스마트공장·제조IT

오늘날 글로벌 제조업 현장은 고유가·원가 상승, 노동력 부족, 글로벌 경쟁 심화라는 복합적인 난관에 직면해 있습니다. 여기에 시장의 주류가 단일 품목 대량 생산에서 다품종 소량 생산 체제로 전환되면서, 단순 제어 및 정적 자동화에 의존하던 전통적인 공장 운영 방식은 생

제조 현장에서 사후 정비(Corrective Maintenance) 방식은 설비 중단에 따른 생산 차질과 막대한 유지보수 비용을 발생시키는 주요 원인이었습니다. 최근 다품종 소량 생산 체제로의 전환과 시장 변동성 확대, 생산 인구 감소 및 글로벌 공급망 불안정이 심화되

제조 BOM(Manufacturing Bill of Materials, 이하 mBOM)은 제품을 실제 생산하고 조립하는 공정에 필요한 모든 원자재, 반제품, 부품 목록과 투입 순서, 공정 정보를 체계적으로 정리한 제조 지침서입니다. 설계 단계에서 작성되는 설계 BOM(

오늘날 제조 현장에서 산업용 로봇은 단순한 공정 자동화를 넘어 필수적인 생존 전략으로 자리 잡았습니다. 인구 구조 변화와 경영 환경의 불확실성이 커진 상황에서 기업들은 생산 유연성과 안정성을 확보하기 위해 로봇 기술 도입을 가속화하고 있습니다. 제조 현장이 산업용 로봇

제조 및 물류 현장에서 무인 자동 운반차(AGV)와 자율 이동 로봇(AMR)의 활용도가 급격히 높아지고 있습니다. 그러나 기존의 무선 랜(WiFi) 기반 통신 환경은 장비가 밀집하고 금속 구조물이 많은 공장 특성상 채널 간섭, 신호 감쇄, 로밍(Roaming) 지연 등

국내 제조 현장에서 스마트공장의 필요성은 꾸준히 강조되고 있으나, 실제 현장의 도입 현황과 기술 활용 수준은 기업 규모와 업종에 따라 큰 격차를 보이고 있습니다. 제1차 스마트제조혁신 실태조사 결과에 따르면 중소·중견 제조기업의 스마트공장 도입률은 19.5% 수준에 머

제조 현장의 품질 관리가 기존의 육안 검사 및 규칙 기반(Rulebased) 머신비전에서 AI 기반 딥러닝 시스템으로 빠르게 전환되고 있습니다. 미세 결함 탐지율 향상, 검사 속도 증가, 공정 데이터 활용 등 AI 비전 도입에 필요한 핵심 기술 요소와 글로벌 시장 현황

제조 현장에서 설비의 돌발 고장은 생산 일정 차질, 제품 불량률 증가, 긴급 수리비 발생 등 막대한 손실로 이어집니다. 이에 따라 기존의 사후 수리나 정기 점검 방식을 넘어, 설비 상태 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 고장을 미리 예측하는 IIoT(산업용 사물인터

제조 현장에서 공정 병목 현상(Bottleneck)은 전체 생산 타크 타임(Tact Time)을 지연시키고 재공품(WIP, Work In Process)을 불필요하게 누적시키는 주요 원인이다. 최근 스마트공장 고도화 단계에서 주목받는 디지털 트윈(Digital Twin

제조 현장의 디지털 전환이 가속화되면서 스마트 팩토리의 데이터 처리 아키텍처를 어떻게 설계할 것인가에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 센서, 산업용 카메라, 로봇 제어기 등 수많은 접점에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터의 발생 위치와 목적에 맞춘