2016.07.04

벤더 기고 | 사례를 통해 본 스마트 팩토리를 위한 APS 구현

편집부 | ITWorld KR

공장을 구성하는 모든 설비와 장비들이 자율적으로 판단하고 개입해서 완전한 자동생산체계를 구축한다는 스마트 팩토리는 아직 개념이 명확하지 않고 구현 범위는 턱없이 넓고 깊다. 특히 투자여력이 부족한 중소제조기업에서는 사실 꿈같은 얘기며, 스마트 팩토리 구현을 위해 준비해야 할 것은 대기업과는 다르다. 스마트 팩토리 구현 사례와 과제를 통해 현실적인 스마트 팩토리를 위한 첫걸음을 준비해보자.

제조 혁신의 태풍, 스마트 팩토리(smart factory)가 전세계를 휩쓸고 있다. 독일이 처음으로 ‘인더스트리 4.0’을 주창하면서 스마트 팩토리를 내세운 이후, 미국은 스마트 매뉴팩토링(smart Manufacturing)이라는 이름으로 주도권 경쟁을 펼치고 있다. 영국은 ‘고가치 제조(High-value Manufacturing)’라는 프로그램을 발표했으며, 중국은 ‘제조 2025’란 기반 계획아래 2045년까지 세계 최고 수준의 제조 선진국이 된다는 목표를 세웠다. 우리나라도 2014년부터 ‘제조업 혁신 3.0’이란 슬로건으로 스마트 팩토리를 보급, 확산하는 한편 관련 연구 개발에 힘쓰고 있다.

스마트 팩토리는 기존 제조업 기술인 생산 제조 기술과 IT가 융합해 공장 내 장치나 부품들이 서로 연결되고 상호 소통하는 생산체계를 말한다. 이에 활용되는 IT는 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석 기술, 클라우드 컴퓨팅 등이다. IT를 통해 제조 자동화를 구현하는 것이 주된 목표지만 엄밀히 얘기하면 이런 기술이 스마트 팩토리를 지칭하는 것은 아니다.

딜로이트는 스마트 팩토리를 제조공장의 자원을 최적화해 사람에 의한 변동 요소를 최소화하고, 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행되는 제조 운영 환경의 공장이라고 정의했다. 여기서 자원의 최적화란 공장을 구성하는 인적, 물적 자원요소의 가용성을 극대화해 비가동 요인이 배제되어 운영되는 조건을 의미한다.

스마트 팩토리를 위한 생산계획 최적화 구현
스마트 팩토리를 구현한다는 것은 제품 개발, 생산계획, 생산, 품질관리, 서비스에 이르는 기존 생산 프로세스 전반을 IT 기술을 통해 혁신함으로써 제조 생산성과 제품 품질을 획기적으로 향상시키는 것이다.

스마트 팩토리를 구현한 사례는 크게 ▲현장 자동화 ▲공장운영 분석 및 제어 ▲기업 자원 관리 ▲제품 개발 ▲공급망 관리 등 5가지 분야로 나눌 수 있으며, 각 분야에서 다양한 단계에서의 스마트 팩토리가 구현된다.

이 가운데 KSTEC(케이에스텍)은 공장 운영과 공급망 관리에서의 생산계획 분야에 초점을 맞췄다.
KSTEC은 십수년 전부터 IBM의 아이로그(ILOG) 소프트웨어 협력업체로서 기업 고객들에게 애널리틱스 및 최적화(Analytics & Optimization) 솔루션과 비즈니스 룰(Business Rules) 솔루션을 제공하고 있다.
애널리틱스 및 최적화 솔루션은 수리 해석 및 최적화 기술을 이용한 의사결정 지원 솔루션으로, 생산 스케줄링, 운송/배차 스케줄링, 인력운영 스케줄링, 자원할당 최적화 등에 사용된다. 비즈니스 룰 솔루션은 규칙 기반의 실시간 의사결정 솔루션으로, 금융사기방지, 자금세탁방지 분야에 적용할 수 있다.

특히 생산계획 분야에서 다양한 고객 사례와 십수년 간의 노하우를 토대로 자체 시스템인 KSTEC 싱크플랜 스마트 팩토리(SyncPlan Smart Factory)를 개발했다. 이 제품의 주요 기능은 APS(생산 스케줄 최적화)와 POP(생산, 품질 실적수집), 설비관리 실적수집, 에너지소비 실적수집 등이다. IBM CPLEX 엔진을 이용해 수리모형에 의한 생산운영 최적화를 구현하였다.

