·소득공제 혜택은 소득의 유형(근로소득, 사업소득), 공제 항목 등에 따라 달라질 수 있습니다.
· 2023년 1월 1일자 소득세법 개정으로 '소득세 과세표준 구간'이 조정되었습니다.
투자핵심노트
제조 현장에 고객 맞춤형으로 차별화되고 최적화된 스마트 팩토리 플랫폼을 제공합니다
제조 현장에 고객 맞춤형으로 차별화되고 최적화된 스마트 팩토리 플랫폼을 제공합니다
2019년 7월 설립한 ㈜SMT Vision(이하 ‘에스엠티비전’)은 솔루션 기반의 IT 전문기업으로 제조현장에 MES, ERP, AI, 공장자동화, FEMS 및 IoT 솔루션 등을 통합한 ‘통합제조시스템’부터 업체에 ‘맞춤화된 솔루션’까지 스마트팩토리 시스템을 구축·컨설팅하고 있습니다.
스마트팩토리는 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장으로서 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치하여 공정 데이터(process data)를 실시간으로 수집·분석하고 스스로 제어할 수 있게 만든 미래의 공장입니다. 이처럼 ‘제조업의 미래는 곧 스마트팩토리이다’라고 해도 과언이 아닙니다. 과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색이나 설비의 소리를 듣고 경험에 의해 문제들을 해결했습니다. 하지만 고령화, 고학력화에 따른 제조업 기피로 제조업체의 인력난이 심화됨에 따라 숙련공들이 점점 줄어들면서 문제 발생에 제대로 대응이 어려워지고 있는 실정이며, 제품의 라이프 사이클이 단축되고 있고 맞춤형 대량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계가 요구되고 있습니다. 이에 따라 공장에 자동화 및 최적화 기술을 도입하지 않으면 생산량·품질·경쟁력 등 다양한 측면에서 제조업체의 성장에 한계를 초래하게 됩니다.
스마트팩토리는 현대 제조기업이 지속적인 성장과 경쟁력 유지를 위해 꼭 도입해야 하는 중요한 전략적 투자라고 할 수 있습니다. 에스엠티비전은 제조업 분야의 현실적 문제 해결을 위하여 기술혁신과 개발을 통해 공장에 자재 입고부터 출하 및 데이터 분석·모니터링까지의 전체 제조 공정의 자동화, 자동화 장비와 솔루션의 유기적 연동, 실시간 종합 상황실 구축 등 제조현장에 고객 맞춤형으로 최적화된 스마트팩토리 시스템(S-FACTORY)을 제공하고 있습니다.
* S-FACTORY 시스템 구성
에스엠티비전의 S-FACTORY는 다양한 스마트공장 솔루션을 하나로 통합하여 제공하는 올인원 솔루션으로 MES 생산관리시스템, VISION 시스템, S-AUTO 시스템, SIGS 시스템, RFID 시스템으로 구성되어 있습니다. ❶ MES 생산관리시스템은 제조현장 중심의 생산, 품질, 설비, 물류 등 자동화 장비와 솔루션을 유기적으로 연동하여 생산 활동의 전반적인 LOSS를 최소화하여 공장 운영 최적화를 지원하는 제조실행 시스템을 제공하며 ❷ VISION 시스템은 제품의 품목 자동인식 및 품질검사 기능으로 노동력 대체 및 육안 검사에 의한 오류 방지, 불량 유형 분석등에 활용됩니다. ❸ S-AUTO 시스템은 로봇, 센서, AGV 등 현장에서의 필요한 기술을 활용하여 자동 적재 및 물류 이동시스템을 제공합니다. ❹ SIGS는 IoT Data Gathering 시스템으로 공정 현장에서 센서 데이터를 기반으로 외부에 통계, 차트, 알람 등 통합모니터링을 제공합니다. ❺ RFID 시스템은 RFID를 이용한 실시간 자재 및 제품 입출고 관리, 모바일과 연동하여 시간과 공간 제약 없이 모니터링이 가능한 핵심 기능을 수행합니다(자세한 내용은 ‘사업내용’ 참조) S-FACTORY의 경쟁력은 ❶ 100% 자체 솔루션 및 장비기술 보유 ❷ 다양한 업종에서 사용 가능한 One-Stop Full Package 솔루션 제공 ❸ 사용자 중심의 솔루션 커스터마이징 서비스 제공 ❹ Web, 설치형 버전으로 솔루션의 편리하고 자유로운 사용 환경을 제공할 수 있다는 점입니다. 특히 공장에 자재 입고에서부터 출하, 데이터 분석 및 모니터링까지 전 공정을 아우르는 One-Stop Full Package 솔루션 제공은 S-FACTORY의 핵심 경쟁력이라고 할 수 있습니다.
