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4차 산업혁명 시대에 핵심 화두로 부상하는 ‘스마트 공장(Smart Factory)’은 현재 제조업이 가진 문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

스마트 공장이란 공작기계나 생산 라인과 같은 각종 설비를 IoT 네트워크에 접속시키고, 효율적인 정보 관리 및 최적의 운영을 모색하는 시스템이다.

기존의 공장 운영에서는 숙련공이나 고도의 기술을 가진 스태프, 경험이 풍부한 관리자 등 사람의 손에 의지하는 부분이 많았다. 하지만 제조업의 근간이며 중심인 생산라인에서는 항상 다양한 과제에 대응해야 한다. 고장을 감지하고 불량품을 검출하며, 생산성 향상 및 에너지 최적화와 같은 과제를 해결하려면, 사람의 손에만 의지하기에는 한계가 있었다.

현재는 기기가 고도화되면서, 자동화를 뒷받침하는 FA(Factory-Automation) 기기의 도입 및 사물인터넷(IoT)의 보급, AI(인공지능)의 실용화 등과 같이 시시각각 변화하고 있다. 공장 운영에 관한 모든 업무를 IT가 지원하고 있다고 해도 과언이 아니다. 제품의 품질이나 상태, 공장설비의 가동상황, 라인 정보의 바른 연계가 가능해져, 능력이 비약적으로 향상되고 있다.

그 결과, 기존에 문제시되던 에너지 절약 및 생산성 개선을 실현하기 위한 다양한 선택이 가능해졌다. 스마트 공장이 도입됨에 따라, 일손 부족에 대한 대응 및 에너지 절약과 같은 긴급한 과제에 대한 대처도 빨라지게 되었다.

이러한 스마트공장을 실현하려면 IoT, AI, 빅데이터, 그리고 제조용 로봇기술과 CPS 등의 요소 기술을 빼놓을 수 없다. 첨단 기술을 활용하여 연계시키면서 공장을 운영하는 것이 스마트공장의 골자이며, 4차 산업혁명의 주제이기도 하다.

스마트 공장의 대표적인 사례로 꼽히는 지멘스의 암베르그 공장의 자동화수준은 75%에 이르며, 1,000여 개 종류의 제품을 연간 1,200만 개 생산하고 있다. 설계 및 주문 변경에도 99.7%의 제품을 24시간 내 출시하는 시스템을 구축하고 있으며, 100만 개 당 불량 제품 수는 약 11.5개에 불과하다고 알려지고 있다.

이러한 스마트 공장이 더욱 고도화되면 기계가 사람의 명령을 실행하는 것뿐만 아니라, 공장 설비가 스스로 완성품을 만드는 과정을 도출해낼 수 있다. 사람의 지시가 없어도 제품을 완성하는 스마트 공장이 개발되고 있다.

이에, 주요 국가들은 제조업 혁신을 국가적 과제로 삼고 경쟁적으로 정책을 추진하고 있다.

유럽의 제조대국인 독일의 정부는 ‘인더스트리 4.0’을 제창하고 있다. IoT와 같은 첨단 기술에 의한 제조업의 발전을 산업혁명에 해당하는 것으로 간주하고, 정부가 나서서 추진하고 있다. 주로 표준화, 중소기업 경쟁력 강화, 인력양성에 중점을 두고 있다.

미국은 일찌감치 ‘첨단제조파트너십(AMP) 2.0’ 정책을 추진하며 제조기술혁신 활성화, 혁신인프라 구축, 첨단제조기술 상업화를 추진하고 있다.

중국에서는 국가지도부가 ‘중국제조 2025’라는 산업 정책을 제창하고 있다. 제조업의 고도화를 추진하기 위해, 차세대 정보 기술(반도체 및 5G) 및 신에너지 자동차 등의 10개 분야, 23개 품목이 선정되었다. 2025년까지 ‘세계적인 제조 강국으로 자리 매김한다’는 목표를 위하여, 제조업을 강화하는 데 힘쓰고 있다. 특히 AI 융합을 강조하며 AI 적용 제품과 응용범위를 확대해 나가고 있다.

