The development of paper machines, increasing machine speeds with new, mostly low basis weight and/or high ash content paper grades, as well as the fact that several trends regarding process items have increased the sensitivity of papermaking. At the same time, papermakers are looking for flexibility in the production line. We can say that with all PMs, the biggest benefits with the lowest capital spending can be achieved by focusing on improved wet end management. In order to manage wet end chemistry on a paper machine, our goal is to control subprocesses through which we can influence the operation of the entire wet end with maximum effect. Key measurements and controls are - white water consistency control which is the most effective way to control retention. - charge demand measurement and control which takes care of concentration of the anionic material entering to PM. - ash measurements and controls which are deeply related to retention and paper quality. This paper presents and concentrates to two of these key controls: retention and charge. The purpose of charge control is to give the process control the tools to react to changes caused by amount of dissolved and colloidal material incoming to wet end system. It is called coagulation or fixing control. Retention control is then taking care of retention aid flow to the process by responding any changes seen in white water consistency. It is called flocculation control. Each of these solutions separately, and even more effectively all together, stabilize the wet end operations and so greatly improve the produced paper quality and machine runnability. Practical results will be presented and they are referring to the latest mill cases. We have developed the first wet end measuring system in the late 1980s and control solutions based on this modern measuring technology were completely updated in 1990s. This paper introduces the principle, operation, and results of our unique wet end analyzers (retention and charge) which are at the level of automation solutions as a part of paper machine quality control. Especially our newest member of the platform, on-line charge analyzer has reached and set new standards to the on-line charge monitoring.
직업교육훈련에서 가장 중요한 것은 생산현장의 전체공정에 대한 학생들의 흥미와 이해를 높이는 일이다. 본 논문에서는 최근 화두가 되고 있는 러닝팩토리(Learning Factory) 기반 기술융합교육을 통해서 텔리오퍼레이션 로봇 핸드를 구현하는 사례를 제시하고 향후 교육과정에 적용시 유의사항을 제안한다. 텔리 오퍼레이션 로봇핸드를 구현하기 위해서는 기구 설계, 모터제어, 근거리 통신 구현, 센싱 및 피드백제어 등 국내 교육과정의 대학교 수준 전공필수 교과목에 대한 이해가 뒷받침 되어야 한다. 본 논문에서 제시한 교육연구는 학생들이 필요로 하는 기술을 가이드하며 학생 스스로 학습과 실습을 통해 기술을 이해하고 최종 산출물을 구현하는 사례이다. 본 연구를 통해 향후 러닝팩토리 교육훈련과정을 도입하는 경우 기반 자료로 도움이 될 것이다.
본 연구는 기피공정중 하나인 롤밴딩 공정의 자동화시스템을 평가하였다. 그 결과 기존 1시간에 20개의 장약통을 생산하는 효율성을 1시간에 50개를 생산하는 공정으로 변화시켰다. 생산량의 평균값은 1시간당 57.6개의 생산, 반복정밀도의 오차는 0.03mm, 평균 롤 직경 오차값은 0.49mm, 평균 정렬 오차값은 0.09mm, 평균 공정리드타임은 43.21초로 나타났다. 생산성, 반복정밀도, 불량률, 얼라인 불량률, 공정 리드타임 등 구체적인 평가 방식을 제시하였다. 이를 통하여 자동화된 시스템을 검증하였다. 추후 본 연구에 수행된 내용들이 다른 자동화 시스템의 검증에 도움이 될 것으로 사료된다.
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
Sang Kwun Jeong;Sung Wook Jang;Jin kook Son;Seong Wan Kim
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제47권2호
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pp.79-89
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2023
This paper is about the development results of an automatic silkworm breeding system to reduce labor and time by automatically performing the works for silkworm droppings changing and feed its food. It consists of an automatic guided vehicle and a processing unit. The automatic guided vehicle transports a silkworm dropping changing frame mounted on a silkworm tray stand, and the processing unit takes over the dropping changing frame on it, removes excrement contained the droppings changing frame and feeds silkworm food. In the case of the current silkworm farming, because the breeding period for large silkworms (4 to 5 stage) is short to 14 days and the supply of mulberry leaves takes 98% of the total amount of mulberry leaves needed for breeding silkworms at this time, labor concentration is intensive, and all breeding works depends on manpower. Therefore, it was difficult to breed large silkworms on a large scale. Moreover, silkworms are bred by adding Silkworm bed (Seop) and mulberry in the silkworm tray, and their droppings changing is to separate silkworms and excrement by moving silkworm trays one by one, and the production cost increases due to the high-cost manpower for silkworm breeding. To solve this problem, technology for automating silkworm breeding has also been developed. However, there is still a limitation that silkworm feeding and droppings changing works are not suitable for mass breeding because a lot of labor and time are spent depending on manual work. Therefore, a new silkworm breeding system for breeding silkworm automatically is needed and so we developed an Automatic Silkworm Breeding System applying the droppings change frame, the inverting unit, the feeding silkworm food device and automatic guided vehicle.
