생산관리 시스템 II 현대로템 직무능력 향상 교육 - 8주차

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1 생산관리 시스템 II 현대로템 직무능력 향상 교육 - 8주차
정재우 경북대학교 경영학부 생산관리전공 2017년 6월

2 목 차 스마트 공장 개요 관련 기술 전망 스마트공장 전개 전망 결론 생산시스템 적용의 성공요인
목 차 스마트 공장 개요 관련 기술 전망 스마트공장 전개 전망 결론 생산시스템 적용의 성공요인 강의자료:

3 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory)
제품 기획·설계, 제조·공정, 유통·판매 등 전과정을 ICT(internet communication technology)로 통합하여 최소비용·시간으로 고객맞춤형 제품을 생산하는 공장을 의미 공장의 생산설비(시스템)를 기반으로 한 수직적 통합과 고객의 요구사항을 시작으로 하는 제품개발 가치사슬(Value chain)기반의 수평적 통합이 구현되는 공장을 의미 ICT(제어시스템, MES, ERP, APS 등), 필드 디바이스(네트워크, RFID, 디바이스 등) 등을 통하여 구축됨 핵심 기반 기술 AI (인공지능), Big Data, IoT (internet of things) 등이 있음

4 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory) 배경 Industries 4.0 (독일)
2011년부터 추진, 제조업과 첨단산업의 결합 자국 IT기업 SAP를 중심으로 한 제조업 혁신 쪽에 초점을 맞추고 보쉬와 지멘스, 아디다스 같은 자국 기업들 역시 유기적인 소통 시스템을 기반으로 결합되어 있음 세계의 공장을 만드는 공장 제조업2025 (중국) 제조대국에서 제조강국 (양적성장에서 질적성장으로 전환 추구) 제조업과 ICT와의 만남을 통해 중국식 제조혁명을 추구 제조업의 수준을 대폭 향상시켜 독일, 일본 단계로 제고하는 것이 목표

5 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory) 배경 첨단제조시스템(미국)
오바마 정부의 제조혁신인프라 NNMI(National Network for Manufacturing Innovation) 구축 연구개발 컨소시엄인 SMLC(Smart Manufacturing Leadership Coalition)를 통해 지능형 시스템을 공장에 적용하려는 프로그램 개발에 집중 제조업혁신3.0 (대한민국) 스마트 생산 방식 확산, 창조경제 대표 신산업 창출, 지역 제조업의 스마트 혁신, 사업재편 촉진 및 혁신기반 조성 (4대 추진 방향) 스마트공장보급 확산, 스마트 제조기술 개발, 제조업 소프트파워 강화, 스마트 융합제품 조기 가시화 등 (13대 세부 추진 과제)

6 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory)의 전략 (독일) 컨베이어 벨트의 제거
컨베이어 대신 유연성이 뛰어난 물류자동화 시스템 (AMHS)의 활용 극대화 (AGV, AS/RS, RFID 등) 모듈식 설비를 통해 생산 공정의 유연화를 도모, 생산 프로세스 자체를 모듈화하고, 필요에 따라 이들 제조 모듈을 쉽게 분리, 결합할 수 있는 생산공정을 개발

7 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory)의 전략 (독일) 장비, 공장, 기업 간 연결
디지털 데이터를 실시간으로 집계, 공유할 수 있어야만, 운영 효율성 제고와 공정 최적화, 나아가 시장 수요 변동에 대한 기민하고 유연한 생산 대응이 가능함 3 C (connect, co-create, copy) 가상과 현실의 결합 가상-물리 시스템(CPS : Cyber-Phsical System)을 강조 기계설비, 레이아웃, 작동 상태 등 현실의 물리적 사업장의 상황을 거울처럼 대칭적으로 보여주는 디지털 가상 세계를 만들고 두 세계를 긴밀하게 연결 지멘스의 PLM(product life cycle management) 제품이 대표적

8 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory)의 전략 (독일) 인간과 기계의 협업
스마트 장비나 로봇들과 관련해 자율화 (autonomous) 개념을 강조 자율화란 인간의 개입 없이도 반제품, 기계 등 사물들이 스스로 작업 조건, 환경을 파악해 주어진 역할과 목표를 이루어내는 것 자율화는 기계의 작업 조건과 작동 내용을 사람이 세부적으로 사전 지정해줄 필요가 없고 작업변경에 대해서도 파라메터 세팅이 필요없음 (예, 세차기의 경우 중형 대형에 대한 지정이 불필요) 인간은 기계와 협업하는 존재로서 중요한 위치를 차지 인간과 기계의 협업이 필요한 이유는 비용효율성과 유연성, 공정 진화 때문 인간은 보다 정교하고 유연성이 필요한 작업을 진행

