This paper presents a decomposition method to evaluate the performance measures of the serial production lines with unreliable machines and finite buffers. This method is to decompose the transfer line into a set of two machine lines for analysis. Bases on this approximation method, we consider nonhomogeneous lines. In such lines, the machines may take the different lengths of time performing operations on parts. A new transformation is employed in order to replace the line by a homogeneous line. The approximate transformation enables one to determine parameters of performance such as production rate and average buffer levels, and it also shows better application for a large class of systems.
This paper studies on the noise reduction for a small automobile DC Motor (a window motor) using the 6 sigma process. The application of 6 sigma process suggested reliable and valuable statistical data for the quality of the DC motor at the production line. In the measurement step in 6 sigma process, the FMEA(Failure Mode Effect Analysis) were used for the detection of noise sources. The application of 6 sigma process gave not only the improving method for the quality of the DC motor but also the confidence of improvement itself since it was done on the basis of the test results for a number of DC motors at the production line. Consequently the 6 sigma process was proved very effective for the noise reduction at the production line.
This study is a middle report on the development of intelligent spot welding monitoring technology applicable to the production line. An intelligent algorithm has been developed to predict the quality of welding in real time. We examined whether it is effective or not through the In-Line and the Off-Line tests. The purpose of the present study is to provide a reliable solution which can prevent welding defects in production site. In this study, the process variables, which were monitored in the primary circuit of the welding, are used to estimate the weld quality by Hidden Markov Model(HMM). The primary dynamic resistance patterns are recognized and the quality is estimated in probability method during the welding. We expect that the algorithm proposed in the present study is feasible to the applied in the production sites for the purpose of in-process real time quality monitoring of spot welding.
This study is a middle report on the development of intelligent spot welding monitoring technology applicable to the production line. An intelligent algorithm has been developed to predict the quality of welding in real time. We examined whether it is effective or not through the In-Line and the Off-Line tests. The purpose of the present study is to provide a reliable solution which can prevent welding defects in production site. In this study, the process variables, which were monitored in the primary circuit of the welding, are used to estimate the weld quality by Hidden Markov Model(HMM). The primary dynamic resistance patterns are recognized and the quality is estimated in probability method during the welding. We expect that the algorithm proposed in the present study is feasible to the applied in the production sites for the purpose of in-process real time quality monitoring of spot welding.
In just-in-time production systems, U-shaped production lines rather than traditional straight lines are often adopted since they have some advantages. The advantages of U-lines over straight lines are that the workstations required can be reduced and the necessary number of workers can be easily adjusted when the demand rates are changed. In this paper, we present a new genetic algorithm(GA) to minimize the number of workstations primarily and improve the work relatedness secondarily in the U-line production systems. Also, a new heuristic method is presented according to the work related factors and characteristics of U-line balancing. Some major aspects of the proposed GA are discussed, with emphasis on representation, decoding and evaluation function. Extensive experiments are carried out on well-known test-bed problems in the literature to verify the performance of our algorithm . The computational results show that our algorithm is a promising alternative to existing heuristics.
This paper concerns the production model that the Automatic Guided Vehicles(AGVs) is used as transporters in assembly line. The model suggests that assembly parts may inter the beginning of the line in multiple units instead entering one unit at a time. Costs are occured in proportion to the number of vehicle on the line and job flow time. Here, the objective of this model is to determine the number of vehicle to minimize the total cost for M products production. Theoretical results are proved which lead to the development of algorithm for solution search. The solution search procedure is illustrated by a numerical example.
The automobile manufacture is a typical integrated assembly production that the numerous parts are committed sequentially to the assembly line. In this type of automobile manufacture, WBS (white body storage) and PBS (paint body storage) are operated to adjust the production sequence and to buffer. Starvation (impossibility of production owing to the insufficient supply) or blocking (impossibility of production owing to the over capacity) could occur in some chance, hence, both storages (WBS, PBS) are integrated as a prevention. This system is called integrated storage. In this paper, we suggest the simulation model of 'WBS-PBS integrated storage' and methodology of operation considering both 'Color grouping' and 'Option leveling.'
본 논문은 산업용 네트워크 중 가장 많이 사용되는 네트워크 중 하나인 CAN를 사용하여 레미콘 생산설비 시스템에 온라인 자동화하는 방식을 제시하였다. 레미콘 생산설비에서 수분센서, 로드셀 센서 등에 대한 CAN 네트워크 인터페이스회로를 설계하였으며, 2개의 상태만 있는 리미트 스위치 및 램프 등을 효율적으로 네트워킹시키는 방식을 제시하였다. CAN 네트워크를 통하여 전체 레미콘생산 설비를 호스트 컴퓨터로 제어하면서 동작상태를 모니터링하고, 본 논문에 제시한 방법을 실제 레미론설비에 적용하여 타당성을 확인하였다.
A Smart TV device is either a television set with integrated internet capabilities or a set-top box for television that offers more advanced computing ability and connectivity than a contemporary basic television set. In recent years, there has been a popularity rose up on Smart TV (Smart Television) usage at home. This paper present the intelligent production status boards using features and functions of smart TV in shop floor. With the proposed status boards, we can reduce installation and operating costs of the existing production status boards. In addition, This article present the system that can line monitoring without equipments as CC TV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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