The workloads of facilities and laborers are important for the capacity planning in a factory. They are always referenced whenever a factory develops a new product, increases the production quantity and makes a plan of new investment. There are many measuring methods for estimating the workload effectiveness of facilities and laborers. In this paper, various measuring methods including survey, work sampling, micro-motion study, data gathering from ERP system and simulation, are analyzed for comparing the accuracy of workload. This case study is conducted in a Korean company that produces semiconductor parts like leadframe and packaging substrate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.2
no.1
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pp.141-146
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1998
Recently, the computer vision such as part measurement, and product inspection is very popular to achieve the factory automation since the labor cost is dramatically increasing. In this paper, the diameter and the length of rope are measured by CCD camera which is orthogonally mounted on the ceiling. Two parameters which are the diameter and the length of rope are used to measure the weight of rope. If the weight of rope is reached to predetermined weight, the information is transmitted to PLC(programmable logic control) to cut the rope on the wheel. The cutting machine cuts the rope according to the information obtained from the CCD camera. To measure the diameter and length of rope on real time, the searching space for image segmentation is restricted the predetermined area according to the camera calibration position. Finally, to estimate the weight of rope, the knowledge base system which depends on the diameter, the length of rope, and weight relation between these information are constructed according to diameters of rope. This method contributes to achieve the factory automation, and reduce the production cost since the operators are unnecessary to measure the weight of rope by try-and-error method.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.42
no.2
s.140
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pp.165-174
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2005
Recently, world leading companies on manufacturing field are trying to adopt a PLM methodology, which is a new production paradigm, for a survival and strengthening the competitiveness. Some projects for a digital shipyard including a methodology of a digital simulation framework are going on by Seoul national university and Samsung heavy industry. A Database methodology for a scheduling data, an interfacing methodology for a simulation input and output, and a synchronized simulation related methodology are required for enhancing the value of the digital simulation for shipbuilding. In this paper, such a methodologies and a related case study for a fabrication factory and an assembly factory are presented.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.3
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pp.89-100
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2019
Uniform and integrated college desks and chairs have low efficiency of loading for transportation and delivery and low efficiency of storage for warehousing due to their simple uniform physical properties, thus increasing logistics costs for companies and decreasing their competitiveness. In an effort to overcome the limitations of previous studies, this study analyzed the stages of logistics for desks and chairs in college lecture rooms via the transportation route including the factory warehouses and local warehouses and via the delivery route from local warehouses by the region to the orderers including college lecture rooms. The study developed a model for the rationalization of corporate logistics by making a variable folding desk and chair capable of distance adjustment according to height to replace the uniform and integrated college desks and chairs in lecture rooms. A model was developed between the old uniform and integrated college desks and chairs and the new variable folding desks and chairs for three scenarios of cost development including product storage costs, transportation costs from the specialized factory warehouses to the local warehouses by the region, and delivery costs from the local warehouses to college lecture rooms as the orderer. For the generalization of the model, it was applied to each of the 90%, 95%, and 99% service levels.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.513-515
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2022
Manufacturing data collected using IoT devices in a smart factory environment is generally reliable except for noises caused by external factors. However, unlike manufacturing data that is collected mechanically, process data manually recorded by field-workers can cause problems such as the misspelled entries or the missing entries. Therefore, process data must be validated before being used as training data for artificial intelligence models. In this paper, based on the fact that which is a linear relationship between the power consumption of the MCT machine and the production of the product recorded by the field-workers, we detect anomalous records of the workers using robust linear regression.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.89-92
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2021
In a manufacturing fields, an abnormality or breakdown of equipment is a factor that causes product defects. Recently, with the spread of smart factory services, a lot of research to predict and prevent machine's failures is actively ongoing. However, there is a big difficulty in developing a classification model because the number of abnormal or failure data of the machine is severely smaller than normal data. In this paper, we present an algorithm for detecting abnormalities in an MCT at manufacturing work site depending on the differences between inputs and outputs of Autoencoder model and analyze its performance. The algorithm detects abnormalities using only features of normal data from manufacturing data of the MCT in which abnormal data does not exist.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.219-230
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2015
It is difficult to make plans about the production schedule and volume of seasonal products due to the huge uncertainty in the prediction of their demands, which is why the amounts of carryover seasonal products increase after the peak season. Traditional models fail to meet the important requirements of production and stock plans related to the enhanced efficiency of logistics system due to the reduced value of carryover products by the disposal based on large discounts and deterioration, which poses considerable difficulties with actual problem solving. This study examined the stages of product storage from the specialized factory warehouses during a low season through the stores and the warehouses of local distribution centers during a high season to stock disposal and carryover product warehouses after a high season. The study developed a model for logistics rationalization plans to minimize carryover products by advance selling new products by subscription during a low season in anticipation of high season demands, increasing the accuracy of demands prediction, and making stable production plans, as well as demonstrated its excellence through numerical analysis.
