The purpose of this paper is to improve the operation performance of unit-load Automated Guided Vehicles (AGV's) used as a carrier and mobile workstation in a flow-shop type flexible manufacturing system. An algorithm is developed to determine the optimal job sequence which minimizes the vehicle idle time on the line and the production makespan by the use of the entering interval and travel time between workcenters. An entering times of AGV's and the minimum number of AGV's required are calculated by optimal job sequence. When the numbe rof AGV's is limited, enterling times of AGV's are adjusted to maximize the efficient use of vehicles. A numerical example is given to illustrate the application of the algorithm.
논문은 병렬 설비로 이루어진 다수의 단계를 포함하는 재방문이 있는 혼합흐름공정의 계획 문제를 다룬다. 재방문작업에서 제품은 몇몇 공정을 여러 번 방문하게 되고 이로 인하여 재공의 혼잡과 장비의 유휴의 원인이 된다. 이 상황에서는 생산성과 고객 만족도를 향상 시키는 것이 중요한 이슈이다. 따라서 본 논문은 혼합흐름공정에서 스루풋을 최대화하고 지연된 고객 수요를 최소화하기 위해 우선순위 목표계획법 기반의 휴리스틱 방법들을 제안한다. 그리고 이 휴리스틱 방법은 이전 문헌에서 제시된 방법과 비교하여 성능을 비교하였다.
With the development of CNC(Computer Numerical Control) and communication technology, the connotation and functions of Distributed Numerical Control have been greatly enlarged. In this study, we develop and implement a Distributed Numerical Control system that has real time and multi-tasking operation capability for the machining cell with various NC(Numerical Control) and CNC machines. With the consideration of economy, generalization and extension, this system is interfaced with Shop Floor Control System, Machine Control System and Tool Preparation System using advanced networking method. In the implementation phase, we use the ORACLE DBMS (Database Management System) as the DBMS and Microsoft Visual C++ as the programming tools.
Process planning is a very complex task and requires the dynamic informatioon of shop foor and market situations. Process plan selection is one of the main problems in the process planning. In this paper, we propose a new process plan selection model considering operation flexibility for the computer aided process planing. The model is formulated as a 0-1 integer programming considering realistic shop factors such as production volume, machining time, machine capacity, transportation time and capacity of tractors such as production volume, machining time, machine capacity, transportation time capacity of transfer device. The objective of the model is to minimize the sum of the processing and transportation time for all parts. A genetic algorithm a, pp.oach is developed to solve the model. The efficiency of the proposed a, pp.oach is verified with numerical examples.
스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
Because of advanced control technology, Shop floor control system of various kinds of equipment and machinery need a web based remote monitoring to control process efficiently. This paper presents the development of Operation Control System. Operation Control System(OCS) is based on intelligent web monitoring, so that OCS is improved the working condition for the line of heat treatment process and the product's quality. The developed OCS is consisted of Atmega128(MCU) based on embedded system, running the data logging of the line of heat treatment process. Web monitoring system is based on CS8900 ethernet controller and TCP/IP for remote monitoring responsibility between a server and clients and controlling the progress of entire system. The developed OCS is implemented on the line of heat treatment process and shows the improvement of environment condition, product's quality and efficiency of process line.
The body of an excavator, one sort of the construction equipment, consists of mainframe part, track frame part, boom part and arm part. The all parts are manufactured in the body welding operation. The scheduling in the body welding operation of a construction equipment manufacturing is to take all the various constraints into consideration. The offset time, due date, daily capacity of operations, daily jig's capacity, precedence relation, outsourcing, alternative resource and all of the shop floor environment should be considered. An APS(Advanced Planning & Scheduling) system is a proper and efficient system in such circumstance. In this paper, we present an APS system, the optimal scheduling system for the construction equipment manufacturing specifically for the body welding operation, using ILOG Solver/Scheduler. ILOG Solver/Scheduler is a general purposed commercial software which supports to find a feasible or optimal solution using object oriented technique and constraints satisfaction programming, given constraints and objectives.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1053-1059
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2009
Construction system modeling can enhance work performance by following the behaviors of a system. System behaviors may originate from physical aspects of a system, namely operation level variables, or from non-physical aspects of a system known as context level variables. However, construction system modelers usually focus on only one type of system variable (i.e., operation level or context level) which can lead to less accurate results. Hybrid modeling with System Dynamics (SD) and Discrete Event Simulation (DES) is one of the approaches that has been utilized to address this issue. In this research, an SD-DES hybrid model of a steel fabrication shop is developed, and the benefits of capturing context level variables together with operation level variables in the model are discussed.
4차 산업혁명 시대의 전개와 함께 ICT, 3D 프린터 등의 기술이 대중화됨에 따라 전 세계적으로 메이커 운동의 확산이 활발히 진행되고 있다. 메이커 운동은 아이디어 구현 공간인 메이커 스페이스를 통하여 교육과 창업, 사회문제 해결 등을 목적으로 다양하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 개발도상국 중 하나인 아프리카 탄자니아에 메이커 스페이스를 구축하고 운영한 사례를 소개한다. iTEC 테크샵은 한국-탄자니아 에너지-산업연계 적정기술거점센터(iTEC)가 탄자니아 아루샤 지역의 넬슨만델라 아프리카과학기술원(NM-AIST)에 2018년 전반기에 구축하여 2년여 가까이 운영하고 있다. NM-AIST로부터 빈 건물 공간을 할당받아 전기 배선과 출입문 작업으로부터 시작하여, 테크샵 운영을 위한 장비 및 수공구 구매와 설치를 통해 물리적 설비를 구축하였다. 또한, 서울대학교 아이디어팩토리, 팹랩 서울 등의 자문을 바탕으로 테크샵 운영 매뉴얼과 시스템을 구축하였다. iTEC 테크샵은 총 9회의 기술 워크숍을 통해 193명의 현지 인력에 대한 교육을 실시하였으며, 시제품 제작과 함께 다양한 지원활동을 수행하였다. 또한, 테크샵 운영의 지속 가능성 확보와 함께 운영수준을 한 단계 향상시키고자 스마트 테크샵 테스트베드 프로젝트를 추진하였다. 본 논문에서 제시한 iTEC 테크샵의 사례는 개발도상국에 대한 메이커 운동 확산을 추진하는 기관 또는 단체들에게 유용한 예시가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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