탐험가

스마트 제조혁신 추진 단계

1단계 : 제조기업의 글로벌 제조 경쟁력 확보를 위한 스마트 공장 보급 및 확산 사업

2단계 : 제조기업에서 발생되는 모든 데이터를 저장하여 분석 활용할 수 있는 데이터 센터 기반의 클라우드 빅 데이터 DNA 플랫폼 구축

3단계 : 3차 산업혁명의 Fast Floolwer에서 4차 산업혁명의 First Mover로 도전하여 신기술, 신제품을 개발하기 위한 HPC 기반의 DNA 플랫폼 구축

1단계 Big Picture - 스마트공장 보급 및 확산 사업

중소 제조기업 중 30000개를 2022년 까지 스마트 공장 보급 및 확산하고, 7500개 사업장을 고도화 하여 순차적으로 제조데이터를 클라우드 테이터 센터에 수집 저장 및 활용

Level 1 : Sensing, Automation IOT

Level 2 : MES, ERP PoP, DAQ, Robot, AGV

Level 3 : Cloud/Edge IIOT, AR/VR, 3D Printer, 5G

Level 4 : AI, Big Data Blockchain

Level 5 : CPS, connected EnterPrise

2단계 : Big Picture - 클라우드 데이터센터 Pilot 인프라 구축

1. 2020년부터 Lv3 이상의 고도화 기업에서 측정되는 제조데이터를 클라우드 빅 데이터베이스에 저장하고, 분석 활용성을 높이면서 데이터의 가치를 창출하고, 단계적으로 3단계로 확장 수행한다.

2. 2020년부터 LV3 이상의 고도하 기업에서 측정되는 제조데이터를 클라우드 빅 데이터베이스에 저장하고 분석활용성 정부주도의 데이터 센터 구축에서 Public Cloud Service Provider를 공모하여 민간과 협업 수행 체계

SaaS 서비스 운영

- 데이터 분석, 활용 서비스

- Data Scientist  육성

- 제조 운영서비스 총괄

업종 및 지역별(Data Value Center)

- 업종별 Q&M 전문가

- IT, DT 전문가

- Start UP, 솔루션 공급 기업

3단계 : Big Picture - HPC 기반의 AI 클라우드 데이터센터 확장 및 활용

1. 중소기업에서 전살실 컴퓨터, 전문인력을 보유하지 않고 빅데이터 플랫폼에서 원하는 솔루션을 경제적으로 활용하고, 솔루션을 가진 기업은 플랫폼 Market Place에 탑재하여 수요기업이 자율적으로 선택하여 활용할 수 있도록 한다.

2. 플랫폼에 필요한 솔루션은 정부가 사용자 라이선스 별로 구매하여 구축하고, 수요 기업은 솔루션을 사용한 양 만큼의 경제적인 비용으로 활용하도록 지원한다.

제조현장에서 데이터 수집 표준화 내용 : 중소 제조기업에서 생산되는 데이터의 속성, Format, 및 통신 Protocol 국제 표준에 근거한 솔루션 구현

Edge Gateway의 기능

사업정의 :  Edge Gateway는 중소 제조기업에 자동화 설비 및 공정으로부터 측정되는 모든 Raw Data를 실시간으로 수집하여 저장하고, 저장된 데이터를 주기적으로 클라우드 빅 데이터베이스에 솔신하여 인공지능 및 빅 데이터 분석 솔루션을 활용하여 PQCD를 향상 서비스 하는 역할

제조현장에서 데이터 수집 표준화 내용 : 중소 제조기업에서 공통적으로 사용하는 장비(로봇, CNC, 사출기, 금형, 프레스, 열처리로 등)로 부터 데이터를 AAS 형식에 맞추어 수집/저장하는 가본 솔루션 구현

AAS란? : 자산 관리 쉘(Asset Administration Shell)이라고 하며, 자산의 정보 및 동작에 대한 일관된 액세스를 제공하는 자산의 표준화된 디지털 표현, 이를 통해 사용 사례의 요구사항을 충족하는 회사 및 회사 전체의 응용 프로그램 간 상호 운용성을 촉진한다

Raw Data 수집 표준 가이드 :

1단계 : 2020. 10월 까지는 중소기업 전산실에 Fieldbus를 지원하는 PLC, DCS 시스템의 사양에 적합한 통신방식으로 DaQ 시스템에 Raq Data를 6개월 간 수집하여 저장한다.

