Due to the development of the fourth industrial revolution technology, efforts are being made to improve areas that humans cannot handle by utilizing artificial intelligence techniques such as machine learning. Although on-demand production companies also want to reduce corporate risks such as delays in delivery by predicting total production time for orders, they are having difficulty predicting this because the total production time is all different for each order. The Theory of Constraints (TOC) theory was developed to find the least efficient areas to increase order throughput and reduce order total cost, but failed to provide a forecast of total production time. Order production varies from order to order due to various customer needs, so the total production time of individual orders can be measured postmortem, but it is difficult to predict in advance. The total measured production time of existing orders is also different, which has limitations that cannot be used as standard time. As a result, experienced managers rely on persimmons rather than on the use of the system, while inexperienced managers use simple management indicators (e.g., 60 days total production time for raw materials, 90 days total production time for steel plates, etc.). Too fast work instructions based on imperfections or indicators cause congestion, which leads to productivity degradation, and too late leads to increased production costs or failure to meet delivery dates due to emergency processing. Failure to meet the deadline will result in compensation for delayed compensation or adversely affect business and collection sectors. In this study, to address these problems, an entity that operates an order production system seeks to find a machine learning model that estimates the total production time of new orders. It uses orders, production, and process performance for materials used for machine learning. We compared and analyzed OLS, GLM Gamma, Extra Trees, and Random Forest algorithms as the best algorithms for estimating total production time and present the results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.2
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pp.420-425
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2010
In the process of warm forging, billet is heated up to $800^{\circ}C$ and located in the upper part of die block impression. The scattered oxidized scale may cause workers burn and shortening of die life sticking to the die block impression. The separating materials sprayed in die block cause harmful dust, harmful mist, fume, and bad odor which contaminate workshop environment. The process is classified as one of the avoided jobs and make the planned output achievement difficult. Development of an elimination device to clear out the contaminating materials in the workshop and improvement of the unsatisfactory maintenance method to fix the abrasion of die block impression which delays the dead line, cost increases needs to be developed. In this research, I tried to solve the problems caused in warm forging of bronze pipe joint such as the billet heating process, die maintenance, and manufacturing cost through improvement of warming forging manufacturing method and die maintenance method and eliminating harmful gas which will make the workshop more environment friendly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.49-54
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2010
Rotor pole for AC(alternating current) generator is manufactured through transfer warm forging die. As soon as the material is heated at the warm manufacturing process, it is transferred to the first stage for upsetting work and then to the second stage for lateral extrusion work. The processes at the lateral extrusion work such as die block, die bushing, center punch, and side punch make severe condition and abrasion which leads to shorten the die life. This causes production decrease, long maintenance time, and low level of precision. Research on the die material selection, heat process cycle improvement, electric discharge machining trouble solution, and re-construction of main parts is expected to find a method to lengthen the die life up to 40 - 50%.
For high-quality software development, it is necessary to detect and fix the defects inserted. If defect management activities are not properly performed, it will lead to the project delay and project failure due to rework. Therefore, organizations need to establish defect management process and institutionalize it. Process standard models handle defect management in the area of project monitoring and control. However, small organizations experience difficulties in implementing and applying defect management process in a real situation. In this paper, we propose a defect management process for small organization which is designed in accordance with the characteristics of a small projects such as few participants and short development period. The proposed defect management process will be based on a tool chain with open source software such as Redmine, Subversion, Maven, Jenkins that support a defect management process and SW Visualization in systematic way. We also proposed a way of constructing defect database and various methods of analyzing and controlling defect data based on it. In an effort to prove the effectiveness of the proposed process, we applied the process and tool chain to a small organization.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.8
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pp.181-192
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2010
We develop a dispatching policy for stochastic scheduling simulation especially for a continuous manufacturing system with machine breakdowns. The proposed dispatching policy computes an urgency index with the consideration of re-heating, setup cost and remaining due date. Prioritized by the index, we execute swapping or reassigning material sequences so as to minimize the total penalty cost. To evaluate the performance of the proposed policy, a discrete event simulation is developed. With 200 data sets and 20 iterations, we compare the performance of the urgency policy with those of SPT (Shortest Processing Time) and FCFS (First Come First Serve) which are the most common policies. The result shows that the proposed policy consistently gives the lowest total costs by reducing the penalty costs for lateness.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.15
no.3
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pp.31-37
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2014
"The Law of purchasing policy for market support of small and medium business" was legislated to support small and medium industry by expanding purchase and revised consistently for the activation. And then the government made the public construction direct purchase compulsory about design items designated by president on small and medium business based on this law. However, secureing quality, tardiness and field material staff's heavy duty were arisen from approximately 120 direct market purchase items. The legislative intent of law is in accord with Win-Win growth between major company and small and medium business. However material staff who works in the field based on this law has difficulties with material securing quality, JIT(Just In Time), cost push. This study reclassified procurement items of "the direct market purchase system" reasonably and then suggested performance criteria for evaluation. The suggested result will contribute to vatalize the direct market purchase system.
