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Smart Factory

생산현장 데이터를 실시간 수집해 빅데이터 분석과 인공지능으로 최적의 제어를 지원합니다.
이를 통해 제조업의 생산성 향상은 물론 품질 경쟁력을 제고하고 설비, 에너지, 안전 등의 관리 수준도 향상시켜 제조 경쟁력을 한 단계 업그레이드 합니다.

Smart Technology

Smart Technology 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
sensing(lot, connected)
lot 기술로 만물이 네트워크에 연결
  • 사람과 사람, 사물과 사물 등 세상 모든 주제가 데이터를 교환
  • 단순 정보의 연결을 넘어 데이터 융합을 위한 기반체계 제공
Analyze(bit data, data-driven)
빅데이터를 기반으로 미래의 현상을 분석 예측
  • 광범위한 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견해 새로운 가치 창출
  • 전후과정 전체의 연계분석으로 보이지 않던 낭비 요인을 발견
Control(ai, intelligent)
AI로 모든 시스템 운영을 최적화하고 자동제어
  • 사람의 개입 없이 스스로 고장을 예측하고 최적의 운영 방안 수립
  • 시스템/설비 등의 상태를 예지해 최적의 조건으로 시스템을 제어

Evolution Strategy

Evolution Strategy 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
  • 1.0 개별 공정 스마트 化 : 개별 공정/설비 자동화, 지능화로 조업 중심 최적화
  • 2.0 全 Value Chain 연결 스마트 化 : 공장 단위 최적화 및 全 Value Chain 확대
  • 미래 Digital Twin 공장 : 전사 Supply Chain이 초연결된 자율유연생산 공장 완성
Smart Factory 추진 방향
  1. 공정 통합, 공정 間 관통 최적 프로세스 구현 *부서별 통합/관통과제 추진
  2. MES 연계 全 Value Chain 스마트화 확대 *全 업무 영역 및 고객 연계 스마트화
  3. Smart Factory 인프라 역량 강화 *S.F 2.0 추진을 위한 리소스 버전업

Service Area

Service Area 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
설비 관리
  • 설비 모니터링 및 고장 예측
  • 설비 수명 연장
품질 관리
  • 전후 공정간 데이터 연계로 품질 결함 요인 모니터링
  • 실시간 품질 이상 예측
안전 관리
스마트 안전모로 작업 환경 실시간 모니터링 및 대응
조업 관리
품질과 설비 상황에 맞춘 최적생산, 조업 상황 통합관리
에너지 관리
설비별 에너지 사용량 분석해 에너지 효율화 관점의 최적 운영지원
  • 설비관리 설비관리

    공장 주요 설비에 부착된 IoT센서를 활용해 운영 현황을 실시간 모니터링함으로써 설비 상태를 진단, 예측하고 문제가 있는 설비를 사전에 조치해 안정적인 조업환경을 지원합니다.

    설비관리 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
    • 모니터링
    • 이상감지
    • 원인분석
    • 고정에지
    • ...
    • Application
    • Advanced Analytics
      • Statistical Analytics
      • AI (machine Learnlng)
    • BigData Management
    • Real-Time Data Processing
    • PosFrame
    • DCS / PLC / Sensors...(현장)
    • 설비별 유형에 특화된 스마트센서를 설치해 데이터를 고속 수집하고 실시간 모니터링
    • 설비 데이터를 빅데이터로 분석해 장애를 사전에 예측, 조치 하고 안정적인 조업환경 구축
    • 이상 징후를 감지해 설비점검 및 교체시 숙련공의 노하우를 지식화한 가이던스 제공
    • 3D 도면으로 설비 내부를 미리 살펴보고 가상공간에서 분해/조립 시뮬레이션 제공
  • 품질관리 품질관리

    전후 공정간 조업 데이터를 연계해 통합 분석함으로써 품질 결함요인을 사전에 모니터링하고 선공정의 결함이 후공정에 유입되지 않도록 자동 제어합니다.