2단계 : OPC-UA, Fieldbus 통신 Protocol을 지원하는 PLC에 따라 100ms ~ 1sec  제어 주기 별 Raw Data를 수집하여 Edge Gateway 시스템에 저장 후 Cloud Server에 실시간 전송

Cloud ERP, PLM, MES 등 솔루션 Migration on Paas

1. MRP, MES 등 솔루션을 가진 공급기업은 CSP사를 선정하여 Paas 위에서 Saas로 서비스를 제조기업에 제공할 수 있도록 Migration하여 제조기업에 자체 전살실에 솔루션 컴퓨터를 설치하여 운영하지 않도록 클라우드 컴퓨팅 환경제공 필요

2. 인공지능, 빅테이터 분석, CPS, AR/VR 등 스타트업과 Total Solution 사업 Alliance를 권장한다

1. IT거버넌스

2. 스마트공장 정보화 & 자산관리

3. 스마트공장 사후관리 방안

IT 거버넌스란? : 정보기술 거버넌스라고도 하며, 이사회와 최고 경영진의 책임이며, 엔터프라이즈 거버넌스와 통합된 한 부분이다. IT거버넌스는 조직의 정보기술이 조직의 전략과 목표를 유지하고 확대하는 것을 보장하는 리더쉽, 조직구조, 그리고 프로세스로 구성되어 있다.

IT 거버넌스의 정의

1. 단순한 관리(MAnagement)가 아닌 기업을 움직이는 힘, 지배구조

2. IT전략의 개발 및 추진을 관리하고 비즈니스와 IT를 융합시키기 위해 이사회, 경영진, IT관리자가 추진하는 조직기능

3. 기업 거버넌스의 통합적 부분으로, 조직의 전략과 목표달성을 뒷박침하는 조직 구조와 프로세스, 리더십으로 구성

IT 거버넌스의 필요성

1. IT Management만 실행했을 경우의 문제점 존재

2. 조직이 IT에 의존할수록 IT 환경의 취약성은 조직 전체의 문제로 다가오며, IT 투자를 통한 비즈니스 가치 창출과 IT 관련 리스크 관리, 예방 및 대처를 위한 집중

3. 사이버 범죄, 부정행위 등의 외부 위협이 존재

4. IT 투자에 막대한 자금이 소요되기 때문에 IT 거버넌스를 통한 IT Paradox를 방지

IT Management의 문제점

1. 이사회, 최고 경영층과 IT관리자 사이의 괴리 존재

2. 이사회, 최고 경영층의 관심 부족

3. 기업 전략과의 연계 미약

4. IT관리자의 책임만 있고, 권한은 부재한 상황이 연출

IT 거버넌스 체계

1. IT 거버넌스 프로세스 체계는 IT 거버넌스를 위한 활동의 성격과 유형을 정의

2. IT 거버넌스 조직 체계는 IT 거버넌스 활동을 수행하는데, 필요한 조직의 종류와 형태를 제시

3. IT 거버넌스 현재 IT 서비스 시점에서 제공되는 IT 관리 및 IT 거버넌스 관련 기술, 도구, 방법론 및 솔루션 들을 포괄적으로 제시하고, 어떻게 사용되고, 거버넌스 활동과 조직에 어떻게 연계되는지 명시

IT 거버넌스 필요성

IT 거버넌스 개념

IT 거버넌스 도메인

IT 거버넌스 프레임워크

자산정의

1. 경제적 가치가 있는 재화, 미래시점에 효익을 주는 것, 나에게 권리가 있는 것

2. 회계학적으로 수익에 대한 것으로 비용으로 소비되는 것

3. 소비되었으나 아직 수익으로 전화되지 않고 비용으로서 유보되어 있는 것, 유무형의 가치물

자산 => 효익, 권리, 금전가치

정보화 자산 : 정보화 관련 정보, 하드웨어, 소프트웨어, 지원설비, 인력 등 조직이 보유하고 있는 모든 것

하드웨어, 소프트웨어, 지원설비, 인력, 전자정보, 문서 

스마트공장 정보화자산 : 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 테크놀로지, 시설, 지원설비, 인력

