• 품질경영학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.551-567
• /
• 2021

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on smart factories by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on smart factories. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "SMART FACTORY" and "Smart Factory" as search terms, and the titles and Korean abstracts were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, 739 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; Smart factory research slowed down from 2005 to 2014, but until 2019, research increased rapidly. According to the analysis by fields, smart factories were studied in the order of engineering, social science, and complex science. There were many 'engineering' fields in the early stages of smart factories, and research was expanded to 'social science'. In particular, since 2015, it has been studied in various disciplines such as 'complex studies'. Overall, in keyword analysis, the keywords such as 'technology', 'data', and 'analysis' are most likely to appear, and it was analyzed that there were some differences by fields and years. Conclusion: Government support and expert support for smart factories should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to smart factories. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물환경조절학회 1996년도 국제심포지움 21세기 첨단식물생산시스템의 실용화
• /
• pp.1-10
• /
• 1996

Factory-style plant production systems of various kinds are the final goal of greenhouse production systems. These systems facilitate planning for constant productivity per unit area and labor under various outside weather conditions, although energy consumption is intensive. Physical environmental control in combination with biological control can replace the use of agricultural chemicals such as insecticides, herbicides and hormones to regulate plants. In this way, closed systems which do not use such agricultural chemicals are ideal for environmental conservation for the future. Nutrient components in plants can be regulafied by physical environmental control including nutrient solution control in hydroponics. Therefore, specific contents of nutrients for particular plants can be listed on the container and be used as the basis of customer choice in the future. Plant production systems can be classified into three types based on the type of lighting: natural lighting, supplemental lighting and completely artificial lighting (Plant Factory). The amount of energy consumption increases in this order, although the degree of weather effects is in the reverse order. In the addition to lighting, factory-style plant production systems consist of mechanized and automated systems for transplanting, environmental control, hydroponics, transporting within the facility, and harvesting. Space farming and development of pharmaceutical in bio-reactors are other applications of these types of plant production systems. Various kinds of state-of-art factory-style plant production systems are discussed in the present paper. These systems are, in general, rather sophisticated and mechaized, and energy consumption is intensive. Factory-style plant production is the final goal of greenhouse production systems and the possibilities for the future are infinte but not clear.

• 농업과학연구
• /
• 제40권4호
• /
• pp.395-403
• /
• 2013

Plant factory has drawn attention in many countries in the world due to capability of environmental control not only for better yield and quality, but also for increase in functional and medicinal components of the products. In this paper, an experimental plant factory was constructed for various tests under different environmental conditions, and the operations were evaluated. A production room was constructed with adiabatic materials with dimensions of $6,900{\times}3,000{\times}2,500$ mm ($L{\times}W{\times}H$). Four sets of $2,890{\times}600{\times}2,320$ mm ($L{\times}W{\times}H$) production frame unit, each with 9 light-installed beds and an aeroponic fertigation system, resulting in 36 beds, were prepared. Accuracy and response were evaluated for each environmental control component with and without crops. Air temperature, humidity, $CO_2$ concentration, light intensity, frequency, and duty ratio, fertigation rate and scheduling were controllable from a main control computer through wireless communication devices. When the plant factory was operated without crop condition, the response times were 8 minutes for change in temperature from 20 to $15^{\circ}C$ and 20 minutes from 15 to $20^{\circ}C$; 7 minutes for change in humidity from 40 to 65%; and 4 minutes for change in $CO_2$ concentration from 450 to 1000 ppm. When operated for 24 hours with crop cultivation; average, maximum, and minimum values of temperatures were 20.06, 20.8, and $18.8^{\circ}C$; humidity were 66.72, 69.37, and 63.73%; $CO_2$ concentrations were 1017, 1168, and 911 ppm, respectively. Photosynthetic Photon Flux Density was increased as the distance from the light source decreased, but variability was greater at shorter distances. Results of the study would provide useful information for efficient application of the plant factory and to investigate the optimum environment for crop growth through various experiments.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.1467-1482
• /
• 2017

최근 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가하고 있다. 그 중 제조업 분야에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기술을 기반으로 제조의 모든 단계를 자동화, 지능화 시킨 스마트팩토리 도입이 확산되고 있는 추세이다. 스마트팩토리는 그 복잡도(Complexity)와 불확실성(Uncertainty)이 크기 때문에 예상치 못한 문제가 발생할 가능성이 높고 이는 제조 공정 중단이나 오작동, 기업의 중요 정보 유출로 이어질 수 있다. 스마트팩토리에 대한 위협을 분석하여 체계적인 관리를 수행할 필요성이 강조되고 있지만 아직 국내에서는 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트팩토리의 전반적인 생산 공정 절차를 대상으로 Data Flow Diagram, STRIDE 위협 모델링 기법을 이용하여 체계적으로 위협을 식별한다. 그리고 Attack Tree를 이용해 위험을 분석하고 최종적으로 체크리스트를 도출한다. 도출된 체크리스트는 향후 스마트팩토리의 안전성 검사 및 보안 가이드라인 제작에 활용 가능한 정량적 데이터를 제시한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.138-144
• /
• 2021

전자부품 조립사업은 제품불량이 발생했을 때, 입고된 원자재불량 또는 작업불량을 추적하는 것이 중요하며, 결과에 따라 납품업체 또는 작업현장 개선이 중요하다. 스마트팩토리의 핵심 과제는 데이터 통합허브를 구축하여 저장·관리·분석을 실시간으로 처리하고 클러스터공정, 에너지, 환경, 안전을 통합관리 하는 것이다. 전자부품 관련 중소기업에 생산현장관리를 실시간 모니터링하여 생산데이터의 정확한 분석과 수집으로 신뢰도를 향상시키기 위해서는 스마트팩토리 구축이 필수적이다. 본 논문은 스마트팩토리를 도입하고자 하는 전자 부품관련 중소기업의 특성을 고려해 시스템 구성방법, 스마트팩토리 관련기술 과 적용사례 등을 정의하여 구축에 활용토록 개발되었다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.16-21
• /
• 2019

