This study analyzed the factors that influence the domestic SMEs that have introduced smart factories on their intention to accept at a higher level for qualitative advancement. 375 copies collected through an online survey were analyzed using SPSS and AMOS with UTAUT and the extended two-stage information system continuous model. Performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions have a statistically significant effect on user satisfaction and user satisfaction and CEO's will have an effect on the intention to accept the advancement. However, the suppliers' technology didn't have a direct effect on the advancement acceptance intention and user satisfaction has a mediating effect between performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions and the advancement acceptance intention. SME's advancement for smart factory, it is important to improve the satisfaction level and the CEO's will to become smart.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.161-170
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2019
Multi-product mass production small and medium enterprise factories have a wide variety of products and a large number of products, wasting manpower and expenses for inventory management. In addition, there is no way to check the status of inventory in real time, and it is suffering economic damage due to excess inventory and shortage of stock. There are many ways to build a real-time data collection environment, but most of them are difficult to afford for small and medium-sized companies. Therefore, smart factories of small and medium enterprises are faced with difficult reality and it is hard to find appropriate countermeasures. In this paper, we implemented the contents of extension of existing inventory management method through character extraction on label with barcode and QR code, which are widely adopted as current product management technology, and evaluated the effect. Technically, through preprocessing using OpenCV for automatic recognition and classification of stock labels and barcodes, which is a method for managing input and output of existing products through computer image processing, and OCR (Optical Character Recognition) function of Google vision API. And it is designed to recognize the barcode through Zbar. We propose a method to manage inventory by real-time image recognition through Raspberry Pi without using expensive equipment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.104-112
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2021
For extrusion processes in the process industry, the need to build smart factories is increasing. However, in most extrusion production sites, the production method is continuous, and because the properties of the data are undeed, it is difficult to process the data. In order to solve this problem, we present a methodology utilizing a near field communication (NFC) sensor rather than water-based data entry. To this end, a wireless network environment was built, and a data management method was designed. A non-contact NFC method was studied for the production performance-data input method, and an analysis method was implemented using the pivot function of the Excel program. As a result, data input using NFC was automated, obtaining a quantitative effect from reducing the operator's data processing time. In addition, using the input data, we present a case where a bottleneck is improved due to quality problems.
Recently, the importance of elemental technologies constituting smart factories is increasing due to the 4th Industrial Revolution, and simulation is widely used as a tool to learn these technologies. In particular, PID control is an automatic control technique used in various fields, and most of them analyze mathematical models in certain situations or research on application development with built-in controllers. In actual educational environment requires PID simulator training as well as PID control principles. In this paper, we propose a model that enables education and practice of various PID controls through 3D simulation. The proposed model implemented virtual balls and Fan and implemented PID control by configuring a system so that the force can be lifted by the air pressure generated in the Fan. At this time, the height of the ball was expressed in a graph according to each gain value of the PID controller and then compared with the actual system, and through this, satisfactory results sufficiently applicable to the actual class were confirmed. Through the proposed model, it is expected that the rapidly increasing elemental technology of smart factories can be used in various ways in a remote classroom environment.
There has been a growing interest in automation of factories in the country. And, the development in this regard has been actively attempted. In particular, on the basis of the "innovation 3.0 strategy of manufacturing industry", interest in the smart of the manufacturing plant of small and medium-sized enterprises has increased rapidly. As well as policy for building smart plant, technical, seeking a strategic approach. But, in order to introduce such a smart plant or factory automation systems, manufacturing plant security with vulnerability and personal information protection problems, it should always be top priority there. Accordingly, we provide the applicable lightweight secure protocols in RFID communication. It is a wireless communication technology that is most often introduced for factory automation. Our proposed lightweight secure protocol in this study, less the number of calculations in comparison with the existing public key-based and the symmetric key encryption algorithm. And it is fast in compare with the existing protocol. Furthermore, we design that it system can support to low power consumption and small consume the memory size.