9 스마트 공장의 개요 스마트공장(Smart factory)의 전략 (독일) 다품종 소량 생산 체제의 추구
다양한 고객들의 세부 요구들을 반영해 맞춤형으로 제품을 만들되, 기존 대량 양산 체제와 유사한 단위 비용으로 생산할 수 있는 체제 나아가 가능하다면 수요처 근처에 소규모로 공장을 만들어 시장 트렌드에 빠르게 대응 아우디가 건설 중인 스마트 팩토리, 자동차의 맞춤형 생산을 추구

10 관련 기술 전망 생산자원의 실시간 융합 현장에서 4M1E 정보를 실시간으로 취합하여 최상의 의사결정을 활용, 고객에게 납기 정보를 제공하며, 현장의 관리의 효율성 확보

11 관련 기술 전망 4M1E 생산자원 통합화 기술 정보의 수집에 자동, 반자동, 수동의 형태가 존재
온라인: 외부 IT시스템과 연결되는 RS-232C 시리얼 인터페이스와 Fieldbus, Ethernet 등과 같이 생산설비가 컴퓨터 표준 인터페이스 장치를 보유한 경우 반자동: PLC 정보 등을 외부 정보 수집기 또는 작업자를 통해 파일 형태로 집계 수동: 수동 수집 방법은 바코드 리더기, RFID 혹은 터치스크린 등의 편리성을 중시한 기능을 이용하여 작업자가 직접 생산 활동 정보를 입력하는 방법

12 관련 기술 전망 생산자원의 객체화 기술 객체화: 자료를 일련의 목록으로 보는 시각에서 벗어나 기능에 따라 하나의 객체로 다루는 것 IoT(Internet of Things) 혹은 IoS(Internet of Service)의 현실화로 인하여 인터넷과 TCP/IP 등과 같은 통신 프로토콜이 산업용을 포함하여 모든 분야에 적용이 확대 스마트 센스 센싱소자와 신호처리가 결합하여 데이터 처리, 자동보정, 자가진단, 의사결정 기능을 수행하는 ‘소형, 경량, 고성능, 다기능, 고편의성, 고부가가치의 센서’를 의미

13 관련 기술 전망 빅데이터 (Big Data) 자료의 규모로 빅데이터를 정의
Manyika et al. 2011, 채승병 2011: 자료의 분량이 기존에 존재하는 기술로 처리하기 어려운 수준으로 많은 것 가트너: 3V(volume, velocity, variety) SAS: 4V(volume, velocity, variety, value) 보다 높은 수준의 의사결정 도구 Boyd and Crawford 2012 빅데이터를 데이터 처리기술과 분석 방법 그리고 자료분석에 근거한 의사결정이 더 높은 수준의 지능을 제공할 것이라는 인류의 믿음이 상호작용으로 만들어 낸 문화적, 기술적, 학술적 현상

14 관련 기술 전망 빅데이터 (Big Data) 시작은 인터넷 기업들: 고객으로부터 발생되고 있는 수많은 데이터를 마케팅에 활용

15 관련 기술 전망 IoT(Internet of Things) - 사물인터넷
사물에 대한 신원확인과 정보교류가 가능하게 하고 특정한 감각을 부여할 뿐 만 아니라 사용자에 의한 제어가 가능하게 하는 것 각 업체별로 서로 다른 방식의 IoT 개발 방향을 잡고 있음 구글: 안드로이드 운영체제 기반 데이터 중심 플랫폼과 수집 데이터를 활용한 의미기만 지능서비스를 강조, 선두주자 삼성 애플: 타이젠 기반 및 iHome 구현 플랫폼을 각각 연구 중 사물인터넷에 관련된 기술은 수도 없이 많으며 아직 현실화까지는 많은 시간과 노력이 필요 현재의 단계는 사물을 인지하고 분석한 결과를 이용하여 사람이 최종 결정하는 단계에 있음

16 관련 기술 전망 클라우드 컴퓨팅/서비스 인터넷 기술을 활용하여 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 실시간 확장성을 지원받으며 사용한 만큼의 비용을 지불하는 컴퓨팅 서비스를 의미 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로, 공유 컴퓨터 처리 자원과 데이터를 컴퓨터와 다른 장치들에 요청 시 제공해 줌 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스

17 관련 기술 전망 클라우드 컴퓨팅 구조

18 스마트 공장 전망 인공지능(AI) 기술 기계로부터 만들어진 지능을 뜻함
컴퓨터 사이언스에서 발전된 분야로 사람의 합리성과 사고, 행동을 모방하려는 시도에서 출발 컴퓨터 알고리듬 분야에서 선도적으로 발전해 왔으나 범위가 매우 광범위함 1956년 다트머스 컨퍼런스 학회에서 주창된 이래 1974년까지 황금기를 누림 –연구에 많음 예산이 투입 년대에는 실제 문제에 대한 해결 사례가 제한적이며 많은 비판에 직면함 – 암흑기 ICT 기반 기술의 발전으로 중흥기를 맞이하고 있음

