Wearable devices and IoT are being utilized in various fields, where all systems are developing in the direction of multi-functionality, low power consumption, and high speed. In this paper, we propose a DC -DC Step-down C onverter for IoT smart devices. The proposed DC -DC Step-down converter is composed of a control block of the power supply stage. It also consists of an overheat protection circuit, under-voltage protection circuit, an overvoltage protection circuit, a soft start circuit, a reference voltage circuit, a lamp generator, an error amplifier, and a hysteresis comparator. The proposed DC-DC converter was designed and fabricated using a Magnachip / Hynix 180nm CMOS process, 1-poly 6-metal, the measured results showed a good match with the simulation results.
With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, ν-ASVR (ν-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that ν-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, the ratio of the number of data belonging to ⲉ-tube can be adjusted with ν. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases
Industrial complexes are areas where manufacturing companies are integrated, and logistics between tenant companies play a very important role, but idle resources can occur depending on the situation if each company operates independently. Accordingly, this study aimed to reduce overall logistics costs and increase corporate productivity by looking at ways to share and utilize logistics resources such as warehouses and transportation equipment to efficiently utilize logistics resources in industrial complexes and implementing a logistics sharing platform that can share these idle resources. To this end, this study conducted a research survey on the logistics status of manufacturing companies in Ulsan-Mipo Industrial Complex, based on this analysis, the necessity of logistics resource types and utilization of industrial complex resident companies, and based on this, a service model for logistics resource sharing was studied. In addition, it was intended to analyze the operational characteristics of the existing logistics system to derive improvements and to derive optimal measures to utilize information on shared idle resources. This study confirmed the importance of sharing and utilizing idle resources to optimize logistics resources in industrial complexes, and is expected to contribute to reducing logistics costs and increasing logistics efficiency of tenant companies.
Recently, ESG management has become a global trend, receiving increasing attention from stakeholders such as consumers, investors, and governments, as regulations related to ESG disclosure and supply chain due diligence have been strengthened since the United Nations Principles of Responsible Investment (UN PRI) was announced in 2006. ESG is an acronym for the environment (E), social (S), and governance (G) and is accepted as a key factor for the continuous survival and growth of a company. As a result, there are over 600 ESG management evaluation indicators operated domestically and internationally, and numerous global initiatives have emerged. Korea's Ministry of Trade, Industry and Energy also announced "K-ESG Guidelines (December 2011)" and "K-ESG Guidelines for Supply Chain Response (December 22)" to help SMEs introduce ESG management and respond to supply chain due diligence. However, small-scale manufacturing companies with poor financial, human resources, and technological capabilities face significant challenges in introducing ESG management. Accordingly, this study aims to examine the current status of ESG management adoption in small-scale manufacturing companies with less than 150 people in Korea and propose activation plan ESG management based on the diagnostic requirements of the "Supply Chain Response K-ESG Guidelines."
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
본 연구를 통하여 스마트 환경에서 고객 맞춤 및 서비스가 지향하는 개인화 방향성에 대해 고찰 하였다, 또한 스마트 환경은 산업구조를 공급자 중심에서 소비자 중심으로, 제품 생산 중심의 제조업에서 서비스와 마케팅이 융 복합된 서비스업으로 변화하고 있다는 측면도 살펴보았다. 가치 창출의 구조가 바뀜으로써 기업 전반에서도 새로운 비즈니스 모델 창출로 인한 차별화된 경쟁력을 갖추기 위해 고객의 니즈에 중요한 가치를 두고 있다. 고객 맞춤 및 서비스의 핵심 이슈는 대량 체제에서 가능한 저렴한 비용을 유지하면서 어떻게 고객이 원하는 다양한 제품을 공급할 수 있느냐는 것이다. 본 논문에서는 스마트환경에서 고객맞춤 제품 및 서비스를 지향하는 기업들이 필요로 하는 신제품 개발 전략으로 크라우드 소싱 마케팅, 디지털 체험 기술, 추천 시스템, 3D 프린팅 기술, 유연 생산 시스템, UX(User eXperience)의 관점의 PSS(Product-Service Systems)을 제안한다.
In this study, we installed forward and reverse rotation rotavators on a tractor to measure the load in the field and analyze the power consumed. The rotavator is attached to the rear of the tractor and transmits the power applied from the power take off (PTO) of the tractor to the rotating shaft of the rotavator, and it plows or reverses the soil according to the rotational direction of the rotating shaft. Depending on the rotational direction of the rotavator, the power consumed in the tractor engine and the power transmitted to the tractor axle and rotavator also vary, thus, research of load and power is an essential factor in designing the system. As a field test results, 84.1-93.5% power was consumed by the forward rotation rotavator, and 37.8-57.5% power was consumed by the reverse rotation rotavator. In addition, depending on the rotation direction of the rotavator, the power consumed by the tractor was in the order of PTO and axle. Based on the research results, development of reliable rotavator systems would be possible in the future research.
Sung-Min, Kim;Eun-Ji, Cha;Do-Hun, Kwon;Sung-Uk, Hong;Yeon-Joo, Lee;Seok-Jae, Lee;Kee-Ahn, Lee;Hwi-Jun, Kim
한국분말재료학회지
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제29권6호
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pp.459-467
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2022
Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.
스마트팩토리는 제조생산 전 과정이 디지털 자동화 솔루션으로 결합돼 생산성 및 품질, 그리고 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장으로 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 독일, 유럽, 미국 등을 중심으로 전세계 제조 산업에서 급속도로 변화하고 있다. 우리 정부도 이러한 변화에 대응하기 위해 중소중견기업을 위한 스마트팩토리 보급확산 정책을 펼치고 있으며 산업자원통상부, 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 각 지역 테크노파크 등 관계부처 및 기관들과 삼성, SK, LG 등 대기업들이 스마트팩토리 지원 사업에 적극적인 투자를 하며 제조 스마트화에 나서고 있다[1]. 공장자동화(Factory Automation, FA) 구축에는 이기종 장비의 연결에 대해 많은 이슈들이 있다. 다양한 장비로부터의 다양한 통신 구성이 가장 힘든 측면이 그 이유이다. 같은 회사 제품들로만 구성되거나 표준안이 존재하면 모르겠지만, 오래된 장비와 최신의 장비, 사용 환경도 제각각인 장비들이 일련의 통신을 통해 통합 구축을 하려니 구축하기가 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기위한 방법으로 전 세계적으로 널리 보급되어 있는 자동화 프로토콜의 하나이고, 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 수많은 공업 기기에서 통신표준으로 사용하고 있는 FieldBus중 하나인 Modbus를 이용하여 통신 하는 방안을 제시하고자 한다.
4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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