사출성형에 관한 연구는 오랜 역사를 가지고 있으며 공정 시뮬레이션을 위한 상용화된 CAE 프로그램을 포함하여 많은 연구가 진행되는 분야중의 하나이다. 그러나 다양한 고분자 재료의 성질, 금형의 복잡한 형상 및 성형조컨 둥의 변화로 인해 금형설계 및 제작 그리고 사출성형시 상당한 어려움을 겪게 된다. 사출성형 공정에서는 금형온도, 플라스틱 재료, 냉각수, 보압과 사출압 등의 여러 가지 공정변수가 있어 현장전문가의 경험에 의해 사출금형의 제작이 이루어지는 경우가 보통이다 이와 같은 경험에 의한 금형 제작은 상당한 납기지연과 노동집약적인 방식으로 흘러가게 된다. 금형 제작시 가장 고려해야 될 사항 중의 하나는 사출성형품의 수축이다. 사출성형에서 광음수지는 냉각, 고화하면서 수축하는데 성형품 치수를 유지하기 위해서는 수축하는만큼 금형의 치수를 보정하여야 한다. 이 수축률은 사용수지의 종류와 성형품 크기, 살두께 등에 따라 다르다. 또 동일한 수지일 경우에도 성형조건에 따라 변화하고 특히 배향성을 가진 수지는 유동방향에 따라서도 변화가 있다. 즉, 금형의 온도가 높으면 수축률은 증가하고 사출압력이 높으면 감소한다. 또한 살두께가 두껍고 길이가 길 때 수축률은 증가한다 방향성이 있는 수지는 유동방향에 대하여 지각방향에서 가장 적다. 특히 방향성이 현저한 HDP에서는 유동방향에 따라 수축차가 크므로 성형할 때 변형을 일으키는 경우가 많다. 일반적으로 PE, PP. PA와 같은 결정성 수지는 PS, SAM, ABS 등의 비결정성 수지보다 수축률이 크다. 본 연구에서는 한조산업사에서 제작한 '클랠프 척' 금형 제작과정에서 성형품의 수축으로 인한 금형의 치수보정에 있어서의 문제점을 유동해석 전용 CAE 프로그램인 C-mold를 사용하여 해석하고 평가하였다. 그리하여 현장 전문가가 경험적으로 여러 번의 시행착오를 거쳐 완성된 금형을 제작하던 기존의 방법보다 체계적이고 합리적이며 또한 신속하게 문제를 해결함으로써 궁극적으로 금형설계 및 제작기간을 단축하고자 한다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.33-40
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2019
This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.
The objective of this paper is to investigate the issues related to the supply chain management in plant engineering industry, and propose the framework to improve the project efficiency. The preliminary case study shows that EPC's fragmented nature, lack of coordination and information sharing, and lack of proper risk and change management contribute to project delay and cost overrun. To examine the level of informatization and information sharing in supply chain, survey responses from the suppliers and subcontractors have been collected. The statistical results show that information sharing, early involvement in design process and awareness in SCM have influenced the level of collaboration, but supplier assessment and informatization have no impact on the collaboration. A conceptual model is proposed in order to facilitate the integration of design, procurement and construction functions. Implications from the study are also provided.
Smart factory environments and digital twin environments are established, and today's factories accumulate vast amounts of production data and are managed in real time as visualized results suitable for user convenience. Production simulation techniques are in the spotlight as a way to prevent delays in delivery and predict factory volatility in situations where production schedule planning becomes difficult due to the diversification of production products. With the development of the digital twin environment, new packages are developed and functions of existing packages are updated, making it difficult for users to make decisions on which packages to use to develop simulations. Therefore, in this study, the concept of Discrete Event Simulation (DES) performed based on discrete events is defined, and the characteristics of various simulation packages were compared and analyzed. To this end, studies that solved real problems using discrete event simulation software for 10 years were analyzed, and three types of software used by the majority were identified. In addition, each package was classified by simulation technique, type of industry, subject of simulation, country of use, etc., and analysis results on the characteristics and usage of DES software were provided. The results of this study provide a basis for selection to companies and users who have difficulty in selecting discrete event simulation package in the future, and it is judged that they will be used as basic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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