• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.361-371
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• 1998

공정수정을 목적으로 하는 자동공정관리는 품질특성 치를 목표치에 가능한한 일치하도록 공정을 조정하고 관리한다. 본 논문에서는 자동공정관리에서 정의되는 비용함수를 최소화하는 관리모수를 선정하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 Lee(1997)가 제안한 비용함수의 추정식을 사용하며, Kramer(1989)와 Box와 framer(1992)에 의해 연구된 방법과 비교한 결과 본 논문에서 제안된 방법이 계산하기 간편하면서도 충분히 좋은 정확성을 갖음을 알 수 있었다.

• ETRI Journal
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• v.9 no.1
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• pp.125-137
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• 1987

반도체 산업에서는 반도체 소자의 고집적도와 고기능화로 인하여 전반적으로 생산설비의 자동화가 급격히 발달함에 따라 생산라인의 관리자동화가 필연적으로 요구되고 있다. 이것은 컴퓨터 network에 의한 콘트롤과 자동운반 시스팀에 의한 공정제어를 실시하기 때문이다. 이러한 시스팀들의 특징은 feed forward, feed back 에 의한 정확한 공정제어와 on line, real time의 데이터 수집, 해석을 한다. 그러나 전반적인 자동화를 실현하려면 웨이퍼의 자동 handling 기술, 고성능 센서의 개발 등이 문제점으로 남아있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.679-690
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• 2011

Two widely used approaches for improving the quality of the output of a process are statistical process control (SPC) and automatic process control (APC). In recent hybrid processes that combine aspects of the process and parts industries, process variations due to both the inherent wandering and special causes occur commonly, and thus simultaneous application of APC and SPC schemes is needed to effectively keep such processes close to target. The simultaneous implementation of APC and SPC schemes is called integrated process control (IPC). In the IPC procedure, the output variables are monitored during the process where adjustments are repeatedly done by its controller. For monitoring the APC-controlled process, control charts can be generally applied to the output variable. However, as an alternative, some authors suggested that monitoring the input variable may improve the chance of detection. In this paper, we evaluate the performance of several monitoring statistics, such as the output variable, the input variable, and the difference variable, for efficiently monitoring the APC-controlled process when we assume IMA(1,1) noise model with a minimum mean squared error adjustment policy.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.18 no.36
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• pp.243-251
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• 1995

본 연구에서는 자동상관인 공정의 변화를 빠르게 탐지할 수 있는 Special-Cause CUSUM 관리도를 사용하여 다섯가지 시계열 모델에 대해 다음과 같은 연구를 수행한다. 첫째 ACF와 PACF로 파라미터에 따른 ARL의 변화를 쉽게 해석할 수 있는 방법과 둘째로 독립인 관측값에 적용하는 Hawkins(1992)의 ARL 간략계산법을 자동상관인 공정에서도 사용할 수 있는 기법을 제시하여 기존의 시뮬레이션을 이용한 ARL 계산법에 비해 빠르고도 정확한 값을 구한다. 끝으로 두가지 유형의 평균이동에 대한 ARL 변화를 각각 계산해 보아 그 효과를 비교분석 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.471-473
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• 1986

맥주 제조 공정은 다음과 같이 이루어 진다. 담금공정-발효공정-저장공정-여과공정-제품공정, 이중 발효 및 저장 공정은 미생물이 관여하므로 균체의 생육과 제품 생산과의 관계등이 아주 예민하고 복잡하므르 Computer에 의한 자동 계측 및 제어는 효과적인 공정관리 수단이 되며, 또한 품질 향상과 균일화를 기대 할 수 있다. 이에 발효 및 저장조의 128 채널의 공정치 On-line monitoring, graphic display, disk 저장, 프린터로의 reporting 및 제어를 위한 hardware system 구성과 software를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.358-361
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• 1996

