[자료조사] 스마트 팩토리(Smart Factory) 동향 조사

해당 포스트는 '스마트 팩토리(Smart Factory)'에 대해 조사하며 정리한 내용을 공유하는 글 입니다.

출처 : http://techneedle.com/archives/38970
Covariant의 창업자 중 한 명인 버클리 대학의 Pieter Abeel 교수는 이미지 중심의 심층 강화학습 (image-based deep reinforcement learning)을 로봇에 적용하는 연구
카메라 이미지를 딥러닝 모듈에 넣어 로봇을 제어하는 연구, 시뮬레이션과 실제 로봇 데이터를 결합하는 연구 (sim-to-real) 분야에 선두 주자
Covariant에는 딥러닝의 포문을 열었다고 할 수 있는 제프리 힌튼 (Geoffrey Hinton), 얀 르쿤 (Yann Lecun), 구글 AI 연구를 이끄는 제프 딘 (Jeff Dean) 등 세계적인 연구진이 투자자로 대거 참여하고 있어 향후 로봇에 딥러닝을 적용한 다양한 연구가 현실화 될 수 있을 것이라 추측

출처 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=16001
인공지능(AI) 기술과 디지털 센서를 접목한 자동화 검수 시스템(Automatic Inspection Process)을 개발해 타이어 최종 검수 과정에서 한층 효율적이고 일관성 있는 검수 시스템을 적용
생산된 타이어 제품의 최종 검수 과정은 탑승자의 안전과 직결될 수 있는 마지막 관문으로 첨단 장비와 전문가의 숙련된 경험 등 다양한 테스트를 통해 진행
통상적으로 기포 유무를 확인하는 ‘레이저 간섭계 활용 타이어 내부 검사’, 내부 조직을 정밀 관찰하는 ‘X-Ray 방사선 검사’, 전문가의 오감을 활용한 ‘외관 검사’ 등 3가지 종류의 치밀한 검사
이번에 개발된 자동화 검수 시스템은 최종 검수 과정의 하나인 ‘레이저 간섭계 활용 타이어 내부 검사’에 적용된다. 기존 검사 과정에서는 고숙련 전문가가 다년간의 경험을 통해 학습한 선별 기준으로 부적합 요소를 찾아냈지만 AI 기술 기반 자동화 시스템을 통해 컴퓨터가 이를 판독해 낼 수 있게 됐다.

개요 - Smart Factory 구현을 위한 요소
1. 산업혁명별 기술의 전환점
2. 제조 공장의 System Architecture
Smart Factory 구현을 Engineering 관점에서의 고려사항
1. 통신 및 Data 자동화
2. 제어시스템의 연계
제조산업의 핵심 역량과 Engineering의 역할
1. 제조산업에서의 핵심 역량
2. Smart Factory Framework에서의 Engineering의 역할
결 론 - Value를 제공하는 Smart Factory

서론
스마트 팩토리 개요
1. 스마트 팩토리 정의 및 개요
2. 스마트 팩토리 산업 구성
스마트 팩토리 산업 및 정책 현황
1. 스마트 팩토리 산업 현황
2. 스마트 팩토리 정책(법·제도) 현황
3. 국내외 스마트 팩토리 사업 동향
스마트 팩토리 기술 및 표준화 현황
1. 스마트 팩토리 기술 현황
2. 스마트 팩토리 표준화 현황
3. 스마트 팩토리 특허 현황
스마트 팩토리 분야 적용(시범) 사례
1. 스마트 팩토리 해외 적용 사례
2. 스마트 팩토리 국내 적용 사례
3. 스마트 팩토리 공급 기업 Pool
시사점
1. 스마트 팩토리 분야 성공 요인
2. 국내 기업의 전략 수립 개선 방향

티스토리툴바