Manufacturing enterprises have been doing their best endeavors to obtain competitiveness using various methodologies, such as information technology. In order to achieve competitiveness, they are adopting manufacturing execution system (MES). MES is a total management system that manages from the beginning of the production by product order until the quality inspection of the finished product. And MES is an inter-mediator for supplementation of information gap between ERP and inspection machine and equipment. This paper describes on establishment of effective strategy based on BPR methodology and implementation of MES small and medium PCB manufacturing company with multiple-types of products and mixed process flows. And then we proposed evaluation model based on balanced score card (BSC) for considering non-finance elements as well as finance elements. With evaluation model, we analyzed benefits and effects of MES.
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.
제조실행시스템(MES: Manufacturing Execution System)은 현장(shop floor)에서 작업을 수행하기 위한 제반 활동 (스케줄링, 작업 프로세스, 품질관리, 등)을 지원하기 위한 관리 시스템이다. 특히, MES는 생산계획과 실행의 차이를 줄이기 위한 시스템으로 현장상태의 실시간 정보제공을 통하여 관리자와 작업자의 의사결정을 지원하는 기능을 수행한다. 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.
In recent years, the main concerns of enterprise management activities is how to strengthen the competitiveness to quickly respond to changes and sustain the growth in business environment. In order to achieve competitiveness and sustainability, a large variety of production informatization systems, such as MES (Manufacturing Execution System), ERP (Enterprise Resource Planning), have been introduced to manufacturing companies. However, there have been many problems owing to the reckless introduction of those systems. Therefore, it is necessary to evaluate the informatization level of the manufacturing company before introducing production informatization systems. This paper presents methodology and system to evaluate the informatization level of manufacturing company. The proposed evaluation method, based on the traditional questionnaire approaches, considers the various characteristics of the company. And then, we proposed models for calculation and production informatization level using 450 results of conducting a survey. Finally, a web-based system was developed for the evaluation of informatization level.
Recently, the manufacturing system is being changed in a mass customization and small quantity batch production. MES is a powerful production management tool supporting production optimization from the process initiation to the final shipment. It is a production management system which plans and executes based on the production data in the shop floor. This study deployed the utilization of production data and web HMI system to process real-time production data through the collection with the shop floor. The developed system was applied to the equipment operating time and other production data could be processed with the real-time. The proposed system and web HMI can be applied for various production systems by using different logic.
A production system is a management system that supports all activities to perform production operations at the manufacturing site. From the point-of-view of a smart factory, smart manufacturing systems redesigned the concept of onsite production systems to fit the entire system and its necessary functional composition. In this study, we select the key functions needed to build a smart factory for a PCB line and propose a new six-step model for the deployment of a smart manufacturing system by integrating essential functions. The smart manufacturing system newly classified the production and operation tasks of PCB manufacturing and selected necessary functions through requirement analysis and benchmarking of advanced companies. The selected production operation tasks are mapped to the functions of the system and configured into seven modules, and the optimal deployment model is presented to allow flexible responses to the characteristics of the tasks. These methodologies are first presented in this study, and the proposed model was applied to the PCB line to confirm that they had significant changes in the work method, qualitative effects, and quantitative effects. Typically, lead time and WIP have reduced by about 50%.
생산 현장의 문제들을 극복하기 위한 MES(Manufacturing Execution System)는 공장내의 각종 업무가 일사천리로 진행하도록 조력하는 시스템이다. 하지만 현실적으로 현장 상황에 대한 실시간적인 집계가 이루어지지 않고 있어 기업의 생존전략인 생산성 증대, 자동화, 표준화, 정보화가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이를 극복하기 위해서 최근 주목을 받고 있는 RFID(Radio-Frequency Identification)을 이용하고자 한다. 본 논문에서는 실시간으로 제조현장에서 발생하는 Resource, Product, Process에 대한 모든 정보를 수집하고, 이를 제조실행 시스템에서 이용할 수 있도록 하는 Agent 기반의 RFID 미들웨어의 역할과 구조에 대해 설명하였고 Agent 기반으로 인해 내부 인터페이스 및 외부의 정보서비스 영역에서의 다양한 상황에 유연하게 대처할 수 있는 방법에 대해 서술하였다.
현재 제조의 생산관리시스템은 다양한 방식으로 메시지 처리기능을 활용하고 있다. 그러나 일부 메시지가 서버를 장시간 점유하여 타 메시지의 처리를 지연 시키거나, 불필요한 과정으로 인하여 발생되는 서버 점유 등 작업부하 현상들이 발견되고 있다. 이러한 문제점들을 최소화하기 위해 부하균등화 작업 및 여러 가지 연구들이 진행되고 있으나, 아직까지 효과적인 메시지 처리에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 휘발성 데이터를 이용하여 불필요한 과정을 최소화 하는 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스를 적용하면 작업부하 현상을 최소화 하여 메시지 처리의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
The functional role of warehouses in modern industry is changing from an established concept of storage to a concept of circulation. The target of this study is to improve the stacker crane's efficiency for the internal operations of the Automated Storage and Retrieval System (AS/RS). Eight operating schemes are proposed under the combination of three conditions, namely, the storing method, the layout type, and the sequence of command execution. The moving distance of the stacker crane is calculated using the same gateway data through a simulation based on a C# program. The optimal operating scheme is proposed based on the analyzed simulation results. In conclusion, the combination of conditions of random storage, two-way type warehouse, and dual command execution elicits optimum results in travel efficiency for the stacker crane.
The manufacturing equipment on most shop floors consists of numerical control machines, and the condition of each piece of equipment is monitored and controlled by an internal sensor or programmable logic controller (PLC). To control and monitor production lines that consist of an equipment or production module, a separate control and monitoring system such as a manufacturing execution system should be introduced. However, there is no standardized system, and it is costly and difficult to build a system for small or medium-sized plants. In this paper, a PLC-based supervisory system for operation control of a group of production machines is proposed, and the developed PLC-based system is evaluated by applying it to a computer numerical control machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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