에스엠티비전의 S-FACTORY 구축 전략은 국내 제조기업 전체를 타겟으로 기초∼고도화까지 단계별로 시스템을 구축하는 것입니다. 기초레벨은 MES 솔루션 도입 단계, 중간1레벨은 공정 데이터 자동수집 및 분석관리 단계, 중간2레벨은 공정 자동제어 단계, 고도화 레벨은 디지털 모델 기반 통합관리시스템을 구축하는 최종 단계이며 단계별 구축 기간은 최소 4년 이상 소요됩니다. 이러한 전략은 스마트 팩토리 초기 구축 후 추가적인 고도화 과정이 필요하고 단계별로 유지보수가 필수적으로 뒤따르는 비즈니스 구조이기 때문에 가능합니다.
스마트 제조분야의 시장규모는 국내의 경우 2027년 기준 137조178억원, 해외의 경우 2027년 기준 2,329조8,600억원까지 성장할 것으로 예상되며, 이 중 MES·SCM·로봇·공정제어 등 애플리케이션 분야의 성장이 압도적으로 높을 것으로 전망되고 있습니다.
수익모델은 ❶ 스마트팩토리 시스템 구축 비용(기초 레벨∼고도화 레벨)과 ❷ 시스템 운영 및 유지보수비로 구성되어 있습니다. 이는 스마트팩토리 구축 및 단계별 고도화, 유지보수까지 필수적으로 이어지는 장기적인 수익구조로 잠재 고객기반의 안정적이고 지속적인 수익 창출이 가능한 모델입니다. 시스템 구축의 신규 타겟 대상은 스마트팩토리 미도입 업체(177,962개), 기초단계에서 중간단계 레벨업 업체(23,040개), 중간단계에서 고도화단계 레벨업 기업(6,540개)이며, 시스템 운영 및 유지보수는 단계별로 시스템을 구축한 기업을 (잠재)매출 대상으로 하여 도입 솔루션 견적 기준의 1%를 수익으로 책정하고 있습니다.
그동안 에스엠티비전은 100% 자사 기술을 활용하여 기술 고도화와 독보적인 경쟁력을 통해 안정적인 성장 기반을 확보해 왔습니다. 2020년∼2023년까지 다양한 제조업종에 스마트팩토리 54건, AI스마트 팩토리 6건을 구축하였으며 특히 2023년에는 R&D 정부지원 과제사업 1건을 수주하는 성과를 얻었습니다. 또한 ‘S-FACTORY 고도화 및 인공지능시스템’, ‘SIGS(데이터 무선 송수신 IoT&데이터 분석·처리 통합 시스템)’, ‘비전 시스템 및 협동 로봇을 연결한 자동화 시스템’ 개발 등 총 6건의 프로젝트 및 연구 개발 성과를 얻었으며 ‘실시간 펀칭기 마모검사장치’에 대한 특허와 ‘S-MES 저작권’, ‘S-FACTORY AI 저작권’을 획득하였습니다.
앞으로도 매출 목표 Target 시장을 선점하고 매출액 달성을 위한 지속적인 활동(세미나, 비즈니스 파트너사 모집 등)을 통해 빠르게 스마트 팩토리 시장을 점유해 나갈 계획입니다. 특히 SIGS(데이터 무선 송수신 IoT&데이터 분석·처리 통합 시스템) 등 사업 다각화를 추진하여 판매 시장을 선점·확대하고 글로벌 스마트 팩토리시장 진출에 따른 해외시장 매출 추가 확보 등을 통해 2024년 45억, 2025년 70억, 2026년 100억원의 매출을 달성하여 연평균 매출액 15.9% 이상의 성장을 만들어나갈 계획입니다.
