Purpose Recently, much attention in building smart factory has dramatically increased with an emergence of the Industry 4.0. As we noted a connectivity gap between main concerns of MIS and the automated manufacturing systems such as POP and MES, it is recommended that CPS (Cyber-Physical System) can be an important building block for the smart factory and enrich the depth of MIS knowledge. Therefore, first, this study attempted to identify the connectivity gap between the traditional field of MIS (ERP, SCM, CRM, etc.) and the automated manufacturing systems, and then recommended CPS as a technical bridge to fill the gap. Secondly, we studied concepts and research trend of CPS that is believed to be a virtual mechanism to manage manufacturing systems in an integrated manner. Finally, we suggested research and educational opportunities in MIS based on the CPS perspectives. Design/methodology/approach Since this paper introduced relatively new idea of CPS originally discussed in the field of engineering, traditional MIS research method such as survey and experiment may not fit well. Therefore this research collected technical cases through literature survey in engineering fields, video clips from Youtube, and field references from various ICT Exhibitions and Conventions. Then we analyzed and reorganized them to highlight the necessity of CPS and draw some insight to share with MIS academia. Findings This paper introduced CPS to bridge the connectivity gap between the traditional MIS and automated manufacturing system (smart factory), a concern far away from the MIS academia. Further, this paper suggested future research subjects of MIS such as developing software to share big production data and systems to support manufacturing decisions, and innovating MIS curricula including smart and intelligent manufacturing technology within the context of traditional enterprise systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2491-2502
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2015
Main issue for embodiment of smart factory in small-medium manufacturing business(SMMB) is to whether might be successful or not in achieving a goal, exact materializing for smart factory related technology, and in seeking possible solutions for limited capacity to invest and develop technology. It is required for effective driving of manufacturing innovation 3.0 paradigm that ensures expertise to push forward technology policy based on value chain level of SMMB, and ensures detailed action plans by investment priority and development of core technology against global trend. This paper focuses to suggest countermeasure strategy and task through analysis of advanced technology and patent trend about industrial IoT(IIoT) and cyber physical system(CPS), and support embodiment of smart factory in underlying manufacturing innovation 3.0 scheme.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.754-755
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2017
CPS refers to a computer-based component and system that closely connects various complicated processes and information of real space with the cyber space that provides data access and processing services through internet. In this paper, CPS was applied to shop-floor as a part of CPS research.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1467-1482
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2017
Recently, Interests on The Fourth Industrial Revolution has been increased. In the manufacturing sector, the introduction of Smart Factory, which automates and intelligent all stages of manufacturing based on Cyber Physical System (CPS) technology, is spreading. The complexity and uncertainty of smart factories are likely to cause unexpected problems, which can lead to manufacturing process interruptions, malfunctions, and leakage of important information to the enterprise. It is emphasized that there is a need to perform systematic management by analyzing the threats to the Smart Factory. Therefore, this paper systematically identifies the threats using the STRIDE threat modeling technique using the data flow diagram of the overall production process procedure of Smart Factory. Then, using the Attack Tree, we analyze the risks and ultimately derive a checklist. The checklist provides quantitative data that can be used for future safety verification and security guideline production of Smart Factory.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.13
no.2
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pp.57-64
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2017
A new paradigm based on distributed manufacturing services is emerging. This paradigm shift can be realized by smart functions and smart technologies such as Cyber Physical System (CPS), Artificial Intelligence (AI), and Cloud Computing. Most architectures define stack levels from Level 0 (equipment) to Level 4 (business area) and specify the services to be provided between them. Because of their a rough technical specification, there is a limitation on how to actually utilize a technology to actually implement a smart factory service with this architecture. In this paper, we propose a smart factory architecture that can be utilized directly from the perspective of a smart service system by making the use of System Engineering Process and System Modeling Language (SysML).
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.2
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pp.1-10
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2016
In this paper, we consider the algorithms and numerical analysis for real-time integrated control system and resource management of large-scale manufacturing smart factory system. There various data transmitted on Cyber-Physical-System (CPS) is necessary to control in real time, as well as the terminal and the platform with respective system service. This will be a true smart manufacturing which consisting of existing research results, and a numerical analysis by the parameter-specific information. In this paper, Jacoby calculation to reflect the optimization algorithms that are newly proposed. It also presents a behavior that optimal operational algorithm on CPS which is adapted to the sensing data. In addition, we also verify the excellence of the real-time integrated control system through experimentation, by comparison with the existing research results.
The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.816-818
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2016
The Industry 4.0 should decide work operation of manufacture facilities by itself. But small and medium sized enterprises(SMEs) still not prepared these work operations. In this paper, we had research that work operation manufacture facilities of a management system of mold life-cycle based on CPS. The management system of mold manages life-cycle using by shot, this information offers users by cloud system. This system will help SMEs products quality improve and business operation more efficiency.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.43-57
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2021
Smart factories can be defined as intelligent factories that produce products through IoT-based data. In order to build and operate a smart factory, various new technologies such as CPS, IoT, Big Data, and AI are to be introduced and utilized, while the implementation of a MES system that accurately and quickly collects equipment data and production performance is as important as those new technologies. First of all, it is very essential to build a smart factory appropriate to the current status of the company. In this study, what are the essential prerequisite factors for successfully implementing a smart factory was investigated. A case study has been carried out to illustrate the effect of implementing ERP and MES, and to examine the extensibilities into a smart factory. ERP and MES as an integrated manufacturing information system do not imply a smart factory, however, it has been confirmed that ERP and MES are necessary conditions among many factors for developing into a smart factory. Therefore, the stepwise implementation of intelligent MES through the expansion of MES function was suggested. An intelligent MES that is capable of making various decisions has been investigated as a prototyping system by applying data mining techniques and big data analysis. In the end, in order for small and medium enterprises to implement a low-cost, high-efficiency smart factory, the level and goal of the smart factory must be clearly defined, and the transition to ERP and MES-based intelligent factories could be a potential alternative.
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