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Hwang H.S.,An T.J.,Lee Y.J.,Lee E.S.,Lim H.B.,Lee J.H.
2021 / Korean Journal of Medicinal Crop Science
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본 연구는 (주)IDIS의 스마트 공장 구축 사례를 통해 다른 제조 기업의 스마트 공장 구축에 도움을 주는 것을 목표로 한다. IDIS는 다품종 소량 생산 체제에서 스마트 공장 구축의 네 단계를 거쳤으며, 이를 통해 사무, 생산 작업, 에너지 절약 등 전반적인 생산성 향상과 맞춤형 생산, 품질/납기 신뢰성 향상으로 인한 매출 증대를 달성했다.
4차 산업혁명의 미래를 설계하다
Intelligent manufacturing systems 1994 : IMS'94 : a postprint volume from the IFAC Workshop, Vienna, Austria, 13-15 June 1994
스마트팩토리 : 제4차 산업혁명의 출발점
인더스트리4.0 : 미래를 결정지을 제4차 산업혁명
스마트 팩토리 : 미래 제조 혁신
(경제읽어주는남자의) 디지털 경제지도 : 디지털 트랜스포메이션의 현장을 가다
스마트팩토리 : 제4차 산업혁명의 출발점 =
(중소기업의 스마트팩토리를 위한) 조립공정의 스마트화
Microsensors, MEMS, and smart devices
Computer integrated manufacturing : current status and challenges
스마트공장개론 =
(초일류기업을 위한) 스마트제조시스템 =
Measurement of geometric tolerances in manufacturing
Modelling and control for intelligent industrial systems : adaptive algorithms in robotics and industrial engineering
Smart manufacturing : applications and case studies
(중소 중견 기업을 위한) 돈 되는 스마트공장 구축방법
The rational factory : architecture, technology, and work in America's age of mass production
Total Quality Management and Business Excellence
Bagherian, A.; Kondala, M.예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김정범The International Journal of Advanced Smart Convergence
이성훈한국정밀공학회지
이현정; 김용진; 임정일; 김용운; 이수형Entrue Journal of Information Technology
최무진; 박종필연세경영연구
이재성, 김성수, 김희웅대한설비관리학회지
나형배, 황인극Research in Engineering Design
Varl, M.; Duhovnik, J.; Tavčar, J.Quality Management Journal
Anthony Bagherian; Subhodeep MukherjeeProcedia CIRP
Majstorovic, Vidosav; Stojadinovic, Slavenko; Zivkovic, Srdjan; Djurdjanovic, Dragan; Jakovljevic, Zivana; Gligorijevic, NemanjaIEEE Potentials, Potentials, IEEE
Sinha, S.APPLIED SCIENCES-BASEL
Ryalat, Mutaz; ElMoaqet, Hisham; AlFaouri, Marwa한국CDE학회 논문집
김승현; 이상호; 전찬모; 박규태; 황규영; 이경희; 노상도; 연주한; 서종덕; 이상진; 김동권정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
정진화; 안동혁物流技术与应用 / Logistics & Material Handling
王永红现代工业经济和信息化 / Modern Industrial Economy and Informationization
杨鹏; Yang Peng대한안전경영과학회지
김태성정보보호학회논문지
전인석, 이병권, 김동원, 최진영정보보호학회논문지
이병권, 김동원, 노봉남数字通信世界 / Digital communication World
陈龙伟전선 / 대학원
기업의 의사결정 문제에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 속도보다 방향이 중요하다는 것이다. 본 교과목은 현재 및 미래의 스마트한 제조기업 운영을 위한 기초 과정에 해당되는 과목이다. 현재 가장 경쟁력 있는 제조 기업으로 알려진 토요타 자동차 사의‘TPS(Toyota Production System)'를 분석하고, 이를 뛰어넘을 방법을 공부한다. 이와 관련하여 스마트 공장의 수준을 다섯 단계로 구분하여 이를 역사적 관점에서 공부한다. 그리고 시스템 공학적 제품 설계, 생산 및 서비스 혁신 방법론, 데이터 기반 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 등 스마트한 산업 시스템의 운영과 관련된 다양한 주제에 대해 공부한다. 본 과목의 수강생들은 향후 최고 경영자로 성장하였을 때 최고 수준의 기업을 운영할 소양을 갖출 수 있게 될 것이다.전선 / 학사
