4차 산업혁명은 Connectivity, A.I., Robot의 발전이 기계 노동력의 자동(율)화로 사람들의 삶, 경제 및 사회적 변화를 야기시키는 것임. 반드시 도래하겠지만, 그 구현시기는 10년 이상 장기적인 관점에서 접근해야할 것임. 이에 대비하기 위해서는 인간-기계가 협업할 수 있는 교육 및 산업 환경 정착이 필요하며, 사람들의 생활에 녹아들 수 있도록 문화와 인프라에의 지속적 투자가 요구됨. 또 원격 근무 및 부분적 자동화로부터 삶의 방식에 변화를 추구하며 통신 인프라(5G 및 IoT) 및 A.I.와 로봇에 대한 지속적인 투자와 적용 과정이 있어야 할 것임. 마지막으로 그 모습은 이미 적용되고 있는 제조산업(Industrie 4.0)에서 의미를 찾을 수 있을 것임.

1. The bible of
4th industrial revolution
신동형
[Industrie 4.0 포함]
<2017.07.06 ver.>

2. Contents
1
1. 4차 산업혁명 정의
2. 새로운 사업 기회
3. 사회적 변화
4. 사례
5. 제언

3. 2
1. 4차 산업혁명의 정의

4. 제 4차 산업 혁명은 자동화와 연결 환경이 만들
산업 환경이 가져올 사회적, 경제적 변화를 의미
3
1. 4차 사업 혁명의 정의 ① 개요
4th industrial revolution
Cyber-Physical System
Extreme Automation/Autonomy Extreme Connectivity
사회적, 정치적, 경제적 변화

5. 자동(율)화는 인간의 노동력인
‘머리’와 ‘팔·다리’를 보완 또는 대체
4
2. 자동화 ① 정의
자동화를 위한 조건
사고(Thinking) 동작(Action)

6. 자동(율)화는 인간의 노동력을 보완하는
관점에서 결국 대체하는 자율화로 진화
5
② 진화 단계
자동화의 단계
노동력 보완 노동력 대체
- 옮길 수 있는 짐의
양을 늘려줌.
- 옮길 수 있는 짐의
양과 속도를 높여줌.
- 사람과 Role을 나누며 일부 대
체, 일부 보완
- 사람의 Role을 완전 대체

7. 연결은 망(Network)의 진화화 확대 그리고
원격(Remote)이라는 측면에서 접근 가능
6
3. 연결성 ① 조건
연결의 구성 요소
- 망(Network)의 확대와 진화(3G4G5G)가 연결성 증대
- 사람뿐만 아니라 다양한 기기간에서도 새로운 망을 통해
연결성 확대
- 연결된 망을 기반으로 원격(Remote) 연결이 가능
- 망(Network) 기반으로 한 Application 레벨임.
망(Network) 원격(Remote)

8. 연결의 대상은 사람의 지역적 제한을 넘어,
사람과 기기 그리고 기기간 연결로 확대
7
② 연결의 대상
연결의 대상 확대
- 실제 지역적 한계로 사람들간
연결성 낮음.
- 웹을 통해 지역에 상관없이 개개인
간에 연결 가능
- 웹을 통해 사람뿐만 아니라 기기간
연결도 가능

9. 연결성 확대는 그 범위의 확대와 동시에 비용을
감소시켜 더 많은 연결과 가치를 만들어 냄.
8
③ 연결의 가치
연결 가치의 진화와 확대
- 실제로 정보와 사람과 사물의 직접
이동
- 직접 이동에 시간 및 비용이 높음.
- 정보는 가상을 통해 이동하나, 여전히
사람과 사물은 실제로 직접 이동
- 정보의 이동 시간과 비용은 제로로
떨어졌고 이로 인해 다른 비용도 감소
- 가상으로 교환된 정보를 통해 원격으로
사물을 제어해서, 직접 이동의 필요성 감소
- 원격으로 사물을 제어해 이동의 시간과
비용을 제로로 낮출 수 있음.
참조 : Extreme automation and connectivity : the global, regional, and investment implications of the fourth industrial revolution(2016)

10. 4차 산업 혁명은 Real과 Virtual의 화학적 결합,
노동력에 있어 기기와 사람의 경계 붕괴 예상
9
4. 산업 혁명 로드맵 ① 개요
산업 혁명 진화
1차 산업 혁명
(18C 말, 1790년대1))
2차 산업 혁명
(20C 초, 1910년대2))
3차 산업 혁명
(20C 말, 1990년대3))
4차 산업 혁명
(?)
범위 Real World간의 연결
Real과 Virtual World의
물리적 결합 화학적 결합
Automation
주체 기계(방직기 ) 대량 생산(Ford T ) IT Artificial Intelligence
의미 (속도↑) (량↑, 가격↓, 속도↑)
(산업 활동 참여의 범위 확대)
(생산자소비자(개인)확대) (인간-기계 경계 붕괴)
Connectivity
주체 기차, 배 자동차 인터넷 빅데이터, IoT
의미 국가 등 특정 지역간 연결 집(가정) 앞까지 연결 지역에 상관없이 개개인 연결 개인-개별기기까지 연결
에너지원 증기(석탄 등) 석유(가솔린, 디젤) 전기 Renewable
1) 방직기계(Loom Machine) 상용화, 2) Ford T 모델 대량 생산, 3)ARPANET 상용화인 WWW의 등장
참조 : Extreme automation and connectivity : the global, regional, and investment implications of the fourth industrial revolution(2016)

11. 10
[참조]
1st industrial revolution
The process of change from an agrarian and handicraft economy to one dominated by industry and machine manufacturing.
This process began in Britain in the 18th century and from there spread to other parts of the world.
Source : Britanica
2nd industrial revolution
Though a number of its characteristic events can be traced to earlier innovations in manufacturing, such as the establishment
of a machine tool industry, the development of methods for manufacturing interchangeable parts and the invention of the
Bessemer Process, the Second Industrial Revolution is generally dated between 1870 and 1914 up to the start of World War I.
Source : Wikipedia
3rd industrial revolution
The digitalized communication Internet is converging with a digitalized renewable Energy Internet, and a digitalized
automated Transportation and Logistics Internet, to create a super-Internet of Things (IoT).
Source : EUROPAL
Industrialization
The change that transform a human group’s economy, society or political system based on industry
Source : Wikipedia

12. 4차 산업혁명은 2030~2040년대 나타날
전망이므로 장기적인 관점에서 기반 작업부터
11
④ History
도래 시점
1차 산업혁명 2차 산업혁명 3차 산업혁명 4차 산업혁명
(18C말, 1790년대) (20C초,1910년대) (20C말, 1990년대)
120년
80년
40년
40년
40년 (21C중반, 2030년대)
2/3 2/3
(21C중반, 2040년대)
50여년
※ 기술속도가 빨라지는 관점을 반영

