MES는 산업전반에서 시스템의 정보를 빠르게 공유하고 의사결정에 도움을 주며, 생산현장에서의 신속한 정보 획득과 처리를 하여, 종합적 정보 관리를 효율적으로 할 수 있다. 실시간 정보처리를 위한 MES는 최근 많은 관심을 가지고 있는 RFID의 Data를 모델링하고, 제조부터 판매까지 각 프로세스 내의 제품을 모니터링 하는 기능이 필요하다. 그러나, RFID가 부착된 제품이 프로세스 과정에 있어서, tag, reader의 오작동, 고의적 파손, 분실, 주변 영향으로 인해, 리더기가 tag를 읽지 못하는 경우, 제품의 위치를 모니터링 할 수 없다. 이러한 경우, 불확실한 정보를 가지고 제품의 경로를 추적하여야만 한다. 본 논문은 신속하게 제품을 찾기 위해, RFID와 Bayesian Network을 이용한 MES를 제안하고 성능을 평가하였다.
Recently domestic manufacturing companies have been experiencing worsening profitability and stunted growth due to the long-term economic recession and the rapid rise of developing countries such as China and Southeast Asia. These difficulties force many companies to concentrate their core competencies on new value creation and innovation in order to gain momentum for new growth. Enterprise Resource Planning (ERP) has been considered as one of viable solutions. Among the various modules in ERP, shop floor control function in the production management module is rather limited. In order to overcome this problem, Manufacturing Execution System (MES) has been used as a subsystem which has a strong information gathering power and flexibility. Both systems interact closely with each other. In particular, ERP requires fast, accurate shop floor information at MES. This paper describes how to synchronize relevant information between ERP and MES with theory of constraints (TOC). The processing time information transmitted from the MES workplace is received at the ERP workplace. In the process, the received processing time is causing information distortion in ERP, when the information gathering standard of MES is different from the ERP information interpretation standard. The Drum-Buffer-Rope theory of TOC was applied to resolve this problem, therefore, information synchronization between both systems was made. As a precondition, the standard time of the upper ERP system was rearranged according to the capacity constraints resource. As a result, standard time restructuring has affected changes in labor costs. Standard labor costs have come close to actual ones, and information synchronization of MES transmission data has improved the reliability of standard product costs, such that it enabled various company-wide restructuring actions to be much more effective.
정보화 사회에서 디지털이라는 단어와 결합된 컨버전스는 정보통신 분야의 단위기술들의 융합을 통해 등장하는 새로운 제품이나 서비스를 일컫고 있다. 이러한 컨버전스 기술의 파급효과 및 컨버전스 사회의 현상들은 이미 경제, 사회, 문화등 사회의 전 부분에서 가시화되고 있다. 최근 제조생산 현장은 디지털 정보화, 전역 통합화를 통해서 생산 고도화를 향한 새로운 변화에 직면해 있다. 본 논문은 현재 진행 중인 생산정보화 시스템의 구성 및 이슈를 기술하고, MES에서 접근하고 있는 클라우드 서비스 시스템을 구축하기 위한 주요한 이슈 및 해결 요소들을 제시한다. 또한 최적화된 생산 흐름과 소비 시장에 적절히 반응하는 제조생산 정보화시스템을 구축하기 위한 방안을 제안한다.
본 연구는 자동차 모듈조립 작업장에서 RFID 방식을 통하여 MES 서버와 POP 단말기 간의 상호작용과 인터페이스를 효율적으로 향상시킬 수 있는 특정 모형을 제시한다. MES 서버, RFID, PLC 및 POP 단말기 간의 실험결과, RFID에 의한 인터페이스 방식의 경우 기존의 근접센서에 의한 방식에 비하여 이동대차당 작업처리시간이 평균 10분에서 1분으로 대폭 감소하였고, 불량률도 평균 20%에서 1%로 대폭 줄어들었다.
국내외 여러 지역에 공장을 가동하고 있는 제조업체의 경우, 단위 공장의 가동 상황을 통합하여 전체적으로 모니터링하고 관리해야 할 필요성이 증대되고 있으나, 기존 제조실행시스템은 이러한 요구를 반영하지 못하고 있어, 이를 극복하기 위한 방안으로 개별 공장의 각 제조실행 시스템과 연동하면서 전체 공장의 가동 현황을 통합하여 인터넷/웹 기반에서 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 시스템 구조, 수행 기능과 관리해야 할 DATA는 상당한 표준화과정을 거쳤으며, 타 제조업체에서도 활용이 가능할 것이다.
This paper suggests a specific model that could efficiently improve the interaction and the interface between MES(Manufacturing Execution System) server and PDA terminal through RFID(Radio Frequency Identification) system and bar-code system in automative transmission shipment place of the finished assembly parts. The proposed model shows that the new method by RF-Tag system can more efficiently perform to reduce processing time and loading time for shipment, compared with the current approach by bar-code system. It is noted in case of the method by RF-Tag that the effects of proposed model are as follows; (a) While the shipping lead time per truck for carrying by the current method was 35 minutes, the shipping lead time by the new method was 15 minutes. (b) While the accuracy for carrying by the current method was 50%, the accuracy by the new method was 99%.
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
In this paper, when manufacturing large/multi-mold parts (more than 30 core parts),A mold manufacturing (tolerance) management system was established through design-processing linkage.The mold manufacturing (tolerance) management system is a design-based measurement shape/measurement position determination system, M/C processing-linked measurement drive system,It is composed of four parts: CAD-linked measurement result analysis system and manager mold part quality management system.In addition, the constructed system was applied to the field and the effect of system construction was evaluated by comparing it with the existing process.As a result of the evaluation, the measurement precision is within 0.02mm, and the time it takes to measure after the end of processing is shorter than that of the existing process.(12 hours → 2 hours) It was shortened to 16.7%.In addition, it was confirmed that the time required for reprocessing after measurement was reduced by 25% (4 hours → 1 hour) compared to the existing process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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