하드웨어 : 서버, 네트워크, 저장장치, IOT기기, 기타 주변기기

소프트웨어 : 상용 SW, 응용 SW, Mobile App

데이터 : Big Data, Operation Data, Management Data

테크놀로지 : 특허, Process, Method

시설 : 시스템설치 및 운영기간

지원설비 : 정보시스템 운영지원 설비

인력 : 시스템운영 및 업무수행 인력

정보서비스 자산 : 하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 테크놀로지

미래 데이터 자산의 의미

1. 빅데이터, 인공지능 관련 소프트웨어에 의해 경쟁력 결정

2. 데이터의 네트워크 효과로 선두주자가 유리해 지고 있음

3. 지역, 시장의 경계가 약해짐, 플랫폼 중심의 경쟁

Data 혁신 = 제품품질, 제품설계, 비즈니스, 제품운송, 제품제조

스마트공장의 자산가치 : 연결성, 가시화 & 자동화, 분석 & 지능화

스마트공장 시스템 관리와 가용성 : 정보시스템 다운타임 중 예정되지 않은 불시의 장래오 인하여 발생하고 있으며, 스마트공장은 복잡한 ICT 구성환경이므로 빠른 시간내에 해결하기가 점점 더 어려워 지고 있다.

시스템 관리의 목표는 시스템의 가용성을 최대로 하여금, 비즈니스의 연속성을 보장하는 것이다.

스마트공장 유지관리 : 문제발생시 신속한 복구 뿐 아니라, 효과적인 예방정비를 통한 문제발생요소의 근원적 해결을 목표로 하는 총제적인 기술지원을 의미한다. 예방 점검을 통해 장애를 사전에 예방하고, 장애 상황 발생 시 장래를 즉시 해결하며 장애 초지 후, 사후활동을 통해 동일 장애 및 추가 장애 발생을 예방하는 서비스

유지관리기능 - 유지관리 분류 - 유지관리 대상

스마트공장 유지관리 전략 : 장애발생 시에만 대응하는 수동적인 장애조치로 끝나는 것이 아니라 평상 시 정기적인 예방정비를 통한 장애발생의 원인을 최소화하는 적극적인 서비스를 지향, 또 하드웨어와 소프트웨어 기술지원을 One-Stop로 지원처리

전략1. 정기적인 예방정비를 통한 장애예방

전략2. 23시간 365일 신속 정확한 지원

전략3. H/W와 S/W의 One-Stop처리

스마트공장 시스템 H/W 유지관리 : 하드웨어 보증기간이 종료된 장비에 대해 장애지원 및 기술지원을 제공받음으로써 도입기업이 지속적으로 안정적인 스마트공장 시스템 운영을 할 수 있도록 하는 활동

예방 및 예측 정비 - 장애발생 사후정비 - 하트웨어/OS 통합관리 - 안정적인 부품 조달

스마트공장 시스템 S/W 유지관리 : 스마트공장 소프트웨어 유지정비서비스는 하드웨어 보증기간 내 또는 유지관리 계약된 장비에서 운용중인 OS와 Application에 대해 기술지원을 제공받음으로써, 보다 안정적이고 효율적인 시스템 운영을 할 수 있도록 하는데 궁극적인 목표를 가지고 있음

예방 및 예측 정비 - 장애발생 사후정비 - 관리지원 서비스 - 월간보고회의 및 연간 시스템성능 분석보고

1. 빅데이터 솔루션 구축 프로세스

Planning(분석 기획) : 비즈니스 이해 및 범위 설정, 프로세스 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험계획 수립

