최근 많은 기업에서 전사적 자원관리 시스템의 보급이 활발히 이루어지고는 있으나, 해당 시스템의 기초데이터라 할 수 있는 생산실적의 수집에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 생산실적의 늦은 수집은 효율적 기업운영에 치명적이라 할 수 있으며, 이러한 이유로 실시간 생산실적을 수집하는 POP시스템의 도입이 해결방안으로 널리 구축 운용되고 있다. POP시스템의 구축 및 운용에 있어 가장 중요한 사항은 정확한 생산실적의 실시간 수집이라 할 수 있으나, 적지 않은 구축 기업들에서 몇 가지 요인들로 인한 신뢰할 수 없는 데이터의 수집으로 기업 경쟁력을 떨어뜨리는 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 분석하고 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하며, 실제로 적용된 사례를 소개하고자 한다.
스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.
빅데이터를 관리하기 위해서 사용하는 NoSQL은 두 가지 중요한 요소를 가지고 있다. 애플리케이션 프로그래머의 생산성을 높이는 것과 데이터 접근 성능을 높이는 것이다. 그러나, 많은 기업 현장에서는 이러한 바람직한 계획들이 철저히 고려되고 있지 않다. 빅데이터의 효과적이고 효율적인 관리와 분석을 위해서는 NoSQL 기술을 사용할지 말아야할지를 결정하기 전에, 애플리케이션 프로그래머의 생산성과 성능에 대한 기대를 충족시키기 위한 테스트를 필수적으로 수행해야한다. 본 논문에서는 프로그래머 생산성, 데이터 접근 성능, 위험 관리 등에 대해 연구하고자 한다.
본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.
본 연구는 시뮬레이션 방법을 이용한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 가상의 생산 공정 모델로 구현하고, 구현된 모델을 기반으로 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하는 연구이다. 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하기 위해서 공정별로 생성되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터 분석을 통한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석할 수 있는 가상의 생산 공정 모델을 구현하였다. 구현된 모델을 통해 공정 내에서 발생되는 병목현상 파악 및 원인분석, 공정별 사이클 타임, 부품 생산량 등을 산정함으로써 현 공정 분석 및 개선방안을 모색할 수 있어 기업의 생산 공정관리 효율성을 높일 수 있다.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 지역내총생산(GRDP)은 각 지역의 생산규모·지출수준·소득수준·산업구조 등을 집약적으로 내포하고 있는 지수로써, 지역경제 분석 및 국가의 정책수립에 활용하는 중요한 자료이다. 국가의 주요 국정과제를 올바르게 수행하기 위해서는 지역경제를 정확히 파악하는 것이 선행되어야 하는데, 이로 인해 최근 지역내총생산에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 특히 해외투자는 투자유치국의 경제에 미치는 영향력이 상당하여, 이에 대한 많은 실증분석이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해외투자 및 국내육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 상관분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 그 결과 전체적으로 투자와 지원이 지역내총생산에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.
다양한 생산 설비에 따른 설비정보를 MES 등의 생산시스템에 효율적으로 제공하기 위해 설비 정보 수집 시스템은 생산현장의 설비 및 공정특성을 고려한 다양한 설비 인터페이스에 따른 정보 수집이 필요하다. 본 연구에서는 생산현장의 다양한 생산 설비의 정보를 수집하기 위해 설비 인터페이스를 통한 설비정보 수집 방법을 제안한다. PLC 기반의 인터페이스, Sensor 기반의 I/O 인터페이스, 작업자 Key-In 에 의한 인터페이스 등 다양한 설비 인터페이스를 통해 생산 현장의 정보를 1 차 수집할 수 있다. 데이터 수집 시스템은 H/W Communication Module 과 Operator Key-In Module을 이용하여 설비 인터페이스를 통해 수집되는 설비 정보를 2 차 가공하며, 데이터 파서(Data Parser)를 통해 수집 정보의 유연성을 높일 수 있다.
최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.
클라우드 환경이 대기업을 중심으로 보편화되면서 중소기업에서도 대기업과 상생하기 위한 방안으로 클라우드 서비스를 이용한 다양한 기술들(IoT, 블록체인 등)을 활용하려고 하고 있다. 본 논문에서는 중소기업의 정보효율성을 향상시키기 위해서 중소기업에서 생산되는 대용량의 IIoT 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 블록체인 기반의 IIoT 정보 수집 모델을 제안한다. 제안 모델은 중소기업의 엔드 포인트에서 발생할 수 있는 데이터를 블록체인으로 처리할 수 있도록 동일 정보의 그룹을 독립적으로 생성하여 데이터 센터에게 전달하여 분석할 수 있도록 하기 때문에 중소기업의 생산 효율성 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한, 제안 모델의 성능평가는 대기업이 아닌 중소기업을 대상으로 IIoT에서 처리되는 데이터의 생산 처리량을 처리하도록 가정하였기 때문에, 제안 모델에서 처리되는 대용량의 데이터 간 연계를 균등하게 유지할 수 있도록 하였다. 제안 모델의 가장 큰 특징 하나는 중소기업의 생산성뿐만 아니라 생산 제품의 정보를 효율적으로 제어할 수 있도록 프로세스를 확장 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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