중소기업 스마트 팩토리가 대기업의 그것과 다른 이유
그간 생산 계획에서의 최적화를 구현하기가 어렵고 결과물 해석이 어렵다는 점은 단점으로 지적되어왔다. 사실 이는 데이터의 부정확성에서 기인한 것이었다. 데이터가 부정확한 상태에서 분석을 통한 의사 결정은 아무 소용이 없었다. 최근 IoT 센서와 빅데이터 분석 기술 등을 통해 데이터를 정확하고 체계적으로 수집하고 분석함에 따라 기존 최적화 기술이 갖고 있던 난제들이 해결됐다.

이로 인해 데이터의 신뢰성이 높아지고 좀더 나은 정확한 의사결정이 가능해졌다. 하지만 시장은 항상 변화하고 예측하지 못한 변수로 인해 계획이 전혀 맞지 않는 상황이 발생한다. 생산 계획에 있어서는 대기업조차도 3개월 이후의 상황을 예상하지 못할 수도 있다. 이런 상황에서 1~3년 간 경영 계획이라는 것은 아무런 의미가 없을 수도 있다. 그래서 기업들은 항상 여러가지 분석 결과를 토대로 한 플랜b가 필요하다. 딜로이트는 스마트 팩토리의 구현을 위한 생산 기능 요건 10가지를 제시했다.

1. 물리적 위치 제약을 벗어난 생산 현황 정보의 실시간 파악
2. 현물과 정보 간 적합성 확보 기반의 물류 트래킹(tracking) 체계 도입
3. 이상 조업 대응 기준에 따른 경고(alarm) 등 조치 체계 운영
4. 마스터 데이터(master data)를 통한 운영 기준 관리(생산 전략에 따른 가중치 운영)
5. 생산 관련 실시간 의사결정을 위한 집계 정보 제공
6. 생산 담당자에 따른 즉, 인적 요인에 따른 변화 폭 최소화
7. 공정의 설비별 부하 차이에 따른 공정 내 물류 루트(route) 운영
8. 생산 장애 대응 정보의 지적 자산화를 통한 자체 복구 기반 구축
9. 생산 환경의 변화 센서의 다각화
10. 생산 전략 요인에 따른 우선순위규칙 운영(What Next/ Where Next Rule)

이런 요건들은 중소기업에게는 도저히 오를 수 없는 꿈과 같은 것이다. 특히 중소 제조기업의 경우, 앞서 설명한 요건은커녕 변변한 생산 시스템 하나 구현하지 못한 채, 인력이 모든 생산 공정을 운영하고 작업 데이터들은 모두 수기로 작성되는 것이 일반적이다.

또한 스마트 팩토리 구현은 물론이고 기술 개발이나 투자 자원 여력이 매우 부족한 실정이기 때문에 별도의 운영 인력을 둔다는 것은 불가능한 상황인데다가 투자를 했다면 정확하고 확실한 성과를 창출해야 한다.

KSTEC은 스마트 팩토리 구현 시 사전에 파악해야 할 사항으로 프로젝트 수행능력, 정보 인프라, 시스템 운영능력, 기존 시스템과의 연동 등을 들었다(표 1 참조).



KSTEC은 각 기업 고객의 정보화 단계와 상황을 제대로 파악하고 이를 기반으로 중소제조업에 절실한 문제 해결이나 명확한 가치를 창출하는, 좀 더 현실적인 접근법을 제시했다. 능동적인 의사 결정과 부가가치가 높은 생산을 구현한다는 목표 아래 현재 기술을 바탕으로 최소한의 투자로 이룰 수 있는 스마트 팩토리 구현에 나섰다.

KSTEC은 현장 연구를 통해 활용도가 낮은 기능들은 제거하고 필수 기능 위주로 시스템을 경량화해 운영 부담을 최소화했다. 이를 통해 대기업 대비 상대적으로 열세인 조직을 보완하면서도 빠른 경영 판단을 위해 속도를 강화하는 구조로 시스템 기능을 차별화했다.

