While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
중소기업 및 영세기업들은 생산관리 뿐만 아니라 설비, 안전, 에너지 관리 측면에서 중소기업의 운영 관리를 위해서 다양한 시도를 하고 있다. 그러나, 중소기업은 투자 여력이 없어 중소기업의 경영 개선과 생산성 향상을 위한 스마트팩토리 구축이 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 중소기업에서 현재 운영 중인 공장 장비를 부분적으로 연동하는 스마트팩토리를 구축 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 중소기업의 스마트팩토리 환경을 단계적으로 구축하여 운영할 수 있도록 전체 제조 공정 중 제품 정보와 출시 정보를 IoT 장치에 이용하여 수집 보관 관리 처리 하도록 하고 있다. 또한, 제안 알고리즘은 장치간 인증 정보를 중앙의 서버가 중앙집중식으로 관리함으로써 IoT 장치 수에 상관없이 IoT간 연계를 자동화하는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안 알고리즘은 스마트팩토리 환경을 구축하기 전의 공장 프로세스와 효율성을 평가한 결과 13.7% 향상된 결과를 얻었고, 공장 내 제품 처리 시간도 19.8% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 공정 프로세스에 투입된 인력 투입 비용도 37.1% 감소된 결과를 얻었다.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.607-612
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2000
Microprecision agriculture for a fully controlled plant factory is proposed in this paper. Microprecision agriculture can be attained by using plant factories to realize profitable alternative agriculture. A closed, fully controlled, plant-growing factory is far better in terms of minimizing all sorts of waste. The limit and optimum design concept has to be applied to establish an economically feasible, fully controlled, plant-growing factory. To achieve this objective, microprecision technologies have to be developed. Microprecision technologies should be involved in sensing, modeling, controlling, and collecting information for the mechatronics for plant production. Basic technologies for microprecision are already available; they are SPA (speaking plant approach to environmental control), AI (artificial intelligence: expert systems, neural networks, genetic algorithms, photosynthetic algorithms etc.), bioinstrumentation, non-invasive measurement, biomechatronics, and biorobotics. A microprecision irrigation system for plug production is an example of a microprecision technology that has actually been implemented in a plug seedling production factory.
Digital Manufacturing is a technology facilitating effective developments and agile productions of the product via digital computer models representing physical and logical schema and the behavior of the real manufacturing systems including manufacturing resources, environments and products. For the successful application of this technology, a digital factory as a well-designed and an integrated environment is essential. In this paper, we constructed the sophisticated digital factory of a Korean automotive company's body shop, and conducted precise simulations of unit cell, lines and the whole factory for the collision check, the production flow analysis and the off-line programming. We expect that this digital factory of the body shop helps us achieve great savings in time and cost for many manufacturing preparation activities of the new car development.
4차 산업의 혁명과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심도 고조되고 있다. 그러나 최근 몇 년 사이에 스마트 팩토리의 디바이스에 대한 보안 위협이 늘고 있어, 보안 취약성 문제로 인한 기업 데이터유출 문제가 우려 사항으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리에서 필요한 보안 요구사항을 크게 네 가지로 나누어 분석하고 이중에서도 디바이스에 관련된 보안 취약점 등을 분석하고 최근 새로이 발생하여 급증하는 공격 유형에 대해서도 논의하고자 한다.
In recent years, most of the researchers have been working on micro system manufacturing technological environment. With this international trend and one of the key researches in Korea, this paper gives the keynote on manufacturing the micro-scaled part with digital micro factory and its simulation. In order to construct and estimate reconfigurable simulation time, the digital simulation has been performed for the micro factory and for ultra small machines. From simulation result we came to know that micro factory requires less work-in space and processing time to manufacture micro-scaled part with different environment.
Smart Factories could be regarded as a result of the integration of various key technologies of the fourth industrial revolutions. In smart factory, the IoT (Internet of things) is applied to capture the data generated by the production facility, store and analyze data generated in real time using Big Data technology. In addition, 3D printers are used to print expensive and complex parts, industrial robots supply materials and parts to the production site, store finished products in warehouses. In this paper, we introduced the definition of smart factory and change of job market. Also, we summarize several national policies to support enhancing transformation process of smart factory.
To ensure that the production system of a factory is efficient, the factory layout design should consider the location and material flow plans of facilities, workshops, and storage areas. Highly productive factories need to have an optimized layout planning process, and a customized design methodology of the production system is a necessity for feasible layout planning. This paper presents a method for designing a layout module's size and shape and provides a heuristic location-allocation algorithm for the modules. The method is implemented and validated using a rich internet application-based platform. The layout design method is based on the leisure ship production process; this method can be used for designing the layout of a new factory or remodeling an existing factory and its production system. In contrast to existing layout methods, the inputs required for the proposed method, such as target products, production processes, and human-resource plans, are simple. This layout design method provides a useful solution for the initial stage of factory design.
우리의 생산현장은 정보화 및 자동화 혁명을 통해 큰 변혁을 맞이하고 있다. 첨단의 생산시설과 최적의 생산방법을 통한 품질의 향상 및 생산비의 절감이 기업의 성패를 좌우할 수 있다는 전제아래 경쟁기업을 능가하는 생산성제고가 무한경쟁시대의 기업 최고의 목표가 되고 있다. 세계화, 국제화, 정보화 추세 속에서 소비자들의 소비 욕구는 점점 다양해지고 세분화되며 고객은 정확한 상품 정보와 신속한 제품의 인도를 요구하고 있다. 따라서 기업은 생존을 위한 전략으로 공장 자동화 시스템을 도입하여 제품의 질적 향상을 도모하면서 최적 생산을 통해 다양한 고객의 욕구에 대응하고 있다. 본 연구는 몬테칼로법에 기초한 확률적 접근방법을 통한 연속적 시뮬레이션 모델을 이용하여 기업이 공장자동화시스템을 도입하기 전, 그 효과를 사전에 측정. 평가함으로써 합리적으로 도입방법. 도입규모 도입내용 등을 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 즉 시뮬레이션 모델을 통해 기업이 공장자동화를 추진함에 있어 이에 수반되는 비용과 이로 인한 효과를 생산성 향상 측면에서 분석하여 최적의 공장자동화 도입수준을 결정하고 자동화에 대한 투자효율을 각대화시키기 위한 하나의 척도를 제공하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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