결정의 효율성을 증대시킬 수가 있다.
기존 전사적인 Application을 운영할 경우 각 Application간의 Interface는 N*(N-1)만큼 발생하게 된다. 그러나 본 연구를 통한 기술이 적용될 경우 각 Application의 공유 Data가 클라우드 서버를 통해 동시에 공급되므로 Interface는 N*2로 줄어들어 불필요한 문서작업을 줄임과 동시에 생산효율을 높일 수가 있다. 이로 인한 관리가 용이해지고, 사용자의 요구에 빠르게 대처할 수 있어 기존생산정보시스템 보다 운영효율이 극대화 될 수 있다.
제조업의 노동력 감소 및 숙련공의 고령화 가속과 제조분야에 대한 업무기피 현상의 심화에 대해 제조업의 업무기피 현상의 분석 및 제조업 전반의 노동가치 향상을 위한 해결방안이 마련되어야 할 것이다[4]. 둘째, Human Error로 인한 제조현장의 실데이터(재고량, 생산량 등)와 활용 데이터의 불일치 및 데이터의 취합과 정리에 소요되는 인적/시간적 추가 비용이 발생하고 의사결정권자에 잘못된 데이터 전달로 발생하는 경영적 문제가 발생한다. 따라서 NFC R/W을 통하여 설비별 현황 관리 및 모바일 Tracking 과 Controlling을 접목하여 측정, 분석기술을 통해 비용을 절감하여 수익성을 개선시키는 것이 글로벌 경쟁 시대에 있어서 제조업 기업들이 생존 할 수 있는 길이 될 수 있다.
본 연구를 진행하기 위하여 한국생산기술연구원 분석 및 대구/경북지역의 제조업 기업인 유성정밀공업을 포함한 16개 기업을 대상으로 요구사항을 분석한 결과 제조 방법에 따라 발생하는 비용은 전체 제조비용의 약 48%를 차지하고 있다. 제조방법에 따라 상당한 불필요한 비용이 발생하고 있다는 것을 알 수 있다.
사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 임베디드시스템 등의 기술을 접목해 숙련공의 지식과 Know-how를 활용하고 노동생산성 향상에 기여하며 NFC/RFID 기반 설비생산정보의 자동 전송, 공정별 진행사항 추적 및 생산성 분석을 통하여, 데이터 분석기반의 최적화된 의사결정지원을 지원한다. 실시간 설비 모니터링, 장비의 원격 제어, Lot 추적성 용이, 기기, 설비, 작업자에게 센서를 부착해 정보를 서버로 수집하고 관리하는 체계 구축하여 사물인터넷 관련 통계 데이터 확보, IoT 관련 기술의 보급 및 모니터링, 사회 경제적 관점에서 IoT 효과를 측정 할 수 있다. 정보를 수집,전송, 해석 등 이를 활용하여 농업, 도시, 환경, 유통, 의료 등의 생산성을 높이고 신규 서비스와 비즈니스의 방향을 제시 할 수 있으며, 지역 인프라와 경영 환경 개선을 위해 클라우드, M2M 등 차후 최첨단 ICT 기술을 종합적으로 활용하고 서비스로의 확대를 기대한다.

