Unlike other mass production in small variety, shipbuilding process is a project-based method in single variety, which causes unpredictable volatility in the planning system. In shipyards, series of manufacturing processes from fabrication to erection is sequentially carried out. In order to predict unfavorable changes such as overload or low load of working volume, computerized simulation has been being gradually adopted. The data used in the simulation are processed from the database of the main scheduling and planning system. Thus the quality of those data is very crucial for the meaningful results. Unfortunately, research on the verification of data quality is very rare and hardly known to the authors. In this work, using the database of scheduling and product information system of a large domestic shipyard, the data required for the simulation are qualitatively analyzed and verified.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.84-90
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2000
The importance of Virtual Manufacturing System is increasing in the area of developing new manufacturing processes, implementing automated workcells, designing plant facility layouts and workplace ergonomics. Virtual manufacturing system is a computer system that can generate the same information about manufacturing system structure, states, and behaviors as is observed in a real manufacturing. In this research, a virtual manufacturing system for flexible manufacturing cells (VFMC), (which is a useful tool for building Computer Integrated Manufacturing (CIM), has been developed using object-oriented paradigm, and implemented with software QUEST/IGRIP. Three object models used in the system are the product model, the facility model, and the process model. The concrete behaviors of a flexible manufacturing cell are re[presented by the task-oriented description diagram, TIC. An example simulation is executed to evaluate applicability of the developed models, and to prove the potential value of virtual manufacturing paradigm.
Simulation analysis for an auto body manufacturing system has been performed in this study. The major goal is to figure out the condition yielding the production rate, 70 per hour. It is, however, very difficult to maintain this rate due to inherent system factors such as machine failure rates, machine repair rates, number of carriers between manufacturing lines(shops), carrier speed etc. We first carefully examined the system and developed a simulation model using ARENA. We then applied statistical experimental design concepts for performance analysis. Our results indicate that the buffer size of 30 and quick repair of failed robots are required for the desired production rate. Other factors, on the other hand, are seen to have minor effects on the throughput. The approach taken in this study and the results obtained may provide a practical guideline for performance analysis and thus be applied without trepidation for similar cases.
This paper deals with 3D simulation of industrial robot for automated manufacturing system. In order to evaluate the operational characteristics of the industrial robot system in the worst case motion scenario, flexible - rigid multibody analysis was performed. Then, the rigid body dynamics analysis was performed and the results were compared with the flexible - rigid multibody analysis. Modal analysis was also performed to confirm the dynamic characteristics of the robot system. In the case of the flexible-rigid multibody simulation, only the structural members of interest were modeled as elastic bodies to confirm the stress state. The remaining structural members were modeled as rigid bodies to reduce computer resources.
Material flow control mechanism is a kind of operational policy in manufacturing. It is very important because it varies throughput, throughput time, and work-in-process (WIP) under the same manufacturing resources. Many Researchers have developed various material flow control mechanisms and insisted that their mechanism is superior to others. However the experimental environment used in the performance comparison are different and impractical. In this paper, we set various manufacturing environments to fairly compare five previous material flow control mechanism : Push, Pull, CONWIP, Gated MaxWIP, and Critical WIP Loops. The simulation results show that the Push is superior to others in both of throughput and WIP if required demand is less than 80% of capacity. In addition, the performance of CONWIP and its variants are not different statistically.
Molding technologies for plastic microstructures have been extensively investigated during the last two decades, and theoretical and numerical studies on the micro molding process have provided efficient tools for the development of such molding technologies. In this paper, we present a review of numerical simulation methods for the micro molding process. Basic models for a description of the material property, governing equations of the flow and heat transfer during the molding process, and numerical methods will be described. Particularly, numerical simulations for micro injection molding and hot embossing processes will be presented, and their main features noted and compared to those for conventional molding processes.
We consider a Direct Input Output Manufacturing System(DIOMS) which has a munber of machine centers placed along a built-in Automated Storage/Retrieval System(AS/RS). The Storage/Retrieval (S/R) machine handles parts placed on pallets for the machine centers located at either one or both sides of the As/Rs. This report studies the operational aspect of DIOMS and determines the optimal operating policy by combining computer simulation and genetic algorithm. The operational problem includes: input sequencing control, dispatching rule of the S/R machine, machine center-based part type selection rule, and storage assignment policy. For each operating policy, several different policies are considered based on the known research results. In this report, using the computer simulation and genetic algorithm we suggest a method which gives the optimal configuration of operating policies within reasonable computation time.
In modern manufacturing, a product consists of many components created by different processes. Variations in the individual component dimensions and in the processes may result in unacceptable final assemblies. Thus, engineers have increased pressure to properly set tolerance specifications for individual components and to control manufacturing processes. When a proper variation stack-up analysis is not performed for all of the components in a functional system, all component parts can be within specifications, but the final assembly may not be functional. Thus, in order to improve the performance of the final assembly, a proper variation stack-up analysis is essential for specifying dimensional tolerances and process control. This research provides a detailed case example of the use of variation stack-up analysis using a Monte Carlo simulation method to improve the defect rate of a complex process, which is the commutator brush track undercut process of an armature assembly of a small motor. Variations in individual component dimensions and process mean shifts cause high defect rate, Since some dimensional characteristics have non-normal distributions and the stack-up function is non-linear, the Monte Carlo simulation method is used.
Auto-makers can only remain competitive by producing high quality vehicles in an efficient way. In designing a production line, one of the most important objectives of digital manufacturing is to verify design errors as early as possible. In terms of the cost and time saving, it is very essential to start the construction of a production line with a proven design which is error-free. Likewise, this paper aims to implement PLC verification using an example. The verification in automobile manufacturing means verifying PLC program, which control automatic devices. In this paper, we built a virtual factory to implement PLC simulation and introduced verification procedure using PLC Studio. Finally, we can prove the availability for the PLC verification.
In digital virtual manufacturing simulation, Digital Human widely used to optimal workplace design, enhancing worker safety in the workplace, and improving product quality. However, the case of ergonomics simulation solutions to support digital human modeling, Optimal DHM (Digital Human Model) data needed to develop and perform DHM will collect information related to the production process. So simulation developer has burden of collecting information. In this study, to overcome the limitations of existing solutions, we proposed the ADAGIO(Automated Digital humAn model development for General assembly usIng Ontology) framework. The ADAGIO framework was developed for DHM ontology to support optimal deployment of digital virtual environment and in order to ensure consistency of simulation components that are required for simulation modeling was made of a library.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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