그리고 인도도 ‘Make in India’를 내걸고, 해외에서 투자를 받아 제조업을 발전시킬 방침이다. 그 중에서도 제조 인프라의 정비가 중요시되고 있으며, 스마트 공장을 포함한 제조업의 포괄적인 고도화를 위한 시도가 이루어지고 있다.

Open Innovation을 이끄는 독일과 미국은 공개지향적인 성향이 강하며, 독일은 스마트공장으로 대표되는 제조업의 이노베이션, 미국은 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 이노베이션을 지향하고 있다. 중국은 AI에 관해서는 철저한 공개 전략을 펼치고 있지만, 그 이외의 영역에서는 비교적 폐쇄 지향적인 성격을 보이고 있다.

최고 기술수준 보유국인 미국은 생산현장, IoT, 통신, 공장운영시스템, 비즈니스, 플랫폼 분야에서 높은 평가를 얻고 있으며, 독일은 제어시스템 분야에서 최고 수준으로 평가되고 있다. 우리나라도 통신 분야의 기술력은 높은 평가를 받고 있으나, 그 외에는 좋은 평가를 받지 못하고 있다. 우리나라의 기술 수준은 최고기술수준보유국인 미국 대비 72.3% 수준으로 취약한 상황이다.

우리 정부도 2025년까지 스마트 공장 3만개 보급을 목표로, 중소기업 중심의 민간주도-정부보조 스마트 생태계 조성을 목표로 세우며 적극 추진하고 있으나, 아직까지는 SW 위주로 보급되고 있는 수준이며, 산업용 IoT와 사이버물리시스템(CPS) 등 고도화된 스마트제조 기술은 대기업을 중심으로 시도되고 있으나, 중소ㆍ중견기업의 성공 사례는 많지 않은 실정이다.

한편, 스마트공장 활성화는 현 정부의 핵심 과제인 일자리 창출과도 상관관계가 있다. 일반적으로는 공장 자동화는 근로자들의 고용불안을 야기한다고 거론되고 있지만, 기업이 자동화를 추진하는 본연의 이유가 비용을 절감하기 위한 고용 감소는 아니다. 오히려 스마트공장 추진은 첨단 장치를 작동시키고 점검할 수 있는 고도의 기술자를 양성하는 긍정적인 측면도 있다.

올해 세계 스마트공장 시장 규모는 전년 대비 9.3% 성장률을 보이며 170억 달러 규모까지 성장할 것으로 전망된 바 있으며, 지역별로는 아시아ㆍ태평양이 75억 달러로 전체 대비 44%의 압도적인 비중을 차지할 것으로 예상됐다. 국내 스마트공장 시장규모는 아시아 국가 중 중국, 일본 다음으로 3번째 큰 규모로 추정되고 있으며, 성장률 측면에서는 중국 다음으로 두 번째 빠른 성장 속도를 보일 것으로 전망되고 있다. 국내 올해 시장규모는 102억 달러 규모로 예측되고 있다.

이에, IRS글로벌은 보다 본격화되고 있는 스마트제조ㆍ스마트공장의 세부 분야(플랫폼/장비ㆍ디바이스)별 시장동향과 5G, 산업용 IoT, 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS), 제조용로봇, 산업용 센서 등 다양한 기반기술 개발동향뿐만 아니라 국내외 주요 사례 분석과 표준화 대응전략까지 종합적으로 분석 정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께 미력하나마 도움을 드리고자 본서를 기획, 출간하게 되었다.

부디 관련 업계에 조금이나마 도움이 되기를 기대해본다.

