[논문]다품종 소량 생산 체제의 스마트 공장 구축 사례: (주) IDIS를 중심으로

오세남; 박원철; 류문찬; 이민구

doi:10.7469/jksqm.2018.46.1.011

문제 정의

END to END 적용 체계 구축이다. 공정과 공급망 전체의 지능화를 위한 대ㆍ중ㆍ소기업 간 협업체계 구축과 기업 지원 사업을 수행하는 것이다. 중소기업 및 공급 업체의 적극적인 참여 없이 완전한 스마트 공장의 구축은 불가하다.
업계에서 제조형태가 같더라도 그 제조 문화가 달라 타사의 구축사례를 그대로 적용하지 않고, 자체적으로 스마트 공장의 정의를 재해석하여 회사 사정에 적합한 시스템을 구현하였다. 따라서 본 논문에서는 제4차 산업혁명 시대의 제조업 형태로써 예측되고 있는 개인형 기업 즉, 다품종 소량 생산 체제 제조업의 구축과 Re-shoring 의 안정화를 위해 스마트 공장의 정의, 국제적 동향, 국내 제조사 ㈜IDIS의 구축 사례를 소개하여 스마트 공장을 구축하고자하는 다른 기업들에게 도움을 주고자한다. 본 논문의 내용은 기업에서 실제로 수행한 프로젝트를 정리한 것으로 다소 표현이 거칠거나 수행된 내용에 대한 설명이 미흡할지 모르나 가능한 한 수행된 내용을 그대로 정리하고 전달하는데 주안점을 두었다.
본 논문에서는 ㈜IDIS의 스마트 공장 구축 방향과 사례를 소개하였으나, 이 밖에 다양한 생산 현장에서 다양한 방법으로 스마트 공장 구축을 준비하는 기업들에 대해 소개하고 그 중 어떤 방법이 가장 좋은지를 검토하는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다. 또한 본 논문에서 소개 된 ㈜IDIS는 조직적인 개선 문화가 정착되어 있고, 내부 IT 조직의 활용으로 핵심기술인 정보통신기술 솔루션에 대한 이해도가 높아 전체적으로 높은 수준에서의 스마트 공장 구축 방향이 소개되었으나, 인적/물적 자원이 거의 없거나, 개인형 기업의 스마트 공장 구축 방향을 제시하는 것도 유익한 연구가 될 것이다.
본 논문에서는 다품종 소량 생산체제의 스마트 공장 구축 방향을 제시하기 위해 스마트 공장의 개념과 ㈜IDIS의 구축사례를 소개하였다. 전체적인 시스템 구축은 각 공정별로 모듈화 하여 정보화, 지능화, 연결화를 추진하고 있으며 근간에는 독자적인 정보통신기술 시스템이 존재하고 있다.
따라서 본 논문에서는 제4차 산업혁명 시대의 제조업 형태로써 예측되고 있는 개인형 기업 즉, 다품종 소량 생산 체제 제조업의 구축과 Re-shoring 의 안정화를 위해 스마트 공장의 정의, 국제적 동향, 국내 제조사 ㈜IDIS의 구축 사례를 소개하여 스마트 공장을 구축하고자하는 다른 기업들에게 도움을 주고자한다. 본 논문의 내용은 기업에서 실제로 수행한 프로젝트를 정리한 것으로 다소 표현이 거칠거나 수행된 내용에 대한 설명이 미흡할지 모르나 가능한 한 수행된 내용을 그대로 정리하고 전달하는데 주안점을 두었다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