또한 3개년 전략으로 2024년에는 ‘제품 사업화 및 고도화’를 위해 국내 스마트팩토리 60여개 공급, 스마트팩토리시스템 솔루션 및 하드웨어 부문 기술 추가 보유, 모바일·웹 원격 모니터링 등 보이는 공장 제공을 추진할 계획입니다. 2025년에는 ‘솔루션 패키지화 및 기업 브랜딩’ 전략으로 스마트 팩토리 유지보수 사업 및 기초수준 고객 대상 고도화 사업 진행, 스마트 팩토리 쇼룸 개설, 스마트 팩토리 솔루션 패키징 및 브랜딩, IoT장비 고도화 및 AI 심층 강화 학습, 국내 IoT 관련 전시회 참가 및 바이어 발굴에 집중할 것이며, 2026년에는 ‘목표 시장 범위 확대’를 위해 AGV·파렛타이징 로봇 자체 개발, 디지털 트윈 개발 파트너 확보, MES 다국어 서비스 번역 개발, 베트남·CES 등 해외 4차 산업 전시 참여를 통한 해외 시장 진출을 추진할 계획입니다.
에스엠티비전은 스마트팩토리 분야에서의 독보적인 기술력 1위 기업의 명성을 기반으로 성장 기반 구축과 점유율을 확대하여 국내 제조업 시장에서의 스마트팩토리 점유율 5%를 달성하고 글로벌 시장 진출을 통해 지속성장 기반을 확립한 후 2030년 상장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
에스엠티비전은 스마트 팩토리 시장의 패러다임을 선도하는 상장 기업으로 성장해 나갈 것입니다.
과거에는 숙련된 작업자가 원료의 색이나 설비의 소리를 듣고 경험에 의한 문제 해결을 했지만, 심각해지는 인력난으로 인해 숙련공들이 점점 줄어듦에 따라 문제가 발생할 때 제대로 대응하기가 어려워지고 있음
제품의 라이프 사이클이 단축되고 있고, 맞춤형 대량생산으로 변화하면서 가볍고 유연한 생산 체계가 요구되고 있음
솔루션
제조업 혁신 방안 - 스마트 팩토리 구축
전후 공정간 데이터를 자유롭게 연계하고 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석
의사결정하는 데이터 기반의 공장 운영체계를 갖춤으로써 생산현장에서 발생하는 현상과 문제들간의 상관관계를 쉽게 파악
숙련공들이 경험으로 얻은 노하우를 데이터화함으로써 누구나 쉽게 활용 가능
IoT를 활용한 설비관리로 설비의 현재 상태를 실시간으로 진단하고, 수집한 데이터를 분석하여 문제가 발생할 가능성이 있는 설비의 원인을 찾아 사전에 조치 가능
※ 스마트팩토리란?
설계 및 개발, 제조 및 유통 등 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장
공장 내 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치하여 공정 데이터(process data)를 실시간으로 수집하여 공장 내 모든 상황들이 일목요연하게 보여지고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 만든 미래의 공장(4차 산업혁명의 핵심)
경쟁력
기술 경쟁력
① 100% 자체 솔루션 및 장비 기술 보유
② 다양한 업종에서 사용 가능한 One-Stop Full Package 솔루션 제공
③ 사용자 중심의 솔루션 커스터마이징 서비스 제공
④ Web, 설치형 버전 제공으로 솔루션의 자유롭고 편리한 사용 환경 제공
차별화된 경쟁력을 기반으로 다양한 산업 분야에 적용 가능한 통합 솔루션 보유
국내 S-FACTORY 적용 분야
경쟁사 대비 차별화
SMT Vision의 S- FACTORY 시스템은 공장에 자재 입고에서부터 출하 및 데이터 분석·모니터링까지의 전 공정을 아우르는 One-Stop Full Package 솔루션을 제공
사업내용
