The ultimate goal of this study is to investigate the cases with respect to smart factory that has been introduced by German government. To do this, the study suggest implications for manufacturing version 3.0 that is one of manufacturing revolution agendas in Korea. The main point of smart factory is the convergence between manufacturing and information and communications technologies such as CPS(Cyber-Physical Systems), MES(Manufacturing Execution Systems), 3D Printer, AI(Artificial Intelligence), and so forth. It is hard to accomplish a complete manufacturing automation. In fact, German government had experienced the failure in pursuing the smart factory agenda. But now the agenda is gradually realized by a variety of success stories from German. Thus, this study is to investigate the well-known success stories that came from German.
Recently, many difficulties have been faced in all parts of the world due to the impact of COVID-19. Personally, household income is decreasing sharply as many jobs disappear, and economically, many SMEs are increasingly going bankrupt. It is known that this phenomenon is highly likely to continue for the time being. In such a situation, the smart factory support project provides opportunities for difficult SMEs to improve productivity and change the corporate structure. In this study, the current status of smart factory promotion was examined, and problems occurring in the process of promoting smart factory support projects were identified. The improvement plans were derived so that more efficient projects could be promoted in the future.
There has been a growing interest in automation of factories in the country. And, the development in this regard has been actively attempted. In particular, on the basis of the "innovation 3.0 strategy of manufacturing industry", interest in the smart of the manufacturing plant of small and medium-sized enterprises has increased rapidly. As well as policy for building smart plant, technical, seeking a strategic approach. But, in order to introduce such a smart plant or factory automation systems, manufacturing plant security with vulnerability and personal information protection problems, it should always be top priority there. Accordingly, we provide the applicable lightweight secure protocols in RFID communication. It is a wireless communication technology that is most often introduced for factory automation. Our proposed lightweight secure protocol in this study, less the number of calculations in comparison with the existing public key-based and the symmetric key encryption algorithm. And it is fast in compare with the existing protocol. Furthermore, we design that it system can support to low power consumption and small consume the memory size.
In the trend of digital transformation and the increase in non-face-to-face services triggered by the Fourth Industrial Revolution, the demand for cloud computing services is being sharply stimulated. Currently, the cloud is being introduced in various industrial sectors including public, IT, and finance, and the manufacturing industry is also adopting the cloud to secure future sustainability and is promoting innovation through smart manufacturing. However, it has been found that there are constraints in the adoption of cloud by manufacturing companies due to concerns about security. Existing studies that have identified cloud security risks have been limited to presenting general cloud security risks or technical security risks rather than focusing on the manufacturing industry. Therefore, this study aimed to identify cloud security risks in the manufacturing industry based on the actual concerns in the field. For this, expert interviews and literature research were conducted to newly identify cloud security risks in the manufacturing industry, and the adequacy and urgency of the selected security risks were verified through surveys. Based on this study, if a cloud security management system for the manufacturing industry is designed in the future, it is expected that the adoption of cloud in the manufacturing industry will be more activated.
In order to implement a smart factory for manufacturing innovation, more digital twins will be developed and applied gradually. In particular, simulation and optimization of digital twins makes it possible to support critical decision-making like a predictive maintenance of the equipment for manufacturing. In terms of a user perspective, this study suggests the conceptual framework of Digital Twin Management System (DTMS) for supporting the analytical and managerial activities for Digital Twins. We integrate the methods and structure of the area like Manufacturing Engineering, Decision Support Systems, and Optimization for developing the DTMS. The framework suggested in this study shows a typical DSS which consists of dialog management system, model management system and data management system. It also includes Analytical Digital Twins and simulations & optimization module. The framework is being applied in one of the most competitive and complex industrial sector. Also this study is meaningful to suggest a new direction of research.
With the advent of 4th industrial revolution, the manufacturing industry is converging with ICT and changing into the era of smart manufacturing. In the smart factory, all machines and facilities are connected based on ICT, and thus security should be further strengthened as it is exposed to complex security threats that were not previously recognized. To reduce the risk of security incidents and successfully implement smart factories, it is necessary to identify key security factors to be applied, taking into account the characteristics of the industrial environment of smart factories utilizing ICT. In this study, we propose a 'hierarchical classification model of security factors in smart factory' that includes terminal, network, platform/service categories and analyze the importance of security factors to be applied when developing smart factories. We conducted an assessment of importance of security factors to the groups of smart factories and security experts. In this study, the relative importance of security factors of smart factory was derived by using AHP technique, and the priority among the security factors is presented. Based on the results of this research, it contributes to building the smart factory more securely and establishing information security required in the era of smart manufacturing.