19 스마트 공장 전망 인공지능(AI) 5대 기술 자연언어 생성
자연언어: 인간이 발화하는 언어 현상을 기계적으로 분석해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 자연 언어 이해 혹은 그러한 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 제반 기술을 의미 컴퓨터 데이터에서 텍스트를 생성(사례, ARS에서 개인 이름 말함) 음성인식 인간의 말을 받아서 컴퓨터 응용 프로그램에 유용한 형식으로 변환, 현재 대화식 음성 응답 시스템 및 모바일 응용 프로그램에 사용 가상 에이전트 단순한 대화방에서부터 인간과 네트워크를 형성 할 수 있는 고급 시스템에 이르기까지 다양하게 분포됨, 고객 서비스 및 지원 및 스마트 홈 관리자로 사용됨

20 스마트 공장 전망 인공지능(AI) 5대 기술 의사 결정 관리
이는 성숙한 기술로서 다양한 기업용 응용 프로그램에서 사용되며 자동화된 의사 결정을 지원하거나 수행 딥 학습 플랫폼 (Deep Learning Platforms) 다중 추상화 계층을 가진 인공 신경망으로 구성된 특수 학습 유형의 기계 학습. 현재 주로 매우 큰 데이터 세트가 지원하는 패턴 인식 및 분류 응용 프로그램에 주로 사용됨

21 스마트 공장 전망 생체인식 이미지와 터치 인식, 언어 및 신체 언어를 포함하되 이에 국한되지 않는 인간과 기계 간의 자연스러운 상호 작용을 가능하게 함 Machine Learning Platforms 디자인하고 교육해서 어플리케이션과 프로세스와 다른 기계들에 적용하는 컴퓨팅 뿐만이 아니라 알고리즘과 API와 개발 및 교육용 툴킷 그리고 데이타를 제공하는 것으로 현재 광범위한 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 사용됨 예측 또는 분류를 위한 목적으로 활용됨

22 관련 기술 전망 가상물리시스템 (CPS: cyber physical systems)
사이버시스템 (cyber system)과 물리시스템 (physical system)의 통합적 시스템으로, 통신 및 제어 기능이 물리세계의 사물과 융합된 형태를 지칭함 CPS는 CPS는 기존 임베디드 시스템의 미래지향적이고 발전적인 형태로 이해할 수 있으며, 에너지, 전력망, 교통시스템, 공공기초시설, 건강진료 등 매우 복잡한 핵심인프라가 모두 CPS의 적용대상에 해당됨 원자력 발전소와 같이 매우 복잡하고 중요한 설비의 경우 이미 낮은 단계의 CPS가 적용되고 있음 센서와 액츄에이터를 갖는 물리시스템과 이를 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 네트워크 기반 분산제어 시스템 CPS는 엄밀히 말해 시스템 제어기술이며, IoT는 통신기술을 근간한 수많은 IoT 객체를 연동하는 기술이라 할 수 있음

23 스마트 공장 전망 생산자원의 객체화 기술 전자통신연구원에 따르면 스마트공장의 진화 단계는 아래의 표와 같음

24 스마트 공장 전망 생산자원의 객체화 기술 스마트공장 제조공정 대상 10단계 세부 진화 모델 기준(전자통신연구원)

25 스마트공장 - 결론 4차 산업혁명과 맞물려 스마트 공장이 사회적으로 큰 화두가 되고 있음
스마트공장은 현재 10년 이내에 단기간에 적용할 수 있는 수준은 아님 국가별로 제조업의 발전을 위하여 개발을 독려하는 목적으로 활용하고 있음 하지만 미래의 제조업 경쟁력은 스마트공장의 수준에 따라 달라짐 꾸준한 투자와 전문가의 양성이 필요함

26 시스템 적용의 성공 요인 분석 Critical Success Factors (CSFs)
ERP 시스템 적용의 성공 요인에 대한 수천 편의 연구 논문이 발표된 바 있음 Somers, T.M., Nelson, K., (2001), “The Impact of Critical Success Factors across the Stages of ERP Implementation,” Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences CSFs 연구에 있어서 선구적인 위치-Fortune500내에 있는 200개 기업으로부터 설문 조사형식으로 CSFs 정리 Finney, S., Martin, C., (2007) “ERP Implementation: a compilation and analysis of critical success factors,” Business Process Management Journal, 13 (3), pp CSFs에 관한 수천편의 논문 중에서 가장 영향력이 높음 저널에 출판된 45편의 논문을 엄선하여 분석 정리한 연구 논문

