Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.04b
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pp.375-379
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1993
공정계획(process planning)이란 제품에 대한 설계정보 및 제한된 가용자원에 대한 정보를 바탕으로 비용, 생산량을 고려하여 원자재를 원하는 형태로 변형시키기 위한 방법의 체계적인 결정과정이라 할 수 있으며, 생산계획(production planning: scheduling)이나 작업계획(operation planning)과 연계하여 설계와 생산을 연결하는 교량 역할을 수행한다. 이러한 공정계획 작업을 컴퓨터에 의해 자동화하기 위한 컴퓨터 원용 공정계획(computer aided process planning : CAPP)은 변환적 방식(variant approach)에서 시작되어 창생적 방식(generative approach)으로 발전되어 왔으며 인공지능 기법을 응용 한 지식기반 CAPP(knowledge based CAPP) 방식에 이르기 까지 CAM-1's CAPP, APPAS, GARE, SIPS, XCUT등 수많은 연구가 행해 졌다. 본 연구에서는 자동차 부품 업체인 K사의 공정계획 사례를 바탕으로 범용성이 있는 개방형 공정계획 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 시스템에서 i) 설계정보는 객체지향에 의해 표현된 형상특징을 사용하고 ii) 공정계획은 국부적 공정계 획과 전체적 공정계획 과정(golbal planning)으로 구별하였고 iii) 공정계획을 위한 정보는 지식 베이스(knowledge base : KB) 와 데이타 베이스(data base : DB)로 구분하였다. 또한 iv) 정보의 모듈화를 통하여 임의의 제조라인에 적합하도록 개방형을 추구하였다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2001.12a
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pp.327-339
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2001
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
컴퓨터통합생산 시스템의 실현을 위한 중요한 분야의 하나의 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산 하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터지원 자동공정계획(Computer Aided Process Planning ; CAPP) 시스템 기술의 개발이다. 국내외적으로 금형가공 부품을 대상으로 한 CAPP 시스템의 개발은 비교적 저조하므로, 본 연구에서는 사출금형 부품을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정계획 전문가시스템 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 금형 공정계획전문가의 경험적 지식을 기반으로 한 사출금형부품의 공정계획 전문가시스템인 MOLDCAPP을 개발하였다. MOLDCAPP 시스템은 도면정보로부터 형상정보를 자동적으로 인식하여 공정계획의 기능 중에서 가동공정, 가공공정 순서, 공작기계 및 절삭공구를 자동적으로 결정한다. 개발된 MOLDCAPP 시스템은 실제 사례연구를 통하여 그 타당성을 분석하였다.
CAPP는 매우 광범위한 활동과 목적을 포함하는 주제이다. CAPP 연구의 목적은 우선 공정계 획의 기능을 분석하여 각 공정계획 기능의 자동화(function automation)를 이룩하고 이러한 기 능을 통합(system integration)하는 것이다. 그리고 나아가 수작업에 의한 공정계획 과정이 필 요없도록 설계와 생산을 바로 연결시키는 것이다. 형상특징(feature)과 동시공학(concurrent engineering) 등이 이러한 관점에서 이루어지고 있는 연구들이다. 자동화와 통합화를 위해서는 각종 기술적 데이터와 정보의 표준화가 필여하다. 이러한 데이터의 표준화 없이는 각종 소프 트웨이간에 호환성이 있을 수 없으며, 전체적인 통합화는 불가능하다. 그러므로 전체적인 관점 에서 각종 정보와 설계와 생산 과정에 관한 정보 표준화가 이루어지고 전체적인 통합화, 자동 화가 이루어져야 한다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
The goal of this research is to develop of an intelligent injection mold process planning system using Case-Based Reasoning. Injection mold process planning is the planning of manufacturing process to produce an injection mold economically and efficiently. Automation of the process planning is required because the problems of handmade scheduling, the difficulty of training experts for process planning, the lack of domain experts, the spread of CAD/CAM system and flexible manufacturing. This research uses Case-Based Reasoning because the injection mold process planning is devised variously and complicatedly, but the process planning of similar injection molds is very similar to each other. The system that is developed by this research uses cases that are collected in a case base when planning the process of new injection mold. New injection mold process planning is devised by retrieving a case that was made from the most similar injection mold. This research presented and composed the cases of injection mold process planning, and devised a method of search and adaptation, and developed an intelligent injection mold process planning system with the experimental results.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.6
s.28
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pp.181-192
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2005
Labor work information can be converted into the useful construction information in an effort to analyze project status, measure performance, and design a new similar project plan. The labor work information can also be used to make productivity data, which can be used to analyze the relationship between 'as planned' and 'as built' in scheduling management of a project, and to calculate 'percent completion' as well as analyzing delay cause. It is require to effectively collect the labor work information base on the activities. In general, current project management heavily depends on the experience and judgment of project managers, according to the work progress. However, relying on the oかy experience and judgment of the project managers might deteriorate the transparency or reliability of the collected labor work information. The purpose of this research is thus to develop a computer-based system for monitoring the work information generated by labors input in activities using PDA and Barcode technologies, and to propose a application method of the productivity data for effective project management.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.2
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pp.95-104
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2019
EPC plant projects are large and complex, requiring systematic working methodologies, accumulated data, and thorough planning through communications between the entities. In this study, the method of extracting the process planning information using asset data of the plant project and using it to present the initial process plan is presented through the concept of IAP(Interactive Planning). In order to carry out the effective IAP at the early stage of the project, this study extracted the schedule element information from the asset data, created the process plan for each work package, and applied it to the sample project case. Through the proposed IAP methodology, it is possible to promote the utilization of asset data, to identify schedule risks, and to develop countermeasures, which can form the basis for establishing the process management strategy to successfully complete the project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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