1. 사업 영역
다양한 제조 현장에 특화된 통합 제조 운영관리 시스템 구축
※ 시스템별 핵심 기능
RFID 물류시스템
RFID를 활용한 실시간 자재 및 제품 입출고 관리, 모바일과 연동하여 시간과 공간 제약 없이 모니터링 가능
MES 생산관리시스템
제조 현장 중심의 생산, 품질, 설비, 물류 등 자동화 장비와 솔루션을 유기적으로 연동하여 공장 운영 최적화에 필요한 제조 실행 시스템
VISION 시스템
육안 검사에 의한 오류 방지 및 노동력 대체, 불량품 선별 로봇 시스템과 연계, 불량 Data Ai 활용 양품 레시피 제공
SIGS
Data Gathering 시스템으로 공정 현장에서 센서 Data를 기반으로 외부에 통계, 차트, 알람 등 통합 모니터링 제공
S-AUTO 시스템
로봇, 센서, AGV 등 현장의 필요한 기술을 활용하여 자동 적재 및 물류 이동 시스템 제공
공정 최적화
기본적인 Ai 학습 데이터 외에도 공정 현장에서 실시간으로 수집되는 Data를 기반으로 분석하고 학습하여 최적의 의사결정을 지원
2. S-FACTORY 구성
스마트팩토리를 처음 도입하는 기초 수준 기업에 적용
MES 프로그램과 바코드 시스템, 생산 현장에서 터치 PC를 이용한 실시간 모니터링 등으로 구성
공장 내에 아날로그 생산정보를 디지털화하고 제품 LOT별 생산이력 관리가 가능한 솔루션
공정에서 수집 분석된 생산정보를 토대로 원인과 해결책을 시스템이 스스로 판단하여 실시간으로 공정을 제어해 최적화시키고 유기적으로 정보를 공유하며
IoT, CPS 기반의 완전한 지능형 공장시스템으로 고객 요구에 즉시 대응할 수 있는 고도화된 시스템
구성 요소로는 RFID, 센서, 모니터링 제어, 비전시스템, 로봇, 인공지능, 챗봇 등을 사용하며 현장 작업자의 입력을 최소화한 생산공정을 실시간으로 자동 관리하는데 적합한 솔루션
3. S-FACTORY 시스템의 핵심 기술
제조 현장에서 자재∼출하까지 각 공정별 다양한 특화 시스템을 제공
RFID 물류 자동화 시스템
RFID 기술을 활용하면 제품에 부착된 RFID TAG를 자동 인식하여 별도의 수기 입력 없이 실시간 자동 입출고 및 자동 출하 관리 가능
DATA 수집 · 분석 모니터링 시스템
현장에서 실시간으로 수집한 데이터를 인공지능 AI기술을 기반으로 분석하여 공정 제어 및 모니터링 가능
향후 디지털트윈(가상 공장)기술을 활용한 실제 공장 환경을 실시간으로 모니터링하는 기술 적용 예정
비전 검사시스템
기존 육안 검사에 의존하던 품질검사를 비전 검사시스템으로 대체하여 품질 검사 인원 감축 및 휴먼 에러 방지 효과 기대
AI 학습 기능을 탑재하여 제품의 불량 유형 분석 및 품질 레시피 제공
비전&로봇 물류자동화
비전과 로봇을 활용하여 품질검사 자동화
제품 적재 및 이동 시 사람 대신 로봇을 활용하여 안전사고 방지와 생산성 향상
4. S-FACTORY 시스템의 솔루션
S-MES 솔루션
① 구현 기능
S-MES는 업종별 특화 MES 솔루션으로 제조현장 중심의 현장 운영 및 자동화 등 생산 활동의 전반적인 LOSS를 최소화하여 공장 운영 최적화를 지원하는 제조실행시스템
② 특징
a. 출력 양식 업체별 커스터마이징 가능
중요한 레포트와 대시보드 같은 결과물의 출력 양식을 사용자가 직접 수정 가능
번거롭게 개발자를 거치는 중간과정 없이 업무에 즉시 적용 → 유연한 작업 환경 경험
<엑셀 데이터 호환성 향상>
기존 엑셀 데이터를 손쉽게 MES에 연동 가능
엑셀 양식을 그대로 사용하여 데이터 입력 및 관리 효율화를 향상
엑셀 파일 업로드/다운로드 기능으로 데이터 백업 및 이관 편의성을 제공
