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대한민국 중소기업을 위한 공정 시각화에 기초한 스마트팩토리 생산관리시스템의 설계 및 구축
Design and Implementation of Smart Factory MES Model Based on Process Visualizationa for Small and Medium Business in Korea 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.5, 2019년, pp.135 - 141  

고정석 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과) ,  정종필 (성균관대학교 스마트팩토리융합학과)

초록
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대한민국의 스마트팩토리 추진은 매우 중요한 시점에 와 있다. 국제 경쟁력 확보와 제조업 활성화를 위해 대규모 자금과 인력이 투입되어 IT와 OT의 결합을 추진하지만, IT 공급자 중심으로만 접근하는 소프트웨어 투자는 현장 실정에 맞지 않는 시스템 구축으로 끝날 수 있다. 이로 인해 제조업 현장에서는 스마트팩토리 추진의 반감이 커지거나 제조업 혁신의 피로감마저 느끼게 할 수 있는 문제점이 도사리고 있다. 소규모 기업은 기초 수준부터 점검하고 점진적인 통합형 시스템을 구축해야 IT 투자의 실패를 줄이고 현장에서 활용하는 OT 중심의 스마트팩토리를 구현해야 한다. 이를 위해 공정 시각화 솔루션을 제안하여 기초단계와 ICT 미적용 수준에서 한 단계 혁신하기 방안을 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

South Korea's smart factory drive is at a very important point. While large-scale funds and manpower are invested to secure international competitiveness and revitalize manufacturing, software investments that are only approached by IT suppliers may end up creating systems that do not meet the actua...

주제어

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 국내 대기업은 글로벌 경쟁력을 높이기 위하여 자체적으로 연구 개발 역량과 투자를 늘리고 있고, 스마트공장 추진도 제4차 산업혁명이라는 바람이 불기 이전부터 잘 진행해 오고 있다. 따라서 여기서는 중소벤처기업부의 관심과 올바른 가이드가 필요한 중소기업 관점에서 어떻게 시각화 관점 시스템으로 스마트공장을 추진해야 할 것인지의 나름의 의견을 제시하고자 한다.
  • 또 다양한 외국계 IT 기업 출신의 전문가 집단이 모여 그 관리 하에 개발 인력을 아웃소싱하거나 임시직으로 고용해 대기업 및 그 계열사에 투입하는 회사를 설립하기도 한다. 이것이 그 자체로 문제가 있다기보다는, 대규모 투자로 진행되는 대기업의 각종 시스템을 스마트공장의 표준 모델로 상정하여 그것을 타 기업으로 확산하기 때문에 중소기업 또는 그보다 규모가 더 작은 영세 업체에 그대로 적용하면서 크고 작은 부작용을 야기한다는 것을 지적하고 싶다. 쉬운 예를 들자면, 동네에서 피자를 주문 받아 배달하는 데에는 소형 오토바이를 사용하는 것이 일반적인데 대형 덤프 트럭을 타고 피자를 배달하러 가는 상황이 많이 벌어진다는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
대한민국 정부(중소벤처 기업부)에서 정의한 스마트공장은 무엇인가? 2017년 대한민국 정부(중소벤처 기업부)에서 정의한 스마트공장은 “제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 과정을 IT 기술로 통합, 최소 비용 및 시간으로 고객맞춤형 제품을 생산하는 공장으로 공정자동화 및 다품종 생산에 대응하는 유연생산체계 [5] 등을 통해 생산성 향상, 에너지 절감, 인간 중심의 작업환경 등을 지향” 한다. 또한 미래 지향적 생산 패러다임인 스마트공장을 국내 제조업의 현실에 맞게 적용함으로써 수요와 공급 산업의 동반 성장을 기대할 수 있고, 제조업 산업 수요와 현황을 바탕으로 업종별·수준별 다양성과 복잡성을 고려하여 적용 가능한 형태로 구체화가 필요함, 이라고 정의하고 있다.
일본에서 스마트 팩토리의 상황은? 0'이라는 키워드를 제시하며 범국가적으로 이를 유럽 고유의 브랜드로 정착하고 자국 내 히든챔피언(강소기업)의 미래 제조 경쟁력을 유지하려는 노력의 일환으로 전파되기 시작하였다 [1]. 또한 로봇 강국인 일본[2]에서도 인구 노령화에 따른 제조 인력의 부족을 예상하면서 제조산업 경쟁력을 강화하려는 움직임 속에, 미래 비전인 소사이어티 5.0 구현 [2] 의 4대 전략 분야 중 하나로 제조 생산성을 지목하고 공장의 스마트화를 본격 지원해 오고 있다. 중국 또한 2015년에 발표한 ‘제조 2025 전략’ [3] 은 이미 중국 산업 정책의 핵심으로 자리잡게 되었고 그 연장에서 스마트공장의 육성에 많은 관심을 기울이고 있다.
대한민국에서 4차산업혁명위원회는 언제 만들어졌는가? 대한민국 정부는 2017년 10월부터 대통령 직속으로 4차산업혁명위원회를 만들었고 과학기술정보통신부를 중심으로 미래전망, 문제분석 후 핵심과제를 도출해 지원하는 형태의 역할을 하고 있다. 인공지능와 빅데이터, 초연결[4] 등으로 촉발되는 지능화 혁명을 기점으로 바이오, 에너지, 지구공학, 우주기술 등의 융복합 발전을 이끈다는 비전을 제시한 바 있다.
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참고문헌 (14)

