제품에 대한 수요의 다양화에 대응하기 위해서, 다품종소량생산방식이 정착하고 있다. 다품종소량생산을 효율적으로 실현하는 현대의 전형적인 자동화생산시스템으로서, 유연생산시스템(Flexible Manufacturing System : 이하 FMS)이 급속히 보급되어, FMS의 효율적인 운영이 생산현장에 있어서 중요한 과제가 되고 있다. 다수의 품종이 동시에 병행해서 반복적으로 생산되는 실제의 FMS에서는, 품종의 생산에 필요한 일련의 작업의 종류에 대한 우선순서인 "투입우선순서(Dispatching Priority)"를 설정해서, 그것을 기반으로 시스템이 운영되는 것이 보통이다.본 연구에서는 투입우선순서로 제어되는 동일한 품종의 반복이 있는 FMS를 염두에 두고, 생산요건이 확정적인 상태에서 주어진 평가척도를 최적화하는 투입우선순서를 결정하는 문제로써, FMS의 투입우선순서 결정문제 (FMS dispatching priority problem)를 제기하여, 시뮬레이션을 통해서 그 해법을 논한다. 실재하는 많은 FMS에 있어서 투입우선순서를 단기간에 용이하게 정할 수 있는 우선규칙(dispatching rule)이 실용적으로 넓게 이용되고 있다. 종래로부터, ?샵(job shop)을 대상으로 하는 다수의 우선규칙이 제안, 평가되어 왔지만, 그것들은 각 품종이 서로 다른 종류의 일감인 것을 상정하고 있으며, 동일한 품종의 일감의 존재를 의식하고 있지 않다. 본 연구에서는 재래형의 ?샵 환경에 있어서 그 유효성이 검증되어 있는 기존의 표준적인 우선규칙의 성능이, 동일한 품종의 반복이 있는 경우에도 잘 기능하는지 어떤지를 시뮬레이션을 통해 평가한 후에, 오더사이즈(order size)를 고려한 우선규칙을 제안하고, 납기지체의 평가척도에 관한 유효성을 명확히 하고 있다. 시뮬레이션 실험의 결과에서는, 우선규칙의 기본적인 결정요인이 성능에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고 있다.로 분석하고 있다.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.263-268
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2001
In this paper, we present a new heuristic algorithm fur buffer allocation in FMS (Flexible Manufacturing System). It is conducted by using a genetic algorithm and simulation. First, we model the system by using a simulation software, \"Arena\". Then, we apply a genetic algorithm to achieve an optimal solution. VBA blocks, which are kinds of add-in functions in Arena, are used to connect Arena with the genetic algorithm. The system being modeled has seven workstations, one loading/unloading station, and three AGVs (Automated Guided Vehicle). Also it contains three products, which each have their own machining order and processing times. We experimented with two kinds of buffer allocation problems with a proposed heuristic algorithm, and we will suggest a simple heuristic approach based on processing times and workloads to validate our proposed algorithm. The first experiment is to find a buffer profile to achieve the maximum throughput using a finite number of buffers. The second experiment is to find the minimum number of buffers to achieve the desired throughput. End of this paper, we compare the result of a proposed algorithm with the result of a simple buffer allocation heuristic based on processing times and workloads. We show that the proposed algorithm increase the throughput by 7.2%.t by 7.2%.
본 논문에서는 소량 다품종 생산에서 FMS(Flexible Manufactturing System)의 공정제어를 위한 지능형 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기는 최적화 기법과 경험적 생산 규칙을 통합하여 가공품의 적재 및 흐름이 제어되고 선정된 성능 평가 기준 지표를 최대로 만족할 수 있도록 한다. 최적화 기법에 의해 구현되는 제어 기능은 생산시스템의 가공용량을 초과하지 않는 범위내에서 가공품의 순시생산율을 계산한다. 생산규칙 구성에 따르는 경험적 제어를 위하여 지식베이스가 형성되고 순시생산율 및 현재의 공정 정보를 기반으로 최종 대안이 선정된다. 이 경우 지식 베이스에는 대안 심사, 결정수립 기준, 그리고 가공품의 흐름제어에 관한 규칙들을 대상으로, 그리고 데이타베이스는 공정 정보 관리, 수정 침 저장을 대상으로 각각 구축된다. 공정 정보를 이용하여 생산계획의 진행 상황을 도시하게 되는 글래픽 시뮬레이션이 수행되며, 설계된 제어기의 성능평가는 컴퓨터 시물레이션을 통해 검토된다.
