This paper gives an attempt to build a decision support tool linked with a simulation software called ARENA for evaluating and comparing the performance of the push and pull material driven strategies operating in the flow shop environment with a bottleneck resource as the shop's constraint. To be fair for such evaluation, the comparison must be made fairly under the optimal setting of both systems' operating parameters. In this study, an optimal-seeking heuristic algorithm, Genetic Algorithm (GA), is employed to suggest a systems' best design based on the economic consideration, which is the profit generated from the system. Results from the study have revealed interesting outcomes, letting us know the strength and weakness of the push and pull mechanisms as well as the effect of each operating parameter to the overall system's financial performance.
Kim, Geum-Chae;Lee, Soo-Kyoung;Kim, Sang-Hyo;Hwang, Sook-Hyun;Choi, Hyon-Kwang;Jeon, Min-Hyon
Korean Journal of Materials Research
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v.19
no.1
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pp.50-53
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2009
Multi-walled carbon nanotubes (MWNTs) were synthesized on different substrates (bare Si and $SiO_2$/Si substrate) to investigate dye-sensitized solar cell (DSSC) applications as counter electrode materials. The synthesis of MWNTs samples used identical conditions of a Fe catalyst created by thermal chemical vapor deposition at $900^{\circ}C$. It was found that the diameter of the MWNTs on the Si substrate sample is approximately $5{\sim}10nm$ larger than that of a $SiO_2$/Si substrate sample. Moreover, MWNTs on a Si substrate sample were well-crystallized in terms of their Raman spectrum. In addition, the MWNTs on Si substrate sample show an enhanced redox reaction, as observed through a smaller interface resistance and faster reaction rates in the EIS spectrum. The results show that DSSCs with a MWNT counter electrode on a bare Si substrate sample demonstrate energy conversion efficiency in excess of 1.4 %.
In digital image correlation, speckle image is closely related to the measurement accuracy. A practical global evaluation criterion for speckle image is presented. Firstly, based on the essential factors of the texture image, both the average particle size and image sharpness are used for the assessment of speckle image. The former is calculated by a simplified auto-covariance function and Gaussian fitting, and the latter by focusing function. Secondly, the computation of the average particle size and image sharpness is verified by numerical simulation. The influence of these two evaluation parameters on mean deviation and standard deviation is discussed. Then, a physical model from speckle projection to image acquisition is established. The two evaluation parameters can be mapped to the physical devices, which demonstrate that the proposed evaluation method is reasonable. Finally, the engineering application of the evaluation method is pointed out.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.14
no.24
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pp.155-161
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1991
Flexibility has become a key objectives in the design of manufacturing systems and a critical measure of total manufacturing performance. The need for flexibility is increasing due to some environmental change such as changing technical characteristics of the products and the changing nature of market demands. Most importantly, flexibility embodies competitive value for a manufacturer. Although the importance of flexibility has stressed in the various research, very few attempts have been made to synthesize the literature dealing with definitions and measure of flexibility. It is this issue that have motivated us to search for the definition and classification of flexibility.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.555-560
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2002
This paper addresses the methodologies for manufacturing systems design. While a number of design methods are used in product or part design, methods for manufacturing systems design are rarely known. Two approaches, simulation and axiomatic design theory, are discussed with respective case examples. The usual purpose of using simulation is to identify the bottleneck of a manufacturing system or to evaluate its performance with the aim of configuring the manufacturing system. The simulation typically proceeds in steps such as problem definition, model building, numerical experimentation, analysis and evaluation. The axiomatic design method transforms customer attributes into functional requirements and repeats mapping processes between functional domain and physical one until a satisfactory level of refinement of the functional requirements and the design parameters is reached. Possible design alternatives are evaluated by applying the independence axiom as well as the information axiom.
A number of mode shape-based structure damage identification methods have been verified by numerical simulations or experiments for on-line structure health monitoring (SHM). However, many of them need a baseline mode shape generated by the healthy structure serving as a reference to identify damages. Otherwise these methods can hardly perform well when multiple cracks conditions occur. So it is important to solve the problems above. By aid of the fractal dimension method (FD), Qiao and Wang proposed a generalized fractal dimension (GFD) to detect the delamination damage. As a modification of GFD, Qiao and Cao proposed the approximate waveform capacity dimension (AWCD) technique to simplify the calculation of fractal and overcome the false peak appearing in the high mode shapes. Based on their valued work, this paper combined and applied the AWCD method and curvature mode shape data to detect multiple damages in beam. In the end, the identification properties of the AWCD for multiple damages have been verified by groups of Monte Carlo simulations and experiments.
Scheduling is an important tool for a manufacturing system, where it can have a major impact on the productivity of a production process. In manufacturing systems, the purpose of scheduling is to minimize the production time and costs, by assigning a production facility when to make, with which staff, and on which equipment. Production scheduling aims to maximize the efficiency of the operation and reduce the costs. In order to find an optimal solution to manufacturing scheduling problems, it attempts to solve complex combinatorial optimization problems. Unfortunately, most of them fall into the class of NP-hard combinatorial problems. Genetic algorithm (GA) is one of the generic population-based metaheuristic optimization algorithms and the best one for finding a satisfactory solution in an acceptable time for the NP-hard scheduling problems. GA is the most popular type of evolutionary algorithm. In this survey paper, we address firstly multiobjective hybrid GA combined with adaptive fuzzy logic controller which gives fitness assignment mechanism and performance measures for solving multiple objective optimization problems, and four crucial issues in the manufacturing scheduling including a mathematical model, GA-based solution method and case study in flexible job-shop scheduling problem (fJSP), automatic guided vehicle (AGV) dispatching models in flexible manufacturing system (FMS) combined with priority-based GA, recent advanced planning and scheduling (APS) models and integrated systems for manufacturing.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.4
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pp.287-295
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2014
Smart manufacturing (SM) considered as a new trend of modern manufacturing helps to meet objectives associated with the productivity, quality, cost and competiveness. It is characterized by decentralized, distributed, networked compositions of autonomous systems. The model of SM is inherited from the organization of the living systems in biology and nature such as ant colony, school of fish, bee's foraging behaviors, and so on. In which, the resources of the manufacturing system are considered as biological organisms, which are autonomous entities so that the manufacturing system has the advanced characteristics inspired from biology such as self-adaptation, self-diagnosis, and self-healing. To prove this concept, a cloud machining system is considered as research object in which internet of things and cloud computing are used to integrate, organize and allocate the machining resources. Artificial life tools are used for cooperation among autonomous elements in the cloud machining system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.2
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pp.55-61
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2014
Recently, the manufacturing system is being changed in a mass customization and small quantity batch production. MES is a powerful production management tool supporting production optimization from the process initiation to the final shipment. It is a production management system which plans and executes based on the production data in the shop floor. This study deployed the utilization of production data and web HMI system to process real-time production data through the collection with the shop floor. The developed system was applied to the equipment operating time and other production data could be processed with the real-time. The proposed system and web HMI can be applied for various production systems by using different logic.
The Purpose of this paper is to propose performance evaluation schemes of flexible manufacturing cell using a generalized stochastic Petri net. In the competitive and global manufacturing environment, to evaluate the feasibility and manufacturability of a product in the product design stage is highly required. Through this process, all the possible problems which may occur in the manufacturing stage can be fixed in early stage. The scheme of generalized stochastic Petri net utilizing both immediate and exponential distributed transitions are applied to model a manufacturing cell with flexible machines, material handler, transporter and buffers. Performance analyses are performed based on behavioral, structural and quantitative properties. A flexible manufacturing cell is evaluated using a Petri net simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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