2023 제조업 DXㆍ스마트 팩토리 글로벌 기술 트렌드 및 향후 전망

Ⅰ. 스마트 제조·스마트 팩토리 트렌드 및 전략 분석

1. 제조업 디지털 혁신 트렌드
1-1. 제조업 혁신 전략 : 인더스트리 4.0
1) 인더스트리 4.0
(1) 개요
(2) 기술 개요
(3) 시장 개요
2) 주요 적용 사례
(1) 예측 유지보수
(2) 자동화된 품질관리
(3) 서플라이 체인 최적화
(4) 스마트 자동화
(5) 생산 공정의 최적화
(6) 연수·지도
(7) 원격 감시 제어
(8) 안전·보안
(9) 가상 가이드에 의한 서비스
(10) 기계 및 제조 공정의 유연성
(11) 생성적 디자인
(12) 오류 검출
3) 주요 기술개발 동향
(1) 인더스트리 4.0의 주요 디지털 기술
(2) 유망 신기술
① 디지털 트윈
② 무인항공기(드론)
③ 양자 컴퓨팅
4) 인더스트리 4.0 도입 방법 및 과제
(1) 다운타임 단축을 통한 운영비용 절감
(2) 생산성과 품질 향상
(3) 테크놀로지의 합리적인 가격
(4) 고객의 기대
(5) 핵심 과제
① 숙련노동력 부족
② 레거시 시스템에 의한 상호운용성 결여
③ 고액의 설비 투자
④ 사이버 보안에 관한 우려
5) 주요 플레이어 및 사례 분석
(1) 컴포넌트 공급업체
(2) 기술 및 서비스 제공업체
6) 최근 동향
(1) 컴포넌트 공급업체
(2) 기술 및 서비스 제공업체
1-2. 주요국별 인더스트리 4.0 관련 트렌드
1) 한국
(1) 개요
(2) 주요 정책
(3) 주요 참여업체의 대응 전략
2) 미국
(1) 개요
(2) 주요 정책
(3) 주요 참여업체의 대응 전략
3) 독일
(1) 개요
(2) 주요 정책
(3) 주요 참여업체의 대응 전략
4) 중국
(1) 개요
(2) 주요 정책
(3) 주요 참여업체의 대응 전략
5) 일본
(1) 개요
(2) 주요 정책
1-3. 제조업의 현장 과제와 DX를 활용한 개선 동향
1) 현장의 개선 활동
2) 현장 개선을 위한 5가지 사이클
(1) 현장 개선점의 가시화
(2) 현장 개선점의 우선순위 설정
(3) PDCA 사이클의 구조 구축
(4) 개선책 실행
(5) 개선 후 정착
3) 5大 제조업 현장 과제
(1) 인력 부족
(2) 부문 간 정보 공유
(3) 작업의 실수
(4) 비표준화
(5) 부품 관리
4) 제조업에서의 DX 필요성
(1) 제조업 현장에 DX가 요구되는 이유
(2) AI나 로봇 이용은 아직 미지수이고 난이도가 높은 이유
5) DX를 활용한 현장 개선 활동
(1) 디지털 툴이나 데이터를 사용한 개선안 제안
(2) 분석 및 예측 및 AI를 활용한 안전 위생 활동
(3) 디지털 툴을 이용한 자주보전
6) 5大 제조업 현장 개선 방법
(1) 5S 활동
(2) 공정 재검토
(3) 단계 교체 재검토
(4) 동작 체크
(5) 생산 라인 정리
7) 제조업 현장 개선의 주요 용어
(1) 4M
(2) QCDS
(3) KMK
1-4. 제조업의 가치사슬 의미와 분석방법
1) 제조업의 가치사슬
(1) 가치사슬 개념
(2) 가치사슬의 구조
(3) 제조업의 가치사슬
2) 가치사슬 활용 및 분석
(1) 분석 방법
① 현상 파악
② 비용 계산
③ 강점·약점 판별
④ 경영자원 평가
(2) 가치사슬 분석을 실시하는 장점
3) 디지털화로 변화하는 가치사슬
4) 가치사슬 관리에 의한 최적화
(1) 가치사슬 관리 효과
(2) 가치사슬 관리의 장점
(3) 가치사슬 관리의 단점
5) 성공적인 가치사슬 관리 사례
(1) 카오(Kao) 주식회사
(2) 나카니시(Nakanishi) 금속공업

