In this paper, the productivity estimation of the painting line in an automobile plant is studied. To improve the bottleneck and the weak point of the process, computer simulations are performed. In determining the system specification, the status of the conveyor lines and the other physical facilities are considered in order not to intervene with each other and to satisfy the painting facility restrictions. As simulation parameters, production performance ratio, number of hanger and dolley, down time, speed of conveyor and the pitch of a painting body are chosen on the basis of exhaustive field evaluation to study their effects on the capacity of the process. The results of the simulation show that we can improve the capability of they system without additional investment to the plant facility. The best condition for the maximum capacity of the process is selected by comparing the alternative computer simulation results. As a simulation language, Promodel is used which is very useful and easy to use in manufacturing oriented simulation.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.32
no.6
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pp.40-43
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1999
The R&D productivity has the same meaning as that of general meaning. Its input includes budget, facility, schedule, idea and target, and its output includes patent, paper, technological innovation and revenue increase and technology accumulation influenced by these factors. The choice of R&D item which will have the large effectiveness after customization, resource input of proper level, application of efficient development schema, effective usage of development output, objective appraisal for the R&D output and extension for the future project are the main factors for which is suggested to enhance the R&D productivity. The management's expectation for R&D can be represented as the innovativeness of output and potential influence to outsiders. The speedy output, even if incremental investment more than planning happens, will eventually result in the productivity enhancement of the enterprise, and managers must not encounter the opportunity loss in return for the excessive investment control.
This study tries to analyze how TPM works in domestic manufacturing industry by estimating two-stage model. First stage tests the effects of five TPM-factor variables (TFV : (1) Small group activity & Autonomous maintenance, (2) Education & Training, (3) Planned maintenance, (4) improving effectiveness of each piece of facility (5) Safety & Environment) to two TPM-performance variables. Second stage tests how two TPVs affect the industry's productivity level. By combining these two stages, this study uses a model to explain how TPM, represented by TFVs, works to improve productivity via TPVs. Multivariate and univariate regression and correlation analyses were peformed. It is shown that five TFVs works in two different ways to improve the industry's productivity level. In the second stage, overall equipment effectiveness has relatively more significant effects to the productivity level.
In the multi-stage and multi-process plant, it is not an easy task to describe the interrelationships among each process and facility. The purpose of this simulation study is to analyze the effect of additional facilities on productivity in a steel mill. The simulation was performed using SLAM Simulation Language for Alternative Modeling. The results of this study was used by the plant engineers in making decisions on the expansion of the plate mill. The prediction of which process would cause bottle-necks enabled the plant engineers to invest most effectively.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.3
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pp.185-199
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2019
Korea's facility horticulture has developed remarkably in a short period of time. However, in order to secure international competitiveness in response to unfavorable surrounding conditions such as high operating costs and market opening, it is necessary to diagnose the problems of facility horticulture and prepare countermeasures through analysis. The purpose of this study was to analyze the case of leading farmers by introducing information and communication technology (ICT) in hydroponic cultivation agriculture and horticulture, and to examine how agricultural technology utilizing smart farm and big data of facility horticulture contribute to farm productivity. Crop growth information gathering and analysis solutions were developed to analyze the productivity change factors calculated from hydroponics tomato farms and strawberry farms. The results of this study are as follows. The application range of the leaf temperature was verified to be variously utilized such as house ventilation in the facility, opening and closing of the insulation curtain, and determination of the initial watering point and the ending time point. Second, it is necessary to utilize water content information of crop growth. It was confirmed that the crop growth rate information can confirm whether the present state of crops is nutrition or reproduction, and can control the water content artificially according to photosynthesis ability. Third, utilize EC and pH information of crops. Depending on the crop, EC values should be different according to climatic conditions. It was confirmed that the current state of the crops can be confirmed by comparing EC and pH, which are measured from the supplied EC, pH and draining. Based on the results of this study, it can be confirmed that the productivity of smart farm can be affected by how to use the information of measurement growth.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.1
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pp.34-42
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2014
SCADA and DCS that have performed automatic control and monitoring activities increase the productivity of enterprise in industries. In such systems, although their performance had been improved, there are still many deficiencies in predictive maintenance which can foresee the risk of any kinds of accidents. Because the data acquisition systems of main facilities are being distributed throughout the whole plant and therefore, integration of data obtained from the systems is very difficult. Accordingly, techniques that acquire meaningful information from the gathered data through realtime analysis still need to be improved. This paper introduces a developed facility monitoring system which can predict equipment failure and diagnose facility status through big data analysis to improve equipment efficiency and prevent safety accidents.
Port distripark can activate more functions. It is adjacent to a port. However, domestic port distripark is still limited to support port because of the shortage of infrastructure facilities, government policy, and investment. Therefore, this study tried to investigate the operation status of domestic port distripark and derive policy implications by conducting DEA analysis and productivity analysis based on internal data of each port distripark. As a result of Data Envelopment analysis, it was found that the west port distripark of Gwangwang and the northern port distripark of Incheon were efficient in the warehouse industry while the northern port distripark of Incheon and the Ulsan 1 port distripark were efficient in the manufacturing industry. In addition, in the case of foreign investment productivity, the west side port distripark of Gwangyang and the stage 1 port distripark of Pyeongtaek Dangjin were found to be higher than the others. In the case of facility investment productivity, the port distripark on the west side of Gwangyang and the north side of Incheon had the highest productivity. Lastly, in the case of labor productivity, the north side of Incheon and Busan ungdong port distripark showed the highest productivity. These results imply that it is important to review handling item when picking up enterprises in the port distripark for enhancing efficiency, foreign investment, and facility investment. The number of employees is not directly affecting the productivity improvement.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.1
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pp.42-51
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2010
The semiconductor industry is highly capital and technology intensive. Technology advancement on circuit design and process improvement requires chip makers continuously to invest a new fabrication facility that costs more than 3 billion US dollars. Especially major semiconductor companies recently started to discuss 450mm fabrication substituting existing 300mm fabrication of which facilities were initiated to build in 1998. If the plan is consolidated, the yield of 450mm facility would be more than doubled compared to existing 300mm facility. In steps of this important investment, facility layout has been acknowledged as one of the most important factors to be competitive in the market. This research proposes a new concept of semiconductor facility layout using hexagonal floor plan and its compatible material flow pattern. The main objective of this proposal is to improve the productivity of the unified layout that has been popularly used to build existing facilities. In this research, practical characteristics of the semiconductor fabrication are taken into account to develop a new layout alternative based on the analysis of Chung and Tanchoco (2009). The performance of the proposed layout alternative is analyzed using computer simulation and the results show that the new layout alternative outperforms the existing layout alternative, unified layout. However, a few questions on space efficiency to the new alternative were raised in communication with industry practitioners. These questions are left for a future study.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.227-234
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2020
This paper introduces the state definition and diagnostic algorithm for autonomic control of manufacturing facilities. Smart factory systems through cyber-physical systems and digital twin technology are increasing the productivity and stability of existing manufacturing plants, which has become an issue recently. A Smart factory system is one of the key technologies that make up a smart factory system, to improve productivity, enable workers to make better decisions, and to control abnormal process flows. However, performing an autonomic control process based on large number of integrated plat data requires significant advance work. Therefore, in this paper, we define an abstracted facility state for manufacturing facility autonomic control and propose an algorithm to diagnose the current state. This makes the autonomic control process simpler by autonomic control based on the facility status rather then integrated facility data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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