이 연구의 목적은 복잡한 상세를 갖는 부재의 생산공정에서 발생하는 물량산출 오차를 최소화할 수 있는 BIM의 패밀리 라이브러리를 이용한 고단열 벽체 판넬의 물량산출 방법을 제시하는데에 있다. 주요변수는 공장의 생산공정에서 주로 발생할 수 있는 오차인 콘크리트 피복두께와 철근 구부림의 최소 내면 반지름으로 설정하였다. Revit BIM 프로그램으로 모델링된 단면 보다 생산현장에서 제작된 고단열 벽체 판넬의 콘크리트 피복두께는 약 12% 작았으며 철근 구부림의 최소 내면 반지름은 약 1.27배 컸다. 이러한 변화를 Revit BIM 프로그램을 이용한 고단열 벽체 판넬의 모델링에 반영하고 Navisworks를 이용하여 구성된 재료들의 간섭 체크 및 보정하였다. 특히, 각 재료들의 체적 등가 개념을 이용하여 1m 단위의 벽체로 환산하였으며, 이때 수직 및 수평접합에 설치되는 단열재와 스플라이스 슬리브도 포함하였다. 환산된 1m 단위의 벽체는 각 재료들의 물량 측면에서 유사한 패밀리 라이브러리의 "단열재가 삽입된 이중 RC 벽체"로 결정될 수 있었다. 제시된 레빗 프로그램에 내장된 패밀리 라이브러리의 "단열재가 삽입된 이중 RC 벽체"는 공장의 생산공정에서 발생하는 제조오차를 고려하면서 복잡한 단면을 가지고 있는 고단열 벽체 판넬 상세에서 각 재료들의 물량을 산출하는데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Production simulation technology is beneficial to solve the complicated and fluctuated problems in a shipyard. It takes too much time and effort to build simulation models in the field, though. This research proposes a feasible method to reduce the difficulties related to simulation modeling for the factory or shop capacity analysis. In addition, a proposed neutral data format for production information is efficient to manage information acquisition for simulation modeling automation. A panel block shop model is contributed to comparison between the conventional technique and the automated one. The automation technique is highly recommended to run a rapid simulation in the shipyard problem.
A prototype of MES(Manufacturing Execution System) applied to panel assembly shop is implemented by using PDA(Personal Digital Assistant) and wireless database web server. The system is developed based on the Dot Net framework. The prototype can exchange the manufacturing execution data between production managers in the control room and workers in the factory through wireless internet communication. Manufacturing model of the panel shop is designed by using IDEF0 and UML method to understand the characteristics of the information and the data entities from the PPR-S view. Several issues in the shop were revealed from the manufacturing model analysis. The most typical problem was the lack of information sharing between the managing workers and the assembly workers. The problem prevents the workers and labors from sharing the process information and continuous workpiece flow In interactive way. To increase the information and data flow, a wireless internet based system is implemented and PDAs are linked together to exchange the process planning data and in-process data between the workers. It is anticipated that PDA and the implemented system can enable the process control at each process stages to obtain the well-organized operation.
조선에서 추진되어온 용접로봇의 적용은 주로 대조립 용접공정의 자동화로서, 갠트리(Gantry)에 용접토치를 장착한 로봇을 설치하여 구성하였다. 이러한 시스템에 서의 용접은 로봇을 용접부위까지 이송시킨 후 로봇의 구동으로 용접을 수행하거나, 또는 로봇과 캔트리의 동시 구동으로 용접을 수행하기도 한다. 또한 이 공정은 복잡 한 용접구조물을 OLP(Off-Line Programming)를 이용하여 교시하므로서 효과적인 자동 화 시스템의 구성이 가능할 수 있었다. 소조립 공정은 대조립공정과 비교하면 더 간단 한 부재의 용접이라 할 수 있으나 공정과 공장의 생산방법에 따라 자동화의 어려움은 따른다. 적용되는 매니프레이타는 소조립 공정의 특성에 맞게 그 형태가 설계되어야 하고 이를 운용하는 시스템은 소조립 생산방법에 맞게 통합, 개발되는 Task-Based System"이 되어야 한다. 특히 소조립 공정은 대조립 공정과 달리 여러가지 용접 판넬 을 동시에 이송시킨 후 용접함으로서 OLP의 직접 적용을 어렵게 하는 요인이 있어 이것을 해결하는 것이 생산성을 증가시키는데 적지 않은 영향을 미친다 하겠다. 이 글에서는 소조립 용접 자동화를 구성하기 위해 필요한 젓으로서 소조립 용접 공정을 소개하고, 공정의 특성에 맞도록 설계된 매니퓰레이타 시스템과, OLP, 판넬인식, 자동 교시 모들로 이루어지는 작업인식 시스템에 관해 기술한다.기술한다.
산업용 칼라 액정 패널 비젼 시스템은 공장 자동화 시스템 및 고속도로 등의 모니터링을 위해 필요한 시스템이다. 본 논문에서는 산업용 액정 패널 비젼에서 입력신호인 NTSC, SECAM, PAL 및 컴퓨터의 RGB 신호를 받아 이를 그래픽 처리하여 LCD 패널에 디스플레이 하여 대형 스크린에 투사하기 위한 LCD 드라이버 인터페이스를 카드를 개발하였다. 개발된 인터페이스 카드는 XGA(1024X768)급의 성능을 가진다. 카드의 성능을 테스트하기 위해 적합성 시험을 하였으며, 테스트 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 조선업에서 평블럭을 생산하는 패널블럭조립공장의 일정계획 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘의 적용 방안을 제시하고 있다. 패널불럭조립공장의 일정계획은 작업장별 평준화와 각 작업장내에서의 일자별 부하 평준화라는 두가지 목표를 가지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 유전알고리즘을 계층적으로 나누어 적용하였다. 상위단계 유전알고리즘은 작업장별 부하 평준화를 담당하며 하위단계 유전알고리즘은 상위단계 유전알고리즘의 결과를 바탕으로 각 작업장내에서 일자별 부하 평준화의 최적화를 담당한다. 실험 결과, 유전알고리즘에 의한 일정계획이 수작업에 의한 방법보다 처리시간이 짧게 소요되고 부하 평준화의 측면에서 더 좋은 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 판넬형 공장 지붕의 드론 촬영 이미지를 분석해 볼트의 이상 탐지를 수행하는 시스템을 제안한다. 지붕의 점검은 현재 점검자가 직접 지붕 위로 올라가 점검을 진행한다. 하지만 고소 작업 환경으로 인한 안전사고가 지속해서 발생하고 있어 새로운 대안이 필요하다. 이에, 최근 위험 환경의 점검 방안의 대안으로 대두되는 드론 촬영의 결과물을 딥러닝을 이용해 이상 볼트의 위치를 찾아내는 방안을 통해 손쉽게 점검할 수 있도록 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 촬영된 드론 이미지를 볼트캡이 풀려있는 상황에 대한 샘플 이미지를 사용해 스캐닝을 진행한다. 더 나아가 스캔 된 위치에 대해 AI를 사용해 판별해 정확하게 볼트 이상 여부를 판별한다. 본 연구에서 사용한 AI는 VGGNet 기반으로 정확도 99%의 테스트 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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