본 연구는 웨이퍼 다이싱 공정의 가공정보들을 수집하여 실시간으로 관리하는 생산시점의 정보관리시스템에 대한 연구이다. 개발한 시스템은 POP용 단말기, 라인 컨트롤러 및 네트웍으로 구성된다. LAN은 상위관리시스템을 연결하며, RS485 네트웍은 하위시스템인 라인 컨트롤러와 단말기를 연결한다. 라인 컨트롤러는 POP 단말기와 서버를 연결하기 위해 사용된다. 웨이퍼의 실시간 가공정보는 기계, 제품, 작업자의 정보발생원들로부터 얻고, 이들은 최적절삭조건을 계산하기 위하여 사용된다. 수집된 정보는 절삭속도, 순수의 여부, 처리 중인 블레이드의 누적 절삭량 및 불량 웨이퍼의 수이다. 상위시스템의 생산계획정보는 웨이퍼 가공공정의 관리를 위해서 현장에 전달되며, 생산결과정보는 현장에서 수집하여 서버로 전달되고 필요한 형태로 정보가 가공되어 공정관리용 정보로 사용된다. 개발한 시스템을 반도체 웨이퍼 가공공정에 적용한 결과, 생산진전상태, 각 기계에 대한 작업시간 및 비작업시간의 해석 및 웨이퍼 불량률의 해석이 가능하며, 이들은 다이싱 공정의 품질 및 생산성 향상을 위한 생산공정 관리정보로 활용할 수 있을 것이다.
Real-time monitoring and controlling manufacturing process is important because of the unexpected events. When unexpected event like mechanical trouble occurs, prior plan becomes unacceptable and a new schedule must be generated though manufacturing schedule is already decided for order. Regenerating the whole schedule, however, spends much time and cost. Thus automated system which monitors and controls manufacturing process is required. In this paper, we present a system which uses radio-frequency identification and computer vision system. The system collect real-time information about manufacturing conditions and generates new schedule quickly with those information.
최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.
최근 건설 프로젝트가 대형화 및 복잡화됨에 따라 다수의 하도급업체들이 참여하는 형태로 진행되고 있다. 특히 하도급업체들이 자체 자원을 운용하여 공사를 수행함에 따라, 기존의 원 도급업체가 주도하는 중앙집중식 조정방식은 실효성이 저하되고 있다. 하도급업체의 자원수급이 건설공사의 공정과 일치하지 않을 경우 해당업체의 공사가 지연될 뿐만 아니라, 다른 하도급업체의 공사들과 더 나아가 건설공사의 지연을 초래한다. 이에 따라, 관련 하도급 업체들이 해당공사에 공정변경이 생길 경우에 이에 맞추어 건설공사공정을 조정하는 새로운 건설공사공정변경의 분산조정에 관한 연구가 필요하다. 연구자는 건설공사 공정변경의 분산조정방식 및 이를 위한 소프트웨어 에이전트를 이용한 보상협의방법을 정의하였다. 본 연구는, (1) 타이밍 유틸리티의 새로운 정의, (2) 공정계획에 근거한 소프트웨어 에이전트간 중첩 협의를 위한 새로운 프로토콜, 그리고 (3) CPM (Critical Path Method) 에 근거한 소프트웨어 에이전트간 새로운 메시지 처리 알고리즘을 제시한다 위와 같은 연구결과를 검증하기 위해, 연구자는 컴퓨터 프로그래밍 랭귀지인 자바$(^{TM})$를 이용하여 다중 소프트웨어 에이전트 시스템의 프로토타입을 개발하여, 중앙집중식 조정방식과 비교하고, 실제 사용자를 대상으로 테스트를 수행하고, 시스템 성능검사를 마침으로서 공정변경 분산조정방식을 검증하였다. 이로서 본 연구는 현재의 건설공사 주체인 하도급업체의 자원수급의 효율성을 향상시키는데 필요한 방법을 정의하고, 구현하고, 검증함으로서 하도급업체의 이윤추구 및 건설공사의 성공적인 수행을 함께 달성할 수 있도록 한다.
증강현실(Augmented Reality, AR) 기술은 현실 환경을 기반으로 컴퓨터에서 생성한 가상의 객체정보를 중첩해봄으로써 가상현실 상에서 느낄 수 없는 실감형 모델을 구현하는 기술이다. 본 연구에서는 토목공사 철근배근 작업에 증강현실 기술을 적용하는 방법론과 시스템 시제품을 구성하여 철근공사 작업의 증강현실 적용성을 검증하고 있다. 토목공사 현장의 여러 작업들 중에서 철근공사는 절차화된 매뉴얼방식보다는 숙련공의 경험적 방식에 의해 작업이 진행되는 대표적 공정이다. 이러한 공정에 증강현실을 적용하면 당초 계획도면과 비교하여 누락된 철근배근 및 상이한 배근 상태를 시각화하여 계측할 수 있으므로 시공성을 향상시킬 수 있다. 구축된 시스템은 3차원으로 모델링 된 철근객체를 실제 시공현장에 중첩하여 시각화함으로써 철근 조립공정들의 작업 이해도를 높이고, 검측단계에 활용함으로써 철근조립작업에서 발생할 수 있는 하자와 재작업으로 인한 비용증가를 억제할 수 있을 것이라 기대된다.
