The consequence analysis (CA) is widely using in the petrochemical plant through adoption of the process safety management (PSM) system, but it has not practical problem that the CA was not reflected effects for employee count, business interruption loss, utility usage, and etc.. In this study, to establish the practical emergency response plan and to achieve risk based management, the consequence based on the damage area and the financial loss were estimated and compared through application on facilities in the petrochemical plant. If the damage area is used, the consequence category must be determined by safety area considering simultaneously damage area, fatality area and toxic area. Also, the consequences based on the financial loss is more practical method for the case of considering process properties and circumstances.
This paper deals with constructing a scheduling system for a mold manufacturing factory. The scheduling system is composed of 4 submodules such as pre-processor, neural network training, neural networks and simulation. Pre-processor analyzes the condition of workshop and generates input data to neural networks. Network training module is performed by using the condition of workshop, performance measures, and dispatching rules. Neural networks module presents the most optimized dispatching rule, based on previous training data according to the current condition of workshop. Simulation module predicts the earliest completion date of a mold by forward scheduling with the presented dispatching rules, and suggests a possible issue date of a material by backward tracking. The system developed shows a great potential when applied in real mold factory for automotive parts.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.03a
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pp.209-222
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1997
생산시스템에 있어서 스케쥴링 문제에 관한 이론적 연구는 종래부터 많이 연구되어 왔지만, 그 대부분은 작업의 가공시간이 확정적(deterministic)인 경우의 평가척도(criterion)를 고려한 것이었다. 그러나 실제 노동집약형 산업이라든가 고장율이 높은 자동화 공장등에 있어서는 가공시간 또는 제조 리드타임이 확률적인 변동을 갖는 경우가 많다. 이러한 가공시간의 변동은 각 작업의 가공완료시각의 변동으로 되어 후공정의 작업계획에 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 가공시간이 확률적(probabilistic)인 경우의 생산 시스템을 대상으로 한 스케쥴링 문제에 관한 연구는 최근에 와서 연구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 종래의 단일 공정의 생산 시스템을 대상으로 n개의 작업이 확정적인 가공시간을 갖는 경우의 총체류시간(total flow time)과 납기(due date)의 평가척도에 관한 스케쥴링 문제를 가공시간이 확률적인 분포를 갖는 경우로 확장시킨 스케쥴링 문제를 제안한다. 그리고 납기에 있어서 평균 납기지연확률(mean probability of tardiness)을 최소화하는 스케쥴링 문제의 휴리스틱 해법을 제안하여 그 실용성을 검토하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.2
no.1
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pp.19-34
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1997
샌산시스템에 있어서 스케쥴링 문제에 관한 이론적 연구는 종래부터 많이 연구되어 왔지만, 그 대부분은 작업의 가공시간의 확정적인 경우의 평가척도를 고려한 것이었다. 그러나 실제 노동집약형 산업이라든가 고장율이 높은 자동화 공장 등에 있어서는 가공시간 또는 제조 리드타임이 확류적인 변동을 갖는 경우가 많다. 이러한 가공시간의 변동은 각 작업의 가공완료시각의 변동으로 되어 후공정의 작업계획에 중대한 영향을 미치게 된다. 따라서 가공시간이 확률적인 경우의 생산시스템을 대상으로 한 스케쥴링 문제에 관한연구는 최근에 와서 연구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 종래의 단일 공정의 생산시스템을 대상으로 n 개의 작업이 확정적인 가공시간을 갖는 경우의 총체류시간과 납기의 평가척도에 관한 스케쥴링 문제를 가공시간이 확률적인 분포를 갖는 경우로 확장시킨 스케쥴링 문제를 제안한다. 그리고 납기에 있어서 평균 납기지연 확률을 최소화하는 스케쥴링 문제의 휴리스틱 해법을 제안하여 그 실용성을 검토하였다.
The purpose of this study is to propose a throughput costing as a performance measurement tool to measure cost indicators, which are one of the indicators for evaluating organizational performance in a smart factory manufacturing environment. An empirical study by questionnaire was conducted, and 60 experts were surveyed to verify the hypothesis. As a result of the study, it was concluded that the information provided based on throughput costing is helpful in cost measurement and in evaluating organizational performance efficiency and effectiveness, and it was confirmed that this method has usefulness to support the planning and control process. It is proposed that the use of throughput costing by constraint theory, which can maximize throughput and optimize inventory levels in the manufacturing process, can find solutions to bottlenecks affecting the efficiency and effectiveness of organizational performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1525-1530
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2021
By applying AI-based efficient inventory management and logistics optimization technology using the smart factory's production plan and manufacturing data, the company's productivity improvement and customer satisfaction can be expected to increase. In this paper, we proposed a system that collects data from the factory's production process, stores it in the cloud, and uses the manufacturing data stored there to apply AI-based supply chain optimization technology later. While the existing system supported approximately 10 to 20 data types, the proposed system is designed and developed to support more than 100 data types. In addition, in the case of the collection cycle, data can be collected 1-2 times per second, and data collection in TB units is possible. Therefore This system is designed to be applied to the existing factory of past in addition to the smart factory.