27 성공 요인들-개념 설명 Top Management Support Project Champion 의 존재
실패한 사례의 대부분의 경우 Senior Management의 경과를 모니터링하는데 소홀했음 Project Champion 의 존재 프로젝트의 실질적 Leader, 변혁적인 리더쉽 (transformational leadership)을 가진 사람 프로젝트를 User들에게 Marketing 하는 사람 현장 프로세스 와 기술적인 부분 (system) 을 모두 잘 이해하는 사람 프로젝트의 결과에 따라 책임과 성과에 가장 크게 영향을 받는 사람 User Training and Education ERP 시스템의 경우 6개월 정도의 Learning Curve 가 필요 (프로세스의 변화를 이끌기 위한 지속적인 교육 필요) 시스템 도입으로 인하여 업무의 변화에 대하여 상세히 정의하고 설명할 필요가 있음 컨설턴트의 지식이 사용자에게 전달되는 것이 중요함

28 성공 요인들-개념 설명 Management of Expectation (사용자 기대 관리)
사용자들의 시스템에 대한 기대감을 관리 사용자들에 대하여 지나친 기대감이나 무관심을 갖게 하면 실패 프로젝트의 시작에서 부터 안정화 단계까지 중요한 영향을 미침 Vendor/Customer Partnership S/W Vendor들이 주인의식을 갖고 프로젝트에 참여하게 하는 것 Careful Selection of the Appropriate Package Project Management 일정관리 프로젝트의 범위에 대한 관리가 중요 (범위의 명확화 필요) Steering Committee (운영위원회) 프로젝트에 참여하는 모든 분야의 책임자 회의 (사용자 포함) 결과를 TOP Management 에 보고

29 성공 요인들-개념 설명 Use of Consultants (컨설턴트의 활용)
사전에 비슷한 시스템의 개발/적용 경험이 있는 사람 요구사항분석, Solution 개발, 적용의 모든 과정에 참여하는 것이 필요 Minimal Customization (Vendor Solution을 그대로 활용) 미국 1000대 기업중에서 41%는 ERP의 Customization을 피하기 위하여 자사의 Process를 Vendor Solution에 맞춤 (Re-engineering), 37%는 약간의 Customization을 활용, 5%는 Application을 대폭 수정 Data Analysis and Conversion 좋은 품질의 기준 정보를 확보하는 문제 Business Process Reengineering 조직의 프로세스를 ERP에 맞추는 과정이 필요 ERP의 도입으로 변화되는 업무 프로세스에 대한 정의가 필요 Defining the Architecture 시스템의 도입 초기에 반드시 필요한 과정

30 성공 요인들-개념 설명 Change Management (변화 관리)
큰 프로젝트의 경우 혼란, 저항, 중복과 Error를 포함 때로는 문화의 변화를 이끌어야 함 단계 변화의 필요성을 인식시킨다. 모든 사원이 참여하게 한다. 변화의 목표를 설정한다. 대상을 명확히 한다. 선택조건을 준비하고 해결책을 선택한다. 전체적인 계획을 설정한다. 계획을 실행한다. 결과에 대하여 평가하고, 의견교환을 한다.

31 성공 요인들-개념 설명 Dedicated Resources (프로젝트에 관련된 전담 인력이나 예산 관리)
Project Team Competence (프로젝트 구성원들의 경쟁력) Balanced Team: 프로세스와 시스템을 모두 이해하는 능력이 중요 Clear Goals and Objectives 상충되는 목표를 적절히 절충한 명확한 목표의 설정이 필요-범위, 시간, 비용에 대한 목표 Interdepartmental Communication Communication은 모든 일을 잘 돌아가게 하는 윤활유 팀원간, 사용자와 개발자 간의 Communication 강조 Communication Plan을 수립하고 실행 할 것 Interdepartmental Cooperation 관련 부서의 참여가 매우 중요

32 성공 요인들-개념 설명 Legacy System Consideration
Troubleshooting and Crises Management 예상치 못했던 상황에 대한 대처 능력 Post-implementation Evaluation

33 성공 요인 Somers and Nelson Top 20 CSFs Critical Success Factor Mean
Top Management Support 4.29 Project Team Competence 4.20 Interdepartmental Co-operation 4.19 Clear Goals and Objectives 4.15 Project Management 4.13 Inter-departmental Communication 4.09 Management of Expectations 4.04 Project Champion 4.03 Careful Package Selection 3.89 Data Analysis and Conversion 3.83 Dedicated Resources 3.81 Steering Committee 3.97 User Training Business Process Reengineering 3.68 Minimal Customization Architecture Choices 3.44 Change Management 3.43 Vendor Partnership 3.39 Vendor Tools 3.15 Use of Consultants 2.90 Somers and Nelson Top 20 CSFs