연구목적:본 연구는 우리나라 재난안전분야의 제조업 고용 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 연구 방법: LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석기법이 2019년 한국표준산업분류와 재난안전산업 특수 분류기준에 의해 구축된 229개 지자체의 고용 데이터에 적용되었다. LISA기법은 해당 산업들의 공간 클러스터와 고용의 공간적 종속성을 파악하였다. 연구결과: 세 가지 분석결과가 도출되었다. 첫째, 우리나라 재난안전산업의 고용은 전체 제조업의 약 6%를 점유하며 매년 증가하는 추세다. 둘째, 재난안전 산업의 고용 클러스터는 수도권 서부지역에 입지하고 있다. 셋째, 산업재해 방지 산업안전용품 제조업은 중화학 공업과 산업단지가 있는 부산, 울산, 경남창원, 김해 지역을 중심으로 클러스터를 형성한다. 결론: 해당 지역들을 재난안전산업의 제조업 클러스터로 육성하는 투자와 유성정책이 필요하다. 본 연구결과는 우리나라 재난안전산업에 형성되어 있는 제조업 클러스터들의 산업발전과 고용육성 정책을 개선하는데 사용될 수 있다.
Manufacturing Resources Planning (MRPII) is one kind of manufacturing information system that can help manufacturing companies gain competitive advantages. It is estimated that more than one hundred MRPII systems are available in the market, many of them are mature enough to solve most operational issues in accordance with users' requirements. More often than not, many of these systems provide more functions than a company expects. Manufacturing companies worldwide have attempted to implement these MRPII systems, however, many companies experienced failure (Turbide, 1996) due to managerial rather than technical issues. The authors propose an approach utilising a roadmap to integrate BPR and the MRPII implementation in order to overcome this difficulty. A detail road map is developed to guide this implementation, which is designed using a hierarchical analysis technique known as Integrated DEFinition Method (IDEF). IDEF is a systematic manufacturing management and integration-modeling tool. The proposed approach is implemented and illustrated using a reference company and the results indicated that 66% reduction in errors for maintaining the bills of materials system; 99% reduction in time to carry out material requirement planning; and 70% reduction in time previously taken for non-productive discussions.
Materials that can be used for 3D printing have been developed in terms of phase and functionality. Materials should also be easily printed with high accuracy. In recent years, the concept of 4D printing has been extended to materials whose physical properties such as shape or volume can change depending on the environment. Typically, such high-performance 3D printing materials include bio-inks and inks for sensors. This study deals with the optimization of the manufacturing method to improve the functional properties of the pressure sensitive material, which can be used as a sensor based on change of the resistance according to the pressure. Specifically, the number of milling for dispersion, the ratio of hardener for controlling elasticity, and the content of MWCNTs were optimized. As a result, a method of manufacturing a highly sensitive pressure-sensitive ink capable of use in 3D printing was introduced.
제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.
Fiberglass-Reinforced Plastic (FRP) composites have been used for small fishing boats and leisure boats for many years. These composites have different physical characteristics, depending on the constitution of lay-up and manufacturing method. Recently, new manufacturing methods, such as vacuum infusion, have been used to make the composites lighter and stronger. In this research, the mechanical properties of fiberglass reinforcements with constitution of lay-up, manufacturing method, and two different resins were investigated experimentally. It was found that the mechanical properties of FRP composites increased with increasing thickness, with the use of vacuum infusion method, and with the use of vinyl ester resin. The mechanical properties of diverse FRP composites can be used as a practical guide for selecting appropriate materials for specific applications.
HRSG(Heat Recovery Steam Generator) building is large enclosed structure included various heat sources. This building needs to appropriately keep internal air temperature for worker's safety and operability of control devices. In this study, ventilation analysis is performed to find proper ventilation method for temperature control. Ventilation analysis is applied to entire internal space of the building with standard $k-{\varepsilon}$ model and enhanced wall treatment because of large size of the structure. And the ventilation method is considered natural and forced convection with two louver structures which has damper or not. Louver structure affect directly air circulation in near HRSG and lower region of the building. Forced ventilation provides strong inertial force which cause upward airflow. From the analysis, it is found that design requirement for internal air temperature can be satisfied by forced ventilation method with louver structure without damper.
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
Nowadays, manufacturing industry has been making its effort not only for productivity elevation but also for cost reduction in order to survive in the global market which is more and more challenging. In this paper, the method for planning of digital manufacturing system is proposed and door trim assembly system is determined as the subject of our research. First of all, the process sequence is generated based on the product analysis. And, the static and dynamic relationships between system components are represented using IDEF0 and UML model. The working time is estimated through the regression analysis based on MODAPTS method. According to the system configuration strategy, initial concept system layout is implemented 3D virtual environment. The problems caused by bad working motions are detected and modified through the ergonomic analysis using RULA method. According to proposed procedure, digital door trim assembly system is implemented in DLEMIA.
본 논문에서는 제조업에 종사하는 현장근로자의 핵심역량을 개발하고 이 핵심역량에 대한 의식구조를 분석한다. 의식구조의 분석방법으로 일반적으로는 ISM과 FSM을 각각 사용하여 층을 분류하고 그 연결 상태를 파악하게 된다. 그러나, 데이터에 따라 각 층의 요인들이 달라지는 경우가 많이 발생하게 되는데 이것은 기본적으로 구조는 정해져있고 그 연결고리가 방법에 따라 달라질 수 있다는 관점에서 본 논문에서는 ISM을 통하여 먼저 구조모델을 결정하고, 연결고리는 FSM으로 결정하는 방법을 제시하고자 하였다. 이 방법을 이용하여 제조업의 현장관리자의 핵심역량에 대한 의식구조를 분석하는데 전문가의 확인을 통해 보다 객관성 있는 구조모델을 제시하였다.
스마트 공장 구축사업을 통해 생산 설비로부터 전력, 진동, 압력, 온도 등의 센서 데이터가 수집되고 있으며 데이터 분석을 통해 예지보전, 불량예측, 이상탐지 등의 서비스 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 제조데이터의 경우 정상과 비정상 데이터의 불균형이 극심하여 이상탐지 서비스가 선호되고 있다. 본 논문에서는 이상탐지 서비스 개발의 전단계로 제조데이터의 특징 데이터 추출을 위해 FFT 방법을 사용하였으며, 이를 통해 생산되는 제품을 분류해보고 그 결과를 확인하였다. 즉, 제품별 대표 패턴을 FFT 변환 후 상관계수를 계산하여 제품분류가 가능한지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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