Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).
Purpose - The purpose of this study is to explore the determinants of the organizational level for the advancement of smart factory. We suggested three determinants of the organizational level such as CEO's entrepreneurship, high-involvement human resource management, and cooperative industrial relations. Design/methodology/approach - The population of our survey was manufacturing SMEs, and we took a sample and conducted a survey of 232 companies. Since the level of smart factory advancement, which is a dependent variable, was measured on an ordinal scale, ordinal logistic regression analysis was used to test the hypothesis. Findings - The higher the level of high-involvement human resource management, the higher the level of smart factory advancement. As the level of high-involvement human resource management increases by one unit, the probability of smart factory advancement increases by 22.8%. On the other hand, the CEO's entrepreneurship did not significantly affect the level of smart factory advancement. Interestingly, the cooperative industrial relations negatively affected to the level of smart factory advancement, contrary to the hypothesis prediction. Research implications or Originality - This study explored determinants at the organizational level that affect the advancement of smart factories. Through this, various implications are presented for related research and policy fields.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.382-387
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2003
Many type of smart materials and control laws are available to actively adjust the structure from various external disturbances. Usually, a certain type of control law to activate a specific smart material is tell established, but the effectiveness of the control scheme is limited by the choice of the smart materials and the responses of the structure. ER fluid is adequate to provide small but arbitrary control forces at any point along the structure. It was found that active vibration control of the structure embedded with ER fluids fluidly to suppress the vibration excited with broad band frequency due to the limited change of the structure characteristics. To compensate this limited effect of the control scheme with ER fluid alone, PPF control using PZT as an actuator is added to construct a hybrid controller.
The smart city agenda aims to solve various problems arising in cities and promote the welfare and happiness of citizens by utilizing the new technologies of the 4th Industrial Revolution. Smart city policies have been promoted at the national level, but until now, policy implementations have not been effective enough to fundamentally affect citizens. To realize a more realistic and practical smart city, it is necessary to examine the problems occurring in the city in depth and set the direction and tasks of the smart city accordingly. Therefore, this study specifies the issues and problems faced in 12 sectors, including manufacturing, logistics, medical care, and safety. Next, by referring to the existing literature, a future smart city integration model is proposed that can respond to these problems. That is, future smart cities should create detailed services with enhanced efficiency, sustainability, strong risk management, safety, and satisfaction as the main goals. This study is meaningful in that it suggests a vision and tasks of smart cities that can solve problems in various sectors in a form that can be felt by the citizens.
'Smart Clothes', which incorporate topnotch digital technology into fashion, are a leading fashion runner in this digital era. The purpose of the study is to first help develop a practical design for outdoor backpacks which are equipped with eco-friendly solar cells that facilitate recharging diverse smart devices during outdoor activities; and, secondly, to offer some practical data from the actual appropriation tests that will be used for manufacturing such products. This trial study finds out how to conjoin some practical IT devices with fashion items and mainly focusses on designing outdoor backpacks which are loaded with solar cells for recharging electric devices, and, later, experiments on designed backpacks with some smart phones to see how it works. According to the desired purposes of backpacks, all the features can be adjusted and modified such as the kinds of solar cell panels, materials, sizes, positions of attachment, weights, etc. Smart Clothes are highly functional and fashionable items that satisfy both practical and emotional purposes, and are being actively developed to serve consumers. This study proves that Smart Clothes or Smart Wear will have practical uses for outdoor activities and will possibly lead our smart lifestyles.
