Earticle

현재 전 세계의 제조업 환경은 장기적인 성장 둔화와 고객의 다양한 요구사항, 노동 및 에너지 등의 비용 상승, 그리고 미래의 불확실성(uncertainty) 증가 등 다양한 문제에 직면해 있다. 최근 우리나라는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여, 정부 주도의 제조 현장 경쟁력 제고와 산업계의 다양한 시대적 요구를 반영하기 위해 여러 제조환경에 적합한 형태의 스마트공장 도입에 대한 지원 사업을 지속적으로 추진하고 있다. 주로 제조운영에 대한 정보화 기반과 IoT 센서의 적용, 그리고 공정 시뮬레이션 등 하드 웨어와 소프트웨어 등의 ICT 기술을 통해 작업장의 디지털화 전환(digital transformation)이 진행되고 있고, 작업환경 또한 변 하고 있다. 하지만, 이를 설계하고 활용하는 작업자의 SHE(safety health environment)는 상대적으로 관심이 적은 편이다. 본 연구에서는 향후 고려되어야 할 작업자의 SHE에서, 기존의 작업환경에서의 유해성 평가를 기반으로, 미래의 스마트공장에서 의 변화된 위험환경 모델링을 통해 예측 가능한 시스템을 연구하고자 한다. 이는 향후 안전보건의 정량적인 평가의 기반이 될 것이며, 미래 작업자의 안전을 보장하고, 스마트 공장에서의 SHE의 표준화를 마련하는데 기여할 것으로 판단된다.

본 연구는 스마트공장 공급산업 유형을 재분류하고, 해당 산업이 지니는 경제적 파급효과를 확인하는데 주요한 목적을 둔다. 이를 통해 다방면에서 주목받는 스마트공장 산업의 중요성을 이해하고, 향후 관련 정책을 위한 시사점을 제시한다. 이러한 연구목적 달성을 위해 경제적 파급효과를 확인하기 위한 산업연관분석을 실시하였으며, 그 결과 스마트공장 공급산업의 생산유발효과는 1.857, 부가가치 유발효 과는 0.745, 고용유발효과는 6.627로 나타났다. 이러한 경제적 파급효과는 스마트공장 공급산업이 제조업 평균에 비해 부가가치, 고용유발 측면에서 보다 효과적인 것을 의미한다. 즉, 식료품, 섬유, 가구 등을 포함한 제조업 전반에 비해 스마트공장 공급산업이 보다 높은 부가가치 와 고용유발 효과를 나타내는 산업으로 나타났다. 스마트공장 공급산업이 국가․지역경제에 보다 긍정적인 영향을 미치기 위해서는 역량있 는 공급산업 기반이 필요하다. 스마트공장 수요에 적절하게 대응하고 솔루션의 안정적 도입․지원이 가능한 공급기업의 중요성이 크며, 관련 산업에 대한 지속적 모니터링과 효과적 정책지원이 뒤따라야 한다.

This study focused on the smart factory supply industry and examined the economic impacts of supply industries of smart factory through input-output analysis. In this study, 33 industries were classified as supply industries by conducting industrial re-classification. As a result of the analysis, the average production inducement effect was 1.857, the average value-added inducement effect was 0.745, and the average employment inducement effect was 6.627. The economic effect of the smart factory supply industry in value-added and employment inducement was higher than that of the manufacturing industry.

