초록 ▼

연구개요
본 연구는 제조기업용 스마트팩토리 모델을 설계하고 맞춤형 생산이 가능한 스마트제조시스템의 구성요소를 제시한다. 제조현장에서 발생하는 대용량의 데이터 분석 및 예측을 위한 제조빅데이터 분석 방법론을 개발하고, 현장의 데이터를 이용하여 분석하고 스마트제조시스템의 고도화를 구현하였다.

연구 목표대비 연구결과
1. 1차년도. 관련연구조사
.EES, MES System의 적용사례, Smary Factory 및 Smart Manufacturing System 적용사례 및 문제점을 조사하고, 이를 기반으로

연구개요
본 연구는 제조기업용 스마트팩토리 모델을 설계하고 맞춤형 생산이 가능한 스마트제조시스템의 구성요소를 제시한다. 제조현장에서 발생하는 대용량의 데이터 분석 및 예측을 위한 제조빅데이터 분석 방법론을 개발하고, 현장의 데이터를 이용하여 분석하고 스마트제조시스템의 고도화를 구현하였다.

연구 목표대비 연구결과
1. 1차년도. 관련연구조사
.EES, MES System의 적용사례, Smary Factory 및 Smart Manufacturing System 적용사례 및 문제점을 조사하고, 이를 기반으로 논문을 게재함.
2. 2차년도. 스마트제조시스템 고도화
.Smart-EES, MES Model 빅데이터 분석기반의 스마트제조시스템 설계
.Data mining 기법(Bayesian Network & PLSVIP), Fault Rule Mining, Apriori Algorithm)을 사용하여 Manufacturing Big Data Analysis의 1단계(Layer 1)를 수행하고 이를 기반으로 논문 게재함 (SCI-E)
.해외학회 참석 및 발표를 계획하였으나, 코로나로 인하여 미참석함(SEMI)
3, 3차년도. 제조빅데이터 분석방법론 개발
.Data mining 기법을 이용하여 Manufacturing Big Data Analysis의 2단계(Layer2)를 수행하고 이를 바탕으로 논문 게재함(KCI).

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
제조빅데이터 분석기반의 스마트제조시스템의 활용성 및 기대효과는 다음과 같다.
-제품의 생산성 및 품질(수율) 향상, 원가절감에 기여할 수 있다.
공장운영 측면에서는 사람에 의한 생산에서 시스템에 의한 생산으로 진화하는 지능형 생산으로의 도약이 가능하고, 고객 측면에서는 고객의 다양한 니즈와 시장의 급격한 변화에 대응 가능한 다품종 소량생산 체계 및 맞춤형 생산을 통한 고객의 가치를 한 단계 높일 수 있다.
-본 과제에서 제시한 모델은 제조기업의 맞춤형 모델로 설계함으로 기업의 생산하는 제품에 맞추어 적용 가능하고, 빅데이터 분석 모델은 제품의 수율 및 품질향상을 위하여 활용 가능하다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 1. 스마트제조시스템 모델 설계 ... 4
• 2. 제조빅데이터 분석방법론 개발 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 6
• 3) 목표 달성 수준 ... 6
• 4) 목표 미달시 원인 분석 ... 7
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 7
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 7
• 6. 참고문헌 ... 8
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 9
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 10
• 끝페이지 ... 19