2. 제조업의 DX : 스마트제조
2-1. 제조업의 디지털화 스마트제조
1) 개요
(1) 스마트 제조 개념
(2) 스마트제조 도입 장점
(3) 스마트제조 시작하는 방법
2) 스마트 제조 기술
(1) AI/기계학습
(2) AR(증강현실)/VR(가상현실)
(3) 자동화/로보틱스
(4) 적층 제조/하이브리드 제조
(5) 빅데이터 분석
(6) 클라우드 컴퓨팅
(7) CNC공작기계
(8) DfMA
(9) IoT/에지컴퓨팅
(10) 시뮬레이션/디지털 트윈
3) 스마트 제조가 가져오는 효과
4) 스마트 제조가 지속가능성에 미치는 영향
5) 스마트 제조로의 전환
2-2. 제조업에서 DX 도입을 위한 프로세스 및 도구
1) 제조업 DX
(1) DX 개념
(2) 제조업에 DX가 요구되는 배경
① 경제 불확실성에 대한 대응
② 새로운 가치의 창조
③ 생산성 유지 및 향상
④ 유지보수 비용 절감
(3) 제조업에서 DX에 주목받는 이유
(4) DX 촉진을 위한 IoT/IT의 적극적인 활용
(5) DX는 해결할 수 있는 현상과제에 대응하는 것이 중요
2) 제조업 변혁의 Key가 되는 디지털 트윈
(1) 디지털 트윈 개념
(2) 제조업의 DX와 디지털 트윈
(3) 디지털 트윈의 장점
① 제조체제의 최적화 및 리드타임 단축
② 비용 절감
③ 출하 후 후속조치의 용이함
④ 제품의 기능 개선 정확도와 관련 속도 향상
⑤ 고객 니즈 파악의 정확도 향상
(4) 디지털 트윈 도입 사례
3) 제조업이 DX화를 추진하기 위한 프로세스
(1) 1단계: DX 대응상황 진단 및 분석
(2) 2단계: 해결해야 할 과제의 명확화
(3) 3단계: DX 추진을 위한 체제 정비
(4) 4단계: DX 실현의 기반이 되는 툴 도입
(5) 5단계: 운용을 통한 평가, 검증, 개선
4) 제조업의 DX를 추진하기 위한 도구
(1) 온라인 회의 툴에 의한 DX 추진
(2) 온라인 스토리지는 DX 추진에 필수적인 툴
(3) 마케팅 툴에 의해 효율적인 제조업의 DX화
(4) 영업관리 툴 활용으로 제조업 DX 추진
(5) 제조업의 고객지원은 툴을 사용해 DX 추진
(6) 프로젝트 관리 툴로 제조업의 DX화
(7) 제조업도 백오피스 툴로 DX 추진
(8) 제조업 DX화에 필수적인 빅데이터 분석 툴
(9) 생산관리 시스템에 의한 제조업 DX화로 현장업무 효율화
(10) DX 툴 도입시 주의할 점 3가지
5) 제조업에서 DX를 진행할 때의 과제
(1) 제조업에 대한 요구 변화로 지향하는 모습의 불분명함
(2) DX 추진에 필요한 인력 부족
(3) 도입해야 할 툴을 선정하는 높은 난이도
6) 제조업에서 DX의 성공사례
(1) 공장 IoT를 통한 디지털화와 인재육성
(2) 다품종 소량생산 효율화와 고객요구 대응능력 향상
(3) 여러 공장을 가상 집약시켜 연계 가능
2-3. 해외 제조업계 DX 도입 사례
1) DX 도입을 위한 5大 포인트
(1) 디지털화
(2) 효율화
(3) 공통화
(4) 조직화
(5) 최적화
2) 경제산업성·IPA에 의한 제조업 DX 추진 가이드라인
(1) 제조업 DX의 대상이 되는 디지털화 영역
(2) 제조업 DX에 의해 목표로 하는 항목
① 스마트 팩토리
② 스마트 프로덕트
③ 스마트 서비스
3) 제조업 DX 도입 프로세스
(1) ‘수비형’ DX와 ‘공격형’ DX의 이해
(2) 인재와 데이터 획득
(3) 기계 및 시스템 최적화
4) 제조업 DX의 과제와 진행되지 않는 이유
(1) 인력 부족과 업무 지식의 비표준화
(2) 진행되지 않는 기업의 변혁역량 강화
5) 제조업 DX 대응 해외사례
(1) DX 플랫폼 운용사례: CEMEX
(2) 디지털 기술 활용에 의한 제품향상 사례: BASF
(3) 원격 조작 기술 도입사례: CATERPILLER
(4) 스마트 팩토리의 대응 사례: 토요타 자동차
(5) 스마트 프로덕트의 대응 사례: 야마하 발동기
(6) 스마트 서비스의 대응 사례: 오므론
(7) 압력계 IoT화로 보전업무 자동화 사례: KOBATA GAUGE MFG
(8) 원격감시를 통한 보전으로 문제 조기 해결 사례: Roku-Roku Sangyo