제1차 산업혁명에서 오늘날의 제4차 산업혁명에 이르기까지 기술의 진보에 따라 노동의 방식은 끊임없이 변화하여 왔다. 현재 우리가 경험하고 있는 디지털 전환 시대의 주요 키워드는 “디지털화”와 “자동화”으로 축약할 수 있다. 이에 본 연구는 디지털화와 자동화로 인하여 종래의 일자리가 소멸, 대체, 또는 창출될 수 있는 제조업 기반의 스마트 팩토리에서의 노동의 문제에 대하여 고찰한다. 그동안 제4차 산업혁명 또는 디지털화 등을 화두로 노동의 문제를 고민해왔을 때, 제조업 등의 산업 차원에서의 노동에 대한 영향에 대해서는 다소 그 논의가 부족하였다. 디지털화와 자동화라는 동인은 제조업이라는 산업과 스마트 팩토리화된 작업장에서 일하는 근로자에게 긍정적 그리고 부정적 영향을 동시에 줄 수 있을 것이다. 이에 노동의 질의 관점에서 이러한 스마트 팩토리에서 일하는 근로자의 양질의 노동을 실현해 나가는 것이 더욱 중요해진다. 구체적으로는 ILO의 decent work, 즉 양질의 노동의 개념과 관련 지표를 고찰한 후, 노동의 내용과 질을 측면에서 디지털화와 자동화를 경험하고 있는 자동차 산업의 사례에 적용한다. 그리고 자동차 산업에서 양질의 지속가능한 노동을 실현하기 위해 문제점과 이슈를 발굴하여 논의한다. ILO의 양질의 노동 어젠다의 네 가지 요소(① 노동에서의 권리 증진, ② 고용창출, ③ 사회적 보호, ④ 사회적 대화)는 모든 ILO 정책의 기초가 되고 있다. 또한 미래의 노동에 있어 양질의 노동을 실현하기 위해서는 기술변화에서 인간중심으로 접근하여 논의할 필요가 있다. 현재와 미래의 자동차 산업은 디지털화, 자동화뿐만 아니라, 탄소중립 실천 등 환경과 그린 경제 등의 실현과도 깊이 관련되어 있다. 또한 코로나19와 같은 상황에서 글로벌 공급망 문제 등 총제적으로 변화하는 산업환경 속에서 자동차 산업의 양질의 지속가능한 노동을 실현하기 위해서는 ILO의 양질의 노동 네 가지 요소를 기본 바탕으로 하여 “기술개발과 평생학습 등의 중요성”, “사회적 보호 및 근로조건”, “노동에서의 권리”, “사회적 대화”를 강조한다. 물론 디지털화와 자동화의 영향은 산업별, 업종별, 직종별, 직무별, 기업규모별, 스마트 팩토리의 진행 단계 등에 따라서 달라질 수 있지만, 자동차 산업의 사례를 통하여 제조업에서 스마트 팩토리로의 전환에 있어 양질의 노동을 실현하기 위한 제도개선방안의 시사점을 도출한다.

From the first industrial revolution to the fourth industrial revolution of the present day and the accompanying advances in technology, the nature of labor has been constantly changing. The main buzzwords in the current digital era are “digitalization” and “automation.” This article examines the problem of labor in a manufacturing-based smart factory in which conventional jobs or employment could be lost, replaced, or created as a result of digitalization and automation. When considering the issue of labor as a topic of Industry 4.0 or digitalization, the discussion on the influences on industrial labor, particularly manufacturing, is sparse. The drivers of digitalization and automation will have both positive and negative impacts on both manufacturing industries and workers working in smart factories. Therefore, it is increasingly important to ensure decent work for workers in smart factories. This study analyzes the definition of decent work by the International Labour Organization (ILO) and explores related indicators in relation to the digitalization and automation of the automotive industry. It also identifies and discusses obstacles to realizing decent and sustainable work in the automotive industry. The ILO’s decent work agenda emphasizes four main topics related to labor: (i) international labor standards and fundamental principles and rights at work; (ii) employment creation; (iii) social protection; and (iv) social dialogue and tripartism. The current and future automotive industry is strongly associated with digitalization, automation, and environmental issues, such as carbon neutrality and the green economy. The automotive industry is operating in a changing industrial environment due to factors such as global supply chain problems during COVID-19. In this environment, realizing decent and sustainable work in accordance with the ILO’s decent work agenda requires an emphasis on skills and lifelong learning; social protection and conditions of work; fundamental principles and rights at work; and social dialogue. The impact of digitalization and automation can vary, depending on factors such as industry, sector, occupation, task, company size, and progress stage of the smart factory. However, the case of the automotive industry sheds light on how decent and sustainable work can be realized in the manufacturing industry’s transition to the smart factory.