Purpose - The purpose of this research is to investigate the factors contributing to sustainable competitive advantage for multi-level marketing (MLM) firms in Malaysia. The selected variables in this study are company image, product innovation, leadership, distributor rewards system and distributor training system. Research design, data, and methodology - Quantitative research method is employed with collected sample size of 398 respondents using judgmental sampling technique. Normality and reliability test were performed in the first stage utilizing SPSS 22 and Confirmatory Factory Analysis (CFA) and variance analysis were obtained in the subsequent stage, following up with the overall fit of the measurement model, Structural Equation Model (SEM) using AMOS 22 with maximum likelihood estimation to assess the internal consistency, convergent validity and discriminant validity. Results - The research findings show that company image, leadership, distributor rewards system and distributor training system were supported and are factors affecting the sustainable competitive advantage of MLM companies in Malaysia. However, in this study, product innovation was not supported but this result does not depict that it is trivial and inconsequential in maintain sustainable advantage. Conclusion - Companies can build sustainable competitive advantage by focusing on these contributing factors. Several other comments and implications were brought to light and discussed in the paper.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.4
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pp.415-424
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2002
Semiconductor manufacturing has been emerged as a highly competitive but profitable business. Accordingly it becomes very important for semiconductor manufacturing companies to meet customer demands at the right time, in order to keep the leading edge in the world market. However, due-date oriented production is very difficult task because of the complex job flows with highly resource conflicts in fabrication shop called FAB. Due to its cyclic manufacturing feature of products, to be completed, a semiconductor product is processed repeatedly as many times as the number of the product manufacturing cycles in FAB, and FAB processes of individual manufacturing cycles are composed with similar but not identical unit processes. In this paper, we propose a production scheduling and control scheme that is designed specifically for semiconductor scheduling environment (FAB). The proposed scheme consists of three modules: simulation module, cycle due-date estimation module, and dispatching module. The fundamental idea of the scheduler is to introduce the due-date for each cycle of job, with which the complex job flows in FAB can be controlled through a simple scheduling rule such as the minimum slack rule, such that the customer due-dates are maximally satisfied. Through detailed simulation, the performance of a cycle due-date based scheduler has been verified.
This study analyzed the fire status of a rubber product manufacturing factory based on 19 years of fire data. Through the analysis of the current state of fire, electrical fires accounted for 58.19%, and among electrical fires, motor fires were the highest at 26.21%. For the motor fire occurrence process, the curing process accounted for the highest rate of 51.9%. Therefore, the installation environment was investigated for the motor in the curing process, and it was confirmed that the motor's maximum ambient temperature exceeded 40℃. In particular, in the case of the motor for curing operation, the motor was installed in a separate motor room, so the average indoor temperature was 48.10℃ and the motor frame's maximum temperature was 72.80℃. In this study, the risk of motor fire was confirmed through a field survey, and a safety management plan was derived by finding a process with high fire risk and conducting an experiment on the motor's installation environment and electrical characteristics in that process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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