3. 제조 DX 구현에 핵심기술인 스마트팩토리
3-1. 제조업의 미래를 책임질 새로운 공장의 형태
1) 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0
(1) 스마트 팩토리의 개념
(2) 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0
(3) 스마트 팩토리의 구성 요소
2) 스마트 팩토리에 대응해야 하는 이유
(1) 인력 부족 문제 해소
(2) 작업방식 혁신 추진
(3) 기술 계승 실현
(4) SDGs에 대한 대응
(5) 비용 절감
3) 스마트 팩토리 도입에 의해 발생하는 과제와 대처방법
(1) 디지털 인재 확보
(2) 보안 강화
(3) 네트워크 시스템 용량 문제
(4) 초기 비용 확보
4) 스마트 팩토리에서 해결할 수 있는 과제
(1) 고장 예지
(2) 이미지 인식으로 불량품 색출
(3) VR에 의한 원격지원으로 인재육성
(4) 공장 에너지를 센서로 최적화
5) 스마트 팩토리를 실현하기 위한 방법
(1) 철저한 데이터 가시화와 축적
(2) 효율적으로 분석하기 위한 툴 도입
(3) 최종 목표는 자동화
6) 주요국별 스마트 공장 추진 동향
(1) 독일
(2) 중국
(3) 인도
(4) 일본
7) 스마트 공장 성공사례
3-2. 제조업 x 디지털화의 최첨단 ‘스마트 팩토리’
1) 스마트 팩토리가 제조업에서 주목받는 이유
2) 스마트 팩토리의 7가지 목적
(1) 품질 향상
① 불량률 저감
② 품질 안정화 및 편차 저감
③ 설계 품질 향상
(2) 비용 절감
① 재료 사용량 경감
② 생산을 위한 자원 감소
③ 재고 삭감
④ 설비 관리·감시 생력화(laborsaving)
(3) 생산성 향상
① 설비·인력 가동률 향상
② 작업의 효율화, 작업의 삭감 및 부담 경감
③ 설비 고장에 따른 가동 정지 감소
(4) 제품화 및 양산화 기간 단축
① 제품 개발 및 설계 자동화
② 사양 변경에 대한 대응의 신속화
③ 생산라인 설계 및 구축 단축화
(5) 인력부족·인재육성에 대한 대응
① 다양한 인재 활용
② 기능 계승
(6) 새로운 부가가치 제공 및 제공가치 향상
① 다양한 요구에 대한 대응력 향상
② 제공 가능한 가공 기술의 확대
③ 새로운 제품 및 서비스 제공
④ 제품의 성능 및 기능 향상
(7) 리스크 관리 강화
3) 스마트 팩토리의 기반 기술
(1) IoT
(2) AI(인공지능)
(3) AR(증강현실)
(4) 디지털 트윈
3-3. 제조업의 디지털화가 가져올 이점과 향후 과제
1) 제조 DX 실현에 필수적인 스마트 팩토리
(1) 디지털 기술의 진보로 제조업의 본연의 자세는 크게 변화
(2) 데이터 활용을 통해 얻을 수 있는 장점
(3) 스마트 공장 실현의 과제는 인재부족과 IT 투자의 필요성
(4) 코로나19 팬데믹으로 제조업의 IT 투자 증가
2) 스마트 팩토리의 장점
(1) 기업가치 향상
(2) 제조 공정의 가시화를 통한 생산성 향상
(3) 인력문제 해소 및 기술 계승
① 인력 부족
② 기술 계승
(4) 에너지 절약 효과
(5) 가동 안정화
(6) 품질 향상과 비용 절감
(7) 리드타임 단축
(8) 시뮬레이션에 의한 예측
(9) 로지스틱스 개선
3) 스마트 팩토리화의 과제
(1) 디지털화의 침투
(2) 도입 판단의 어려움
(3) 비용 소요
(4) 보안 강화 필요
(5) 설비별 유지보수 필요
(6) 기존의 낡은 설비는 스마트화 불가능
4) 스마트 팩토리로 해결할 수 있는 과제
(1) 저출산 고령화에 따른 인재 부족 해소
(2) 아날로그 공정의 가시화
(3) 효율적인 제조 실현
(4) 품질 향상과 안정화
(5) 우수한 기술의 효율적인 승계
3-4. 스마트 팩토리 구축 방법과 구체적 사례
1) 스마트 팩토리화의 흐름
(1) 데이터 수집·축적·가시화
(2) 데이터를 통한 분석 및 예측
(3) 데이터를 통한 제어 및 최적화
(4) 데이터 활용의 추진 단계
① 데이터 활용의 유스케이스에서 역산하여 상정
② 데이터 흐름 정리
③ 데이터 소스 정의와 수집, 메타데이터 정비
④ 공통지표 집계(데이터 웨어하우스 정비)
2) 스마트 팩토리를 실현하기 위한 단계
(1) 목적·목표 설정
(2) 과제를 해결할 수단 선정
(3) 인력과 예산 확보
(4) 툴 도입과 운용
(5) 보안 확보와 AI·IoT·로봇 등의 도입
(6) 검증과 개선·적용범위의 확대
3) 스마트 팩토리 진행 포인트 및 과제
(1) 스몰 스타트로 개선을 반복
(2) 전체적인 최적을 의식
(3) 대처 성과의 정기적인 모니터링
(4) 대규모 이니셜 코스트
(5) 디지털 인재의 육성
(6) 신규 도입한 설비의 유지보수
4) 스마트 팩토리 성공사례
(1) 제조 라인 전체의 설비상황을 실시간으로 가시화
(2) 공장 內 모든 사물의 가시화
(3) 스마트 팩토리화에 의해 생산성과 품질 향상
(4) 총 25항목의 제조관리지표 가시화
(5) 사람과 로봇이 협력하는 차세대 제조 노력
(6) 생산설비에서 에지 컴퓨팅
(7) 빅데이터 활용을 통한 품질 안정화
(8) 생산성 향상을 실현한 사례
(9) 품질 향상을 실현한 사례
(10) 기술 계승 과제를 해결한 사례
5) 스마트 팩토리에 대응하는 기업 사례
(1) Siemens
(2) LG CNS
(3) TOSHIBA
(4) HITACHI
(5) FUJITSU
(6) 주식회사 키오쿠시아
(7) 다이킨공업주식회사
(8) 토토주식회사

