A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called autonomous agent-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, heterarchical control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs three main functions - planning, scheduling and execution. Attention is paid to the planning function and all the detailed planning activities for heterarchical shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. In general, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating a process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called CSCW(computer supported cooperative work)-based control or component-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, CSCW-based control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs 3 main functions - planning, scheduling and execution. In this paper, attention is paid to a planning function and all the detailed planning activities for CSCW-based shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. Generally speaking, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating the process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
The objective of this paper is to provide an alternative framework for the integration of process planning and scheduling in cellular manufacturing. The concept of an integrated cellular manufacturing system is defined and the system architecture is presented. In an integrated cellular manufacturing system, there are three modules : the process planning module, the manufacturing-cell design module, and the cell-scheduling module. For each module, the tasks and their activities are explained.
Production planning and control system plays an important role in manufacturing companies because it determines all production capacity planning, material procurement planning, and production scheduling which are needed in the process of producing products. Many researches on production planning and control system have been conducted for many manufacturing companies for recent decade. But, a considerable research achievement has mainly been obtained on the forecast-driven production for a make-to-stock and an assemble-to-order. The reason is that there are some hardships such as difficulties of standardizing product information, the frequent changes of design and material, and the unexpected dynamic events that influence the production of customer's order in a make-to-order or an engineering-to-order environments. By these characteristics and their complexities, some studies for production planning and control system in a make-to-order environment are presented recently. In this paper, we present the framework of the hietachical production planning and control for a make-to-order environment with dynamic events. In order to illustrate the usefulness of the proposed framework for a hietachical production planning and control, the information system for a make-to-order production was implemented with the object of the company of producing electricity transformer.
This paper is intended to propose what manufacturing configuration (manufacturing planning and shop floor control) is suitable for the tire industry. Basically tire-manufacturing process is mixed-products, parallel-disconnected-flow-shop. Both throughput time and cycle tine are very short, the variety of tires is very high, the setup time is long, shop floor data reporting requirements is high, and there are many equipments and people working. And with no exception, tire industry also now confronts increasing requirements of delivery conformance with the above peculiar characteristics of tire manufacturing and changing market environments, this paper suggests, weekly master scheduling with no MRP is desirable and traditional kanban is right selection for shop floor control/scheduling. This paper describes why this configuration should be, using the manufacturing engineering principles and some new insights like four primitives of parallel flow shop. Generally known that shop with high parallel-product-mix and long setup time isn't good candidate for kanban. The four primitives of parallel flow shop explain why kanban is also useful scheduling technique in that environment.
In semiconductor manufacturing, the probe process between fabrication and assembly process is constrained mostly by the equipment capacity because most products pass through the similar procedures. The probe process is usually performed in a batch mode with relatively short cycle times. The capability of the probe process can be determined by the optimal combination of the equipments and the products. A probe line usually has several types of equipment with different capacity. In this study, the probe line is modeled in terms of capacity to give the efficient planning and control procedure. For the practical usage, the hierarchical capacity planning procedure is used. First, a monthly capacity plan is made to meet the monthly production plan of each product. Secondly, the daily capacity planning is performed by considering the monthly capacity plan and the daily fabrication output. Simple heuristic algorithms for daily capacity planning are developed and some experimental results are shown.
In this study, it is developed the interactive DNC(Direct Numerical Control) system, in using RS-232C cable and auxiliary computer, through the diagnosis of planning process and information evaluation. this DNC system recognize the Manufacturing planning and control it. This DNC system has a different notation. It can be done by an operator who hasn't knowledge about personnel computer. It is operated with automatic planning and measurement tec. by operator, using part program on the NC(Numerical Control).
자동차 제조 기업은 생산되는 제품 수명 주기가 짧기 때문에, 공정계획 및 라인 변경이 빈번히 일어난다. 따라서 새로운 공정을 계획하는 경우보다 기존 공정계획을 바탕으로 라인의 설비를 재배치하거나, 제어정보를 수정하는 경우가 많다. 하지만 생산라인의 제어 정보를 기술하는 표준 방법론이 없기 때문에 기존 공정의 정보를 해석하고 수정하는데 많은 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 일반적으로 사용할 수 있는 제어레벨 공정 모델링 방법론(SOS-Net)을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인과 동일한 Low Level의 정보들을 체계적으로 표현함으로써 모델링 결과가 현업에 직접 사용될 수 있도록 고려하였다. 본 논문에서 제안하는 SOS-Net은 쉽게 작성할 수 있으며, 기존의 High Level 모델링 방법들이 갖는 한계점을 극복하고, 현업에서 사용할 수 있는 FB(Function Block) 제어 코드를 생성하는 것을 목적으로 한다.
For estimation manufacturing cost during the early design stage, desingers have to know compositon of manufacturmg cost. Manufacturing cost is summalion of material cost and processmg cost. To be able to control the manufacturmg cost, it is necessary to estimate the costs adequately and to store the cost data in a generic way. a generic system, which is the basis for the control of the production costs, takes into account geometric information, material information, process information and production planning information Manufacturing cost is summation of material cost and processing cost.
Most of computer-aided process planning(CAPP) systems have been developed to automate the process planning function. In this paper, we describe an analytical model for a CAPP system in order to improve the performance of production system in flexible manufacturing systems(FMSs) for computer intergrated manufacturing(CIM) architecture. This paper proposes an optimal process planning that minimizes the load time by minimizing the cycle time and the number of workstations using Kang and Hahm's heuristic approach so as to improve the performance of production system under the batch production of discrete products. We also perform simulation using SIMAN language to campare the line utilization of each for various product types. The proposed algorithm can be implemented in existing FMSs for on-line control of product quantity using programmable logic controllers(PLC) and communication devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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