Life-Cycle Engineering(LCE) is a decision-making methodology that considers environmental and cost needs during the product life-cycle. Environmental conscious design and manufacturing has become more and more important and it has been enforced by governmental regulations and used as trade restriction. LCE involves integrating environmental consideration into new product development including design, material selection, manufacturing processes and distribution of the product to the consumers, plus the end-of-life management such as disassembly, material recovery, remanufacturing of the product after discarding it. In this paper, a state-of-the-art survey of LCE is presented.
Parametric life-cycle cost(LCC) models have been integrated with traditional design tools, and used in prior work to demonstrate the rapid solution of holistic, analytical tradeoffs between detailed design variations. During early designs stages there may be competing concepts with dramatic differences. Additionally, detailed information is scarce, and decisions must be models. for a diverse range of concepts, and the lack of detailed information make the integration make the integration of traditional LCC models impractical. This paper explores an approximate method for providing preliminary life-cycle cost. Learning algorithms trained using the known characteristics of existing products be approximated quickly during conceptual design without the overhead of defining new models. Artificial neural networks are trained to generalize on product attributes and life cycle cost date from pre-existing LCC studies. The Product attribute data to quickly obtain and LCC for a new and then an application is provided. In additions, the statistical method, called regression analysis, is suggested to predict the LCC. Tests have shown it is possible to predict the life cycle cost, and the comparison results between a learning LCC model and a regression analysis is also shown
4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.
The main purpose of Korea Space Launch Vehicle II(KSLV-II) Program is to develop a domestic launch vehicle that can deliver a 1.5ton class application satellite into a Low Earth Orbit(600~800km). The data management is an essential factor in systems engineering for success of large-scale complex systems development, and it systematically manages the information and technical data for the total life-cycle of a system. In this paper, data management policies and processes on KSLV-II program are presented, and product life-cycle management system for KSLV-II program is also presented.
건설 산업은 각 단계별 업무 프로세스의 분절 및 프로젝트 관리를 위한 다양한 소프트웨어 등이 업무 단위별로 상이함에 따라 단계별로 생성되는 다양한 데이터의 누락이 발생하며, 효과적인 공유 및 이를 활용한 신속한 의사결정 등에 한계를 보이고 있다. 또한 이로 인한 잦은 설계 변경 등의 문제가 발생하고 있다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 프로젝트에 참여하는 다양한 주체들 간의 협업 및 원활한 정보 공유의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하귀 위하여 BIM(Building Information Mode1ing)으로 지칭되는 3D 기반의 정보 체계와 동시 공학(CE, Concurrent Engineering) 개념을 바탕으로 제조업 등에서 활발히 사용되고 있는 PLM(Product Life cycle Management) 시스템을 건설 산업 특성에 적합한 형태로 벤치마킹하여, 건설 프로젝트 통합의사결정 지원 체계(Construction Project Life-cycle Management) 구축을 위한 CPLM의 프로세스 모델 및 시나리오를 제시하고자 한다.
Demand forecasting plays a key role in overall business activities such as production planning, distribution management, and inventory management. Especially, for a fast-changing environment of the clothing industry, logical forecasting techniques are required. In this study, we propose a procedure to predict product life cycle using data mining algorithms. The proposed procedure involves three steps : extracting key variables from profiles, clustering, and classification. The effectiveness and applicability of the proposed procedure were demonstrated through a real data from a leading clothing company in Korea.
This paper proposed a Web-based training service for product data management by supporting an integrated product data management system, various technical documents. and efficient communication systems. It also supports a general product development process and a consistent product data model that enable participants to experience management of consistent product information during the product development life cycle. The Web based environment of the service also provides participants with a collaborative workplace with other participants and a Web portal for all the components of the service.
In this paper, we propose a 7-phase life cycle model which applies to Computer Integrated Manufacturing systems. The model emphasizes product design and manufacturing design activities of CIM to secure the critical success factors of CIM systems such as high quality, adaptability, productivity, and flexibility. It is argued that the product design aspect would be divided into three phases-conceptual design, embodiment design, and detialed design. The conceptual design phase is to build a conceptual model of the product based on requirements and specifications which reflect "the voice of the customer". THe embodiment design phase utilizes specific design tools such as DFM, CAE, and CAD, and results in a concrete model of the product and parts. The detailed design phase is to crete a working prototype of the product and design tools such as DFA. CAD and CAM are employed in this phase. The output of the product design activity is to be the input for the manufacturing design activity. Using the proposed model, one can effectively and efficiently manufacture a high-quality, low-cost product with short delivery time, and above all achieve customer'ssatisfaction.isfaction.
Product Life cycle Management (PLM) is an indispensable tool for manufactures to develop competitive products in an efficient way. This enlarges the number of participants for product development who should understand PLM for their supporting activities. However, burdens for developing example products, maintaining complex PLM systems and training prerequisite skills for engineering tools such as CAD systems prohibit an efficient introductory course to PLM. This paper proposes a comprehensive introductory course to PLM that bases on general product development process. In addition, it enables participants to build their example products with familiar Lego blocks and to construct 3D CAD assembly models by using predefined 3D elements. The PLM system for the course provides an intuitive and simple user environment for participants to specify their parts lists, associated 3D CAD models, and product structure of example products. Experiences on a class of the course show it is a valid and efficient education and training method for the PLM introduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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