4. 인더스트리 5.0 시대를 위한 스마트제조 전략
4-1. 인더스트리 4.0이 가져온 디지털화에 따른 제조업의 구조 변화
1) 인더스트리 4.0에 의한 변화
2) 사이버물리시스템(CPS)에 의한 혁명
3) CPS가 바꾸는 오퍼레이션
4) WEF에 의한 스마트공장 고도화 평가
5) 중국의 스마트제조 동향
(1) 인더스트리 4.0에서 최첨단을 목표로 변화하고 있는 중국
(2) 매스 커스터마이제이션 기반을 외부로 전개하는 하이얼
6) 라인빌더의 충격, 신흥기업 추종 일등공신
7) 제조업의 민주화와 수평분업의 진전
8) 기술이나 노하우 조달로 조기 캐치업하는 신흥국 제조기업
4-2. 진화하는 인더스트리 5.0, 그 의미와 임팩트
1) 글로벌로 나아가는 인더스트리 5.0
2) Industry 4.0에 의한 지속가능 제조 보고서의 유스케이스
3) 지속가능성과 생산성 해결방법
4-3. 인더스트리 5.0 데이터 공유 네트워크가 가져올 혁신
1) 인더스트리 5.0에서의 오픈 데이터 연계
2) 데이터 공유를 주도하는 IDSA, GAIA-X, Catena-X
3) 인더스트리 5.0의 배경
(1) 미국과 중국에 대한 대항
(2) 유럽위원회의 '데이터 전략'에 근거하는 액션
4) IDSA(International Data Space)
(1) IDSA가 지향하는 데이터 주권 확보
(2) 데이터 주권의 기술 키포인트인 IDS 커넥터
(3) IDSA에서 만들어진 주요 데이터 공간
5) GAIA-X
(1) 자율 분산에서의 데이터 공유를 도모하는 ‘GAIA-X’
(2) 유럽 각지로 확산되는 GAIA-X 허브
(3) 주요 GAIA-X 사례
6) Catena-X
(1) 자동차 영역에서의 데이터 공간 ‘Catena-X’
(2) Catena-X의 10가지 유스 케이스와 로드맵
(3) 유럽 환경규제, 데이터 공유가 필수가 되는 시장 환경
7) 오픈 데이터 연계 사례
(1) 인더스트리 4.0의 지견을 활용하는 SAP
(2) 데이터 연결로 유럽에서도 기대하는 NTT 커뮤니케이션
(3) 온 디맨드 제조 프레임워크 구축을 진행하는 DMG Mori Seiki