  1. LEE, Jay; KAO, Hung-An; YANG, Shanhu. Service innovation and smart analytics for industry 4.0 and big data environment. Procedia Cirp, 2014, 16: 3-8. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.02.001 

  2. Wang, X., Li, L., Yuan, Y., Ye, P., & Wang, F. Y. (2016). ACP-based social computing and parallel intelligence: Societies 5.0 and beyond. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 1(4), 377-393. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trit.2016.11.005 

  3. Li, L. (2018). China's manufacturing locus in 2025: With a comparison of "Made-in-China 2025" and "Industry 4.0". Technological Forecasting and Social Change, 135, 66-74. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.05.028 

  4. Yin, H., Guo, D., Wang, K., Jiang, Z., Lyu, Y., & Xing, J. (2018). Hyperconnected network: A decentralized trusted computing and networking paradigm. IEEE Network, 32(1), 112-117. DOI: https://doi.org/10.1109/MNET.2018.1700172 

  5. Yadav, A., & Jayswal, S. C. (2018). Modelling of flexible manufacturing system: a review. International Journal of Production Research, 56(7), 2464-2487. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1387302 

  6. Wills, G. J. (1999). NicheWorks-interactive visualization of very large graphs. Journal of computational and Graphical Statistics, 8(2), 190-212. DOI:https://doi.org/10.1080/10618600.1999.10474810 

  7. Michalos, G., Makris, S., Papakostas, N., Mourtzis, D., & Chryssolouris, G. (2010). Automotive assembly technologies review: challenges and outlook for a flexible and adaptive approach. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2(2), 81-91. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2009.12.001 

  8. Gewohn, M., Beyerer, J., Uslander, T., & Sutschet, G. (2018). Smart Information Visualization for First-Time Quality within the Automobile Production Assembly Line. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 423-428. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.333 

  9. Colledani, M., Coupek, D., Verl, A., Aichele, J., & Yemane, A. (2014). Design and evaluation of in-line product repair strategies for defect reduction in the production of electric drives. Procedia CIRP, 21, 159-164. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.03.186 

  10. Prinz, C., Morlock, F., Freith, S., Kreggenfeld, N., Kreimeier, D., & Kuhlenkotter, B. (2016). Learning factory modules for smart factories in industrie 4.0. Procedia CiRp, 54, 113-118. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.05.105 

  11. Hasselbring, W. (2000). Information system integration. Communications of the ACM, 43(6), 32-36. DOI: http://oceanrep.geomar.de/14608/1/CACM-ISI2000.pdf 

  12. Souri, A., Asghari, P., & Rezaei, R. (2017). Software as a service based CRM providers in the cloud computing: challenges and technical issues. Journal of Service Science Research, 9(2), 219-237. DOI: https://doi.org/10.1007/s12927-017-0011-5 

  13. Aggelogiannopoulos, D. R. O. S. I. N. O. S., Drosinos, E. H., & Athanasopoulos, P. (2007). Implementation of a quality management system (QMS) according to the ISO 9000 family in a Greek small-sized winery: A case study. Food control, 18(9), 1077-1085. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2006.07.010 

  14. Abramovici, M. (2007). Future trends in product lifecycle management (PLM). In The future of product development (pp. 665-674). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-69820-3_64 

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