The intentional buckling design of micro-films has various potential applications in engineering. The buckling amplitude and critical strain of micro-films are the crucial parameters for the buckling design. In the reported studies, the film parameters were regarded as deterministic. However, the geometrical and physical parameters uncertainty of micro-films due to manufacturing becomes prominent and needs to be considered. In the present paper, the probabilistic nonlinear buckling analysis of micro-films with uncertain parameters is proposed for design accuracy and reliability. The nonlinear differential equation and its asymptotic solution for the buckling micro-film with nominal parameters are firstly established. The mean values, standard deviations and variation coefficients of the buckling amplitude and critical strain are calculated by using the probability densities of uncertain parameters such as the film span length, thickness, elastic modulus and compressive force, to reveal the effects of the film parameter uncertainty on the buckling deformation. The results obtained illustrate the probabilistic relation between buckling deformation and uncertain parameters, and are useful for accurate and reliable buckling design in terms of probability.
Traditionally, the target of manufaturing technology strategy was derived in a efficiency, cost and productivity. So most activities of the manufacturing brought focus into the engineering technology, equipments and research and improvement of new products to maximize the efficiency. As a resell of this legacy, most of the activities of manufacturing has been executed on the method of quality improvement, development of new equipment to incense the efficiency and the research of materials for new products. Those trends, however overlook the operation management activities which is very important as a assets in competitive strategy. But the market enviornment of morden manufacturing companies faced to the uncertainty and complexity. So they need capability of competition which requires new concept of manufacturing technology strategy to grasp the competitive advantages. In this point of view, this paper deal with the empirical study in korean manufacturing technology strategy of the electic and electronic industry. For the empirical study, check list was made to survey the 98 manufacturing companies. The analysis procedures are as below. First, identify the manufacturing technology group an product structure group by each variable. Second manufacturing technology variables are segmented into product technology and vertical integration, suborder and infrastructure, to analyse the decision making pattern which derive the strategy groups. Third, by the fitness analysis between product structure group and manufacturing technology group, the economic results of a growth rate of sale and a profit rate of sale are tested. In this approach, fitness analysis between product structure group and manufacturing technology group show, as a whole, the no significant values in economic results of the company. But investigating the statistical values shows the trend that econmic result of the complany is somewhat higher when the degree of fitness of manufacturing technology strategy by product structure has high value. Concluding the remarks, the competitive advantages of company lies not in the efficiency of manufacturing systems but in the way of the structure and decision making pattern of the manufacturing system. And the cons i stoney between strategy target and manufacturing technology strategy, and the consistency of manufacturing technology strategy and product structure are the term of competitive advantages.
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
This paper presents a reliability-based shape optimization (RBSO) using the evolutionary structural optimization (ESO). An actual design involves uncertain conditions such as material property, operational load, poisson's ratio and dimensional variation. The deterministic optimization (DO) is obtained without considering of uncertainties related to the uncertainty parameters. However, the RBSO can consider the uncertainty variables because it has the probabilistic constraints. In order to determine whether the probabilistic constraint is satisfied or not, simulation techniques and approximation methods are developed. In this paper, the reliability-based shape design optimization method is proposed by utilization the reliability index approach (RIA), performance measure approach (PMA), single-loop single-vector (SLSV), adaptive-loop (ADL) are adopted to evaluate the probabilistic constraint. In order to apply the ESO method to the RBSO, a sensitivity number is defined as the change of strain energy in the displacement constraint. Numerical examples are presented to compare the DO with the RBSO. The results of design example show that the RBSO model is more reliable than deterministic optimization.
