General manufacturing process of the manufacturing time and manufacturing process problems have a problem. In the past, in the manufacturing process the data by hand has been. Therefore, the production performance management information, and materials input, output information, equipment information of the failure of the management problems emerged. Through this research, improvements in real-time production information to collect distribution and overall productivity will increase the efficiency of the system. the production process to improve the quality of management, efficient production methods are presented. is a stable quality control. POP system The new building should be. This is the executive or administrative decisions support. It increases productivity, efficiency, and reduce production costs, increase product reliability. This will increase the company's reputation. This increases the competitiveness of enterprises. POP system toward the future with the new destroyer to prepare for our company. Collectively POP system build this research improves the reliability of the product. Improves the quality of customer service. The expansion of product sales is. increase the competitiveness of enterprises. companies should prepare for the future of the business.
공정계획은 공작물을 원자재 형태의 초기단계로부터 원하는 형상의 마무리 단계까지 경제적이고 완전하게 가공할 수 있는 상세한 방법을 체계적으로 결정하는 것으로 정의되며, 형상으로부터 가공 공정을 추출하여 각 공정을 수행할 수 있는 공작기계 및 공구를 결정하는 과정이 공정계획의 출발점이 된다. 분산공정계획은 형상으로부터 추출된 각 공정에 적합한 가공작업, 공구 등과 같은 다양한 가공자원들을 서로 조합하여, 공작기계의 부하를 고려한 생산계획을 용이하게 수립할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 분산공정계획 시스템을 위하여 가공자원 데이터베이스를 구축하고, 가공특징형상을 기반으로 한 작업공정 추출과 각 공정에 유용한 가공자원들을 조합하여 최적의 가공자원을 추출하기 위한 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
Continuous industrial development has led to a better quality of life for everyone, even further accelerating industrial growth. Industrial development, however, has also caused environmental degradation, which is posing a serious threat to humanity. It has also encouraged the indiscriminate use of limited resources, causing resource depletion. Efficient resource management based on resource circulation is critical to saving resources. Resource circulation methods are as follows: reducing the use of resources in the manufacturing process, recycling used or reprocessed products and reusing used resources without being reprocessed, remanufacturing with end-of-life products with disassembled parts. Furthermore, remanufacturing process including cleaning, inspection, repairing, and reassembling facilitate performance level as well as new typical products. It is noteworthy that the remanufacturing of machine tools can significantly save resources because their structural parts are substantially large in size. Machine tools have served as a foundation for the manufacturing industry, which has driven Korea's industrial development. Nevertheless, a few research has been reported for remanufacturing technology with used machine tools. Relevant research of developing a remanufacturing process chart and method is prerequisite for saving the resource and environments.
One of the important applications in Enterprise Resource Planning(ERP) systems is the Manufacturing Resource Planning(MRPII) system using Bill of Material(BOM). The manufacturing resource planning determines the quantity and timing of the production or purchase of subassemblies and raw materials needed to support the Master Production Scheduling(MPS). The bill of material is the recipe, a list of the materials needed to make a product. This paper intends to suggest a component-based materials management system using Unified Modeling Language(UML), as an application system for automobile part industry. Applying component based materials management systems designed with UML methodology, we analyzed the workflow and the document on materials management process from production planning to inventory management, and implemented a prototype of efficient materials management system, as a surrogate of existing material requirement planning(MRPI) system. To produce many other assemblies for a automobile part firm, component parts are assembled into subassemblies that are joined to assemble the finished product. Through the system suggested in this study, the level of inventory has cut down and the cost of inventory management has decreased. Also, the development method using UML makes the analysis and design phase to shorten in implementation period of MRPII system. The implementation of materials management system using CBD shows the ease of use in software reuse and the interoperability with corporate Internal information system. The result of applying object-oriented CBD technique is to minimize the risk of life cycle and facilitate the reuse of software as mentioned to limitation of information engineering methodology.
본 논문에서는 산업공장 내의 생산 효율을 높이기 위하여 제조공정 자원을 예측하고 위험 관리를 효율적으로 이행하는 자원예측 및 위험관리를 위한 의사결정 시스템을 제안하였다. 각 공정에서 발생되는 다양한 정보들을 효율적으로 관리하는 세부 공정별 시나리오 생성이 어렵고, 동일한 공정 내에서도 다양한 제품의 생산하기 위해 제조 설비의 조건 변경이 빈번하다. 제품의 생산 주기 또한 일정하지 않아 연속되지 않은 데이터가 발생하여 소량의 데이터로 변동을 확인해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 제조공정의 데이터 일원화, 공정 자원 예측, 위험 예측, 공정 현황 모니터링을 통하여 문제 발생시 즉각 조치가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 설계도면 변경 범위, 자원 예측, 공정 완료 예정일을 회귀알고리즘을 이용하여 수식을 도출하였으며, 분류 트리 기법, 경계값 분석을 통하여 3단계로 의사결정 시스템을 제안하였다.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
지구 온난화와 그에 따라 발생빈도가 늘어난 이상기온 현상으로 인해 제조업과 서비스 업종에서 감당해야 할 기후위험 역시 증가하는 추세에 있다. 본 연구는 Pardo et al. (2002)이 이용한 간단한 실증모델 추정을 통해 품목별 기후리스크를 측정한다. 실증분석의 결과, 제조업 품목의 26.7%, 서비스 업종의 27.9%가 날씨여건에 따라 판매량이나 경영성과에 유의미한 변화를 경험하고 있는 것으로 나타났다.
Manufacturing systems are becoming intelligent, decentralized, autonomous, which is so called as Intelligent Manufacturing Systems(IMS). In this paper, a method for efficient resource management in Holonic Manufacturing System which is one alternative of IMS, was developed. The developed method was evaluated with the current possible method and the results are shown.
의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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