본 논문은 NP-난제로 알려진 단일모델 교차혼합 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세로 다항시간의 정확한 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있어 실무에 적용하기가 매우 어렵다. 제안된 알고리즘은 주어진 총 조립시간 W와 순환시간 c에 대해 m* = ⌈W/c⌉의 최소 작업자수와 c* = ⌈W/m*⌉의 목표 순환시간을 구하고, i=1,2,…,m* 개의 작업대에 Ti=c* ±α≤ c가 되도록 양방향의 공정들을 배정하는 양방향 군집방법을 적용하였다. 7개의 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 제안된 양방향 군집 알고리즘은 타 방법들과 동일한 성능을 보였다.
본 논문은 NP-난제 문제로 알려진 단일모델 단방향 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세이다. 제안된 알고리즘은 최종제품이 생산될 때까지 가장 많은 공정으로 조립되는 경로를 주경로로 설정하고, 주경로를 따라가면서 각 작업자에게 순환시간 조건을 만족하는 작업량을 배정하는 군집화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최소의 작업자수를 결정하고, 순환시간도 단축시키는 결과를 얻었다. 9개의 다양한 실험 데이터에 제안된 주경로 군집화 휴리스틱 알고리즘을 적용한 결과 메타휴리스틱 방법들에 비해 보다 좋은 성능을 갖고 있음을 보였다.
This paper presents a new DFA methodology to estimate the standard assembly time and evaluate the assemblablity of a product. The assembly time is estimated with some decision and influencing factors of assembly using motion analysis. The assemblability is evaluated using weights of the decision and influencing factors and assembly difficulty scores, and the tables that include the time and score of assembly are suggested. Finally, a new DFA system supporting the DFA is implemented to help designers to analyze the product during the design process in concurrent engineering.
본 연구에서는 자동차 밸브 바디 (valve body) 나사의 조립 상태를 검지하고 조립 작업을 보조하기 위한 증강현실 (AR) 앱을 개발하고 테스트를 통해 유효성을 보인다. 조립할 나사의 조립 위치와 순서 및 조립 상황들을 표시하는 컨텐츠들을 생성한 후 스마트 폰 화면의 밸브 바디 영상 위에 정합하여, 조립 도중에 작업자에게 보여준다. 이를 위해, 밸브 바디의 2차원 이미지로부터 특징 데이터를 추출하고 밸브 바디의 포즈를 알아낸다. 밸브 바디 위의 각 나사들이 조립될 영역의 영상을 추출하고 주기적으로 해당 영역의 휘도를 판별하며, 밸브 바디 위의 정해진 위치에 순서에 따라 각 나사들이 조립되고 있는 지를 확인한다. 미조립 또는 조립 순서 오류 등 조립 에러가 검지되면 경고 음이 발생되어, 작업자가 스마트 폰 화면에서 즉시 조립 상태를 확인하고 에러를 처리할 수 있다. 테스트를 통해 5개 나사의 조립 상태를 검지하는데 약 65ms가 걸리고 1시간 동안 오류 없이 조립 상태가 검지되는 것을 확인했다.
가압 steaming에 의한 molding방법으로 볶음 찹쌀분말의 조립물을 제조하여 입자크기, 수중기압, steaming 시간이 조립물의 물성에 미치는 영향에 관하여 알아보았다. 입자크기 $80{\sim}115,\;15{\sim}170,\;170{\sim}250,\;250인 볶음 찹쌀분말을 원반형(직경 48 mm)으로 molding하여 가압솥에 넣고 1.03, 1.25, 1.45 기압의 포화 수중기로 처리하고 최종 건조 과정을 통하여 조립물을 제조하였다. 조립물의 강도는 수중기압이 높을수록, 처리시간이 길수록, 미세입자의 크기가 작을수록 크게 나타났다. 조립성형물의 미세구조를 관찰한 결과 높은 수중기압과 작은 입자 크기의 조건으로부터 제조된 조립물에서 입자간의 경계가 불분명하게 되어 결착된 모양을 관찰할 수 있었다. 본 결과는 기존의 과립형태가 아닌 덩어리 형태의 볶음 곡류분말 조립물의 가공에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조립작업에 있어서의 경로계획(path planning)에 대하여 지금까지 많은 연구가 진행되어 왔으며, 그것의 주종을 이루는 것들은 cell decomposition 방식과 potential field 방식이다. 이러한 방식들은 free space를 세분하거나 potential field를 계산하는데 많은 시간을 필요로 하며, 조립부품 이동영역이 configuration space로 먼저 치환이 되어야 하는 문제점들이 발생하게 된다. 그러므로, 만약에 조립부품에 대한 이동환경이 복잡하지 않고 알려져 있으면 위의 방식들은 비용적인 면에서 많은 낭비를 가져온다. 본 논문에서는 간단하면서도 알려진 작업환경에서 효과적인 조립부품의 경로계획 알고리즘을 개발하였다. 먼저, channel, junction 및 간격 유지계수(clearance gap)의 개념을 도입하고, 이 개념들을 이용하여 룰 방식의 알고리즘을 개발하였다. 그리고, 이 알고리즘을 이동용 로봇의 경로계획에도 적용될 수 있음을 보였다.