13. ICT 산업은 10년 주기로 새로운 혁신들이 나타났음…
초기 의미 있는 제품이 나오고 인프라가 구축되어
대중시장으로 진입하기까지도 긴 시간 걸림.
12
[참조]
ICT 혁신 사이클 ①

14. 새로운 혁신들이 향후 2010년 중반 이후 또는
2020년 중반 이후 나타날 전망
13
[참조]
ICT 혁신 사이클 ②

15. Real IoT는 2020년대 말부터 Majority 시장으로
진입하여 2030년대 Mass Market으로 진입
14
[참조]
Connected Device들의 Data Traffic 예상
ZB/년 Real IoT
※ ZB(Zeta byte) : 1,024GB=1TB, 1,024TB=1PB, 1,024PB=1EB, 1,024EB=1ZB
가벼운 연결무거운 연결
Little Data
Big Data
시장 표준 정립
스타트업 중심 시기
(시장 규모 少, 가치 규명 要)
Source : : 2013, 2018 수치는 Cisco의 VNI Forecast Highlight 활용, 2023/2028/2033은 ICT Specialist 신동형 수치 추정

16. 15
4차 산업 혁명은 장기적 관점에서 사회 전반에 영향을 미칠 변화이므로
국가 정책적 관점에서 접근하는 것이 맞는 것으로 판단되며,
본 자료는 교육적, 산업적 관점에서 접근하고자 함.

17. 16
2. 새로운 사업 기회

18. 자동(율)화는 그 가치를 증대시키는 Connectivity,
노동력을 대체하는 A.I. Robots 등 3가지 요소 필요
17
① 개요
Cyber-Physical System
Artificial Intelligence
Robots
(Sensor & Actuator)
Connectivity
Autonomy
↑
Automation
- 모니터링 및
동작 부분
1. 4차 산업의 사업 기회
- Robot-Robot 및
A.I.를 연결
- 원격은 제어를
통해 새로운
가치 창출
- (인지)-분석-판단
-기억(단기/장기)
[입력부]
(센서)
[동작부]
Low
Level
Mid
Level
High
Level
무거운 연결 가벼운 연결
Vs.
예시

19. 연결을 기반으로 A.I.와 로봇의 발전으로
Automation에서 Autonomy로 진화
18
[참조] 자동(율)화 단계
자동(율)화 로드맵
Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing
Control & Actuation Control & Actuation Control & Actuation
Optimization Optimization
Autonomy
- 내부 센서와 외부 소스를
통해 종합적인 모니터링
- 모니터링을 바탕으로 변화
에 대한 경고 및 알림 제공
- 모니터링 결과를 바탕으로
제품/서비스의 기능 제어
- 제어를 통한 동작
- Connected 환경이라면 원격
모니터링 · 제어 · 동작 가능
- 모니터링, 제어 및 동작의
결과를 제품/서비스 운영
최적화하는 알고리즘으로
先 세팅
- 알고리즘 결과에 따라 동작
- 자율적인 제품 운영 가능
- 상황에 맞게 스스로 모니터
링, 제어 및 동작하며 자체
조정 및 자동화
Source : Harvard Business Review(2014)
※ Cognition 확보한 Data로 지식을 생성하고, 사고와 경험과 감각을 통해 이해
Connectivity

20. 자율 주행차는 특정 기능 자동화복합 기능 자
동화제한적 자율 주행 자율 주행으로 진화
19
[예시] 자율 주행차
Level of driving automation
Source : NHTSA
Optimization Autonomy

21. 3가지 요소가 상호 연동하며 4차 산업 혁명이
개화될 것으로 예상
20
2. 가치 사슬 3요소 ① 개요
연결 기반 확대
- 전문 원격 서비스의 진화
• 기기, OS, 망과 독립적인 전문
서비스로 성장
• 망의 진화와 맞물려 IoT용 원격
서비스의 발전
A.I. 고도화 로봇 기반 확산
- 지속적인 망의 진화
• Density, Energy Efficiency,
Latency가 IoT 서비스에
적합하도록 5G 망의 진화
• IoT 전용망 및 4G의 확산이
동시에 진행
- 고도화
• Narrow A.I.  General A.I.로
진화
- Automation vs. Autonomy
• Automation은 기존에 정해진
사람들의 업무를 대체(보완)
하는 과정
• Autonomy는 환경 변화를 인지
하여 스스로 학습하고 대응
- 고도화
• 공장 자동화 로봇에서부터
사람의 감성에 접근하는 로봇
으로 진화
• 군사용, 의료용의 성장과 이의
민간 적용으로 확대 가능성 더
높아짐.

22. 망은 더 많은 연결 및 산업 적용을 위해 가벼운
연결을 포함하는 진화가 될 예정
21
3. 연결성 ① 구성 요소의 진화
원격 접속/제어 망 진화
멀티 스크린 기기에서부터 센서까지 다양한 기기를
기기 또는 사람과 안정적으로 연결
망과는 독립적으로 스마트 기기에서부터 센서(부품)까지
안정적으로 연결하며 4차 산업 혁명의 새로운 가치 창출
5G로의 망 개화와 과정에서
4G와 IoT 전용망이 그 기반이 될 예정
2020년 상용화를 목표로 하는 5G(IMT-2020)의 전개를
목표로 개발 중, 동시에 기반 망도 함께 진화

23. Real IoT 환경은 가벼운 연결이 더 많아지는 연결 환경… 무거운
연결과 가벼운 연결이 혼재될 것이지만, 결국 가벼운 연결 중심
22
[참조] 진화
연결의 분류와 진화
무거운 연결
(멀티스크린 환경)
가벼운 연결
(Real IoT 환경)
- 멀티 미디어 콘텐츠와 같은 무거운 데이터들의
연결
• High Computing Performance
• Big Screen
• Wide Bandwidth
 가벼운 연결에 비해 Life-cycle이 짧으며, 가격에
대한 민감도도 상대적으로 낮음.
- 센서 정보 등 가벼운 데이터들의 연결
• Low Computing Performance
• None or Small Screen
• Narrow Bandwidth
 교체 주기인 Life-cycle이 길며 내구성이 좋아야
함. 뿐만 아니라 가격은 상당히 저렴해야 함.
- 현재는 PC, 스마트폰, 태
블릿PC 등 스마트 기기를
통한 무거운 연결 중심
- 결국에는 무거운 연결과
가벼운 연결이 혼재될 것
이나,
- 가벼운 연결이 더 많아지
는 순간이 Real IoT 환경
이 될 전망