Ⅰ. 스마트제조ㆍ스마트공장 국내외 시장 및 정책 추진 동향

1. 개요

  1-1. 개념과 정의

    1) 스마트제조

    2) 스마트공장

  1-2. 요소 기술 및 업체 현황

    1) 요소 기술 현황

      (1) 애플리케이션

      (2) 플랫폼

      (3) 디바이스

      (4) 제조 보안

    2) 요소기술별 업체 현황

  1-3. 스마트공장 기술 수준

    1) 기술 수준 분류

    2) 국내 기술 수준 현황

  1-4. 빅데이터 중요성

2. 국내외 스마트제조 시장 규모 및 동향

  2-1. 국내외 제조업 현황 및 이슈

    1) 2020년 제조업 3大 트렌드

      (1) Digital Thread : Connected Manufacturing

       (2) 엣지 컴퓨팅과 사이버 시큐리티

      (3) 고용과 교육

    2) 글로벌 경제 및 제조업 동향

      (1) 세계 경제 동향

      (2) 주요 산업 분야별 동향

    3) 국내 제조업 동향

      (1) 철강

      (2) 반도체ㆍ디스플레이

      (3) 자동차 

       (4) 기계

  2-2. 국내외 스마트제조 시장 동향과 전망

    1) 글로벌 시장 동향과 전망

      (1) 장비ㆍ디바이스 분야

      (2) 플랫폼ㆍ애플리케이션 분야

      (3) 지역별 시장규모

    2) 주요 지역별 시장 규모 전망

      (1) 북미 시장

      (2) 유럽 시장

      (3) 아시아ㆍ태평양 시장

    3) 국내 시장 동향과 전망

      (1) 시장 규모 전망

      (2) 스마트공장 도입 성과

  2-3. 국내외 주요업체별 대응 동향과 전략

    1) 해외 업체

      (1) 지멘스(Siemens)

       (2) GE

       (3) 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)

       (4) 다쏘시스템

      (5) 화낙(Fanuc)

       (6) 오므론(OMRON)

       (7) 미쯔비시전기(Mitsubishi Electric)

     2) 국내 플랫폼 업체

      (1) 삼성SDS

       (2) LG CNS

       (3) 포스코

      (4) SK텔레콤

      (5) SK C&C

       (6) 효성ITX

       (7) KT

     3) 국내 장비ㆍ디바이스 업체

      (1) 두산공작기계

      (2) 현대로보틱스

      (3) 한화정밀기계

      (4) LS산전

      (5) 현대위아

      (6) 삼익THK

     4) 국내 사이버보안 업체

      (1) SK인포섹

      (2) 마크애니

3. 주요국별 스마트제조 관련 정책 추진 동향과 전략

  3-1. 독일ㆍ미국ㆍ중국ㆍ일본의 방향성

  3-2. 독일

    1) Industrie 4.0

       (1) 최근 변화

      (2) Industrie4.0 추진 체제와 진척 상황

    2) IDSA

     3) 중소기업 지원 정책

    4) CPS 스마트공장 구축

  3-3. 미국

    1) 첨단제조파트너십(AMP) 2.0

       (1) 주요 내용

      (2) 중점 기술

    2) 산업인터넷 컨소시엄(IIC)

       (1) CPS와 IoT 이니시어티브

      (2) IIC의 탄생

      (3) 新서비스를 창출하기 위한 리퍼런스 아키텍처 IIRA

       (4) IIRA와 독일 Industrie4.0의 RAMI4.0의 연계

    3) IIC 테스트 베드

      (1) 테스트 베드 일람과 스마트 제조 표준화와의 관련성

      (2) 테스트베드 참가 기업의 동향

      (3) 테스트 베드에서 가정하는 애플리케이션

  3-4. 중국

    1) 중국제조 2025

       (1) 이노베이션 추진에 의한 경제 성장 모델의 구조 전환

      (2) 국가 전략으로서의 중국 제조 2025

       (3) 메이디 그룹의 독일의 KUKA를 매수

      (4) 독일과 연계한 에코시스템 형성

    2) 인터넷 플러스(互聯網＋)

