Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.
Nowadays, circulation industry is taking charge of important role in improvement of competitive power on the manufacturing industry and public welfare increase of consumer, price stabilization, employment creation and so on. A lot of research have been progressing for formation of total circulation complex, but decision making for selection of location on some facility is only calculated the optimum value when correct data values are inserted. However, a lot of decision making is accomplished in situation that have little knowledge of objective and constraints and as real world is also evaluated inclusive of analyst's subjectivity about variable, indefinite and fuzzy part, so it is decreasing a reliability on evaluation result and complicating objective evaluation on various effect and negative impact. Accordingly, from under like this situation, this study is to develop location decision model of circulation complex using fuzzy theory from the intention for the most reasonable decision making in fuzzy situation based on decision making problem on conventional location and size decision that did to be satisfactory constraints necessarily.
The purpose of this study is to understand women's wear manufacturing industries. First, the study was to investigate the present production systems and how much the automatic facility are by comparing them. This study enhanced more efficient, stable, and suitable work line. This intern will direct the way in which automatic facilities will be created. Second, through this study on the general character of the inspectors, the ratio of impaired goods, and the reasons for unsatisfactory goods, I intended to find out a way to decrease the impaired goods and to produce competitive and high quality goods. The results of the survey can be summarized as follows; 1. The result of the research on the automatic industrial facilities shows that the majority of the factories (77.4%) are 40% below the automatic facility rate. The reasons for this according to order are that was a deficit in money, no reason for expensive machines, and lack of the technique and the number of workers required to handle the machines. 2. At this time, the most required equipments are shown according to its importance; automatic sewing machine, automatic cutting machine, automatic spreading machine, and finishing & pressing machine. So in the women's wear manufacturing industries, they think that they need more automatic cutting machine, automatic spreading machine in the cutting field rather than high price automatic machine in the sewing field such as pattern former, pocket welting, automatic sleeve connecting machine and automatic label connecting machine. 3. The result of the research in the goods quality shows that the average impaired rate is 12.7% at the first inspection. In addition the average rate for complete impaired rate is 1.52%. The line system shows that it has a impaired rate that is double the rate of the pair system. Because of this, the industries plan to combine the line system and pair system to create an improved and suitable production system which can boost the quality and productivity of the goods. 4. The fabric is the main point of the impaired goods. The factors of the impaired goods in manufacturing are the lack of mental abilities of the worker, impaired fabrics and a lack of cooperation in the working system. Furthermore, there is a lack of technique for new material. 5. To prohibit impaired goods in manufacturing, there need to be a way to educate the workers and to enhance the workers' mind on the productive goods. Also there need to increase in the investments of automatic production machines. Finally there need to be a standardized working line. Therefore, there need to be an improvement on the management of the production of goods, the development of technique and an increase in the education for the workers, with this there will be a decrease in impaired goods, and an increase in better quality of goods to enforce the domestic apparel industries.
The steel pipe manufacturing industry deals with facilities and materials. Especially thermal facilities are close to vapor cloud explosion (VCE) and may cause secondary damage to facilities because they deal with corrosive substances such as hydrofluoric acid, sulfuric acid and acid, fire, explosion, leakage etc. It is in danger. In this study, hazard identification method was conducted using HAZOP techniques and quantitative risk analysis was conducted using e-CA, a program that supports accident impact analysis. Equipment in the influence range of ERPG - 3 was determined to be a facility requiring replacement. It was decided that neutralization is necessary using slaked lime. Based on the cost of loss, We presented the proper replacement which is the timing of the dangerous facility. As a result, It was ideal to replace the facilities with 20 years of heat treatment facilities, one year of hydrofluoric acid storage tank, 20 years of sulfuric acid storage tank, and 5 years of hydrochloric acid storage tank.
The CNC machine tool field is showing a growing trend with the recent rapid development of manufacturing industries such as semiconductors, automobiles, medical devices, various inspection and test equipment, mechanical metal processing equipment, aircraft, shipbuilding and electronic equipment. However, small and medium-sized machining companies that use CNC machine tools are experiencing difficulties in increasingly intense competition. Especially, small companies which are receiving orders from 3rd or 4th venders are very difficult in business management. In recent years, company S experienced difficulty to make product quality and delivery time due to the ignorance of the processing method when manufacturing cooling plate jig made of SUS304 material used for cell phone liquid crystal glass processing. In order to solve these problems, we redesigned the process according to the size of our company and tried to manage all processes with quantified data. In the meantime, we have found that there is a need to improve the cutter process, which accounts for most of the machining process. Therefore, we have investigated the correlation between RPM and FEED of three cutters that have been used in the past. As a result, we found that it is the most urgent problem to solve the roughing process during the cutter operation which occupies more than 70% of the total machining. In order to shorten the machining time and improve the quality in machining of SUS304 cooling plate jig, we select the main factors such as price, tool life, maintenance cost, productivity, quality, RPM, and FEED and use AHP to find the most suitable milling cutter. We also tried to solve the problem of delivery, quality and production capacity which was a big problem of S company through experiment operation with selected cutter tool. As a result, the following conclusions were drawn. First, the most efficient of the three cutters currently available in the machining center has proven to be an M-cutter. Second, although one additional facility was required, it was possible to produce the existing facilities without additional investment by supplementing the lack of production capacity due to productivity improvement. Third, the Company's difficulties in delivery and capacity shortfalls have been resolved. Fourth, annual sales increased by KRW 109 million and profits increased by KRW 32 million annually. Fifth, it can confirm the usefulness of AHP method in corporate decision making and it can be utilized in various facility investment and process improvement in the future.
전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지 절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다.
