In order to keep and increase a competitive potential, industrial enterprises have to reduce their costs for product development as well as shorten lead time in product development processes. Moreover they have to respond to market factors and conditions such as increasing demands for functionality and individuality of products, short product life cycles, high pressure on prices and time to market. The improved functional requirement in connection with high time and cost pressure lead to high risk in product development. Technological fine improvements in connection with high time and cost pressure lead to high development risk. To cope with these challenges many enterprises have to collaborate globally. The collaborative engineering in product development is aimed to create distributed collaborative corporations and to facilitate the management of design conflicts. This paper provides a methodology for analyzing collaborative design process as well as the tools and the framework to support collaborative product development. The methodology can identify the interdependences among design tasks and teams. The tools and framework are implemented to facilitate the management of product development process.
BBU(Base Bleed Unit)는 155mm 탄에 부착되어 비행 중에 형성되는 탄저부 항력(Base drag)을 감소시켜 사거리를 연장시키는 무기 체계로 국내에서는 2000년 이후 양산화 되었다. 본 연구는 항력감소제용 저연소속도 추진제의 원료 조성 변화를 통한 공정 Lead time 단축으로 생산성을 향상시키는데 목적이 있으며 개발 과정은 추진제 및 연소방지제의 조성시험을 통한 기본적인 특성 확인을 거친 후 Spin Test 와 실제 발사시험을 통해서 최종 성능을 확인하는 순서로 진행하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.428-439
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2020
The continuous development of information and communication technologies has resulted in an exponential increase in data. Consequently, technologies related to data analysis are growing in importance. The shipbuilding industry has high production uncertainty and variability, which has created an urgent need for data analysis techniques, such as machine learning. In particular, the industry cannot effectively respond to changes in the production-related standard time information systems, such as the basic cycle time and lead time. Improvement measures are necessary to enable the industry to respond swiftly to changes in the production environment. In this study, the lead times for fabrication, assembly of ship block, spool fabrication and painting were predicted using machine learning technology to propose a new management method for the process lead time using a master data system for the time element in the production data. Data preprocessing was performed in various ways using R and Python, which are open source programming languages, and process variables were selected considering their relationships with the lead time through correlation analysis and analysis of variables. Various machine learning, deep learning, and ensemble learning algorithms were applied to create the lead time prediction models. In addition, the applicability of the proposed machine learning methodology to standard work hour prediction was verified by evaluating the prediction models using the evaluation criteria, such as the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).
Due to the rapid development of manufacturing and information technology, traditional supply chain scheme has been changed dramatically Most companies have been forced to relocate or redesign their logistics network in different countries. A supply chain partnership is a relationship formed between two independent members in supply chain through information sharing to achieve specific objectives and benefits in terms of reductions in total costs and inventories. This study illustrates the benefits of supply chain partnerships based on information sharing and lead-time patterns. We consider three level of information sharing: (1) immediate order information; (2) demand information; (3) inventory information. Given a fixed total lead-time, how lead-time distribution will affect the bullwhip effect and inventory cost under information sharing strategies. The results can help improving supply chain performance and selecting suitable direction for the re-configuration of supply chain network.
The vehicle development process (VDP) is iterative in nature with numerous interactions and information flows between design groups and between development phases. The VDP has been changed from a sequential-functional development to a concurrent-team based approach. Concurrent execution of design activities may reduce the development lead-time, but it increases the managerial complexity in the VDP. A system dynamics model was developed to understand the transient behavior of parallel, overlap, and sequential processes in the VDP and to determine the optimal level of overlapping considering the development lead-time and total number of reworks. The simulation results showed that different execution processes should be used, depending upon the intensity of reworks.
The ceramic contained paint was made to replace the lead sinker for gill-net with coated lead sinker. The ceramic contained paints were coated in various conditions on the lead sinker with 19g of weight and the optimal coating condition was studied. The adaptability of the coated lead sinker was checked through the anti durability test and fishing operation with gill-net. The case of "Main material 70 wt% + Urethane thinner 30 wt% (Main material 700 $m{\ell}$ + Thinner 300 $m{\ell}$)" showed the best in the coating characteristics depending on the combination ratio of the ceramic paint contained. The coated lead sinker dried at $100^{\circ}C$ inside oven was superior to the drying in the room temperature in its surface glossiness and anti durability and faster drying time than the one dried in normal temperature. The quadruple layers of coating on lead sinker with 4 times of dipping and drying application showed the super anti durability in the coating characteristics depending on the frequency of dipping. When press is applied to the coated lead sinker, the coated layer is not detached from the sinker. In addition, the coated lead sinker was not damaged or peeled at the fishing operation about 2 months in various depths within 50m and by the materials at the bottom (sand, stone and gravel stone) and it was in good condition.