스마트 제조는 Industry 4.0을 구현하는 중요한 개념이며, 이 수업의 목표는 학생들이 스마트 제조와 관련된 다양한 장비와 제조 프로세스를 직접 경험하는 것이다. 이론과 실험을 통하여 학생들은 스마트 제조에 사용되는 센서, IoT, 인공지능, 데이터 처리, 산업용 로봇, 협동로봇, 레이저 마커, 3D 프린터, 기계 가공 장비, 비전 시스템 등의 사용법을 배운다. 또한, 스마트 제조의 요소기술들로 구성된 간단한 데모 팩토리의 프로세스를 평가한다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 제조 경쟁력 향상을 위한 스마트팩토리 구축 및 운영에 필요한 일반적인 개념과 특성들을 이해하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 강의는 다음과 같이 구성된다. 1) 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 구성 및 기능을 학습한다. 2) 공장 자동화의 일반적 개념을 이해하고 제어 시스템 및 PLC 등과 같은 공장 자동화 기본 구성에 관해 학습한다. 3) ERP, MES, APS, PLM과 같은 기업 정보 시스템의 기능에 관해 학습한다. 4) 지능화된 공장 운영을 위해 필요한 스마트팩토리 디지털 플랫폼과 빅데이터 기반 의사결정에 대한 일반 개념을 학습한다.전필 / 학사
생산시스템의 운영과 관련된 제반문제들의 해결을 위한 계량적 접근방법을 소개하고 이를 이용한 생산시스템의 효율적인 관리 및 통제기법을 소개하며, 글로벌 시대에 요구되는 고객만족 설계와 물류관리 혁신, CALS/EC, ERP기법을 소개하고 있다. 주요 내용으로는 생산시스템에 대한 기본개념, 고객 만족, 생산기획, 물류관리, 생산일정계획, 생산성 향상 공장자동화와 생산전략 등을 포함하고 있다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
스마트 제조는 제조 공정과 장비에 ICT 기술을 접목하여 제조에서의 생산성과 안전성을 높이는 방법을 제시한다. 주로 다루는 내용은 다양한 물리량을 측정하는 센서의 종류 및 원리와 이를 데이터로 활용하기 위한 IoT, 빅데이터, AI, 디지털 트윈, 그리고 이를 제조현장에 적용하는 실제 사례들이다. 이 강의는 이론 강의와 실습으로 나누어져 있으며, 일부 실습은 플립러닝을 사용하여 수업 전에 학생이 사전지식과 연습을 하고 실습을 진행한다. 수업의 프로젝트는 학생들이 2~4명의 그룹으로 창의적인 스마트 제조에 대한 아이디어를 도출하고, 이를 실제로 3D 프린터, CNC 머시닝센터 등 제조 장비와 산업용 및 협동 로봇, 제조공정 등에 적용하는 알고리즘과 하드웨어를 제시하여, 실질적인 스마트 제조 구현능력을 교육한다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 고객대응, 가격, 품질, 제품이나 서비스의 다양성이라는 축면에서 경쟁적 우위를 당성하려는 기업들의 생산 시스템을 이해하고 운영의 효율성을 제고하기 위한 연구이다. 기존의 Quick Response나 Just-in-Time 그리고 Time-Based Competition과 같은 기법들을 이해하고 이를 바탕으로 다른 생산성 향상을 위한 새로운 기법들을 살펴 본다.전선 / 학사
기업의 성패를 궁극적으로 결정하는 요인인 고품질 제품의 개발과정에 대하여 폭넓은 이해를 도모하고, 성공적으로 제품개발을 수행하는 데 필요한 각종 기법 및 철학을 학습한다. 제품개발은 마케팅, 설계, 제조, 그리고 시스템공학 등 다양한 분야의 상호작용이므로, 본 강좌에서도 이들 각 분야들을 통합·조정하고 최적화할 수 있는 방법론을 다룬다. 특별히, 최근 시장에서 요구되는 품질의 확보를 위해서는 불량률의 감소뿐만 아니라 제품의 초기 설계단계부터의 체계적 계획·관리가 수반되어야 하는 바, 본 교과에서는 제품개발과 품질설계의 통합적 시각에서 제품 및 프로세스의 설계, 실험계획 및 타구치 방법론, 식스시그마(Six Sigma) 등을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 약용작물 및 기능성 식물에서 유래하는 고부가가치 특수대사물질의 생산을, 스마트 농업 기술과 융합하여 최적화하는 전략을 학습한다. 센서, 빅데이터, 환경 제어 시스템 등 디지털 농업 요소를 활용하여 특수대사물질의 수율과 품질을 향상시키는 최신 사례를 다루며, 그린바이오 산업에서의 응용 가능성과 지속가능한 생산 시스템에 대한 융합적 사고를 기른다.전선 / 학사
작물 재배는 토양, 기후, 수분, 영양, 유전자, 경작 방식 등 다요소 간 상호작용의 결과이며, 시스템 과학은 이러한 요소 간 동적 관계, 피드백 루프, 비선형성을 분석하는 데 매우 중요함. 스마트 농업, 지속가능한 농업을 추구하기 위해 작물 생육에 관련된 생리학적 기작들에 대한 이해와 더불어 토양, 수분, 온도, 대기, 광 등 여러 환경 영향을 강의함. 또한 작물의 유전성과 재배관리에 관한 개론을 포함하여 작물재배에 대한 시스템 과학의 기초를 제공함.전선 / 대학원