본 논문은 도금 공정의 효율성과 품질을 향상시키기 위해 한국 AI 제조 플랫폼(KAMP)과 지능형 센싱 시스템의 통 합을 제안하였다. 연구 내용은 도금조와 스팀 보일러에 부착된 지능형 센서와 AI 기반 분석을 활용하여 운영 매개변 수를 최적화하고, 결함을 감소시키며, 전반적인 생산성을 개선하는 데 중점을 두었다. IoT 센서에서 수집된 실시간 데이터를 이용하여 예측 유지보수 및 자동 품질 관리를 가능하게 함으로써, 공정의 안정성, 에너지 효율성 및 환경 규정 준수에서 현저한 개선을 보여주며, 금속 도금 산업에서 스마트 제조 실천의 진전을 이루는 데 기여할 것으로 기대한다.

This paper proposes the integration of the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) and intelligent sensing systems to enhance the efficiency and quality of plating processes. The research focuses on optimizing operational parameters, reducing defects, and improving overall productivity using intelligent sensors attached to plating baths and steam boilers, along with AI-based analytics. Utilizing real-time data collected from IoT sensors enables predictive maintenance and automated quality control, significantly improving process stability, energy efficiency, and environmental compliance. These advancements are expected to contribute to the progress of smart manufacturing practices in the metal plating industry.

서울을 비롯한 수도권이 팽창하며 배후의 공업도시의 필요성이 증대되며 계획도시 안산시가 설계되었다. 이에 따라 안산시는 반월공단, 시화공단 등 2개의 국가 산업단지를 보유하고 있다. 2개의 공단이 국가의 동력으로 성장할 때, 안산시는 크게 발전하였다. 그러나 현재 2개의 공단은 상당히 노후화되었다. 규모 있는 기업 은 안산 이남으로 이전하였다. 이제 그 자리는 영세 기업이 차지하고 있다. 이에 따라 안산시 산업경제의 리모델링의 필요성이 끊임없이 제기되고 있다. 안산시는 노동력 기반의 산업 제조 현장을 첨단의 스마트 팩토리로 전환해야 하는 과제를 안고 있다. 안산시는 타 도시에 비해 더 섬세한 체계적인 교통 네트워크를 보유하 고 있다. 안산시에는 8개의 지하철 역이 있다. 신안산선의 개통으로 안산과 서울 여의도와의 시간 거리가 30분으로 단축된다. 이동시간이 짧아짐에 따라 서울 인구 의 안산 유입이 가능할 것으로 예상한다. 이를 통해 안산의 산업경제의 전환은 좀 더 빨라질 것이다. 안산에는 대부도라는 천혜의 관광자원이 있다. 시화호도 과거 개발 오염의 대명사를 지우고 있다. 끊임없는 정화 작업으로 이제 시화호는 철새들의 휴식처로 변모되고 있다. 안산은 도심형 해양관광레저 도시로 발돋움을 목표 하고 있다. 안산시의 미래는 첨단화된 국가산업단지, 편리한 교통 네트워크, 도심형 해양관광레저로부터 시작할 것이다.

As the metropolitan area, including Seoul, expanded, the need for an industrial city behind it increased, and Ansan, a planned city, was designed. Accordingly, Ansan has two national industrial complexes, Banwol Industrial Complex and Sihwa Industrial Complex. When the two industrial complexes grew into national engines, Ansan developed greatly. However, the two industrial complexes are now quite old. Large-scale companies moved south of Ansan. Now the position is occupied by small businesses. Accordingly, the need for remodeling the industrial economy of Ansan is constantly being raised. Ansan has the task of converting labor-based industrial manufacturing sites into state-of-the-art smart factories. Ansan has a more sophisticated systematic transportation network than other cities. There are eight subway stations in Ansan. With the opening of the Sinansan Line, the time distance between Ansan and Yeouido, Seoul, will be reduced to 30 minutes. As the travel time is shortened, it is expected that the influx of Seoul's population into Ansan will be possible. Through this, the transformation of Ansan's industrial economy will be faster. In Ansan, there is a natural tourist resource called Daebudo Island. Sihwa Lake is also erasing the epitome of past development pollution. Due to constant purification work, Sihwa Lake is now transforming into a resting place for migratory birds. Ansan aims to become an urban marine tourism leisure city. The future of Ansan will begin with advanced national industrial complexes, convenient transportation networks, and urban marine tourism leisure.

