최근 디스플레이 기술 발전과 함께 AMOLED(Active Matrix OLED) 패널(Panel)의 생산과 수요가 급증하고 있다. AMOLED 패널은 기본적으로 LCD와는 다르게 백라이트(Backlight)를 필요로 하지 않아 적은 소비전력으로 선명도 있는 영상의 출력이 가능하다. 따라서 세계적으로 AMOLED 시장이 커지고 있다. 이에 따라 생산에 필요한 검사 장치의 수요도 확산되고 있다. AMOLED 패널 에이징(Aging) 시스템의 검사 장치는 MES(Manufacturing Execution System), MIS(Management Information System)와 연동하여 운영되며, 네트워크 환경을 구축하는 것이 효율적이다. 패널 에이징에 사용되는 검사 장치는 다중 신호를 출력하는 기능을 가진 신호 생성기(Pattern Generator)이다. 다수개의 신호 생성기를 운영하기 위해서는 효율적인 설계가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 신호 생성기를 원격으로 통합 제어하기 위한 방법과 AMOLED 패널을 구동시키기 위한 방법을 제안하고 이를 구현하였으며, 이에 따른 타이밍과 전원 설정 결과를 제시하였다.
Recently, due to the significance of Industry 4.0, the manufacturing industry is developing globally. Conventionally, the manufacturing industry generates a large volume of data that is often related to process, line and products. In this paper, we analyzed causes of defective products in the manufacturing process using the decision tree technique, that is a well-known technique used in data mining. We used data collected from the domestic manufacturing industry that includes Manufacturing Execution System (MES), Point of Production (POP), equipment data accumulated directly in equipment, in-process/external air-conditioning sensors and static electricity. We propose to implement a model using C4.5 decision tree algorithm. Specifically, the proposed decision tree model is modeled based on components of a specific part. We propose to identify the state of products, where the defect occurred and compare it with the generated decision tree model to determine the cause of the defect.
General manufacturing process of the manufacturing time and manufacturing process problems have a problem. In the past, in the manufacturing process the data by hand has been. Therefore, the production performance management information, and materials input, output information, equipment information of the failure of the management problems emerged. Through this research, improvements in real-time production information to collect distribution and overall productivity will increase the efficiency of the system. the production process to improve the quality of management, efficient production methods are presented. is a stable quality control. POP system The new building should be. This is the executive or administrative decisions support. It increases productivity, efficiency, and reduce production costs, increase product reliability. This will increase the company's reputation. This increases the competitiveness of enterprises. POP system toward the future with the new destroyer to prepare for our company. Collectively POP system build this research improves the reliability of the product. Improves the quality of customer service. The expansion of product sales is. increase the competitiveness of enterprises. companies should prepare for the future of the business.
Recently, automobile manufacturing companies, which are major customers of them, are requiring IATF 16949 (ISO/TS 16949) certification as a mandatory requirement to secure product quality. In particular, IATF 16949 : 2016, revised in October 2016, was reinforced product traceability requirements for production information management by lot in the production process. Therefore, small and medium-sized precision parts processing companies in the automobile industry are very difficult to survive due to quality and price competition for customers satisfaction. MES (Manufacturing Execution System) is required to solve this problem. However, small and medium sized precision parts processing enterprises are reluctant to introduce the MES which is not suitable for the manufacturing environment of them such as high cost and low utilization. Even if the system is introduced, it is difficult to operate and maintain the system because the lack of computer manpower. In this paper, we propose a method for building a lot tracking system for small and medium precision parts processing companies by reviewing relevant literature and analyzing cases. In addition, by managing the production history for each lot of the final product in the system, we will grasp the effect of reducing the quality failure cost obtained by minimizing the range of defect selection.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
A prototype of MES(Manufacturing Execution System) applied to panel assembly shop is implemented by using PDA(Personal Digital Assistant) and wireless database web server. The system is developed based on the Dot Net framework. The prototype can exchange the manufacturing execution data between production managers in the control room and workers in the factory through wireless internet communication. Manufacturing model of the panel shop is designed by using IDEF0 and UML method to understand the characteristics of the information and the data entities from the PPR-S view. Several issues in the shop were revealed from the manufacturing model analysis. The most typical problem was the lack of information sharing between the managing workers and the assembly workers. The problem prevents the workers and labors from sharing the process information and continuous workpiece flow In interactive way. To increase the information and data flow, a wireless internet based system is implemented and PDAs are linked together to exchange the process planning data and in-process data between the workers. It is anticipated that PDA and the implemented system can enable the process control at each process stages to obtain the well-organized operation.