Preparing(데이터 준비) : 필요 데이터 정의, 데이터 스토어 설계, 데이터 수립 및 정합성 점검

Analyzing(데이터 분석) : 분석용 데이터 준비, 텍스트 분석, 탐색적 분석, 모델링, 모델평가 및 검증, 모델 적용 및 운영방안 수립

Developing(시스템 구현) : 설계 및 구현, 시스템 테스트 및 운영

Deploying(평가 및 전개) : 모델발전 계획수립, 프로젝트 평가 및 보고

단계별 빅데이터 시스템 구축내역

1. Planning

비즈니스 이해 및 범위설정 : 프로세스 이해, 프로젝트 범위 설정

프로젝트 정의 및 계획수립 : 데이터 분석 프로젝트 정의, 프로젝트 수행계획 수립

프로젝트 위험계획 수립 : 데이터 분석 위험 식별, 위험대응 계획 수립

2. Preparing

필요 데이터 정의 : 데이터 정의, 데이터 획득방안 수립

데이터 스토어 설계 : 정형데이터 스토어 설계, 비정형 데이터 스토어 설계

데이터 수집 및 정합성 점검 : 데이터 수집 및 저장, 데이터 정합성 점검

3. Analyzing

분석용 데이터 준비 : 비즈니스 확인, 분석용 데이터세트 준비

텍스트 분석 : 텍스트 데이터 확인 및 추출, 텍스트 데이터 분석

탐색적 분석 : 탐색적 데이터 분석, 데이터 시각화

모델링 : 데이터 분할, 데이터 모델링, 모델적용 및 운영방안 수립

모델평가 및 검증 : 모델 평가, 모델 검증

모델 적용 및 운영방안 수립 : 모델적용 및 운영방안 수립

4. Developing

설계 및 구현 : 시스템 분석 및 설계, 시스템 구현

시스템 테스트 및 운영 : 시스템 분석 및 설계, 시스템 구현

시스템 테스트 및 운영 : 시스템 테스트, 시스템 운영계획

모델 발전 계획 수립 : 모델 발전 계획

프로젝트 평가 및 보고 : 프로젝트 성과 평가, 프로젝트 종료

디지털 트윈(digital twin)이란?

미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로, 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술이다

디지털 트원 아키텍처 구성 => 응용서비스, 응용S/W, Digital Model/Simulation/ IOT인프라

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현행 스마트공장 지원사업 진행프로세스

준비, 기획 > 계획 수립 > 사전컨설팅 > 공급자선정, 사업지원, 협약 > 사업수행 > 검사, 운영, 성과평가

합리화활동 : 업무 표준화, 3정 5S정착, Fool Proof 및 Automaton화

사업기획 : 정보화 기획, 정보화 예산확보, 정보화 성과평가 계획수립

사업계획서(안) 작성 : 사업계획서(안) 작성, 기술적용계획수립

사업계획서(안) 검토 : 기술평가 실시, 보안성 검토,

사전협의 : 스마트공장사업 사전협의

사업계획서 작성 : 기술적용계획수립

사전컨설팅 신청 : 컨설팅신청서 작성, 컨설팅신청서 접수

사전컨설팅 수행 : 사전 컨설팅 수행, 스마트공장 비전수립, 스마트공장 추진방향 정립

정부지원 사업계획서작성 : 정부지원 사업계획서 작성

공급자 선정 : 제안요청서 작성, 사업공지, 제압접수, 제안서 평가, 협상 및 결정, 협약체결

정부사업지원 : 제안서 수정, 제안서 접수, 선정 및 협약

사업착수 : 착수보고서 접수 및 검토

사업진행관리 : 인력, 진척, 품질관리

예산 및 변경관리 : 예산, 과업, 변경관리

보안관리 : 인적, 물적 보안관리

산출물 관리 : 중간단계산출물관리

중간점검 > 최종검사 > 감리(사업감리) > 인수 및 하자보수(산출물 인수, 하자보수 내용정의), 운영 및 성과평가(스마트공장 운영, 성과평가)

스마트공장 구축 준비단계 고려사항

1. CEO 의사결정

2. TFT 구성

3. 구성 범위 및 수준 정의

4. 현행 핵심업무 비즈니스 모델 정의

5. 합리화를 통한 업무 효율화, 표준화

6. 정보시스템 현황 분석

7. 제조 및 시장현황 분석

8. 스마트공장 기술현황 및 수준 자가진단

9. 벤키마킹 및 Best Pratice 분석

10. 스마트공장 추진방향 정의

11. 스마트공장 모델정의

12. 스마트공장 추진과제 정의

13. Visioning

14. KPI정의

15. 전략과제 방향성 도출

16. 과제별 추진전략 수립

17. 리스크 관리계획 수립

18. REP 및 공급업체 선정기준 작성

19. 공급업체 제안의뢰 및 접수

20. 공급업체 평가 및 선정

TFT구성 : 스마트공장 구축은 업종별 프로세스 및 Application은 물론 IE 및 설비자동화, IT인프라에 이르기까지 전문가 조직에 의한 통합적 지원이 필수적이다