중소기업 스마트 팩토리, 운영 부담이 많으면 성공할 수 없다
30여 년 전통과 기술을 가진 새한진공열처리도 앞서 설명한 다른 중소기업과 다를 것이 없었다.
새한진공열처리는 영업부터 생산, 품질관리, 납품에 이르기까지 전체 과정을 통합해서 관리하는 시스템을 갖추지 못했다. 당시 상황에 따라 수기로 기록하고 처리하다보니 오류가 많았고 불량이 발생해도 원인을 추적하기가 매우 어려웠다.

뿐만 아니라 외국인 근로자가 늘어나면서 의사소통이 잘 안됐고, 심지어는 어느 근로자가 작업했는 지조차 모르는 상황에 이르렀다. 또한 전담 관리 부서가 없어 한 사람이 여러가지 업무를 도맡아 처리해야 했다. 게다가 급속하게 변화하는 시장 환경과 원가 압박, 제품 경쟁력 확보를 위한 경영진의 고민은 나날이 커져갔다.

열처리 전문 기업인 새한진공열처리의 주된 공정은 열처리 작업이었다. 열처리 작업은 보통 1,000도 이상의 열을 가해 금속 제품의 강도를 높이는 것이다. 그런데 제품을 한꺼번에 많이 넣어 열을 올리면 표면에 열이 불균형하게 전달되어 뒤틀어지는 상황이 발생한다. 그래서 온도를 천천히 올려 일정 시간 유지하고 다시 열을 올리는 작업을 반복하면서, 최종 목표 온도까지 올리게 되는데, 이런 작업은 보통 8시간 이상 지속된다.

열처리 업종 특성상 전력요금을 줄이는 것이 비용절감의 핵심이었다. 주문이 들어오면 생산에 급급해서 피크타임을 피해서 생산 계획을 수립하는 게 거의 불가능한 일이었다.

생산 계획을 만들고 작업 일정이 정해지면 전력이 얼마나 소비될 지 파악할 수 있다. 일반적으로 회사에는 정해진 전기 사용 계약 용량이 있다. 또한 산업용 전기요금에는 평시, 심야, 피크 등 3가지 요금제가 있다. 장비가 1대라면 피크 시간을 피해 적당히 작업 일정을 조정하는 것이 사람에 의해 가능하겠지만, 10~20대를 동시에 작업하는 경우 불가능하다.

그래서 새한진공열처리는 우선적으로 체계적인 생산관리와 스케줄링을 위한 APS 시스템, 전력소비량을 모니터링할 수 있는 전력감시시스템을 구축하기로 했다. 그러나 막상 시스템을 구축하려 했을 때, 바로 난관에 봉착했는데, 이는 바로 담당 인원 문제였다. 이 시스템 구축이 결국 회사 측에 부담을 가중시킨 것이다. 중소기업에서 최우선 과제는 시스템 운영 부담이었다. 대기업은 모든 정보를 넣어 모든 결과치가 나오는 것이 좋지만 중소기업은 필요한 정보만을 넣고 그게 잘 운영되는, 운영 부담을 줄이는 것이 중요하다.

이것이 중소기업에서의 스마트 팩토리 구현시 가장 많이 고민해야 하는 부분이다. 이후 생산 시스템을 최적화, 효율화해 생산성 향상과 생산비용 절감을 달성하고 빠르게 변하는 외부 환경과 고급화하는 고객 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 기업을 구현하는 것이다.

KSTEC은 시스템의 기능이 좋고 나쁘고를 떠나 직원들에게 부담을 가중시키면 사용하지 않는다는 점을 인지하고 기존 시스템에서 쓰지 않는 기능들을 축소하고 필수 기능만을 유지하는데 상당한 노력을 기울였다.

새한진공열처리, 스마트 팩토리 구현
새한진공열처리의 공장에는 생산과정의 대표적인 스마트 팩토리 솔루션인 KSTEC 싱크플랜 스마트 팩토리(SyncPlan Smart Factory)가 구축됐다. 이 생산관리 시스템은 수주, 생산, 출하까지 제조 전과정의 정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어 체계적인 생산, 품질, 재고관리가 가능하며 이를 통해 품질향상, 납기 단축, 비용절감의 효과를 볼 수 있다.




