A major problem of stopwatch time study is how to do for the accurate and consistent performance rating, which is one of the critical variables to determine the accuracy of work measurement and should be still dependent upon time observer's judgement. Therefore the time observer's ability for the performance rating is very important, and must be improved by correct training method and procedure. This paper developed a new benchmark and benchmark-observation method for the effective performance rating training of assembling and machining operations. The trainees' ability in the accuracy and consistency of the performance rating ,improved significantly after being trained by subject method. The percentage improvement in rating accuracy and consistency values was 34.7% and 49% respectively. In addition, benchmark-practice method for the performance rating training is not significant, so it is proofed that the skill of a certain operation is not important for the improvement of the rating ability.
80년대부터 국내에 도입된 CAD/CAM시스템은 금형 및 관련 제조업체, 자동차 제조업체, 플랜트 /조선업체 등에서도 제도, 설계 및 설계해석용, CAM을 이용한 NC 가공용 등으로 적용되고 있다. 그러나 CAD/CAM 시스템을 판매업체의 불충분한 교육과 아프터 서비스가 아직 미흡하여, 시 스템 사용업체의 경우 시스템 활용기술 부족, 기술인력 부족 등의 이유로 활용도가 높지 못하다. 그럼에도 불구하고 많은 업체들이 CAD/CAM 도입을 본격적으로 준비하고 있으며, 93년의 경우 90년에 비해 사용자수가 2배가 되리라는 전망이다. 많은 업체의 경우 인원절감, 시간단축, 경비 절감 등의 비용효과와 정밀도/정확도 효과 등의 업무수준 향상 효과를 기대하며 추진하고 있으나 표준화, 관리의 체계화 효과 및 기업이미지 개선, 직원의식 수준 향상 등의 상징적 효과도 크다고 볼 수 있다. 국내에 CAD/CAM 시스템 보급을 촉진하기 위해서는 소프트웨어의 한글화 작업이 이루어져야 하고 분야별로 다양한 데이터베이스가 구축되어야 할 것이며, 가격이 저렴하고 속 도가 빠른 형상 모델링 기술발전이 요구된다. 끝으로, 우리 실정에 맞는 CAD/CAM 소프트웨어의 국산화 작업이 우리가 풀어야 하는 최대 과제라 할 수 있다.
Shearing including punching, blanking, trimming, slitting, etc is one of the most frequently used processes in sheet metal manufacturing. It has been widely used for manufacturing autobody, electronic components, aircraftbody, etc. In this paper, it has been researched by the experiment to examine the effect of burr height corresponding to die clearance, cutting angle, tool sharpness, etc. This paper presents the experimental results with using Al alloy sheet.
The process of producing a fish trap frame is very complicated and manual, so it is expensive, the quality of the product is unstable, the quality is not guaranteed, the durability is weak, and it cannot be used for a long time. Therefore, we made a fish trap frame-making machine to reduce the manpower and costs and to make robust products. This machine cuts the wire of mild steel to a certain size and then makes the connecting parts into a trapezoid shape by spot welding. In this study, the weld point shear strength between manual and automatic operation was compared and analyzed.
A study on the surface roughness variation of work roll and strip at the temper rolling was performed. The results were obtained with changes according to the surface roughness of work roll and method to make the peak count on the roll in the temper rolling, and factors to affect to the work roll surface in actual rolling machine (ie. Temper mill). The results suggests that the electro-discharge textured roll has mere uniform roughness distribution than shot blasted roll and its life time is two times longer than shot blasted because it has more sine wave roughness, and it is possible to control the Rmax. In shot blasting method, Surface roughness is related to the impeller speed, But it can't control the peak count.
This paper presents a method of predicting the machining parameters on the turning process of low carbon steel using a neural network with back propagation (BP) and particle swarm optimization (PSO). Cutting speed, feed rate, and depth of cut are used as input variables, while surface roughness and electric current consumption are used as output variables. The data from experiments are used to train the neural network that uses BP and PSO to update the weights in the neural network. After training, the neural network model is run using test data, and the results using BP and PSO are compared with each other.
The objective of this study is to replace labor intensive forging processes by an automated system. For achieving it, an exclusive mechanism that consists of a positioner, an arm, and a hanger is configured to handle hot forging objects. Also, a structural analysis is applied to the horizontal motion unit, which is the most highly loaded, in order to verify its validity. In addition, its possibility is also verified through identifying the performance of the proposed system before applying it to sites. As a result, the major characteristic items, such as positioning accuracy, material diameter, object traveling weight, product failure rate, and forging process rate, in this system are perfectly verified for applying it to manufacturing sites.
최근 들어 공작기계 자동화의 보편화로 절삭가공작업은 고속화, 정밀화되고 있어 생산성을 높이고 있다. 하지만 이러한 생산성의 증가는 단위시간당 chip생산량을 증가시켰으며, 이에 따라 효율적이면서 바람직한 chip처리가 생산성 향상과 연관되어 매우 중요한 문제로 대두되었다. 본 연구에서는 부착장애형 chip breaker를 설치한 insert 공구를 이용, 피삭재로서 내식성, 내마모성을 기계적 성질이 우수하여 근래 산업의 여러 분야에서 각광받고 있는 난삭재 STS304를 절삭하였다. 난삭재 STS304연질금속으로서, 자유표면이 다소 매끄러운 일반재료와 달리 chip의 단면이 어느 정도 규칙적인 톱니형 chip을 발생한다. 그러므로 부착장애형 chip breaker의 각 및 거리, 기타 각 조건을 이용하여 STS304를 절삭특성 및 chip 조절상태를 관찰하고, 기존의 실험에서 자주 이용되었던 연강과 STS304의 비교절삭을 행하여 chip형태등을 비교하여 보는 것도 난삭재의 절삭가공기술 진전에 일조하리라 생각한다.
실크제품 생산 공정에서 발생하는 셀베지는 실크직물 생산량의 약 10% 정도 발생하지만 비용절감을 위해서 경사에 실크외의 합성섬유를 사용함으로써 효과적인 회수기술이 없어 전량 폐기되고 있어 이를 효과적으로 재활용할 수 있는 맞춤형 셀베지 분리기계 및 분리 system을 개발하고 방적사의 원료로 재활용하여 신규 수요를 창출할 수 있는 고효율 회수장치 개발 및 방적사, 부직포 제조기술을 개발 하고자 한다. 경위사분리기의 기본 구성을 보면 제직현장에서 레피어 직기는 원단의 좌우측에서 절단된 셀비지를 한데 모아 두겹으로 배출하기 때문에 수거된 셀비지를 하나씩 분리하여 연속작업이 가능하게 권취하였고, 마찰에 의한 정전기를 막기 위해 물에 적신 후 가압롤러로 경사에 장력을 부여함과 동시에 물기를 제거하며, 경사를 충분히 벌려주면서 회전날에 의한 진동으로 위사를 경사와 분리시키면서 수직방향으로 낙하하도록 하였다. 경사의 권취속도와 회전날의 속도를 조절할 수 있도록 하여 기계분리 능력을 올릴 수 있도록 하였다.
The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator's hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator's hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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