제안 방법

이런 위험을 해결하기 위해 제품 개발 단계에서 표준화 된 자재 리스트를 활용 하여 설계하는 것이 중요하다. ㈜IDIS는 ERP, MES 및 WEB 서버의 빅 데이터 등을 활용 관리대상 자재를 지속적으로 모니터링 하여 자재를 기능별, 외관별, 제조사별로 통합화 한다. 자재의 구매 방법 별 단가 비교 검토 및 자재 활용 방안의 다각화 등을 통해 사용 자재 종수를 최소화 및 표준화 한다.
영업 오더 접수에 따라 생산 계획 반영 시 재고 부족 등으로 발생되는 문제 자재의 산출과 해당 자재의 입고 현황을 지속적으로 모니터링 하는 것이 핵심이다. ㈜IDIS는 ERP와 MES를 활용 영업 오더 별 문제 자재를 도출하고, 생산 계획에 따른 미출 자재의 실시간 입고 현황을 현장에 위치한 모니터로 중계하여 실시간으로 모니터링 한다. 해당 사례를 구축하기 위해 전산과 실물 재고의 일치화 작업이 반드시 선행 되어야 한다.
고객의 요구사항이 반영된 검사 기준의 수립과 로트를 대변하는 최적의 샘플링 결정이 핵심이다. ㈜IDIS는 MES를 활용 앞 서 소개된 실시간 저장 및 공유 되는 최신의 제품/자재 사양 즉, 고객 요구사항을 기준으로 검사 현장에서 태블릿 PC, 데스크탑을 통해 확인 및 검사 진행되며, 제품/자재와 관련된 전체 품질 이슈 이력 분석으로 선택적 집중검사가 가능하다.
제품 개발 단계에서 공정 별 현실적인 작업 표준시간 산출을 통한 LOB 도출과 양산 단계에서 LOB를 주기적으로 체크하여 병목현상 등 문제 공정을 찾아 지속 개선 최적화하는 것이 핵심이다. ㈜IDIS는 낭비제거 솔루션인 OTRS(Operating Time Research Software)를 활용하여, 제품 개발 단계에서 파일럿생산을 할 때 생산과정을 녹화/동작 분석하여 작업표준시간 및 최적 LOB를 도출 한다. 양산단계에서는 MES를 통해 생산 공정 작업자 별 작업표준시간과 실제 소요되는 생산 실적 처리 시간을 실시간 비교 분석하여 LOB를 체크하고, 이상 발생 시 알림을 주어 즉시 원인파악 및 개선 조치 시켜 실시간 LOB를 최적화 한다.
3) Out-sourcing JIT : 다품종 소량 생산의 자재 관리 비용 상승 위험을 해결 하는 방법은 다양하지만, 그 중 최적의 방법은 싼 가격에 좋은 품질의 자재를 필요한 만큼만 즉시 공급 받는 것이다. ㈜IDIS는 제품에 구성되는 매뉴얼과 같은 인쇄물에 대해 외부 인쇄 전문 업체와 전략적 제휴를 맺어 생산 기지 내 JIT 시스템을 구축하였다. ㈜IDIS는 설비를, 인쇄 전문 업체는 기술력(전문 인력)을 제공하고 있으며, 생산계획에 맞춰 원하는 품질의 인쇄물을 필요 수량만큼 공급받아 생산하고, 인쇄 내용 변경 등 다양한 변화에 유연하게 대처 한다.