       (1) 실리콘밸리 형식의 발전을 꾀하는 인터넷 플러스

      (2) 부상하는 중국의 인터넷 기업(BAT)

       (3) 실리콘밸리를 모방한 중국의 독자적인 B2C 서비스의 발전

      (4) 국민이 주도하는 이노베이션 추진

      (5) 중국의 정책을 뒷받침하는 것

  3-5. 일본

    1) 커넥티드 인더스트리즈(Connected Industries)

       (1) Society 5.0

       (2) Connected Industries

     2) IVRA

       (1) IVI가 추진하는‘완만한 표준’

      (2) 일본에서 시작된 리퍼런스 아키텍처‘IVRA’

      (3) IVRA가 제조업을 파악하기 위한 기본 축

      (4) 데이터를 활용한 다양한 사이클

      (5) ‘IVRA’의 스마트 제조업 단위‘SMU’

      (6) 새로운 개선 방법‘EROR 사이클’제안

      (7) ‘스마트 이송 단위’로 공급 체인 및 엔지니어링 체인을 표현

      (8) 서양의 리퍼런스 아키텍처와의 차이

      (9) IVI가 지향하는‘IVRA’를 활용하는 제조업의 미래상

    3) PF 연계

      (1) 배경

      (2) 제조 플랫폼 오픈 연계 사업

      (3) 기본 구성과 통신계

      (4) 사전(辭典) 기능

      (5) 거래 계약

      (6) 현재의 상황과 향후 예정

  3-6. 한국

    1) 그간의 스마트공장 정책 추진 경과

      (1) 2015년

      (2) 2017년

      (3) 2018년

    2) 5G기반 스마트공장 고도화 전략(안)

       (1) ‘5G 스마트공장’추진 경과

      (2) 5G기반 스마트공장 고도화 전략(안)

4. 스마트 제조 기술에 관한 특허 출원 동향

  4-1. 글로벌 특허 동향

    1) 개요

    2) 특허 출원 동향

      (1) 출원국별ㆍ출원인 국적별

      (2) 데이터 처리 장소별

      (3) 연결기술

      (4) 제품 라이프사이클에서의 정보 흐름

  4-2. 국내 특허 동향

    1) 연도별 출원 동향

    2) 기술 분야별 출원 동향

    3) 출원인별 출원 동향

      (1) 출원인 유형별 분포

      (2) 주요 출원인별 현황

Ⅱ. 스마트제조의 기반기술 개발동향과 주요사례 분석

1. 스마트제조의 기반 기술별 기술ㆍ시장 동향과 적용 현황

  1-1. 5G

     1) 스마트공장에서의 5G의 역할과 필요성

      (1) 스마트공장과 5G의 관계

      (2) 5G의 필요성

    2) 국내외 5G 시장 동향과 최근 이슈

      (1) 글로벌 시장 동향

      (2) 6G 개발 청사진 발표(중국)

       (3) 국내 시장 동향

    3) 주요국별 5G 도입 및 정책 동향

      (1) 미국

      (2) 중국

      (3) 유럽

      (4) 일본

      (5) 한국

    4) 국내 5G 기반 스마트공장 고도화 관련사업 현황

      (1) 스마트공장 보급ㆍ확산사업 (중기부)

       (2) 지능형 로봇 보급 및 확산사업 (산업부)

       (3) 중소기업 클라우드 서비스 적용확산사업 (과기정통부)

       (4) 인공지능(AI) 오픈 이노베이션 허브 (과기정통부)

       (5) 클라우드 로봇 복합 인공지능 핵심기술개발 (과기정통부)

       (6) 5G 기반 VRㆍAR 디바이스 핵심 기술개발 (과기정통부)

       (7) 차세대 엣지 컴퓨팅시스템 기술개발 (과기정통부)

       (8) 5G 기반 IoT 핵심기술개발 (과기정통부)

