This study is concerned with the economic analysis of implementing a material handling system using automated guided vehicle(AGV)s in order to improve the productivity of the production process of chinawares. Analytic hierarchy process(AHP) method for selecting the facilities of material handling systems is presented. Subsequently, as an example, a chinaware production line is analyzed for the economic analysis. The result shows that seven manpowers can be reduced. However the introduction of the new material handling system is turn out to be undesirable due to high initial cost of AGV system, Nevertheless, in the long term, automatic material handling system such as AGV system are expected to play major roles in the modern manufacturing area.
AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.
이 글에서는 무인운반차(AGV: Automated Guided Vehicle), 자동창고 (AS/RS: Automated Storage/Retrieval System), 콘베이어시스템, 바코드시스템 등의 자동물류취급시스템을 응용하여 극단적인 다품종 소량생산체제의 납기단축효과와 가동효율을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 저 자들이 직접주도하여 설계 . 설치 . 가동중인 사례를 통하여 실증적으로 밝혀보고자 한다.
본 논문에서는 산업용 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 오차가 평균 2.5%이하로 유지됨으로써 산업용 AGV 시스템의 적응적 경로설정을 위한 지능형 시각 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 AGV(Automatic Guided Vehicle)를 제어하기 위한 hard-wired 제어기를 설계하였고, CPLD(Complex Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였다. 제안된 제어기는 자율주행을 위한 유도장치 제어기, 모터 제어장치, 입출력 sequence 제어기 등을 포함하고 있다. 마이크로프로세서에 의해 구현된 기존방식에 비해 hard-wired 제어방식을 사용하므로 복잡한 프로그램 과정을 줄일 수 있다. 또한 메모리, 조합논리, 순서논리 회로를 쉽게 추가할 수 있어 제품의 개발시간 단축, 제품 크기 축소, 난이도 등에서 발생되는 총 제작비용 등을 감소시킬 수 있다. 제어기는 VHDL을 이용하여 동작적 기술 방법으로 설계되었으며, Altera사의 MAX+Plus II를 사용하여 합성하였고, EPF10K10LC84-4 디바이스로 구현하여 AGY 모형(Line-tracer)에 적용시켜 동작을 확인하였다.
Obstacle Detection System(ODS) is a essential system for automated vehicle, such as AGV(Automatic Guided Vehicle), mobile robot. Automated vehicle must have a capability to detect and to avoid obstacles to guarantee a safe driving condition. To implement obstacle detection system, virtual bumper concept adapted. Like real bumper in a car, such as in the truck, it protects vehicle from collision using laser distance sensor. When an obstacle(such as other vehicle, building, etc) intrudes this virtual bumper area, a virtual force is calculated and produces necessary strategy to be able to avoid collision. In this paper, simplified virtual bumper concept is presented, and various problems when happens to implement are discussed.
Scheduling is an important tool for a manufacturing system, where it can have a major impact on the productivity of a production process. In manufacturing systems, the purpose of scheduling is to minimize the production time and costs, by assigning a production facility when to make, with which staff, and on which equipment. Production scheduling aims to maximize the efficiency of the operation and reduce the costs. In order to find an optimal solution to manufacturing scheduling problems, it attempts to solve complex combinatorial optimization problems. Unfortunately, most of them fall into the class of NP-hard combinatorial problems. Genetic algorithm (GA) is one of the generic population-based metaheuristic optimization algorithms and the best one for finding a satisfactory solution in an acceptable time for the NP-hard scheduling problems. GA is the most popular type of evolutionary algorithm. In this survey paper, we address firstly multiobjective hybrid GA combined with adaptive fuzzy logic controller which gives fitness assignment mechanism and performance measures for solving multiple objective optimization problems, and four crucial issues in the manufacturing scheduling including a mathematical model, GA-based solution method and case study in flexible job-shop scheduling problem (fJSP), automatic guided vehicle (AGV) dispatching models in flexible manufacturing system (FMS) combined with priority-based GA, recent advanced planning and scheduling (APS) models and integrated systems for manufacturing.
최근 산업 현장에서 많은 안전사고가 일어나고 있고, 현장 노동력의 부족으로 무인 로봇 시스템들을 도입하는 등 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 차세대 자동화 시스템은 보다 유연하고 지능적이어야 한다. AGV(Automatic Guided Vehicle)의 경우 실시간으로 변하는 현장에 대응하기 어렵고, 새로운 어플리케이션에 대한 제품개발의 어려움이 따른다. 이에 대한 대안으로 AGV 인식 스택을 재구축하여 인간과 동일한 공간인식 능력을 갖춘 AMR(Autonomous Mobile Robot)이 대두되고 있다. 본 연구에서는 SLAM과 ROS를 이용하여 AMR의 기능을 구축하였다. YD Lidar 센서와 SLAM을 이용하여 주변 환경을 지도화 하여 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있도록 제작하였고, 직접 지도상의 최적 경로를 파악하여 주변 장애물을 회피하며 주행할 수 있음을 확인하였다. DC 모터의 응답 특성에 따라 주행 속도, 조향각 등을 제어할 수 있도록 구현하였다.
This paper concerns the production model that the Automatic Guided Vehicles(AGVs) is used as transporters in assembly line. The model suggests that assembly parts may inter the beginning of the line in multiple units instead entering one unit at a time. Costs are occured in proportion to the number of vehicle on the line and job flow time. Here, the objective of this model is to determine the number of vehicle to minimize the total cost for M products production. Theoretical results are proved which lead to the development of algorithm for solution search. The solution search procedure is illustrated by a numerical example.
Significant increase of container flows in the marine terminals requires more efficient port equipments such as logistic and transfer systems. This paper presents collision avoidance and routing approach based on dynamic programming (DP) algorithm for a linear motor based shuttle car which is considered as a new transfer system in the port terminals. Most of routing problems are focused on automatic guided vehicle (AGV) systems, but its solutions are hardly utilized for LM based shuttle cars since both are mechanically different. Our proposed DP is implemented for real-time searching of an optimal path for each shuttle car in the Agile port terminal located at California in USA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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