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그림으로 이해하는 스마트팩토리 : IoT, AI, RPA를 활용한 제4차 산업혁명 시대의 제조업혁신 기술

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    출판사 서평

    현장에서 본사까지, 생산관리에서 전략기획 부서까지 스마트 공장 도입을 위한 생생한 경험

    단원마다 이해를 돕는 그림을 제시해 스마트 공장을 이해하고 구축하는 데 필요한 요점을 하나하나 짚어줍니다. 경험으로 축적한 노하우를 통해 현장에서의 디지털 변화 수용 방안과 관리 및 기술 부서에서의 공장 시스템을 이해하기 쉽게 소개합니다. 디지털 트랜스폼을 검토하는 기업들이 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI), 데이터 기반 의사결정 및 예측모델 활용(BigData) 등의 디지털 핵심기술을 기업의 디지털 트랜스폼을 위해 어떻게 적용하고 계획해야 하는지 참고할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

    ★ 이 책에서 다루는 내용 ★

    ◎ 공장 경영과 제조 시스템?
    ◎ 공장의 업무를 지원하는 기준 정보와 정보 시스템?
    ◎ 최신 공급망(SCM)의 모든 것?
    ◎ 제조업을 지원하는 주요 기능과 최신 글로벌 동향?
    ◎ 공장에서의 IoT 활용?
    ◎ 공장에서의 AI, BigData, RPA의 활용?
    ◎ 제조업이 살아남기 위한 글로벌 IT 전략?

    목차

    ▣ 01장: 공장 경영과 제조 시스템
    1-1 공장의 기본은 QCD(Quality-Cost-Delivery) 관리
    1-2 PDCA 관리를 통한 QCD 개선
    1-3 품질 관리의 구조와 최종 목적
    1-4 원가 관리는 이익을 올리는 장치
    1-5 원활한 생산을 실현하는 생산관리
    1-6 생산 형태의 분류 관점 및 포인트
    1-7 생산·가공 방법은 조립형 생산과 프로세스형 생산으로 분류
    1-8 작업자 배치 방식으로 라인 생산과 셀 생산으로 구분
    1-9 기계 배치 방식은 라인 배치와 기능별 배치로 구분
    1-10 자재 구입 방법에 따라 푸시 방식과 풀 방식으로 분류
    1-11 어느 단계에서 재고를 갖는지에 따라 예측 생산과 주문 생산으로 분류
    Column 1 _ IT 애플리케이션 기술력을 갈고닦자!

    ▣ 02장: 공장의 업무를 지원하는 기준 정보와 정보 시스템
    2-1 공장의 업무를 지원하는 정보 시스템
    2-2 전체 업무에 걸쳐 수익을 관리하는 PLM
    2-3 제품 개발에 필요한 모든 정보를 통합 관리하는 PDM
    2-4 공장의 모든 물품과 사람에게는 코드(번호·기호)가 부여되어 있다
    2-5 품목 코드에는 의미 있는 품목 코드와 의미 없는 품목 코드가 있다
    2-6 공장 내 생산을 관리할 수 있는 다양한 코드
    2-7 기준 정보 관리 시스템의 기본은 품목 마스터 데이터베이스
    2-8 개발 및 설계 업무를 지원하는 CAD, CAM, CAE, RP, CAT
    2-9 기준 정보 관리 시스템은 BOM(부품명세서)이 기초 정보
    2-10 엔지니어링 체인 관련 BOM(부품명세서)
    2-11 신속한 제품 개발을 실현하는 프런트 로딩
    Column 2 _ 일본만은 예외다!

    ▣ 03장: 최신 공급망의 모든 것
    3-1 공급망: 부품 조달부터 출하/배송까지
    3-2 공급망의 발전 단계
    3-3 공장 각각의 기능을 연결하는 공급망(SCM)
    3-4 수요 예측에서 생산 계획까지 생판재(PSI) 계획 시스템
    3-5 생산 계획에서 기준 생산 계획까지의 생판재(PSI) 계획 시스템
    3-6 MRP(자재 소요량 계획)의 구조와 역할 MRP(자재 소요량 계획)가 산정한
    3-7 구매 주문과 제조 주문 평가
    3-8 생산 형태를 MRP 방식과 제조번호 관리방식으로 분류
    3-9 구매 관리 시스템에 의한 주문 및 공급 관리
    3-10 내시·확정 발주 방식, 간판 방식, VMI 등의 구매 관리 시스템
    3-11 구매 거래를 지지하는 공급자 관리(SRM) 시스템
    3-12 재고 정보는 생산관리의 핵심 정보
    3-13 생산관리 시스템의 정확도를 높이기 위해서는 재고 정확도를 높인다.
    3-14 ABC 관리로 재고를 효율적으로 줄이다
    3-15 실행 가능한 제조업을 지원하는 생산 스케줄링
    3-16 생산 일정을 관리하는 MES(생산관리 시스템)
    3-17 간판 방식에 의한 제조 관리 시스템
    3-18 물류의 '품목 번호'가 소모적인 물류를 제거
    3-19 창고 관리 시스템과 운송 관리 시스템
    Column 3 _ 공장 물류는 IoT의 또 다른 개척지