       (9) 제조 데이터 센터ㆍ플랫폼 구축 (중기부)

       (10) AI 클라우드 및 고성능컴퓨팅 인프라 구축 (중기부)

       (11) 범부처 스마트공장 R&D 추진 (중기부)

       (12) 5G 기반 첨단제조로봇 실증기반구축 사업 (산업부)

       (13) 로봇산업 핵심기술개발 사업 (산업부)

     5) 국내외 5G 스마트공장 표준화 동향

      (1) 국제 표준화

      (2) 국내 표준화

  1-2. 산업용 사물인터넷(Industrial IoT, IIoT)

     1) 개요 및 스마트공장에서의 역할

      (1) 개요

      (2) 스마트공장에서의 IIoT 역할

      (3) 기술 구성

    2) 국내외 시장 규모 및 전망

      (1) 사물인터넷(IoT) 시장규모 전망

      (2) 산업용 사물인터넷(IIoT) 시장규모 전망

      (3) IIoT 가치 사슬

    3) IIoT 3大 과제

      (1) 적절한 설치

      (2) 보안

      (3) 서플라이체인 안전성

    4) 주요 IIoT 플랫폼 동향

      (1) 마이크로소프트(Microsoft)

       (2) 지멘스(SIEMENS)

       (3) 시스코(CISCO)

   1-3. 인공지능

    1) 개요

      (1) AI로 인한 변화

      (2) AI 스마트공장

    2) AI 주도 시스템(AI-Driven System)

       (1) 스킬 및 데이터 품질의 장벽의 완화

      (2) AI 주도 시스템이 등장함에 따른 설계의 복잡화

      (3) 저소비전력, 저비용 기기에 대한 AI 도입

      (4) 강화학습이 산업용도로 이동

      (5) 데이터 품질을 시뮬레이션을 통해 극복

    3) 국내외 인공지능(AI) 시장 동향과 전망

      (1) 급부상하는 AI 기술

      (2) 시장 규모 전망

      (3) 주요 업체별 동향

    4) AI 스마트공장 사례

      (1) 지멘스(SIEMENS)

       (2) LG CNS

       (3) 현대자동차

      (4) 삼성전기

      (5) LS산전

      (6) 전자부품연구원

  1-4. 사이버물리시스템(CPS)

     1) 개요

      (1) CPS의 등장 배경

      (2) 스마트제조에서의 CPS

       (3) 주목받는 이유

      (4) CPS와 디지털 트윈

    2) 국내외 CPS 시장규모와 전망

      (1) 글로벌 시장

      (2) 국내 시장

    3) CPS의 기술 요소

      (1) 무선통신

      (2) 통신 프로토콜

      (3) 센싱 환경

      (4) 모니터링 분류

    4) 주요 기술개발 동향

      (1) 플랫폼으로의 CPS

       (2) 네트워크 기반 자율제어 기술

      (3) CPS 센싱

      (4) 의사결정 지원

    5) 국내외 표준화 동향

      (1) 국제 표준화

      (2) 국내 표준화

  1-5. 제조 분야 로봇

    1) 산업용 로봇 시장 규모 및 동향

      (1) 시장규모 전망

      (2) 주요국별 시장 동향

      (3) 산업별 시장 동향

    2) 협동로봇 국내외 개발동향과 시장전망

      (1) 개요

      (2) 국내외 시장 동향

      (3) 주요국별 규제 동향

      (4) 해외 주요업체별 개발동향

      (5) 국내 주요업체별 개발동향

    3) AGV(무인반송차) 국내외 개발동향과 시장전망

      (1) 개요

      (2) 글로벌 시장 규모 전망

      (3) 국내외 주요업체별 개발동향

    4) RPA(Robotic Process Automation) 시장 동향과 전망

  1-6. 산업용 지능형 센서

    1) 개요

      (1) 개념

      (2) 필요성

    2) 센서의 기술 트렌드

      (1) 소형화

      (2) 저렴화

      (3) 저소비전력화

      (4) 고정도화ㆍ신소재

    3) 스마트공장용 주요 센서

      (1) 광학식 센서

      (2) 테라헤르츠파 카메라(THz camera)