제품 추적성 관리 효율화는 로트별 생산/품질 이력 정보의 추적시간을 단축시키는 것이 핵심이다. ㈜IDIS는 품질이상 발생 시 MES를 활용하여 해당 제품과 관련된 시리얼넘버 (생산오더, 제품코드, 자재코드 등) 조회를 통해 해당 제품의 각 생산 공정 별 작업자 및 작업시간, 공정/출하검사 품질 이슈 사항 별 조치 및 개선 사항 등 생산/품질 이력 정보를 추적하고, 공정에 구축 된 ㈜IDIS 보안 솔루션을 활용하여 생산 과정 녹화영상을 분석, 생산 공정 정보를 추적한다. 모든 정보는 실시간으로 수집/저장 및 확인 가능하여 추적 또한 실시간으로 진행이 가능하다.
불량 발생 시 불량 제품의 추적 및 조치시간을 단축시키는 것이 핵심이다. ㈜IDIS는 품질이상 발생 시 생산 공정에 구축된 ㈜IDIS 보안 솔루션을 통해 해당 로트의 생산 과정 녹화영상을 분석하여 불량 제품을 추적하고 문제의 제품만 재작업 한다.
데이터 분석 단계는 전사적 자원관리 시스템 (ERP), 제조 실행 시스템 (MES) 및 공급망 관리 시스템 (SCM) 순으로 진행하였다.
본 장에서 소개한 ㈜IDIS 스마트 공장의 4단계 융합 모델 수립에 따른 정보 자동화, 공장 운영 지능화, 비즈니스 연결화 구축을 통해 현재까지 다음과 같은 효과를 얻었다. 고객/공정 불량률 감소 등 제품의 품질 향상, 재고 관리 비용 약 60% 절감 및 생산효율 약 30% 향상에 따른 원가절감 효과를 얻었으며, 또한 고객으로부터 생산운영 및 VOC 대응 역량을 제품의 고부가가치로 인정받아 마케팅 효과 및 매출신장에 기여 하고 있다.
본 절에서 소개하는 IDIS형 스마트 공장의 구축은 앞 절에서 언급한 바와 같이 4단계 융합모델의 단계 순으로 진행하였다 [2].
2) 생산 실적 데이터 수집/저장 : 제품 구성 자재 중 중요 자재에는 시리얼넘버가 바코드형태로 라벨에 인쇄되어 부착되어 있다. 생산 각 공정, 작업자 별 해당 바코드를 스캐너로 인식하여 실적을 디지털 데이터화 한다. 생산 실적 데이터는 실시간 생산 실적 현황 관리, 생산 라인 편성 효율 관리, 제품 추적성 관리, 기종교체 업무 효율화 등에 활용 되며, 데이터화 방식은 Figure 5와 같다.
(주)IDIS는 세계적 기업과의 경쟁에서 우위를 갖추기 위한 전략으로 소품종 대량의 가격 경쟁력 보다 Q(quality), C(Cost), D(Delivery)를 만족 시키면서 고객 맞춤형 제품을 제공하는 고부가가치 전략을 내새움으로써 스마트 공장을 구축하기 시작했다. 업계에서 제조형태가 같더라도 그 제조 문화가 달라 타사의 구축사례를 그대로 적용하지 않고, 자체적으로 스마트 공장의 정의를 재해석하여 회사 사정에 적합한 시스템을 구현하였다. 따라서 본 논문에서는 제4차 산업혁명 시대의 제조업 형태로써 예측되고 있는 개인형 기업 즉, 다품종 소량 생산 체제 제조업의 구축과 Re-shoring 의 안정화를 위해 스마트 공장의 정의, 국제적 동향, 국내 제조사 ㈜IDIS의 구축 사례를 소개하여 스마트 공장을 구축하고자하는 다른 기업들에게 도움을 주고자한다.
최적화 실행 단계는 생산/공정 관리, 품질관리 및 자재 구매 및 관리 최적화 순으로 진행하였다.
표준화 단계는 설계 변경 내용 표준화, 자재 통합 및 표준화 그리고 Out-sourcing JIT 순으로 진행하였다.