선박 건조공정의 초기 단계인 강재적치처리공정에서는 입수한 강재를 어느 선박블록을 제작하는데 사용될 것인가에 따라 수십 개의 적치장을 이용하여 분류한다. 이 과정에서 강재를 잘못된 적치장에 적치하는 적치 오류, 무거운 강재를 다루는데 수반되는 작업자 안전 취약성, 각 적치장의 강재 정보 관리의 미비로 인한 작업 계획의 불확실성 등으로 인하여 생산성이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상황인식 컴퓨팅 기술을 적용하여 지능형 강재적치처리시스템을 구축하였다. 연구의 효율성을 위하여 강재적치처리 작업과정을 보여줄 수 있는 시뮬레이터를 제작하였으며, 센서, RFID 태그, 실시간 위치추적시스템과 같은 기술을 활용하여 공간 내에 있는 객체들의 위치 및 작업 처리 상태 등, 상황정보를 실시간으로 획득할 수 있도록 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구축 하였다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 선박 건조 생산성 제고는 물론 대규모 생산현장에 IT를 적용하는 제조IT 융합연구의 새로운 모델을 제시하였다는데 의미가 크다고 할 수 있다.
본 연구에서는 CAD 시스템의 테이터구조로 부터 특성을 추출하여 CAPP 시스템 의 입력으로 사용되는 형상특징을 자동적으로 인식하고 형상특징의 관련정보를 생성하 는 형상특징인식시스템을 개발하는데 있다. X.Y.Z 축에 수직인 평면들로 구성되는 비회전형상부품을 대상으로 하여, 주로 밀링작업과 연관이 있는 관통슬롯, 막힌슬롯, 관통스텝, 막힌스텝, 포켓의 5가지 형상특징을 자동적으로 인식하는데 특히 X.Y.Z축에 수직인 평면들로 구성되고 내부에 볼록 부위가 업는 형상 특징을 대상으로 한다. CAD시스템은 AutoCAD를 사용하여 퍼스널 컴퓨터에서 시스템을 개발한다.
비구면 거울은 구형 거울보다 무게가 가볍고 성능이 우수하지만, 그 형상을 가공하고 가공 정밀도를 측정하는 것이 어렵다. 특히 위성에 사용되는 대형 조리개 비구면 미러는 높은 정밀도가 필요하고 처리하는 데 시간이 오래 걸린다. 기존의 연마 공정에는 갠트리 구조를 갖는 컴퓨터 수치 제어 공작기계가 사용되고 있으나, 자유도가 부족하여 복잡한 형상을 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다관절 산업용 로봇을 사용하는 연마 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 공구 경로 생성 프로그램, 실시간 로봇 모니터링 및 제어 프로그램으로 구성되며, 시뮬레이션 소프트웨어와 실제 로봇 작동을 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하였다.
In this study, the optimization of the overall dimensions of an automobile bumper was investigated through CAE and experiment using the Six Sigma method and design of experiment (DOE) method, respectively. Injection pressure, injection speed, injection time, cooling time, holding time, injection temperature, and holding pressure were selected as the vital parameters affecting the overall width of product through analysis of trivial many using CAE. The optimal values were determined using the DOE method, and we analyzed the improvement by applying the optimal conditions to the production process. As a result, the mean value of the overall width was close to the target value, with a deviation of 0.05mm, and the processability and I-MR control were remarkably improved. Finally, the dimension pass rate of the product improved by 20%.
원자력분야에서 사용되는 안전관련 소프트웨어는 계획단계부터 설치단계까지의 전 생명주기 공정을 통해 개발과 확인검증, 안전성 분석, 그리고 품질보증 활동을 수행해 소프트웨어의 안전성을 보장하고 있다. 그러나 이러한 개발과 검증공정을 통한 평가는 시간과 비용을 많이 필요로 한다. 또한, 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 다양한 활동을 수행했다고 주장하지만, 어느 정도의 품질이 향상되었는지 확인하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 정량적인 평가를 수행할 수 있는 소프트웨어 신뢰도 계산 방법을 제안한다. 특히, 소프트웨어가 사용하는 메모리 공간에 고장을 주입하여 소프트웨어의 고장을 모사하고, 주입된 고장에 가중치를 부여하여 고장 민감도에 차이를 두고, 감지능력을 평가하여 소프트웨어 고장율을 계산한다. 이러한 고장율을 활용하여 소프트웨어 신뢰도 계산을 수행하면 정량적인 평가결과를 획득할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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