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- 저자 : 어수균 (검색결과 1 건)
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어수균 한국산업기술대학교 지식기반기술·에너지대학원 2021 국내석사
산업용 사물인터넷(IIoT : Industrial Internet of Things)은 기존 공정의 자동화란 범주를 넘어 모든 제조 공정을 정보화 하는 것을 의미한다. 이는 일련의 제조 공정에 설치된 센서로부터 수집되는 데이터를 토대로 정보화 시스템을 구축하여 각 공정을 실시간으로 관리, 모니터링하고 나아가 환경, 사람, 자재, 재고, 생산관리 시스템과의 통합을 통해 최적화된 생산성을 유지하는 것에 목적을 두고 있다. 하지만 아직까지 중소기업은 IIoT에 대한 인식부족 및 기술 투자에 대한 어려움을 겪고 있다. 또한, 4차 산업혁명으로 인해 제조 공정에서도 변화가 일어나고 있으며 단일 공정에서 다양한 공정이 혼재되어 있는 연속 제조 공정에 대한 맞춤형 산업 플랫폼 역시 부족한 상황이다. 본 연구에서는 특정 스마트 팩토리를 구축함에 있어 중요시 되는 특정 요인(환경 요인)들과 오류들 간의 상관관계를 분석하여 스마트 팩토리 내 시스템 결함 및 오류를 예방 및 통보 할 수 있는 스마트 팩토리에 적합한 요인 분석 결과 통보 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 스마트 팩토리에서 주로 다뤄지는 환경 요인에 대한 자료를 수집하였고, 수집된 데이터들을 정제 및 상관관계 분석하여 시스템이 최적의 환경에서 높은 신뢰도를 가지고 동작 할 수 있도록 하는 환경 요인 간 상관관계 분석 결과 통보 시스템을 구현하였다. 본 연구의 구성은 제 2장에서는 본 연구와 관련된 기술인 스마트팩토리, 기상 정보 시스템, 상관관계 분석 시스템, 데이터 마이닝 시스템의 기존 연구를 소개하였다. 제 3장에서는 본 연구의 주가되는 관련 연구의 공통점과 차이점을 기술 및 개선방향을 도출하였다. 제 4장에서는 본 연구에서 제안한 Factor 기반의 상관관계 분석 시스템에의 설계 및 구현, 시스템 분석 결과를 기술하였다. 마지막으로 5장에서는 견론 및 기대효과를 기술하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 제조 공정 환경 내에서 공정 상태에 대한 실시간 가시성 제공과 예지 보전이 가능하도록 하여 공정의 효율성을 높이게 되면서 더 나아가 공정 운영과 이와 관련된 경제적 비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대되며, 공정 상태를 미리 파악하여 발빠른 조치를 통해 품질 향상을 기대할 수 있다. 또한, 환경 센서의 모듈화를 통해 다양한 공정이 혼재되어 있는 경우 각각의 공정마다 독립적 관리가 가능하고 환경 요소에 대해 가장 최적화된 기준을 제시해 줄 수 있음을 확인하였다. 이에 제안한 시스템은 중소기업과 같은 제조 공정을 주로 하는 공장 내에 적합할 것으로 사료된다.
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