4차 산업혁명 시대에 제조업은 첨단 정보기술을 기반으로 제조, 서비스, 소비자가 하나로 연결되는 플랫 폼을 구축하고 제품과 서비스를 함께 제공하여 새로운 수익을 창출하는 비즈니스 모델로 변화하고 있다. 본 연구는 패션 플랫폼의 사례 분석을 통해 생산 네트워크 패션 플랫폼의 현황을 파악하고 향후 패션 제품 의 기획, 디자인, 생산, 유통, 마케팅의 전 단계를 통합할 수 있는 패션 플랫폼 비즈니스 모델의 방향성을 제시하고자 한다. 연구 방법으로 이론적 배경을 위한 문헌 연구, 유형 분류와 분석을 위한 사례 연구를 진 행하였다. 문헌 연구를 통해 플랫폼의 개념과 유형, O2O 서비스 플랫폼 동향, 패션 플랫폼의 비즈니스 모 델 변화를 살펴보았다. 사례 분석 연구의 결과는 다음과 같다. 생산 네트워크 패션 플랫폼은 디자인/생산 단계의 온라인 생산 관리와 제조 플랫폼, 생산/유통 단계의 사이즈 추천, 가상 착의 서비스 플랫폼, 디자인/ 생산/유통 단계의 3D 디지털 콘텐츠의 친환경 패션 비즈니스 플랫폼의 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 유형 별 사례 분석에서 나타난 특징은 ‘개인 맞춤화’, ‘봉제 산업 활성화’, ‘디지털 기술화’, ‘지속 가능성’이다. 비대면 방식의 소비자 경험과 소통으로 패션 제품의 기획, 디자인, 생산, 유통 및 마케팅의 전 프로세스가 유기적으로 연결된 새로운 형태의 온라인 패션 플랫폼이 필요하며 첨단기술을 활용한 생산의 디지털 전환 은 패션 제조 프로세스에서 핵심적인 역할을 하게 될 것이다. 비대면 의류 생산 기술을 갖춘 패션 스타트 업과 서비스 플랫폼을 중심으로 디지털 제조 플랫폼을 구축하고 지속적인 수요 창출이 요구된다. 본 연구 결과는 다양한 유형의 패션 플랫폼과 유기적으로 융합되고 동반 성장할 수 있는 새로운 패션 플랫폼의 구 축과 발전에 도움이 되기를 기대한다.

In the era of the 4th Industrial Revolution, manufacturing is transforming into a business model that generates new profits by building a platform that connects manufacturing, services, and consumers as one and providing products and services together. This study aims to understand the current status of production network fashion platforms through case analysis of fashion platforms and to present the direction of fashion platform business models that can integrate all stages of planning, design, production, distribution, and marketing of fashion products in the future. As a research method, a literature study for a theoretical background, and a case study for classification and analysis of types were conducted. Through literature research, the concept and type of platform, trends in O2O service platform, and changes in business models of fashion platforms were examined. The results of the case analysis study are as follows. The production network fashion platform can be divided into three types: online production management and manufacturing platform at the design/production stages, size recommendation at the production/distribution stages, virtual wearing service platform, and eco-friendly fashion business platform at the design/production/distribution stages. The characteristics of case analysis by type are ‘personalization’, ‘activation of sewing industry’, ‘digital technology’, and ‘sustainability’. Non-face-to-face consumer experience and communication will require a new type of online fashion platform that organically connects the entire process of planning, design, production, distribution and marketing of fashion products, and digital transformation of production using advanced technology will play a key role in the fashion manufacturing process. It is required to establish a digital manufacturing platform centering on fashion startups and service platforms equipped with non-face-to-face clothing production technology and to continuously create demand. The results of this study are expected to help build and develop new fashion platforms that can be organically fused with various types of fashion platforms and grow together.

기존 용접로봇제어기는 제조사별 프로토콜이 상이하며, 전용소프트웨어에 의해서만 제어와 모니터링이 가능하고, 판매가격 또한 고가로 도입 확대에 걸림돌이 되고 있으며, 기존 제품은 용접 시공 환경에 따른 전류, 전압과 압력 등에 대한 수동 조작방법으로 조작자의 숙련도에 의지하고 있는 실정이다. 그리고 기 설치된 생산관리시스템과 연동 이 되지 않아 불량률 증가와 관리인력 및 자원의 손실이 매우 크다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해소하고자 용접 공정 제어시스템을 빅데이터 기반의 스마트 팩토리화 하고, 지능형 센싱 에이전트, 생산관리시스템 연동 API, 자동제어장치가 산업기술용 네트워크로 연결된 새로운 기술을 제안하고 실증 수준의 시험평가를 실시하여 그 효용성을 입증하였다.