오늘날 정보기술(IT)은 다양한 산업분야 융화되어 기존 산업의 경쟁력을 강화하고 생산성 및 품질 향상의 견인차 역할을 수행하고 있다. 특히 생산 및 물류 분야에서 IT 융합을 통한 새로운 시너지 창출을 시도하고 있는 것이 RFID 기술이라 할 수 있다. 이미 정부 주도의 시범사업이 끝났으며, 2008년 공공기간 확산사업이 성공적으로 마무리되면, 본격적으로 산업분야 확산이 기대되고 있다. 본 논문에서 자동차 산업에서의 RFID 응용 모델로서 RFID 기반 지능형 직서열 생산시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 직서열 시스템은 완성차 생산라인의 조립시간과 순서에 맞춰 모듈과 부품을 공급하는 협업 생산시스템이다. 자동차 조달물류 프로세스 혁신을 위하여 RFID 기술을 도입함으로써 협력기업간 정보 교환을 원활하게 지원하며 실시간 추적관리 체제의 구현을 이루고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은실시간 재고 파악 및 생산물량 예측이 가능하며, 이기종 부품 장착에 의한 조립불량률을 현저히 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 Fig.1과 같은 조립용 손목을 개발하였는데, 유연성의 구조는 RCC의 원리를 이용하고, 감지성은 Hi-Thand에서 채택한 스트레인 게이지 방식을 적용 하였다. 이 조립용 손목의 성능실험은 조립될 부품간의 틈새율, 부품의 길이 그리고 오차의 크기에 따라 수행하였으며, 조립시 스트레인 게이지로부터 측정되는 반력들은 D.E.Whitney의 조립이론식을 적용하여 구한 이론치와 비교하여 보았다. 반력을 측정 하는 궁극적인 목적은 이 측정치를 이용하여 귀환제어함으로써 초기오차를 수정하는 것이기 때문에 귀환제어를 어떻게 하느냐에 따라 조립시 생기는 반력이나 조립시간이 달라진다. 따라서 귀환제어를 위한 제어 알고리즘을 개발하였고 조립시 발생하는 반 력을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구해서 귀환제어 시키지 않을시 즉 수정적 방법에 의해서 조립할때에 발생하는 힘과를 비교 분석하였다.
This paper presents a method for automatic generation of line balanced assembly sequences based on disassemblability and proposes a method of evaluating an assembly work time using neural networks. Since a line balancing problem in flexible assembly system requires a sophisticated planning method, reasoning about line balanced assembly sequences is an important field of concern for planning assembly lay-out. For the efficient inference of line balanced assembly sequences, many works have been reported on how to evaluate an assembly work time at each work station. However, most of them have some limitations in that they use cumbersome user query or approximated assembly work time data without considering assembly conditions. To overcome such criticism, this paper proposes a new approach to mathematically verify assembly conditions based on disassemblability. Based upon the results, we present a method of evaluating assembly work time using neural networks. The proposed method provides an effective means of solving the line balancing problem and gives a design guidance of planning assembly lay-out in flexible assembly application. An example study is given to illustrate the concepts and procedure of the proposed scheme.
볼 베어링 선택조립 시스템에서 잉여부품을 최소화하기 위해서는 각 부품의 치수 분포를 파악하여 선택 확률을 최적화하여야 하지만, 복잡한 시스템은 생산 공정에 지연이 일으킨다. 본 논문에서는 볼 베어링 선택조립 시스템에서 빠르고 간단하게 선택 우선순위를 결정할 수 있는 군집 우선 선택 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 볼 베어링 선택조립 공정에서 수집한 데이터로 모의 상황을 가정하고, 군집 우선 선택 알고리즘과 기존 알고리즘을 시뮬레이션하여 잉여부품 발생률과 연산소요시간을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 군집 우선 선택 알고리즘이 기존 알고리즘에 비하여 83.8% 적은 잉여부품을 발생하였고, 연산소요시간도 39.7% 단축되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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