This study was conducted in order to figure out the energy consumption pattern in rice production system of Korea, with literature investigation focused on energy requirement in rice production system in worldwide. The investigation reveals that 24,994 MJ/ha was needed to produce 4,500kg of rice production or 5.55 MJ/kg was consumed. The major enegry consumptions are resulted from the application of nitrogen fertilizer, fuel for farm machinery, and farm machinery embodied energy, which showed somewhat different energy consumption pattern than that of the developed country, like, U.S.A. Based on the machinery chosen in this investigation, it was found that 32.7% of the fuel energy, 2,431.8MJ, was consumed in drying operation, 32.2%, 2.402MJ, in tillage and land preparation. 25.8%, 1.923.6MJ in harvest. A linear relationship was found in pre harvest energy input and output of rice production.
Recently, there have been a growing number of cases using precast concrete construction methods to efficiently carry out construction projects. In order to efficiently carry out PC construction, it is necessary to establish a production plan of PC components that effectively reflect various design alternatives during the initial design stage. Because the production plan of PC components is based on productivity of PC members, the use of PC production simulations that can effectively predict productivity for design alternatives is necessary. Therefore, this paper propose a method to efficiently generate design alternatives which is necessary to perform to production simulations using parametric modeling techniques and BIM.
This paper presents a production planning algorithm for minimizing the costs of production and subcontracting in SCM (supply chain management) environment. In our SCM environment, the several local plants that aye dispersed geographically produce parts and products. In this environment, we have to decide the production volumes of both parts and products considering the BOM (bill-of-material) structure to meet the fixed order quantity or forecasted demand quantity. Each plant produces the specified parts of product with finite production capacity. There exist subcontracting decisions relevant to the production capacity of each plant except the core process plant, and when we use the subcontractor's capacities we should be charged for the fixed subcontracting fees. The objective of this study is to solve the production planning problem, which minimizes the total costs of production, inventory, setup, and subcontracting under constraints of production and subcontracting capacity. For this problem, an integrated production planning model based on the multi-level capacitated lot sizing problem was formulated, and efficient decomposition algorithm was proposed. The experimental investigation shows that the proposed heuristic generates quite good solutions at very low computational costs.
Fabrication of the hull plate demands a lot of man-hour and a high degree of technology. In recent years, commercial shipping orders have been fallen because of intensifying competition with low price of order and labor cost. In order to solve this problem, a countermeasure such as a cost reduction is required. In this study, we are dealing with the method of supplying the forming information of the hull to the production site. We reviewed studies of hull forming that have been proposed so far to develop a method for providing hull forming information. On the basis of given production plans from the production site of shipyard, we discuss how to convert shell plate to production plan. Then, we will discuss the efficiency of the distribution method through the network about the method of hull forming. Thus, we have modified the distribution method which was proposed before. Finally, we will introduce the enhanced method for providing fabrication information of the hull plate to the small and medium-sized shipyards.
This study proposes a new algorithm which performs a production simulation under various constraints and maintains computational efficiency. In order to consider the environmental and operational constraints, the proposed algorithm is based on optimization techniques formulated in LP form In the algorithm, "system characteristic constraints" reflect the system characteristics such as LDC shape, unit loading order and forced outage rate. By using the concept of Energy Invariance Property and two operational rules i.e. Compliance Rule for Emission Constraint, Compliance Rule for Limited Energy of Individual Unit, the number of system characteristic constraints is appreciably reduced. As a solution method of the optimization problem, the author uses Karmarkar's method which performs effectively in solving large scale LP problem. The efficiency of production simulation is meaningful when it is effectively used in power system planning. With the proposed production simulation algorithm, an optimal expansion planning model which can cope with operational constraints, environmental restriction, and various uncertainties is developed. This expansion planning model is applied to the long range planning schemes by WASP, and determines an optimal expansion scheme which considers the effect of supply interruption, load forecasting errors, multistates of unit operation, plural limited energy plants etc.
Purpose: In this study, we apply environmental stress screening (ESS) to battle management system (BMS) of a tank and use the ESS profile based on production process data, guided by MIL-HDBK-781/344/2164. Methods: To optimize ESS Profile of the BMS of a tank, we estimate ESS model parameters (e.g., defect density, screening strength) using primary production failure reporting and corrective action system (FRACAS) data of military supply contract firm. Results: First, we collect the Primary production FRACAS data of military supply contract firm. Second, we compute curve fitting approach to find patent defect density and latent defect density using FRACAS data. Third, we solve the equation of Defect Density(patent defect density + latent defect density)($D_{IN}$) and Screening Strength(SS) Using second step data. As a result of analysis according to the order, we calculate $D_{IN}$(Temperature stress case : 74.02, Vibration stress : 10.252) and : SS(Temperature stress case : 0.4632, Vibration stress : 0.4142) and confirm the Condition II-D based on MIL-HDBK-344. According to Condition II-D, it is necessary to modify existing ESS profile through decreasing the $D_{IN}$ and increasing the SS. Conclusion: Identification of defect causes through ESS approach reduce defect densities for production. It provides feedback to a lessons-learned data base to avoid similar problems on next generation tank BMS.
In this paper, we propose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series.
In this Paper, we prepose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series, Sun spot data and KOSPI data.
Up-to-date manufacturing companies have faced a market-driven environment of pull production order. There should be a difference in operating manufacturing resources according to the type, quantity, and delivery time of manufactured products, because the process situation in pull production is changed by customer orders. And it should be taken into account from the stage of preparing for production such as process design and the placement and utilization of manufacturing resources. However, the feasibility of production plans is limited because most of small manufacturing businesses make production/supply plan of the parts and products assuming that equipment abilities in scheduling is sufficient without managing process standard information systemically. In this study, a discrete event simulation system based on BOM (bill of material), that is F-OPIS (online productivity innovation system), is introduced and a case study on application of the system leading to improving productivities is presented. F-OPIS deals with a decision-problem on production management and it is specialized for small-and- medium sized manufacturing companies. The target company of this case study is a typical small-and-medium sized manufacturing company in Korea, that produces various machined parts. The target company adopts make-to-stock production management to prevent tardy delivery because of fluctuations in demand. Therefore, it is required to apply an efficient inventory control solution for improving productivities. In this paper, based on the constraints of working capacity of manufacturing resources, the bottleneck process is analyzed as production conditions are changed. Consequently, an improvement plan is proposed, that eventually enhances overall utilization rates of resources in the bottleneck process and reduces overall production lead-time and inventory level.
In manfacturing systems, to overcome the inherent complexities and uncertainties, due-dates are usually decided by some simple rules. This study proposes a computational procedure for estimating production lead time for computerized manufacturing systems. Based on the current system status stored in the computers, the procedure estimates production lead time for an incoming order. The result is more accurate than the ones produced by old rules, and yet the procedure is fast in computation speed enough to use in real time. Simulations are used to prove these.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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