Traditional food is the basis of Korean food, but in the process of industrialization, Japanese soybean fermented product making method became standardization process of Korean soybean fermented product as a factory type. As a result, traditional fermented food was pushed behind the industrialization. At present, there is anxiety in the development of the fermented soybean product industry due to the gap in management level between the manufacturers, the decrease in consumption of Jangryu due to changes in dietary life, and the negative image as high salt food. In order to overcome these problems and lead continuous growth, governmental industrial development policies such as traditional liquor and Kimchi are inevitably needed. By laying the legal and institutional foundation and making good use of it in industry, it will be the foundation for continuous development in the market where fierce competition is accelerated.
Recently, the scope of the smart factory has been expanded, and process research to minimize the part that requires manpower in many processes is increasing. In the case of detecting defects in the appearance of small products, precise verification using a vision system is required. Reliability and speed of inspection are inefficient for human inspection. In this paper, we propose an algorithm for inspecting product appearance defects using a machine vision system. In the case of the remote control targeted in this paper, the appearance is different for each product. Due to the characteristics of the remote control product, the data obtained using two cameras is compared with the master data after denoising and stitching steps are completed. When the algorithm presented in this paper is used, it is possible to detect defects in a shorter time and more accurately compared to the existing human inspection.
반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.
최근 국가경제와 기업의 경쟁력이 불안정한 글로벌 환경에서, 정부는 4차 산업혁명이라고 불리는 스마트공장 구축사업을 중소중견 제조기업 대상으로 적극적으로 적용추진을 하고 있다. 스마트공장이란 ICT(Information Communication Technology)와 생산공정의 융합으로 설비와 시스템간의 통합과 지식 기반의 최적화된 판단으로 제품을 자동 생산하는 체계이다. 본 연구는 기업의 경쟁력을 높이기 위해 성공적인 스마트공장의 추진을 위한 최고경영자의 의지, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 조직참여가 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 연구모형을 통한 실증연구를 하기 위해 스마트공장 구축을 완료하였거나 진행 중인 중소기업을 대상으로 설문지를 배포하여 회수된 101부의 설문지를 분석하였다. 실증분석 결과, 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 스마트공장 성공적 구현에 있어서 조직의 참여도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었고, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 최고경영자 의지 순서로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는, 기업의 경쟁력 제고에 가장 큰 영향을 미치는 스마트공장 구축을 성공적으로 실현하기 위해 여러 가지 관점으로 구분하여 도출하였고 이를 검증하였다.
이 논문은 선체 외판 자동 생산 시스템의 효과적인 구축을 위하여 기존의 객체 지향 시스템 개발 이론을 개선한 ESBD(Evolutionary Simulation Based Design)을 제안한다. 목표 시스템인 AHMS(Automated Hull-piece Manufacturing System)는 가공 이전 평후판의 입고, 선처리, 절단, 1차 곡가공, 2차 곡가공 그리고 출고에 이르는 가상화된 자동화 공정의 분산 제어 시스템으로서 ESBD에 의해 개발된다. 실시간 원격 제품 모니터링(Product Monitoring)과 제품 정보 관리(Product Data Management)를 실현하기 위하여 분산 제어 및 물류 시뮬레이션을 통한 시스템 개발을 적용한다. 실험적으로 개발된 시스템은 새로운 공장의 배치 및 설계에 기본적인 가이드 라인을 제시하는 역할도 수행한다.
본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.
스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.
제품수명주기관리(Product Lifecycle Management)는 8개의 지식영역으로 구성된 잘 정의된 관리방법이다. 4차 산업혁명이 스마트 팩토리와 밀접한 관련이 있기 때문에 궁극적으로 제품의 아이디어 생성에서 폐기까지의 전 과정을 효과적으로 관리하는 제품수명주기관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 제품수명주기관리 분야의 전문가를 대상으로 제품수명주기관리의 지식영역의 현재와 향후 적용정도를 4차 산업혁명의 관점에서 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역이 현장에서 어느 정도 적용되고 있는지를 현재의 관점과 가까운 미래의 관점에서 전문가 인식을 분석하였다. 제품수명주기관리의 지식영역의 현재 및 미래의 적용정도를 분석하고, 적용정도의 관점에서 지식영역 간의 차이가 있는지를 분석하였다. 분석된 결과를 중심으로 그 의미와 향후 흐름을 제시하였다.
In this article, recent trends of technology in design of CNC system for machine tools which has increased in number and applications by needs for FA(Factory Automation), save of labor in various industries, are described. These technology improvements in CNC system take place especially in the field of performance, reliability, compactness, price, etc. From these technology improvements, the theme of "performance improvements of CNC system" are selected and mostly described in this article. Also, the major features of a CNC system product of our company and its characteristics in system design are briefly described.described.
In this paper we developed the communication protocol in which can transmitter receive a data and instruction in pressure and control computer. This system can dramatically increase production by maximize by control the error in central unit and monitoring. When developed these pressure automatic control system, it can be automation product in factory and decrease man-power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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