구축 수준 정의

1단계(기초1) : 3정 5S, Layout, Line Balancing, Fool Proof, Automation 실천

                   (1) 낭비, 비효율 배제 습관화

                   (2) 비즈니스 프로세스 및 작업 표준화

2단계(기초2) : 제조이력관리 체계 구축

                   (1) 원자재 입고에서 제품 출하까지 4M1E 정보관리

                   (2) 물류이동 정보 관리

3단계(중간1) : 제조현장 발생 데이터 수집체계 구축

                   (1) 설비 및 IOT 연동 정보 수집

                   (2) 통계적 관리기법 활용

4단계(중간2) : 제조 현장 데이터 분석 및 활용체계 구축

                   (1) 빅데이터 및 AI활용 insight 제공

                   (2) 자동제어

5단계(고도화) : CPS기반 설비, 생산, 품질, 에너지, 환경 예측 및 자율운전 체계 구축

                   (1) Digital Twin 활요

                   (2)AR/ VR 활용

합리화를 통한 업무 효율화, 표준화 - 3정 5S부터 전개

3정 : 정품, 정량, 정위치

5S : 바른자세, 정돈, 청소, 정리, 청결

현행 업무기능 모델정의 : 조직의 역햘 및 업무체계를 분석한 후, Use Case Diagram, Data Flow Diagram, Process Modeling, 업무기능(Activity) 정의서 등을 작성하여 현행 조직과 업무체계상의 문제점 및 개선 요구사항을 도출

구조적 분석기법 개요 :

1. 자료흐름도(DFD: Data Flow Diagram)를 사용하여 정보의 흐름과 변환을 제시하며, 하향식(top-down)방법으로 높은 차원의 기능을 작은 기능단위로 쪼개나감

2. 구조적 분석기법은 자료흐름도 이외에 각 말단 프로세스들의 기능을 설명하는 프로세스 명세서(Process spceification), 자료흐름도에 사용되는 데이터의 정의 등을 기록하여 높은 자료사전(data dictionary)으로 구성

자료흐름도(DFD: Data Flow Diagram) : 

1. 소프트웨어 시스템의 정보를 받아들여 가공 처리하는 변환기라고 볼 수 있고, 자료흐름도는 정보가 입력되어 적용되는 변화와 그 결과(출력)을 그림으로 묘사해 주는 도식적 기법

2. 자료흐름도는 시스템을 하나의 프로세스로 놓고 외부와의 정보흐름을 표시하는 배경도(context diagram)로 시작하며 더이상 쪼갤 필요가 없을 때까지 단계별로 분할함

배경도(context diagram) : 자료흐름도는 상위 프로세스, 중간 프로세스, 원시프로세스들로 구성, 최상위의 하나로 원 프로세스를 그린 그림을 배경도라고 하며 이는 시스템을 분할 되기 이전의 프로세스

자료흐름도 프로세스 번호 : 레벨화를 구체적으로 표시하기 위하여 각 프로세스와 자료흐름도는 번호를 가짐,ㅣ 각 자료흐름도는 상위 레벨의 부모 자료흐름도와 연관된 프로세스로부터 번호를 부여받음

원시 프로세스(Functional Primitive) : 프로세스 중 더이상 그 아래로 쪼개어지지 않는 하위 프로세스

자료사전(Data Dictionary) : 자료흐름도로 표시되어 있는 시각적인 정보는 조직적으로 모아져야 한다.

                                    자료사전은 자료흐름도애 나타난 데이터에 관한 정보를 한곳에 모아 높음으로써 개발자가                                      사용자들이 편리하게 사용할 수 있게 해준다.