Existing welding robot controllers have different protocols for each manufacturer, can be controlled and monitored only by dedicated software, and the selling price is also expensive, which is an obstacle to the expansion of introduction, and existing products are current, voltage, and pressure depending on the welding construction environment. It is a situation that relies on the skill level of the operator as a manual operation method. And because it is not linked with the already installed production management system, the defect rate increases and the loss of management manpower and resources is very large. Therefore, in order to solve these problems, this paper turns the welding process control system into a smart factory based on big data, and proposes a new technology in which intelligent sensing agents, production management system interworking APIs, and automatic control devices are connected through a network for industrial technology. And proved its effectiveness by conducting empirical level test evaluation.

금속 부품의 부식과 내구성 강화를 위해서 페인트를 이용하여 표면처리 하는 전착도장 업체의 생산 공정과 작업환경 은 전근대적인 방식에서 벗어나지 못하고 있다. 이러한 뿌리산업체의 문제점은 품질 저하, 생산성 저하, 환경오염 등으로 종사자의 기피현상이 가증되고 있어 공장자동화 차원의 개선이 시급하다. 따라서 본 논문은 전착도장 업체가 안고 있는 문제점을 해소하고자 전착도장 공정 제어시스템을 IoT 기반의 스마트 팩토리화 하고, 지능형 센싱 에이 전트, 생산관리시스템 연동 API, 자동제어장치가 산업기술용 네트워크로 연결된 새로운 기술을 제안하고 실증 수준 의 시험평가를 실시하여 그 효용성을 입증하였다.

The production process and working environment of electrodeposition coating companies that surface-treat with paint to enhance corrosion and durability of metal parts have not escaped from the pre-modern way. The problems of the root industry are that the evasion of workers is increasing due to the deterioration of quality, productivity, and environmental pollution, so it is urgent to improve the level of factory automation. Therefore, in this paper, the electrodeposition coating process control system is an IoT-based smart factory to solve the problems of the electrodeposition coating company, and an intelligent sensing agent, production management system interworking API, and automatic control device are connected to the industrial technology network. And proved its effectiveness by conducting empirical level test evaluation.

The 5G communication technology has high reliability, low-latency communication functions, and many device access functions. It is expected that these new functions of 5G mobile network will transform ecosystems in other industries. Europe is developing systems and technologies to utilize 5G as a means to realize Industry 4.0 and Society 5.0 at the European Union level. By converging 5G communication technology and social systems, the B2B market will expand and the fourth industrial revolution will accelerate. The concept of 5G private networks was introduced in order for 5G to be used deeply in the industrial sector. Regarding 5G private networks, 3GPP has been developing standards since Release 16. The 5G is expected to play a role as part of social infrastructure in the future, and 5G private networks will evolve depending on related technologies or social changes. In this work, we present four scenarios for building private networks. It is a completely independent private network with 5G air networks, a configuration that shares base stations with MNO, a configuration that shares control planes with base stations, and finally uses the hosting function of MNO.

Recently, Smart Factory is rapidly being introduced with the aim of improving global manufacturing competitiveness thanks to government support. In the case of existing cloud-based smart factory significant insight information is produced through processing, storage, integration, and analysis processes within the cloud after data generated from production lines transferred to the cloud. The insight has been used to improve process, quality, and eliminate wastes in the factory. However, there has been some difficulties such as increased network delays and data transfer costs. Furthermore, the large impact of a single fault failure in the cloud on the entire system operation remains as unresolved risks. Above all, there has been a negative issue on spreading smart factories regarding the fact that sensitive information, such as device control and status generated during the manufacturing process, are all moved to the cloud which is outside the scope of the company's management. As a result, Edge Computer is attracting attention as one of its solutions. Edge Computer collects and pre-processes data generated in the manufacturing process in real time, quickly providing insight information on the spot through built-in Analytic function, without the help of the cloud. This overcomes the shortcomings of the cloud-based system and results in mutual benefits to cloud system and edge computer. In this paper, we present various types of topologies on how these Edge computers can be utilized within various smart factory system structures and consider its advantages and disadvantages and utility value.