후속연구

Mobile Device를 통한 생산감시/제어/보전업무/비상업무를 위한 실시간 정보 제공으로 업무의 효율화를 추진함으로써 생산 활동에 자원을 집중할 수가 있고, 대구/경북지역의 제조기업과의 분석결과 제조 현장에서 생성되는 Data 수집에 필요한 시간 및 비용을 50% 이상 절감 할 수 있을 것으로 기대된다.
그림 3에서 알 수 있듯이 제조현장과 관리자 및 의사결정자 상호간의 업무흐름의 단절로 인한 효율성의 저하는 기업 부가가치를 저하시킨다. Smart Factory 기반의 의사결정 시스템 지원 시스템의 구축을 통한 효율성 극대화로 제조기업의 부가가치 상승 및 지역 경제 활성화에 좋은 기회가 될 것이다. 이를 위해 한국형 스마트 팩토리 기반의 의사결정 지원 시스템을 구축하여야 한다.
제조업이 금융위기 극복의 핵심 동인으로 재조명되면서 주요국간 ICT 기반을 활용한 제조업 선진화 경쟁이 치열하다. 따라서 향후 제조업의 핵심경쟁력은 IoT, 빅데이터 등의 SW 중심으로 급격히 변화하고 있으며 초연결 제조생태계에 있다고 볼 수 있다. 글로벌화, 인구구조의 변화, 에너지 형태 전환이라는 끊임없는 사회적 변화와 함께 제조업을 둘러싼 환경도 급변하고 있다.
지역 내의 영세한 제조업의 현실을 감안 할 때, 가격대비 효율성을 극대화 할 수 있는 플랫폼이 개발되어 공급 되어야 할 것이다. 또한 현장의 데이터 수집 능력이 기업의 새로운 경쟁력이며, 가공되지 않은 Raw Data를 수집하는 능력은 기업의 경쟁력과 생산성 향상에 크게 기여 할 것이다. 무엇보다 센싱기술, 유무선 통신 및 네트워크 기술, 인터페이스 기술 등이 중요한 역할을 하게 된다.
매출, 고용, 순익면의 경제적 측면의 파급효과를 기대 할 수 있을 것이며, 지역 내 부품제조 중소기업 중심적 기술개발 및 접목을 통한 경쟁력 증대효과를 가져 올 수 있을 것이다. 또한 고급인재 영입, 양질의 일자리 창출 등의 파급효과를 기대하며, 산학연관의 힘을 결집하여 지역 제조업의 위상을 강화 할 수 있다.
본 연구에서 논의한 Mobile 기반의 생산운영 Tracking & Controlling 기술을 통하여 의사결정지원 정보 실시간 분석 환경을 설계함으로 그 기술적 파급효과가 클 것이다.
실시간 설비 모니터링, 장비의 원격 제어, Lot 추적성 용이, 기기, 설비, 작업자에게 센서를 부착해 정보를 서버로 수집하고 관리하는 체계 구축하여 사물인터넷 관련 통계 데이터 확보, IoT 관련 기술의 보급 및 모니터링, 사회 경제적 관점에서 IoT 효과를 측정 할 수 있다. 정보를 수집,전송, 해석 등 이를 활용하여 농업, 도시, 환경, 유통, 의료 등의 생산성을 높이고 신규 서비스와 비즈니스의 방향을 제시 할 수 있으며, 지역 인프라와 경영 환경 개선을 위해 클라우드, M2M 등 차후 최첨단 ICT 기술을 종합적으로 활용하고 서비스로의 확대를 기대한다.
현장에 직접 찾아가서 사물로부터 정보를 수집하는 것보다 원격으로 목적을 이루는 것이 효과적이며, 향후 IoT의 사용가치를 높이기 위해서는 원격제어시스템(Remote control System)과의 연계로 고성능 Total Solution을 구축하여야 한다. 클라우드 컴퓨팅을 활용한 실시간 물리적 및 정보통신 기술적 보안(Physical and IT security) 문제에 대한 해결방안 연구 및 시장창출이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	gdp 대비 제조업 비중이 20%이상인 나라는?	GDP 대비 제조업 비중이 20%이상인 한국(31%), 중국(41%), 독일(21%)의 경제는 일본, 미국, 영국에 비해 지난 2008년 금융위기 이후 빠른 속도의 경제 회복세를 보이고 있다. 특히 한국의 경우, 금융위기 이후 제조업의 GDP 성장 기여율이 60%(‘10)에 달하며 경기 회복에 결정적인 역할을 하고 있는 상황이다[1].
	한국의 경기 회복에 결정적인 역할을 하고 있는 산업은?	GDP 대비 제조업 비중이 20%이상인 한국(31%), 중국(41%), 독일(21%)의 경제는 일본, 미국, 영국에 비해 지난 2008년 금융위기 이후 빠른 속도의 경제 회복세를 보이고 있다. 특히 한국의 경우, 금융위기 이후 제조업의 GDP 성장 기여율이 60%(‘10)에 달하며 경기 회복에 결정적인 역할을 하고 있는 상황이다[1]. 제조업 비중이 비교적 높은 독일, 핀란드 등도 성장세를 보이고 있으며, 독일의 경우 industry 4.
	선진 기업들이 제조공장을 개도국에서 본국으로 회귀 시킬 수 있게된 이유는?	선진 기업들은 개도국으로 이전 했던 제조공장을 다시 본국으로 회귀시키고 있다. 공장 자동화로 인해 필요한 노동자수가 감소하면서 인건비 걱정들이 줄어든 것이다. 제조업이 금융위기 극복의 핵심 동인으로 재조명되면서 주요국간 ICT 기반을 활용한 제조업 선진화 경쟁이 치열하다.

참고문헌 (9)

H. Kim, J. H. Park, K. Y, Kim, Y. K Park, "Smart Factory Based on ICT Technology," ETRI, Electronics and Telecommunications Trends, 2014.
"Connected Smart Factory Basic Plan," 2014 Kor-EU Connected Smart Factory Global Conference, 2014.
W. C Jung, C. S Shin, "Wireless Sensor Network MAC Standard Technology Trend," TTA Journal Vol 129.
한국정보화진흥원, "인더스트리 4.0과 제조업 창조경제 전략," 제2호, 2014.
오문석, "IoT 시대 효과적인 커뮤니케이션을 위한 스마트 미러 UX 평가 연구," 디지털산업정보학회 논문지, 제11권, 제1호, 2015.

원문보기 상세보기
IEEE Std 802.15.4-2006, IEEE Standard for Information technology - Telecommunications and information exchange between systems - Local metropolitan area networks - Specific requriments, Part 15.4: Wireless Medium Access Comtrol(MAC) and Physical Layer(PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks, 2006.
최희식, 조양현, "사물인터넷 보안 문제 제기와 대안," 디지털산업정보학회 논문지, 제11권, 제1호, 2015.

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POSRI 비주얼리포트, "스마트공장 어디까지 왔나?," 2015.
Deloitte Anjin Review, "유연생산체계를 구현하는 Smart Factory 생산전략의 효과적 운영," 2015, No 4.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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