This study investigates the efficiencies of machine learning models, including artificial neural network (ANN), generalized regression neural network (GRNN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and random forest (RF), for reservoir water level forecasting in the Chungju Dam, South Korea. The models' efficiencies are assessed based on model efficiency indices and graphical comparison. The forecasting results of the models are dependent on lead times and the combination of input variables. For lead time t = 1 day, ANFIS1 and ANN6 models yield superior forecasting results to RF6 and GRNN6 models. For lead time t = 5 days, ANN1 and RF6 models produce better forecasting results than ANFIS1 and GRNN3 models. For lead time t = 10 days, ANN3 and RF1 models perform better than ANFIS3 and GRNN3 models. It is found that ANN model yields the best performance for all lead times, in terms of model efficiency and graphical comparison. These results indicate that the optimal combination of input variables and forecasting models depending on lead times should be applied in reservoir water level forecasting, instead of the single combination of input variables and forecasting models for all lead times.
In the present study, we assess the GloSea5 (Global Seasonal Forecasting System version 5) near-surface ocean current forecasts using globally observed surface drifter dataset. Annual mean surface current fields at 0-day forecast lead time are quite consistent with drifter-derived velocity fields, and low values of root mean square (RMS) errors distributes in global oceans, except for regions of high variability, such as the Antarctic Circumpolar Current, Kuroshio, and Gulf Stream. Moreover a comparison with the global high-resolution forecasting system, HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model), signifies that GloSea5 performs well in terms of short-range surface-current forecasts. Predictions from 0-day to 4-week lead time are also validated for the global ocean and regions covering the main ocean basins. In general, the Indian Ocean and tropical regions yield relatively high RMS errors against all forecast lead times, whilst the Pacific and Atlantic Oceans show low values. RMS errors against forecast lead time ranging from 0-day to 4-week reveal the largest increase rate between 0-day and 1-week lead time in all regions. Correlation against forecast lead time also reveals similar results. In addition, a strong westward bias of about $0.2m\;s^{-1}$ is found along the Equator in the western Pacific on the initial forecast day, and it extends toward the Equator of the eastern Pacific as the lead time increases.
제조업체의 성공은 고객의 요구를 파악하는 능력과 이들 요구를 만족시키면서, 얼마나 최소비용을 투자하여 제품화를 신속히 개발하는가에 달려있다. 기업의 목표를 달성하기 위해서 제조 판매 및 마케팅 그리고 제품 디자인 및 개발기간과 같은 여러 요소들이 복합적으로 적절히 조화를 이루어야만 한다. 이 논문에서는 여러 요소 중 신제품 개발기간에 초점을 맞추어 현재 각 기업에서 많이 사용되고 있는 6 시그마 기법을 적용하여 새로운 제품의 개발기간을 단축시키기 위한 방법론을 제시한다.
In this study, a tool was developed for analyzing production lead time in turning operations. It is expected to help to reduce machining time and to identify, for example, tool change intervals. The tool was developed using Visual Basic.Net and features a user-friendly graphical user interface (GUI) that allows users to easily input cutting conditions and calculate the usage time and feeding distance for each cutting tool based on a G-code program. Object-oriented programming techniques were also used to encapsulate and classify complex logic, thereby efficiently organizing and managing the functions and data structures of this analysis tool. The analysis tool provides various outputs. It calculates the use time of each detailed process of the turning operation, the use time of each tool, the use time of each type of feeding, and also generates the data needed for cutting time analysis, which can be visualized in charts. The analysis tool developed in this study is expected to significantly contribute to improving the efficiency of manufacturing processes and increasing productivity, particularly, in the manufacturing of components requiring massive material removal, such as aircraft parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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