< 목 차 >

1. 개요

2. 산업동향

3. 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼

스마트공장 제조 빅데이터 통합 및 분석을 위한 플랫폼 S/W 기술 ★ 스마트공장 빅데이터 분석 시스템 기술은 다양한 공장 디바이스 센서로부터 수집한 데이터를 실시간으로 클라우드 서버에 저장, 분류하고, 이를 사용자의 필요에 맞게 가공, 연산, 학습 등을 통해 데이터 분석 솔루션을 제공하는 기술임 ★ 주요 기능으로는 스마트공장 빅데이터 수집, 저장, 전처리, 학습, 분석, 가시화 등을 제공함. 딥러닝 S/W 기술을 적용함으로써 공정 데이터기반의 기계학습 기능을 제공함. 학습 모델을 활용하여 스마트공장 설비의 성능 및 고장 예측, 공정 효율 판단 및 의사결정 지원 등의 서비스를 구현할 수 있음 ★ 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼을 활용하여, 빅데이터 처리, 분석 기능을 현장 실증 사이트(기계, 자동차, 항공, 재제조, 뿌리 분야)에 적용한 사례를 소개함 시사점 및 정책제안 ★ 수요 예측, 자원관리, 예지 보전, 문제 발생 회피, 생산성 향상은 물론 에너지 절감, 비용 절감 등 스마트공장 클라우드 플랫폼 도입으로 인한 기대 효과가 크므로, 국가 주도의 적극적인 투자 필요 ★ 기업정보 보안, 리소스 공개에 따른 경쟁력의 상대적 손해, 전문가 부족 등으로 인한 기술발전 저해 요인들을 극복할 수 있는 방안 필요1. 개요 스마트공장 제조 빅데이터 ★ (배경) 4차 산업혁명 및 산업 디지털전환 등으로 제조 산업의 디지털화 및 지능화가 지속적으로 추진되며, 스마트공장으로의 전환이 활발히 이루어지고 있음 - 스마트공장은 기존 공정의 자동화를 넘어서 생산과정 전반에 디지털화 및 지능화가 이루어져야 가능함 - 그간 스마트공장 기술의 주된 내용은 자동화를 중심으로 디지털화 단계에 초점이 맞춰 있으며, 현재 디지털화에 이은 지능화를 위한 기술개발 추진하고 있음 - 스마트공장 지능화의 핵심은 데이터에 기반한 판단이며, 연구단계를 넘어 산업 현장에 적용을 위해서는 산업의 실효적인 데이터의 축적/분석/처리가 매우 중요함 ★ (기술개발 방향성) 공정 분석을 기반으로 의사결정을 지원하여, 생산전략 수립과 공정 문제의 해결, 공급망 관리 및 품질관리에 대한 운영을 효율적으로 관리하는 방향으로 발전하고 있음 - 스마트공장 빅데이터를 활용한 의사결정 시스템은 기본적으로 데이터 수집, 가공, 학습, 분석 등의 세부기능 적용 방식이 공정과 환경에 적합한 기준으로 운영됨 - 기존 제조 자동화 기술은 생산 및 제조 여건 변화에 대응하고, 공급망 관리, 생산 품질 관리 등에 필요한 정보를 수집하여 모니터링하는 기능을 자동화하여, 인력 투입을 낮추면서 공정 현황을 파악할 수 있도록 구축되어 있음 - 이런 방식은 현장 운영기술의 자동화, 정보화 시스템 구축을 목표로 하였고, 스마트공장 플랫폼 기술은 데이터 효율성 및 유연성을 확대하여, 의사결정이 가능한 수준의 플랫폼 구현을 목표로 하고 있음 ★ (차별점) 스마트공장 빅데이터는 일반 빅데이터와 달리 산업적 특성 및 업종별 노하우에 기반한 데이터 처리/분석 기술이 필요함 - 데이터 기반 의사결정 및 지능화 기능을 위한 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석 기능을 제조 현장에 적용할 때, 산업별, 업종별로 다양한 환경에서 생성된 빅데이터 속성을 이해하여, 체계적 연계 방안 및 표준화가 가능한 시스템으로 구축해야 함 - 지속적으로 확장하는 의사결정 시스템으로 활용되기 위해서는 입력 및 수집 데이터에 대한 신뢰성을 확보해야 하며, 데이터의 생성, 주기적 수집 체계와 현장 지식과의 연계가 가능해야 함 ★ (요구사항) 스마트공장 플랫폼의 세부 기능이 구현되기 위해서는, 데이터 중심으로 현장 문제에 대한 효과적인 수행이 가능한 답변을 도출하기 위한 데이터 관리, 확장, 분석, 결과 도출이 지원되는 기능의 전과정을 구현되어야 함 - 빅데이터 처리 과정에서 불확실성이 존재하는 부분은 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 관리 기술을 적용하여 관리할 수 있어야 함 - 빅데이터 처리 기술은 효율적인 확장성을 갖기 때문에, 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 장점이 있으며 지속적인