24. 23
[참조] 분류/특징
Small Data
Big Data
As-Is(무거운 연결) To-Be(가벼운 연결)
사람 사용 주체 사물
High 사용자 관여 Low(자동화)
스마트 기기 연결의 중심 데이터(Data)
융합·집적화
(Convergence) 산업 내
핵심 패러다임
연결성 & 전문화
(Specialized,
Connected)
새로운 기능 추가(+) 중복 기능 제거(-)
고성능
기기의
컴퓨팅 파워
저성능
대용량
멀티 미디어 콘텐츠
주로 사용되는
데이터 형태
소량 메시지
(Small Message)
크면 클수록
좋은 스크린
스크린 크기 작거나 없어도 무방
대용량 고속
네트워크
중심이 되는
네트워크 형태
저렴하고 안정적인
네트워크
Data
Data

25. 원격은 연결의 가치를 높이는 서비스로
목적에 따라 다르게 사용 가능함.
24
② 원격
원격 대상별 분류
관리 수준 HighLow
접속
권한
별도
요구
항상 1
2
4
3
Always-on
Manageable
Devices
1 항상 접속되어 관리되는 조직의 기기들
- 조직(기업·국가 등)의 자산으로 담당자가 항상 원격으로 관리 가능Always
Accessible
Devices
Personal
Secured
Devices
Event based
Accessible
Personal
Devices
2 개인정보·보안 등으로 인증이 필요한 기기들
- 금융 등 사용에 인증이 필요한 기기 및 서비스가 대상
4 항상 접근 가능한 기기들
- 전문 담당자가 아닌 일반인이 직접 관리하며 수시로 접속 필요
3 특정 이벤트가 발생할 때만 접근이 필요한 기기들
- 사고, A/S 등 이벤트시

26. 알서포트는 원격에 대한 Full Coverage
25
[원격 전문 기업] ②-① 알서포트
1. 항상 접속되어 관리되는 기기들 2. 인증 필요한 기기
어디서나 마치 눈 앞에 회사 컴퓨터가 있는 것처럼
동일한 환경에서 원격 근무하세요!
RemoteView는 언제 어디서나 내 컴퓨터, 모바일 기기로 회사 컴퓨터와 모바일 기기에 원격
연결 – 제어 – 관리를 원 클릭(OneClick)으로 한번에 할 수 있는 서비스입니다.
01. 혼자서 수 백대의 기기를 관리해야 하는 사내 전산 관리 팀
02. 무인 기기 (ATM, Kiosk 등)의 장애 여부를 24시간 모니터링 해야 하는 관리 팀
03. 솔루션 / 소프트웨어 공급 후, 고객사의 기기 또는 소프트웨어 유지 보수 관리 업체
04. 원격 근무, 원격 협업을 통한 생산성 향상을 위해 근무 환경 조성이 필요한 기업
05. 퇴근 후 메신저 업무 지시를 빈번하게 받는 직장인의 스마트워크 환경 지원
믿을 수 있는 비대면 영상 인증 솔루션이 필요하신가요?
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도입 가능하며 인/아웃바운드 모두 가능합니다. 비대면 영상 인증은 알서포트에 맡
기세요.
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선택한 ‘영상
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27. 알서포트는 원격에 대한 Full Coverage
26
[원격 전문 기업] ②-① 알서포트
3. 특정 이벤트 발생시 접근 필요 기기들
대학교/병원
RemoteCall 도입으로 넓은 캠퍼스와 병원 내부에서 장애 발생 처리를 위한 이동 없이, 실시간 원격지원을
통해 단시간내 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.
은행/중권사의 인터넷뱅킹 이용 고객의 문제를 직접 보면서 해결해 주어, 15분 내 문제해결이 가능해 지고
업무처리율은 84%까지 상승시키는 높은 업무 효율을 나타냈습니다.
은행/증권사
4. 항상 접근 가능한 기기들
PC에서 내 모바일 기기를 관리하고 싶으세요?
모비즌 미러링은 Android, iOS 모바일 기기를 PC에서 직접 보며 관리할 수 있도록 PC와
모바일을 다양한 유·무선 방식으로 연결해 줍니다.
집에서 스마트폰을 두고 왔을 때
집에 스마트폰을 두고 왔을 때, 모비즌 미러링을 통해 PC로 수신 전화, SMS 및 다양한
앱의 Notification 확인 가능
부모님의 폰을 관리
고향에 계신 부모님이 스마트폰이 이상하다거나 특정 기능을 사용하고 싶다고 할 때,
모비즌 미러링을 통해 원격으로 부모님의 스마트폰을 제어

28. 알서포트는 원격에 대한 Full Coverage
27
[원격 전문 기업] ②-① 알서포트
3. 특정 이벤트 발생시 접근 필요 기기들
보험사
A○○ 다이렉트 보험사는 RemoteCall + visual pack 도입으로 고객의 사고 현장을 실시간 영상으로 파악해,
고객에게 조치요령을 빠르게 전달하고 출동요원은 도착 즉시 사고를 마무리할 수 있게 되었습니다.
가전 제조사
L○전자는 RemoteCall + visual pack을 통해 A/S 접수 중 30%를 실제 출동 없이 대체할 수 있었습니다.
A/S 접수 고객 중 약 30%가량은 사용 미숙으로 인한 접수로 파악돼 기업과 고객 모두 만족할 수 있게 되었습니다.

29. 원격은 연결 가치를 지속적으로 창출하며, 사람들의
삶 속에 4차 산업 혁명이 스며드는 Enabler 역할
28
② 원격
전망
무거운 연결
전문조직
(기업·국가)
가벼운 연결
일반
(개인)
대상
기대 효과
- 인프라 지속 확대
- 사람들의 생활(삶) 속에 녹아 듦.
- 가치 창출(접근성 확대, 이동 필요성 감소  진화)

30. 5G는 Data Rate뿐만 아니라 IoT 연결을 위한
Connection Density와 Energy Efficiency도 중요
29
③ 망
5G (IMT-2020) 특징
Energy
Efficiency
Source : 5G specs announced: 20Gbps download, 1ms latency, 1M devices per square km
Data Rate
- 기지국(Base Station)별 적어도
Downlink 20Gbps, Uplink 10Gbps
- Cell 내 이용자/기기가 나눠 사용
Connection
Density
- IoT를 위해 1Km(0.38 square miles)
내 1백만개의 기기 접속 가능
Latency
- 이론 상 최대 4ms(4G가 20ms 대비)
- URLLC1)에서는 1ms
- 고정 상태인 0km/h에서 초고속인
500km/h 속도까지 커버 가능
4G(IMT-Advanced) 특징
Data Rate - 저속 이동시 1Gbps,
고속 이동시 100Mbps
1) Ultra Reliable Low Latency Communication
IoT 환경 전에는 관심이 적었음.