    ▣ 04장: 제조업을 지원하는 주요 기능과 최근 글로벌 동향
    4-1 공장의 가장 중요한 기능 '안전 관리'
    4-2 고객 요구에 맞는 품질 개선 활동 수행하기
    4-3 품질을 검사하는 구조와 추적 능력(traceability)
    4-4 원가 계산의 새로운 역할과 IoT를 통한 정밀도 향상
    4-5 원가 관리 시스템으로 원가 정보 활용
    4-6 ERP는 공장의 전체 업무를 지원하는 핵심 정보 시스템
    4-7 3R의 생각을 바탕으로 환경 대응 정보를 관리한다
    4-8 환경과 인체에 미치는 영향을 규제하는 RoHS, WEE, REACH, HACCP
    4-9 BCP(사업 지속 계획)을 만들어 위험 상황을 최소화
    Column 4 _ 죄고(罪庫)에서 재고(財庫)로

    ▣ 05장: 공장의 IoT(Internet of Things) 활용
    5-1 공장 지원 시스템 발전의 역사와 스마트 공장
    5-2 공장에서의 IoT 활용 방안
    5-3 제조업 시스템 표준화 움직임 ① 인더스트리 4.0
    5-4 제조업 시스템 표준화의 움직임 ② 미국의 IIC와 일본의 IVI
    5-5 공장 내 가동 상황을 IoT에 의해 '가시화'한다
    5-6 '가시화' 정보를 활용한 현장 피드백
    5-7 '가시화' 정보에서 생산 활동의 미래를 예측
    5-8 사례 검증 - 히타치의 오미카 사업소는 왜 IoT를 적용했을까?
    5-9 설계 효율화와 제조 연계에 따른 제조 최적화
    5-10 공정 조정과 생산 프로그램의 자동화로 리드 타임 감소
    5-11 건설 기계 정보를 원격으로 확인할 수 있는 KOMTRAX
    Column 5 _ 꿀벌 사육에서의 AI 활용 사례

    ▣ 06장: 공장에서의 AI, 빅 데이터, RPA의 활용
    6-1 AI(인공 지능)는 기존 시스템과 어떻게 다른가?
    6-2 AI 유행은 과거부터 여러 차례 지속돼 현재로 이어졌다
    6-3 AI 도입 추진 시 제안 측과 공장 측의 고려사항
    6-4 빅 데이터 활용 방안과 데이터양 증가에 따른 과제
    6-5 AI를 활용한 육안 검사 자동화
    6-6 AI를 활용한 장비 제원 자동 설정
    6-7 AI를 활용한 로봇 동작의 자율 학습
    6-8 AI를 활용한 불량 원인 분석
    6-9 AI를 활용한 설비 보전
    6-10 RPA는 화이트칼라(사무직) 업무의 효율화·자동화 방안
    6-11 RPA의 특징과 그 효과를 내는 방법
    6-12 RPA의 활용 사례 ① STAGE1~STAGE2
    6-13 RPA의 활용 사례 ② STAGE3
    Column 6 _ 미래의 '스마트 공장'은 어떻게 변화할까?

    ▣ 07장: 제조업이 살아남기 위한 글로벌 IT 전략
    7-1 일본 제조업의 과제는 품목 코드 번호지정 시스템
    7-2 미국 기업의 선진 사례 배우기 - 글로벌 코드 발행 센터
    7-3 집중화 MRP 시스템으로 시장 요구에 신속히 대응
    7-4 미국 제조기업 사례에서 배우는 글로벌 MRP 시스템
    7-5 글로벌 기술 정보는 설계 부문과 공장과의 연계가 중요
    7-6 글로벌 공장 운영을 위한 설비와 생산 진행 모니터링
    7-7 쓸데없는 생산 재고를 개선하는 글로벌 재고 '가시화'
    7-8 그룹 회사 재무를 통합 관리하는 글로벌 회계·재무·원가 관리

    저자소개

    카와카미 마사노부 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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    Waku 컨설팅 전 부사장. 가고시마 대학 공학부 졸업.
    IBM 시니어 컨설턴트. 제조업 고객 업무 개혁 지원.
    2006년 Vaccum 컨설팅 참여.

    니이호리 카츠미 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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    Waku 컨설팅 수석 컨설턴트. 도쿄 도립대학 이학부 수학과 졸업.
    IBM JAPAN 후지사와 공장 시스템 엔지니어, HDD사업부 CIO.
    2003년 i-SA&C 설립.

    타케우치 요시히사 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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    Waku 컨설팅 수석 컨설턴트. 와세다 대학 이공학부 대학원 수료.
    닛산 자동차, 미국 하니웰, 재팬 인더스트리얼 솔루션즈 제조회사 개선·개혁 분야 담당.

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    10여 년간 '차세대 공간', 'Predictive IoT', '디지털 트랜스폼'을 컨설팅해오며 데이터 기반 의사결정을 위한 시각화, 데이터 모델링, 예지 보전, 인공지능 등을 전문으로 하는 30여 글로벌 디지털 코어 기업들과 사례 공유 및 글로벌 협업 네트워크를 구축하고 있다. LG전자 소프트웨어 연구소, 필링크(FLK) CTO, CBDO를 거치며 23개 글로벌 통신사에 수천만 가입자를 대상으로 하는 서비스 플랫폼을 개발 및 공급하고 CISCO, HP, MS와 같은 IT기업과 통신, 미디어, 교육, 에너지, 의료, 제조, 자동차, 유통, 농업, 공공 등 다양한 분야의 융합 사업을 진행했다.
    현재

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