Shipbuilding is a complex industry which contains a lot of knowledge, technology, and utilities. Hence, the necessity of the PLM (Product Life-cycle Management) system which manages life-cycle information of marine product has been increased. So, many studies related to shipbuilding PLM have been preceded, and there are some cases to be built. To implement collaboration and concurrent engineering of ship designing and manufacturing, interoperability of product data in heterogeneous system is required. Also, sharing and reusing knowledge are important for innovation of business process and productivity of enterprises. Even though many studies related interoperability of product data are going on in varies domain, the application to shipbuilding is deficient. This paper proposes a methodology for management and interconnection of BOM data based on ontology in heterogeneous PLM system of shipbuilding. Using Prot$\'{e}$g$\'{e}$-OWL, we built simple domain ontology of shipbuilding industry, and then, we integrated product information of shipbuilding BOM which is represented with different ontologies. We verified possibility of integration of shipbuilding BOM in heterogeneous PLM, using ontology.
This paper introduces Primetals Technologies' Through-Process Optimization (TPO) Services and Through-Process Quality Control (TPQC) System, which integrate domain knowledge, software, and automation expertise to assist steel producers in achieving operational excellence. TPQC collects high-resolution process and product data from the entire production route, providing visualizations and facilitating quality assurance. It also enables the application of artificial intelligence techniques to optimize processes, accelerate steel grade development, and enhance product quality. The main objective of TPO is to grow and digitize operational know-how, increase profitability, and better meet customer needs. The paper describes the contribution of these systems to achieving operational excellence, with a focus on quality assurance. Transparent and traceable production data is used for manual and automatic quality evaluation, resulting in product quality status and guiding the product disposition process. Deviation management is supported by rule-based and AI-based assistants, along with monitoring, alarming, and reporting functions ensuring early recognition of deviations. Embedded root cause proposals and their corrective and compensatory actions facilitate decision support to maintain product quality. Quality indicators and predictive quality models further enhance the efficiency of the quality assurance process. Utilizing the quality assurance software package, TPQC acts as a "one-truth" platform for product quality key players.
Abstract Tilting train has been developed to increase the oprational speed of the trains on conventional lines which have many curves. This train are tilted at curves to compensate for unbalanced carbody centrifugal acceleration to a greater extent than compensation produced by the track cant, so that passengers do not feel centrifugal acceleration and thus trains can run at higher speed at curves. This paper developed PDM(product data management) to make a system engineering of TTX(Tilting Train eXpress) with maximum operation speed 180 km/h.
The objective of STEP is to provide neutral mechanism capable of describing product data through the life cycle of a product, independent form any particular systems. This paper describes an STEP application program that can display the three-dimensional shape based on b-spline surface and the data which defines configuration of the product. The developed program is based on the STEP part 203 “Configuration controlled design”.
As more companies are equipped with data aquisition systems for their products, huge amount of field warranty data has been accumulated. We focus on the case when the field data for a given product comprise with the number of sales and the number of the first failures for each period. The number of censored items and their ages are assumed to be given. This type of data are incomplete in the sense that the age of a failed item is unknown. We construct a model for this type of data and propose an algorithm for nonparametric maximum likelihood estimation of the product reliability. Unlike the nonhomogeneous Poisson process(NHPP) model, our method can handle the data with censored items as well as those with small population. A few examples are investigated to characterize our model, and a real field warranty data set is analyzed by the method.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권2호
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pp.79-95
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2003
Manufacturers collect and analyze field reliability data to enhance the quality and reliability of their products and to improve customer satisfaction. To reduce the data collecting and maintenance costs, the amount of data maintained for evaluating product quality and reliability should be minimized. With this in mind, some industrial companies assemble warranty databases by gathering data from different sources for a particular time period. This “marginal count failure data” does not provide (i) the number of failures by when the product entered service, (ii) the number of failures by product age, or (iii) information about the effects of the operating season or environment. This article describes a method for estimating age-based claim rates from marginal count failure data. It uses covariates to identify variations in claims relative to variables such as manufacturing characteristics, time of manufacture, operating season or environment. A Poisson model is presented, and the method is illustrated using warranty claims data for two electrical products.
We present the performance test results of VLBI Correlation Subsystem (VCS) trial product which was being developed for 1 year from August 2007. It is a core component of Korea-Japan Joint VLBI Correlator (KJJVC). The aim for developing VCS trial product is to improve the performance of VCS main product to reduce the efforts and cost, and to solve the design problems by performing the preliminary test of the manufactured trial product. The function of VCS trial product is that it is able to process the 2 stations-1 baseline, 8 Gbps/station speed, 1.2 Gbps output speed with FX-type. VCS trial product consists of Read Data Control Board (RDC), Fourier Transform Board (FTB), and Correlation and Accumulation Board (CAB). Almost main functions are integrated in the FTB and CAB board. In order to confirm the performance of VCS trial product functions, the spectral analysis, delay compensation and correlation processing experiments were carried out by using simulation and real observation data. We found that the overflow problem of re-quantization after FFT processing was occurred in the delay compensation experiment. We confirmed that this problem was caused by valid bit-expression of the re-quantized data. To solve this problem, the novel method will be applied to VCS main product. The effectiveness of VCS trial product has been verified through the preliminary experimental results, but the overflow problem was occurred.
제품디자인 제작 설계에서 기초모델링 데이터를 생성하는 과정은 매우 중요하고 제작시간 또한 많이 소요된다는 단점이 있다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 모델링데이터를 쉽게 획득 할 수 있는 3D 스캐닝 기술이 등장하고 있다. 본 논문은 공간상의 사물을 촬영한 후 영상데이터에서 모델링데이터로 변환하는 기술을 제시하고 제품디자인에 적용할 수 있는 기초모델링 데이터를 생성한다. 또한 제품의 기초모델링 데이터를 리디자인과 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
Time to market and cost-efficient production are some of the challenge that manufacturing industries face. Modern methods of engineering can't help such organizations attain competitive advantage. To help these situations, MEMPHIS (Middleware for Exchanging Machinery and Product Data in Highly Immersive Systems) was introduced as an approach that enables VE (Virtual Engineering) and links engineering applications with VR (Virtual Reality) solutions. Thus an environment is provided to implement virtual design reviews and enable the application of virtual prototyping methods. However MEMPHIS could just handle Product data for virtual design review and simulation. In this paper, we newly define and develop the extended MEMPHIS that enables virtual manufacturing with Process, Resource and Plant data as well as Product data.
In recent years, there has been an increasing demand for improved accuracy and reliability of Earth Observation Satellite (EOS) data. Most of the data users in the field of remote sensing require understanding of product accuracy and uncertainty. Especially, EOS application products should be validated for practical application in the field. In order to evaluate the availability and applicability of application products, it will be necessary to establish a systematic validation system including techniques, equipments, ground truth data, etc. The Product Validation Site (PVS) for generation and validation of KOMPSAT application products was designed and established with various in-situ equipment and dataset. This paper presents the status of PVS and summarizes some results from experiment studies at PVS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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