2016.07.04

벤더 기고 | 사례를 통해 본 스마트 팩토리를 위한 APS 구현

편집부 | ITWorld KR

공장을 구성하는 모든 설비와 장비들이 자율적으로 판단하고 개입해서 완전한 자동생산체계를 구축한다는 스마트 팩토리는 아직 개념이 명확하지 않고 구현 범위는 턱없이 넓고 깊다. 특히 투자여력이 부족한 중소제조기업에서는 사실 꿈같은 얘기며, 스마트 팩토리 구현을 위해 준비해야 할 것은 대기업과는 다르다. 스마트 팩토리 구현 사례와 과제를 통해 현실적인 스마트 팩토리를 위한 첫걸음을 준비해보자.

제조 혁신의 태풍, 스마트 팩토리(smart factory)가 전세계를 휩쓸고 있다. 독일이 처음으로 ‘인더스트리 4.0’을 주창하면서 스마트 팩토리를 내세운 이후, 미국은 스마트 매뉴팩토링(smart Manufacturing)이라는 이름으로 주도권 경쟁을 펼치고 있다. 영국은 ‘고가치 제조(High-value Manufacturing)’라는 프로그램을 발표했으며, 중국은 ‘제조 2025’란 기반 계획아래 2045년까지 세계 최고 수준의 제조 선진국이 된다는 목표를 세웠다. 우리나라도 2014년부터 ‘제조업 혁신 3.0’이란 슬로건으로 스마트 팩토리를 보급, 확산하는 한편 관련 연구 개발에 힘쓰고 있다.

스마트 팩토리는 기존 제조업 기술인 생산 제조 기술과 IT가 융합해 공장 내 장치나 부품들이 서로 연결되고 상호 소통하는 생산체계를 말한다. 이에 활용되는 IT는 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석 기술, 클라우드 컴퓨팅 등이다. IT를 통해 제조 자동화를 구현하는 것이 주된 목표지만 엄밀히 얘기하면 이런 기술이 스마트 팩토리를 지칭하는 것은 아니다.

딜로이트는 스마트 팩토리를 제조공장의 자원을 최적화해 사람에 의한 변동 요소를 최소화하고, 데이터에 기반한 의사결정이 실시간으로 이행되는 제조 운영 환경의 공장이라고 정의했다. 여기서 자원의 최적화란 공장을 구성하는 인적, 물적 자원요소의 가용성을 극대화해 비가동 요인이 배제되어 운영되는 조건을 의미한다.

스마트 팩토리를 위한 생산계획 최적화 구현
스마트 팩토리를 구현한다는 것은 제품 개발, 생산계획, 생산, 품질관리, 서비스에 이르는 기존 생산 프로세스 전반을 IT 기술을 통해 혁신함으로써 제조 생산성과 제품 품질을 획기적으로 향상시키는 것이다.

스마트 팩토리를 구현한 사례는 크게 ▲현장 자동화 ▲공장운영 분석 및 제어 ▲기업 자원 관리 ▲제품 개발 ▲공급망 관리 등 5가지 분야로 나눌 수 있으며, 각 분야에서 다양한 단계에서의 스마트 팩토리가 구현된다.

이 가운데 KSTEC(케이에스텍)은 공장 운영과 공급망 관리에서의 생산계획 분야에 초점을 맞췄다.
KSTEC은 십수년 전부터 IBM의 아이로그(ILOG) 소프트웨어 협력업체로서 기업 고객들에게 애널리틱스 및 최적화(Analytics & Optimization) 솔루션과 비즈니스 룰(Business Rules) 솔루션을 제공하고 있다.
애널리틱스 및 최적화 솔루션은 수리 해석 및 최적화 기술을 이용한 의사결정 지원 솔루션으로, 생산 스케줄링, 운송/배차 스케줄링, 인력운영 스케줄링, 자원할당 최적화 등에 사용된다. 비즈니스 룰 솔루션은 규칙 기반의 실시간 의사결정 솔루션으로, 금융사기방지, 자금세탁방지 분야에 적용할 수 있다.