본 연구는 ‘중소기업에서 내부 환경요인을 통한 Smart Factory의 핵심요인이 경영성과에 미치는 영향’에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory 구축이 경영성과에 영향을 미쳐서 회사가 지속 발전하는데 기여하는지 검증 하고, 국가적으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축 확대 정책에 대해 제언하고자 한다. 절차는 Smart Factory를 구축한 중소제조기업의 실무자를 중심으로 설문을 받아 SPSS와 SMART PLS로 통계 분석하였다. 연구결과는 첫째, 기 업 내부의 환경요인은 Smart Factory 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Smart Factory 핵심요인은 경영성과 에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 기업의 환경요인을 고려한 Smart Factory의 핵심요인은 경영성과에 영향을 주는 것으로 나타나, Smart Factory 구축 성과의 이론적인 토대를 마련했다고 할 수 있다. 향후는 Smart Factory 구축방법 연구를 하고자 한다.

This study is an empirical study of 'the effect of the key factors of Smart Factory on management performance through internal environmental factors in small and medium enterprises'. The purpose of the research is to verify that the implementation of a Smart Factory affects the performance of management and contribute to the continued development of the company, and to suggest the national policy of expanding the deployment of a Smart Factory. The procedures were surveyed by working-level officials of small and medium-sized manufacturing companies with a Smart Factory and statistically analyzed with the SPSS and SMART PLS. The results of the study showed that first, the environmental factors within the company had a positive effect on the key components of the Smart Factory. Second, the key factor in Smart Factory has had a positive impact on management performance. The above evidence shows that the key factors in smart factory considering the environmental factors of an enterprise affect its management performance, thus laying the theoretical foundation for the performance of smart factory construction. In the future, we will study how to build a Smart Factory.

많은 중소기업이 Smart Factory를 구축할 때 기업 내·외부의 환경변화나 구성원들의 역량 등 기업이 처해있는 상황에 대한 충분한 고려 없이 구축하고 있다. 그래서 구축 후 활용도와 효과도 낮다. 본 연구는 ‘중소기업의 환경요인과 흡수역량을 통한 Smart Factory 구축’을 실증연구를 통하여 검증해 보는 것이다. 설문은 Smart Factory를 구축한 중소기 업에서 관련 업무를 하는 인원에게 받았다. 연구결과는, 첫째, 기업 내·외부의 환경요인은 기업 내부의 흡수역량에 긍정적 인 영향을 미쳤다. 둘째, 기업 내부의 흡수역량은 Smart Factory 구축에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 중소기업에서 Smart Factory를 구축할 때 기업의 내·외부 환경요인과 흡수역량을 바탕으로 Smart Factory 핵심영역을 구축하면 효과적이라는 것이 입증되었다. 향후는 Smart Factory 구축성과의 연구를 하고자 한다.

Many small and medium-sized enterprises are deploying Smart Factory without due consideration of the circumstances in which the entity is in or outside of the entity, such as environmental changes and the capabilities of its members. Therefore, utilization and effectiveness are also low after deployment. This study verifies 'the establishment of a Smart Factory through the environmental factors and absorption capabilities of small businesses' through empirical research. The survey was received by people working for small and medium-sized companies that have established Smart Factory. The results of the study showed that first, environmental factors within and outside the company had a positive effect on the absorption capacity within the company. Second, the absorption capacity within a company has had a positive effect on the deployment of a Smart Factory. Based on the above proof, it has been proved to be effective if the core areas of the Smart Factory are built on the basis of the company's internal and external environmental factors and absorption capabilities when constructing Smart Factory in small businesses. In the future, we will study the achievements of smart factory construction.

