최근 식품제조업을 둘러싼 환경이 급변하고 있다. 저출산⋅고령화로 인한 소비인구 감소, FTA 체결국 증가에 따른 국내 시장개방 확대, 제4차 산업혁명에 대한 식품제조업의 대응력 부족 등으로 식품제조업의 성장세 지속은 어려워지고 있다. 식품제조업의 질적 변화를 위한 혁신성장을 추진하고자 한다면 식품제조업의 혁신수준에 대한 평가와 향상 방안에 대한 심층적 분석이 필요하다. 본 연구에서는 식품제조업의 혁신수준을 평가하고 향상시킬 수 있는 방안이 무엇인지를 검토하고자 한다. 식품 제조업의 혁신수준을 혁신의 투입지표인 매출액 대비 연구개발비 비율(이하 R&D비율), 특허등록(출원) 건수, 총요소생산성을 활용해 분석․평가하였다. 그 결과, 식품 제조업의 R&D 비율은 다른 산업에 비하여 낮은 것으로 분석되었으며 특허 수와 총요소생산성 증가율 또한 낮은 것으로 나타났다.

Today’s manufacturers must respond quickly to customer needs. In particular, make-to-order companies are constantly striving to satisfy customer demand for products in order to secure more favorable conditions in the future through bidding. In this bidding process, quotations play a very important role in providing favorable conditions. And the most important content that companies strive to satisfy their customers is the product's performance. Therefore, a company can attract customers and secure economic profits through good quotations, but it can be said that the first priority is to match the performance of the products requested by the customers. That is, when a company creates a quotation, it is important to structure the quotation according to the performance of the product. Thus, this paper intends to present a quotation management framework and a quotation BOM information model for constructing quotations efficiently in make-to-order manufacturing. And, in order to prove the usefulness of the proposed quotation management framework, we presents an case of the construction of an quotation management system based on the JAVA platform. As a result, the integrated quotation management system based on the proposed quotation management framework and quotation BOM has been successfully operated in a make-to-order company that manufactures marine engines.

본 연구에서는 전처리 방법별 건조 단호박의 이화학적 특성을 비교 분석하고 반응표면분석법을 이용하여 단호박 말랭이의 최적 건조 조건을 설정하였다. 단호박의 이취 제거와 가공적성을 위한 건열(굽기), 습열(증자), 마이크로웨 이브 처리의 전처리 방법을 비교하고자 호화 점도를 측정 하여 전처리 시간을 설정하였다. 각 전처리 방법별 열풍 건조 전후의 단호박 품질특성을 비교한 결과, 마이크로웨이브 처리에서 가용성 고형분, 과당, 포도당, 자당 함량이 건열과 습열 처리보다 높았고, 수분 함량, 강도 및 경도가 낮게 나타나 마이크로웨이브 처리를 단호박 열풍 건조를 위한 최적의 전처리 방법으로 설정하였고 반응표면분석법을 이용하여 최적의 열풍 건조 조건을 확인하였다. 반응표면분석은 중심합성 계획법으로 실험을 디자인하여 독립변수로서 건조 온도(30, 40, 50oC, X1)와 건조 시간(4, 6, 8 h, X2)을 설정하고, 종속변수로는 건조 단호박의 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분, 강도, 경도, 과당, 포도당, 자당 함량, 색도(L*, a*, b*)를 측정하여 건조 조건을 최적화하였다. 최적화 변수로는 적합성 결여 검증에서 Pr> F 값이 0.05 이상인 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분을 최적화 변수로 설정하였으며, 최적화 결과 43oC의 온도와 7.2시간이 최적 건조 조건으로 확인되었고, 예측값과 실험 값을 비교한 결과 90% 이상의 최적 비율을 보였으며, 해당하는 값이 95% 신뢰구간과 예측구간 범위에 들어 실험 디자인과 모델의 적합성 또한 검증되었다.

To improve the shortcomings and expand the advantages of the single-roll melt drag method, which is a type of continuous strip casting method, the melt drag method with a molding belt is applied to AZ31 magnesium alloy. By attaching the forming belt to the melt drag method, the cooling condition of the thin plate is improved, making it possible to manufacture thin plates even at high roll speed of 100 m/min or more. In addition, it is very effective for continuous production of thin plates to suppress oxidation of the molten metal on the roll contact surface by selecting the protective gas. As a result of investigating the relationship between the contact time between the molten metal and the roll and the thickness of the sheet, it is possible to estimate the thickness of the sheet from the experimental conditions. The relationship between the thin plate thickness and the grain size is one in which the thinner the thin plate is, the faster the cooling rate of the thin plate is, resulting in finer grain size. The contact state between the molten metal and the roll greatly affects the grain size, and the minimum average grain size is 72 μm. The thin plate produced using this experimental equipment can be rolled, and the rolled sample has no large cracks. The tensile test results show a tensile strength of 303 MPa.

