In order to make best use of NC machine tools with minimal labor costs, they need to be in operation 24 hours a day without being attended by human operators except for setup and tool changes. Thus, unattended machining is becoming a dream of every modern machine shop. However, without a proper mechanism for real-time monitoring of the machining processes, unattended machine could lead to a disaster. Investigated in this paper are ways to using PC camera as a real-time monitoring system for unattended NC milling operations. This study defined five machining states READY, NORMAL MACHINING, ABNORMAL MACHINING, COLLISION and END-OF-MACHINING and modeled them with DEVS (discrete event system) formalism. An image change detection algorithm has been developed to detect the table movements and a flame and smoke detection algorithm to detect unstable cutting process. Spindle on/off and cutting status could be successfully detected from the sound signals. Initial experimentation shows that the PC camera could be used as a reliable monitoring system for unattended NC machining.
The major components of an engine are engine block (or cylinder block), cylinder head, crank shaft, connecting rod and cam shaft. Thus the engine shop usually consists of six sub-lines, five machining lines and one assembly line. Flow line is the typical concept of layout for machining these parts, especially for engine block. In order to design an engine block machining line, several factors should be considered such as yearly production target, working hours, machines, tools, material handling equipments and so on. If the designers of manufacturing line were unaware of some factors those would be influenced on the system performance, it would make greater problems in the phase of mass production. Therefore the initial design of engine block machining line should be verified carefully. Simulation is the most powerful tool for analyzing the initial layout. This paper introduces the major factors those should be considered for designing the machining line and their effects on the system performance. 3D simulation models are developed with QUEST. Using the simulation model developed the initial layout is analyzed, and we suggest some ideas for improvement.
Conflicts and interruptions caused by resource failures and rush orders require a nonlinear dynamic production management. Generally the PP&C systems used in industry presently do not meet these requirements because of their rigid concepts. Starting with the grasp of the disadvantages of current approaches, this paper presents a control structure that enables system to react to various malfunctions using a planning tolerance concept. Also, production processes are modeled by using Fuzzy-Petri-Net modeling tool in other to handle the complexity of job allocation and the existence of many disparities. On the basis of this model the developed system support the short-term shop control by rule based decision.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.943-946
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2002
This paper presents atomization characteristics of cutting fluids. To analyze the behavior characteristics of cutting fluid, analytical approach and experimental measurement were performed to predict the aerosol size, velocity and concentration due to cutting fluid atomization mechanism in machining operation. The established analytical model which is based on atomization theory analyzes the cutting fluid motion and aerosol generation in machining process. The predictive models can be used as a basis for environmental impact analysis on the shop floor. It can be also facilitate the optimization of cutting fluid usage in achieving a balanced consideration of productivity and environmental consciousness.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.05a
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pp.948-951
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2000
This paper presents the analytical and experimental methodology for the prediction of aerosol concentration and size distribution due to cutting fluid atomization mechanism in turnining operation. The established analytical model which is based on atomization theory analyzes the cutting fluid motion and aerosol generation in machining process. The impinging and evaporation experiments were performed to know the particle size and evaporation rate of cutting fluid. The predictive models can be used as a basis for environmental impact analysis on the shop floor. It can be also facilitate the optimization of cutting fluid usage in achieving a balanced consideration of productivity and environmental consciousness.
This paper discusses the methodology for the operational performance of unit-load automated guided vehicles(AGVs) in a flow-shop-type flexible machining and assembly systems (FM/AS). Throughout the paper, AGVs are working as a carrier and mobile workstation. For a double-loop FM/AS, in which one loop is dedicated to machining and the other to assembly, three AGV operating strategies are proposed. Considering the entering interval and travel time of AGVs between workcenters, the strategies are developed to determine the best job sequence which minimizes the makespan and vehicle idle time. Entering times of AGVs and the required minimum number of AGVs are obtained on the basis of the best job sequence. When the number of AGVs are limited, entering times of AGVs are adjusted to maximize the utilization of AGVs.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.5
no.4
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pp.59-64
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2006
High Speed Machining(HSM) reduces machining time and improves surface accuracy because of the high cutting speed and feedrate. Development of HSM makes it allowable to machine difficult-to-cut material and use small-size-endmill. It is however limited to cutting condition and tool material. In the machining operation, it is important to check main parameter of tool life and select optimal cutting condition because tool breakage can interrupt progression of operation. In this study, cutting parameters are determined to 3 factors and 3 levels which are a spindle speed, a feedrate and a width of cut. Experiment is designed to orthogonal array table for L9 with 3 outer array using Taguchi method. Also, it is proposed to inspect significance of the optimal factors and levels by ANOVA using average of SN ratio for tool life. Finally, estimated value of SN ratio in the optimal cutting condition is compared with measured one in the floor shop and reduction of loss is predicted.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.11
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pp.47-54
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1999
Tool wear is one of major causes occurring defectives in NC machining. In this paper we developed an automatic tool compensation system for the NC lathe machining. The system compensates machining error without any help of operators whenever the specification of a part is out of a tolerance. The configuration of the automatic compensation system consists of a NC lathe, an autoloader, a sensor, and a PLC. The system is operated as follows. A workpiece loaded by the autoloader is machining on the NC lathe. Once the workpiece is machined to be turned to a part, it is moved onto the sensor to be measured. If the sensor detects a part out of tolerance, a tool compensation is made in the NC controller. The system gives a help in increasing the productivity by reducing occurrence of defective parts as well as by eliminating time for the tool compensation. Besides the productivity increase, the system calculates cumulative usage time of the tool and notices the tool replace time to a worker by an alarm signal. A case is introduced to show that the system can be applied effectively in a shop.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.9
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pp.111-117
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2002
In most machining companies, operators decide the cutting condition, a pair of spindle speed (5) and table federate (F) by experience and subjective judgment. As cutting conditions are determined by operators' experience and ability, inconsistent cutting conditions are given in same operating conditions. The objective of this study is to develop the cutting condition decision system which utilizes shop data and predicts tool life by neural network and eventually leads to the optimal cutting condition. The production time per piece is considered for an optimization object. We will discuss the process of an optimal cutting condition decision by neural network. By this process, a series of shop data is stored. And neural network is constructed for prediction of tool life and the optimal cutting condition is recommended from a cutting condition decision system using the stored shop data. The results show that the developed system is rational in searching the optimal cutting conditions on job operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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