31. 5G는 2020에야 비로소 시장에 적용되기
시작할 전망임.
30
[참조]5G
5G 로드맵
Source : 5G Technology Vision(Huawei) Source : The second phase of LTE-Advanced(Huawei)

32. 5G는 기존 Cellular 망에 IoT를 흡수하기 위해
전용망을 포함한 것
31
[참조] IoT 전용망
4G & IoT전용망(LPWAN)
10m 100m 1km 10km
bps
kbps
Mbps
근거리
직비(ZigBee)
블루투스(BT)
LPWAN
NB-IoT
SigFox, LoRa
Weightless
Wi-Fi 셀룰러
UMTS, HSPA
LTE, LTE-A
Gbps
- 모뎀칩 및 망 사용료가 저렴해야 함.
• 저렴하면 저렴할 수도록 더 많은 기기에 적용
• 단위 기기 뿐만 아니라 TCO(Total Cost of
Ownership) 관점에서 적용 필요
- 소비 전력이 낮아야 함.
• 별도의 교체 비용 및 업무가 없거나 최소화
- 전파가 넓게 또 깊이 침투되어야 함.
• 낮은 주파수 대역일수록 좋음.
• 3가지 기술이 1GHz 미만의 대역대를 활용
5G
Source : : IoT Connectivity and Solutions, Marius Monton, Low-Powered wireless solutions have the potential to
increase the M2M market by over 3 billion connection(2014.09), Analysys Mason

33. A.I.는 사람 수준의 인지 능력에 도달
그리고 넘어서는 관점에서 진화
32
4. A.I. ① 개요와 진화
A.I.의 단계
Narrow A.I. General A.I. Super A.I.
- 인간의 지성을 넘어선 A.I.
- 가장 똑똑한 인간의 몇 십억배 정도 더
높은 수준의 지성을 가짐
참조: Artificial Intelligence Innovation Report(2016) by Deloitte, Preparing for the future of artificial intelligence(2016),
Whitehouse
- 특수 목적 및 용도에 제한되는 A.I.로
게임(알파고), 번역, 자율주행 자동차 및
이미지 인식 등에서 집중 성장
- 여행 계획, 구매 제안 서비스, 광고
타게팅, 의학 진단, 교육 및 과학 연구
에서 활용 중임.
- 인지적 관점에서 인간 수준의 지적 행
위를 보여줄 수 있는 시스템
- 그 도래 시점에 대해서는 다양한 견해
가 있지만 대부분은 2040년으로 예상
- 이를 위해서는 초당 1경(1quadrillion)
의 계산을 20와트 수준으로 가능해야
하는데 이미 중국의 Tianhe-2가 달성
- 스스로 학습하며 성장해야 가능한
수준임.

34. 33
[참조]
용어 정리
참조 : Preparing for the future of artificial intelligence(2016), Whitehouse
Narrow A.I. - 특수 목적 및 용도에 제한되는 A.I.로 게임(알파고), 번역, 자율주행 자동차 및 이미지 인식 등에서 집중 성장
- 여행 계획, 구매 제안 서비스, 광고 타게팅, 의학 진단, 교육 및 과학 연구에서 활용 중임.
General A.I. - 인지적 관점에서 인간 수준의 지적 행위를 보여줄 수 있는 시스템
Machine Learning - A.I.에서 사용되는 가장 진보된 기술적 접근임. 특정 목적성에만 사용되는 Expert System 대비 일반적으로
적용 가능하다는 장점이 있음. Training을 통해 알고리즘을 정교화하고 진화시켜 나가는 모델임.
Deep Learning - Machine Learning의 가장 발전된 영역으로, 뉴런으로 구성된 인간의 두뇌의 처리 과정을 활용함.

35. 이미 다양한 방면에서 로봇이 활용되고 있음.
34
5. Robots ① 적용 사례
다양한 로봇의 적용
Industrial &
Logistics
Military &
Medical
Entertainment
Service
- 귀여움, 공감 및
사람의 감성에 소구
- 고도의 정밀성 요구
및 위험을 대신
- 생산성 극대화

36. KUKA는 산업용 로봇 시장에서 No.1인 기업으로
중국 시장으로 진입을 위해 MIDEA에 피인수
35
② KUKA
KUKA
- 1898년 설립된 글로벌 산업용 로봇 제조사로
Source : KUKA, Aktiengesellschaft(2016)
KUKA의 성장 전략
- 중국은 로봇 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로
- KUKA는 MIDEA로의 피인수를 통해서 중국 시장 성장을 지원받
을 수 있을 것으로 보임. 이번 피인수를 통해 중국 시장 내 매출
규모를 2015년 425m€에서 2020년 1b€로 성장시킬 전망
산업용 로봇시장 중
가장 큰 자동차 시장
에서 글로벌 No.1
항공, 전자, 일반 소
비재, 철강, 물류, 의
료, 서비스 등 분야

37. 중국은 제조업을 기반으로 산업용 로봇에 대한
시장을 지속 장악 중
36
② KUKA
중국 Midea의 로봇 사업 투자 확대 중국 공장 자동화 로봇
10.6
14.3 13.6 14.2
17.2 18.2
1.5
2.3 2.3
3.7
5.7
6.6
2010 2011 2012 2013 2014 2015
중국
중국 외
Source : WIND, 중국 제조혁신 동력될 산업용 로봇 급성장(LGERI)
중국이 글로벌 산업용
로봇 시장의 25% 장악
글로벌 산업용 로봇 시장 성장 추이
Midea의 KUKA
매입으로 시장
점유율 확대
일자 대상 형태 지분(%) 투자금 영역
`15.08.
Yaskawa
(일본)
JV
Y(60.1)
M(49.0)
65
US$m
- 서비스 로봇
- 산업용 로봇
`16.03.
Anhui Effort
(중국)
투자 17.8
8
US$m
- 자동차 사업 특화
산업용 로봇
`17.1Q
KUKA
(독일)
자회사화 94.6
>4,152
US$m
- 서비스, 산업용,
물류 로봇 및
시스템 솔루션
Source : Robots, China non-autos demand to drive growth(Macquarie Research)

38. 군사용 로봇이 기술적으로 선도
37
③ Military robot
Boston Dynamics
Source : US Marines reboot Boston Dynamics' robot dog Spot for military action
- 미군은 2030년까지 로봇을 정예 병력화한다는 방향성 하
• Boston Dynamics, Carnegie Mellon, NASA, Bell
Helicopter, AAI Corporation, WoodwardHRT와 함께
2009년부터 연구에 착수
- 성능 이슈로 중단되었던 로봇투자가 최근 미 해병대에서
도입을 재검토하겠다고 밝히면서 다시 활기를 띔.
(성능 검사는 가을에 있을 예정)
• A.I.와 통신 기능을 가지면서 장애물을 스스로 피할
수 있음.
예시

