The manufacturing environment is rife with nonlinear processes. In this context, an intelligent production controller should be able to predict the dynamic behavior of various subsystems as they react to transient environmental conditions, the varying internal condition of the manufacturing plant, and the changing demands of the production schedule. This level of adaptive capability may be achieved through a coherent methodology for a learning coordinator to predict nonlinear and stochastic processes. The system is to serve as a real time, online supervisor for routine activities as well as exceptional conditions such as damage, failure, or other anomalies. The complexity inherent in a learning coordinator can be managed by a modular architecture incorporating case based reasoning. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving a knowledge based robotic system.
Many mid-sized companies in Korean automotive industry have attempted to solve the lack of human power, to control the quality of components, to improve the production rate, and to innovate the manufacturing line. The goals of this study are to analyze the production rate of an automotive component manufacturing line using simulation software, to construct a Flexible Automation Subassembly (FAS) system and to suggest an optimized layout design using FAS line. In this research, the simulation model for manufacturing line was developed and used the realistic data (production planning, component type, working order, process time, queue time, line rules, etc) of a medium sized company in Korean automotive industry. To complete this research, a simulation software 'ARENA' was used.
Many mid-sized companies in Korean automotive industry have attempted to solve the lack of human power, to control the quality of components, to improve the production rate, and to innovate the manufacturing line. The goals of this study are to analyze the production rate of an automotive component manufacturing line using simulation software, to construct a Flexible Automation Subassembly (FAS) system and to suggest an optimized layout design using FAS line. In this research, the simulation model for manufacturing line was developed and used the realistic data of a medium sized company in Korean automotive industry. To complete this research, a simulation software 'ARENA' was used. This research analyzed the work distribution strategy and cycle time element for production flow and proposed an optimized layout to resolve line balancing problem which would bring the improved production rate.
본 연구에서는 연료 필터의 생산성 향상을 위하여 IT기반의 갱추리 자동화 장치를 개발한다. 불량 제품의 분석, 수율 개선 및 생산성 향상을 위해 자동화 장치와 연동된 IT 기반의 모니터링 시스템 구축을 구축한다. 3개월간 시료 10,000개 생산시의 불량률 비교 측정한 결과 불량률이 0.65%에서 0.45%로 감소하였다. 또한 공구 모니터링을 통하여 공구 교환 시기의 알림과 로더의 정확한 소재의 수입으로 소재의 불량이 감소하였고, 소재 한 개에 대하여 수입에서 배출까지 공정 시간을 비교한 결과 94.7초에서 78.8초로 감소하여 생산성 증가하였다. 수작업으로 하던 소재의 수입/배출을 자동화로 구축하여 공정시간이 20.2% 감소한다. 또한 작업자 안전과 이송시간 감소는 생산성 향상과 직결된다.
본 논문에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해서 생산라인 현장의 상태 감시 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자하며, 효율성을 향상시키기 위해 영상추적필터를 이용한 CCTV 영상추적 기술을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해 기존에 일반적으로 사용되었던 영상모니터링 방식이 아닌 영상추적필터를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 효율적이며, 신뢰성 있는 데이터 전달을 함으로써 PC 기반의 모니터링이 가능하게 한다. 그리고 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 관리자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 제안한 모니터링 시스템에 영상추적필터를 적용한 시뮬레이션을 수행함으로써 성능개선효과를 확인하였으며, 제안한 시스템의 효율성과 유용성을 확인하였다.
The automation technology for overlay welding is needed due to the occurrence of severe corrosion and abrasion on the surface of internal contact in different shape of fittings. In Korea, different shapes of fittings have been manufactured by using the imported equipment of overlay welding automation at some companies. Thus the research on the development of overlay welding automation system (in short, OWAS) for a large L-type tube is urgently needed. In this paper, the investigation is focused on the optimal design of a supporting base for the (currently developing) OWAS of large L-type tube. Specifically we assume that the base which supports the equipment during the process of overlay welding is loaded as self-weight in the direction of gravity through static analysis especially when it is rotated 180 degree on the OWAS. For optimal design of a supporting base for OWAS of large L-type tube, Solidworks(R) (for 3-dimensional modelling) and ANASYS Workbench(R) (for structural analysis) are incorporated so as to proceed an optimization routines based on Response Surface Method (RSM) and Design of Experiment (DOE). In more specific, DOE finds out major factors (or dimensions) of the supporting base by using MINITAB(R). Then the regression equations between design variables (the major factors of supporting base) and response variables (deformation, stress and safety factor for the supporting base), which will be resulted in by RSM, verify the major factors of DOE. In the next step, Central Composite Design (CCD) plans 20 simulations of ANASYS Workbench(R) and then figures out the optimal values of design variables which will be reflected on the manufacturing of supporting base. Finally welding experiment is conducted to figure out the influence of overlay welding quality in applying the optimized design values of supporting base to the actual OWAS.
쥬얼리 CAD, CAM 등의 자동화 시스템이 도입되기 이전의 쥬얼리 제조 산업은 핸드메이드, 즉 손으로 직접 만드는 방식의 원본 제작이 많았다. 그러나 자동화 시스템의 도입이후 고급기술을 가진 원본 세공기사들은 사라지고 컴퓨터디자이너와 3D프린팅 출력 기사들이 그 자리를 대신하는 추세이다. 기존의 헨드 메이드 방식의 생산라인에서 CAD, CAM 등 자동화 시스템의 도입은 디자인의 다양화, 쥬얼리 제조의 첨단화, 전문화를 이루었다. 국내 쥬얼리 산업에서 제작 공정 시 CAD, CAM등의 자동화 시스템의 의존도가 지속적으로 높아지고 있으며 대학의 쥬얼리디자인 교육과정에서도 점점 많은 부분을 차지하고 있는 실정이다. 이러한 결과로 볼 때 앞으로 쥬얼리 제조 산업에서의 CAD/CAM 자동화 시스템분야는 꼭 필요한 중요한 분야가 되고 있다.
The purpose of this study was to suggest the data of base for automated underwear manufacture by analyzing the technology of the automated underwear manufacturing facilities in the area of Jeonbuk with a focus on Jeonju and Iksan. The case study samples were 6 underwear firms. The results were as follows : 1. Automated underwear manufacturing systems in the area of JeonBuk introduced over the entire period between 1990 and 1997. Most of Their production type was multi-kind and small-quantity production. 2. They were using Gerber, Assyst, Lectra, Microdynamics and Investronica systems as the CAD/CAM system, of which the Gerber system was mostly used by them. 3. In the stage of production planning and in the stage of preparation for production, most of them realized automation, but in the stage of main production, every firm did not realize automation. In most cases, they used both the stage of mechanization and the stage of unit process automation.
In manufacturing, process automation and parameter optimization are required in order to improve productivity. Especially in welding process, productivity and weldablity should be considered to determine the process parameter. In this paper, optimization methodology was proposed to determine the welding conditions using the objective function in terms of productivity and weldablity. In order to conduct this, welding experiments were carried out. Tensile test was performed to evaluate the weldability. Neural network model to estimate tensile strength using the laser power, welding speed, and wire feed rate was developed. Objective function was defined using the normalized tensile strength which represented the weldablilty and welding speed and wire feed rate which represented the productivity. The optimal welding parameters which maximized the objective function were determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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