최근 국가경제와 기업의 경쟁력이 불안정한 글로벌 환경에서, 정부는 4차 산업혁명이라고 불리는 스마트공장 구축사업을 중소중견 제조기업 대상으로 적극적으로 적용추진을 하고 있다. 스마트공장이란 ICT(Information Communication Technology)와 생산공정의 융합으로 설비와 시스템간의 통합과 지식 기반의 최적화된 판단으로 제품을 자동 생산하는 체계이다. 본 연구는 기업의 경쟁력을 높이기 위해 성공적인 스마트공장의 추진을 위한 최고경영자의 의지, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 조직참여가 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 연구모형을 통한 실증연구를 하기 위해 스마트공장 구축을 완료하였거나 진행 중인 중소기업을 대상으로 설문지를 배포하여 회수된 101부의 설문지를 분석하였다. 실증분석 결과, 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 스마트공장 성공적 구현에 있어서 조직의 참여도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었고, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 최고경영자 의지 순서로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는, 기업의 경쟁력 제고에 가장 큰 영향을 미치는 스마트공장 구축을 성공적으로 실현하기 위해 여러 가지 관점으로 구분하여 도출하였고 이를 검증하였다.
본 연구는 조선 LNG선의 탱크를 제작하는 공장의 관리 및 운영을 지원하는 제조실행 시스템(MES : Manufacturing Execution Sys- tem)의 개발에 대한 내용이다. 본 연구대상 공장에는 가공과 조립라인이 있으며, 가공라인에서는 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 가공하고, 조립라인에서는 가공된 소재를 용접으로 최종 조립한다. 본 연구 대상 공장의 주요 관리 및 운영에 대한 관점은 장비의 고장 방지와 효율극대화, 납기 준수 및 최종 용접 후 결함 최소화 등이다. 이에 본 연구에서는 공장을 체계적으로 관리 운영하기 위해 공정관리와 장비관리 기능을 통합한 제조실행 시스템을 개발하였다. 공정관리는 일정계획 수립, 관리에서부터 작업자 배치 및 입${\cdot}$출고 관리 등의 역할을 수행하고, 장비관리는 장비 모니터링, 장비와 작업 이력 데이터 추출 및 집계, 장비보전 관리, 장비별 작업지시 등의 역할을 수행한다. 본 연구의 개발 시스템은 MSSQL Sever 데이터베이스와 Visual Basic, C++ Builder로 개발되었다.
Owing to the development of mobile communication technology during the last a few years, the number of users of mobile devices such as the smartphone and the tablet PC has increased rapidly. As a result, the range of applications of the mobile devices has also been greatly expanded from an application for the convenience of daily life to an application for assisting the operations of industrial fields. Especially, portability of mobile devices can provide great help in collecting and using information on the production site. In shipbuilding production processes, it is difficult to collect changes of circumstance in the field and reflect the changes to schedule due to the low production automation rate and frequent changes in schedule. In this study, we propose a system to solve the problems of shipbuilding production processes such as the ones described above by using mobile devices. First of all, we organize the production information and production processes of the panel line through the analysis of shipyard panel line operations. Next, we have developed a system that can support the production execution plan of the panel line and monitor the production processes in the field. The system was developed utilizing application virtualization to allow access to the system from various platforms of mobile devices and PC's. The system was implemented using ooCBD methodology considering the future expansion of the system and ease of maintenance.
일반적인 기계나 자동차 등의 제조업 조립공정은 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee, Bluetooth, 무선 센서 네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정 진행 정보를 네트워크를 통하여 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버로 수집하는 방식으로서 공정의 흐름을 파악하고 생산량을 점검하기에 적합하나 개별 작업자의 해당 작업장 내에서의 작업 누락이나 동선 파악을 위한 실시간 위치 추적은 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여, 작업자 공구의 실시간 위치 추적시스템 도입을 통해 공구의 위치 및 궤적을 실시간으로 분석하여 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하고 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 비숙련공이나 실수에 의해서 조립공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 작업자에게 실시간으로 알려주거나 사전에 차단하여 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 이를 위하여, 전동공구의 기계적인 진동 및 무선통신 노이즈를 제거하고 측정신호의 정밀도 향상을 위하여 칼만필터를 적용한 UWB(Ultra Wide Band) 삼변측량 기반의 실시간 공구 위치 추적 센서시스템을 개발하였고 이동평균필터에 비해 약 21%의 무선측정 성능개선을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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