Ⅱ. 스마트 제조·스마트 팩토리의 주요 기반기술 활용 동향

1. 스마트제조 필드 디바이스별 동향
1-1. 3D 프린팅 (3D Printing)
1) 개요와 적용 사례
(1) 기술 개요
(2) 시장 개요
(3) 적용 사례
① 고속 프로토타이핑
② 몰드 상호 연결 장치(MID: Molded Interconnect Device)
③ 전자석(electromagnet)
④ 인쇄회로기판(PCB: printed circuit board)
⑤ 센서
⑥ 안테나
2) 주요 기술
(1) 주요 기술
(2) 유망 신기술
① Multilevel Concurrent Printing(MCP)
② MELD 기술
③ 프로그래머블 광중합(P3) 기술
④ Fluxprint 기술
(3) 새로운 획기적인 3D 프린팅 기술
3) 도입 방법 및 향후 과제
(1) 도입 방법
① 커스터마이즈 제품의 수요 증가
② 정부의 시책
③ 설계의 유연성
④ 서플라이체인의 최적화
(2) 향후 과제
① 이용 가능한 소재가 한정되어 있을 것
② 인재의 전문지식 부족
③ 초기 투자비용
④ 빌드 사이즈의 제약
4) 경쟁 환경
(1) 주요 플레이어
(2) 사례 분석
① Siemens
② HARRIS
③ DAIHATSU MOTOR
5) 최근 동향
(1) 3D 프린트 기업
(2) 전기·전자제품 제조기업
1-2. 가상현실(VR)·증강현실(AR)
1) 개요와 적용 사례
(1) 기술 개요
(2) 시장 개요
(3) 적용 사례
① 조립작업의 합리화
② 기계 유지보수
③ 품질보증
④ 안전성
⑤ 작업자 교육
⑥ 3D 설계 및 가상 프로토타입 생성
⑦ 인재의 채용
⑧ 에러 검지
⑨ 커뮤니케이션과 콜라보레이션
2) 주요 기술
(1) 주요 기술
(2) 유망 신기술
① 인공지능(AI)
② AR과 IoT의 융합
③ 컴퓨터 기반에서 모바일 VR 디바이스로의 이행
④ 현재 AR 애플리케이션의 개량
3) 도입 방법 및 향후 과제
(1) 도입 방법
① 가상 공장으로의 이행
② 5G 네트워크 도입
③ 다른 업무에 있어서의 비용 절감
④ 제조 단계별 효율성 향상
⑤ 포스트 코로나 시대의 VR 도입
⑥ 제조업에서의 급속한 기술 도입
⑦ 시간 절약과 효율성 향상
⑧ 지속가능성에 대한 공헌
(2) 향후 과제
① 숙련노동력 부족
② 고가의 도입 비용
③ 이용 가능한 콘텐츠 부족
④ 견고한 하드웨어의 필요성
⑤ 낮은 고객 수요
⑥ 안전성에 대한 우려
4) 경쟁 환경
(1) 주요 플레이어
(2) 사례 분석
① Caterpillar
② CNH Industrial
5) 최근 동향
(1) AR/VR 공급기업
(2) 산업기계 제조기업
1-3. 로보틱스(Robotics)
1) 개요와 적용 사례
(1) 기술 개요
(2) 시장 개요
(3) 적용 사례
① 조립
② 검사 및 시험
③ 머티리얼 핸들링
④ 도포
⑤ 포장
⑥ 용접 및 납땜