* S-MES 기술문서관리 화면- 엑셀문서양식을 폴더별, 파일별 저장할 수 있는 화면
<엑셀 기반 입력방식을 통해 확장성 확보>
기존 엑셀 데이터를 손쉽게 MES에 연동 가능
엑셀과 유사한 인터페이스로 기존 엑셀 방식에 익숙한 사용자에게 친화적인 환경을 제공
엑셀 기반 입력 방식 도입(이미지 삽입 등)을 MES에 구현하여 사용자 활용도를 향상
* S-MES 검사 성적서 화면- 등록한 엑셀문서 양식을 불러와 자유롭게 수정 가능
b. OCR 기능
수기로 작성된 서류를 사람이 직접 확인하여 시스템에 입력하는 방식이 아니라 OCR 스캔을 통해 서류의 텍스트 정보를 추출하여 솔루션에 자동으로 입력해주는 기능
다양한 서식 이미지에서 텍스트 정보를 추출하여 빠르고 정확하게 인식
다양한 환경에서 적용할 수 있는 최적의 사용 편의성을 제공
모든 서식을 사용자의 입력없이 OCR 기술을 활용하여 자동입력 처리 가능
c. 사용자 입력 간소화를 위한 문서작업 환경
word, Excel의 간단한 문서화 및 데이터화로 데이터 가공의 효율을 높임
S-Factory와 Excel간의 데이터 상호 교환으로 더욱 효율적인 관리 환경 제공
사용자는 데이터를 더 쉽게 시각화하고 분석할 수 있으므로 수작업으로 인한 오류 가능성을 줄여줌
사용자의 입력을 최소화하고 간편화 → 사용자 편의성 증대
d. 사용자의 유연한 메뉴 설정 및 효율적인 권한 지정
사용자가 개발자를 통한 수정 없이 추가 및 삭제하여 메뉴 구성 가능
부서별 권한 부여를 통해 부서별 비공개 정보를 보호하고 효율적인 메뉴 구성 가능
미리 설정해둔 프로젝트명으로 사용자가 자유롭게 메뉴 추가, 삭제 가능
메뉴 추가 후 원하는 폴더로 이동 시 경로가 설정되어 관리 가능
e. 개인정보보호시스템
암호 알고리즘을 통해 데이터의 무결점 및 기밀성을 유지
패스워드 암호를 통해 데이터베이스에 저장된 사용자 인증 정보를 안전하고 보관
비밀번호는 암호화된 형태로만 저장되며, 실제 직접 확인할 수 없도록 하여 사용자의 개인정보를 최대한 보호
③ 구축 사례
S-FACTORY AI
① 구현 기능
a. 최적의 공정조건 레시피 제공
다양한 공정 조건 및 외부 요소 데이터를 분석 및 평가하여 최적의 공정조건 레시피 제공
* 최적 공정조건 예측 프로그램 화면
b. 설비 예지 보전
월별 설비별 건강도 측정 데이터 제공
실시간 설비데이터 수집 → 상관관계 분석
다양한 시각화 차트 제공
설비에 대한 유지보수 시점 및 고장 사전 진단
* 설비 예지 보전 프로그램 화면
c. 수요 예측
전체 수요, 품목군별 수요예측 분석 제공
품목군별 매출 점유율, 월별 예상 점유율 차트 제공
* 수요 예측 프로그램 화면
② 특징
a. 최적공정조건 분석
제조데이터 분석 기반 효율적 생산환경 제공
현상분석 및 공정품질 예측
최적품질 제품 생산을 위한 공정 조건 최적화 분석 및 가이드라인 제공
생산현장 내에 있는 다양한 설비와 아이템, 작업 방식과 조건이 존재하며 외부적인 요인으로 인해 제품 품질에 직간접적으로 영향을 주기 때문에 최적조건 분석 AI 솔루션은 현장의 다운타임을 최소화하고, 발생한 문제들의 원인을 보다 명확하게 규명하며, 트렌드를 분석하여 보다 빠르고 안정적인 양품 생산 조건을 적용할 수 있도록 지원
※ 적용 사례
대상: 도장·도금업종
목표: AI 분석을 통한 최적설비공정조건 예측 시스템 구축
전체 공정 중 전체 생산량의 70%를 책임지는 핵심 공정에서 중요한 공정조건 설정이 작업자의 노하우에 의존하여 설정하고 있어, 휴먼에러 및 불량 발생에 많은 영향을 주고 있음