In the turning process, the feed is usually selected by a machining operator considering workpiece, cutting tool and depth of cut. Even if this selection can avoid power saturation or tool breakage, it is usually conservative compared to the capacity of the machine tools and can reduce the productivity significantly. This paper proposes a selection method of the feed and the reference cutting force based on MRR(material removal rate), maximum spindle power and specific energy. In order to estimate and control cutting force accurately in transient and steady state, this study utilizes a synthesized cutting force estimation method and a Fuzzy controller. The experimental results present that these systems can be useful for the FMS(flexible manufacturing system) and unmanned automation system.
For the effective operation of manufacturing system, FMS(Flexible Manufacturing System) and CIM(Computer Integrated Manufacturing) system are developed. In these systems, a machine tool is the target of integration in last 3 decades. In nowadays, the conventional concept of machine tools is changing to the autonomous manufacturing device based on knowledge-evolution through applying advanced information technology in which open architecture controller, high speed network and internet technology are contained. In this environment, a machine tool is not the target of integration but the subject of cooperation. In the future, a machine tool will be more improved in the form of a knowledge-evolution based device. In order to develop the knowledge-evolution based machine tools, this paper proposes the structure of knowledge evolution in M2M(Machine To Machine) and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design the dialogue agent module in M2M environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge-evolution based machine tools can be hereafter more easily implemented.
We consider problems of tool loading and scheduling in a flexible manufacturing system (FMS) in which tool transportation constitutes the major portion of material flows. In this type of FMSs, parts are initially assigned to machines and released to the machines according to input sequencing rules. Operations for the parts released to the machines are performed by tools initially loaded onto the machines or provided by an automatic tool transport robot when needed. For an efficient operation of such systems, therefore, we may have to consider loading and scheduling problems for tools in addition to those for parts. In this paper, we consider three problems, part loading, tool loading, and tool scheduling problems with the overall objective of minimizing the makespan. The part loading problem is solved by a method similar to that for the bin packing problem and then a heuristic based on the frequency of tool usage is applied for tool loading. Also suggested are part input sequencing and tool scheduling rules. To show the effectiveness of the overall algorithm suggested here, we compare it with an existing algorithm through a series of computational tests on randomly generated test problems.
Remote fault diagnosis and maintenance system using general telecommunication network is necessary for an effective fault diagnosis and higher productivity of NC machine tools. In order to monitor machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, a remote data communication system for monitoring of NC machine fault diagnosis and status is developed. The developed system consists of (1) remote communication module among NC's and host PC using PSTN. (2) 8 channels analog data sensing module, (3) digital I/O module for control or NC machine, (4) communication module between NC machine and remote data communication system via RS-232C, and (5) software man-machine interface. Diagnostic monitoring results generated through a successive type inference engine are displayed in user-friendly graphics. The validity and reliability of the developed system is verified to be a powerful commercial version on a vertical machining center through a series of experiments.
Recently, with the development of NC and CNC machine tools and the high labor wage, the cutting process requires the high speed and automatic system which uses industrial robots and the flexible manufacturing system(FMS) that combines several machine tools. In this system, the whole system can be influenced by just one of the machin tools. So it needs to detect a problem and to solve it immediately In in-process state. The monitoring system through measuring the motor current with current sensor has been attracting the attention of lots of researchers view of its low cost and flexibility. By using the pattern discriminant with the detected three-phase-current signal, that is, $I_{RMS}$, a system which can monitor and analyze abnormal machining process condition of the workpiece during the machining will be able to be developed in this research.h.
In this study, an intelligent scheduling with hybrid architecture, which integrates expert system and neural network, is proposed. Neural network is trained with the data acquired from simulation model of FMC to obtain the knowledge about the relationship between the state of the FMC and its best dispatching rule. Expert system controls the scheduling of FMC by integrating the output of neural network, the states of FMS, and user input. By applying the hybrid system to a scheduling problem, the human knowledge on scheduling and the generation of non-logical knowledge by machine teaming, can be processed in one scheduler. The computer simulation shows that comparing with MST(Minimum Slack Time), there is a little increment in tardness, 5% growth in flow time. And at breakdown, tardness is not increased by expert system comparing with EDD(Earliest Due Date).
Multi-axes driving system is more suitable for FMS(Flexible Manufacturing System) compared with a conventional single-azis driving system. It has some merits such as flexibility in operation, improvement of net working rate, maintenance free because of no gear train, etc. However, studies on position synchronous control for high precision in the multi-axes driving system are not enough. In this paper, a new method of position synchronous control is suggested in order to apply to the multi- axes driving system. The proposed method is structured very simply using speed and position controller based on PID control law. Especially, the position controller is designed to keep position error to minimize by controlling either speed of two motors. The effectiveness of the proposed method is successfully confirmed through several experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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