• Title/Summary/Keyword: 무인자동화공장

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설비관리 graphic monitoring시스템

  • 김동훈;송준엽;이현용
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 1993.04a
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    • pp.382-389
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    • 1993
  • 공장자동화를 추진하기 위한 중요한 구성요소는 설비기기들이다. 작업관련 설비기기들의 관리를 효율적으로 함으로 현장에서의 작업이 원활하게 이루어질 수 있다. 이러한 설비기기들의 현 상황을 지금까지는 대부분 작업자에 전적으로 의존하여왔는데 작업자가 일일이 확인하고 관리하기에는 시간적 낭비와 관리의 일괄성이 없어 효율적 관리가 힘들다. 본 연구에서는 자동창고, 무인반송차등 물류설비와 수평형, 수직형 Machining Center와 같은 공작기계들의 정지, 가동, Set Up상태등 기기 현황정보를 수신받아 컴퓨터 화면으로 항상 확인하므로써 보다 편리한 상태감시를 할 수 있다. 또한 컴퓨터 그래픽을 이용해 외부 정보데이타를 시각적으로 나타내고 관리하기 때문에 컴퓨터에 대한 전문적 지식이 없는 작업자라도 기기상태를 용이하게 파악할 수 있고 설비기기들의 수리 및 교체상황등 이력관리를 데이타베이스화하여 정확하고 체계적으로 관리한다.

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압력변환기의 성능평가

  • 임순재;배문섭
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1990.04a
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    • pp.36-40
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    • 1990
  • 최근 산업고도화의 일환으로 공장자동화와 무인화가 추진되고 있으며, 여기에는 여러가지 변환기가 응용되고 있다. 또 변환기도 종합적인 계측, 제어를 위하여 종래의 기계적 구조를 이용한 것으로부터 전기식으로 바뀌어 가고 있으며, 이에 동반하여 개발된 변환기의 올바른 성능평가 방법이 필수 기술로써 요구되고 있는 실정이다. 올바른 성능평가의 방법은 그 결과의 활용에 있어서, 해당제품에 대한 소비자의 요구사항과의 합치여부를 결정짓는 기준일 뿐 아니라 실험결과의 국제적인 비교의 기준이 되므로 매우 중요한 기술이다. 또 성능평가도 이제까지는 보톤 상온의 환경에 대해서만 고려하였지만, 예상되는 사용환경 전부에 대하여 실시하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 변환기 또는 센서의 성능평가방법으로 스트레인 게이지를 이용한 압력변환기를 선정하여 그 사용 환경에 대한 성능시험 방법을 제시하고, 실제물에 적용결과를 나타냈다.

Collision Avoidance Path Control of Multi-AGV Using Multi-Agent Reinforcement Learning (다중 에이전트 강화학습을 이용한 다중 AGV의 충돌 회피 경로 제어)

  • Choi, Ho-Bin;Kim, Ju-Bong;Han, Youn-Hee;Oh, Se-Won;Kim, Kwi-Hoon
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.11 no.9
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    • pp.281-288
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    • 2022
  • AGVs are often used in industrial applications to transport heavy materials around a large industrial building, such as factories or warehouses. In particular, in fulfillment centers their usefulness is maximized for automation. To increase productivity in warehouses such as fulfillment centers, sophisticated path planning of AGVs is required. We propose a scheme that can be applied to QMIX, a popular cooperative MARL algorithm. The performance was measured with three metrics in several fulfillment center layouts, and the results are presented through comparison with the performance of the existing QMIX. Additionally, we visualize the transport paths of trained AGVs for a visible analysis of the behavior patterns of the AGVs as heat maps.