대상 데이터

양산단계에서는 MES를 통해 생산 공정 작업자 별 작업표준시간과 실제 소요되는 생산 실적 처리 시간을 실시간 비교 분석하여 LOB를 체크하고, 이상 발생 시 알림을 주어 즉시 원인파악 및 개선 조치 시켜 실시간 LOB를 최적화 한다. 수집되는 LOB 데이터는 서버에 저장되어 MES를 통해 기간 별, 공정 별 LOB 경향 확인 및 분석하며, 분석데이터는 경영목표수립 등에 활용 된다. 생산라인편성효율 관리 사례는 Figure 11과 같다.

성능/효과

1) 설계 변경 내용 표준화 : 고객의 요청, 품질의 개선, 원가 절감 등의 사유로 제품의 설계 변경이 발생된다. 설계 변경 내용은 전사적으로 많이 활용되지만, 부서별 문화차이 등에 의해 사용하는 용어가 서로 달라 의사소통 장애로 업무 오류 사례가 발생 된다.
2) 생산 실적 데이터 수집/저장 : 제품 구성 자재 중 중요 자재에는 시리얼넘버가 바코드형태로 라벨에 인쇄되어 부착되어 있다. 생산 각 공정, 작업자 별 해당 바코드를 스캐너로 인식하여 실적을 디지털 데이터화 한다.
2) 자재 통합 및 표준화 : 다품종 소량 생산은 관리 대상 자재의 증가 및 MOQ(Minimum Order Quantity) 구매 방식에 따른 자재 과잉 구매로 인한 재고 관리 비용 상승 위험과 소량 구매에 따른 자재 구매 단가 상승의 위험을 갖고 있다. 이런 위험을 해결하기 위해 제품 개발 단계에서 표준화 된 자재 리스트를 활용 하여 설계하는 것이 중요하다.
3) Out-sourcing JIT : 다품종 소량 생산의 자재 관리 비용 상승 위험을 해결 하는 방법은 다양하지만, 그 중 최적의 방법은 싼 가격에 좋은 품질의 자재를 필요한 만큼만 즉시 공급 받는 것이다. ㈜IDIS는 제품에 구성되는 매뉴얼과 같은 인쇄물에 대해 외부 인쇄 전문 업체와 전략적 제휴를 맺어 생산 기지 내 JIT 시스템을 구축하였다.
두 번째, 고객의 요청, 품질 개선 및 원가절감 등의 다양한 변화를 즉각적으로 생산 공정에 적용하여 생산 오류를 방지 하는 것이다. 최신의 정보가 실시간으로 생산 작업자에게 이해하기 쉽게 공유 되고, 생산 작업자의 실수가 발생되지 않도록 생산 시스템을 실수방지화 하는 것이 핵심이다.
7대 제조 산업 (자동차, 모바일, 로봇, 보안, 바이오, 환경, USN(Ubiquitous Sensor Network)) 분야 별 필요한 핵심 요소기술을 도출하고 기술 개발의 우선순위를 선정하여 선택과 집중 지원 하는 것이다. 두 번째, 기술 표준화 및 개발 추진력/효율 향상 주도이다. 산ㆍ학ㆍ연의 구심점 역할이 되어 산업계의 협력을 유도하고, 개별 기술들을 종합/표준화하여 상호소통방식을 통일화 시키는 것이다.
두 번째, 다품종 소량 생산과 제품의 수명이 짧아짐에 따라 자재의 수명 또한 단축되면서 발생되는 부동/불용 자재의 재고관리 업무 효율화 이다. 모델의 단종 계획 반영 시 해당 모델과 관련된 전용 자재를 파악하여 관련 공급사로 실시간 공유하는 것이 핵심이다.
두 번째, 재불량 방지, 품질 노하우 축적을 통한 품질 고도화를 위해 시기 별(자재 입고, 생산, 출하) 발생되는 품질 이력의 관리 및 공유하는 업무의 효율화 및 현실화이다. 품질 이슈 발생 시 개선 요청 부서와 귀책 부서 또는 공급사 간의 의사소통은 실시간으로 이루어져 기록 저장되고, 제품과 관련된 모든 품질 이력이 생산 업무 관련된 모든 담당자들에게 알기 쉽게 노출시키는 것이 핵심이다.
세 번째, 고객이 요구하는 품질수준을 만족시키기 위한 샘플링 품질검사 업무의 신뢰도 향상이다. 고객의 요구사항이 반영된 검사 기준의 수립과 로트를 대변하는 최적의 샘플링 결정이 핵심이다.
세 번째, 재고 폐기 금액의 저감, 품질/납기 신뢰도 향상을 위한 공급망 관리 효율화 이다. 공급 자재와 관련된 모든 정보를 상호 실시간 공유 및 의사 결정하는 것이 핵심이다.
6) 웹 기반 데이터 수집/저장 : ㈜IDIS와 외부(고객, 공급사)간, ㈜IDIS 내부 조직 간의 서류적 업무에 대해 웹 시스템을 통한 디지털 데이터화 및 웹 서버 기록 저장하는 것으로, 크게 세 가지 유형으로 구분 된다. 첫 번째, ㈜IDIS와 고객 간에 이뤄지는 수주 접수, 기술문의 대응 등 VOC(Voice Of Customer) 접수 및 대응 업무, 두 번째, ㈜IDIS와 공급사간에 이뤄지는 공급자재의 문서적(품질, 환경) 승인 업무, 세 번째, ㈜IDIS 내부 조직 간에 이뤄지는 사양 결정, 설계변경 등 업무협조/결재/문서 공유 업무로 구분되며, 각각의 전문 인터넷 포털 사이트를 통해 디지털 데이터화하여 운영 되고, 모든 기록은 웹 서버에 저장된다. 이 자료들은 품질 검사 등에 활용되며, 서류적 업무 유형 별 디지털 데이터화 및 기록 저장은 Figure 7과 같이 요약 할 수 있다.
첫 번째, 갈수록 심화되는 단 납기 문제의 유연생산체제 구축 및 납기 품질 향상을 위한 자재 미출 관리 업무의 효율화 이다. 영업 오더 접수에 따라 생산 계획 반영 시 재고 부족 등으로 발생되는 문제 자재의 산출과 해당 자재의 입고 현황을 지속적으로 모니터링 하는 것이 핵심이다.
첫 번째, 품질이상 발생 시 빠른 개선을 통한 품질 신뢰도 향상을 위해 품질이상 발생 원인을 파악하는 제품 추적성 관리업무의 효율화이다. 제품 추적성 관리 효율화는 로트별 생산/품질 이력 정보의 추적시간을 단축시키는 것이 핵심이다.

