본 논문에서는 스마트팩토리의 대량 제조 산업 중심의 실시간 통합제어 시스템과 리소스 메니지먼트를 위한 알고리즘과 수치 해석을 고려한다. 사이버 물리 시스템(CPS)상에서 전송되어지는 다양한 데이터들이 실시간으로 제어되어야 각각의 주소체계를 가진 단말과 플랫폼, 서비스로 묶여 진정한 스마트제조업이 실현될 것으로 기대하며, 기존의 연구결과로부터 새롭게 제안되어지는 최적화운용 알고리즘을 반영하여 패러미터별 증명과 자코비 연산에 의한 수치해석을 덧붙이게 된다. 최적의 운용 알고리즘을 센싱데이터에 의하여 결정을 하게 되고 이를 통한 CPS상에서 전송되는 현상을 구체적으로 제시한다. 또한 실험을 통해서 기존의 연구결과와 비교 검토함으로서 제시된 실시간 통합제어 시스템의 우수성을 검증하였다.
Damage caused by wild animals such as pheasants and magpies is a problem in rural areas. A bird repellent system based on sensing and repelling farm pest animals and birds is proposed herein. This system is equipped with a bird model part on a supporting platform and comprises a sound source generator, a system control user interface, and a sensor in the center. The sensor is composed of an illuminance sensor and a PIR sensor. The illuminance sensor distinguishes between day and night, whereas the PIR sensor detects birds or wild animals and outputs them from the sound generator. The entire system can be managed easily by the user interface and system control.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
The operating environments of factories and manufacturing units have changed dramatically due to globalization, population, and customization. The existing factories are converted into smart units using information and communications technology (ICT). These smart factories can produce, control, repair, and manage themselves. The manufacturing processes are efficiently optimized using the monitoring and analysis methods of ICT. In this experimental study, we carried out a survey on the system solution providers and consumer companies to determine the field conditions and requirements necessary for assembling a smart factory. Using the results of this survey, we effectively devised smart factory solutions and implemented them on the existing conditions in various factories.
In this study, we analyzed the factors affecting the introduction of Smart Factory by domestic SMEs through AHP analysis and tried to provide implications for the introduction of Smart Factory. It was confirmed that the manufacturing and introduction group, the non-manufacturing introduction group, and the already introduced group had the highest weight in the cost reduction in the first hierarchy standard. At this time, it can be seen that the weight for cost reduction is relatively high in the manufacturing introduction group and the introduction group, and the weight for the productivity improvement is relatively high in the non-manufacturing introduction group. It can also be seen that the portion of marketing enhancement does not have a significant impact on smart factory choices. It was confirmed that image enhancement is the highest in the manufacturing introduction group and the non-manufacturing introduction group in the first hierarchy standard, and the marketing has the highest weight in the introduction group. In the two - tiered standard, customer - friendly and proper inventory maintenance weights were relatively high in all the introduced groups, except for the high rankings.
Manufacturing industry is one of the core sectors providing national competitiveness and economical impact Today's manufacturing industry is required to fulfill so called Sustainable Factory paradigm from the perspectives of environmental and social development. To cope with the requirements, researches for achieving sustainability in manufacturing system are actively carried out in the world from various perspectives. In this paper, we analyzed systemic characteristics of sustainable manufacturing system, and developed verification & validation strategy based on traceability between system requirement and functionality. The developed methods were applied to a European Project called the Foundation for the Sustainable Factory of the Future (FoFdation). Specifically, we analyzed and verified the deliverables of FoFdation by deriving systems architecture in terms of Component, Function, and Items. The results indicated that the FoFdation is pretty much compliant with the concept of Ubiquitous Factory, and can be used as an International Reference Model for the Smart Factoy, a world wide hot topic under the paradigm of IOT (Internet-Of-Things), if information processing part is supplemented.
최근 세계 각국은 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트제조 시스템 구축에 앞장서기 위하여 산학연이 협력하여 활발한 연구, 개발 및 비즈니스화를 추구해 가고 있다. 기존의 연구 보고에 따르면 우리나라는 스마트공장의 기초기술, 하드웨어, 소프트웨어 분야의 경쟁력이 선진국 대비 70% 미만의 수준으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구문헌 검토 및 분석을 통하여 제조업에서 스마트제조 기술의 활용사례 현황과 연구의 주요 이슈를 파악하여 핵심 기술 연구자들과 비즈니스 프로세스를 가지고 있는 기업과의 협력에 아이디어를 제공하고자 한다. 공장과 제조분야에 적용되거나 고려된 기술로는 사물인터넷이 가장 활발한 연구가 이루어지고 있었으며, CPS, 로봇의 순서로 많은 연구가 이루어지고 있음을 볼 수 있다. 각 요소 기술의 기업 적용사례를 통하여 초기 단계의 연구자와 기업과의 협력이 이루어지고 있음을 볼 수 있다.
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.
The manufacturing industry is continuously pursuing advanced technology and smartization as it converges with innovative technology. Improvement of manufacturing productivity is achieved by monitoring, analyzing, and controlling the facilities and processes of the manufacturing site in real time through a network. In this paper, we proposed a new OPC-UA based digital twin model for smart factory facilities. A testbed system for USB flash drive packaging facility was implemented based on the proposed digital twin model and OPC-UA data communication scheme. Through OPC-UA based digital twin model, equipment and process status information is transmitted and received from PLC to monitoring and control 3D digital models and physical models in real time. The usefulness of the developed digital twin testbed system was evaluated through usability test.
정보통신(ICT)의 발달은 제조업에 있어 큰 변화를 가져왔으며 제조공정에는 사물인터넷, 증강현실, 빅데이터와 같은 최신 정보기술이 적용되어 스마트공장이라는 이름으로 진화하고 있다. 이에 미국, 독일, 일본 등 선진국들은 전기전자, 자동차, 기계 등의 제조업에서 스마트공장을 활발히 도입함에 따라 기존의 제조기업들의 생산품질을 높이고, 생산 환경은 유연한 체제로 변화시키면서 미래 제조업을 앞당기고 있다. 이러한 변화는 국내 제조업에까지 영향을 미치게 되었으며 대기업 중심으로 스마트공장이 이루어지고 있다. 그러나 중소기업들은 기술적, 재무적 어려움으로 인해 스마트공장을 적극적으로 도입하고 있지 못하다. 이같은 배경 속에서 본 논문은 스마트공장의 표준화가 중소기업들의 스마트공장의 활용에 큰 기여를 할 것으로 전제하고 우리나라 중소기업들의 스마트공장의 표준화 전략 및 확산 방안을 도출하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 이론분석을 통하여 스마트공장의 확산에 영향을 미치는 요소를 기술적 요인, 조직적 요인, 산업적 요인, 정책적 요인으로 도출 분류하고 사례분석을 실시하였다. 실증분석 대상은 우리나라 제조업의 핵심이 되고 있는 뿌리산업이며, 특히 금형분야의 두 기업을 대상으로 실시하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 향후 뿌리산업 중소기업들에게 스마트공장 구축을 위한 표준화 전략 4가지, 즉 국제 표준화, 정부주도 표준화, 기업주도 표준화, 비표준화 추진 등을 도출 및 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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