근래 정부 지원에 힘입어 글로벌 제조 경쟁력 향상 목적으로 중소규모 공장대상 스마트팩토리 도입이 빠르게 전 개되고 있다. 기존의 클라우드 기반 스마트팩토리 구축 경우, 생산라인에서 발생하는 데이터를 클라우드로 전송한 뒤, 클라우드 내에서 가공과 저장, 통합, 분석과정을 거쳐 유의미한 통찰정보를 산출해낸다. 현업에서는 이를 수신하 여 현장에 적용함으로써 공정을 개선하고 품질을 개선하고 낭비요소를 제거하는데 활용해 왔다. 하지만 그에 따른 네트워크 지연과 데이터 전송비용의 증가, 무엇보다 안정성을 바탕으로 운영되는 클라우드의 Single fault 장애발생 시 시스템운영 전반에 걸쳐 여파가 크다는 점은 여전히 해결되지 않은 위험요소로 남아있다. 특히 공정 중 발생하 는 기기제어 및 상태정보와 같은 민감한 정보가 모두 회사관리범위 밖인 클라우드로 이동됨에 따라 불특정 제3자의 고의적인 정보유용으로 이어질 수 있다는 점은 스마트팩토리 확산에 부정적 영향을 끼치고 있다. 이에 Edge Computer가 그 해결방법의 하나로 주목받고 있으며 공정에서 발생하는 데이터를 실시간 수집하고 변환 후, 내장된 Analytic 기능을 통해 어느 정도의 통찰정보를 클라우드의 도움 없이 현장에서 빠르게 제공함으로써 클라우드 기반 시스템의 단점을 극복함과 동시에 상호 공생적 논리로 진화하고 있다. 본고에서는 이러한 Edge computer가 다양한 스마트팩토리 시스템구조 안에서 어떤 역할로 어떻게 활용되어 그 역할을 수행할 수 있는지 여러 형태의 토폴로지 를 제시하고 그 장단점과 효용가치에 대해 고찰하고자 한다.

This research explores how the success of smart factory adoption is influenced by firm’s dynamic capability. This research describes the underlying processes on how organizations manipulate or adapt organizational elements harmoniously to implement smart factory successfully. Although understanding of these processes is essential to many researchers and practitioners in the field, the information system research literature contains very few examples of this type. The research is conducted in the following sequence: first, the concept of dynamic capability is presented followed by research methodology; and then the analyses of case data are presented followed by discussions and future directions. The results of this research show that the firms with higher dynamic capability adopted smart factory more easily through alignment of various organizational elements.

This paper aims to analyse the factors influencing the implementation of smart factories and their performance after implementation, using the grounded theory analysis method based on interview data. The research subjects were 21 companies that were selected by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Group under the SME Technology Information Promotion Agency in 2020-2021 as the best case smart factory implementation companies, and introduced the intermediate stage 1 or above. A total of 87 concepts were generated as a result of the analysis. We were able to classify them into 16 detailed categories, and finally derived six broad categories. These six categories are “motivation for adoption”, “adoption context”, “adoption level”, “technology adoption”, “usage effect” and “management effect”. As a result of the overall structure analysis, it was found that the adoption level of smart factory is determined by the adoption motivation, the IT technology experience affects the adoption level, the adoption level determines the usage and usage satisfaction, internal and external training affects the usage and usage satisfaction, and the performance or results obtained by the usage and usage are reduced defect rate, improved delivery rate and improved productivity. This study was able to derive detailed variables of environmental factors and technical characteristics that affect the adoption of smart factories, and explore the effects on the usage effects and management effects according to the level of adoption. Through this study, it is possible to suggest the direction of adoption according to the characteristics of SMEs that want to adopt smart factories.

The commercialization of Internet of Things (IoT) technology has enabled data-driven connectivity and automation across a variety of industries. In particular, the manufacturing field has developed into a smart factory that automates parts of the production process and optimizes manufacturing activities through data collection and analysis. In this smart factory environment, as security and scalability issues regarding large amounts of data generated within the network arise, the need for distributed ledger-based solutions is emerging. In this paper, we design a Directed Acyclic Graph (DAG) based distributed data management system that enables distributed data processing in a smart factory IoT network composed of multiple devices. The proposed system uses a DAGbased data storage structure and state channel technology to improve network efficiency, security, and scalability. The proposed system can comprehensively support heterogeneous IoT devices and ensure the integrity of data transmitted and received in this process.