최근 고품질 제품 생산을 위한 방법으로 센서를 이용한 사출공정모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 마이크로 금형, 광학용 금형 및 구조가 복잡한 금형에는 센서 설치가 어렵기 때문에, 공정 모니터링 시스템이 적용되기 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 금형과 사출성형기 노즐의 압력 을 측정하여 공정 모니터링 데이터의 정량적 지수를 정의하고, 성형품 중량에 대한 상관분석을 수행하여 노즐에 설치된 압력센서의 공정모니터링 적용성을 알아보았다. 또한 공정모니터링 데이터를 분석하여 다단사출속도, 보압 및 제한 사출 압력의 영향에 따른 사출성형기의 공정 제어 특성도 알아보았다.
It is an essential process to predict behaviors of ground and structure to seek economical efficiency and stability on the given environment. Predictions are conducted through analysis process of ground and structure. For these analyses, exact and quick acquisition of measuring data is required. But we face many difficulties in data acquisition stages due to the conditions of construction site. Therefore development of a powerful and effective monitoring system that can manage the integration of database and the implementation of measuring process in real time is strongly desired. This article shows an actual example of application of internet based monitoring system compared with the conventional monitoring system.
Monitoring of grinding troble occurring during the process is classified into the quantitative data which depends upon a sensor and the qualitative knowledge which relies upon an empirical knowledge. Since grinding operation is highly related with a large amount of functional parameters, it is actually deficulty in copying wiht the grinding troubles through the process. To cope with grinding trouble, it is an effective monitoring systems when occurring the grinding process. The use of neural networks is an effective method of detection and/or monitroing on the grinding trouble. In this paper, four parameters which are derived from the AE(Acoustic Emission) signatures are identified, and grinding monitoring system utilized a back propagation learning algorithm of PDP neural networks is presented.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
Since grinding is a more complicated process than any other machining process, it is hard for operators to setup a grinding machine properly and to find out correctly abnormal grinding states resulting in damages to products. Abnormalities would be caused by improper setup, improper dressing/grinding conditions which are likely to be occurred without skilled operators' attention. In this study, an AE monitoring unit is developed to help operators conduct with ease setup, and set properly dressing/grinding conditions. AErms(root-mean-square) signal being monitored, on-going process states during grinding and dressing is visualized for machine operators to judge whether the processes are in good condition. Evaluation tests are carried out on centerless grinding machines-both cylindrical and internal. The developed AE monitoring system is verified to be useful to check grinding/dressing states in process even in the centerless grinding of which process is most unknown among various grinding methods because of the complex structure.
In this paper, the web-based monitoring system is developed for the effective process monitoring of mold manufacturing using web. In developed system, the cutting force for monitoring the manufacturing condition is measured using hall-sensor that is low cost and useful to be installed in a machine tool indirectly. Specially, the current of main spindle in a machine tool is converted into cutting force by various experiments. For effective web-based monitoring, the program which runs in the local computer of client is made to exchange message between a server and a client by making of ActiveX control and the result of manufacturing is shown on web-browser by Ch language. The developed system in this study is the foundation of establishing E-manufacturing in mold factory.
A Tool wear monitoring system is indispensable for better machining productivity with guarantee of machining safety by informing the tool changing time in automated and unmanned CNC machining. Different from monitoring using other signals, the monitoring of spindle current has been used without requiring additional sensors on machine tools. For the reliable tool wear monitoring, current signal only of tool wear should be extracted from other parameters to avoid exhaustive analyses on signals in which all parameters are fused. In this paper, influences of force components of parameters on measured spindle current are investigated and a hybrid approach to cutting force regulation is employed for tool wear signal extraction in the spindle current. Finally, wear levels are verified with experimental results by means of real-time feedrate aspects changed to regulate the force component of tool wear.
The Semiconductor Industrial are developed after 1940. It was called “Rice of Industrial”. It needs great effect in Electronics. It was developed highly in recent several years with semiconductor manufacturing equipments. Semiconductor manufacturing devices are developed “In-line” type in the first stage. But It was non-effective in modem many type process. Because this reason, Cluster type manufacturing equipments are proposed. Cluster have ability of many-type-process and effective-scheduling by circular type process chamber In this paper. we propose a real-time 3D monitoring and simulation of this semiconductor manufacturing equipments. By proposed monitoring method, we have capability real visual maintanance & virtual simulation. This effective visual 3D monitoring could apply another dangerous environment in entire industrial.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1191-1200
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2008
Recently classroom monitoring is becoming important since the lecture is being held in the classroom and academic institutions are interested in the quality assurance. Some institutions have adopted ISO 9000 systems and constructed monitoring system through measurement, analysis and improvement. In this study quality assurance problems in academic institutions and the requirements of ISO 9001:2000 will be briefly discussed. Next we will investigate how to monitor the lecture in the classroom(in-class) using statistical process control techniques such as control charts. Then case study will be given to illustrate the technique to use appropriate statistics. Finally how to monitor the learning process during in-class and after-class will be proposed.
This paper presents a methodology for In-Process monitoring of tool wear by using ultrasonic sensor in turning operation. An integrated single ultrasonic transducer operation at a frequency of 10MHz is placed in contact with the insert tip. The change in amount of the reflected energy from the nose and flank of the tool can be related to the level of tool wear and the mechanical integrity of the tool. As the results, the tool wear monitoring system based on the ultrasonic pulse-echo method was proposed, it is useful to determine a tool life and tool change time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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