Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).

This papers focuses on remanufacturing processes in a closed loop supply chain. The remanufacturing processes is considered as one of the effective strategies for enterprises’ sustainability. For this reason, a lot of companies have attempted to apply remanufacturing related methods to their manufacturing processes. While many research studies focused on the return rate for remanufacturing parts as a control parameter, the relationship with demand certainties has been studied less comparatively. This paper considers a closed loop supply chain environment with remanufacturing processes, where highly fluctuating demands are embedded. While other research studies capture uncertainties using probability theories, highly fluctuating demands are modeled using a fuzzy logic based ambiguity based modeling framework. The previous studies on the remanufacturing have been limited in solving the actual supply chain management situation and issues by analyzing the various situations and variables constituting the supply chain model in a linear relationship. In order to overcome these limitations, this papers considers that the relationship between price and demand is nonlinear. In order to interpret the relationship between demand and price, a new price elasticity of demand is modeled using a fuzzy based nonlinear function and analyzed. This papers contributes to setup and to provide an effective price strategy reflecting highly demand uncertainties in the closed loop supply chain management with remanufacturing processes. Also, this papers present various procedures and analytical methods for constructing accurate parameter and membership functions that deal with extended uncertainty through fuzzy logic system based modeling rather than existing probability distribution based uncertainty modeling.

재제조는 사용 후 제품을 체계적으로 회수하여 분해, 세척, 검사, 보수조정, 재조립 등의 공정을 거쳐 원래의 성능을 유지할 수 있도록 만드는 과정이다. 자동차 교류발전기를 재제조하기 위해서는 재제조품에 요구되는 품질 및 신뢰성을 확실히 달성하기 위하여 공정 별 복잡한 작업들에 대하여 세부적인 사항들을 결정하고 이를 설계하는 일이 중요하다. 본 연구의 목적은 재제조를 위한 최적의 공정설계를 위해 FMEA를 활용한 체계적인 가이드라인을 제시하여 재제조품의

이 총설에서는 반응표면분석법을 이용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 방법에 대하여 검토하였다. 반응표면분석을 수행하기 위한 절차와 반응표면분석의 필수적인 기본 이론을 설명하였고, 반응표면분석법 중에서도 대부분 사용되는 2차 실험계획법(3인자 완전요인, 중심합성, Box-Behnken, 및 Doehlert 계획법)들에 대한 장단점 및 효율성을 비교하였다. 식품제조프로세스를 최적화하는데 반응표면분석법을 적용하기 위해서는 우선 실험계획을 선택하고, 적절한 모델함수를 적합화한 다음, 적합화된 모델의 질 및 실험데이터와의 예측의 정확성을 평가할 필요가 있다. 식품제조프로세스를 최적화할 때 일부요인계획, 완전요인계획 및 Plackett-Burman 계획 등과 같은 실험계획법을 사용하여 중요한 실험인자를 일차적으로 스크린한 다음, 2차 실험계획법을 선택하는 것이 바람직하다. 실제적으로 최적실험조건을 찾기 위해서는 F-test, 수정 R2 등과 같은 분산분석을 사용하여 모델을 적합화하는 것이 바람직하다. Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획은 중심합성계획법보다 좀 더 효율적이며, 최근에는 이 계획들을 적용한 문헌의 수가 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 이 계획들은 3수준 완전요인계획법보다는 비교할 필요도 없이 훨씬 더 효율적이다. Box-Behnken설계는 식품분야에서와 같이 극한조건(즉, 인자들이 동시에 가장 높거나 혹은 가장 낮은 수준의 실험 조건)하에서 실험을 하는 것을 피하고자 할 때 유용하다. Doehlert 계획에서는 각 인자들의 수준(level)이 다르기 때문에, 몇몇 인자들이 가격적인 면에서 그리고(혹은) 장비사용에 제약을 받는 제한이 있다든지 혹은 인자의 중요도에 따라 수준의 수를 조절해야 할 필요가 있을 때에는 Doehlert 계획이 아주 유용하다. 종래에는 반응표면분석법의 2차 회귀모델 실험계획법 중에서 다른 계획법(Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획)에 비해 중심합성계획법을 압도적으로 많이 적용해 왔다. 그러나 Box-Behnken 계획 및 Doehlert 계획은 중심합성계획법보다 장점이 많기 때문에, 향후에는 Doehlert 계획과 Box-Behnken 계획을 사용하여 식품제조프로세스를 최적화하는 쪽으로 초점이 맞추어 지리라고 전망한다.

