The manufacturing paradigm has shifted dramatically over the past decade from “push” or mass production mode to “pull” or customer-driven, order-based manufacturing mode, as multitudes of customers now demand mass customization of configurable products. As a means to achieve such rapidly responsive manufacturing system, Advanced Planning System (APS) has become an essential software tool for achieving modern “build-to-order” and “configure-to-order” manufacturing environment. APS enables manufacturers to respond to variety of customer demands In real time by instantly configuring manufacturing processes based on specifications described in each purchase orders and providing capable-to-promise information directly to customer by performing rapid “what-if” manufacturing simulated scenarios. This paper discusses the working of such system as well as the business processes that incorporate such systems to enable efficient “build-to-order” environment.
Recently, shifting channel power is forcing supply chain to take back products. As you can imagine returned product has always been a problem for all parties in the supply chain due to the disruption in operations and a headache in processing returned products. Therefore, every member of supply chain should respond to reverse logistics activities particularly for the return handling process. Under such a strong demand of efficient and cost effective reverse logistics activities, particularly for the return handling process, the information system should be implemented and participated in intensively. This study analyzed the reverse logistics information factors for environmental conscious logistics system limited to returns from customers/consumers. The results provide reverse logistics information factors based on the return handling process which can be used as benchmarking for companies seeking implementation of an efficient return handling system.
기온상승과 인구 및 GDP 증가의 영향으로 인해 에너지 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 에너지 수요에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구는 에너지 수요관리, 특히 전력부하를 유발하는 냉난방 에너지 수요 관리에 도움이 되고자 가정 부문 냉난방 에너지의 미래 사용량을 예측하고자 한다. 에너지 사용량을 산정하는데 있어 서비스 수요의 산출이 필요하다. 따라서 서비스 수요 산정식을 이용하여 이를 먼저 도출하고, AIM/end-use 모델을 이용하여 에너지 사용량을 산정하였다. 산정 결과 냉난방 서비스 수요는 2010년에 비해 2050년에 모두 증가하는 추세를 보였다. 하지만 에너지 사용량에서 난방은 감소하고, 냉방은 증가하는 것으로 예측되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.184-192
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2019
The existing digital signage systems inside the elevators are a lack of tailored contents appropriate to the space and environment inside or outside the elevators. Also, they almost impossible to flexibly respond to various contents disclosure according to the demand of the consumers or the elevator markets. Therefore we design and implement an IoT(Internet of Things)-based smart digital signage system for the safety of elevator passengers.. In order to provide IoT-based information to the smart digital signage within the elevator, we propose an IoT system as a set-top box with gyroscope sensor, acceleration sensor, RFID(Radio-Frequency Identification), fine dust sensor, etc., which processes various data collected by the sensors and provides the elevator passengers with various tailored contents such as elevator driving information, environmental information inside and outside the elevator, and disaster information in addition to simple advertisement information. The proposed IoT system is a set-top box that operates the smart digital signage and has an independent information control processor based on the IoT sensors that do not depend on the elevator control system. For the proposed smart digital signage, it supports an operating system that is independent of the elevator driving service as well as the media service. So the smart signage system has a characteristic that it does not depend on the elevator control system since it is a stand-along IoT-based information control system. With the proposed system providing intuitive content for the surge, steep descent, and radical movements of an elevator due to an emergency situation, the elevator passengers should be able to recognize the situation quickly and respond accordingly. In the near future, the proposed system will expand the market of digital signage applied in conjunction with the development of contents in the disaster, safety and environment fields, and expect expected to revitalize related industries associated with signage.
Logistics companies are worrying about securing of differential competitiveness so as to be competitive companies in keen logistics market. The ground is how users are satisfied by sell-established service system to respond not only economic feasibility of logistics costs but also diversity and advancement of logistics needs. The competitiveness of logistics companies is also caused by customer satisfaction of service and only companies finding and satisfying customer needs continuously may be more competitive. For the competitiveness, it's the most important to analyze demands of current and potential customers and their pursuing value properly. Therefore, this researcher grasped PSL for online logistics service users with 5-point Likert-scale and quality-level decision method that consider the weighted value based on Kano model, measured customer's potential Demand for service through PCDI, and suggested methodology for deciding the priority of the improvement with loss function of Taguchi.
