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주요 선진국은 제조업 경쟁력을 높이기 위해 스마트팩토리 구축이 본격화 되고 있다. 스마트팩토리는 물리적 공장의 요소인 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Energy, Environment)를 토대로 기계에 센서를 장착하여 원활한 소통을 위해 물리적 신호를 디지털 신호로 변환(디지털화), 공장 내의 기계, 부품, 공장, 제조 공정, 사람, 공급망 파트너 등을 서로 연결(연결화)하며, 수집된 데이터를 이용해 스마트팩토리 플랫폼이 지능화(스마트화)한 운영을 통해 고객이 원하는 개인 맞춤형 가치를 제고하는 것이 핵심이다. 스마트팩토리에서 핵심은 공장 내·외부 빅 데이터 확보를 통한 데이터 분석력에 있고, 이를 위해 양질의 빅 데이터 확보를 위한 인프라 구축의 필요성이 증가되고 있다. 본고에서는 빅 데이터 인프라 구축 프로세스와 내·외부 데이터 확보를 위한 빅 데이터 플랫폼 구성 요소, 양질의 데이터 확보 및 협력파트너와 실시간 데이터 공유를 위한 데이터 표준화의 기초공사인 데이터 모델링, 지속적인 양질의 빅 데이터 확보를 위한 데이터 품질관리를 위한 구성 요소를 알아본다. 이를 통해 스마트팩토리에서 지속적인 양질의 빅 데이터 확보를 위한 빅 데이터 인프라 구축 방안을 제시 하였다. 스마트팩토리를 도입하고자 하는 기업에게 빅 데이터 인프라 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.

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