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핵심기술
제조과정에서 발생하는 4M 데이터에 대한 수집/저장관리/분석에 대한 프리딕티브 매뉴팩춰링 시스템 개발

최종목표
o 최종 목표 : 제조 전 과정에 관련된 4M 데이터의 수집과 저장/관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선이(예방정비, 불량 요인 개선, 생산성 향상 요인 제고 등) 가능한 의사결정을 지원하는 중소 제조 산업을 위한 프리딕티브 매뉴팩춰링 시스템 개발

o End Product
- 4M 데이터 수집 및 실시간 모니터링 시스템
- 4M 데이터 통합저장관리 및 제조

핵심기술
제조과정에서 발생하는 4M 데이터에 대한 수집/저장관리/분석에 대한 프리딕티브 매뉴팩춰링 시스템 개발

최종목표
o 최종 목표 : 제조 전 과정에 관련된 4M 데이터의 수집과 저장/관리, 예측적 분석을 통해 선제적 제조 활동 개선이(예방정비, 불량 요인 개선, 생산성 향상 요인 제고 등) 가능한 의사결정을 지원하는 중소 제조 산업을 위한 프리딕티브 매뉴팩춰링 시스템 개발

o End Product
- 4M 데이터 수집 및 실시간 모니터링 시스템
- 4M 데이터 통합저장관리 및 제조 이력 추적 관리 시스템
- 4M 데이터 최적화 분석 및 예측적 분석 시스템
- 프리딕티브 매뉴팩춰링을 위한 UIUX 및 시각화 시스템
- 제조산업 기술 정책 연구 및 정책 보고서

개발내용 및 결과
o 1차년도 : 핵심 공정의 파라미터 최적화를 통한 프리딕티브 매뉴팩춰링 시스템 개발
- 데이터 인프라 (스토리지, 서버, 플랫폼) 구축
- 4M 데이터 통합 스키마 개발
- 제조 이력 추적 관리 시스템 스키마 개발
- 계층적 데이터 플로우 기반 데이터 수집 모델 및 수집 엔진개발
- 비동기 데이터 Export 인터페이스 개발
- 센서 4M 데이터 센싱 및 저장 기술 개발
- 비센서 4M 데이터 수집 및 관리 시스템 개발
- 최적 공정 조건 탐색 시스템 개발
- 제조 현황 영상 데이터 패턴 인식 프레임웍 개발
- 데이터 서버 관리 UIUX 개발
- 제조설비의 현황 센싱 관리 도구 GUI 개발
- 공정 최적 조건 탐색 UIUX 개발
- 주요 단일 설비 분포 관리 및 이상치 분석 기술 개발
- 제조 4M 데이터간의 연관 분석
- 주요 단일 공정 예측분석 및 적용 모델 개발
- 제조 공정 모델링 및 모니터링 시각화 기술 개발
- 주요 단일 공정별 CTQ(Critical to Quality - Recipe) 분석 결과 시각화 기술개발
- 제조 4M 간의 연관 분석 시각화
- 제조업에서 필요로 하는 제조 빅데이터 요구사항을 발굴
- 한국형 딥러닝 솔루션 구축 전략 수립

o 2차년도 : 4M 데이터 패턴 분석을 통한 프리딕티브 매뉴팩쳐링 시스템 개발
- 4M 데이터 통합저장 관리 시스템 개발
- 정적 대용량 데이터 익스포트 프로토콜/API 개발
- 4M 데이터 통합 검색 UIUX 개발
- 제조 공정 변수 빅데이터 관리 기술 개발
- 실시간 데이터 입력 프로토콜/API 개발
- 이벤트-상황 기반 예측 모델 표현 기술
- 예측 파라메터 식별 및 추출 기술
- 예측 파라메터 실시간 모니터링
- 다중 예측 모델 동시 실행 기술
- 공정 영상 패턴 인식 최적화 기술 개발
- 제조 공정 최적 조건 추천 기술 개발
- 제조 현황 웨이브 신호 분석 알고리즘 개발
- 제조 현황 웨이브 신호 측정 H/W 개발
- 주요 연계 공정 설비 최적 경로(route) 선택 기술 개발
- CTQ(Critical to Quality) 모델 개발
- GUI기반 제조 공정 모델링 도구 개발
- 제조 공정 패턴 관리 시각화 기술 개발
- 제조 공정 이상상황 결과 시각화 기술 개발
- 시범 공정에 제조 공정 최적 조건 추천 기술 적용
- CNC 툴 예지 보전을 위한 웨이브 신호 분석 기술 시범 적용