Recently, the idea of the smart grid has been gaining significant attention and has become a hot research topic. The purpose of this paper is to present a novel smart grid management scheme that uses game theory principles. In our proposed scheme, power appliances in the smart grid adaptively form groups according to the non-cooperative hedonic game model. By exploiting multi-appliance diversity, appliances in each group are dynamically scheduled in a cooperative manner. For efficient smart grid management, the proposed coopetition game approach is dynamic and flexible to adaptively respond to current system conditions. The main feature is to maximize the overall system performance while satisfying the requirements of individual appliances. Simulation results indicate that our proposed scheme achieves higher energy efficiency and better system performance than other existing schemes.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
After the Uruguay Round, Korean agriculture industry has been protected and reared with government grants. However, until now there has been very minimal development to establish a solid export industry which can make the most of the trade agreements in place. There has been much research on ways to expand agricultural exports in order to respond properly to this ever changing environment and sustainable agricultural industry. As all other export industries, an efficient logistics network is paramount in order to allow the agricultural industry to respond to changes in demand and penetrate global markets. The lack of systematic logistics activities such as packaging, transportation, unloading, storage, and information transfer in farms has been a major factor in the inefficiency of the agricultural industry resulting in minimal development. From this perspective, 3PL was proposed and applied as a way to build on the streamlining of export of agricultural logistics system. The Agri 3PL is considered as an efficient agricultural exports method as a new concept connecting producers with exporters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2399-2416
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2024
The current automotive industry is transitioning from Internal Combustion Engine (ICE) vehicles to Electric Vehicles (EVs), adopting a mixed assembly production approach to respond to fluctuating demand. While mixed assembly production offers the advantages of lower investment costs and flexibility in responding to changing demands, the supply of EV components requires more extensive provisioning compared to ICE vehicle components, potentially leading to unexpected issues such as congestion of transport vehicles. This study proposes a digital twin system architecture that uses Discrete Event Simulation (DES) and Business Intelligence (BI) tools to specifically address logistics challenges. The proposed architecture facilitates real-time, data-driven decision making across three layers; Data source, Simulation, and BI. It was implemented in factories engaged in the mixed assembly production of ICE and EV vehicles. The simulation challenges involve a tier 1 vendor supplying parts to Korean automobile manufacturers that produce both ICE and EV parts. A total of 240 scenarios were created to run the simulations. The deployment of the proposed architecture demonstrates its capability to quickly respond to diverse experimental situations and promptly identify potential issues.
Major issues in water supply service have changed from expansion of service area to improvement of service quality, i.e., water quality and safety, and early response to emergency situation. This change in the service concept triggers the perceptions of limitation with the current centralized water supply system and of necessities of decentralized (distributed) water supply system (DWSS), which can make up the limitations. DWSS can reduce the possibility of water supply outage by establishing multiple barriers such as emergency water supply system, and secure better water quality by locating treatment facilities neighboring consumers. On the other hand, fluctuation of water demand will be increased due to the reduced supply area, which makes difficult to promptly respond the fluctuating demand. In order to supplement this, hybrid water supply system was proposed, which combined DWSS with conventional water supply system using distributing reservoir to secure the stability of water supply. The Optimal connection point of DWSS to existing water supply network in urban area was determined by simulating a supply network using EPANET. Optimal location of decentralized water treatment plant (or connection point) is a nodal point where changes in pressure at other nodal points can be minimized. At the same time, the optimal point should be selected to minimize hydraulic retention time in supply network (water age) to secure proper water quality. In order to locate the point where these two criteria are satisfied optimally, Distance measure method, one of multi-criteria decision making was employed to integrate the two results having different dimensions. This methodology can be used as an efficient decision-support criterion for the location of treatment plant in decentralized water supply system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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