Purpose It is a major goal to improve the product yields during production operations in the manufacturing industry. Therefore, factory is trying to keep the good quality materials and proper production resources, also find the proper condition of facilities and manufacturing environment for yields improvement. Design/methodology/approach We propose the hybrid framework to analyze to dataset extracted from MES. Those data is about the alarm information generated from equipment, both measurement and equipment process value from production and cycle/pitch time measured from production data these covered products during production. We adapt a data warehousing techniques for organizing dataset, a logistic regression for finding out the significant factors, and a association analysis for drawing the rules which affect the product yields. And then we validate the framework by applying the real data generated from the discrete process in secondary cell battery manufacturing. Findings This paper deals with challenges to apply the full potential of modeling and simulation within CPPS(Cyber-Physical Production System) and Smart Factory implementation. The framework is being applied in one of the most advanced and complex industrial sectors like semiconductor, display, and automotive industry.
We have considered the fire hazard by the static in anti-static film manufacturing factory on this study. Solvents that the flash point as ethanol, methanol and iso-propyl alcohol is low are used on the manufacturing process of anti-static film, and the minimum ignition energy of these solvents is ignited easily despite less discharge energy form 0.16 mJ to 0.65 mJ. After the static electric potential produced on each of the manufacturing plants was measured, electric potential on films of paste board is measured form 17 kV to 20 kV. But this exceeds 5 kV, which is electrifiable of objective of nonconductor for fire & explode protection. Therefore, We figure out the fire hazard was high by a static discharge in anti-static film manufacturing factory.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.5
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pp.135-141
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2019
South Korea's smart factory drive is at a very important point. While large-scale funds and manpower are invested to secure international competitiveness and revitalize manufacturing, software investments that are only approached by IT suppliers may end up creating systems that do not meet the actual conditions of the field. As a result, there are problems in the manufacturing sector that can cause consumers to feel the fatigue of innovation in the manufacturing sector. SMEs should check from scratch and establish a gradual integration system so that they can reduce failures in IT investments and implement OT-oriented smart factories that are well utilized in the field. To this end, a process visualization solution was proposed and a step-by-step innovation was proposed at the basic level and the ICT unapplied level.
Recently, much attention in building smart factory have been dramatically increased. Despite the growing interest in smart factory, few guidelines exist how to successfully build smart factory. The purpose of this study is to investigate successful cases in building smart factory in Korea. Drawing on the analysis of successful cases, we suggest the valuable guidelines and directions toward success of smart factory. As a result, in the case of large-size firms, it is an effective strategy that expanding from a model factory to whole factory for successful smart factory building. In addition, in the case of medium and small-size firms, it is an effective strategy that upgrading from low-level step to high-level step for successful smart factory building. Therefore, this study provides companies and government with specific and practical success strategies as well as industrial policy improvements.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.21
no.1
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pp.19-34
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1997
The goals of this study are to suggest the guidance for automated clothing manufacture by analysis the technology of the automated manufacturing facilities and to propose how improve the efficiency of the production planning and management for automated clothing manufacture In this study, the research about the automated clothing manufacturing machines and the analysis about the modules and functions of apparel information systems were performed. In order to understand the factory automation of the larger clothing firms, the case study method was used. The case study samples were 3 clothing firms. The results and suggestions are as follows: 1. An information technology for automated clothing manufacture has enabled the computer integrated manufacturing system to connect production planning and management part with each work station on the factory floor. 2. The apparel information system to integrate and manage manufacturing informations from each workstation and the apparel CAD system are used in the department of production planning. At the cutting room, there are automated manufacturing machines like an automatic spreading system and an automatic cutting system. Sewing room has the computer controlled unit production system and semi-automated sewing machines. In addition, in the finishing room, an automatic packing machine and a press system are used and besides a warehousing system has been developed. Considering these available technology, for better product efficiency, it is necessary to consider and utilize the specific character of these automatic manufacturing machines and computer system whether they proper to each product style. 3. Most of the clothing manufacturers are in the stage of semi-automated manufacture. In order to improve the manufacturing environment, it is needed to gradual procedure of manufacturing automation with considering the firm's financial condition, existing facilities and staffs operating machines. The case study sample firms are in the high degree of manufacturing automation. They can accomplish the flexible manufacturing system to link the information system with each work station menufacturing system by computerized control. For the case of the firm having already used the computer integrated manufacturing and managing system, it is necessary that the function to deal with drawing information is added to the retaining module of the apparel system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.199-206
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2022
A malfunction or breakdown of a manufacturing facility leads to product defects and the suspension of production lines, resulting in huge financial losses for manufacturers. Due to the spread of smart factory services, a large amount of data is being collected in factories, and AI-based research is being conducted to predict and diagnose manufacturing facility breakdowns or manufacturing site efficiency. However, because of the characteristics of manufacturing data, such as a severe class imbalance about abnormalities and ambiguous label information that distinguishes abnormalities, developing classification or anomaly detection models is highly difficult. In this paper, we present an deep learning algorithm for anomaly detection of a manufacturing facility using reconstruction loss of CNN-based model and ananlyze its performance. The algorithm detects anomalies by relying solely on normal data from the facility's manufacturing data in the exclusion of abnormal data.
Kim, Byung-Joo;Kim, Deok Hyun;Lee, In Su;Jun, Cha-Soo
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.1
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pp.12-18
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2017
This study presents a plant concept design for a smart factory which is mainly targeted to machine airplane parts. The plant layout is based on the TOC-DBR approach together with autonomous distributed factory control considered, while discrete event simulation is also performed in order to validate its layout. The resulting layout and its procedure turn out to be quite a useful guideline in realizing those smart factories especially for machining-oriented manufacturing industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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