태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.
Production simulation technology is beneficial to solve the complicated and fluctuated problems in a shipyard. It takes too much time and effort to build simulation models in the field, though. This research proposes a feasible method to reduce the difficulties related to simulation modeling for the factory or shop capacity analysis. In addition, a proposed neutral data format for production information is efficient to manage information acquisition for simulation modeling automation. A panel block shop model is contributed to comparison between the conventional technique and the automated one. The automation technique is highly recommended to run a rapid simulation in the shipyard problem.
The production of abalone seed has grown and been specialized since the 2000s with the growth of the abalone farming industry. Despite the increase in the production of abalone seeds, the sales volume of abalone seeds remained flat and competition among producers increased. This paper will analyze the management efficiency of abalone seed production fishery to diagnose the management status and improve the abalone seed production efficiency. In addition, this study is the result of the basic research on the abalone seed industry and it is meaningful to prepare a platform for further research since the management status survey and the management efficiency survey of abalone seed production fishery have not been conducted until now. The data on the farmed fish prices of abalone seeds were collected from surveys of sample fish as part of the fish seed observation project conducted by the Fisheries Outlook Center (FOC) of Korea Maritime and Fisheries Development Institute (KMI). Management efficiency analysis utilizes DEA (Data Envelopment Analysis) model. The DEA model was analyzed by classifying into CCR (Super-CCR), BCC, and SBM (Super-SBM) models according to the assumptions taking into account the characteristics of the industry. The slack considered in the SBM model was judged as possible decreases in input variables and increase in output variables. The average efficiency from the CCR model was analyzed to be 69%. The BCC model was classified into input and output orientations, and the average efficiency was 79% and 75%, respectively. There were seven production fisheries with an SE value of 1 or more, which remained unchanged in terms of size and could be benchmarked. The average efficiency of the SBM model was 59% for CRS and 66% for VRS. Under the VRS assumptions, the variable increase/decrease efficiency analysis shows that labor costs can be reduced by 37.3%, facility capacity by 18.8%, and operating costs by 8.5%. In order to improve management efficiency, Wando needs to reduce labor and management costs. In Jindo region, sales increase as well as labor cost reduction is urgent. In other regions, reduced facilities and increased sales are recommended.
Kinetic data for the acid phase anaerobic digestion were presented in this study and the constants were determined with acid production rate and gas production rate. Process models based on continuous culture theory were used to describe the characteristics of the acid forming microorganisms and to enable further development toward utilization of the process in a more rational manner. Acid phase digestion can be separated with appropriate manipulation of hydraulic retention time in anaerobic digestion. Kinetic analysis of data from the various hydraulic retention times using a phase specific model obtained form the acid phase indicated maximum specific growth rate of 0.40/h, saturation constant of 2,000mgCOD.$\ell$, yield coefficient of 0.35 mgVSS/msCOD utilized and decay constant of 0.04/h for the acid production rate. Similar analysis of data for the gas production rate indicated maximum specific growth rate of 0.003/h, saturation constant of 2,200mgCOD/$\ell$, yield coefficient of 0.035 mgVSS/mgCOD utilized and decay constant of 0.06/h.
In this study we develop a computer simulation model to evaluate the effects of various production and order processing policies measured in terms of on-time delivery rate and average waiting time of job orders. Policies considered include : eliminating inflated due date, lot splitting, loss time reduction, attaining full flexibility in production lines, and selective order promising scheme. Actual order-production data from a chemical company were used in the simulation model. Based on the simulation results, we make several suggestions that can significantly reduce the production lead time and increase the on-time delivery rate.
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
Na Jeong-Geol;Kim Hyun-Han;Chang Yong-Keun;Lee Sang-Jong
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권9호
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pp.1331-1337
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2006
A mathematical model has been proposed for the batch culture of Agaricus blazei with mixed carbon sources of glucose and dextrin. In the proposed model, the metabolism of A. blazei was divided into three parts: cell growth, exopolysaccharides (EPS) production, and another EPS production pathway activated by dextrin hydrolysis. Each pathway was described mathematically and incorporated into the mechanistic model structure. Batch cultures were carried out with six different carbon source compositions. Although parameters were estimated by using the experimental data from the two extreme cases such as glucose only and dextrin only, the model represented well the profiles of glucose, cell mass, and EPS concentrations for all the six different carbon source mixtures, showing a good interpolation capability. Of note, the lag in EPS production could be quite precisely predicted by assuming that the glucose-to-cell mass ratio was the governing factor for EPS production.
Well-ordered porous materials are very promising in orthopedics since they allow tailoring the mechanical properties. Finite element (FE) analysis is commonly used to evaluate the mechanical behavior of well-ordered porous materials. However, FE results generally differ importantly from experimental data. In the present article, three types of manufacturing irregularities were characterized on an additive manufactured porous titanium sample having a simple cubic unit-cell: strut diameter variation, strut inclination and fractured struts. These were included in a beam FE model. Results were compared with experimental data in terms of the apparent elastic modulus (Eap) and apparent yield strength (SY,ap). The combination of manufacturing irregularities that yielded the closest results to experimental data was determined. The idealized FE model resulted in an Eap one order of magnitude larger than experimental data and a SY,ap almost twice the experimental values. The strut inclination and fractured struts showed the strongest effects on Eap and SY,ap, respectively. Combining the three manufacturing irregularities produced the closest results to experimental data. The model also performed well when applied to samples having different structural dimensions. We recommend including the three proposed manufacturing irregularities in the FE models to predict the mechanical behavior of such porous structures.
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.
Purpose: The purpose of this study is to guide the operation managers who plan daily production of large mass-processing facility that services multi-customers with multi-product, small-batch item characteristics by providing the practical best production quantity and the inventory allowed to build. Methods: Close observation of a subcontract paint-shop operator captured the daily decision process which was reflected in the subcontractor-unique mathematical model and the system dynamics simulation model. Multiple simulations were run to find the practical best production quantity and the maximum allowable stock level of inventory that did not undermine the profit from practical best daily production. Actual data and a few constant values were obtained from the firm under study. Results: While the inventory holding cost for the customer-owned material harms the total profit of the subcontractor, the running cost of the processing facility hinders production in small batches. This balances the maximum possible productions and results in practical best daily production which can be found through simulation runs with actual data. The maximum level of stocked inventory is deduced from the practical best daily production. Conclusion: To build a large volume that enables economy-of-scale production, operators should deal with multi-product small-batch items from multiple customers. When the planned schedule of the time and amount of material in-flow tend not to be reliable, operators can find it practical to execute level production across the planning horizon instead of adjusting to day-to-day in-flow fluctuations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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