후속연구

본 논문에서는 ㈜IDIS의 스마트 공장 구축 방향과 사례를 소개하였으나, 이 밖에 다양한 생산 현장에서 다양한 방법으로 스마트 공장 구축을 준비하는 기업들에 대해 소개하고 그 중 어떤 방법이 가장 좋은지를 검토하는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다. 또한 본 논문에서 소개 된 ㈜IDIS는 조직적인 개선 문화가 정착되어 있고, 내부 IT 조직의 활용으로 핵심기술인 정보통신기술 솔루션에 대한 이해도가 높아 전체적으로 높은 수준에서의 스마트 공장 구축 방향이 소개되었으나, 인적/물적 자원이 거의 없거나, 개인형 기업의 스마트 공장 구축 방향을 제시하는 것도 유익한 연구가 될 것이다.
MES를 활용 생산/품질검사 공정에서 제품 별 설계 변경이력 확인 가능하다. 생산/품질관리 최적화를 위한 설계 변경 사항을 생산 공정에 자동 반영하는 것으로 확대 적용할 계획이다.
세 번째, 생산 오류에 따라 발생되는 생산 유실을 최소화시키기 위한 품질 실패 비용 절감 방안 수립이다. 불량 발생 시 불량 제품의 추적 및 조치시간을 단축시키는 것이 핵심이다.
공장의 모든 흐름은 정보통신 기술 시스템이 제어 하여 최적의 효율로 생산되며, 주문 수정, 취소 등과 같은 다양한 변화에 즉각적으로 대처 한다. 스마트 공장 구축을 통해 사무업무, 생산 작업등 종합 생산성 향상과 사용 에너지 절감으로 제품의 원가는 절감되고, 주문 맞춤형 생산, 품질/납기 신뢰도 향상으로 수익률 개선과 매출신장이 기대된다.
특히 출하된 제품이 고객으로부터 클레임이나 검사 이상 유무등 문의가 발생할 경우 증거자료로 활용된다. 차후 영상분석, A.I. 기술 적용을 통해 실시간 작업 오류 방지 등의 업무로 활용될 계획이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	4차 산업혁명의 핵심은 무엇입니까?	최근에는 사이버 물리시스템(cyber-physical system)과 사물인터넷(internet of things)의 기술을 융합하여 새로운 가치를 창출해내는 4차 산업혁명에 직면하고 있다. 4차 산업혁명의 핵심은 “모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회”를 구축하는 데에 있다. 빅 데이터, 인공지능 로봇, 사물인터넷, 3D 프린팅, 무인자동차, 나노바이오기술 등이 융합하여 새로운 것을 창조하는 파괴적 기술(disruptive technology)이 중심이 되며 그 속도와 파급력은 빠르고 광범위하다.
	기술발전에 따라서 제조업의 형태가 어떻게 변화하였습니까?	기술 발전에 따라 산업 혁명이 이루어지면서 제조업의 형태도 변화되어 왔다. 제1차 산업혁명 시대는 증기기관과 기계식 설비 도입으로 가내 수공업의 제조 형태에서 기계식 공장으로 변화 하였고, 제2차 산업혁명 시대는 전기와 컨베이어 라인 설비 도입으로 대량생산체제가 구축되었다. 오프라인에서의 혁명인 제1, 2차 산업혁명과 달리 제 3차 산업혁명시대에는 온라인 혁명으로 인터넷의 등장과 디지털화 기술, 로봇 설비 도입으로 제조 생산 체계는 부분 자동화 되었다. 스마트 공장은 오프라인과 온라인이 융합되는 혁명인 제4차 산업혁명 시대에 디지털화/아날로그화 융합 기술과 A.I.를 통해 구축되는 고객 맞춤형 유연 생산체계를 갖춘 초 연결 제조 공장으로 정의 되고 있다 [8].
	스마트 공장이 구축될 경우 발생되는 이점은?	제3차 산업혁명시대에 직면한 사회적, 기술적, 경제적, 생태 환경적, 정치적 한계로 발생되는 양·질의 일자리 부족, 고령화, 저출산, 짧아진 제품 수명, 시장과열에 따른 비용절감 압박, 친환경 공장, 자원/에너지 절약 및 Off-shoring 문제 등을 해결하고 Re-shoring의 안정화를 위한 대안으로 2006년에 독일 중심의 스마트 공장이 대두되었다. 스마트 공장이 구축되면 정보 자동화 기술을 통한, 실시간 공정 데이터 수집(빅데이터) 및 저장(클라우드)되고, 공장운영 지능화기술을 통해 빅 데이터 분석 및 부가 가치 데이터를 창출할 수 있다. 이러한 부가 가치 데이터의 창출은 설계, 공정 및 품질의 개선과 최적화 업무의 실행을 실현시킨다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

다품종 소량 생산 체제의 스마트 공장 구축 사례: (주) IDIS를 중심으로
A Case Study of the Construction of Smart Factory in a Small Quantity Batch Production System: Focused on IDIS Company 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

다품종 소량 생산 체제의 스마트 공장 구축 사례: (주) IDIS를 중심으로 A Case Study of the Construction of Smart Factory in a Small Quantity Batch Production System: Focused on IDIS Company 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이민구 (36)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

다품종 소량 생산 체제의 스마트 공장 구축 사례: (주) IDIS를 중심으로
A Case Study of the Construction of Smart Factory in a Small Quantity Batch Production System: Focused on IDIS Company 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper