왕지남 장찬희 2020-08 30077 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/19719 학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :시스템공학과,2020. 8 스마트공장이란, 기존(전통) 제조 산업에서 ICT를 결합 및 각각 공장의 설비ㆍ공정이 지능화와 더불어 상호 연결되고(네트워크화), 모든 생산정보(지식)가 실시간으로 공유(활용)되어 최적화된 생산운영이 가능한 공장을 의미한다. 스마트공장은 독일, 일본, 미국 등 소수의 국가에서 생산설비, 센서, 기반 소프트웨어에 대한 솔루션 대부분을 보유하고 기술을 선도하며, 국내 스마트공장의 핵심 요소기술인 PLC 등의 생산설비, 센서, 기반 소프트웨어 (CAD, ERP, MES) 등의 솔루션 상당수가 국외선도 기업의 기술에 종속되어 있다. 또한 필수적인 신기술 및 핵심기술 역량이 부족하고, 호환성·신뢰도 등의 이유로 국내 중소기업들의 신규 진입이 어렵다. 부가적으로 공장 스마트화 추진 시 소요되는 비용 및 위험에 대한 큰 부담이 발생한다. 그리고 과거 노동집약적 생산방식을 고수하여 저임금 노동력 확보에 집중하는 것 또한 문제다. 국제표준에 부합하는 표준 플랫폼이 없으며, 공장의 스마트화를 위한 전문 인력이 부족한 것 또한 현실이다. 따라서 국내 실정에 맞는 한국형 스마트공장의 설계 및 최적화가 필요하다. 스마트공장의 핵심 설계 요소들에 대한 결과물은 발표되었지만, 실제 제조공정에서 실증 연구가 미흡하며, 요소 기술 간의 통합 연구 또한 명확하게 제시하지 못하였다. 따라서 한국형 스마트공장 운영을 위해 필요한 자동화 요구사항과 요소 기술 통합 구현에 필요한 스마트공장의 아키텍처, 구조 및 거동이 설계되지 못하였으며, 스마트공장의 확장성, 고가용성, 안전성, 효율성을 극대화하는 설계를 평가할 수 있는 기반 구축 및 최적화 설계 모델을 제시하지 못하였다. 본 연구에서는 기존 스마트공장 설계 프로세스를 개선하고, 핵심 설계 요소들에 대한 평가 기반을 마련하여, 스마트공장의 최적화 모델의 구현 및 검증을 연구목표로 설정하였다. 연구목표에 따라 스마트공장의 요소 기술 통합 설계 요구사항을 식별하여 모델기반 설계 프로세스를 생성하고, 요소 기술 통합에 대하여 성능을 평가할 수 있는 스마트공장 모델라인 및 테스트베드를 설계 및 구축하였다. 또한 요소 기술 간 관계분석을 수행하여 모델라인을 통한 통합 및 DB가 구축될 수 있도록 최적화된 레이아웃 및 시스템 모델을 제시하였으며, 모델기반 시뮬레이션이 가능하도록 CPPS(Cyber Physical Production System)기반 모델을 도출하였다. 마지막으로 스마트공장 모델라인이 구현된 테스트베드에서 수행한 결과 분석을 통해 한국형 스마트공장 모델라인 시스템의 검증 및 실제 활용성에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구결과는 CPPS기반 스마트공장 모델을 개발하고 실증라인 시스템을 통해 검증하였다. 요소 기술 통합에서 최적화를 통해 생산현장의 IIoT화를 통한 생산성을 향상하고자 CPPS기반 모델링 방법을 제시함과 동시에 스마트공장 설계 시 경제성 분석을 통한 정확성 향상과 스마트공장 설계 요구사항을 반영하는 모델기반 프로세스를 제시함에 따라 실제 스마트공장에서 요소 기술 통합의 성능 평가를 복합적으로 수행할 수 있는 가능성을 나타냈다. 