목적: 본 연구는 국내의 기성 돋보기가 광학적 기준에 부합여부와 조제가공 상태의 대칭성에 대하여 측정 평가하고자 하였다. 방법 : 국내에 유통 중인 한 종류의 기성 돋보기 100개(+1.00, +2.00,+3.00 와 +4.00 D)를 대상으로 측정하였다. 기성 돋보기의 광학적 품질은 렌즈 굴절력, 광학중심점간 거리, 광학중심점높이가 측정되었다. 측정된 값의 허용오차는 ISO 8980-1, ISO 16034:2002 그리고 RAL-RG-915를 기준으로 분석되었다. 인위적으로 발생한 수평수직 프리즘은 광학중심점간 거리와 남녀 평균동공간 거리의 오차로 프렌티스 공식으로 계산하였다. 추가적으로 기성 돋보기의 조제과정상 오류로 인한 비대칭성은 단안광학중심점간 거리와 두 렌즈간의 광학중심점간 높이의 오차로 측정하였다. 결과 : 100개의 기성 돋보기 중 23%가 ISO 8980-1의 렌즈굴절력 기준을 만족하지 못하였다. 본 연구의 기성 돋보기의 광학중심점간 거리는 62.06±1.41 mm이었으며, 남녀의 평균 동공간 거리와의 오차로 발생하는 수평프 리즘은 남성은 0.53±0.54 △ BI(0.18~1.06 △), 여성은 0.98±0.68 △ BI(0.37~1.78 △). 테의 중심에서 각 렌 즈광학중심점까지의 거리에서는 85%가 최소 1 mm이상의 오차를 보였다. 기성 돋보기 양쪽 렌즈 간 광학중심점 높이 차이는 1.26±0.83 mm이었으며, 이로 인한 발생되는 수직프리즘은 0.12~0.45 △이었다. 결론 : 많은 수의 기성 돋보기가 요구되는 광학적 품질에 미달되었다. 기성 돋보기는 착용자 개인별 안면형상을 고려하지 못하기 때문에, 광학중심점간 거리와 동공간거리의 오차가 발생하고 이로 인한 많은 정도의 수평프리 즘이 발생하였다. 따라서 광학적으로 잘못된 기성 돋보기의 사용은 시각적 편안함을 제공하는 것보다는 시각적 부담을 야기할 수 있을 것이며, 이런 문제를 방지하기 위하여 전문가를 통한 확인 과정이 반드시 필요하다.

An investigation is performed to clarify the manufacturing conditions of pure magnesium and AZ31 magnesium alloy thin plate using the melt drag method. By the melt drag method, suitable for magnesium molten metal, pure magnesium can be produced as a continuous thin plate with a thickness of 1.4 mm to 2.4 mm in the range of 5 m/min to 20 m/min of roll speed, and the width of the thin plate to the nozzle outlet width. AZ31 magnesium alloy is able to produce a continuous sheet of thickness in the range of 5 m/min to 30 m/min in roll circumferential speed, with a thickness of 0.6 mm to 1.6 mm and a width of the sheet matching the nozzle outlet width. In the magnesium melt drag method, the faster the circumferential speed of the roll, the shorter the contact time between the molten metal and the roll, and it is found that the thickness of the produced thin plate becomes thinner. The effect of the circumferential roll speed on the thickness of the thin plate is evident in the low roll circumferential region, where the circumferential speed is 30 m/min or less. The AZ31 thin plate manufactured by the melt drag method has a finer grain size as the thickness of the thin plate decreases, but it is currently judged that this is not the effect of cooling by the roll.

A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.

연구에서는 기술혁신 관점에서 창업기업 여부, 연구전담조직 보유, 국가연구개발사업 수혜 등의 특성이 한계기업의 정상기업 전환에 유의하게 기여하는지를 분석하였다. 분석결과, 한계기업 중 창업기업에게 국가연구개발사업을 지원하면, High-tech 산업을 중심으로 정상기업으로의 전환에 긍정적으로 기여하는 것으로 나타났다. 또한 한계기업의 연구전담조직의 보유여부가 정상기업으로의 전환에 긍정적으로 기여하였다. 이는 연구전담 조직이 체계적인 R&D를 수행할 수 있는 조직기반이 되고 있음을 시사한다. 상기 분석결과 는 한계기업에 대한 구조조정 위주의 기존 산업정책에서 정상기업으로의 전환 가능성이 높은 한계기업에 대한 선별적인 R&D 지원정책으로 패러다임 전환이 필요함과 동시에 한계기업의 정상기업으로의 전환을 지원하기 위한 국가연구개발사업의 전략성 강화가 필요함을 시사한다.

This study suggests a machine learning model for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel small rolling wire rods according to the manufacturing process's operation condition. The operation condition involves 37 features such as sulfur, manganese, carbon content, rolling time, and rolling temperature. The study procedure includes data preprocessing (integration and refinement), exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling. In the preprocessing stage, missing values and outlier are removed, and variables for the interaction between processes and quality influencing factors identified in existing studies are added. Features are selected by variable importance index of lasso regression, extreme gradient boosting (XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine, random forest, and XGBoost is developed as a classifier to predict good or defective products with new operating condition. The hyper-parameters for each model are optimized using k-fold cross validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963 and logarithmic loss of 0.0209. In this study, the quality prediction model is expected to be able to efficiently perform quality management by predicting the production quality of small rolling wire rods in advance.