The distribution cost increases constantly because of the growth of yield, globalization of accounts and the generalization of e-commerce. This paper is concerned with scheduling on the allocation of workers to maximize the amount of order process in warehouse logistics system. The problem is to determine the number of operators in each process by the sequential time zone. We considered that the number of operators is restricted to the current level and also the process time is changed by putting some resources into the process. In each stage, we suggest some considerations for the allocation of workers and estimate the maximum amount of order process of the alternatives. We analyzed the alternatives using simulation s/w Arena with real cases.
Despite surging interests in analyzing business processes, there are few scientific approaches to analysis and redesign of organizational structures which can greatly affect the performance of business processes. This paper presents a method for deriving and analyzing organizational relations from process models using social network analysis techniques. Process models contain information on who performs which processes and activities, along with the assignment of organizational units such as departments and roles to related activities. To derive social relations between organizational units from process models, three types of metrics are formally defined: transfer of work metrics, subcontracting metrics, and cooperation metrics. By applying these metrics, various relations among organizational units can be derived and analyzed. To verify the proposed method and metrics, they are applied to standard process models of the semiconductor and electronic, and automotive industry in Korea. This paper presents a taxonomy for diagnosing organization structure based on the presented approach. The paper also discusses how to combine analyses in the taxonomy for redesign of organizational structures.
산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study is to propose an optimization process to improve product yield in the process using process data. Recently, research for low-cost and high-efficiency production in the manufacturing process using machine learning or deep learning has continued. Therefore, this study derives major variables that affect product defects in the manufacturing process using eXplainable Artificial Intelligence(XAI) method. After that, the optimal range of the variables is presented to propose a methodology for improving product yield. Methods: This study is conducted using the injection molding machine AI dataset released on the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) organized by KAIST. Using the XAI-based SHAP method, major variables affecting product defects are extracted from each process data. XGBoost and LightGBM were used as learning algorithms, 5-6 variables are extracted as the main process variables for the injection process. Subsequently, the optimal control range of each process variable is presented using the ICE method. Finally, the product yield improvement methodology of this study is proposed through a validation process using Test Data. Results: The results of this study are as follows. In the injection process data, it was confirmed that XGBoost had an improvement defect rate of 0.21% and LightGBM had an improvement defect rate of 0.29%, which were improved by 0.79%p and 0.71%p, respectively, compared to the existing defect rate of 1.00%. Conclusion: This study is a case study. A research methodology was proposed in the injection process, and it was confirmed that the product yield was improved through verification.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.509-512
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2006
In this paper, we proposed the novel device and process design to enhance the uniformity of low-temperature poly-Si TFTs fabricated by sequential lateral solidification (SLS). The proposed design schemes can avert the conventional two-shot SLS process-induced issues. Moreover, different design considerations between conventional excimer laser crystallization and the SLS process were also proposed and discussed.
본 논문은 장치산업에서 적용되는 다변량 EWMA 공정제어와 통계적 공정감시 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합시스템은 자동공정제어(APC)의 예측, 조정기능과 통계적 정정감시(SPM)의 이상점 발견 및 제거등의 각각의 장점을 이용하였다. 기존의 다변량 EWMA연구는 데이타간의 독립성을 가정하였으나 본 논문은 데이타간의 종속적인 형태인 IMA(1,1)모델을 대상으로 하였다.
At the time of facing strict environmental regulations, environmentally friendly dyeing technology is being highlighted due to the potential possibility of reducing environmental impact, so is the preparation process that uses a great deal of water and generates as much contamination. Enzyme technology has been regarded as an eco-friendly solution to industrial problems, saving water, chemicals and energy. (omitted)
Process mining aims at mining valuable information from process execution results (called "event logs"). Even though process mining techniques have proven to be a valuable tool, the mining results from real process logs are usually too complex to interpret. The main cause that leads to complex models is the diversity of process logs. To address this issue, this paper proposes a trace clustering approach that splits a process log into homogeneous subsets and applies existing process mining techniques to each subset. Based on log profiles from a process log, the approach uses existing clustering techniques to derive clusters. Our approach are implemented in ProM framework. To illustrate this, a real-life case study is also presented.
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. In past years, process capability analysis have been used to characterize process performance on the basis of univariate quality characteristics. However, in actual manufacturing industrial, statistical process control (SPC) often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^+$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other.
This paper aims to investigate and analyze the process solving problems with activities of Quality Control Circle, carried out on a small scale, among various activities of industrial fields. Then this paper intends to provide and integrated model through integrating each process into one. In addition, this paper also aims to enhance the efficiency of the suggested model by realizing the model through support system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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