                                    자료사전은 메타데이터 즉 데이터에 대한 데이터를 모아놓은 저장소

Use Case를 이용한 구조적 분석 기법 : 자료흐름도를 그리기 이전에 사용자와 개발자 간의 토의 내용을 정돈하여 사용자에게 필요한 데이터와 사용자가 접하게 될 시스템의 동작을 기술하는 방법에 대하여 생각하기 위해 사용

정보시스템 현황분석 : 

Infrastructure :  서버, S/W네트워크, 스토리지 등 현황을 분석 진단하여 문제점 및 개선요구사항 도출

                     1. 서버 등 컴퓨터 시스템, OS/RDBMS 등 시스템 소프트웨어, 네트워크 스토리지 등

                     2. 유무선 네트워크 확장 시 애로사항 등 확인

Application : Application 현황을 분석 진단하여 문제점 및 개선 요구사항을 도출

                     1. 응용 소프트웨어 종류, 업그레이드 대상 확인

                     2. 비즈니스 프로세스 변경 시 GAP분석

Data : 데이터 현황을 분석 진단하여 문제점 및 개선 요구사항을 도출

                     1. Data  수집체계, 종류

                     2. 분석 및 Visualization

IT Governance : IT관리업무 프로세스를 분석 진단하여 문제점 및 개선 요구사항을 도출

                     1. 원자재 입고에서 제품 출하까지 4M1E 정보관리

                     2. 물류이동 정보관리

STP전략 : Segmentation, Targeting, Positioning으로, 경쟁분석 등의 조사를 통해 시장에 대한 이해도를 충분히 높인 후, 진행하는 마케팅 전략수립의 기초작업

Segmentation -> Targeting -> Positioning

Segmentation :

1. 시장 세분화 기준 파악

2. 각 세분시장의 프로파일 개발

3. 지리적/ 인구통계적/ 심리형태별/ 구매행동별 기준 등으로 세분화

Targeting : 

1. 각 세분시장별 매력도 파악

2. Target세분시장 선정(목표시장)

Positioning : 

1. 각 세분시장별 기능 포지셔닝 컨셉 파악

2. 각 세분시장별 마케팅 믹스 개발

제조 및 시장현황 분석-4P 분석

Product : 상품종류, 품질, 디자인, 브랜드, 포장, 크기/ 규격, 서비스, A/S, 품질보증 등을 고려

Price : 비용, 할인, 가격유연성, 수요, 가격민감도, 제품 수명 단계, 지급기간, 대금지급방법, 중계수수료 등을 고려

place : 범위, 재고, 유통/ 배송, 물류 등을 고려

Promotion : PR, 홍보, 광고, 판촉활동, 기타 마케팅 및 프로모션 활동 등을 고려

SWOT 분석 : 강점 및 약점과 기회 및 위협(SWOT)에 대응하기 위한 전략을 요약한 것, 주어진 시사점을 중심으로 스마트공장 전략 과제를 정의

전략과제 방향성 도출 : 제조환경 분석, 경영환경 분석, 경영전략 분석, 경영방침 및 선진사례 분석을 통하여 영역별 스마트공장 시사점을 도출하고 이를 기반으로 전략과제 방향성을 도출함

과제별 추진 전략 : 내,외부 환경분석을 통하여 본 사업과 관련된 총 7개의 전략과제와 16개의 이행과제를 도출

벤치마킹 프로세스 : 현황분석(업무&정보기술)을 통해 도출된 문제점 및 개선요구사항을 바탕으로 벤치마킹 대상(항목)을 선정한 후, 선진사례 조사, 분석을 진행

Phase 1 :

1. Bench Marking 대상정의

2. 비교대상 회사정의

3. 데이터 수집방법 및 수집데이터 결정

Phase 2 :

4. 현재 성능과 목표 Gap결정

5. 향후 성과수준 정의

Phase 3 :

6. Bench Marking 결과 용인 협의

7. 기능적인 목표설정

Phase 4 :

8. Action Plan 수립

9. 상세계획 및 진행모니터링 수립

10. Bench Marking 재조정

MATURITY : 

1. 현행 업무에 반영

2. 완전히 프로세스에 통합

스마트공장 컨설팅 필요성 : 도입 기업들은 스마트공장 구축의 효율성 및 성공 가능성을 높이기 위해서, 스마트공장 추진전문가에 의해 [기업별 맞춤지원], [사업기간 생애지원], [Best Practice 참관지원]을 요청