설비로부터 다년간 수집되고 있는 핵심공정조건(온도, 진동등) DATA와 숙련된 작업자의 오래된 노하우와 현장의 온습도센서를 추가적으로 설치하여 불량데이터들과의 상관관계를 분석하고 학습시켜 품목별로 불량률이 가장 적은 최적의 설비조건을 예측 제시하고, 이를 제어에 적용하여 불량률 감소 및 생산성을 향상
구축
· 공정조건 통계모델 시각화(추이도)
· 공정조건/외부조건 시각화
도입효과
b. 설비 예지보전
설비관리 효율화 개선을 통한 패턴 모니터링 가능
설비를 통한 이상값 분석 사전 관리 가능
생산현장 내에 다양한 설비에 대하여 설비 보전 업무 담당자와 관리자를 위한 예방정비 및 설비에 고장 발생 시 이상 원인분석과 신속한 설비관리 업무를 적용할 수 있는 제조 설비 예지보전 AI솔루션
※ 적용 사례
대상: 박스 인쇄 업종
목표: AI 분석을 통한 설비 예지보전
설비장치의 이상징후를 사전에 파악하여 각 이상 징후에 맞는 변수 중에서 나타나는 대량의 변수로 인한 설비의 고장 및 정지가 발생함
기계학습과 시계열 분석방법을 이용하여 일정 시간 이전에 고장 예측→ 생산 관리 및 계획, 설비 유지보수에 도움
구축
· 고장 예측 정규 분포도
· 고장 예측 산출
도입효과
c. 수요 예측
상품의 시계열적인 판매량 패턴을 반영하여 유사상품 군집화
외부 데이터 및 내부 데이터 등 수요인자 분석을 기반으로 하여 통계적 상품 수요 예측 가능
전략적으로 판매 수익의 계획을 세울 수 있도록 주문, 구매, 매출 매입 등 고객 수요를 파악할 수 있는 기능을 제공하며, 결품 최소화를 통한 LOSS 감소, 과다 재고로 인한 제품 폐기 최소화, 최적의 분석데이터에 의한 매출/이익 극대화를 추구할 수 있는 솔루션
※ 적용 사례
대상: 사출 업종
목표: AI 수요예측 시스템 구축
기존 사용하고 있는 ERP시스템에서 수주정보, 매출정보 ,재고량, 생산내역 등의 데이터 및 신규로 특일정보, 기후정보, 분양정보를 수집하여 머신 러닝학습을 통해 기간별 업체별 수요예측을 하고
이를 생산계획 등에 반영함으로써 납기 단축에 따른 고객만족도 향상과 적정 재고로 인한 재고 비용 절감 등의 효과 도출
구축
· 품목군별 수요예측 분석
· 수요예측 샘플데이터 산출
도입효과
수요기반 공급
수요기반 운영은 공급을 기반으로 재고를 밀어내기보다는 예측을 기반으로 재고를 관리
채찍효과(Bullwhip Effect)
부정확한 예측은 잘못된 재고할당으로 이어지고 공급망 단계별로 비효율성을 더욱 악화시킴
재고 운영
수요 변동성을 줄이면 재고수준을 낮추고, 재고 회전율을 높여 운영비율을 줄임
고객 기대 충족
과거 구매패턴과 함께 다양한 시그널을 기반으로 고객수요를 예측하는 것은 비즈니스에 매우 중요
5. S-FACTORY 시스템의 하드웨어 기술
RFID 기술
실시간 RFID 재고관리 및 자동 출하 관리 시스템, 출하 물품 일괄 처리 및 운송 추적 가능
- UHF 바코드를 발행하여 제품에 부착 후 UHF RFID를 활용하여 실시간 수량 파악 및 데이터 추적
- 창고 입구 또는 회수 입/출입구에서 제품의 데이터를 자동스캔하여 미등록 출하 물품 검출 가능
- 모바일로 실시간 트럭 정보 및 출하 데이터 확인 가능
※ 적용 사례
대상: 침구 제조 업종
목표: RFID 시스템
현장 재고의 REAL TIME 데이터 현황을 파악하여 고객의 요구 납기 만족
현장변화에 따른 신속 정확한 대응 체계 구축
제품의 생산 및 사용량에 따른 실시간 재고관리 시스템 구축
구축
도입효과
재고관리 효율화
RFID 태그가 부착된 제품이나 자산을 실시간으로 추적할 수 있어 재고 현황을 정확하게 파악
인건비 등 운영비용 절감
수작업에 의존하던 많은 프로세스를 자동화함으로써 인건비 절감
속도 및 효율성 증대
