Turbocharger is a device for increasing the power of a vehicle engine. The control plate is the main component for fixing the vane of the turbocharger. Now, the control plate is made of austenite steel cutting after the casting process. It has excellent corrosion, heat resistance and mechanical characteristics of material. However, present the process is made by cutting after casting. when cutting is processed after casting, so materials, processing time, and processing energy are lost. Therefore, this study proposes a process to powder compact use of stainless steel Deklak2 and to minimize amount of cutting through net shape process. The mechanical properties of Deklak2 were verified by tensile test, hardness test and relative density measurement, and the governed equation was defined. Also, the curvature radius 1, 2 and the density, affects the shape, were selected as the design parameters, and the best process conditions was proposed through the Taguchi method and the evaluation of SN ratio. And then prototype molds were fabricated and compared with the results of the finite element analysis for the verification, and it was found that the tendency of relative density and dimension was coincided. Therefore, it was found that the amount of cutting can be minimized by only the net shape process after the sintering process and it can be applied to mass production.
The automotive vehicle is made through the following processes such as press shop, welding shop, paint shop, and general assembly. Among them, the most important process to determine the quality of the car body is the welding process. Generally, more than 400 pressed panels are welded to make BIW (Body In White) by using the RSW (Resistance Spot Welding) and GMAW (Gas Metal Arc Welding). Recently, as the needs of light-weight material due to the $CO_2$ emission issue and fuel efficiency, new joining technologies for aluminum, CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) and etc. are needed. Aluminum parts are assembled by the spot welding, clinching, and SPR (Self Piercing Rivet) and friction stir welding process. Structural adhesive boning is another main joining method for light-weight materials. For example, one piece aluminum shock absorber housing part is made by die casting process and is assembled with conventional steel part by SPR and adhesive bond. Another way to reduce the amount of the car body weight is to use AHSS (Advanced High Strength Steel) panel including hot stamping boron alloyed steel. As the new materials are introduced to car body joining, productivity and quality have become more critical. Productivity improvement technology and adaptive welding control are essential technology for the future manufacturing environment.
Up-to-date manufacturing companies have faced a market-driven environment of pull production order. There should be a difference in operating manufacturing resources according to the type, quantity, and delivery time of manufactured products, because the process situation in pull production is changed by customer orders. And it should be taken into account from the stage of preparing for production such as process design and the placement and utilization of manufacturing resources. However, the feasibility of production plans is limited because most of small manufacturing businesses make production/supply plan of the parts and products assuming that equipment abilities in scheduling is sufficient without managing process standard information systemically. In this study, a discrete event simulation system based on BOM (bill of material), that is F-OPIS (online productivity innovation system), is introduced and a case study on application of the system leading to improving productivities is presented. F-OPIS deals with a decision-problem on production management and it is specialized for small-and- medium sized manufacturing companies. The target company of this case study is a typical small-and-medium sized manufacturing company in Korea, that produces various machined parts. The target company adopts make-to-stock production management to prevent tardy delivery because of fluctuations in demand. Therefore, it is required to apply an efficient inventory control solution for improving productivities. In this paper, based on the constraints of working capacity of manufacturing resources, the bottleneck process is analyzed as production conditions are changed. Consequently, an improvement plan is proposed, that eventually enhances overall utilization rates of resources in the bottleneck process and reduces overall production lead-time and inventory level.
The process capability indices have been widely used in manufacturing industries to provide numerical measures of process potential and performance. This study is concerned with process controls and adjustments by incapability index $C_{pp}$ and its sub-indices. A monitoring for $\^{C}_{pp}$ would provide a convenient way to monitor changes on process capability after statistical control is established, since $C_{pp}$ simultaneously measures process variability and centering. Further, we can separate charting of process location and variability by sub-indices of $C_{pp}$, ($C_{ia}$, $C_{ip}$), without returning to $\={x}$-R chart, even though an out-of-control signals on $\^{C}_{pp}$ control chart is found.
The EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) has recently received a great deal of attention in the quality control literature as a process monitoring tool on the shop floor of manufacturing industires, since it is easy to plot, to interpret, and its control limits are easy to obtain. Most a, pp.ications of the EWMA for process monitoring have concentrated on the problem of detecting shifts of a process mean and a process standard deviation with ARL(Average Run Length) properties. But there may be the necessity of controlling linearity on product quality such as the correlation coefficient to the process operator. Control managers may want to protect the increase of a process correlation coefficient value, such as 0, between two variables of interest. However, there are few studies concerned on this part. Therefore, we propose EWMA models for a process correlation coefficient using two transformed statistics, T-statistic and (Fisher's) Z-statistic. We also present some results of simulation by SAS/IML and compare two models.
In order to commercialize the low cost composite fabrication technology in the area of domestic aerospace structure field, Resin Transfer Molding process has been considered as an alternative process to replace the high cost autoclave technology. The end part for the development of RTM process is the control rod of flight control system of aircraft. A braided preform was triaxially designed to improve the dimensional stability and mechanical property in the direction of external loads. Through the flow analysis using CVFEM, the resin filling time was calculated and the resin injection method was determined. The results of the flow analysis were directly applied to RTM mold design. The control rod was successfully manufactured by RTM process using internal pressure. The length and outer diameter of the manufactured part are 1148mm and 32mm, respectively.
Many of semiconductor manufacturing companies persuit automation of wafer fabrication to improve the yields and quality of their products. Development of real-time control system for wafer fabrication and wafer/cassette automatic transfer-system is the most important part to achieve the purpose. In this paper, SECS protocol proposed by SEMI is briefly reviewed and an implementation method of real-time monitoring and control system is suggested as one of the possible ways for wafer fabrication automation. The system consists of process equipments supporting SECS.
The convergence of artificial intelligence with smart factories or smart mechanical systems has been actively studied to maximize the efficiency and safety. Despite the high improvement of artificial neural networks, their application in the manufacturing industry has been difficult due to limitations in obtaining meaningful data from factories or mechanical systems. Accordingly, there have been active studies on manufacturing components with sensor integration allowing them to generate important data from themselves. Additive manufacturing enables the fabrication of a net shaped product with various materials including plastic, metal, or ceramic parts. With the principle of layer-by-layer adhesion of material, there has been active research to utilize this multi-step manufacturing process, such as changing the material at a certain step of adhesion or adding sensor components in the middle of the additive manufacturing process. Particularly for smart parts manufacturing, researchers have attempted to embed sensors or integrated circuit boards within a three-dimensional component during the additive manufacturing process. While most of the sensor embedding additive manufacturing was based on polymer material, there have also been studies on sensor integration within metal or ceramic materials. This study reviews the additive manufacturing technology for sensor integration into plastic, ceramic, and metal materials.
For agile production methods, manufacturing system requires development of a motion controller which has flexibility of general-purpose motion controller and productivity of specialized-purpose one. In this study we developed the Flowchart Programming development environment for Motion language and Process Control. The controller designed on this environment can be used as a general purpose motion controller of a machining tool. Design of control programming based on a flowchart has the advantage of reducing the time consumed and intuitive interface for users. We create the solution with the Microsoft Visio for the flowchart-based platform and OPC for the process communication..
Overlay parameter control of the semiconductor photolithography process is researched in this paper. Overlay parameters denote the error in superposing the current pattern to the pattern previously created. The reduction of the overlay deviation is one of the key factors in improving the quality of the semiconductor products. The semiconductor process is affected by numerous environment and equipment factors. Through process condition prediction and control, the overlay inaccuracy can be reduced. Generally, three types of process condition change exist; uncontrollable white noise, slowly changing drift, and abrupt condition shift. To effectively control the aforementioned process changes, control scheme using adaptive deadband is proposed. The suggested approach and existing control method are cross evaluated through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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