• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.44-47
• /
• 2000

제조설비의 운영은 적절한 생산제품의 품질(신뢰도 생산단가 등)을 유지하는 조건으로 유지되어야 한다. 본 연구에서는 제조설비의 적정운영조건을 구하기 위하여 제조설비의 RAM 및 순기비용(LCC)이 제조설비의 성능에의 영향을 분석하고 최적대안을 구하였다. 이를 위하여 우선 설비의 RAM 및 LCC산정모델을 개발하고 이를 이용하여 제조설비의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 수리모델을 제시하였다. 이를 위한 전산프로그램을 개발하고 이를 이용하여 제조시스템의 성능 분석 사례를 들어 보였다. 또한 다양한 환경에서 제조시스템의 성능을 예측하기 위하여 시스템의 복잡성이 큰 문제를 분석하는데 적절한 GMDH방법을 사용하여 추정하였다. 이를 이용한 성능예측의 실 예를 들어 본 연구의 과정을 보였다.

• Air Cleaning Technology
• /
• 제17권4호통권67호
• /
• pp.58-68
• /
• 2004

국내 반도체, TFT-LCD, PDP 등의 제조공장 클린룸 내부의 스프링클러 소화설비는 90년대 말까지는 소화설비의 오 작동에 의한 고가 생산 장비의 물 피해가 우려 되어 면제가 되어왔으나, 1998년 대만 반도체 공장의 대형 화재사건이 발생한 이후로는 영미계 재 보험사들의 강력한 요청에 의하여 국내 관련 제조시설 내부에도 스프링클러 소화설비는 의무화 되고 있는 실정이다. 본 글에서는 반도체 제조공장의 소화설비의 특성을 중심으로 클린룸 내의 스프링클러 소화설비 시공사례를 소개하여 관련업계 관계자들의 이해를 돕고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• 제2권2호
• /
• pp.146-169
• /
• 1987

최근 반도체 제조설비에도 컴퓨터가 도입되어 여러기능의 자동화가 진행되고 있다. 그러나 반도체 제조공정 전체의 자동화에는 H/W, S/W면에서 충분히 검토를 한후에 도입하여야 한다. 제조설비를 도입할 경우에는 스펙작성 단계에서 필요한H/W, S/W를 충분히 검토하고, 제조설비 메이커는 여기에 대응할 수 있는 기술력을 갖고 있어야 한다. 현재에는 반도체 device의 고집적화, 고성능화, 웨이퍼 크기의 대형화가 진행중이어서 제조공정의 자동화는 필연적인 문제로 가일층 현실화 될것이다. 본고에서는 미국 및 일본의 대표적인 반도체 공정관리 자동화를 구현하고 있는 업체의 자동화 현황을 분석하였다.

• 보일러설비
• /
• 통권108호
• /
• pp.126-134
• /
• 2003

가스보일러 관련 제조물책임을 대비하기 위한 가장 효과적인 방법은 실제 발생한 사례를 중심으로 발생가능한 상황을 예견하여 그에 적절한 방안을 수립하는 것이라고 본다. 따라서 실제 일본에서 발생한 사망사고에 대한 판례를 통하여 적절한 대응방안을 모색해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
• /
• pp.141-141
• /
• 2001

반도체 제조업 등에서는 제조공정중 화학반응에 의해 제조설비의 부품들이 오염되어 이를 주기적으로 세정해주어야 한다. 일반적으로 반도체 제조설비의 부품은 단가가 비싸서 재고를 많이 보유하지 않기 때문에 전문적인 외부 세정업체는 부품을 설비로부터 반출하여 세정후 반입하는 업무를 최단납기로 반복 수행해야 한다. 이러한 세정업은 여타 제조업과 업무특성이 명확하게 구별되는 독특한 업종이다. 본 연구에서는 세정업에 대하여 공정별 설비용량과 및 가용인력, 그리고 반출입 시간대 등의 제약조건을 고려하여 다양한 운영정책 대안들의 성과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 비교, 분석한다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• 제18권3호
• /
• pp.52-61
• /
• 2004

21세기 첨단 인쇄(지폐)제조시설의 경산조폐창은 상징성을 부여하고 조폐산업은 선도하는 한국조폐공사의 핵심제조시설로서 미래지향적으로 대응할 수 있는 시스템으로 전기, 통신 및 방재 설비의 안전성과 경제성을 최우선적으로 고려하여 아래와 같이 설계하였다. (중략)

• 보일러설비
• /
• 통권102호
• /
• pp.94-95
• /
• 2002

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
• /
• 제23권3호
• /
• pp.469-485
• /
• 1997

자동생산화를 위한 공장설계에 있어서 설비배치에 관한 연구는 제조 유연성 요소의 통합과 이용을 적절하게 수행함으로써 가능하다. 특히 현실적인 설비배치의 특성은 그룹테크놀로지와 물자흐름의 전략을 파악하고 그들의 방법을 조사함으로써 기존의 연구에서 이론적으로 치우치는 경향을 몇 가지의 방법을 통합함으로 실질적인 응용에 그 목적을 두고 있다. 본 연구는 그래프이론과 수학적인 모형을 개발하여 통합적인 접근방법을 전개한다. 또한 설비배치 디자인에 대한 평가를 정량적인 방법으로 나타내고 있으며 경영전략에 있어 제조설비능력을 제고하는데 그 응용성을 보여주고 있다. 그것은 자동화 생산환경에 있어 각 시스템의 응용성과 목적과 관계 그리고 물자흐름관계 등을 정확하게 반영하는데 이바지한다. 현대 제조산업에 있어 고려할 수 있는 모든 각각의 제조요소가 제 특성을 수행하기 위해서는 우선적으로 설비배치 디자인의 중요함을 예를 들어 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• 제26권2호
• /
• pp.199-206
• /
• 2022

A malfunction or breakdown of a manufacturing facility leads to product defects and the suspension of production lines, resulting in huge financial losses for manufacturers. Due to the spread of smart factory services, a large amount of data is being collected in factories, and AI-based research is being conducted to predict and diagnose manufacturing facility breakdowns or manufacturing site efficiency. However, because of the characteristics of manufacturing data, such as a severe class imbalance about abnormalities and ambiguous label information that distinguishes abnormalities, developing classification or anomaly detection models is highly difficult. In this paper, we present an deep learning algorithm for anomaly detection of a manufacturing facility using reconstruction loss of CNN-based model and ananlyze its performance. The algorithm detects anomalies by relying solely on normal data from the facility's manufacturing data in the exclusion of abnormal data.

• 보일러설비
• /
• 통권102호
• /
• pp.102-107
• /
• 2002