RFID 시스템은 바코드보다 빠른 속도로 데이터를 읽을 수 있어 프로세스의 속도와 효율성 증대
고객서비스 개선
실시간 재고 정보와 제품 위치 파악이 가능하여 고객에게 정확한 정보를 제공하고 서비스 품질을 향상
비전시스템 기술
공정 작업자가 비전 알고리즘에 대한 이해 없이도 손쉽게 비전검사를 할 수 있고, 기존 룰(Rule) 기반에서 해결하지 못하는 비정형 불량(크랙, 훼손, 얼룩 등) 검사나 비정형 객체 분류 등이 가능
- 전문지식이 없어도 이미지 데이터를 사용 및 학습시켜 비전문가도 검사 가능
- 양품 시료만을 학습시켜 불량 시료를 자동으로 검출, 모듈 방식의 도구를 사용하여 Rule Base와 연계 검사 가능
※ 적용 사례
대상: 도장·도금업종
목표: 비전시스템 기술
제품검사 시 비전시스템 기술 적용으로 불량률 감소 및 품질 향상
불량제품 납품 예방을 통한 고객 만족도 향상 → 매출 증대 기대
구축
도입효과
품질 향상 및 불량률 감소
비전시스템으로 제품 결함을 일관되게 감지하여 품질 향상과 불량률을 낮춰 제품 신뢰성을 제고
생산성 증대
자동 인식과 검사를 통해 작업 효율성이 높아지고, 생산 라인의 속도와 처리량 향상
속도 및 효율성 증대
정확한 불량 감지를 통해 재작업률과 폐기물을 줄여 재료비와 노무비를 절감
고객서비스 개선
일관된 품질 관리로 고객 만족도를 높이고 기업 이미지를 개선
데이터 수집 및 분석 시스템 기술 (SIGS)
센서를 통한 데이터 수집 및 제어시스템을 무선 송/수신기로 가능하도록 구성
- 다수의 센서 동시 연결&다양한 데이터 연동 가능
- 통신이 지원되지 않는 설비 데이터도 수집 가능
- 디바이스-서버 간 표준 프로토콜 지원 SDK, API 구성으로 타솔루션과의 연계 확장성
- 485통신, WIFI, LTE 등 다양한 통신 지원, 장거리에도 안전하게 사용할 수 있는 무선 센서 방식 지원
① 데이터 수집 장비(Data Gathering)
데이터 무선 수집 IoT 디바이스
스마트 팩토리 제조 공정 데이터 통합 수집·관리 시스템 구현
② 데이터 수집 및 분석 시스템 기술 활용분야
로봇 활용 물류자동화 기술
피킹로봇, 포장 로봇, 무인운반차(AGV)를 활용한 기업의 물류 및 생산프로세스 최적화
- 자동화된 피킹 및 포장 : 컨베이어 벨트 및 로봇 암을 활용하여 제품을 효과적으로 이동 및 배치 가능
- 생산성 및 효율성 향상 : 인력 투입을 줄이고 작업프로세스의 효율 향상 및 생산성 향상
- 안전 및 정확성 향상 : 안전 기능과 센서를 통해 주변 환경을 모니터링하여 안전 보장 및 출하 정확성 향상
* 대표적인 활용사례
※ 적용 사례
대상: 프레스·분체도장 업종
목표: 로봇을 활용한 물류 자동화
물류 작업의 자동화를 통해 작업 속도와 시간당 생산량 향상
인건비 절감 및 작업 효율성 향상을 통한 운영 비용 절감
제품 적재 및 이동 시 로봇을 활용하여 안전사고 방지 및 생산성 향상
반복적인 작업을 빠르고 정확한 수행을 통한 작업 속도와 효율성 향상
구축
도입효과
속도, 정확도 향상
물류 작업의 자동화를 실현하여 작업 속도를 향상시키고, 시간당 생산량을 증대
안전사고 방지
위험한 환경에서도 사람 대신 로봇을 활용함으로써 안전사고를 방지하고 생산성을 향상시킴
인력의존도 감소
반복적이고 단순한 작업을 자동화하여 해당 작업을 수행하는 인력의 수 감소
고객서비스 개선
로봇은 사람보다 더 빠르고 일관되게 작업을 수행할 수 있어, 전체적인 작업 속도와 효율성을 향상시킴
수익모델
비즈니스 모델
스마트팩토리 구축 후 단계별 고도화 및 유지보수가 필요한 장기적인 비즈니스 구조 : 잠재 고객기반, 안정적인 사업구조 → 지속적 사업 창출