섬유염색 및 가공산업은 용수요구량이 매우 높은 편이며 다양한 난분해성 염료의 사용으로 인해 폐수발생량의 기여도가 높은 전형적인 오염 유발 산업이다. 본 연구는 낙동강 수계에서 산업폐수 발생업체 중 섬유염색 및 가공 산업시설을 중심으로 SS, $BOD_5,\;COD_{Mn},\;COD_{Cr}$, TN 그리고 TP와 같은 수질 항목에 대해서 발생원 단위 오염물질 배출 특성을 파악하고 발생원단위 부하량을 산출하기 위해 수행되었다. 각 산업을 대표하는 오염원 발생원단위의 산정을 위해 낙동강 수계에 산재한 섬유염색 및 가공업체 중 세 개 업체를 선정하였다. BOD 기준 유입수와 유출수에서의 원단위 값은 90%이상 감소하였지만 원수에서의 높은 유기물 부하량으로 인해 원단위값 자체는 섬유제조시설에서 얻어진 값과 유사하였다. 유수의 생분해도는 유출수에 비해 세배 가량 높게 나타났다. 건평, 제품생산량 및 원료사용량을 기준으로 한 주요 수질 항목 (SS, $BOD_5$, COD, TN and TP)에서 단위공정(본 연구에서 산정한 값)의 오염원 발생원단위 결과값이 통합공정(국립환 경과학원에서 산정한 값)의 오염원 발생원단위 결과 값과 유사하였지만 다른 인자를 기준으로 한 경우에는 커다란 차이를 보여주었다. 섬유염색 및 가공업체에서 도출된 오염원 발생원단위 인자는 낙동강 수질 오염총량제 도입과 함께 수질오염 부하량 처리비용을 산정 할 때 유용한 자료로 활용될 수 있으리라 기대된다. 이러한 오염원 발생부하량 도출과 함께 낙동강 수계에서의 효과적인 수질오염제어와 관리를 위해서는 각 산업별 폐수처리시설의 유출수로부터 다양한 형태의 수질오염항목을 특성화시킬 필요가 있다.
식육은 미생물이 증식하는데 필요한 각종 영양소 및 수분이 풍부한 식품이다. 그러므로 식육은 도축, 운반, 가공, 판매 과정에서 미생물이 오염되거나 증식되기 쉽다. 이러한 이유로 가공 및 유통과정에서 병원성 미생물의 증식으로 인해 여러 나라에서 집단 식중독이 발생한다. 식육의 유통과정에서 식육 판매업소는 소비자와 직접적으로 접촉하는 최종 단계이므로 위생관리가 매우 중요하다. 한국에서 식육의 미생물 기준은 돈육의 경우 일반세균수는 107 CFU/g 이하, 대장균은 104 CFU/g 이하로 설정하여 이를 준수하도록 권장하고 있다(식품의약품안전처, 2014). 본 연구에서 식육 및 제조환경에 대해 미생물검사 권장기준을 초과한 경우는 HACCP 미인증 업체에서 6건으로 나타났다. 원료 돈육의 일반세균수의 경우 HACCP 인증 판매장이 평균 6.2×105 CFU/g 수준으로 모두 식약처 권장 범위였다. 그러나 미인증 판매장은 평균 1.8×106 CFU/g 수준으로 식약처 권장기준을 초과한 판매장은 2곳이었다.
최근 군수품에 대한 개발 및 생산이 날로 증가하고 있다. 그러므로 생산된 군수품에 대한 제한된 자원과 인력에 맞는 효율적인 품질 보증 방안이 요구되는 실정이다. 군수품은 특징적으로 사업 계약 단위로 개발 및 생산이 진행된다. 더불어 계약별로 사업 관리 및 품질 보증이 이루어진다. 이러한 이유로 하나의 생산 업체에서 여러 계약이 체결되고 유사한 제품들이 생산되는 경우가 많다. 사업 및 품질 보증도 많은 인력과 노력이 필요한 실정이다. 하나의 업체에서 여러 유사한 동종 제품을 생산 하는 경우에는 좀 더 효율적인 관리 방안이 요구된다. 이런 문제점을 알아보고 해결 방안을 찾아보았다. 하나의 업체에서 수행하는 군수품 계약 형태와 생산되는 제품의 특성을 분석하고. 그 결과를 기반으로 계약별 관리 방법에서 업체별 즉, 사업장별로 통합하여 관리 할 수 있는 방안을 제시해 보았다. 한 엔진 제작 전문 업체에 그 방안을 적용하여 통합 관리 방안을 검증해 보고 효과를 확인하였다. 사업장 단위 품질 보증 효과는 기존 계약 단위의 관리 방안에 비해 관리 인력 운영 측면에 상당한 절감 효과와 사업별 품질 보증 활동 결과를 타사업과 비교 검토하여 장점을 전 사업에 확대 적용 가능하여 품질 안정화 및 개선 효과를 만들었다.
With the automation of production lines in the manufacturing industry, the importance of real-time fault diagnosis of facility is increasing. In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm of LM (Linear Motion)-guide based on deep learning using vibration signals. Generally, in order to guarantee the performance of the deep learning, it is necessary to have a sufficient amount of data, but in a manufacturing industry, it is often difficult to obtain enough data due to physical and time constraints. To solve this problem, we propose a convolutional neural networks (CNN) model based on transfer learning. In addition, the spectrogram image is input to the CNN to reflect the frequency characteristic of the vibration signals with time. The performance of fault diagnosis according to various load condition and transfer learning method was compared and evaluated by experiments. The results showed that the proposed algorithm exhibited an excellent performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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