Semi-Solid Forming Process(Thixoforming, Rheocasting) is a novel forming process which has some advantages compared with conventional die casting, squeeze casting and hot/cold forging. In this study. Thixoforming process was selected as analysis processing in terms of billet handling and easiness of automation process. The Thixoforming process consists of reheating process of billet, billet handling, filling inot the die cavity and solidification of SSM part. In filling process, two rheology models which were Newtonian and Non-Nettonian model (Ostwald-deWaele)were verified with experimental results. The Ostwald-deWaele model shows the good agreement to the real flow and filling phenomena in die cavity. To give a boost the economical efficiency of Thixoforming process and to ensure the good forming result, reheating device coupled die set was proposed and the initial billet temperature for system that was found from experimental resluts. This study presents an overview of application of numerical analysis for simulation of semi-solid metal forming process to reduce the lead time for development of manufacturing part in industrial field.
This study suggests the practical method which can reduce the lead time of the field trial and design of the dies. The virtual manufacturing, with which the die design is evaluated by computer analysis, reveals the impropriety of a design before die makings. Three methods for reducing the die making process occupying over 60% of the automotive development are like follows: First, the crack and wrinkle occurrence can be prevented by virtually adjusting the blank holding force and drawbead force with a computer simulation. Second, the parts which can not remove the forming defects in spite of the adjustment of forming parameters need to modify the part geometry or punch temporary shape. Third, the simulation before field trial, and field trial simulation can be effectively used in die design.
A computer-aided process planning system for rotationally symmetric deep drawing products has been developed. The application for non-axisymmetric components, however, has been reported yet. Therefore, this study investigates process sequence design in deep drawing process and constructs a computer-aided process planning system for non-axisymmetric motor frame products with elliptical shape. The system developed consists of three modules. The first one os a 3-dimensional modeling module to calculate surface area for non-axisymmetric products. The second one is a blank design module that creates an oval-shaped blank with the identical surface area. The third one is a process planning module based on production rules that play the best important roles in an expert system for manufacturing. The production rules are generated and upgraded by interviewing with field engineers. Especially, drawing coefficient, punch and die radii are considered as main design parameters. The constructed system for elliptical deep drawing products would be very useful to reduce lead time and improve accuracy for production.
This paper presents a design and implementation of an intelligent-integrated production-logistics systems. The situation considered here is that there are multiple manufacturing plants and multiple distribution centers. Effective distribution resource and production planning are required to reduce inventory cost and to avoid inventory shortage. We propose an intelligent forecasting scheme of each distribution centers, adaptive inventory replenishment planning, distribution resource planning, and integrated production planning system. In forecasting a huge number of on-line model identification is performed using neural network approximation capability. An efficient adaptive replenishment planning and distribution resource planning are also presented in connection with forecasting scheme. An appropriate production is also requested based on production lead-time and the results of distribution planning. Experimental simulations are presented to verify the proposed approach using real data.
This research investigates the supply chain contract between a distributor and a supplier in which the selling period is relatively short in comparison with long production lead time. At the first stage, supplier who is a Stackelberg leader offers the distributor a contract with a set of parameters, and subjected to those parameters, the distributor places the number of initial orders as well as options. In order to purchase the option, the distributor pays non-linear option premium price with respect to the number of purchased options. At the second stage, based on realized demand, the distributor has the right to exercise option as either put or call which is limited up to the number of purchased options. The wholesale price contract is used as a benchmarking contract. This research has confirmed that the supply chain contract with a non-linear option premium price can help to coordinate the supply chain.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.12
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pp.985-992
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2016
Bearings have various uses in industrial equipment. The lifetime of bearings is often lesser than anticipated at the time of purchase, due to environmental wear, processing, and machining errors. Bearing conditions are important, since defects and damage can lead to significant issues in production processes. In this study, we developed a method to diagnose faults in the bearing conditions. The faults were determined using kurtosis, average, and standard deviation. An intrinsic mode function for the data from the selected axis was extracted using empirical mode decomposition. The intrinsic mode function was obtained based on the frequency, and the learning data of ANN (Artificial Neural Network) was concluded, following which the normal and fault conditions of the bearing were classified.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1998.06a
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pp.25-32
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1998
This study suggested the practical method which can reduce the lead time of the field trial and design of the dies. The virtual manufacturing, with the die design is evaluated by computer analysis, reveals the impropriety of a design before making dies. Three methods for reducing the die making process occupying over 60% of the automotive development are like fellows : First, the crack virtually adjusting the blank holding force and draw bead force with a computer simulation. Second, the parts which can not remove the forming defects in spite of the adjustment of forming process parameters need to modify the part geometry or punch temporary shape. Third, the simulation before trial, field trial, and field trial simulation can be used effectively in the die design.
The advent of 6G networks, anticipated around 2030, will lead to the seamless convergence of high-capacity ultrareliable communications with precision sensing. This convergence will revolutionize wireless communications and enable applications such as autonomous and precise manufacturing even in vulnerable radio environments and delivering immersive extended reality experiences to passengers on high-speed trains. We present technological trends and standardization efforts toward the development of the key wireless access elements to meet the demands of this upcoming futuristic era.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.46
no.1
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pp.78-86
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2009
A capacity calculation and process analysis is a very important part for the entire ship production planning. Ship's production plan is set up with a concept that the product is produced based on the capacity achievable by the processes while general manufacturing sets up the production plan based on product lead-time. Therefore, in case the calculation of capacity for each process of shipbuilding yard is different from actual conditions, a series of production plan - ship table composition, dual schedule plan and execution schedule plan, etc - may accumulate errors, lose reliability of planning information and cause heavy cost deficit in this course. In particular, in case of new shipbuilding yard, stocks between processes are built up and half blocks are not supplied in timely manner, and that is sometimes due to the clumsiness of the operator but it is more often because of the capacity to execute each process is not logically calculated. Therefore, this paper presents the process to calculate the assembly leadtime and assembly process capacity for shipbuilding yard assembly factory. This paper calculated the block type for calculation of assembly lead time based on block DAP(detailed assembly procedure), and introduced cases that calculate production capacities by assembly surface plate by considering the surface plate occupied area of the blocks that change depending on assembly field area and assembly processes through assembly simulation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.449-455
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2002
This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-ToOrder Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part leadtime of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the businessmanagement literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GAbased approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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