본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
To ensure competitiveness in the modern automotive market, material arrangements and information managements should be performed concurrently with new car developments. In automotive general assembly shops, thus, new business workflow and supporting environments are inevitable to reduce the manufacturing preparation time in developing a new car in the manner of concurrent and collaborative engineering. Since complete material arrangements for a whole general assembly system is a huge and complex job, several planners should execute their planning jobs and share information. Therefore, each planner should provide others with his/her results with continuous on-line communication and cooperation. Digital automotive general assembly factory is useful the performing concurrent and collaborative engineering and is essential for material arrangements and information managements systems. In this research, we constructed a sophisticated digital factory of an automotive general assembly shop by measuring and modeling through the parametric 3-D CAD, and a web-based system for concurrent and collaborative material arrangements for automotive general assembly via 3D mock-up is developed. By the digital general assembly shop and developed web-based system, savings in time and colt of manufacturing preparation activities are possible, and the reliability of the planning result Is greatly improved.
4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.
SHOP DWG의 현주소 어디까지 왔는가? 설계에서 제조에 이르는 전 과정을 컴퓨터로 제어하고 관리하는 기술. 캐드(CAD)와 캠(CAM)은 각각 computer-aided design,computer-aided manufacturing의 약칭으로 컴퓨터보조설계와 컴퓨터보조생산을 뜻한다.
CAD는 설계도면을 한 장씩 수작업으로 제도하지 않고 설계 데이터베이스의 정보를 CRT(cathode ray tube)에서 화상을 보고 합성하면서 설계하므로 작업을 최적화 할 수 있다. CAD로 설계된 설계도의 내용은 CAM을 통해 NC(수치제어)공작기계에 정확한 작업동작을 지시하게 되며, 작업관리∙가공∙조립∙검사 등의 제조과정을 컴퓨터로 관리하여 작업속도와 제품의 정밀성을 높이게 된다. 최근에는 건축현장의 2D system이 보편화되어 있지만 건축현장의 핵심이라고 할 수 있는 기계설비의 기계실, 또는 조립화 공법 등에는 3차원 CAD∙CAM시스템이 개발되어 입체형상을 화면에 3차원으로 재현할 수 있고, 대상물의 표면적∙부피∙무게∙강도 등의 물리적 성질도 자동 계산하여 최적상태에서 현장의 시공에 적용할 수 있게 되었다. 1960년대 초 미국에서 자동차 모델∙엔진, 항공기 부품 등 의 설계에 수작업의 한계를 느껴 개발되었으며, 한국에서는 70년대 중반에 도입되어 운용되고 있다. 이에 따라 프로그램 회사들은 다양한 방법 등을 SHOP DWG에 적용하여 판매경쟁이 치열하다.
(주)우진아이엔에스는 급속한 산업경제의 변화와 무한경쟁시대에 보다 나은 기술개발 투자에도 노력을 기울여, 2000년 11월 용인공장, 생산라인을 천안으로 이전, 확장 하여 배관 및 닥트의 CAD-CAM SYSTEM, P.F.P공법, 기계실3D, 블럭화배관, 닥트자동화 시스템, 설계, 용접공정을 공장화시켰으며, 신 개발품인 S.C.D(SEMI-CON DUCT)를 신설하여 모든 건축물에 맞는 필수적인 제품을 생산함으로써 선택의 폭을 넓히고, 현장 시공능력 효율을 높이고 있다. 이번 호에서는 (주)우진아이엔에스가 95년 설계팀을 발족하여 제로시스템의 3D공법을 공장 및 현장의 SHOP DWG에 적용해왔고 최근에는“서초 프로젝트A”현장에 SHOP DWG의 최대 결집체인 3D활용의 조립화 공법을 적용하여 초고층 오피스텔현장을 시공한 사례를 게재한다. 우진아이엔에스는 30여년의 기술 축척을 바탕으로 최고의 기술력과 풍부한 경험을 통해 아셈무역센타, 타워팰리스1차, 3차 및 목동트라팰리스, 분당트리폴리스, 수원삼성전자 R4, 등 국내굴지의 초고층빌딩 시공을 근거로 초고층의 기본설계를 이해하고 SHOP DWG을 통해서 기계설비공사의 향후 나아갈 지표를 제시하고 있다.