39. 사람의 감성적인 부분을 소구하는 Social Robot
은 진화하며 사람들의 일상 속으로 스며들 전망
38
④ Social Robot
Social Robot의 역할
Source : Social Robot(2016)_KPMG
물리적
재주
소셜
재주
대행
조력
팀원
친구
코치
감정 신호인지 설득/협상 행동유발 학습
자각/탐색
다루기
/건설
기획/조정
적용 영역

40. 가정 용품 유통 기업인 LOWE는 서비스 로봇을
매장에 적용하며 생산성 향상 및 서비스 질 향상
39
⑤ Service Robot
OSHBOT
- OSHBOT은 자율형 매장 서비스 로봇
• 2014년 San Jose Orchard Supply Hardware Store에
처음 설치되어
• 고객 매장 방문시 영어 또는 스페인어로 응대 및 찾
는 물건을 스캔하여 해당 매대로 안내 등 제공
LOWEBOT
- LOWEBOT은 OSHBOT의 상업화 버전
• 고객에게 찾는 물건으로 안내
• 실시간 재고관리 모니터링을 도움
• LOWEBOT 덕분에 매장 직원은 좀 더 질 높은 서비
스 제공할 여유가 생기고 전문성에 집중하게 되었음.

41. 40
3. 사회적 변화

42. 연결성, 로봇(센서), 데이터 증대와 A.I. 발전이
단계적&통합적으로 산업과 사회 전반을 변화
41
1. 사회적 변화 ① 개요
영향 요소
연결 기반 확대
(인프라)
로봇(센서)
기반 확산
데이터량 증대
& A.I. 고도화
1
23
1 연결 기반 확대
- 원격 모니터링과 제어가 가능
하도록 기술 발전 및 망 확대
- 가격 인하를 통해 더 많이 확산되어
규모의 경제 달성
2 로봇 기반 확대
- 더 정밀화, 고도화 및 저렴화된
로봇 개발, 상업화 및 양산화
3 A.I. 고도화
더 많이 생성된 데이터를 분산, 처리, 저장
하고 이를 분석 판단할 수 있도록 고도화
산업화 요소들
변화 시킴
(노동/토지/자본)

43. 이슈는 향후 기계의 노동력 대체에 대한 우려와
이로 인한 양극화 현상에 대한 우려임.
42
2. 예상 변화 ① 개요
산업화 요소
노동
(Labor)
자본
(Capital)
자연 자원/토지
(Limited
Resource)
- 소득 양극화/불균형 심화
- 상위 자본가의
자본 집중 심화
- 노동의 양극화 심화
- Low Skilled뿐만 아니라
Middle Skilled도 대체
- 낭비 요인을 최소화한
효율적인 자원 배분
- Renewable 자원화
양극화
(Polarization)
One Global
인간 기계
경쟁
공존
- 노동·자본시장 內
The higher gets the more.
- 산업 환경 內 Top tiers의 영향력 ↑
- 노동 시장 內 사람과 기계가 생산성
- 보완을 넘어 경쟁
- 소비 시장 內 사람과 기계의 공존
- 정보, 언어적 장벽이 없어지면서
문화적 장벽도 낮아짐.
- 자연적 차이가 있으나, 자연 자원의
효율적 활용으로 지역적 차이 낮아짐.
예상 변화

44. 4차 산업혁명으로 인한 긍정적인 요소 및 인간-
기계의 협업에 대한 접근으로 문제 해결
43
3. 긍정적인 관점 ① 공정성과 협업
4차 산업의 긍정적인 모습
Source : Preparing for the future of artificial intelligence(2016)_Executive office of president national
science and technology council
공평성
(Justice)
투명성
(Transparence)
책임 소재 명확
(Accountability)
Big Data,
편향 없는
알고리즘
- 객관성이 높은
평가 가능
- 가치에 대한
객관적 판단이
가능해 공정·
공평한 평가와
보상이 가능
공정성
(Fairness)
인간-기계의 협업
인적
노동력
대체
인적
노동력
보완
집중
- 체스 게임에서 알고리즘이 약한 컴퓨터가 알고리즘이 강한
컴퓨터와 경쟁할 때, 사람-약한 컴퓨터가 강한 컴퓨터를 이
기기도 함.
- 림프 노드 셀 이미지를 기반으로 암 가능성 여부를 판단할
때, A.I.는 7.5%의 에러, 뛰어난 사람은 3.5%의 에러였음.
협업 후 에러는 0.5%로 떨어짐.
예시

45. 기술성 뿐만 아니라 비용 및 사회적 습관 또는 규제
등으로 인해 자동화 가능한 활동부터 순차적 적용
44
② 자동화 가능한 활동 영역
직업 vs 자동화 가능한 활동
Source : A future that works : Automation, Employment, and productivity(2016)_Mckinsey
%
기술적으로 자동화 가능 수준
약 60%의 직업이 30%의 자동화
가능한 활동을 갖고 있음.
5% 미만의 직업이 100% 자동화
가능한 활동으로 구성되어 있음.
해당 직업의 자동화
가능한 활동 비중
핵심
요소
단계
기술적 적용
가능성
방법
개발&확산
비용
노동시장
환경
경제적
효용
사회적&
규제허용
자동화 수용
정도는 조직
변화, 정책
결정 및 이해
관계자들의
허용 등에 의
해 결정됨.
자동화의
경제성은
인건비 및
이로 인해
수요-공급
역학 관계가
주는 영향에
의해 결정됨.
개발 및 타
솔루션으로
확산되는 비
용은 얼마나
경제성을 갖
는가가 결정
함.
자동화는 고
용주들에게
인건비 절감
뿐만 아니라
품질향상 및
효율성 증대
등 효익을
제공함.
기술적인 자동화
가능수준
솔루션 개발 경제성 검토 적용
전문가 인터뷰 등
을 통해 각 역량별
기술적 진화 수준
예측
과거 기술 개발 기
간과 필요 역량을
기반한 활동을 분
석하여 기간 예측
자동화에
필요한 역
량은 요구
수준이상
의 성능에
도달했을
때임.
역량은 솔
루션에 통
합되어져
야 함.
과거 기술 수용 수
준을 바탕으로 S
자 형태의 수용 곡
선을 모델링함.
완전 자동화보다는
부분별로 점진적인
자동화 가정 접근
인건비와 솔루션
비용을 비교
- 직업별, 국가
특성별 임금과
상승추이
- 솔루션 특성별
비용, 감소추이
직업 vs 자동화 가능한 활동