In this paper, a scheme of scheduling a bottleneck operation is presented for production planning of make-to-order. We focus on the problem of capacity-dependent processing time in which processing time of the bottleneck operation is not fixed, but varies with job sequence or equipment capacity. For this, a genetic algorithm is applied for job sequencing with an objective function of mean square of weighted deviation. An experimental study is implemented in power transformer plant and results are compared with those of the EDD rule. It shows that the genetic algorithm is relatively good for most cases.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.46-48
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2018
온산국가산업단지는 정부의 중화학공업 육성 정책에 따라 1974년 4월에 산업기지 개발구역으로 지정되어 조선, 화학, 정유 등 많은 기업체들이 약 26백만$m^2$ 면적에 입주하여 운영 중이나, 사업영역 및 공장시설 확장과 관련 산업 집적화에 필요한 추가 산업용지 수요가 증대되고 있는 실정이다. 이에 따라 부족한 산업시설용지를 확보하고자 울산만 외역에 대규모 매립 및 호안 축조를 통해 국가산업단지 개발을 추진하게 되었으며, 개발에 따른 계획수립과 개발사업의 개요, 추진과정에서 애로사항 및 대응방안 등 제반 공정현황을 소개하여 기타 해역에서 유사사업을 추진시 참고할 수 있도록 하였다.
석유 및 천연가스를 대체하는 자원으로 석탄이 유망하다고 전망하고 있다. 미국에서는 6대 파괴력이 있는 기술로 청정석탄기술이 선정되었고, 한국에서도 15대 그린에너지 중 하나인 청정연료에 석탄전환기술이 포함되어 전략로드맵이 작성되고 있다. 국내에서 추진되고 있는 석탄기술은 석탄가스화를 기반으로 하고 있다. 석탄가스화는 고체연료인 석탄을 $1000^{\circ}C$ 이상의 고온에서 산소와 반응시켜 일산화탄소와 수소가 주성분인 합성가스로 전환하는 기술이다. 석탄을 가스화하면 석탄에 포함된 불순물을 쉽고 완벽하게 제거할 수 있으며 특히 CO2 제거를 값싸게 할 수 있어 청정화가 가능하다. 최근 고유가를 겪으면서 열량이 높은 고급탄의 확보가 어려워지면서 가격이 낮고 수급이 용이한 저급탄을 활용하는 기술의 수요가 발생되어 국내에서 기업을 중심으로 저급탄을 고효율로 가스화하는 기술 개발이 시도되고 있다. 정제된 석탄가스는 성분을 조절하여 촉매에 의해 메탄으로 전환시킬 수 있고, 이렇게 제조된 가스를 합성천연가스(SNG)라 한다. 값싼 저급탄을 사용하면 SNG를 천연가스보다 저렴하게 생산할 수 있다. 국내 기업이 SNG 제조 실증시설을 도입하고, 동시에 핵심기술인 SNG 합성반응공정을 개발하는 사업을 추진하고 있다. 석탄가스를 촉매반응에 의해 디젤 및 �F싸로 전환하는 석탄간접액화기술은 현재 남아공 Sasol사에서 상업적으로 운전되고 있는 기술이나 국내로의 기술이전이 거의 불가능하다. 철을 기반으로 하는 고유 촉매와 scale-up이 가능한 반응기가 핵심인 기술로 국내에서 세미-파일럿급 액화공정 기술개발이 진행중이다. 전세계적으로 석탄액화공장의 수요가 현재의 15만배럴/일에서 2030년 240만배럴/일로 증가한다고 예측된다. 따라서 200조원 이상의 플랜트 시장이 기대되며 국산 가스화, SNG 및 액화기술로 상당부분의 시장을 장악하고자 한다.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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1999.04a
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pp.34-34
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1999
용수 및 원료 사용량 절감, 초지속도 및 생산성 향상을 위한 새로운 wet end 보류시스 템의 탐색과 이의 성공적인 현장적용을 위해서는 가장 경제적인 접근방법을 개발하고 그 효 율성을 단계별로 평가하는 것이 매우 중요하다. 본 발표에서는 이러한 접근법의 하나를 소 개하고자 한다. 각 단위공장에 적합한 보류시스템은 생산지종, 초지조건 및 설비상황에 따라서 독특하게 검토, 선정되어야 한하며, 선정된 시스템의 투입지점과 투입방법 등도 역시 현장조건을 고려 하여 결정되어야만 한다. 이를 위해서는 먼저 현장자료를 수집 검토하여 목표를 설정하고, 실험실적으로 공정에 적합한 보류시스템의 선정 및 최적화 연구를 수행한 후, 현장적용을 실시하는 것이 바람직 하다. 평가항목으로는 일과보류도, 미세분 함량, pH, 탁도, 전기전도도, 농도, 지료의 전하, C COD 등을 설정할 수 있으며, 이 밖의 항목은 조업조건에 따라 추가할 수 있다. 적용 가능한 보류시스뱀의 대상은 광범위하게 설정할 수 있으나 공정구성과 지금까지의 경험을 고려하여 다양한 보류시스템 가운데 적합할 것으로 판단되는 시스템을 선정하고 이 에 대해 실험실적 평가를 진행하는 것이 바람직하다. 실험실적 보류시스템의 비교평가 시에 는 보류도, 탁도, 여수도 및 수초지의 물성평가를 병행할 필요가 있다. 선정된 보류향상제의 투입위치 선정을 위해서는 교반속도의 영향을 분석할 필요가 있으며, 추가적으로 예상되는 기타 첨가제 및 원료의 절감효과를 미리 검토하는 것도 새로운 기술의 성공을 위한 좋은 촉 진제가 될 수 있다. 선정된 보류 시스템의 효과가 실험실적으로 입증되면 보류도 향상에 따라 발생될 수 있 는 물성저하를 극복하기 위한 대안을 모색하는 것이 바람직하다. 실험실적 연구의 최종단계 에서는 항상 공정백수를 이용한 연구를 수행하여 실제공정에서의 적용성을 평가하는 것이 중요하며, 이러한 기본 연구를 바탕으로 면밀한 시산 계획을 수립하고 실행하는 것이 바람 직하다. 본 발표에서는 이러한 접근법을 활용하여 wet end의 최적화를 도모한 경험을 논의코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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