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▪ ERP와 연계한 SCM 구축
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납기 시간 단축
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공정 불량 감소
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제어장치(PLC)
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처음 디지털 제조로의 변신을 시작할 때, 50단계를 생각했다. 현재
25단계 정도까지 온 것 같은데, 현재는 앞으로 3~4단계 정도 더 그려볼 수 있다.
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산업부
▪ 최대 5,000만원
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산업부
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인천시
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선행학습
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▪ 비슷한 업종이나 공정을 검토
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▪ Neck공정, 휴먼 에러가 있는 공정, 위험공정, 비용 대비 효과가 높은 공정 검토
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▪ 공급기업가 과다하게 다른 과제를 수행하지 않는가?
▪ 프로젝트 관리자는 2인 이상으로 구성
▪ 적용공정에는 담당자의 참여가 필수
▪ 어떤 데이터를 수집할지 면밀히 검토
▪ 기존의 ERP 시스템의 연계는 필수, 향후에도 데이터를 활용할 수 있게 추진
▪ 공급기업과 긴밀히 협의
▪ 프로젝트 관리자와 담당자의 교육 필수
▪ 테스트 과정에서 필요시 요구사항 추가 필요
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기반 공정
제어 및 효율화
Data의 축적,
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  • 9. 수작업 자동화 정보화 지능화 [ 단 계 ] 9/27
  • 10. 5년 ~ 10년 격차 수작업 자동화 정보화 지능화단 계 현 재 상 태 기술 격차 국내 중소기업 국내 대기업 해외 선진기업 10/27
  • 11. 납기 시간 단축 ▪ 상시 주문접수 가능 ▪ 생산현장과 소비지역의 근거리화 ▪ 1개 라인에서 여러 종류의 제품 생산 ▪ Human Error 최소화 ▪ 완제품 제고 최소화 가능 유연성 확보 품질 향상 효율성 증대 11/27
  • 12. 공정 불량 감소 ▪ 현장상황 실시간 모니터링 가능 ▪ 생산데이터 신뢰성 확보 ▪ 생산및원료제고관리 가능및신뢰성확보 ▪ 선입선출 및 LOT 추적 ▪ 검사 자동화 ▪ 제조 리드타임 및 불량 감소 ▪ 생산 계획 구축 가능 효율성 증대 품질 향상 납기준수율 향상 12/27
  • 13. 14/27
  • 14. 수작업 자동화 정보화 지능화단 계 인간의 경험 경험기반개선 인간의 경험 인간의 경험 인공지능 데이터 분석 인간의 경험 설비 / 센서 제어장치(PLC) 공장관리(MES) 생산정보통합관리 빅데이터, 클라우드 표준/Rule 기반 공정 제어 및 효율화 Data의 축적, 분석, 활용과 최적화 Insight 도출 실시간 예측 제어 수 준 기술 요소 미디어의 관심영역 = 일반인의 스마트공장 인식 수준 15/27
  • 15. 수작업 자동화 정보화 지능화단 계 인간의 경험 경험기반개선 인간의 경험 인간의 경험 인공지능 데이터 분석 인간의 경험 설비 / 센서 제어장치(PLC) 공장관리(MES) 생산정보통합관리 빅데이터, 클라우드 표준/Rule 기반 공정 제어 및 효율화 Data의 축적, 분석, 활용과 최적화 Insight 도출 실시간 예측 제어 수 준 기술 요소 처음 디지털 제조로의 변신을 시작할 때, 50단계를 생각했다. 현재 25단계 정도까지 온 것 같은데, 현재는 앞으로 3~4단계 정도 더 그려볼 수 있다. 그 이후 무엇이 필요할지는 해 봐야 알 수 있을 것이다. William Ruh, 시스코 전 부사장, 현 GE 디지털 사장 16/27
  • 17.
  • 18. 19/27
  • 19. 2016년도 2016년도 추경 2016년도 추경 2017년도 2017년도 산업부 ▪ 최대 5,000만원 44개사 인천시 ▪ 최대 5,000만원 6개사 산업부 ▪ 최대 2억 33개사 산업부 ▪ 최대 2억 62개사 인천시 ▪ 최대 5,000만원 9개사 20/27
  • 20. ICT융합 산업혁신운동 생산현장디지털화 중기부 ▪ 최대 5,000만원 대한상의 ▪ 최대 4,000만원 중기부 ▪ 과제별 상이 (4,000만원~1억) 21/27
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  • 22. 선행학습 적용 공정 선정 공급기업 선정 내부 키맨 선정 요구사항 정리 도입 추진 테스트 ▪ 비슷한 업종이나 공정을 검토 ▪ 스마트공장 대표공장 등 견학 ▪ 모든 공정에 당장 적용이 불가능 ▪ Neck공정, 휴먼 에러가 있는 공정, 위험공정, 비용 대비 효과가 높은 공정 검토 ▪ 그 기업의 레퍼런스를 고려(비슷한 사례) ▪ 공급기업가 과다하게 다른 과제를 수행하지 않는가? ▪ 프로젝트 관리자는 2인 이상으로 구성 ▪ 적용공정에는 담당자의 참여가 필수 ▪ 어떤 데이터를 수집할지 면밀히 검토 ▪ 기존의 ERP 시스템의 연계는 필수, 향후에도 데이터를 활용할 수 있게 추진 ▪ 공급기업과 긴밀히 협의 ▪ 프로젝트 관리자와 담당자의 교육 필수 ▪ 테스트 과정에서 필요시 요구사항 추가 필요 23/27
  • 24. 수작업 자동화 정보화 지능화단 계 인간의 경험 경험기반개선 인간의 경험 인간의 경험 인공지능 데이터 분석 인간의 경험 설비 / 센서 제어장치(PIC) 공장관리(MES) 생산정보통합관리 빅데이터, 클라우드 표준/Rule 기반 공정 제어 및 효율화 Data의 축적, 분석, 활용과 최적화 Insight 도출 실시간 예측 제어 수 준 기술 요소 25/27