In this paper, we propose a car sealing monitoring system combined with ICT Technology. The automobile sealer is an adhesive used to bond inner and outer panels of doors, hoods and trunks of an automobile body. The proposed car sealer monitoring system is a system that can accurately and automatically inspect the condition of the automobile sealer coating process in the general often factory production line where the lighting change is very severe. The sealer inspection module checks the state of the applied sealer using an area scan camera. The vision inspection algorithm is adaptive to various lighting environments to determine whether the sealer is defective or not. The captured images and test results are configured to send the task results to the task manager in real-time as a smartphone app. Vision inspection algorithms in the plant outdoors are very vulnerable to time-varying external light sources and by configuring a monitoring system based on smart mobile equipment, it is possible to perform production monitoring regardless of time and place. The applicability of this method was verified by applying it to an actual automotive sealer application process.
본 연구는 국내에서 발생되는 소각재를 재활용하여 벽돌 생산을 하는 공장에서의 이원화된 작업현황을 일원화 할 수 있는 데이터 모니터링 시스템 구축을 목적으로 한다. 모니터링 시스템은 상태관리 프로세스, 위치관리 프로세스, 불량관리 프로세스, 상황관리 프로세스 등의 데이터 관리 프로세스를 이용해 데이터를 자동 관리하도록 설계하였다. 본 연구에서는 RFID 태그를 이용하여 각 공정의 상황 정보를 수집하고 수집된 정보를 가공하여 데이터 모니터링 시스템에 전송한다. 이러한 시스템을 통해 분석된 데이터는 소각재를 재활용하여 벽돌 생산을 하는 공장에서 공정자동화, 불량률 최소화, 실시간 모니터링, 적재 관리를 통해 생산 공정을 효율적으로 관리할 수 있다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
중앙전력감시시스템은 공장 부하 설비 상황을 감시반에서 감시 및 신속한 제어를 수행함으로써 공장 부하 설비의 관리와 운영의 효율화를 극대화 하는 것이다. 이러한 시스템의 주된 특징은 공장 부하 설비의 운전상태 계측, Data 처리, PLC(Power Line Communication), 조명 제어 등의 감시 제어, 전력운용에 필요한 프로그램을 내장하여 효율적으로 계통을 관리하는 것이다. 본 연구에서는 능동데이터베이스를 이용하여 중앙전력감시시스템을 구현하는 방안을 제시함으로써, 공장 부하의 사고 징후를 사전에 파악하고, 사고 발생 시 이에 대한 대처를 데이터베이스 스스로 수행하도록 함으로써 인위에 의한 실수를 최소화 할 수 있도록 했으며, 그리고 제시된 시스템을 서로 다른 특징을 갖는 5개의 부하로 이루어진 공장 부하에 적용하여 그 유용성을 입증하였다.
This paper describes the design of a monitoring system of automatic loom operation, which can provide valuable data for production and management by monitoring the operation of upto 512 looms.
Condition monitoring of the reciprocating compressor is important task. As a traditional method, health monitoring system of refrigerator depends on decision of a skilled person based on his experience. However, the skilled person cannot monitor all the compressors completely. If a sampled compressor is faulty, thousands of compressors manufactured at that place are regarded as faulty compressors. Therefore it is necessary to monitor all compressors in the production line. In the paper real time health monitoring system is developed based on high order time frequency method and artificial neural network. The system is installed in the mass production line. The result of the application has been very successful, and currently the system is working very well on the production line.
This study intend to make easy modification, even if there is a new job or structure change, by modularizing program and computerize and automation of production control management used in CIM. under the condition where manager control production on the job-site, for increasing connection with other operation and management on the computer by monitoring center computer, recognizing information by computer is needed, it is possible by converting transaction. So this study goal is to make delivery control and order control fast and accurate by finding dynamic history of machine and production information in enterprise without input production and quality information by themselves with quality information system. So production increase and quality improvement are possible by diminishing manager's and producer's work with the result of the study combining POP and CIM, after that, in e-business and m-business period that every enterprise must pass, customer satisfaction and sales promotion are possible with employee's computerizing minds. these study result also can knowledge process condition with theoretical class and have a power in finding a solution with foundation of theoretical knowledge.
At present, the overall water resources monitoring ability in China is weak since there is an absence of a sound monitoring system and comprehensive monitoring information. In addition to the problem of weak management ability in monitoring, measurement and information, it can hardly meet the need of implementing the strictest management system of water resource and also restricts the practice of the system to some extent. The production states the necessity of further development of water resources monitoring ability and points out the concept of "One Country, One Account" for constructing water resources information. There is an analysis on the demand on further development of water resources monitoring ability and profound discussion about the strategies for supporting "three red-line" management.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.27-30
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2019
Factory monitoring systems are gaining importance in wide areas of industry. Especially, there have been many efforts in implementation of vibration measurement and analysis for monitoring the status of rotating machines. In this paper, a digital signal processor (DSP) based monitoring system dedicated to the vibration monitoring and analysis on rotating machines is discussed. Vibration signals are acquired and processed for the continuous monitoring of the machine status. Time domain signals and fast Fourier transform (FFT) are used for vibration analysis. All of the signal processing procedures are done in the DSP to reduce the production and maintenance cost. The developed system could also provide remote and mobile monitoring capabilities to operator via internet connection. This paper describes the overview of the functional blocks of the implemented system. Test results based on signals from small-size single phase motors are discussed for monitoring and defect diagnosis of the machine status.
A large ship usually consists of 300 to 500 blocks, for which it is extremely difficult to monitor the whole manufacturing processes from assembly to erection. In an effort to unify all the data and procedures, shipbuilding companies are installing ERP systems, which have brought great improvement throughout the company as a whole. In some departments, however, the ERP systems are not being fully utilized. This paper analyzes and solves the problems revealed especially at the production departments after an ERP system is installed. In this research, firstly a TOC(Theory of Constraints) analysis is done to find out the best solution for those problems. Secondly, based on the solution found, a Monitoring System for hull construction processes is developed with an improved user interface. The visualization of data is designed to reflect the needs of the production departments. The new system supplements the ERP system in that it selectively utilizes the unified data base and is operated under ERP environment. The system is installed in the production departments and its usefulness is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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