• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.3
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• pp.53-59
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• 2018

In this paper, we propose a sequence mining based manufacturing process using a decision model in cognitive factory. The proposed model is a method to increase the production efficiency by applying the sequence mining decision model in a small scale production process. The data appearing in the production process is composed of the input variables. And the output variable is composed the production rate and the defect rate per hour. We use the GSP algorithm and the REPTree algorithm to generate rules and models using the variables with high significance level through t-test. As a result, the defect rate are improved by 0.38% and the average hourly production rate was increased by 1.89. This has a meaning results for improving the production efficiency through data mining analysis in the small scale production of the cognitive factory.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.347-348
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• 2016

스마트 팩토리에 대한 연구가 국내에서도 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리의 일환으로 MVC(Model-View-Controller)기반의 제조공정 데이터 관리를 위한 입력시스템을 구현했다. 단순히 공정의 기록을 수기로 작성하는 것을 전산화 시키는 것이 아닌 라인편집, 공정편집, 설비 편집 등 사용자의 요구 맞게 유동적으로 입력시스템의 편집(Custom-Form)이 가능하다. 또한 작업자 권한 관리가 가능하여 제조 공정 전반에 영향을 미치는 모든 부분을 제조공정 데이터 관리를 위한 입력시스템을 통해 전산화가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.899-902
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• 2015

제조업체의 품질관리 및 공정에 대한 개선을 위하여 현장에서 생산되는 데이터를 수집 및 분석하여 작업자 또는 경영자에게 의미 있는 의사결정을 할 수 있는 정보 제공이 필요하다. 본 논문에서는 제조 공정 개선을 위한 데이터 수집 및 분석 시스템을 제안한다. 이를 통해서 소규모 제조 현장에서 원자재 배합의 정확도 향상과 작업시간 단축을 가능하게 해 주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감을 가져올 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.82-84
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• 2021

Through the smart factory construction project, sensor data such as power, vibration, pressure, and temperature are collected from production facilities, and services such as predictive maintenance, defect prediction, and abnormality detection are developed through data analysis. In general, in the case of manufacturing data, because the imbalance between normal and abnormal data is extreme, an anomaly detection service is preferred. In this paper, FFT method is used to extract feature data of manufacturing data as a pre-stage of the anomaly detection service development. Using this method, we classified the produced products and confirmed results. In other words, after FFT of the representative pattern for each product, we verified whether product classification was possible or not, by calculating correlation coefficient.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.227-228
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• 2017

본 논문에서는 견적 단계부터 공정별 제조 현황을 고객과 공유하고 소통할 수 있는 MRP 시스템과 스마트 사이니지를 이용하여 제조현장 작업자들 중심의 실시간 제조 현황 데이터를 관리 및 활용하여 생산 납품에 대한 예측 관리하며, BOM 중심의 소요 자재 관리는 물론, 소모성 자재를 위한 Part List 개념이 도입된 MRP 기반의 MRO 관리 체계를 마련하는 동시에 고객의 발주 정보를 기초로 유휴 및 유사 금형을 검색하여, 금형의 재활용 및 생산원가와 납기일 등의 코스트 절감에 도움을 줄 수 있는 고객 개방형 제조 관리 시스템 구축을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.903-905
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• 2015

제조공정은 작업자의 능력에 의해 셋업 설정이 좌우되기 때문에 불량률의 산출 및생산 예측이 어려우며, 제조공정 상의 다양한 데이터들을 수집할 수 있으나, 각 프로세스 사이에서 서로 연관성 있게 통합되지 못하고 있다. 따라서 논문에서는 제조공정 개선을 위한 실시간 통합 모니터링 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해서 제조업체의 작업자 및 경영자에게 보다 효율적으로 실시간 데이터 분석 정보를 시각화하여 제공함으로써, 제조 공정 개선에 활용할 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.11
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• pp.3-7
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• 2016

본고에서는 스마트제조 기술의 일반 소개와 함께 핵심 기술 중 하나인 사이버물리시스템(Cyber Physical System, CPS)기술에 대해 알아본다. 스마트팩토리 CPPS(Cyber Physical Production System)는 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 이를 데이터 애널리틱스를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화된 사이버모델을 구성, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운영을 수행하는 체계이며, 이를 통해 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경에 자율적으로 인지, 판단, 대응할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.357-370
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• 2015

Massive data occurred in a manufacturing place is able to fulfill very important roll to improve the manufacturing process. Domestic manufacturing business has been making an multilateral effort to react the change of manufacturing circumstance, but it undergoes many difficulties due to technical weakness. Coatings is a type of paint. It protect products by forming a film layer on the products and assigns various properties to those. The research of coatings is one of the fields studied actively in the polymer industry. The importance of the coatings in various industries is more increased. However, the industry still performs a mixing process in dependence on operator's experiences. In this paper, we propose a design for realtime monitoring system and data analysis verification TA to improve the manufacturing process using HW-SW integrated framework. Analysis results from the proposed framework are able to improve the coatings formulation process by collecting more quantitative reference data for work and providing it to work place. In particular, the framework may reduce the deterioration and loss cost which are caused by absence of a standard data as a accurate formulation criteria. It also may suggest a counterplan regarding errors which can be occurred in the future by deriving a standard calibration equation from the analysis using R and Design of Experiments about an error data generated in the mixing step.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.65-79
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• 2022

This study identified smart manufacturing technologies using patent and topic modeling, and compared the technology development trends in countries such as the United States, Japan, Germany, China, and South Korea. To this purpose, this study collected patents in the United States and Europe between 1991 and 2020, processed patent abstracts, and identified topics by applying latent Dirichlet allocation model to the data. As a result, technologies related to smart manufacturing are divided into seven categories. At a global level, it was found that the proportion of patents in 'data processing system' and 'thermal/fluid management' technologies is increasing. Considering the fact that South Korea has relative competitiveness in thermal/fluid management technologies related to smart manufacturing, it would be a successful strategy for South Korea to promote smart manufacturing in heavy and chemical industry. This study is significant in that it overcomes the limitations of quantitative technology level evaluation proposed a new methodology that applies text mining.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.19 no.5
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• pp.5-12
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• 2010