공정계획은 숙련된 작업자의 경험의 경험과 지식에 의해서 작성된다. 이러한 과정을 컴퓨터를 활용하여 자동화함으로써 공정계획을 수립하는 시간은 물론 이와 연관된 설계변경, 설비선정, 견적, 재고관리 등 반복적인 업무의 스피드와 정확도를 향상시킬 수 있으며, 비숙련자라도 쉽게 공정을 파악하고 최선의 공정계획을 수립할 수 있다. 자동차 외판제조용 대형 프레스 금형을 대상으로 자동화된 공정계획 시스템을 구현하기 위해 비공식 또는 공식으로 일어나고 있는 공정에 관한 지식을 수집, 분석하여 금형의 패턴과 형구, 부품, 사양으로 분류하여 표준화하였고, 이를 기반으로 공정계획을 컴퓨터가 자동으로 생성할 수 있도록 공정에 관한 Knowledge를 Relational Data Model로 표현하였다. 자동공정계획 시스템은 단계별 Tree 방식으로서, 각 단계마다 시스템이 제공하는 질의에 대해 설계자 또는 공정계획자가 설계도면을 참고하여 이에 대응하면 해당 금형에 대한 적합한 공정계획과 작업공수가 제시되도록 설계 개발되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1992.04b
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• pp.141-148
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• 1992

본 사례연구는 자동차용 스프링 제조업체의 생산합리화를 위하여 공정별 생산능력을 고려한 작업량 할당방안에 관한 것이다. 현재 자동차용 스프링 제조업체의 전 생산공정은 크게 압연공정, 열간작업공정, 열처리.조립공정으로 구성되어있다. 열처리.조립공정에 대해서는 열간작업을 마친 작업물을 일정한 투입순서에 의하여 투입만 통제하면 된다. 또한 압연공정도 별도로 관리되고 있는것이 스프링 제조업체의 현실이다. 따라서 열간작업에서의 작업량 할당이 결국은 스프링 제조업체의 생산계획에 있어서 제일 중요한 문제이므로 열간작업에 대한 합리적인 작업량 할당이 이루어져야 한다. 따라서 본 사례연구에서는 각 공정에 대한 공정능력 및 불량률을 분석하여 각 공정의 기간별 부하량을 평준화 시킬 수 있는 주별, 일별 작업량 할당방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.4
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• pp.21-29
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• 2010

This research suggests a simulation model regarding the performance analysis of the Heat-Shrink-Tube manufacturing process using a simulation method. To analyze this study, firstly, we have collected the operating data from 'A' automobile parts company. Secondly, we have analyzed the collected data to apply a simulation model. Thirdly, we have developed a simulation model to experiment the process analysis and the line balancing methodology. The proposed simulation model can be executed by various input data without changing the simulation model and the performance of the Heat-Shrink-Tube Manufacturing system can be calculated by this model.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.23 no.4
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• pp.65-77
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• 2022

Schedule management is one of pivotal project success factors during construction projects. However, there are many difficulties in rapid scheduling and controlling since the existing planning techniques require considerable amount of manual work and manager's judgment in a construction project. This research aims to propose a new scheduling method and algorithm for automating and visualizing the planning process, which is called Countable-grid scheduling method. In this method, if the scope of work is defined via a visualized tool, the schedule plan is created automatically according to the productivity and workable conditions of each activity. The location of the work for each date can be visualized in grid-based approach. Moreover, the work schedule can be updated automatically according to the progress. The industrial applicability of the proposed method was verified in construction projects via case study with sample data. This research can contribute to the construction industry by automating the construction schedule management process.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.2
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• pp.247-264
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• 2008

This paper considers the integrated process control procedure for detecting special causes in an ARIMA(0,1,1) process that is being adjusted automatically after each observation using a minimum mean squared error adjustment policy. It is assumed that a special cause can change the process mean and the process variance. We derive expressions for the process deviation from target for a variety of different process parameter changes, and introduce a control chart, based on the generalized likelihood ratio, for detecting special causes. We also propose the integrated process control scheme bases on the future loss. The future loss denotes the cost that will be incurred in a process remaining interval from a true out-of-control signal.