생산시스템은 다양한 제품을 특정 공정에 따라 생산되며, 이는 다양한 생산 데이터를 발생시킨다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 제조실행시스템(MES)과 같은 생산관리시스템이 사용된다. MES에서 가장 중요한 항목은 생산설비에서 발생되는 설비데이터를 작업자의 간섭 없이 직접적으로 수집하는 시스템이다. 본 논문에서는 생산현장에서 발생하는 다양한 정보를 실시간으로 수집하기 위한 데이터 수집 방법으로 범용기계에 적용 가능한 센서를 이용한 방법과 자동화 기계에 적용 가능한 PLC를 이용한 데이터수집 방법을 제안하였다. 제안된 데이터 수집시스템은 실제 생산시스템에 적용하여 효율성을 검증하였다. 제조 현장에서 설비의 상태데이터를 수집하는 시스템을 활용하여 실시간으로 현장정보를 제공할 수 있는 MES를 구현할 수 있다.
Laser assisted machining (LAM) is machining method that performs a machining for workpieces using laser beam preheating. LAM is in the early stage of its applications and has only been used in limited fields including turning, planning and micro end-milling throughout the world. LAM system should be able to move to the laser radiation direction and to rotate on a tool path for machining of complex shapes. A laser module with two-axis manipulator is designed in this study. It has been performed static structural analysis and shape modification of the manipulator. As the results of shape modification it has been obtained better results than the initial model. These results will be able to use in development of the two-axis manipulator.
Nowadays, additive manufacturing (AM) technology is a promising process to fabricate complex shaped devices applied in medical and dental services. Among the AM processes, a DLP (digital light processing) type 3D printing process has some advantages, such as high precision, relatively low cost, etc. In this work, we propose a simple method to fabricate precise dental models using a DLP 3D printer. After 3D printing, a part is commonly post-cured using secondary UV-curing equipment for complete polymerization. However, some shrinkage occurs during the post-curing process, so we adaptively control the UV-exposure time on each layer for over- or under-curing to change the local shape-size of a part in the DLP process. From the results, the shrinkage amounts in the post-curing process vary due to the UV-dose in 3D printing. We believe that the proposed method can be utilized to fabricate dental models precisely, even with a change of the 3D CAD model.
The shock absorber base assembly is one of the parts in the shock absorber equipment that controls the vehicle movement. It absorbs the shock and vibration to guarantee riding stability and comfort. It demands strength, reliability and strict airtightness of the welded section because the shock absorber base assembly is a container which resists pressure and needs durability by being filled with gas and oil. However, the current engineering needs a lot of production time, has a high cost and shows a low production rate. These problem due to the eight production processes, four of which are spot welding, reinforcement welding like metal active welding (MAG), prior process of the base assembly cap and tube for precision and pressing. We will analyze the manufacturing processes of the base assembly and suggest an improved manufacturing method that uses frictional welding. The results will show that the new method of the frictional welding is better than the previous welding technique. Through the use of this concept of frictional welding, the welding conjunction will be strengthened, measurements will be more precise, and the cost and the number of processes will be reduced.
Manufacturing data analysis and its applications are getting a huge popularity in various industries. In spite of the fast advancement in the big data analysis technology, however, the manufacturing quality data monitored from the automated inspection system sometimes is not reliable enough due to the complex patterns of product quality. In this study, thus, we aim to define the level of trusty of an automated quality inspection system and improve the reliability of the quality inspection data. By correlation analysis and feature selection, this paper presents a method of improving the inspection accuracy and efficiency in an SVM-based automatic product quality inspection system using thermal image data in an auto part manufacturing case. The proposed method is implemented in the sealer dispensing process of the automobile manufacturing and verified by the analysis of the optimal feature selection from the quality analysis results.
Recently, manufacturing work has been transformed to small scale production form with various types to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. Then FMS using NC type machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendency, but there are many machining troubles occured during work process not be settled yet. Nowdays high efficiently has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advance FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigate the machining condition in grinding process. As results form this experimental study, it is recognized well that grinding conditions and dressing point of in time cab be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
In most dynamic manufacturing environments today, systems and processes are constantly changing. Simulation tools are required that can accurately model the system in detail, but still be easy to use, and allow rapid model redevelopment to react quickly for system changes. An object-oriented simulation modeling environment is presented to provide flexible modeling capabilities for simulation. Also, when simulating an assembly system, a large number of factors must be considered. Because of such complexities, simulation has been used as the primary method in designing, planning and analyzing. In this paper, the dynamic manufacturing environment is discussed for the assembly system. Also, an application method of simulation tools is presented with the experimental data from the automobile manufacturing shop to improve the productivity effectively.
From the viewpoint of applications to manufacturing, data mining is a useful method to find the meaningful knowledge or information about states of processes. But the data from manufacturing processes usually have two characteristics which are multicollinearity and imbalance distribution of data. Two characteristics are main causes which make bias to classification rules and select wrong variables as important variables. In the paper, we propose a new data mining procedure to solve the problem. First, to determine candidate variables, we propose the multiple hypothesis test. Second, to make unbiased classification rules, we propose the decision tree learning method with different weights for each category of quality variable. The experimental result with a real PDP (Plasma display panel) manufacturing data shows that the proposed procedure can make better information than other data mining procedures.
As implied by the terms of IT productivity Paradox, measuring the Information technology contribution to economic performance has been one of the challenging issues to both policy makers and business professionals. As such, diverse attempts with sophisticate analyses have been reported in the literature to analyze the effect of IT contributions. In this paper, we follow Growth Accounting Method to measure the IT contribution effect to manufacturing firm's economic performance in Korea. Various regression methods and statistical analyses are applied with fourteen years of industry Panel data. Using the Cobb-Douglas function, time lag analysis is made to understand IT effect to economic growth. Instead of capturing data from individual firm, industry level data from the National Statistics Bureau is used for IT capital, non-IT capital, and so on. Statistical analysis following the panel unit test and Panel co-integration test was performed to reveal the exact effect of IT contribution to economic performance. Empirical testing results for non-stationary nature of IT investment effect are reported as well as IT contribution to manufacturing industry's economic performance.
중소 PCB 제조업체에서는 외부 생산 환경 변화, 복수개의 제약공정, 많은 공정수, 긴 리드타임, 동일공정 반복생산 등의 특징으로 인하여 효과적인 생산 스케쥴 작성에 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 TOC 이론에서 제시하고 있는 DBR기법을 PCB 생산라인에 적용하고자 하는 시도는 진행되고 있으나, 제약공정을 1개만 설정하도록 하는 일반적인 DBR로서는 PCB 생산라인의 특성상 충분한 효과를 기대할 수 없는 현실이다. 따라서 본 논문에서는 PCB 생산라인에서 효과적인 생산스케줄링을 수립하기 위하여 TOC의 DBR기법을 발전시킨 복수 DBR기법을 제시하였다. 또, 실제로 국내 중소 PCB 제조업체에 복수 DBR을 적용하여 제조 리드타임을 20%이상 단축함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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