46. 실리콘밸리의 3D Printer보다 Shenzhen의 저렴
하고 빠른 인력들이 더 빠르게 조립 및 제조
45
[참조]
초기 3D Printer 제조 현장
- 유연하게
- 빠르게
- 큰 투자 없이
- 저렴하게
- 유연 ×
- 느림
- 초기 투자
- 비싸게

47. 이미 Z세대는 Flexibility와 창의성을 기반으로
성장하고 있어 이를 극대화하는 접근이 필요
46
4. 교육적 관점 ① 접근과 대상 세대
노동력 대체 가능성 관점에서 접근
자동화
가능성
High
Low
- 단순
- 반복적
- 프로세스화
- 창의적
- 유연한
- 감성적
교육 방향
새로운 세대

48. Z 세대는 1995년에서 2009년 사이에 태어난
세대로 모바일 Native임.
47
[참조]
세대 진화
Baby
boomer
X 세대
Y 세대
Z 세대
1946
1964
1982
1995
- 1995 ~ 2009 사이 태어난 세대
- iPhone 등 스마트폰에 익숙해
Digital(Mobile) Native로 불릴 만큼
모바일에 익숙한 세대
• 항상 연결된 세대
• 모바일을 통해 세상과 접속
• 영상 및 적극적인 소통
- 85%가 35세 미만
- 항상 연결되어 있으며 스마트폰이
소통/삶의 중심
- 59%가 Internet이 Entertainment의
Main Source
Gen C
Gen Z

49. 항상 연결되어 있으며, 모바일 및
영상 중심의 콘텐츠 소비를 함.
48
[참조]
Gen C
Youtube 등 OTT를 통해서
최신/최고의 콘텐츠로 학습

50. Z세대는 독특한 그들만의 특징과 이제 노동시장에 진
입한다는 관점에서 성장하는 시장으로 주목받고 있음.
49
[참조]
차이점
구두의(Verbal) 시각적(Visual)
수동적(Sit & Listen) 능동적(Try & See)
지도(Teacher) 조율(Facilitator)
안정성(Job Security) 유연성(Flexibility)
지시(Commanding) 협업(Collaborating)
주어진 대로(Curriculum Centered) 스스로 배워가며(Learner Centric)
외우는(Closed Book Exams) 생각하며(Open Book World)
기존 세대 Z세대
특징
“스마트폰으로
항상 연결된”
(90%가 취침 시 옆에
스마트폰 두고)
“유튜브를 통한 영상
시청이 TV보다 더 많
은”
그들만의 언어가 있는
SLANGUAGE
...
글로벌 관점에서 이제
돈을 벌기 시작하는
세대라 주목받고 있음.

51. 50
4. 사례

52. Industrie 4.0은 공장 및 공급망 內 센서, 엑추에이터
및 기기 자체에 컴퓨팅 파워가 있으면서 연결을 통해
최적화 및 자동(율)화를 만들어 내는 접근
51
1. Industrie 4.0 ① 정의
Industrie 4.0과 4차 산업 혁명
※ Source : The Industry 4.0 revolution and the future of manufacturing execution systems(2016) Journal
of Innovation Management
Demand Side Supply Side
CPS(Cyber Physical System) CPPS(Cyber Physical Production System)
물리적인 사물에 컴퓨팅 파워와
설치형 소프트웨어를 결합한 것
기기 장치 자체도 컴퓨팅 파워가 있으면서 동시에 제조 및
공급망 전반에 걸쳐 센서와 엑추에이터 및 그 이상의 연결과
컴퓨팅 파워가 접목된 기기 장치, 공장 및 공급망을 의미
CPS(IoT)의 저변 확대 CPS 공급4차 산업 혁명
Industrie 4.0

53. 산업화는 기계화, 기계와 전자의 접목, IT와의 접목을
통한 디지털화 및 CPS가 적용되는 방향으로 진화전망
52
[참조] 산업의 진화
산업의 진화(Industrie 4.0)
※ Source : ‘The Factory of the future, Industry 4.0 – the challenges of tomorrow’ by KPMG(2016)
복잡성
혁신의 촉매가 되는 핵심 기술들의 발전
기계적
조립 공정
기계적
조립 공정
기계적
조립 공정
기계적
조립 공정
기계화 전자화 디지털화 CPS
기계 기계+전자 자동화
Cyber-physical
systems(CPS)
전자공학 전자공학 전자공학
IT와 접목,
CNC 등
IT와 접목,
CNC 등
물리적 프로세스가
네트워크와 연결
Artificial Intelligence
Robots/Actuator
Connectivity
Autonomy
↑
Automation
※ Source : 서울대 제어 및 동역학 연구실 홈페이지
Cyber Physical System
센서와 액추에이터를
갖는 물리시스템과
이를 제어하는
컴퓨팅 요소가
결합된 차세대
네트워크 기반 분산제어
시스템*
First mechanical
loom(1784)
First production
line, Cincinnati
slaughterhouse
(1870)
First programmable
logic
controller(PLC),
Modicom084(1969)
※ CNC : Computer Numerical Control : 기계를 만드는 기계인 공작기계를 자동화한 것이 NC 공작기계

54. 일본의 e-Factory는 공장을 좀 더 시각화 및 측정 가능
하게 하여 관리성을 높여 생산성 및 에너지 절감 지향
53
[참조] 일본의 e-Factory
일본의 e-Factory
생산성
(Productivity)
기술 적용의 이점
에너지 소모
(Energy Conservation)
운영률 향상
(Improvement of
Operating rate)
장비 대기시간 및 Tact time 감소,
설비 성능 향상, 및 리드타임 감소
에너지 소비 감소
(Reduction of energy consumption)
생산 효율성 향상
(Improvement of Production
efficiency)
제조시간 감소, 전체 시스템 운영
관점에서 에너지 공급 최적화
에너지 소비 효율성 증대
(Improvement of energy consumption
efficiency)
생산비용 절감
(Reduction of
product cost)
고효율 장비 적용, 전력 사용
관리력 향상
전력 절감 기술 확대
(Promotion of power-saving
technologies)
품질 손실 최소화
(Minimization of quality loss
문제 발생 빈도 및 생산 前 시간 낭비 감소,
불필요한 설비 운영 감소
에너지 낭비 최소화
(Minimization of energy loss)
e-Factory 콘셉트는 생산성 및 에너지
절감을 산업용 인터넷의 적용으로 달성
하도록 하는 것임.
- 산업용 인터넷과 같은 신규 기술의
적용으로 공장이 시각화(Visible),
측정화(Measurable) 및 관리 가능해
지도록 하는 것임.

