본 연구는 대구 섬유기업들이 재구조화 과정에서 생산기술, 노동력 이용, 기업간 관계에서 어떤 유연성 전략들을 추구하였으며, 이것이 공간을 통하여 어떻게 표출되었는가를 고찰하였다. 대구 섬유업체는 모든 생산 공정을 통합.운영하고 있는 기업에서부터 단일공정 기업에 이르기까지 다양하고, 이러한 섬유기업들이 서로 밀접하게 연관을 맺고 있는 네트워크 생산체계로 특정지워질 수 있다. 모든 생산공정을 통합한 기업들조차도 외주생산방식을 이용하고 있는데 과거 설비하청중심에서 전문하청의 비중이 점차 커지고 있다. 이러한 네트워크 생산체계는 무역기능을 가진 기업들이 가장 저비용의 생산체계로 조직화한 결과이다. 생산체계상의 공간분화의 정도는 기업규모와 외부화의 정도에 의하여 결정되는 경향이 강하였다.
기존의 섬유부자재 생산은 피도물의 접점(고리자국)으로 핀홀(pine-hole)에 녹의 발생하여 제품고급화가 어렵고 작업 시 분진 발생 및 유기물질 배출로 열악한 실정이다. 국내 생산방식은 대부분 위와 같은 방식으로 생산하고 있으나 이는 불량률이 높고 열효율이 떨어지는 단점이 있다. 기존의 저가제품은 중국 및 후발국가의 추격으로 세계시장에서 경쟁력을 잃어가고 있으며 선진국의 경우 섬유부자재의 고급화를 위한 무접점 대형코팅 설비 생산 및 연구개발을 하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무접점 코팅설비의 개발로 피도물에 접점이 없어 녹발생의 원인인 핀홀이 근본적으로 발생하지 않으며, 일괄생산체제를 도입하여 기존의 작업방법 대비 생산성이 향상되고 불량률 및 에너지사용이 감소되며, 또한 원천적으로 분진 및 유기용제 등의 유해물질 배출이 없는 기술을 확보하고자 한다. 개발된 장비의 평가 및 실제 생산현장에서 요구되는 성능을 반영하기 위해 기존 생산설비를 조사하였고, 기존 작업환경에 따른 불량률 및 생산성을 조사하였다. 새로 개발되는 무접점 코팅설비는 기존의 문제점이 보완되며, 에너지 효율 향상 및 작업환경 개선된 One-stop 공정으로 설계하였으며 그 특징은 아래와 같다. 도료 코팅을 위한 파우더 공급 및 제거 공정의 단일화로 생산성을 향상 시키면서 기존보다 분진발생이 거의 없는 도입부 개발 및 밀폐형 코팅부 도입을 통하여 불필요한 열원 낭비를 최소화 시킬 예정이다. 향후 개발된 각 단위 유닛의 최적화를 통한 생산성 향상 및 One-stop 공정에 따른 열효율 개선 및 에너지 사용 절감 효과를 알아보고 피드백하여 최종 개발품에 적용할 예정이다.
스마트공장의 디지털 트윈에 대한 도입은 이미 CPS(Cyber Physics System)을 통하여 제조산업에 생산성을 높이고자 제안되었던 개념으로 특정한 산업 공정의 단계에 적용되거나 시뮬레이션이 필요한 단계에서 부분적으로 도입되고 있었다. 그러나 최근 4차산업혁명기술 발전을 통해서 XR(Extended Reality) 기술과 함께 다시 주목을 받고 있다. 하지만 실효성 있는 사례가 많지 않기 때문에 본 연구에서는 제조공정을 장치와 장비 그리고 기술을 분석하여 디지털 쓰레드를 적용한 디지털 트윈을 구축하였고 신호와 정보의 동기화하며 이를 통해서 지능형 공정자동화 장비의 관제와 원격제어와 생산정보의 분석이 가능할 수 있는 플랫폼을 제안하고 이를 개발하였다. 이로써 기존에 제조업에서 활용되어지고 있는 자동화 설비공정 및 장비들에 대한 고장 발생 시 원활한 대처의 어려움과 정확한 고장 발생지점에 대한 확인의 어려움, 그리고 생산설비장비의 고장시점 관리의 어려움, 불량에 대한 원인 및 문제 분석과 대처의 어려움을 해결하는데 도움을 줄 수 있는 제안 내용을 다루었다. 향후 본 연구를 통해서 많은 사례들의 선행 연구에 도움이 되길 기대하고 향후에는 지능형 모델을 통해서 공정 및 생산의 부분별 생산성 증가에 대한 확장 연구가 필요하다.