o 3차년도 : 도메인 확장형 프리딕티브 매뉴팩쳐링 프레임워크개발
- 실시간/비실시간 데이터 통합 시스템 개발
- 제조 이력 데이터 집계 처리 시스템 개발
- 예측 상황 대응형 프로세스 모형 개발 및 실행
- 설비 상태 및 가공 정보 추출 기술 개발
- 예측모델 기반 공정 실시간 모니터링
- 예측엔진 기반 Man-In-The-Loop 공정 실행 기술
- 이더넷 환경 기반 웨이브 신호 패턴 인식 기술 개발
- 제조 현황 영상 패턴 인식 관리 도구 개발
- 제조 빅데이터 처리 및 분석을 위한 표준 분석 시나리오 개발
- 작업 시간 최적화에 대한 분석과 시뮬레이션 기술 개발
- 공정 외 ERP/MES 등 기업 내부 및 외부 빅데이터와의 통합분석 기술개발
- 제조 공정 모델링 저작 도구 고도화 개발
- 제조공정 및 제품 상태의 통합 데이터 시각화
- 빅데이터 통합분석 결과 시각화 개발
- 4M 데이터 기반의 프리딕티브 매뉴팩춰링 적용
- 빅데이터 저장 및 분석 처리 시스템, 시각화 시스템 적용을 통한 생산 효율 및 불량률 변화에 대한 연구 보고제조 빅데이터 기반 제조 공정의 처방을 위한 정보 기술 전략 수립

기술개발 배경
중소제조기업의 어려운 현실

소규모의 중소기업은 제조현장에 IT활용이 부족하고 혁신 노하우도 부족하며 IT 인력 그리고 교육에 대한 부족으로 중소기업들이 혁신역량이 부적한 현실

다소 사정이 낳은 중견기업은 중소기업보다는 혁신역량이 양호하나 자체역량으로 신공법등으로 생상기술개발 할 수 있는 업체가 36.*%의 낮은 비율로 중견기업의 생산현장고도화가 아직도 미흡한 상태

중소 혹은 중견기업을 지원하는 정책측면의 문제점을 보면 지원 필요영역이 다앙한데도 생산성을 민간의 자율영역으로 인식하여 중소.중견기업의 눈 높이에 맞는 제조혁신방법의 개발 및 보급이 미비하여 본 과제에서 중소제조 현장 맞춤 문제해결을 위한 기술개발이 필요

핵심개발 기술의 의의
ICT 융합을 통한 중소.중견 기업형 제조혁신 및 현장 맞춤 문제 해결 기술 개발로 기존 제조 IT 기술, 빅데이터 처리 기술 및 IoT 센싱기술을 융합하여 중소 제조 현장 중심의 문제 해결 방안 모델을 개발하여 스마트공장의 많은 영역에 일반화 기술로 보급함에 핵심개발 기술의 의의가 있음

적용 분야
중소 제조 현장

( 출처: 최종보고서 초록 - 3. 개발결과 요약 5p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 기술개발사업 최종보고서 초록 ... 3
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 11
• 목차 ... 20
• 제 1 장 서론 ... 21
• 제 1 절 과제의 개요 ... 21
• 제 2 장 과제 수행의 내용 및 결과(기술개발 내용 및 방법) ... 22
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 22
• 제 2 절 연차별 개발 내용 및 개발 범위 ... 29
• 제 3 절 수행 결과의 보안등급 ... 44
• 제 4 절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황 ... 44
• 제 3 장 최종 연구 결과 ... 45
• 제 1 절 연구개발 최종 결과 ... 45
• 1. 연구개발 추진 일정 ... 45
• 2. 연구개발 추진 실적 ... 51
• 3. 기술개발 결과 ... 59
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 134
• 1. 연구개발 추진 체계 ... 134
• 제 3 절 고용 창출 효과 ... 135
• 제 4 절 자체보안관리진단표 ... 136
• 제 4 장 사업화 계획 ... 137
• 제 1 절 시장 현황 및 전망 ... 137
• 제 2 절 사업화 계획 ... 138
• 제 3 절 향후 추가 기술 개발 계획(개발기술 응용 등) ... 139
• 끝페이지 ... 141