특히 생산계획 분야에서 다양한 고객 사례와 십수년 간의 노하우를 토대로 자체 시스템인 KSTEC 싱크플랜 스마트 팩토리(SyncPlan Smart Factory)를 개발했다. 이 제품의 주요 기능은 APS(생산 스케줄 최적화)와 POP(생산, 품질 실적수집), 설비관리 실적수집, 에너지소비 실적수집 등이다. IBM CPLEX 엔진을 이용해 수리모형에 의한 생산운영 최적화를 구현하였다.

중소기업 스마트 팩토리가 대기업의 그것과 다른 이유
그간 생산 계획에서의 최적화를 구현하기가 어렵고 결과물 해석이 어렵다는 점은 단점으로 지적되어왔다. 사실 이는 데이터의 부정확성에서 기인한 것이었다. 데이터가 부정확한 상태에서 분석을 통한 의사 결정은 아무 소용이 없었다. 최근 IoT 센서와 빅데이터 분석 기술 등을 통해 데이터를 정확하고 체계적으로 수집하고 분석함에 따라 기존 최적화 기술이 갖고 있던 난제들이 해결됐다.

이로 인해 데이터의 신뢰성이 높아지고 좀더 나은 정확한 의사결정이 가능해졌다. 하지만 시장은 항상 변화하고 예측하지 못한 변수로 인해 계획이 전혀 맞지 않는 상황이 발생한다. 생산 계획에 있어서는 대기업조차도 3개월 이후의 상황을 예상하지 못할 수도 있다. 이런 상황에서 1~3년 간 경영 계획이라는 것은 아무런 의미가 없을 수도 있다. 그래서 기업들은 항상 여러가지 분석 결과를 토대로 한 플랜b가 필요하다. 딜로이트는 스마트 팩토리의 구현을 위한 생산 기능 요건 10가지를 제시했다.

1. 물리적 위치 제약을 벗어난 생산 현황 정보의 실시간 파악
2. 현물과 정보 간 적합성 확보 기반의 물류 트래킹(tracking) 체계 도입
3. 이상 조업 대응 기준에 따른 경고(alarm) 등 조치 체계 운영
4. 마스터 데이터(master data)를 통한 운영 기준 관리(생산 전략에 따른 가중치 운영)
5. 생산 관련 실시간 의사결정을 위한 집계 정보 제공
6. 생산 담당자에 따른 즉, 인적 요인에 따른 변화 폭 최소화
7. 공정의 설비별 부하 차이에 따른 공정 내 물류 루트(route) 운영
8. 생산 장애 대응 정보의 지적 자산화를 통한 자체 복구 기반 구축
9. 생산 환경의 변화 센서의 다각화
10. 생산 전략 요인에 따른 우선순위규칙 운영(What Next/ Where Next Rule)

이런 요건들은 중소기업에게는 도저히 오를 수 없는 꿈과 같은 것이다. 특히 중소 제조기업의 경우, 앞서 설명한 요건은커녕 변변한 생산 시스템 하나 구현하지 못한 채, 인력이 모든 생산 공정을 운영하고 작업 데이터들은 모두 수기로 작성되는 것이 일반적이다.

또한 스마트 팩토리 구현은 물론이고 기술 개발이나 투자 자원 여력이 매우 부족한 실정이기 때문에 별도의 운영 인력을 둔다는 것은 불가능한 상황인데다가 투자를 했다면 정확하고 확실한 성과를 창출해야 한다.

KSTEC은 스마트 팩토리 구현 시 사전에 파악해야 할 사항으로 프로젝트 수행능력, 정보 인프라, 시스템 운영능력, 기존 시스템과의 연동 등을 들었다(표 1 참조).



KSTEC은 각 기업 고객의 정보화 단계와 상황을 제대로 파악하고 이를 기반으로 중소제조업에 절실한 문제 해결이나 명확한 가치를 창출하는, 좀 더 현실적인 접근법을 제시했다. 능동적인 의사 결정과 부가가치가 높은 생산을 구현한다는 목표 아래 현재 기술을 바탕으로 최소한의 투자로 이룰 수 있는 스마트 팩토리 구현에 나섰다.

KSTEC은 현장 연구를 통해 활용도가 낮은 기능들은 제거하고 필수 기능 위주로 시스템을 경량화해 운영 부담을 최소화했다. 이를 통해 대기업 대비 상대적으로 열세인 조직을 보완하면서도 빠른 경영 판단을 위해 속도를 강화하는 구조로 시스템 기능을 차별화했다.