통계적 공정관리 분야가 점차 컴퓨터를 이용한 관리를 하게 되므로써 공정관리의 온라인화, 실시간화가 되고 있는 가운데, 기존의 관리도는 공정의 파라미터를 기지의 상수값으로 간주하므로 모형이 잘못 설정되었을 경우 상당히 많은 오보(false alarm)를 발생하게 된다. 이에 본 연구는 연속생산공정에서, 칼만필터를 적용하여 공정의 불확실한 파라미터와 모형의 오차에도 불구하고 공정의 변화를 보다 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 관리도를 설계하였다. 본 연구에서 설계한 관리도는 관축치들간에 시간적 종속성이 존재하는 경우에 있어서, 관측치들을 시계열모형으로 묘사를 하여, 파라미터(parameter)를 추정하고, 잔차를 얻어서 만든 잔차관리도로서, 실시간으로 생산공정을 관리하는 경우 효과적임을 보이기 위하여, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 ARL을 구하여 기존에 사용되고 있는 관리도와 수행도를 비교.평가하였다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
이 연구는 언론인들이 기사를 생산함에 있어서 스스로 전문성, 공정성을 판단할 때 영향을 미치는 요인은 무엇인가에 대한 것이다. 슈메이커와 리즈의 계층 모델을 이론적 근거로 하여 뉴스생산 환경의 차이, 조직과 개인의 정치적 성향 일치도, 기자들의 업무 수행 자유도에 따라 언론인이 전문성과 공정성 인식에 어떠한 영향을 받는지 분석하였다. 연구 결과 첫째, 온라인 매체 종사자들이 오프라인 매체 종사자들보다 자신들의 보도 공정성을 높게 평가했다. 둘째, 오프라인과 온라인 매체 종사자 간에 조직의 정치 성향 일치도 판단에 있어서 차이가 났고, 이러한 인식이 언론 공정성 평가에 영향을 미치고 있었다. 셋째, 업무 수행 자유도가 높을수록 언론의 공정성을 높게 평가했고, 언론 보도의 공정성을 높게 평가할수록 업무를 전문적이라고 평가했다. 이는 소속 매체 특성에 따라 인식의 차이가 있음을 보여주는 것이다. 이 연구의 의의는 한국언론진흥재단에서 실시하고 있는 '언론인 의식조사'의 설문 원시 자료를 활용하여 2차 자료 분석을 통해 연구했다는 점이다. 특히 소속 매체에 따라 조직의 정치적 성향, 업무 수행 자유도 측면에서 뉴스 생산 환경에 대한 우리나라 언론인들의 인식이 어떠한지 분석했다는 점에서 저널리즘 측면의 의의가 있다. 언론의 공정성과 전문성 평가에 영향을 미치는 요인은 결국 기사의 질이라는 결과물로 나타나기 때문에 뉴스생산 환경의 정치적 자유가 매우 중요하다는 것을 추론할 수 있다.
본 고는 인공지능 기술이 특히 산업 공정 제어 분야에 응용되는 것에 대하여 기술한다. 그 내용은 크게 두 부분으로 나뉘어져 있으며, 처음 부분은 인공지능에 대하여 개괄적으로 기술하고 특히 산업 공정 제어 분야와 관련되는 인공지능의 기술에 대하여 설명한다. 다음 부분은 산업 공정 제어라는 응용분야의 특수적 상황을 설명하고 인공지능 기술이 실제로 어떻게 이 특수적 상황에 응용될 수 있는가에 대하여 기술한다. 단 여기서는 인공지능이 생산성 및 품질의 향상을 위하여 산업 공정 제어분야에 어떻게 응용되는가에 대하여 간략히 소개하며, 결코 기술적으로 상세한 내용을 기술하는 의도가 아님을 밝혀두고자 한다.
퍼지이론은 1965년 Lefti Zadeh 교수에 의해 처음으로 제창되었으며 여러 분야에서 응용이 확 대되어 많은 좋은 성과를 얻고 있다. 그러나 전문가 시스템의 일종인 퍼지논리를 이용한 제어는 제어를 하고자 하는 시스템의 정성적인 특성에 대한 법칙의 추출이 어려운 문제로 남아 있다. 반면에 신경회로망을 이용한 제어는 스스로 지식을 축적할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 최근에 많은 연구가 진행중에 있다. 특히 제어분야에서는 용접공정이나 조립공정 등의 공정제어와 로 봇제어의 분야에 이르기까지 응용분야가 확대되고 있다. 이 글에서는 이러한 인공지능 기법을 생산공정의 자동화에 적용한 사례 연구를 통해 이 기법의 유용함을 살펴보기로 한다.
정유 및 석유화학, 철강산업계는 제품수요의 변화, 에너지 및 원료단가 상승, 운전비용 상승 및 환경 규제 강화 등 다양한 주위 상황 변화로 인하여 기존 프로세스의 최적운전을 통한 비용절감이나 친환경적 운전이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 공정 개선을 통해서 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로는 새로운 설비를 도입하거나 기존 설비를 고치거나 기존의 공정 설비 및 장치를 최대한 이용할 수 있도록 조업 조건을 설정해 주는 방법 등이 있다. 그 중 비용 측면에서 유리하며 짧은 시간 내에 공정의 생산성을 향상시킬 수 있는 방법은 환경변화에 맞춰 공정이 유연하게 대처하도록 최적의 조업을 유지하는 것이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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