    품질관리 에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
    • 제품A : 2구간에서 불량 발생
    • 제품B : 동일 구간 불량 발생 예측해 후공정 제어
    • 실비 상태정보 DB화
    • 품질예측
    • 예측 기반 자동 제어
    • 생산 과정에서 품질에 영향을 주는 원료, 설비상태를 센서를 활용해 실시간 모니터링
    • 조업-품질-설비 데이터 분석을 통해 제품의 불량이 발생하기 전 조치로 불량 발생 방지
    • 불량 발생 시 전/후 공정 간 데이터를 연계하며 역추적함으 로써 불량 원인을 정확히 파악
  • 안전관리 안전관리

    작업장의 온도, 소음, 유해가스 등 현장 환경을 실시간 모니터링하고 위험 요소가 발생하면 작업자에게 즉시 전달해 안전한 작업환경을 구현합니다.

  • 조업관리 조업관리

    작업자의 개입을 최소화한 상황에서 생산 전 과정을 실시간 모니터링 및 제어하고, 고객의 수요를 사전 예측해 생산 스케줄에 반영하는 등 최적의 생산관리를 지원합니다.

  • 에너지관리 에너지관리

    각 공정 별 조업특성에 따라 주요 설비의 에너지 사용량을 실시간 분석해 에너지 효율화 관점에서 최적의 운영 환경을 지원합니다.

Digital Twin

현실 사물을 가상공간에 3D모델로 똑같이 모사하고, 현장과 실시간으로 연결하여, 발생 가능한 상황 시뮬레이션을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 융합 기술입니다.

  • 제품/서비스 가시화를 통한 全공장 디지털 전환
  • 현장/시뮬레이션 데이터 활용 제품 설계 효율화
  • 시뮬레이션을 통한 공장 프로세스 최적화
  • 실시간 모니터링 및 긴급 대응 시뮬레이션
  • 예측 정보 제공을 통한 유지보수 효율성 개선

기대효과

Digital Twin 기대효과에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.
Digital Twin 구현을 통한 全 공정 시뮬레이션 및 최적 의사결정 지원
조업 - 시뮬레이션 기반 자율 조업 실현
품질 - 전후 공정 품질 불량 사전 시뮬레이션
설비 - 가상 시운전 및 설비 수명/상태 예측
안전 - 현장 조업자 위치 추적 및 긴급 대응
에너지/환경 - 실시간 에너지 최적화, 탄소저감 시뮬레이션

Industrial Robot

글로벌 로봇 제조사 협력과 스마트팩토리 기술 기반으로 산업용 로봇 자동화 서비스를 제공합니다.

  • 고위험, 고강도 제조 현장에 로봇 적용으로 안전 강화 및 생산성/품질 향상
  • 물류 현장의 입고 > 출하 > 이송 > 검사 > 포장 프로세스 최적화
  • 로봇 컨설팅~설계~구축~운영에 이르는 로봇 자동화 분야 Total 엔지니어링

서비스 모델

Industrial Robot 서비스 모델에 관한 이미지입니다. 자세한 내용은 다음에 있습니다.

포스코 ICT와 산업고객 간에 자동화 컨설팅 요청, 고객 맞춤형 Service를 하고 있습니다. 포스코 ICT는 다음과 같습니다.

로봇 자동화(HW+SW 결함, Tool + ICT기술 융합)

H/W : 산업용 로봇 (Any Maker) + Tool/센서 (공정/작업 별), S/W : ICT기술 (3D, AI, DT) + 기반기술 (PLC,PC, MES) = 설계기간(공정분석/3D시뮬레이션), 표준모델, 로봇통합플랫폼이고, 산학연네트워크, 로봇 제조사, Tool/센서 공급사, 자동화 협력社 (조립/티칭), 주변설비/구조물 제작/ 시공사와 Partners Network관계를 맺습니다.

주요 레퍼런스

  • 대한항공 엔진정비공장 마스터플랜 컨설팅
  • LS MnM(LS-Nikko동제련) 온산공장 스마트팩토리 구축
  • 풍산 울산공장 스마트팩토리 구축
  • 대선주조 부산공장 스마트팩토리 구축
  • 포스코 포항/광양 제철소 스마트팩토리 구축
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