세계 제조선도국가(독일, 미국, 일본, 중국 및 한국)를 중심으로 제조강국 실현을 위한 경쟁이 치열하게 전개중이며, 스마트공장은 제조기술과 첨단 정보 통신기술간의 융합을 통해 제조공정의 생산성 향상을 달성하기 위한 제조혁신 필수전략으로 자리매김하였습니다. 스마트공장의 가장 큰 특징은 인터넷 으로 생산설비들이 모든 정보를 실시간으로 획득하고 자율적으로 생산방식을 변경하여 이를 통해 최적화된 동적 생산을 구현하는 것입니다. 동적 생산은 사이버-물리 제조 시스템(CPPS: Cyber-Physical Production System)을 통해 사물, 인터넷, 서비스간 연결을 통해 생산공장의 스마트화를 실현 하는 것입니다.
 

현재까지 사이버-물리 제조시스템에 대한 한국형 참조모델은 미개척 분야입니다. 선진국과의 기술격차 해소 및 원천기술 확보를 위해서는 본 연구에서 제안하는 사이버-물리제조시스템의 참조모델 개발이 필요합니다.
 

(1) 에이전트 기반 사이버-물리 제조시스템을 통한 자율적⋅협업적 제조객체 제어⋅관리구조화 스마트공장은 급변하는 고객요구의 대처, 자원 활용의 효율화 및 최소화 등에 능동적으로 대응할 수 있는 제어구조가 필요합니다.그러나, 전통적인 중심적⋅수직적 제어구조는 경직되고 유연하지 못하기 때문에, 스마트공장의 요구사항을 만족하기 어려움. 또한, 제조 시스템의 확장성이나 재구성 능력이 떨어집니다. 따라서, 제조객체를 보다 자율화, 적응화, 협업화 할 수 있는 수평적이고 유연한 제어구조로의 변화가 필요하며, 이를 홀로닉 제조시스템이라고 합니다.
 

(2) 제조 데이터 기반 애널리틱스 모델링과의 통합을 통한 제조 지능화 기존의 생산성 예측 모델은 이론적 방법이나 실험적 방법을 통해 생성 하였습니다. 그러나, 이러한 방법들은 실제 제조현장에 적용하는데 한계가 있고 이론적 방법은 현실과 괴리가 있으며, 실험적 방법은 새로운 공정조건이 들어올 때마다 실험계획을 재실시하고 모델을 재생성해야하기 때문 입니다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 데이터 애널리틱스 기법이 적용되어야 합니다. 데이터 애널리틱스는 실제 제조데이터로부터의 예측 모델 생성을 가능하게 합니다. 한편, 기존 최적화 모델링은 실시간이 아닌 제조현장 외부(Off-line)에서 고도화된 전문인력이 수행되었음습니다. 이러한 방법은 제조 조건이나 환경이 자주 변하는 제조현장에 실시간으로 최적화 값을 적용하 기가 어렵습니다. 기존 한계 극복을 위하여 데이터 애널리틱스 기반 예측 모델을 활용하고, 빠른 최적화 모델링 기법을 적용하여 제조현장내(On-line)에서 최적화 값 도출이 이루어져야 합니다. 따라서, 제조객체 에이전트가 애널리틱스 모델링을 수행할 수 있도록 이들간을 통합하여 제조 지능화를 달성하고자 함에 있습니다.
 

(3) 표준 프로토콜 및 인터페이스를 통한 클라우드 환경에서의 제조객체, 데이터, 모델 공유화 기존에는 폐쇄적이고 벤더특화된 데이터 및 정보 구조로 인하여 제조현장에서의 정보공유가 어려웠습니다. 제조객체 에이전트들도 개발자별로 독립적으로 구현되었기 때문에, 제조현장간을 연결하는 에이전트간 정보 교환이 어려웠습니다. 그러나, 최근 제조 데이터 및 지식의 국제 규격화 ⋅표준화가 이루어지고, 나아가 공유화⋅개방화가 이루어지고 있습니다. 따라서, 제조객체의 에이전트, 데이터 및 애널리틱스 모델 등의 표준 프로토콜 및 인터페이스를 적용하여 제조현장내(Inner-factory) 및 제조현장간 (Inter-factory)을 연결하는 정보공유화를 달성합니다.
 

 -   에이전트 표준 예: FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents), Web-Service