<스마트공장 추진 전문가 + 프로젝트 생애지원>

스마트공장 추진시 애로사항 : 스마트공장 추진 전문가부족, 우선순위 결정 및 로드맵 수립 어려움, 성공 확신성 및 효과예측 어려움, 정확한 요구사항 정의 및 공급자 선정

스마트공장 추진 핵심 성공요소 : 경영자 리더십, 프로젝트 추진 리더, 정확한 실행계획 및 요구사항 정의, 공급업체 선정

스마트공장 컨설팅이 필요한 부분 : 스마트공장 추진 마스터 플랜 수립, 공급업체 관리 및 실행 통제, 요구사항 정의 및 DFP 작성, 스마트공장 전 부분(계획수립 ~ 검증)

스마트공장 컨설턴트 선호도 : 민관호라동 스마트공장추진단 기술위원, 대학교수 및 연구소 임직원, 제조부문 대기업 퇴직 임직원, 경영 전문 컨설턴트

[기업별 맞춤 지원] : 도입기업별 해당 업종 전문가 지원

1. 도입기업 업종별 전문가 참여

2. 업종별 참조모델 기반의 글로벌 우수사례를 토한 설계대응

[스마트공장 지원사업 생애지원] : 사업 시작에서 사후관리까지 지원

1. 깅럽별로 정확한 수준을 판단하여 목표수립

2. 사업계획, 로드맵수립, 구현 및 사후관리까지 종합 지원

[국내외 Best Practice 참관지원] : 업종별 Best Pratice 사례 벤치마킹

1. 국내 : 업종별 대표공장, 우수공장 사례 등

2. 국외 : 산학연 및 협단체와 사례전화 공동 추진

효과적인 스마트공장 구축을 위한 방안

<맞춤형 지원 전략 추친>

차별지원 : 일률적 지원보다 도입기업의 생산기술 수준(제조혁신, 자동화 등), 기술, 역량 등을 고려 맞춤형으로 지원

사전지원 : 구축 전 컨설팅 코디네이터 제도 도입 등 스마트공장 도입 전부터 기업별 특성에 따른 필요사항을 체계적으로 지원할 필요

단계적 디지털 전환 전략수립 : 기업별 역량, 자동화수준 차이를 고려한 맞춤형 전략수립

                                        [제조혁신 -> 자동화 -> 스마트화] 단계적 추진

종합지원 플랫폼 구축 : 플랫폼을 통한 스마트공장 도입수준 자가진단 및 사전 컨설팅(코디네이터) 서비스 제공

<디지털 전문인력 육성>

현장 디지털 전문인력양성 : 스마트공장 동비 단계별 필수교육 지정,이수를 통한 기업 내부 운 인력의 디지털 역량 제고

융합형 전문인력 양성 : 공정(OT), 자동화(AT), 지능화(IT) 전문성을 보유한 융합형 전문인력을 양성하여 스마트공장 ㅗ디네이터로 활용

<스마트 팩토리 생태계 구축>

스마트 기술표준체계 구축 : 스마트공장 구성요소를 기술표준 마련을 통한 기업간 가치사슬 스마트화 촉진

산업정보 보안체계 구축 : 산업정보 보안체계 성숙도 모델 개발 및 단계별 정보보호 가이드 제공

협력 생태계 구축 : 수-위탁 기업간 스마트 생태계 구축 지원을 통한 개별기업 및 가치사슬 전반의 경쟁력 향상 촉진

공급기업 육성 : 자동화, 엔지니어링, 컨설팅, 교육 등 스마트공장 구축 전역을 포괄하는 스마트공장 공급기업 육성 및 경쟁력 강화

부품산업 육성 : 디지털 부품산업 육성을 통해 스마트공장 확산 진전에 따른 디지털 부품수요 증가 대응

스마트공장 컨설팅이란? : 스마트공장을 달성하는데 있어서 제조 업무상의 문제점을 해결하고, 새로운 기회를 발견 및 포착하여 학습을 촉진하며, 변화를 실현하는 경영자, 관리자와 조직을 지원하는 자문서비스

