Recently, a lot of researches on material handling system are actively studied for realization of FA(Factory Automation), FMS(Flexible Manufacturing System) and CIM(Computer Integrated Manufacturing). Management and application of material handling system are precondition technologies playing an important part in integration of production system including manufacturing. assemhly, and inspection cell. In this paper, the general situation of automation technology is investigated and technology level is analyzed in comparision with an advanced country. And the operation trend and part of material handling system including AS/RS, AGV, and Conveyor, are studied. And also technologies related to material handling system in the inside and outside of the country are studied.
Flelxible Manufacturing Systems(FMS), which consist of various machine groups, can produce machine parts in different physical dimensions and lot sizes. In this paper, a novel method which utilizes Colored and Timed Petri Net is proposed to model a FMS. Each machine group of FMS is modulized and modeled using expanded Petri Nets. Colored and Timed Petri Nets are defined, and the flexible manufacturing systems's design algorithm based on this definition is developed and verified in a real FMS plant by computer simulations.
The determination of appropriate buffer capacity is an important issue in the design of the advanced manufacturing systems and closely related to the system efficiency and flexibility. Work-in-process is usually not desirable. However, in reality, maintaining some capacity of buffer storage is inevitable in compensation for the machine blocking and break down. The objective of this paper is to present analytical methods and tools for the buffer capacity planning in the Flexible Manufacturing System Environments. The effects when machine blocking is critical factor are also discussed.
본 연구에서는 석회석, 임의의 산업부산물, 국내산 석탄재 및 시멘트 킬른더스트를 활용해 원료배합특성 및 소성조건에 따른 CCA 특수시멘트 제조특성을 조사하였다. 소성조건에 따른 CCA 특수시멘트 제조특성결과, 소성온도 1200℃에서 CCA 광물상(C12A7·CaCl2) 합성량이 최대치를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 소성온도 1300℃에서는 CCA 광물상 합성량이 감소하는 것을 알 수 있었는데, 이는 염소성분 휘발에 의한 현상으로 보여지며, CCA 광물상 합성에 기여했던 CaO-Al2O3 화합물은 SO3와 결합하여 yeelimite가 형성된 것으로 판단된다. 소성유지시간에 따른 CCA 특수시멘트 제조특성 결과, 대체로 소성시간이 길어짐에 따라 CCA 합성량이 증가하는 경향을 나타내었으나 소성시간 30 min 이상에서는 클링커의 용융현상이 확인되며, 클링커링 공정을 위해서는 소성시간 20 min 이내가 적당한 것으로 사료된다. 이로 미루어볼 때 CCA 특수시멘트 제조를 위한 최적 소성조건은 승온속도 10℃/mim, 소성온도 1200℃, 유지시간 20 min으로 판단되며, 고염소 함유 시멘트 킬른 더스트를 활용한 CCA 특수시멘트 제조가 용이한 것을 알 수 있었다.
Smart manufacturing (SM) considered as a new trend of modern manufacturing helps to meet objectives associated with the productivity, quality, cost and competiveness. It is characterized by decentralized, distributed, networked compositions of autonomous systems. The model of SM is inherited from the organization of the living systems in biology and nature such as ant colony, school of fish, bee's foraging behaviors, and so on. In which, the resources of the manufacturing system are considered as biological organisms, which are autonomous entities so that the manufacturing system has the advanced characteristics inspired from biology such as self-adaptation, self-diagnosis, and self-healing. To prove this concept, a cloud machining system is considered as research object in which internet of things and cloud computing are used to integrate, organize and allocate the machining resources. Artificial life tools are used for cooperation among autonomous elements in the cloud machining system.
As the function of a product is advanced and the process is refined, the yield in the fine manufacturing process becomes an important variable that determines the cost and quality of the product. Since a fine manufacturing process generally produces a product through many steps, it is difficult to find which process or equipment has a defect, and thus it is practically difficult to ensure a high yield. This paper presents the system architecture of how to build a smart manufacturing system to analyze the big data of the manufacturing plant, and the equipment factor analysis methodology to increase the yield of products in the smart manufacturing system. In order to improve the yield of the product, it is necessary to analyze the defect factor that causes the low yield among the numerous factors of the equipment, and find and manage the equipment factor that affects the defect factor. This study analyzed the key factors of abnormal equipment that affect the yield of products in the manufacturing process using the data mining technique. Eventually, a methodology for finding key factors of abnormal equipment that directly affect the yield of products in smart manufacturing systems is presented. The methodology presented in this study was applied to the actual manufacturing plant to confirm the effect of key factors of important facilities on yield.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.283-285
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2007
This paper will discuss the latest results from an advanced array test system, using newly developed sensor technology. A comparison of detection results between old and new generation products will be shown along with a discussion of the advantages of the new, higher signal to noise ratio detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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