In manufacturing companies, different types of production have been developed based on diverse production strategies and differentiated technologies. The production systems have become smart, factories are filled with unmanned manufacturing lines, and sustainable manufacturing technologies are under development. Nowadays, the digital manufacturing technology is being adopted and used in manufacturing industries. When this technology is applied, a lot of efforts, time and cost are required and training professionals in-house is limited. In this paper, we introduce e-FEED system (electronic based Front End Engineering and Design) that is the integrated design and analysis system for optimized manufacturing line development on virtual environment. This system provides the functions that can be designed easily using library and template based on standardized modules and analyzed automatically the logistic and capacity simulation by one-click and verified the result using visual reports. Also, we can review the factory layout using automatically created 3D virtual factory and increase the knowledge reuse by e-FEED system.
독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화하는 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 제조의 복잡성이 증가하여도 작업자에게 전달되는 정보를 높여 생산을 극대화시키기 위해 증강현실 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 빈번하게 발생되는 미비한 문제를 해결하기 위해 증강현실 기술을 이용하여 작업자에게 개인별 교육 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 공정별 업무와 작업자 정보를 융합하여 개인별 교육 정보를 생성하여 태블릿의 영상을 통해 정보를 제공하는 것이다. 이러한 방법을 사용할 경우 직원들의 지속적인 교육을 통해 빈번하게 발생되는 미비한 문제를 해결함으로서 제조 산업의 생산 품질을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
생산라인의 운영 효율화, 설비의 융통성을 위하여 제조계획부터 생산에 이르기까지 산업자동화의 구축과 운영이 활발히 이루어지고 있다. ISO/TC184는 생산라인에서 지역적으로 분산되어 있는 PLC, IoT 등 프로그램식 단위제어기기(Programmable Devices)들의 정보를 공유할 수 있는 운영방식들에 대한 표준화가 진행 중이다. 본 연구에서 셀 콘트롤러의 설계는 열 공정에 대한 온도센서, 가스센서, 압력센서 등의 신호와 이를 대응하는 모터나 밸브 등의 동작을 수행하는 PLC그룹과 IoT 그룹으로 구성하였다. 셀 콘트롤러의 동작과 해석은 SDN(Software Defined Network)를 활용한 열공정에서 수행되는 공정 서비스 유형으로는 실시간(real-time) 전송 서비스, 손실에 민감한 대용량 전송 서비스, 일반(normal) 전송 서비스로 세 종류로 설정하고 수행하였다. 모의실험 결과는 SDN 경로 기법을 활용하여 결과 트래픽 증가 시에 평균 손실률은 약 17% 개선되었고, 실시간 서비스의 지연은 1ms의 낮은 수준으로 성능향상을 확인할 수 있었다.
최근 제조 공정을 개선하려는 기업들은 스마트 팩토리를 도입, 이에 따른 도약이 특별히 눈에 띈다. 이는 최소한의 수동 제어를 통해 완벽하게 생산시설의 프로세스를 수행하는 스마트 팩토리의 영역을 최대화하고 추론의 오차를 최소화 하는 것이 최종 목적이다. 본 연구는 무인 생산, 관리, 포장, 배송 관리를 위한 프로젝트의 일부로써 무인생산의 자동화 설비의 철근 추적을 통해 롤러의 자동 교정을 수행하기 위해 철근 추적 시작점 검출에 대한 연구이며, 시작지점부터 끝점까지의 위치를 정확히 추적해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 추적성능을 높이기 위해서는 시작점 설정이 주요한데 기존의 시간 기반 검출방법을 통해서는 조도, 분진 등 환경에 따라 추적오류의 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오차를 줄이기 위해 고속 IR카메라의 평균 밝기 변화를 이용한 시작점 검출 방법을 제안하며, 제안 사항을 통해 15%이상의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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