우리나라 중소기업은 현재 국내 외 다양한 환경 요인(경쟁력 확보 및 우수 제품 개발 등)으로 인하여 산업 구조가 과거에 비해 빠르게 변화하고 있는 상황이다. 특히, 인공지능과 관련된 다양한 장비가 제조현장에 투입되면서 스마트팩토리 환경에서 생산되는 데이터 수집 및 활용의 중요성이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 최근 중소기업 제조 현장이 스마트팩토리화 되면서 제조 현장에서 생산되는 제품의 프로세스를 향상시키기 위한 인공지능 기반 스마트팩토리 모델을 제안한다. 제안 모델은 갈수록 치열해지는 제조 환경의 경쟁력 확보 및 생산 비용 절감을 최소화시키는 것이 목적이다. 제안 모델은 인공지능 기반의 스마트팩토리 현장에서 생산되는 제품의 정보뿐만 아니라 제품 생산에 소비되는 노동력, 노동 근무 시간 및 가동 공장기계 상태 등을 모두 고려하여 관리한다. 또한, 제안 모델에서 생산되는 데이터는 유사 기업과 시스템 연계 및 정보 공유가 가능하기 때문에 제조 현장 운영의 기업간 전략적 협력이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.149-162
• /
• 2021

본 논문은 개인 맞춤형 화장품 제조산업을 주력으로 하고 있는 도입기업에 제조데이터를 기반으로 설치된 스마트 팩토리를 신규 구축하였다. 기존 CGMP(Cosmetics Good Manufacturing Practices)기반 아날로그로 관리하던 서류 및 데이터들을 데이터답게 사용할 수 있도록 수집, 관리 및 분석하는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 이를 위해 인공지능 스마트팩토리 플랫폼인 LINK5 MOS(Management Operation System)와 POP(Point Of Production) 시스템 도입, PLC(Programmable Logic Controller) 데이터 수집, 바코드 리딩 시스템 등을 대거 적용하여 생산 현장에 모든 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 시스템을 구축하고, 모니터링 시스템 및 현황판 도입 등으로 데이터 확인 및 조회할 수 있는 시스템을 구축한 사례를 기반으로 작성하였다. 또한 이번 프로젝트를 기반으로 하여 신규 비지니스 클러스터 공간 형성을 목표로 하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.115-123
• /
• 2021

생산관리 시스템은 생산 공정 내의 모든 자원의 공정단위 생산계획을 현장에서 실행하는 것은 물론 생산 관련 품질 데이터까지 다루는 공장정보화시스템이다. 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명이 화두가 되면서 제조업체들은 스마트 공장 구축에 관심을 보이나 막대한 구축비와 표준화되지 않은 생산 공정은 스마트 공장구축에 걸림돌이 되고 있다. 그래서 본 논문은 노후화된 공장에서 스마트 공장 구축을 위한 제조관리 시스템을 설계 및 구현한다. 철강 선재 공정을 위한 기초 수준의 스마트 공장을 목표로 Web 기반의 제조공정 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 REST API를 사용하여 기존 구축된 ERP 시스템과의 연동을 원활히 지원할 것이며 다양한 기기와 다양한 브라우저에서 사용할 수 있도록 확장성을 고려할 것이다. 제안한 WoT 기반 생산관리시스템을 구현하여 실용성을 보이겠다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제21권4호
• /
• pp.183-189
• /
• 2018

The focus of this paper is to design and control a three fingered hand system with eight axes for smart factory with an flexible controller, and to keep a useful big database for dynamic manipulation based on the experimental results. The weight of the hand module is only 1.2 kg, but flexible motion and powerful grasping are possible. To achieve such a flexible motion control of a robotic hand, we have developed a robust and precise fingered hand with a control system incorporating image recognition system in which we deal with the problems of not only accuracy and range of motion but also the flexibility of hand. The fingers are arranged so as to grasp both circular and prismatic objects. In order to achieve the light mechanism, we reduced the number of joints and fingers as much as possible. In this study, it was used three fingers with eight axes which is the optimal number to achieve a robust grasping diverse shape parts for smart factory.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.115-122
• /
• 2010

중앙전력감시시스템은 공장 부하 설비 상황을 감시반에서 감시 및 신속한 제어를 수행함으로써 공장 부하 설비의 관리와 운영의 효율화를 극대화 하는 것이다. 이러한 시스템의 주된 특징은 공장 부하 설비의 운전상태 계측, Data 처리, PLC(Power Line Communication), 조명 제어 등의 감시 제어, 전력운용에 필요한 프로그램을 내장하여 효율적으로 계통을 관리하는 것이다. 본 연구에서는 능동데이터베이스를 이용하여 중앙전력감시시스템을 구현하는 방안을 제시함으로써, 공장 부하의 사고 징후를 사전에 파악하고, 사고 발생 시 이에 대한 대처를 데이터베이스 스스로 수행하도록 함으로써 인위에 의한 실수를 최소화 할 수 있도록 했으며, 그리고 제시된 시스템을 서로 다른 특징을 갖는 5개의 부하로 이루어진 공장 부하에 적용하여 그 유용성을 입증하였다.