기업내 전문인력 부족 - 기업내 역학관계로 인한 필요 - 변화와 학습효과 실행 - 새로운 기회 발견과 활용 - 문제진단 및 해결능력 부족 - 외부의 객관적 의견 필요

컨설턴트란? : 학문적 지식과 현장 경험을 통해 의뢰자의 문제를 분석해서 현재(AS-IS)보다 나은 미래(TO-BE)를 모형/모델로 제공함으로써 기업의 경쟁력 강화에 도움을 주는 사람으로 객관적 조언자, 선의의 중재자, 문제해결사, 기본적인 자질은 문제해결능력, 대인관계, 의사소통능력, 팀워크, 리터십, 그리고 일에 대한 열정과 야망이 필요하다.

컨설턴트 역량 : 문제해결 능력, 대인관계, 의사소통 능력, 팀워크, 리더십, 열정과 야망

1. 제조업 현황

제조현장 데이터 : 실제 제조현장의 현상과 제조 변수들 간의 관계에 대한 정량적 수치적 분석과 측정을 통해, 인과관계를 확인하고 이를 토대도 미래를 예측함으로서 올바른 의사결정과 대안을 제시할 수 있다.

대충대충 -> 안보임 -> 그릇된 파악 -> 인식결여 -> 대응 부재 -> 경쟁약화

2. 스마트공장 필요성

스마트공장의 핵심인 [Digital Manufacturing]은 사물연결 [IOT Connectivity], 빅데이터 [Big Data], 인공지능 [AI], 가상현실 [VR], 증강현실 [AR] 기술 등을 활용하여 통찰력과 예지력을 확보하는 제조업 새로운 패러다임

문제해결 - 계수화, 계량화 - 가시성 확보

변화적응 - 고객취향 변화 - 제조환경 변화

경쟁우위 - 역동환경 대응 - 비즈니스 인프라

진화대응 - 유현한 제조 - 마이크로 제조

스마트공장 도입 현황 및 지원계획

스마트공장 보급, 확산 사업이 활발히 추진되고 있으나, 구축 수준은 일부공정 자동화 수준이 많은

지원실적 및 계획 : 7800(2014~2018년) -> 12660(2019년) -> 16785(2020년 : 4125억원)

                        (정부지원형 3300개사, 상생형 825개사)] -> 30000(2022년)

국내 스마트 공장 구축 수준은 먀누 낮은 기초단계가 대부분이며, 이는 일부 공정을 자동화한 수준에 불과 -  구축업채 수준(2017년) : 기초(76.4%), 중간1,2(22,6%), 2020년 고도화 확대 예정

스마트공장 활용 및 운영 수준

스마트공장 수축기업의 고나련 기술 [ 활용 및 운영 수준]은 [낮음]으로 응답한 비율이 높아 전반적으로 기초단계 활용 수준에 머물러 있는 단계

스마트공장 도입효과

1. 대기업 및 중견기업의 성과에 비해 중소기업은 스마크공장 구축을 통한 성과가 상대적으로 미흡한 수준으로 나타남

2. 대부분의 중소기업은 매출확대, 납기단축, 원가절감, 신사업창출, 제품 다양성 확보, 시제품 제작기간 단축 및 비용절감, 문제해결, 시장변화에 대한 유연한 대응 등에 있어서 평균적으로 보통(44%) 및 미흡(30%)으로 응답

스마트공장 : 기획․설계→생산→유통․판매 등 제조과정의 전부 또는 일부에 IoT․AI․빅데이터와 같은 통신기술을 적용하여 기업의 생산성, 품질 등을 향상시키는 지능형 공장을 뜻한다.

제조단계별 스마트공장

스마트공장 적용 범위

스마트공장은 제품개발부터 양산까지, 시장 수요 예측 및 모기업의 주문에서부터 완제품 출하까지의 모든 제조 관련 과정을 포함하며, 수직적으로는 현장자동화, 제어자동화, 응용 시스템의 영역을 모두 포함한다.

스마트공장 단계 : 스마트공장은 도입을 원하는 업체에 따라 다양한 형태로 구현 가능하며, ICT(정보 통신 기술)의 활용 정도 및 역량에 따라 Level 1~5로 구분한다.

스마트공장 용어 설명