• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.2
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• pp.149-156
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• 2011

There is much information of equipment in shop floor because the manufacturing processes are different as the equipment within the manufacturing process is varied. To provide effective process information to MES and other production systems, the DAS requires an equipment monitoring system that takes into account the characteristics of the equipment on the shop floor. In this study, we proposed some methods for collecting the required information about various equipments on a shop floor. The equipments such as CNC can be interfaced with the DAS by using a PLC-based method and a sensor-based interface board can be used to interface general equipments. The proposed methods can be used to collect information on the shop floor in real-time. Moreover these methods are very adaptive and can be easily modified according to the changes made to the shop floor. The information about a real shop floor acquired by employing these methods is saved in a database and the can be provided to a supervisor and MES so that they are aware of the status of the shop floor.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.136-140
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• 1995

본 연구에서는 생산프로세스의 효율적인 실행을 위해 생산설비의 고장, 가공상이 에러, 예기치 못한 이상상태 발생에 유연한 대처능력을 보유한 고기능 자율가공시스템을 설계하였다. 특히 본 시스템은 자율적으로 프로세스 전개를 지원할 수 있도록 CNC 제어장치의 정보처리 기능을 고도화하고, 각 제어장치가 Local로 의사결정을 하면서 가공에서 검사, 운반등의 생산모듈이 서로 분산 협조제어가 이루어지는 자율분산형 제어기술을 도입/적용하였다.

• The Optical Journal
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• s.100
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• pp.46-48
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• 2005

1996년 설립(당시 동인정밀)된 동인산업(대표·이진태)은 10년 가까이 초정밀 광학부품 생산에만 주력하며 꾸준한 기술향상과 매출증대를 통해 알토란같은 회사를 이끌어오고 있다. 설립당시 이진태 사장 혼자서 선반 하나 놓고 미약하게 첫출발을 했지만 현재 자동화기기 MCT 3대, CNC 3대, 밀링 4대, 선반 2대 등의 설비를 갖추었고, 지난 2003년 2월에는 경기도 군포시 금정동에 공장과 사무실을 신축, 설립하면서 초정밀광학부품 생산업체로서의 면모를 한층 더 갖추게 되는 계기가 됐다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.133-146
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• 1999

오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.9
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• pp.1063-1070
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• 2011

The manufacturing execution system (MES) for product production handles different production processes according to the product characteristics and different types of data according to the process being considered. For efficiently providing the data pertaining to production equipment to production systems such as the MES, data collection through the equipment interface is required for obtaining the production data pertaining to field equipment. In this paper, a method is proposed for collecting the production data through the equipment interface in order to collect the various types of production-equipment data from the field. The proposed method is applied to a real manufacturing system to verify its efficiency. A more powerful MES can be constructed with a data acquisition system that acquires the status data at the shop-floor level.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.1
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• pp.111-118
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• 2023

For the implementation of a smart factory, it is necessary to collect data by connecting various sensors and devices in the manufacturing environment and to diagnose or predict failures in production facilities through data analysis. In this paper, to predict the residual useful lifetime of milling insert used for machining products in CNC machine, weight k-NN algorithm, Decision Tree, SVR, XGBoost, Random forest, 1D-CNN, and frequency spectrum based on vibration signal are investigated. As the results of the paper, the frequency spectrum does not provide a reliable criterion for an accurate prediction of the residual useful lifetime of an insert. And the weighted k-nearest neighbor algorithm performed best with an MAE of 0.0013, MSE of 0.004, and RMSE of 0.0192. This is an error of 0.001 seconds of the remaining useful lifetime of the insert predicted by the weighted-nearest neighbor algorithm, and it is considered to be a level that can be applied to actual industrial sites.