공급망 최적화 기술 적용을 위한 제조 데이터 수집 시스템

황재용; 신성윤; 강선경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황재용 (원광대학교) 신성윤 (군산대학교) 강선경 (원광대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제11호

발행연도: 2021.11

수록면: 1,525 - 1,530 (6page)

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스마트 공장의 생산 계획 및 제조 데이터를 이용하여 AI 기반의 효율적인 재고 관리 및 물류 최적화 기술을 적용하면 해당 제조 기업의 생산성 향상과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 공장의 생산 공정에서부터 데이터를 수집하여 클라우드에 저장하고, 여기에 저장된 제조 데이터를 활용하여 추후 AI 기반의 공급망 최적화 기술을 적용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 경우는 대략 10종~20종 정도의 데이터 타입을 지원했다면, 제안 시스템은 100종 이상의 데이터 타입을 지원하도록 설계 및 개발된다. 또한 수집 주기의 경우는 매 초당 1~2회의 데이터를 수집할 수 있도록 지원하며, TB 단위의 데이터 수집이 가능하다. 따라서 본 시스템은 자동화된 데이터 수집 체계를 갖추고 있는 스마트 공장 외에 기존의 전통 제조 현장에도 적용할 수 있도록 고안하였다.

#인공지능 기반 공급망 최적화 #데이터 수집 #엣지 게이트웨이 #인더스트리 4.0 #스마트 팩토리 #AI-based supply chain optimization #Data aggregation #Edge gateway #Industrie 4.0 #Smart factory

참고문헌 (8)

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