With increasing interest and research on smart cities, there is also an increasing number of studies on urban facilities that can be built within smart cities. According to these studies, smart cities' urban facilities are likely to become high value-added industries. However, the concept of smart city is not clear because it involves various fields. Therefore, in this study, the definition of Next-Generation(N.G) Smart City Facilities with Digital Twin and Digital Chain is carried out through a multidisciplinary approach. Based on this, Next-Generation Smart City Facilities will be divided into High Value-Added Products and Big Data Platforms. Subsequently, the definition of the Digital Chain containing the data flow of the entire process built through the construction of the Digital Twin proceeds. The definitions derived are applied to the Next-Generation Noise Barrier Tunnel to ensure that data is exchanged at the Digital Twin stage, and to review the proposed configuration of the Digital Chain and Data Flow in this study. The platform definition and Digital Chain of Next-Generation Smart City Facilities proposed in this study suggest that it can affect not only the aspects of data management that are currently in the spotlight, but also the manufacturing industry as a whole.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.6
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pp.1-15
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2023
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, propelled by digital technology, we are transitioning into an era of hyperconnectivity, where everything and objects are becoming interconnected. A smart supply chain refers to a supply chain system where various sensors and RFID tags are attached to objects such as machinery and products used in the manufacturing and transportation of goods. These sensors and tags collect and analyze process data related to the products, providing meaningful information for operational use and decision-making in the supply chain. Before the spread of COVID-19, the fundamental principles of supply chain management were centered around 'cost minimization' and 'high efficiency.' A smart supply chain overcomes the linear delayed action-reaction processes of traditional supply chains by adopting real-time data for better decision-making based on information, providing greater transparency, and enabling enhanced collaboration across the entire supply chain. Therefore, in this study, a hierarchical model for building a smart supply chain was constructed to systematically derive the importance of key factors that should be strategically considered in the construction of a smart supply chain, based on the major factors identified in previous research. We applied AHP (Analytical Hierarchy Process) techniques to identify urgent improvement areas in smart SCM initiatives. The analysis results showed that the external supply chain integration is the most urgent area to be improved in smart SCM initiatives.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.5
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pp.41-57
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2023
This paper aims to analyse the factors influencing the implementation of smart factories and their performance after implementation, using the grounded theory analysis method based on interview data. The research subjects were 21 companies that were selected by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Group under the SME Technology Information Promotion Agency in 2020-2021 as the best case smart factory implementation companies, and introduced the intermediate stage 1 or above. A total of 87 concepts were generated as a result of the analysis. We were able to classify them into 16 detailed categories, and finally derived six broad categories. These six categories are "motivation for adoption", "adoption context", "adoption level", "technology adoption", "usage effect" and "management effect". As a result of the overall structure analysis, it was found that the adoption level of smart factory is determined by the adoption motivation, the IT technology experience affects the adoption level, the adoption level determines the usage and usage satisfaction, internal and external training affects the usage and usage satisfaction, and the performance or results obtained by the usage and usage are reduced defect rate, improved delivery rate and improved productivity. This study was able to derive detailed variables of environmental factors and technical characteristics that affect the adoption of smart factories, and explore the effects on the usage effects and management effects according to the level of adoption. Through this study, it is possible to suggest the direction of adoption according to the characteristics of SMEs that want to adopt smart factories.
Purpose: Authors observe the digital twin enabled smart factory and/or digital manufacturing processes where Industry 4.0 technologies and quality management principles intersect. In this regard, this study reviews existing research regarding digital twins from the perspective of quality management. Methods: Initially, attention was given to how digital twins are manifested in the Industry 4.0 environment. Then, authors identify quality management elements amongst digital twin models, to align the concept of quality with the functional purpose of digital twins. After introducing specific examples of quality management tools applied to digital twins, the authors extend the domain of quality management into the analysis of multimedia format quality data obtained through machine vision. Results: Inspired by cases on the quality management application to digital twins, the authors suggest a framework for Industry 4.0 quality management. The envisioned suggested framework encompasses 4 dimensions, namely, 4M&1E, an application time window, new methodologies, and enabling technologies. Conclusion: Finally, the authors unfold the emerging trend of digital twin enabled smart factories, while emphasizing the necessity of quality management in conjunction with the introduction of digital twins.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.18
no.6
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pp.551-557
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2009
A development of smart materials is becoming a prominent issue on present industries. A smart material, included in functions, is needed for micro fabrication. A shape memory alloy(SMA) in a smart material is best known material. Ni-Ti alloy, composed of nikel and titanium is one of the best shape memory alloy(SMA). Nitinol SMA is used for a lot of high tech industry such as aero space, medical device, micro actuator, sensor system. However, Ni-Ti SMA is difficult to process to make a shape and fabrications as traditional machining process. Because nitinol SMA, that is contained nikel content more than titanium content, has similar physical characteristics of titanium. In this paper, the characteristics of ECM grooving process for nitinol SMA are investigated by experiments. The experiments in this study are progressed for power, gap distance and machining time. The characteristics are found each part. Fine shape in work piece can be found on conditions; current 6A, duty factor 50%, gap distance 15%, gap distance $15{\mu}m$, machining time 10min.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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