2) 주요 기술과 유망 기술
(1) 주요 기술
(2) 유망 신기술
① IoRT
② 인공지능(AI) 및 기계학습(ML)
③ 3D 머신 비전
④ 기타
3) 도입 방법 및 향후 과제
(1) 도입 방법
① 생산설비 자동화에 대한 관심 고조
② 로봇의 가격 하락
③ 숙련노동력 부족
④ 코로나19 출현에 의해 높아진 자동화의 필요성
⑤ 정부의 인센티브
⑥ 기술 진보
(2) 향후 과제
① 실업률 증가의 원인
② 표준화의 결여
③ 특정 기술의 결여
4) 경쟁 환경
(1) 주요 플레이어
(2) 사례 분석
① Alnea
② Siemens
③ Schneider Electric
5) 최근 동향
(1) 로봇 제조기업
(2) 전기·전자제품 제조기업
1-4. 시뮬레이션 (Simulation)
1) 개요와 적용 사례
(1) 기술 개요
(2) 시장 개요
(3) 적용 사례
① 품질관리
② 유지보수 방침
③ 제어기능 검증
④ 오퍼레이터 교육
⑤ 제조 시스템 설계
⑥ 의사 결정
⑦ 조립라인 관리
⑧ 로보틱스와 자동화
⑨ 휴먼 시뮬레이션과 인체 공학
⑩ 성능 분석
⑪ 클라우드 기반 시뮬레이션
⑫ 공급망 관리(supply-chain management)
2) 주요 기술
(1) 주요 기술
(2) 유망 신기술
① 혼합현실(MR)
② 하이브리드 시뮬레이션
③ 디지털 트윈
④ 시뮬레이션과 인더스트리 4.0 기술의 통합
3) 도입 방법 및 향후 과제
(1) 도입 방법
① 디지털에 의해 플렉시블한 공장의 패러다임 전환
② 디지털 트윈에서 시뮬레이션 이용의 확대
③ 에너지 효율에 대한 관심 증가
④ 복잡한 프로세스 간소화
(2) 향후 과제
4) 경쟁 환경
(1) 주요 플레이어
(2) 사례 분석
① CNH Industrial
② Siemens
③ Lagor SRL
5) 최근 동향
(1) 시뮬레이션 소프트웨어 개발기업
(2) 생산기계 제조기업
1-5. 인공지능(Artificial Intelligence)
1) 개요와 적용 사례
(1) 기술 개요
(2) 시장 개요
(3) 적용 사례
① 연구개발
② 안전
③ 품질 보증
④ 결함 검출
⑤ 예지 보전
⑥ 제품 설계
2) 주요 기술
(1) 주요 기술
(2) 유망 신기술
① 생성형 인공지능(Generative AI)
② 사물 인공지능(AIoT)
③ 신경망 압축
3) 도입 방법 및 향후 과제
(1) 도입 방법
① 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0으로의 시프트
② 복잡한 대량의 데이터 입수 가능성
③ 기타 오퍼레이션 비용 절감
④ 새로운 기술(IIoT)의 대두
(2) 향후 과제
4) 경쟁 환경
(1) 주요 플레이어
(2) 사례 분석
① Schneider Electric
② Midea
5) 최근 동향
(1) AI 공급기업
(2) 전기·전자제품 제조기업