The purpose of this paper is to figures out the impact on the business performance based on the case studies about the establishment of automated smart factories supported by the government. In this study, the effectiveness of supporting business is verified by comparing supported company with non-supported ones using methods such as T-test and ANOVA. The PSM method was used to solve the selection bias issue between the experimental group and the controlled group. The research results have shown that the effect of the supporting business to the automated system was tenuous, and the amount of sales and research and development costs was increased after a certain schedule passed in case of the supporting project to the smart factory. There is some time lag to appear the effect of the government supporting businesses and the supporting business to the automated system leads to long term sales increase by increasing parameters like research and development costs rather than direct influence. Therefore, this research will be useful information for the process of establishing useful basic data and policies which helps to secure new budget Government Supporting Businesses and find ways improve the business.
Recently, research and system using AI is rapidly increasing in various fields. Smart farm using artificial intelligence and information communication technology is also being studied in agriculture. In addition, data-based precision agriculture is being commercialized by convergence various advanced technology such as autonomous driving, satellites, and big data. In Korea, the number of commercialization cases of facility agriculture among smart agriculture is increasing. However, research and investment are being biased in the field of facility agriculture. The gap between research and investment in facility agriculture and open-air agriculture continues to increase. The fields of fruit trees and plant factories have low research and investment. There is a problem that the big data collection and utilization system is insufficient. In this paper, we are proposed the system for determining the fruit tree growth stage using a deep learning-based object detection model. The system was proposed as a hybrid app for use in agricultural sites. In addition, we are implemented an object detection function for the fruit tree growth stage determine.
This paper proposes an IEEE 802.15.4m compliant TV white-space orthogonal frequency-division multiplexing (TVWS)-(OFDM) radio frequency (RF) transceiver that can be adopted in advanced metering infrastructures, universal remote controllers, smart factories, consumer electronics, and other areas. The proposed TVWS-OFDM RF transceiver consists of a receiver, a transmitter, a 25% duty-cycle local oscillator generator, and a delta-sigma fractional-N phase-locked loop. In the TV band from 470 MHz to 698 MHz, the highly linear RF transmitter protects the occupied TV signals, and the high-Q filtering RF receiver is tolerable to in-band interferers as strong as -20 dBm at a 3-MHz offset. The proposed TVWS-OFDM RF transceiver is fabricated using a $0.13-{\mu}m$ CMOS process, and consumes 47 mA in the Tx mode and 35 mA in the Rx mode. The fabricated chip shows a Tx average power of 0 dBm with an error-vector-magnitude of < 3%, and a sensitivity level of -103 dBm with a packet-error-rate of < 3%. Using the implemented TVWS-OFDM modules, a public demonstration of electricity metering was successfully carried out.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.1
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pp.17-22
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2016
In smart factories, the entire manufacturing process from design to the final product is simulated in a virtual manufacturing environment and optimized before starting production. Suppliers and customers make decisions based on the simulation results. Therefore, effective rendering of the information of the virtual products to suppliers and customers is essential for this manufacturing paradigm. In this study, a method of rendering the surface roughness of the virtual products using a tactile display is presented. A tactile display device comprising a $3{\times}3$ array of individually controlled piezoelectric stack actuators is constructed. The surface topology of the virtual products is rendered directly by controlling the piezoelectric stack actuators. A series of experiments is performed to evaluate the performance of the tactile display device. An electrical discharge machined surface is rendered using the proposed method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.87-109
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2020
Supply chain management can be defined as an information system that connects the inside and outside of a company. Its purpose is to systematically and strategically manage the flow of information, resources and services to improve the long-term performance of the entire organization, including individual companies connected to the supply chain, and the quality of service provided to customers. The ultimate goal of SCM is to create synergy through organic integration of supply and demand based on cooperation and collaboration with stakeholders in the supply chain. This study is based on the hypothesis that the company's management performance will improve as the level of SCM improves. Most of the previous studies dealt with the relationship between corporate performance and SCM in the IT area. In this study, research was conducted through human capacity with IT system. The causal relationship was demonstrated, and there was a difference in the perception of the results of this study depending on whether or not smart factories were consulted in the era of the 4th Industrial Revolution. There is a need to examine the links between management's value chain and its causal relationship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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