*** 삼성 SDS 멘토링**

개요

IT와 건설 각 분야를 책임지고 있는 최고 전문가의 강연을 준비.

*** 인텔리전트 팩토리**

삼성SDS Nexplant 플랫폼을 기반으로 플랜트, 제조, 물류 현장의 모든 정보가 실시간 수집.

분석, 공유되고 스스로 최적화 및 제어되면서 안전하게 운영되는 인텔리전트 팩토리 사례 발표.

*** 래미안 스마트홈에 적용된 IoT**

이어서 ICT 기술이 융합된 스마트 빌딩 내 각종 센서로부터 데이터를 수집, 분석하여 빌딩 운영

효율화를 실현하고 있는 삼성SDS Brightics IoT BMS 솔루션과 삼성물산 건설 부문 래미안

스마트홈에 적용된 IoT 사례가 소개됩니다.

*** SW역량 테스트에 대한 노하우**

마지막으로 각 사 신입사원이 강연자로 나와 본인 경험을 중심으로 취업 준비 과정과 함께 SW

역량 테스트에 대한 노하우 발표

*** 삼성 SDS 목차**

  1. 데이터 분석과 딥러닝 기반 삼성SDS 인텔리전트 팩토리
  2. 데이터 분석을 통해 문제점을 찾는 삼성 SDS Brightics IoT BMS
  3. 사물인터넷 기반 삼성물산 래미안 스마트홈
  4. 삼성SDS-삼성물산 건설 부문 신입사원이 전하는 취업 준비 과정

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  1. 인텔리전트 팩토리

*** 내가 정리한 인텔리전트 팩토리**

삼성SDS가 ‘넥스플랜트(NexplantTM)를 앞세워 공장에서 플랜트까지 사업 영역을 확대한다는

전략이다.

이는 최근 제조현장의 빅데이터화로 인해 AI, Analytics, IoT, 클라우드 등 IT 신기술 활용한

인텔리전트 팩토리 요구가 증가한데 따른 결정이다.

넥스플랜트는 인공지능(AI)과 블록체인 기술을 접목해 방대한 데이터 분석, 예측하고 공정률과

결함 분류 정확도를 높여 품질과 수율 향상을 이끌어낼 수 있돋록 돕는 역할을 한다.

이 자리에서 홍원표 삼성SDS 사장은

“글로벌 경쟁이 치열한 제조기반 기업들의 현장에서는 상상조차 못할 데이터가 생성되고 있다.

넥스플랜트 플랫폼의 핵심은 방대한 데이터를 어떻게 관리하고 생산 공정 지능화를 실현해나

가느냐 하는 것이라며, 인텔리전트팩토리는 스마트팩토리의 진화된 개념으로 이해하면 된다.”

실제로 제조현장에서는 하루 수십 TB(테라바이트) 이상의 데이터가 수집되면서 AI, Analytics,

IoT, 클라우드 등 IT 신기술을 적용해 데이터를 분석, 예측해주는 인텔리전트팩토리가 요구됨.

넥스플랜트 플랫폼으로 <설비><공정><검사><자재물류> 등 제조 4대 핵심영역에서 고객사의

인텔리전트 팩토리를 실현하고 있다.

< 삼성 SDS 인텔리전트 팩토리 >

강사 : 삼성SDS 신태홍 프로

*** 제조 플랜트 설계-시공 전 단계 지능화를 위한 삼성SDS Nexplant**

스마트 팩토리 - 20명으로 운영되는 반도체 공장

3Dx Platform, R&ID 회로, IoT 기반 운영 SOC 유지 보수비용 2019

AI - 글로벌-원, Deep Learning 기반 - 검사 정확도 up, Edge computing

제품의 고사양화, 복합화 => 공정/설비의 미세화, 고도화

Data의 폭발적인 증가 사람이 해결 불가능한 이슈 증가

제조 IT발전 단계

정보화 => 자동화 => 지능화

IoT 기술 Big Data 분석 AI, Cloud, 플랫폼

IT 기술로 연결 분석&모니터링 운영 최적화(자율 제어)

*** Samsung SDS Intelligent Factory**

: 플랜트/제조/물류 현장의 모든 정보가 실시간 수집, 분석, 공유되어, 스스로 최적화 및 제어되고

안전하게 운영되는 공장

  1. 플랜트 지능화

    지능화 실현

설계 => 조달/시공 => 운영

  1. 물류/Facility 지능화

    제조환경 안전 향상

    => 설비 가동률 향상으로 설비 투자비 절감/안전한 설비운영을 통한 안전사고 Risk 제거

  2. 제조 지능화

품질 향상

1.제품 설계/개발 2.제조설비 3.제조실행 4.제품 검사

  1. 설비 지능화

#1 사례. 전자 현미경 이미지 대상 불량 분류

=> 분류 정확도 평균 93%, 수작업 효율화 40명으로 감소

#2 사례. Macro 이미지 대상 Defect 검출

#3 사례. Edge Intelligence 기반 불량 검출

=> Edge Device(프론트 엔드 면에서 좋은 어프로치가 가능해진다.)

-> 이러한 기술을 edge cloud, computing라고 부르게 되었다.

  1. 통합관제/협업

생산 손실 최소화.

마지막으로 해주시는 Tip!

- 대학을 마치고, 어떤 일을 해야할까? 나의 미래모습?을 고민하는 여러분들에게 하고픈 말

  1. Start-UP CEO 마인드로 어떤 문제를 풀어볼까 고민하는 사람!

    1. 4차산업혁명 시대에 S/W역량은 문제 해결을 위한 필수 요소로 생각하고,

    무료 ICT 세미나 통해 대가들의 Insight Capture!

    논리적인 사고를 바탕으로 접근할 수 있는 방법론이라고 생각한다.

    2. 본인의 전공 관련 역량만으로는 복잡한 문제 해결이 어려우니 다양한 업종 전문가와

        **Communication!**
    

    3. 무작정 열심히만 하지 말고, Official Milestone을 스스로 정해놓고,

        **전 세계적으로 진행되는 Start-Up 공모전에 Challenge!**
    

    +a. 팀별로 큰 문제와 프로젝트가 떨어지면 기회라 생각하고 손을 먼저 들었다고 한다.

    불안함이라고 생각했던 것들이 설레임으로 다가왔다.

    여러분들이 불안감보다는 손을 들어 설레임으로 다가오게 만들어야 한다.

    불안함은 당연하지만 좋은 떨림이라고 생각한다.

+1. 각종 ICT 세미나를 다녀라!