2. 스마트제조 활용 주요 소프트웨어 동향
2-1. 디지털 트윈(Digital Twin)
1) 개념과 정의
2) 스마트 제조용 디지털 트윈
(1) 사이버 물리 시스템(CPS)
(2) 사이버 물리 생산시스템(CPPS)
(3) 스마트제조에서의 CPPS
3) 활용 및 연구개발 동향
(1) 활용 동향
(2) 연구개발 동향
4) 주요 활용 사례
(1) GE: 항공엔진
(2) 지멘스: 화학 공정
(3) 상해의전: 전자부품
(4) 포스코: 제철
5) 국내외 시장 동향 및 전망
2-2. 가상물리시스템(Cyber Physical Systems)
1) 개요 및 시장규모
(1) 개요
(2) 시장 규모
2) 사이버물리시스템(Cyber Physical Systems)의 구조
(1) 물리적 계층(Physical Layer)
(2) 네트워크 계층(Network Layer)
(3) 스토리지 계층(Storage Layer)
(4) 처리·해석 계층(Processing and Analytic Layer)
(5) 응용 계층(Application Layer)
3) CPS 실현을 위한 주요 기술
(1) 센서
(2) 컨트롤러
(3) 액추에이터
2-3. 제품수명주기 관리(Product Lifecycle Management)
1) 제품수명주기 관리(PLM) 개요
(1) PLM의 정의
(2) PLM의 목적
(3) PLM이 주목받는 제조업 배경
(4) PDM과 PLM의 차이
2) PLM의 기본
(1) 제품 개발의 5단계
(2) PLM 시스템의 구조
(3) 제품 수명 주기 관리의 진화
(4) PLM의 5가지 장점
(5) PLM의 과제 극복
(6) PLM과 기술의 미래
3) PLM이 중시되는 이유
(1) QCD 향상이 필요
(2) 변화에 대한 대응력이 요구되는 시대
(3) 데이터 기반으로 활용 가능
4) PLM 실행에 필요한 기능
(1) PLM 시스템이 갖는 기능
(2) PLM 시스템의 주요 관리 기능 4가지
5) PLM의 도입 사례
6) PLM 도입 효과를 높이기 위한 포인트
(1) Small start를 의식해 도입
(2) 다른 업무 시스템과 연계
7) PLM 시스템 도입으로 실현할 수 있는 것
(1) 품질 향상
(2) 업무시간의 단축
(3) 비용 절감
(4) 변화에 대한 신속한 대응
8) PLM 도입에 실패하지 않기 위해 주의할 점
(1) PLM에서 수행하는 업무의 명확한 이해
(2) 적합한 PLM 시스템 선택
(3) 이용자 수 증가에 따른 비용문제 고려

Ⅲ. 스마트 제조·스마트 팩토리 관련 분야별 시장 동향 및 전망

1. 스마트제조 관련 시장 분석
1-1. 글로벌 스마트 제조 시장 동향 및 전망
1) 스마트 제조 시장 분석
2) 주요 시장 동향
(1) 시장 성장을 촉진할 것으로 예상되는 자동차 산업
(2) 주요 시장점유율을 차지하는 아시아태평양 지역
3) 스마트 제조 시장 경쟁사 분석
1-2. 유럽의 스마트 제조 시장 동향 및 전망
1) 시장 개황
2) 주요 시장 동향
3) 경쟁사 분석
1-3. 아시아·태평양 지역의 스마트 제조 시장 동향 및 전망
1) APAC 스마트 제조 시장 분석
2) 주요 시장 동향
(1) 상당한 점유율을 유지할 것으로 예상되는 석유와 가스
(2) 주요 비중을 차지할 것으로 예상되는 중국
3) APAC 스마트 제조 시장 경쟁사 분석
1-4. 글로벌 스마트 제조 플랫폼 시장동향 및 예측
1) 시장 분석
2) 코로나19가 스마트 제조 플랫폼 시장에 미치는 영향