Kim, Seong Kyu;Choi, Woo Bin;Lee, Jong Se;Lee, Won Gok;Choi, Gun Oh;Bae, You Suk
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.6
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pp.255-266
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2022
The quality control of coarse aggregate among aggregates, which are the main ingredients of concrete, is currently carried out by SPC(Statistical Process Control) method through sampling. We construct a smart factory for manufacturing innovation by changing the quality control of coarse aggregates to inspect the coarse aggregates based on this image by acquired images through the camera instead of the current sieve analysis. First, obtained images were preprocessed, and HED(Hollistically-nested Edge Detection) which is the filter learned by deep learning segment each object. After analyzing each aggregate by image processing the segmentation result, fineness modulus and the aggregate shape rate are determined by analyzing result. The quality of aggregate obtained through the video was examined by calculate fineness modulus and aggregate shape rate and the accuracy of the algorithm was more than 90% accurate compared to that of aggregates through the sieve analysis. Furthermore, the aggregate shape rate could not be examined by conventional methods, but the content of this paper also allowed the measurement of the aggregate shape rate. For the aggregate shape rate, it was verified with the length of models, which showed a difference of ±4.5%. In the case of measuring the length of the aggregate, the algorithm result and actual length of the aggregate showed a ±6% difference. Analyzing the actual three-dimensional data in a two-dimensional video made a difference from the actual data, which requires further research.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.1
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pp.99-109
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2014
This study illustrates and compares the platform strategy of Apple and Samsung, which have been operating their own App stores, by using the $IISI^n$ model. Apple, the first mover of the platform, has employed closed strategy for quality control of the platform and customer loyalty. On the other hand, Samsung has employed open strategy for increasing the platform network effects. The result of this study showed that the platform strategy "Openness", which is a free entry of participants, and "Sharing" of created value, are important along with the excellent platform environment. As a pioneering study of the platform strategy for the co-creation, this research contributes to both theory and practice.
The purpose of this study is to provide assistance to the establishment of related policies to improve the level of acceptance and use of smart factories for SMEs in Korea. To this end, the Unified Technology Acceptance Model (UTAUT) was extended to select additional factors that could affect the intention to accept technology, and to demonstrate this. To achieve the research objective, a questionnaire composed of 7-point Likert scales was prepared, and a survey was conducted for manufacturing-related companies. A total of 136 questionnaires were used for statistical processing. As a result of the hypothesis test, performance expectation and social influence had a positive (+) positive effect on voluntary use, but effort expectation and promotion conditions did not have a significant effect. As an extension factor, the network effect and organizational characteristics had a positive (+) effect, and the innovation resistance had a negative effect (-), but the perceived risk had no significant effect. When the size of the company is large, the perceived risk and innovation resistance are low, and the level of influencing factors for veterinary intentions, veterinary intentions, and veterinary behaviors are excluded. Through this study, factors that could have a positive and negative effect on the adoption (reduction) of smart factory-related technologies were identified and factors to be improved and factors to be reduced were suggested. As a result, this study suggests that smart factory-related technologies should be accepted.
In Small and Medium-sized Enterprises(SMEs) compared to major, competence of CEO relatively has a large impact on management performance, so the biggest factor to strengthen the competitiveness is the competence of CEO. Meanwhile, a consultant is defined as a subject of execution that directly and indirectly participates in management by inducing objective and rational decision-making on various management issues and problems facing companies. The management expertise, problem-solving skills, communication skills, insights, and leadership that a consultant must have in order to perform his or her duties are the same as the role and capabilities that the CEO must have in enhancing the company's performance and competitiveness. Therefore, through previous studies, this study divided consultant competences of CEO into job competence, communication competence, learning competence, and innovation competence and tried to understand whether those competences affect corporate's innovation performance and management performance. The survey was conducted on SMEs and the analysis techniques were reliability and validity analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation analysis. As a result, it was found that the CEO's job competence, communication competence, learning competence, and innovation competence had a significant effect on innovation performance of the company, and second, innovation performance had a significant effect on the management performance. Through, this study derived a common factor of consultant competences of SMEs CEO, and derived implications for the competence characteristics of the CEO necessary to improve the performance of SMEs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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