기업의 제조현장에서는 현재 많이 도입중인 자동화 프로세스들을 지원할 목적뿐만 아니라 생산효율을 높이고 생산실적 파악 등의 목적을 위해 관련 데이터의 통합에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이러한 기업에서는 통합적인 정보시스템의 운영을 위해 ERP 등과 같은 Infra 시스템은 갖추어져 있으나 요구되는 데이터를 쉽게 효율적으로 모아서 활용할 방안에 대해서는 여전히 많은 문제점을 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지금까지 Database 측면에서는 Multidatabase의 도입, 프로그램 측면에서는 Corba, DCom 등과 같은 미들웨어를 활용하여 해결하려 노력하여 왔다. 국내 G사에서는 제조 프로세스에서 통합적으로 관리할 필요성이 있는 데이터가 존재하는데 이러한 데이터 들은 도처에 분산되어 있다. 이러한 데이터는 생산계획, 생산지시, 생산실적, 작업조건 파라미터 관리, RFID 관련 데이터 등을 포함하고 있다. 이러한 데이터는 제조 자체를 지원하기 위해서도 접근 필요성이 존재하며 또한 제조 프로세스 라이프사이클 상에서 관련 Activity들을 지원하기 위해서도 접근할 필요가 있다. 본 연구에서는 자동차 제조 프로세스를 지원하기 위해 관련된 데이터들을 통합하여 운영할 방안에 대해서 제시하고자 한다. 먼저, 자동차 제조 프로세스에 관련된 데이터들을 파악하여 분류하였다. 이렇게 분류된 데이터를 기반으로 제조 프로세스 상에서 데이터를 표현하고 관리할 수 있는 XML Schema를 제시하였다. 또한 이렇게 통합된 기업의 정보를 현재 도입되어 있는 ERP 및 제조현장 실무 (예를 들면 작업지시서 출력, Label 출력, 출고서 출력, RFID 컨트롤러와의 연계서 출력 등)에 활용할 방안에 대해 제안한다. 본 연구에서는 제안된 방법론의 실현 가능성을 보여주기 위해 프로토타입 시스템을 구현하였는데 이때 데이터의 통합을 지원하기 위해 Altova MapForce 툴을 활용하였다. 통합데이터는 XSLT등의 기술을 이용해서 ERP 지원, Label 출력, 출고서 출력 등에서 활용하고자 한다. 본 연구를 통해 구축되는 통합 데이터는 자사내의 생산현장에서 활용될 수 있을 뿐만 아니라 JIT 시스템 도입 등을 통해 연계관계에 있는 협력관계 회사와의 데이터 연계를 위해서도 기반이 되리라 기대된다.

원자력 발전의 고온 가스로(high temperature gas-cooled reactor, HTGR)의 냉각제로 사용되는 He가스의 열에너지를 이용하여 물을 분해해서 수소를 생산하는 "열화학적 수소제조 IS프로세스"에 대해 설명하였다. 특히, 분리막 기술의 이용에 관한 연구를 중점으로 정리하였다. 고온 원자력 열에너지를 이용한 열화학적 수소 제조법은 실현 가능한 단계까지 왔다고 생각되며, 아직 연구 개발 과제가 많이 남아 있지만, 미래의 청정에너지 중의 하나인 수소를 대량 생산할 수 있는 가능성을 갖고 있다.

산업혁명 이후 제조업 중심의 산업구조는 인터넷과 정보통신기술(ICT)의 발달과 함께 서비스업 중심의 구조로 급격하게 진화되었다. 이성적, 합리적, 물리적 제품이나 서비스의 창출을 넘어서 감성적, 창조적, 경험적 가치 창출의 시대로 접어든 것이다. 이에 기업의 디자인 영역에 있어서도 제품이나 서비스의 기능적 혁신을 넘어서 수요자들의 감성을 충족시켜 줄 수 있는 경험디자인에 관한 관심이 증가하고 있다. 하지만 디자인경영전략에 관한 연구에서 경험디자인 분야 또한 디자인경영의 확장의 측면에서 논의되어야 함에도 불구하고 경험디자인이라는 영역은 디자인경영을 벗어난 개별적 영역으로 인식되어지는 경향이 있다. 이에 본 연구는 의사결정이론을 기반으로 제조업 중심의 디자인경영 전략과 서비스업 중심의 디자인경영 전략을 비교, 분석해 봄으로써 현 시대에 맞는 융합적 디자인경영 전략 과 의사결정 프로세스를 고찰해 보는데 그 목적이 있다. 제조업 중심의 디자인경영 전략은 기업 전략을 통한 ‘전략형성’, 사업 전략을 통한 ‘전략선택’, 기능전략을 통한 ‘전략실행’의 3단계의 ‘분석적 사고’를 중심으로 한 정형적 의사결정 단계를 통하여 디자인을 창출함으로써 기업 전략이 소비자들에게 제품이나 서비스를 통하여 전달되는 수직적, 계층적 경향을 보인다. 반면에 서비스업 중심의 디자인경영 전략은 사용자 경험에 대한 관찰을 통하여 새로운 요구를 발견하는 ‘창조적 사고’를 중심으로 한 ‘전략탐색’의 과정이 중요하며 모든 이해관계자들이 참여하는 비정형적, 수평적, 정성적 의사결정 형태를 가지고 있다. 이러한 ‘분석적 사고’와 ‘창조적 사고’, 정형적, 비정형적 의사결정 단계가 융합되어질 때 ‘디자인사고(Design Thinking)’를 통한 융합적 디자인경영 전략과 의사결정 프로세스가 구축될 수 있다. 디자인의 중요성이 점점 더 강조되고 새로운 비즈니스의 창출이 중요해진 현 시점에서 제조업과 서비스업의 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 연구는 매우 중요하며 학계나 산업에 있어서 지속적으로 관심을 가지고 연구해 나아가야할 주제임이 틀림없다. 본 연구는 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 초기 연구로써 이론적인 고찰로써의 한계를 가지며 이를 기반으로 향후 실제 기업 조사를 통한 더욱더 세밀하고 실제 적용 가능한 융합적 디자인경영 전략 프로세스에 관한 연구가 지속되어져야 할 것이다.