익형 풍동시험 시 모델의 제작오차에 의해 시험 익형과 지지대 익형의 두께에서 차이가 있을 경우 시험 익형의 공력특성에 주는 영향을 양력, 항력 및 모멘트 값의 변화를 수치 해석하여 비교 및 분석하였다. 이를 위해 익형모델을 세 부분으로 나누어 제작하는 경우 가운데 위치하는 시험 익형을 기준 형상으로 하여 시험 익형 양쪽에 부착하여 지지대 역할을 하는 익형의 최대두께를 가운데 익형에 비해 작게 설정하였다. 익형모델은 NACA64- 418을 사용하였으며, 난류모델은 천이현상을 잘 예측할 수 있는 Transition SST를 사용하였다. 다양한 받음각과 레이놀즈 수에서 지지대 역할을 하는 익형모델과 두께 차이가 매우 큰 경우에도 가운데 위치한 시험 익형의 공력특성에 미치는 영향이 매우 작음을 확인하였다.
Since there are various types of technologies in the steel manufacturing industry, steel manufacturers need to adopt the most suitable technology Pricing method contingent on the technology type. Steel manufacturing technologies could be categorized as three groups. First, product and process technologies can enhance sales and contribute revenue increase, DCF method could be recommended. Second, maintenance and quality management technologies are mainly embodied in people, human resource profitability method is more suitable. Third, break-through technologies have great uncertainty in terms of commercialization and commercial success, therefore cost saving method is more reasonable. Finally, a sample case is suggested applying above technology pricing model to a steel manufacturer.
The ever-glowing demands for more responsiveness and more flexibility in manufacturing generate greater expectation for the AGV system. So far. a significant amount of research has been carried out to fulfill those requirements. However, the dynamic characteristics of manufacturing systems make it hard to solve the problem analytically. In this paper, the AGV system is analyzed in the production environments which adopt a cycle time to produce materials. The use of the cycle time could eliminate much of uncertainty Inherent In the manufacturing process so that it is possible to build the deterministic model for the AGV systems, which eventually Produce better results on the important issues such as AGV dispatching, determination of the number of AGVs, and empty vehicle travel time.
Manufacturing companies are implementing a so-called customer-centered supply chain management to have a competitive advantage. In these efforts, collaboration not only within a company but also with suppliers, partners and customers is emphasized. The fast delivery, reducing the total lead-time from development to delivery, is pursued more than ever, though the quality and cost are still importantly regarded. Die manufacturing companies are not exception from these trends, because a die is a necessary tool for almost manufacturing industries. The planning and scheduling system plays an important role in supply chain management. In this study, we address a scheduling problem of a die manufacturing company. The problem is very complex due to many reasons including the uncertainty in environment and the complexity of constraints. Considering the importance of due-date satisfaction and human planners' roles, we designed the solution algorithm and the user interface respectively. In the implementation phase, modeling constructs and basic solution algorithms of ILOG solver and ILOG scheduler are used. In the paper, the problem and the algorithm are described with ILOG constructs, and the experience of use is also addressed.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
Kim, Jong-Ahn;Kim, Jae-Wan;Kang, Chu-Shik;Eom, Tae-Bong
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제9권2호
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pp.18-22
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2008
The pitch and orthogonality of two-dimensional (2-D) gratings were measured using a metrological atomic force microscope (MAFM), and the measurement uncertainty was analyzed. Gratings are typical standard devices for the calibration of precision microscopes, Since the magnification and orthogonality in two perpendicular axes of microscopes can be calibrated simultaneously using 2-D gratings, it is important to certify the pitch and orthogonality of such gratings accurately for nanometrology. In the measurement of 2-D gratings, the MAFM can be used effectively for its nanometric resolution and uncertainty, but a new measurement scheme is required to overcome limitations such as thermal drift and slow scan speed. Two types of 2-D gratings with nominal pitches of 300 and 1000 nm were measured using line scans to determine the pitch measurement in each direction. The expanded uncertainties (k = 2) of the measured pitch values were less than 0.2 and 0.4 nm for each specimen, and the measured orthogonality values were less than $0.09^{\circ}$ and $0.05^{\circ}$, respectively. The experimental results measured using the MAFM and optical diffractometer agreed closely within the expanded uncertainty of the MAFM. We also propose an additional scheme for measuring 2-D gratings to increase the accuracy of calculated peak positions, which will be the subject of future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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