A plant factory system is getting the spotlight as alternatives to cope with the weather anomaly and food crisis because of the global warming. A study on 'Plant Processing Factory System' has been proceeded to develope 'low-carbon green growth' since our government selected it as the green technologies in 2010. The plant factory has played a major role in growth industries connected to many other fields like low-carbon as well as lighting and automated system. This study is aimed to solve the problems on low productivity and health problem of plant workers caused by highly concentrated carbon dioxide and low temperature in each process in the plant factory. It is aimed to research data to understand the actual conditions of plant workers and improve the thermal environment.
스마트 기기의 보급은 산업 및 개인생활의 많은 영향을 주었으며, 스마트 기기를 이용한 다양한 서비스 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 오픈 소스 프로그래밍 언어로 부각되고 있는 프로세싱(Prodessing) 개발 환경을 사용하여 안드로이드 운영체제를 사용하는 모바일 장치에 대한 어플리케이션을 간단하고 쉽게 만들 수 있다는 장점이 있다. 이런한 프로세싱 기반의 개발환경을 통하여 개발된 안드로이드 어플리케이션은 식물공장의 전체적인 환경요소를 모니터링 함과 동시에 단순화된 식물공장 내부를 원격에서 관리하고 제어할 수 있는 종합적인 관리시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서는 MIT 미디어 구룹에서 시작된 프로세싱 개발환경을 통하여 안드로이드 기반의 어플리케이션을 개발하여 식물공장에 대한 환경 모니터링과 환경 제어시스템을 제안하고자 한다.
Manufacturing industry is one of the core sectors providing national competitiveness and economical impact Today's manufacturing industry is required to fulfill so called Sustainable Factory paradigm from the perspectives of environmental and social development. To cope with the requirements, researches for achieving sustainability in manufacturing system are actively carried out in the world from various perspectives. In this paper, we analyzed systemic characteristics of sustainable manufacturing system, and developed verification & validation strategy based on traceability between system requirement and functionality. The developed methods were applied to a European Project called the Foundation for the Sustainable Factory of the Future (FoFdation). Specifically, we analyzed and verified the deliverables of FoFdation by deriving systems architecture in terms of Component, Function, and Items. The results indicated that the FoFdation is pretty much compliant with the concept of Ubiquitous Factory, and can be used as an International Reference Model for the Smart Factoy, a world wide hot topic under the paradigm of IOT (Internet-Of-Things), if information processing part is supplemented.
본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
This paper addresses a scheduling scheme for Flexible Flow Shop(FFS) in the case that a factory is a sub-plant of an electronic device manufacturing plant. Under this environment, job orders for the sub-plants in the production route are generated together with job processing time bucket when the customer places orders for final product. The processing time bucket for each job is a duration from possible release date to permissible due date. A sub-plant modeled FFS should schedule these jobs orders within time bucket. Viewing a Printed Circuit Board(PCB) assembly line as a FFS, the developed scheme schedules an incoming order along with the orders already placed on the scheduled. The scheme consists of the four steps, 1)assigning operation release date and due date to each work cells in the FFS, 2)job grouping, 3)dispatching and 4)machine allocation. Since the FFS scheduling problem is NP-complete, the logics used are heuristic. Using a real case, we tested the scheme and compared it with the John's algorithm and other dispatching rules.
본 연구에서는 설비자동화를 통한 생산성 향상 및 제품품질, 공장 환경 개선, 설비 유지 관리 상태 및 제품 불량 유무 확인 등 제품품질관리를 위해 공장현장내에서 실시간 모니터링을 실시하고, 현장 작업시 발생하는 각종 분진을 제거하고, 작업자 개인 환경을 보호하기 위한 목적으로 스마트 공장을 구축하는 사례를 연구하여 제시하였다. 해당기업은 지방에 소재하고 있는 자동차부품기업이며 주요 연구내용은 스마트공장에 필요한 오일필터 클립핑 자동화 및 모니터링 시스템 개발이다. 스마트 공장 오일 필터 클립핑 자동화는 전기에어부품, 솔레노이드밸브 및 기타와 장비부품 가공 제작 과정으로 구분하여 구현하였으며, 스마트 공장 품질검사 모니터링 시스템은 서버PC 및 S/W, 클라이언트 S/W 및 현황 디스플레이 모니터, 운영자 PC, 운영프로그램, 입력단말기 어플리케이션 등으로 구분하여 실제적으로 구현하였다. 본 연구자료는 스마트공장을 추진하는 자동차부품 벤처기업에게 매우 유용한 자료가 될 것으로 보여진다.