특히 스마트 제조핵심기술(IIoT(Industrial Internet Of Things), Cloud, Computing, VR/AR(Augmented Reality), Big Data, Edge Computing, CPS/Digital Twin, AI(Artificial Intelligence), 5G Wireless, Smart Machine, Collaborative Robot, 3D Printing, Autonomous, OPC-UA(Open Platform Communication-Unified Architecture), AML(Automation Markup Language), UMATI(Universal Machine Tool Interface) , TSN(Time-Sensitive Networking))을 활용한 공정 혁신을 적용 고민하는 기업이나 기업관계자들을 위해 실제 적용 가능한 실용적인 솔루션을 제시하였다. 제조 공장의 제품 기획, 설계, 생산, 물류, 평가 등에 이르는 전 주기적 과정을 시범 적용, 검증해 볼 수 있는 스마트 공장 모델과 실증 테스트베드를 통해, 개별 기업의 스마트공장 구축 확산, 유기적 정보IT 기반제공, 표준체계 구축, 현장 체험학습, 그리고 나아가 전문 인력 양상과 같이 스마트공장 사업의 실효성을 확보하는데 크게 기여할 것으로 기대된다. 제１장 서론 １ 제１절 연구의 배경 １ 제１항 제조산업의 디지털 제조기술 데이터 중심의 디지털 전환 １ 제２항 스마트제조 기술이 집약된 스마트 공장의 필요성 ５ 제２절 관련 선행연구 및 문제의 정의 ８ 제１항 스마트공장 관련 국내외 추진전략 ８ 제２항 제조산업의 스마트공장 필요성 ２３ 제３항 스마트 제조기술(요소기술) ２７ 제４항 데이터분석 방법 ３３ 제５항 스마트공장 CPPS기반 엣지시스템 설계 관련 연구 ３８ 제３절 연구 목표 및 방법 ４０ 제２장 CPPS기반 요소기술 간 통합 설계 프로세스 생성 ４３ 제１절 요소기술 간 관계분석 ４４ 제２절 스마트공장 모델라인 아키텍처 모델 생성 ４６ 제３장 스마트공장 모델라인의 설계 및 구축 ５３ 제１절 요소기술/아키텍처 분석을 통한 설계 성숙도 평가 기준 수립 ５６ 제２절 스마트공장 모델라인 구조 및 네트워크 구조를 반영한 제조 공정 모델링 ５８ 제３절 디지털 트윈(Digital Twin)을 통한 스마트공장 모델라인 시스템 제조 공정 모델의 구현 ６４ 제４절 스마트 제조 기술을 탑재한 스마트공장 모델라인 제조공정 및 DB 구축 실체화 ６７ 제１항 Master ６８ 제２항 Kitting ７１ 제３항 Laser 가공기 ７３ 제４항 NC 가공기 ７５ 제５항 Conveyor AGV ７６ 제６항 조립 ７８ 제７항 검사 ８１ 제８항 포장 ８３ 제９항 반송 ８５ 제１０항 AGV(+협동로봇) ８７ 제１１항 출하 ８９ 제４장 스마트공장 모델라인 최적화 ９１ 제１절 스마트공장 모델라인 데이터 분석 절차 ９１ 제２절 CPPS기반 스마트공장 모델라인 시뮬레이션 ９３ 제３절 스마트공장 모델라인 데이터 통계적 분석을 통한 최적화 모델 검증 ９５ 제１항 SPC 분석 ９５ 제２항 MT거리 분석 ９９ 제３항 유사파형분석 결과 １０５ 제４항 다중회귀분석 결과 １０８ 제５항 데이터 통계적 분석을 통한 데이터 간 관계 분석 １１４ 제５장 최적화 모델의 실사례 검증 및 활용성 평가 １１５ 제１절 실증사례(테스트베드 구축) １１５ 제２절 모델라인 데이터 분석 종합을 통한 결과 검증 １２１ 제３절 모델라인 데이터 예측 및 경제성 분석 １２３ 제６장 결론 １２６ 참고문헌 １２８ kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. CPPS기반 스마트 공장 모델개발 및 실증 Thesis 아주대학교 일반대학원 일반대학원 시스템공학과 2020. 8 Doctoral I804:41038-000000030077 http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/common/orgView/000000030077 3D Printing 5G Wireless AI AML AR Autonomous OPC-UA Big Data CPS Digital Twin Cloud Computing Collaborative Robot Edge Computing IIoT Smart Machine TSN UMATI VR