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 디지털화(digitalization)를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 디지털 트윈(digital twin) 기술이나 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 제품의 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 스마트 제품(smart product) 및 스마트 팩토리(smart factory) 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 디지털화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 디지털 솔루션을 제시할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
식품산업과 농업 등에서 상용화되었거나 연구되고 있는 다양한 나노, 마이크로, 매크로 인캡슐레이션 기술의 원리와 응용범위를 실례를 들어 소개하고, 인캡슐레이션 기술을 이용한 식품 기능성 소재의 안정화 및 고부가화를 통하여 새로운 형태의 건강 지향적, 소비자 맞춤형 식품을 디자인하고 즐길 수 있는 식문화를 이루어가는 전략에 대하여 토의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 생산활동을 둘러싼 이론적, 실증적 제 측면을 연구하기 위해 생산기술을 생산함수와 그 쌍대함수인 비용 및 이윤함수 등을 통해 적절히 표현하고 생산기술이 가지는 제 특성을 이들 개념들을 통해 분석한다. 나아가 이들 주요 함수들을 계량경제학적인 기법을 통해 실제로 추정하여 생산과정이 가지는 제 기술적인 특성을 검정하는 방법들을 연구한다. 개별 생산자 자료의 집계화에 관한 이론과 기술변화, 그리고 비모수적 방법을 통한 생산기술의 분석 등도 연구한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 선박 및 해양구조물 건조과정에 대한 공학적 이해를 바탕으로 조선소의 6요소 (제품, 공정, 일정, 설비, 작업자, 공간)와 전략/계획/실행 단계에서의 관리 이론에 대한 내용을 다룬다. 구체적으로는 선박의 건조과정 (가공, 조립, 탑재, 의장, 도장 등)에 수반되는 다양한 세부 공정을 학습하고, 특히 제품, 공간 및 작업자 요소에 대하여 조선소에서 필요한 생산 역학 및 알고리즘을 학습한다. 일정 부분에 대해서는 산업공학의 생산관리 이론을 기반으로 전략 단계, 계획 단계 및 실행 단계에 대한 이론과 실습을 병행한다. 마지막으로 생산 시스템의 동적 특성을 분석할 수 있는 DES 시뮬레이션 방법을 이용하여 학생이 원하는 조선소 또는 유관 산업 사례 학기 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
다양화, 신속화, 복잡화되는 시장구조와 제품개발과정을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적 기법들을 종합적으로 이해하고 case와 실습을 통해 신제품개발과 개발기술의 상업화에 대한 이론 및 실무지식을 배양한다.전선 / 학사
최근 전자공학의 발달로 각종 전자장치가 소형화, 경량화 되고 있다. 이런 장치들을 의복에 통합한 다기능 스마트 의류에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 이 강의에서는 스마트 의류의 개발 현황을 소개하고, 스마트 의류를 만드는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어에 대해 알아봄으로써 의류학을 전공하는 학생들에게 스마트 의류 제조와 관련된 기본 지식을 제공하고자 한다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전선 / 대학원
대학원 수준에서 양산체제의 제품으로서 도자기 생산에 필요한 개념적, 기술적 방법을 심도 깊이 연구한다. 공예의 다양한 특성 중 하나인 양산 가능성을 적극 활용하여, 보다 많은 사람들과 공예품 사용의 즐거움을 나눌 수 있는 제품 생산을 시도한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 제조시스템의 동적 스케줄링을 자동화/최적화하기 위한 심층강화학습을 학습한다. 우선, 전통적인 강화학습 이론에 대한 이해를 위해 MDP(Markov Decision Process), Dynamic Programming, Temporal Difference Control을 학습하고, 복잡한 문제 해결을 위한 근사방법으로 Function Approximation 및 Policy Gradient 이론을 학습한다. 다음으로, 강화학습에 심층인공신경망을 접목한 심층강화학습을 위해 DQN(Deep Q-Network), AC(Actor Critic) 등의 심층강화학습 이론을 학습한다. 마지막으로, permutation flowshop scheduling, flexible jobshop 등 대표적인 제조유형의 스케줄링 문제에 심층강화학습을 적용하는 이론 및 실습을 진행한다. 이때 대표 제조유형에 대한 환경은 DES 시뮬레이션 방법을 적용하여 실제 제조시스템의 복잡한 제약조건들을 반영할 수 있도록 한다.