2. 스마트 팩토리 관련 시장 분석
2-1. 글로벌 스마트 팩토리 시장 동향 및 전망
1) 시장 개황
2) 주요 시장 동향
(1) 반도체 산업은 가장 빠르게 성장할 최종사용자 산업
(2) 다양한 최종사용자이 다관절 로봇 채택 확대
(3) 급성장이 예상되는 아시아·태평양 시장
3) 경쟁 환경
2-2. 북미 지역의 스마트 팩토리 시장동향 및 전망
1) 북미 지역의 스마트 팩토리 시장 분석
2) 주요 시장 동향
(1) 성장세가 뚜렷한 반도체 산업
(2) 시장을 주도하는 커뮤니케이션 분야
3) 북미 스마트 팩토리 시장 경쟁사 분석
2-3. 글로벌 공장 자동화 & 산업제어 시장동향 및 전망
1) 공장 자동화 및 산업제어 시장분석
2) 공장 자동화 및 산업제어 시장 동향
(1) 상당한 성장을 기록할 것으로 예상되는 자동차 산업
(2) 북미 시장의 점유율 확대
3) 공장 자동화 및 산업제어 시장경쟁력 분석
2-4. 아시아·태평양 지역의 공장 자동화 & 산업제어 시장동향 및 전망
1) APAC 지역의 공장 자동화 및 산업제어 시장분석
2) APAC 지역의 공장 자동화 및 산업제어 시장 동향
(1) 시장 성장을 주도하는 자동차 산업
(2) 시장점유율이 높은 중국
3) APAC 지역의 공장 자동화 및 산업제어 시장경쟁력 분석
2-5. 한국의 공장 자동화 & 산업제어 시장동향 및 전망
1) 한국의 공장 자동화 및 산업제어 시장 분석
2) 한국의 공장 자동화 및 산업제어 시장동향
(1) 시장을 주도하기 위한 IoT 및 기계 간 기술 채택 증가
(2) 가장 빠른 성장을 기록한 식음료 부문
3) 시장경쟁력 분석

3. 스마트제조·스마트팩토리의 활용 기술별 시장 분석
3-1. 제품수명주기 관리(PLM) 소프트웨어 시장동향 및 전망
1) PLM 소프트웨어 시장 분석
2) PLM 소프트웨어 시장 동향
(1) 시장 성장을 견인하기 위한 자율주행차량 생산 증대
(2) 상당한 비중을 차지하는 북미 지역
3) PLM 소프트웨어 시장 경쟁사 분석
3-2. 분산제어시스템(DCS) 시장동향 및 전망
1) 분산제어시스템 시장 분석
(1) 개요
(2) 코로나19가 분산제어시스템 시장에 미치는 영향
(3) 견인 요인: 전력 부문의 활황과 발전 능력 증강
(4) 억제 요인: 저비용 대체 제품의 존재
2) 분산제어시스템 시장 동향
(1) 가장 높은 시장점유율을 차지하는 서비스
(2) 중요한 시장점유율을 차지할 것으로 예상되는 북미 지역
3) 분산제어시스템 시장 경쟁사 분석
3-3. 제조실행시스템(MES) 시장동향 및 전망
1) 제조실행시스템 시장 분석
2) 제조실행시스템 시장 동향
(1) 제약 및 생명 과학 산업이 상당한 점유율을 차지할 것
(2) 주요 점유율을 차지는 북미 지역
3) 제조실행시스템 시장 경쟁사 분석
3-4. 3D 프린팅 시장 동향 및 전망
1) 3D 프린팅 시장 분석
2) 3D 프린팅 시장 동향
(1) 시장을 주도할 것으로 예상되는 선택적 레이저 소결(SLS) 기술
(2) 시장 점유율 1위의 북미 지역
3) 3D 프린팅 시장 경쟁업체 분석

4. 산업용 센서 관련 시장 분석
4-1. 산업용 센서 시장동향 및 전망
1) 산업용 센서 시장 분석
2) 산업용 센서 시장 동향
(1) 중요한 점유율을 차지하는 이미지 센서
(2) 가장 높은 성장이 예상되는 아시아·태평양 지역
3) 산업용 센서 시장 경쟁사 분석
4-2. 산업용 무선 센서 시장동향 및 전망
1) 산업용 무선 센서 시장 분석
2) 산업용 무선 센서 시장 동향
(1) 상당한 성장이 예상되는 석유 및 가스 부문
(2) 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는 북미 지역
3) 산업용 무선 센서 시장 경쟁사 분석
4-3. 안전 센서 시장동향 및 전망
1) 안전 센서 시장 분석
2) 안전 센서 시장 동향
(1) 주요 시장 점유율을 차지하는 자동차 산업
(2) 중요한 시장 점유율을 차지하고 있는 북미 지역
3) 안전 센서 시장 경쟁사 분석

Ⅳ. 스마트 제조·스마트 팩토리 글로벌 마켓 데이터

1. 디지털 대전환(DX) 관련 마켓 데이터
2. 스마트제조·스마트팩토리 관련 마켓 데이터
3. 스마트 로보틱스 관련 마켓 데이터
4. 협동로봇(cobot) 관련 마켓 데이터
5. 디지털트윈·사이버물리시스템 관련 마켓 데이터