55. Smart Factory는 全 공정이 연결된 총체적 관점에서
감지-판단-수행 등의 프로세스가 최적 운영되는 공장
54
② Smart Factory
Smart Factory
※ Source : 포스코 ICT
공장 내 설비와 기계에 센서(Measurability)가 설치되어
데이터가 실시간으로 수집, 분석되어 공장 내 모든 상황
들이 일목요연하게 보여지고(Visibility)고, 이를 분석해
목적된 바에 따라 스스로 제어(Controllability)되는 공장
자동화와 다른 점은 생산 현장은 이미 단위 공정 별 자동화, 최적화가 되어
있는 반면, 공정과 공정이 유기적으로 연결되어 있지 않음. 단위 공정간
연결하여 총체적 관점에서 최적화를 추구하는 것이 Smart Factory임.
Sourced by 포스코 ICT
- 제조 공장의 리소스(Resource)를 최적화해 사람에 의한 변
동 요소를 최소화하고, 데이터에 기반한 의사결정이 실시간
으로 이행되는 제조 운영 환경의 공장
• 여기서 리소스의 최적화란공장을 구성하는 인적·물적
자원요소의 가용성을 극대화해 비가동 요인이 배제되어
운영되는 조건을 의미함.
Sourced by Deloitte Anjin Review
Actuator
수행
Control
판단
Sensor
감지
- 생산 조건 변화, 실적 발생, 재고 위치 변경 등 생
산과 연관된 이벤트가 감지되어 유의미한 정보로
관리 되는 기능
- 감지된 생산 현황 정보에 의거한 의사결정(작업
지시 ·실행 등)
• 감지 정보와 의사결정 간에 매핑 정보가
업무 기준으로 사전에 정의 필요
- 판단 결과가 생산 현장에 반영되어 수행되는 기능
Industrie 4.0은 Smart Factory를 포함한 개념으로
4차 산업 혁명의 기반이 된 Concept임. 독일 정부가
제조업과 ICT의 접목을 기치로 만들었으며, 표준화
그룹까지 생성되어 운영 중에 있음.
Sourced by Wikipedia

56. Industrie 4.0을 위한 플랫폼 구조를 만들고,
연계 및 구체화를 위한 글로벌 표준화 작업에 들어감.
55
③ 글로벌 표준화
RAMI 4.0
Layer별 담당 분야 및 설명
Asset
Layer
실제 장비에서 얻을 수 있는 데이터(ex:센서, 구동장치, 기계 부
품, 문서 등)
Integration
Layer
실제 세상과 IT간의 인터페이스 기능을 담당하는 Layer. Asset
Layer의 HMI(Human Machine Interface) 담당
Communication
Layer
Information Layer로의 통신을 담당. 필요한 경우 실시간으로 네
트워크를 통해 직접 통신
Information
Layer
데이터 표현 및 접근(Access)를 담당
Functional
Layer
Asset Layer에 소속된 장비들과의 호환하는 기능을 액세스. 비
즈니스 프로세스(Business Process)의 기본적인 서비스를 담당
Business
Layer
실제 비즈니스 프로세스의 실현을 담당
*IEC 62264 : 제어 시스템 통합, IEC 61512 : 일괄 제어(Batch Control)

57. Industrie 4.0을 도입에 Driver와 Constraints가 존재
하며, Constraints 중 호환성과 표준화 및 보안에 대한
우려가 가장 높음.
56
④ 도입 기대와 우려
Industrie 4.0 도입 여부
- 자산 운영 최적화(Optimize asset utilization)
- 운영 비용 절감(Reduce operational cost)
- 노동 생산성 향상(Improve worker productivity)
- 근로 안전성 증대(Enhance worker safety)
- 신사업(Create new revenue streams through
new products and services)
- 안정성 증대(Improve sustainability)
- 고객경험 향상(Enhance customer experience)
- 호환성 및 표준화 우려(Lack of
interoperability or standard)
- 보안 문제(Security concerns)
- 불명확한 ROI(Uncertain ROI)
- 기존 장비와 접목(Legacy equipment)
- 기술적 불완전성(Technology immaturity)
- 정보 이슈(Privacy concerns)
- 전문가 부재(Lack of skilled workers)
- 사회적 이슈(Societal concerns)
Drivers Constraints
도입 여부
결정
※ Source : Industrial Internet of Things(2016) by world Economic Forum(2015)

58. 연결 및 축적된 데이터를 기반으로 가치 향상 및
비용 최소화의 Balancing을 가져가 수 있음.
57
[참조] 기대 효과
Ideation
- 효율성 증대(Increased efficiency<cost, time>)
- 근무 만족도 증대(Increased worker satisfaction)
- 안전/보안성 향상(Increased safety/security)
- 유연성 증대(Increased flexibility)
- 재고 최소화(Minimized stock levels)
- 환경 관점의 지속 가능성(increased eco-sustainability)
- 품질/수율 향상(Increased product/process quality)
- 매출 향상(increasing sales)

59. 58
[참조] 도입에 대한 우려
※ Source : Industrial Internet of Things(2016) by world Economic Forum(2015)

60. 제조 공장은 이미 공장 내 제어 운영에 있어
그 수준을 정의하여 적용해 왔었음.
59
2. 제조 현장에서는 ① 현황
공장 내 제어 운영에서의 기능적인 수준들
※ Source : MES (Manufacturing Execution System) 생산관리시스템 이란 무엇인가?
- 온도 센서 등 센서와 실제 동작
부분인 엑추에이션 등에 해당
- PLC와 RTU를 적용한 레벨로
Industrialized Input/Output 모듈
- SCADA 적용한 레벨로, 프로세스
내 정보를 수집·분석하여 운영자
스크린으로 전송
Manufacturing Line
Control Layer
MES
Planning Layer
ERP

61. PLC  SCADA  MES
60
[참조]
PLC
- Programmable Logic Controller로 산업
플랜트의 자동 제어 및 감시에 사용하는
제어장치로, 산업현장에서 기계 제어 등에
많이 사용됨.
- 입력을 프로그램에 의해 순차적으로 논리
처리하고 그 출력결과를 이용해 연결된
외부장치를 제어함.
- IEC 61131-3에 의해 표준화
SCADA MES
- Supervisory Control And Data Acquisition
로 산업 제어 시스템, 산업 공정/기반 시설/
설비를 바탕으로 한 작업공정을 감시하고
제어하는 컴퓨터 시스템임.
- 구성요소로 HMI(Human-Machine
Interface), 감시 시스템, 원격 단말기
(Remote Terminal Unit), PLC, 통신 시설, 다
양한 공정과 분석적인 기기 장치
- Manufacturing Execution System으로
실시간 모니터링, 제어, 물류 및 작업 내역
추적 관리, 상태 파악, 불량 관리 등에 초점
을 맞춘 현장 시스템

