Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.491-495
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1996
As the significance of quality in the sense of customer satisfaction is growing, the management of quality becomes one of the main interests in the manufacturing systems research systems research. This paper presents the concept of quality-oriented manufacturing system which is composed of a business process domain and a quality domain. In the business process domain, business functions are integrated by traditional design and manufacturing databases on the one hand, and a quality management system is interlinked to them via several quality modules on the other hand. Quality information model connects the business process dimain with the qualitydomain where various types of qualitydata are stored in the form of quality database. This framework helps a manufacturing enterprise to implement the quality-oriented manufacturing system to achieve its final objective "customer satisfaction."ion."quot;
The condition of the manufacturing process in a factory should be diagnosed and maintained efficiently because any unexpected disorder in the process will be reason to decrease the efficiency of the overall system. However, if an expert experienced in this system leaves, there will be a problem for the efficient process diagnosis and maintenance, because disorder diagnosis within the process is normally dependent on the expert's experience. This paper suggests a process diagnosis using data mining based on the collected data from the coil-spring manufacturing process. The rules are generated for the relations between the attributes of the process and the output class of the product using a decision tree after selecting the effective attributes. Using the generated rules from decision tree, the condition of the current process is diagnosed and the possible maintenance actions are identified to correct any abnormal condition. Then, the appropriate maintenance action is recommended using the decision network.
Through the process of chemical vapor deposition, Tungsten Hexafluoride (WF6) is widely used by the semiconductor industry to form tungsten films. Tungsten Hexafluoride (WF6) is produced through manufacturing processes such as pulverization, wet smelting, calcination and reduction of tungsten ores. The manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is required thorough quality control to improve productivity. In this paper, a real-time detection system for oxidation defects that occur in the manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is proposed. The proposed system is implemented by applying YOLOv5 based on Convolutional Neural Network (CNN); it is expected to enable more stable management than existing management, which relies on skilled workers. The implementation method of the proposed system and the results of performance comparison are presented to prove the feasibility of the method for improving the efficiency of the WF6 manufacturing process in this paper. The proposed system applying YOLOv5s, which is the most suitable material in the actual production environment, demonstrates high accuracy (mAP@0.5 99.4 %) and real-time detection speed (FPS 46).
As the market and the organizations of an enterprise expand globally, the rapid and accurate communication gets more important for product manufacturing. The manufacturing information flow among the designers, the process planners and the shop floors is characterized and modelled. Its methods are constructed using distributed objects. Their introduction to the network-based CAPP system offers speed and safety for the system and makes the reconstruction and distribution of the application programs easy. The manufacturing processes are generated based on the feature information of a designed part, then the manufacturing resources are selected using the process planning logic which is implemented by distributed objects. The databases and distributed objects are integrated under the recent internet environments. The developed system makes it possible to manipulate and to transfer the process planning and manufacturing data everywhere in the world.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.4
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pp.168-176
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2008
In an environment where manufacturing conditions such as product lines keep changing, manufacturing control systems need to be continually maintained and upgraded according to the change. This requires an effective system implementation methodology. In this paper, a methodology based on the multi-criteria similarity comparison of manufacturing processes is proposed. A newly introduced process is compared with existing ones based on the multi-criteria similarity, and candidates for software reuse are selected from stored modules according to the overall process characteristics. The proposed methodology has been tested for an electronics manufacturing company's manufacturing control system, and the result has been satisfactory in that it can save time and efforts for system implementation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.467-477
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1994
The objective of this research is to develop a manufacturability measurement model for process and material screening. The process and material screening is the key requirement for implementing the Design for Manufacturability (Concurrent Engineering). A computerized system realizing this model then is developed to aid designers. Identification of the key factors which influence technical manufacturability, decision variables and their characteristics, conceptual framework for implementing the model are suggested. Manufacturability measure for quantifying the consistency of between the product requirements and the manufacturing capability is important contribution of this research. The focus is on net shape manufacturing process such as diecasting, forging, metal forming and injection molding.
This study suggests a model of production information system that can reduce manufacturing lead time and uniformize quality by using DNC S/W as a part of constructing production information management system in the industrial field of the existing marine engine block manufacturing companies. Under the effect of development of this system, the NC machine interface device can be installed in the control computer to obtain the quality information of the workpiece in real time so that the time to inspect the process quality and verify the product defect information can be reduced by more than 70%. In addition, the reliability of quality information has been improved and the external credibility has been improved. It took 30 minutes for operator to obtain, analyze and manage the quality information when the existing USB memory is used, but the communication between the NC controller computer and the NC controller in real time was completed to analyze the workpiece within 10 seconds.
As the function of a product is advanced and the process is refined, the yield in the fine manufacturing process becomes an important variable that determines the cost and quality of the product. Since a fine manufacturing process generally produces a product through many steps, it is difficult to find which process or equipment has a defect, and thus it is practically difficult to ensure a high yield. This paper presents the system architecture of how to build a smart manufacturing system to analyze the big data of the manufacturing plant, and the equipment factor analysis methodology to increase the yield of products in the smart manufacturing system. In order to improve the yield of the product, it is necessary to analyze the defect factor that causes the low yield among the numerous factors of the equipment, and find and manage the equipment factor that affects the defect factor. This study analyzed the key factors of abnormal equipment that affect the yield of products in the manufacturing process using the data mining technique. Eventually, a methodology for finding key factors of abnormal equipment that directly affect the yield of products in smart manufacturing systems is presented. The methodology presented in this study was applied to the actual manufacturing plant to confirm the effect of key factors of important facilities on yield.
This paper proposes a maintenance method to integrate worker's safety concerns into the process activities of the manufacturing system and it is to be considered as a part of the scope of maintenance engineering. The proposed method incorporates worker's health and safety considerations into maintenance engineering in each of the manufacturing process using reliability analysis. It can help to make a better planning and implementation of maintenance activities for the manufacturing system.
Purpose: The variation of the internal diameters of gun barrel incurs a lot of reworks in gun barrel manufacturing process and the significant quality problem of gun barrel. And it is likely to stem from the current measurement system for the internal diameter of gun barrel and the related manufacturing process as well. The purpose of this study is to improve the gun barrel manufacturing process through improving measurement system. Methods: The improved measurement system using laser can measure the internal diameters of gun barrel more accurately, and the properly adjusted honing process reduces the variation of internal diameters of gun barrel. Results: Comparing the mean square error of internal diameters for 6 gun barrels measured before and after process improvement shows that the variation of gun barrel internal diameters was significantly reduced after the process improvement. Conclusion: The introduction of improved measurement system for the internal diameters of gun barrel and the adjustment of related honing process results in the reduction of reworks of gun barrels and their internal diameter variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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