수익 구조
시장 규모
국내·외 시장 규모
① 국내 시장 규모
국내 스마트 제조시장은 2027년 기준 137조178억원까지의 성장이 예상되고 있음
<2021∼2027 스마트 제조업 국내시장 전망>
(단위: 백억원, 1달러=1,370원 기준)
* 출처: 중소기업 전략기술로드맵(24.04.18)
* 분야별 스마트 제조업 시장 규모
(단위: 백억원, 1달러=1,370원 기준)
② 세계 시장 규모
글로벌 스마트 제조시장은 2027년 기준 2,329조 8,600억원까지의 성장이 예상되고 있음
<2021∼2027 스마트 제조업 세계 시장 규모>
(단위: 억만달러)
* 출처: 중소기업 전략기술로드맵(24.04.18)
* 분야별 스마트 제조업 시장 규모
(단위: 백만달러)
목표시장
국내 제조기업의 스마트 팩토리를 단계별(기초∼고도화) 시스템으로 구축
<국내 스마트팩토리 도입 현황>
* 출처: 스마트 공장 추진단 (중소벤처기업부)
* 2020년 기준 국내 스마트팩토리 도입 수준 현황
사업성과
다양한 제조업종의 시스템 구축, 정부 과제 및 지원사업 수행을 통해 스마트 기술력 확보
사업 수행에 따른 다양한 제품 출시
스마트팩토리 구축 성과
☞ APPENDIX의 ‘구축 성과(사례)’ 참조
프로젝트 및 연구개발 성과
제조업의 혁신을 위한 스마트 팩토리 핵심 기술을 현장에 접목하여 차별화·최적화·맞춤형 서비스 제공
❶ 서울대, 삼육보건대와 농촌진흥청 스마트 팜 R&D 프로젝트 수행
❷ S-FACTORY 고도화 및 인공지능시스템 개발
❸ 데이터 무선 송수신 IoT&데이터 분석·처리 통합 시스템 개발 (SIGS)
❹ RFID를 이용한 자동 창고관리 및 출하시스템 개발
❺ 제품 자동인식 및 불량 자동 검출 비전시스템 개발
❻ 비전시스템 및 협동로봇을 연결한 자동화 시스템 개발
3개년 매출액 추이
R&D사업 성과(진행중)
서울대, 삼육보건대와 함께 농촌진흥청 스마트팜 R&D 프로젝트 수행
- 농림청 작물 표현체 데이터 자동 확보 기술 연구 개발
※ 참고
❶ SMART FARM이란?
정보통신기술(ICT)을 활용해 원격으로 시간과 공간의 제약 없이 작물의 생육환경을 관측하고 최적의 상태로 관리하는 과학 기반의 농업
❷ 스파트팜 시장 전망
국내 스마트팜 시장은 2020년 2억4,000만 달러에서 2025년 4억9,000만 달러로 성장 전망
국내 스마트팜 및 자동화 시장은 논밭 중심의 전통적인 영농 환경 악화에 따라 고소득 작물의 안정적인 재배가 가능한 비닐하우스‧식물공장을 중심으로 성장 중
❸ 2024년도 정부의 스마트팜 지원 사업 현황
’24년도 청년 창업형스마트 농업 단지 구축(신규, 300억원)
’24년도 농업의 디지털 전환을 위한 사업, 그린바이오첨단 분석시스템 구축 (신규, 50억원)
’24년도 스마트농업보육센터 (25억원)
’24년도 보령시, 스마트원예지원 사업 (187억원)
특허, 저작권 등
① 특허 및 저작권
② 기타 인증 획득
향후 사업 계획
3개년 사업 로드맵
목표 시장 및 매출 목표
① 목표 시장
② 매출 및 수익 목표
연평균 매출액 43% 이상 성장 예상
- IoT&Sensor 데이터 분석관리 시스템(‘SIGS’) 등의 사업 다각화로 판매 시장을 선점·확대하여 매출 증가 및 수익 극대화
- 글로벌 스마트 팩토리시장 진출로 추가 해외시장 매출 확보
예상 영업이익률 25% 이상 증가 예상
- 통합제조플랫폼(‘S-FACTORY’) 본격 사업화를 통해 생산성 극대화
- 개발기간 단축으로 원가 경쟁력을 확보 → 영업이익률 증가
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