       (3) 설비 진단용 센서

    4) 국내외 시장 규모 전망

      (1) 글로벌 시장

      (2) 국내 시장

    5) 스마트제조 분야 기술개발 동향

      (1) 적외선 센서

      (2) 나노센서

      (3) 광전센서

      (4) LiDAR

       (5) 자기IC센서

      (6) 자이로 센서

      (7) 압력 센서

    6) MEMS 시장 및 기술개발 동향

      (1) 개요

      (2) MEMS 제조 방법

      (3) 시장 동향과 전망

      (4) 주요업체 점유율

    7) 3D 비전 센서의 시장 및 기술개발 동향

      (1) 시장 동향과 전망

      (2) 주요업체 동향

2. 스마트제조의 국내외 주요 사례 분석

  2-1. 해외 테스트 베드

    1) Asset Efficiency Testbed(자산 효율 테스트 베드)

     2) Condition Monitoring & Predictive maintenance Testbed(상태 감시와 예지보전 테스트 베드)

     3) Connected Care Testbed(커넥티드 간호 테스트 베드)

     4) Connected Vehicle Urban Management Testbed(커넥티드 카 도시 관리 테스트 베드)

     5) Connected Workforce Safety Testbed(연결된 노동 안전 테스트 베드)

     6) Deep Learning Facility Testbed(시설용 심층학습 테스트 베드)

     7) Digital Solar Plant Testbed(디지털 태양광 발전소 테스트 베드)

     8) Factory Automation Platform as a Service Testbed(FA Paas 테스트 베드)

     9) Factory Operations Visibility & Intelligence Testbed(공장 오퍼레이션의 가시화와 지능화 테스트 베드)

     10) Industrial Digital Thread Testbed(산업 디지털 스레드 테스트 베드)

     11) INternational Future INdustrial Internet Testbed Testbed(산업 인터넷 기술 혁신 플랫폼 테스트 베드)

     12) Intelligent Urban Water Supply Testbed(지능화 도시 수도 공급 테스트 베드)

     13) Manufacturing Quality Management Testbed(제조 품질관리 테스트 베드)

     14) Communication & Control Testbed for Microgrid applications

        (마이크로 그리드의 통산과 제어 테스트 베드)

     15) Optimizing Manufacturing Processes with Artificial Intelligence Testbed 

        (AI에 의한 제조 프로세스 최적화 테스트 베드)

     16) Precision Crop Management Testbed(정밀한 농작물 관리 테스트 베드)

     17) Retail Video Analytics Testbed(소매 비디오 분석 테스트 베드)

     18) Security Claims Evaluation Testbed(시큐리티 요건 평가 테스트 베드)

     19) Smart Airline Baggage Management Testbed(스마트 항공회사 수하물 관리 테스트 베드)

     20) Energy Management Testbed(에너지 관리 테스트 베드)

     21) Smart Factory Machine Learning for Predictive Maintenance Testbed

        (예지보전을 위한 스마트 공장 기계학습 테스트 베드)

     22) Smart Factory Web Testbed(스마트 공장 웹 테스트 베드)

     23) Smart Manufacturing Connectivity for Brown-field Sensors Testbed

        (기존 센서용 스마트 공장 접속성 테스트 베드)

     24) Smart Printing Factory Testbed(스마트 인쇄 공장 테스트 베드)

     25) Water Management Testbed(물관리 테스트 베드)

     26) Time Sensitive Networking Testbed(TSN 테스트 베드)

     27) Track and Trace Testbed(감시와 추적 테스트 베드)

   2-2. 해외 주요 사례 분석(등대공장)

     1) 지멘스(SIEMENS)