중소기업 스마트 팩토리, 운영 부담이 많으면 성공할 수 없다
30여 년 전통과 기술을 가진 새한진공열처리도 앞서 설명한 다른 중소기업과 다를 것이 없었다.
새한진공열처리는 영업부터 생산, 품질관리, 납품에 이르기까지 전체 과정을 통합해서 관리하는 시스템을 갖추지 못했다. 당시 상황에 따라 수기로 기록하고 처리하다보니 오류가 많았고 불량이 발생해도 원인을 추적하기가 매우 어려웠다.

뿐만 아니라 외국인 근로자가 늘어나면서 의사소통이 잘 안됐고, 심지어는 어느 근로자가 작업했는 지조차 모르는 상황에 이르렀다. 또한 전담 관리 부서가 없어 한 사람이 여러가지 업무를 도맡아 처리해야 했다. 게다가 급속하게 변화하는 시장 환경과 원가 압박, 제품 경쟁력 확보를 위한 경영진의 고민은 나날이 커져갔다.

열처리 전문 기업인 새한진공열처리의 주된 공정은 열처리 작업이었다. 열처리 작업은 보통 1,000도 이상의 열을 가해 금속 제품의 강도를 높이는 것이다. 그런데 제품을 한꺼번에 많이 넣어 열을 올리면 표면에 열이 불균형하게 전달되어 뒤틀어지는 상황이 발생한다. 그래서 온도를 천천히 올려 일정 시간 유지하고 다시 열을 올리는 작업을 반복하면서, 최종 목표 온도까지 올리게 되는데, 이런 작업은 보통 8시간 이상 지속된다.

열처리 업종 특성상 전력요금을 줄이는 것이 비용절감의 핵심이었다. 주문이 들어오면 생산에 급급해서 피크타임을 피해서 생산 계획을 수립하는 게 거의 불가능한 일이었다.

생산 계획을 만들고 작업 일정이 정해지면 전력이 얼마나 소비될 지 파악할 수 있다. 일반적으로 회사에는 정해진 전기 사용 계약 용량이 있다. 또한 산업용 전기요금에는 평시, 심야, 피크 등 3가지 요금제가 있다. 장비가 1대라면 피크 시간을 피해 적당히 작업 일정을 조정하는 것이 사람에 의해 가능하겠지만, 10~20대를 동시에 작업하는 경우 불가능하다.

그래서 새한진공열처리는 우선적으로 체계적인 생산관리와 스케줄링을 위한 APS 시스템, 전력소비량을 모니터링할 수 있는 전력감시시스템을 구축하기로 했다. 그러나 막상 시스템을 구축하려 했을 때, 바로 난관에 봉착했는데, 이는 바로 담당 인원 문제였다. 이 시스템 구축이 결국 회사 측에 부담을 가중시킨 것이다. 중소기업에서 최우선 과제는 시스템 운영 부담이었다. 대기업은 모든 정보를 넣어 모든 결과치가 나오는 것이 좋지만 중소기업은 필요한 정보만을 넣고 그게 잘 운영되는, 운영 부담을 줄이는 것이 중요하다.

이것이 중소기업에서의 스마트 팩토리 구현시 가장 많이 고민해야 하는 부분이다. 이후 생산 시스템을 최적화, 효율화해 생산성 향상과 생산비용 절감을 달성하고 빠르게 변하는 외부 환경과 고급화하는 고객 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 기업을 구현하는 것이다.

KSTEC은 시스템의 기능이 좋고 나쁘고를 떠나 직원들에게 부담을 가중시키면 사용하지 않는다는 점을 인지하고 기존 시스템에서 쓰지 않는 기능들을 축소하고 필수 기능만을 유지하는데 상당한 노력을 기울였다.

새한진공열처리, 스마트 팩토리 구현
새한진공열처리의 공장에는 생산과정의 대표적인 스마트 팩토리 솔루션인 KSTEC 싱크플랜 스마트 팩토리(SyncPlan Smart Factory)가 구축됐다. 이 생산관리 시스템은 수주, 생산, 출하까지 제조 전과정의 정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어 체계적인 생산, 품질, 재고관리가 가능하며 이를 통해 품질향상, 납기 단축, 비용절감의 효과를 볼 수 있다.


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