This paper presents the study on the development of a DNC, system IPIS(Interactive Plant Information System)/DNC, which can manage NC machines and robots as a distributed control method in the machine. processing factory. The IPIS/DNC system is composed of a host computer, satellites and NC machines. A set of software modules are developed on the host computer and the satellites separately. By modularizing each functions of the IPIS/DNC system and using multi-taking method, the functions such as NC program management, NC program distribution, and shop monitoring can be performed on the host computer, and the functions such as NC program transfer to the NC machines, and NC program editing can be performed on the satellites. A Relational database which is linked with job scheduling system is used for IPIS/DNC system.
본 논문에서는 식물공장 내에 조도 변화를 측정하여 최적의 생육환경을 자동적으로 제어할 수 있도록 스마트폰 어플리케이션과 스마트폰에 내장된 조도센서의 결합을 통한 LED 제어 시스템을 제안한다. 스마트폰에 내장된 조도센서와 어플리케이션에 실행을 통해 외부 환경의 조도를 측정하고 무선 통신을 이용하여 식물공장 내 LED를 자동으로 제어한다. 제안된 시스템은 식물공장 내 LED의 스마트제어를 통한 전력낭비와 이산화탄소 배출량을 줄임으로써 제조원가 감소 및 품질향상에 기여할 수 있다.
전 세계적인 에너지 비용 상승과 에너지 수요 증가는 공급망 전반에 걸쳐 상당한 양의 에너지를 소비하는 식품가공·제조업에 있어 중요한 문제이다. 이에 에너지 사용을 최적화할 수 있는 실시간 에너지 모니터링 및 분석 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 식품공장에 설치된 IoT를 기반으로 각 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링, 검색 기능이 포함된 식품 공장 에너지 모니터링 시스템이 제안되었다. 본 시스템은 식품가공공장의 IoT 센서를 기반으로 PLC, 데이터베이스 서버, OPC-UA서버, UI 서버 및 API 서버와 CIMON 사의 HMI 등으로 구성된다. 시스템은 식품공장의 빅데이터 구축과 함께 수집 기능을 통한 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링 및 검색 서비스 기능을 제공한다. 본 데이터 수집 기반 에너지 모니터링 시스템은 에너지 절감을 위한 중소기업형 공장 에너지 모니터링·관리 시스템 개발을 위한 가이던스 역할이 될 것이다. 향후, 본 시스템을 활용하여 에너지 사용량 파악 및 분석을 통한 공정 작업이 최적화된 정량적인 에너지 절감 방안이 마련될 수 있다.
본 연구에서 사용한 QRD(Quadratic Residue Diffusor) 마이크로파는 일반적인 마이크로파와 달리 파장의 위상차를 변화시켜 균일한 살균을 유도할 수 있어 저전력으로 효과를 높일 수 있는 새로운 기술로 알려져 있다. 따라서 친환경적이고 에너지 소비가 적은 QRD 마이크로파를 이용하여 식물공장에 이용되고 있는 배지를 멸균할 수 있는 가능성에 대한 기초적인 연구를 수행하여 얻은 결과는 아래와 같다. 마이크로파의 조사 출력에 따른 배지의 외적변형은 배지 내의 수분의 함유량과 마이크로파 출력을 2~8kW까지에서 우레탄스폰지와 암면은 외적변형이 전혀 일어나지 않은 것으로 확인되었다. 그러나 PDA고체배지는 2kW 출력에 60초와 180초에서는 배지가 녹지 않았고, 그 외 처리에서는 전부 배지가 녹았다. Bacillus sp.와 Burkholderia sp.에서 마이크로파의 조사 출력과 처리시간에 따른 균주 표면 온도는 차이가 나타났다. 마이크로파의 조사 출력과 처리시간에 따른 균주 멸균 실험은 마이크로파의 출력 2kW에서 시간과 관계없이 Bacillus sp.와 Burkholderia sp.는 모두 자라고 있는 것을 확인하였고, 마이크로파의 출력 6kW에서는 Burkholderia sp.의 60초 처리를 제외한 모든 실험구에서 멸균되었으며, Bacillus sp.는 모든 실험구에서 사멸되었다. 마이크로파의 출력 8kW에서 시간과 관계없이 Bacillus sp.와 Burkholderia sp.는 모두 멸균되었음을 확인하였다. 균주를 각각의 배지에 오염시킨 후 마이크로파를 처리한 배지 내의 온도는 처리시간 60초 지난 뒤에는 우레탄스폰지와 암면배지에서의 온도가 $100^{\circ}C$ 이상으로 유지되어 대체로 60초 부터 멸균이 가능한 것으로 판단되었다. 따라서 식물공장내에 가장 문제가 되고 있는 Bacillus sp.와 Burkholderia sp.는 본 실험에서 사용된 QRD 마이크로파로 충분히 멸균될 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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