62. 그 수준의 구체화 고도화에 따라서 스마트
공장 단계를 정의했음.
61
② 진화 단계
Smart Factory 단계 정의
※ Source : 4차 산업혁명, 스마트공장에서 답을 찾다(2016 스마트공장 지원사업 참여기업 우수사례집)
단계 내용
고도화
IoT·CPS 기반
맞춤형 유연생산
- 설비, 자재, 시스템 유·무선 네트워크로 연결(IoT·CPS)
- 스스로 판단하는 지능형 설비, 시스템을 통한 자율적 공장 운영
- 전 제조 과정의 통합 운영
중간 수준 2
IT·SW 기반
실시간 자율제어
- 관리 시스템을 통한 설비 자동제어  실시간 생산 최적화
- 분야별 관리 시스템간 실시간 연동
• 개발 ↔ 생산 ↔ 자원관리
중간 수준 1
광범위한 생산 정보
실시간 집계·모니터링
- 설비 정보 자동 집계  실시간 공장 운영 모니터링, 품질 분석
- 분야별 관리 시스템간 부분적 연계
ex) 기준 정보·엔지니어링 정보 생성, 수주 정보  생산 계획
기초 수준
생산 이력 추적 관리
- 생산 실적 정보 자동 집계  자재 흐름 실시간 파악, 로트 추적(Lot-Tracking)
- 부분적 관리 시스템 운영(설계, 영업, 재고, 회계 등)
ICT 미적용 - 엑셀(Excel) 정도 활용, 시스템을 갖추고 있지 못한 상태
PLC, SCADA, MES
적용 범위와
수준에 따라
단계 설정 가능

63. 4차 산업혁명의 2 키워드인 연결성과 자동(율)화는
모니터링, 원격 제어 및 최적화를 넘어 자율화를 지향
62
[참조] 자동(율)화 단계
자동(율)화 로드맵
Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing
Control & Actuation Control & Actuation Control & Actuation
Optimization Optimization
Autonomy
- 내부 센서와 외부 소스를
통해 종합적인 모니터링
- 모니터링을 바탕으로 변화
에 대한 경고 및 알림 제공
- 모니터링 결과를 바탕으로
제품/서비스의 기능 제어
- 제어를 통한 동작
- Connected 환경이라면 원격
모니터링 · 제어 · 동작 가능
- 모니터링, 제어 및 동작의
결과를 제품/서비스 운영
최적화하는 알고리즘으로
先 세팅
- 알고리즘 결과에 따라 동작
- 자율적인 제품 운영 가능
- 상황에 맞게 스스로 모니터
링, 제어 및 동작하며 자체
조정 및 자동화
Source : Harvard Business Review(2014)
※ Cognition 확보한 Data로 지식을 생성하고, 사고와 경험과 감각을 통해 이해
Connectivity
고도화

64. 기업의 역량과 수준에 따라 다양한 수준임.
63
③ 사례
현장의 소리
※ Source : 4차 산업혁명, 스마트공장에서 답을 찾다(2016 스마트공장 지원사업 참여기업 우수사례집)
㈜대성아이앤지 생산팀 서재갑부장 ㈜연우 이기성차장
영신금속공업㈜ 박문서전무

65. Industrie 4.0은 현장 또는 공장을 넘어 적용
범위를 확대할 때 그 가치가 빛을 발할 수 있음.
64
④ 범위 확대
적용 범위
※ Source : 5G and the Factories of the Future(2015) by 5G PPP
Time
Critical
Non
Time
Critical
Factory 內
Enterprise 內
- 생산성 및 유연성 향상을 위한
기기간 즉시 소통
- 공장 내 부품, 기기 등 식별 및 추적
- 생산 프로세스 최적화를 위한 非
실시간성 센서 데이터 추적
- 거래 및 품질에 대한 이슈
- 주체(Enterprise, Supply Chain)간 안정적 공급-연계 및
보안과 관련된 Interconnection
- 주체간 부품, 기기 등 식별 및 추적
- 시뮬레이션·최적화를 위한 非실시간성 센서 데이터 추적
- 제품 Lifetime 관점의 모니터링 관리
현장
Factory 外
Supply Chain 間
고정
환경
연결
환경
모빌리티
언제 어디서나 접근 가능하며, 전문가가 그 현장에 없더라도
원격으로 지원 또는 처리가 가능함.
연결성 확대
공장 外 다른 공장, Enterprise 및 Supply Chain간 연계를 통해
Industrie 4.0 구현

66. 알서포트의 Remoteview를 통해 공장의 MES에 접속,
제어하여 언제 어디서나 모니터링 및 상황 대처 가능
65
⑤ 사례(Mobility)
현장 상황판을 모바일로 언제 어디서나 확인 및 제어

67. 자동(율)화의 레벨도 높이고, 범위도 확대하며
그 성과를 확대시켜 갈 수 있음.
66
④ 범위 확대
Smart Factory 적용 단계 및 범위 확대
Factory 內현장 Factory 外
Level 4
Level 1
Level 2
Level 0
Level 3
중간수준2
기초 수준
중간수준1
고도화
기존
Smart Factory
Solution
커버 범위

68. 67
5. 제언 ① 개요
- 4차 산업혁명은 Connectivity, A.I., Robot의 발전이 기계 노동력의 자동(율)화로
사람들의 삶, 경제 및 사회적 변화를 야기시키는 것임.
- 4차 산업혁명은 지금부터 준비해서 장기간에 걸쳐 성장시켜야 할 Agenda
• 인간-기계가 협업할 수 있는 교육 및 산업 환경 정착이 필요
• 사람들의 생활에 녹아들 수 있도록 문화와 인프라에의 지속적 투자 필요
- 이를 위해서 원격 근무 및 부분적 자동화로부터 삶의 방식에 변화를 추구하며
통신 인프라(5G 및 IoT) 및 A.I.와 로봇에 대한 지속적인 투자와 적용이 필요함.
- 그 모습은 이미 적용되고 있는 제조산업에서 의미를 찾을 수 있을 것임.

69. Connectivity, A.I., Robot 영역에 대한 투자와 이를 위
해서는 제조업 및 기존 대·중·소 기업 분류 없는 투자
지원이 필요
68
[참조]
산업 영역
Connectivity
A.I.
Robots
다양한 산업의
원격화 지원
5G의
빠른 적용
Algorithm
Data Infra
(확보,저장 등)
제조업 확대
다양한 산업의
로봇 적용
기업 분류
대기업
중소 기업
인프라 투자
기존 산업
적용
제조 영역의
새로운 전개
Creativity Startup

70. 값 비싼 스포츠카도 잘 닦인 고속도로와
주유소가 완비될 때 그 가치를 발휘할 수 있음.
69
[참조] 접근

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