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MFG 32 엔지니어링 소프트웨어 기고 | 이플랜코리아 | 편집 | 조아라 엔지니어링 데이터 활용이 바꿀 미래 제조 경쟁력 스마트 제조와 기존 자동화 기반 제조 기술은 예측 적 판단의 주체가 사람인지 시스템인지에 따라 달 라진다. 스마트 제조는 기존과 달리 사람이 아닌 시 스템이 예측적 판단을 스스로, 빠르게, 그리고 정확 하게 수행한다. 현 시점에서는 제조 공정 제어 구조 에서 하위 레벨을 형성하는 현장 센서까지를 모두 포괄한 CPS라고 정의할 수 있다. 동등하게 네트워 크 기반으로 서로 연결될 수 있기에 ERP, 센서까지 도 CPS라 볼 수 있다. 데이터의 선별 활용이 아닌 최 대한의 활용을 통해 이러한 예측적 판단을 지원하 는 것이 핵심이기 때문이다. 시스템이 예측하는 스마트 제조 스마트 제조의 핵심인 예측적 판단은 추론 과정을 통해 이뤄진다. 추론은 경험적 추론과 논리적 추론 으로 구분된다. 경험적 추론은 경험에 의한 합리적 인 예측을 말한다. 동일한 종류의 데이터 간 상관 관 계에 따라 추론하는 것이다. 제조 관점에서는 과거 Virtual commissioning Virtual-real world connectivity Continuity across value chain 경험적 추론 논리적 추론 시간 범위 품질 IoT 기반 CPS 네트워크 스마트 센서/엑츄에이터 새로운 운영 정책 및 조직 합리적이고 정확한 예측 Virtual data 엔지니어링 Big data Analytics 공정 최적화 사용자화 제품의 대량 생산 투명하고 효율적 기업 활동 스마트 제조에서 엔지니어링의 역할