OPC UA로 명명된 국제 표준 IEC62541은 스마트 그리드(Smart Grid)와 스마트 팩토리(Smart Factory)의 응용 플랫폼을 위한 통신 프로토콜이다. 2011년 IEC TC57 그룹에서 표준화되었으며, 다른 표준들과의 협업을 통해 점차 사용범위를 넓히고 있다. 전기자동차 보급을 위한 정부 차원의 노력("전기차 충전인프라 확산 캠페인")으로 인해 스마트 팩토리에서 충전을 시도하는 전기자동차의 수는 점차적으로 증가할 것을 예상된다. 제어되지 않는 무분별한 전기자동차 충전으로 인해 스마트 팩토리의 최대수요전력을 초과하는 문제를 발생시킬 수 있다. 그러므로 스마트 팩토리 내에 전기자동차 충전 시 피크부하를 관리할 필요성이 있다. 그러나 현재의 전기자동차 충전을 위한 표준은 스마트 팩토리의 통신 프로토콜과 다르다. 다시 말해서, 편의성을 높이고, 부담을 줄 일 수 있는 프로토콜의 개발 또는 호환성 제공에 관한 연구가 필요하다. 본 논문은 스마트 팩토리에 설치되는 전기자동차 충전 시스템을 스마트 팩토리 관리시스템과 통합 관리하기 위한 플랫폼에 관한 것이다. 본 논문에서는 IEC61851과 IEC62541에 기반을 둔 전기자동차 충전기 관리 시스템을 구현한다.
현재 CAN(controller Area Network)통신은 노이즈에 강인한 시리얼통신으로 전자모듈에 많이 사용하고 있다. 특히, CAN통신은 자동차 전자제어모듈, 엔진제어유닛, 센서모듈 등 자동차 부분에 많이 사용되는 방식 이지만 CAN 통신의 연결노드 우선순위와 오류가 낮아 공장자동화 라인에도 적용되고 있다. CAN통신은 기본적으로 전기 노이즈에 강인하여 적용가능한 분야가 다양하다고 사료된다. 본 연구에서는 High-Speed, Full-CAN에서 2개의 CAN Node를 사용하여 임베디드 시스템용으로 오류 검출이 가능한 CAN통신 인터페이스를 설계 하였다.
페인트, 가구 도장제 등에 포함된 Isocyanate는 직업성 천식의 흔한 원인물질로 알려져 있고, 과민성 폐렴을 일으키기도 한다. 저자들은 6개월간 자동차 공장 페인트 도장공으로 일한 중국인 노동자에서 isocyanate에 의한 것으로 추정되는 과민성 폐렴 1예를 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
Warehouse Management System was a helper of business in past, but it is perceived as a core competitive power and a tool for generating new business. It have been come out some new prospects for WMS due to generalization of global outsourcing and extension of the range of supply chain. In China, H automobile company construct the new WMS for providing the production extension and increment of part demand for A/S. This paper deals with the location management in warehouse, warehouse management, delivery management of goods from a warehouse, inventory management organizing WMS for construction of A/S warehouse in H motor in China. Then we identified the several problems of existing warehouse and constructed the driving organization and methods for overcoming these problems. We continually gather data for analysing the effects of new A/S warehouse and WMS construction.
정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따라 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 따러져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 둠으로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영함으로써 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수와 배경과 대상의 구별이다. 이를 정확히 알아내는데, FCM (Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 이를 바탕으로 PCM (Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로 프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
우리나라 해양경영의 요충지인 광양만. 이곳에는 광양제철소라는 우리나라의 대표적인 제철소가 자리 잡고 있다. 광양국가산업단지의 중심업체인 광양제철소는 자동차 강판 및 에너지용 강재 전문 제철소로 직원 1만 7천여 명이 1년 365일 밤낮없이 용광로의 불꽃을 지키고 있다. 광양제철소는 (주)포스코의 전신인 포항종합제철이 포항제철소에 이어 건설한 제2제철소다. 1985년 연간 270만 톤의 조강능력을 갖춘 1기 설비 건설에 착공하여 1992년 종합 준공하였으며, 그 이후 1999년 3월에는 5고로를 준공했다. 그 외에 2005년 LNG 터미널 준공 2006년 TWB 공장 준공, 2008년 자동차강반기술센터 준공 등을 거치면서, 지난해 세계 1위의 후판 생산업체로 도약했다. 광양제철소는 단일 제철소로는 세계 최대 규모를 자랑한다. 600만 평의 부지에 조강 생산량은 연간 1,950만 톤(2010년 기준)에 달한다. 여기에 만족하지 않고 올해에는 2,300만 톤의 목표를 달성해, 세계적인 제철소로서의 입지를 확고히 다져나간다는 계획을 세우고 있다. 이처럼 무한한 철강의 꿈을 인류와 함께 실현해나가고 있는 광양제출은 산업안전 분야에서도 명성이 높다. 세계적 기업답게 선진 안전관리가 펼쳐지고 있는 것. 그 중심에는 제철소 현장의 전반적인 안전을 담당하는 김성철 안전팀 파트장이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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