     2) 롤드(Rold)

     3) BMW

     4) 프록터앤드갬블(P&G)

     5) 패스트 래디우스(Fast Radius)

     6) 바이엘(Bayer)

     7) 아람코(Aramco)

     8) 보쉬(Bosch)

     9) 폭스콘(Foxconn)

     10) 하이얼(Haier)

     11) 존슨앤존슨(Johnson & Johnson)

     12) 댄포스(Danfoss)

     13) 타타스틸(Tata Steel)

     14) 피닉스 컨택트(PHOENIX CONTACT)

     15) 샌드빅 코로만트(Sandvik Coromant)

     16) 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)

   2-3. 국내 주요 사례 분석

    1) 포항 제철소

    2) LS산전

    3) 삼성SDS

     4) 대성아이앤지

    5) 연우

    6) 영신금속공업

    7) 신성이엔지

Ⅲ. 스마트제조에 관한 국제 표준화 동향

1. 주요 단체 및 업계의 표준화 동향

  1-1. IEC/TC 65의 스마트 제조 국제 표준화

    1) 개요

    2) 조직

    3) 최근 주요 동향

      (1) Ad-hoc group3(TC 65/ahG 3)

       (2) Ad-hoc group(SC65 E/ahG 1)

       (3) 시스템 위원회(Systems Committee Smart Manufacturing；SyC SmM)

   1-2. ISA95(IEC62264)

     1) 개요

    2) 규격 개발 진척 상황

    3) 정보 모델의 특징

  1-3. 제조 분야에서 5G 움직임

    1) 개요

    2) 3GPP 5G 표준화 동향

    3) 스마트 제조에서의 5G 적용 검토 동향

      (1) 독일

      (2) 중국

      (3) 일본

2. 규격별 표준화 동향

  2-1. RAMI4.0

     1) 개요

    2) RAMI 4.0을 구성하는 3개의 축

      (1) Hierarchy축

      (2) Architecture축

      (3) Architecture축

  2-2. 관리셸

    1) 개요

      (1) Identifier(ID)

       (2) View(뷰)

     2) 여러 애셋에서의 관리

    3) 관리셸의 요구 사항

    4) 표준화 규약과의 비교

    5) 유스케이스

  2-3. AutomationML(IEC 62714)

     1) 개요

    2) Industrie 4.0에서의 AutomationML

     3) AutomationML(IEC 62714)의 개요

    4) AutomationML의 아키텍처

      (1) CAEX(IEC 62424) : Computer Aided Engineering eXchange

       (2) COLLADA(COLLAborative Design Activity) schema

       (3) PLCopen XML(IEC 61131-10을 위해 활동 중)

     5) AutomationML의 사용 사례

      (1) 사례 1

       (2) 사례 2

   2-4. 시스템 라이프사이클 프로세스(ISO 15288)

     1) 개요

    2) 시스템과 시스템 엔지니어링

      (1) 시스템 정의

      (2) 시스템 엔지니어링 정의

    3) 시스템 라이프사이클 프로세스(ISO 15288)

   2-5. Industrial Data Space

     1) 개요

    2) IDS의 에코시스템

      (1) 데이터 소유자(Data Owner)

       (2) 데이터 제공자(Data Provider)

       (3) 데이터 소비자(Data Consumer)

       (4) 데이터 사용자(Data User)

       (5) 브로커 서비스 프로바이더(Broker Service Provider)

       (6) 클리어링 하우스(Clearing House)

       (7) 애플리케이션 스토어 프로바이더(App Store Provider)

       (8) 애플리케이션 프로바이더(App Provider)

       (9) 버캐블러리 프로바이더(Vocabulary Provider)

       (10) 서비스 프로바이더

      (11) 아이덴티티 프로바이더

    3) 데이터 주권을 위한 액세스 제어

      (1) ID 관리

      (2) 이용 방침과 집행

(3) IDS Connector

     4) IDS에 대한 정리