Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.20
no.4
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pp.181-192
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1994
In an order-oriented production system such as mold manufacturing, the production starts with an order acceptance, and the production planning is set up according to the accepted order information. Such a work can be done through a dynamic process management system which can reflect shop floor situation dynamically. In this paper, so called the Quick order acceptance evaluation system that can investigate order confirmation quickly, is discussed. When an order is asked, this system must consider the time constraint to determine whether to accept or not, and must be reliable when the determined results are used in the shop floor. For this system, firstly, we simplified the machines by grouping based on their operation capabilities, secondly, we conducted load analysis to calculate available capacities during given periods using heuristic method instead of mathematical algorithm, thirdly, expert can input his experienced knowledge into the system interactively when simulation results don't meet the required due dates. As a case study, we applied this system to an injection mold manufacturing factory.
In order to intensify an enterprise competition, quality inspection controls are very important issue. An organization or division of a company hopes which to acquire the quality inspection information be updated in real-time with respect to shop floor. In this paper, we develop a quality inspection control system for a Turbine/Generator production industry. The system compromises inspection scheduling module related to shop floor control (SFC) system, formal documentation control module, and formal inspection control module. In the quality inspection control system, ORACLE RDBMS is used for the database management system and ORACLE DEVELOPER 2000 is used for system development tool. The characteristic of this system is to support so it can enhance productivity and quality through inspection plans related to production scheduling.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2313-2320
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2011
The management of a panel block shop in a shipyard is a complex process that entails the largest amount of work and in which many decisions are involved. Shipbuilders have considered the process as a bottleneck since every panel for every ship and offshore hull structure must be processed through the shop. In order to maximize process productivity, simulation-based ship production execution system(SPEXS) is proposed for panel block operations utilising discrete-event simulation and simulated annealing. An application of panel block assembly shop, called SPEX-Panel supports production planners by general dispatching rules and metaheuristics to make better scheduling decisions on the shop floor. In addition, the system will help increase productivity in the yard with continuous improvement.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.11
no.2
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pp.95-105
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2015
Manufacturing Execution System(MES) is in charge of manufacturing execution in the shop floor based on the inputs given by high level information such as ERP, etc. The typical MES implemented is not tightly interconnected with shop floor control system including real (or near real) time monitoring and control devices such as PLC. The lack of real-time interfaces is one of the major obstacles to achieve accurate and optimization of the total performance index of the shop floor system. Smart factory system in the paradigm of Industry 4.0 tries to solve the problems via CPS (Cyber Physical System) technology and FILS (Factory In-the-Loop System). In this paper, we conducted Systems Engineering Approach to design an advanced MES (namely Smart MES) that can accommodate CPS and FILS concept. Specifically, we tailored Systems Engineering Process (SEP) based on an International Standard formalized as ISO/IEC 15288 to develop Stakeholders' Requirements (StR), System Requirements (SyR). The deliverables of each process are modeled and represented by the SysML, UML customized to Systems Engineering. The results of the research can provide a conceptual framework for future MES that can play a crucial role in the Smart Factory.
An impeller is a type of high-speed rotor that is used to compress or transfer fluid under high-speed and pressure at high temperatures. The impeller is composed of an axial hub and several blades attached along the hub. The weight and shape of an impeller must be balanced, because their imbalances can cause noise and vibration, which can lead to the breakage of the impeller blades during operation. Thus, the hub and blades of an impeller are commonly machined in a 5-axis NC machine to obtain qualified surfaces. The impeller machining strategy or process plan can not be easily obtained due to the complex, overlapped and twisted shapes of impeller blades. Skillful machining process planners may generate appropriate machining strategies based on their experiences and floor data. However, in practice most shop floor data for the impeller machining is not well-structured such that it does not effectively provide a process planner with information for machining strategies and/or process plans. This paper reports the development of a case-based machining strategy support system (CBMS) that employs case-based reasoning to obtain the machining strategy of an impeller by using the existing machining strategies of the shop floor. The CBMS generates impeller machining strategies through a stepwise reasoning process considering the similarity features between the blade shapes and machining regions. A case study is provided to demonstrate that CBMS can generate useful machining strategies facilitating process planners. The developed system can simulate the tool paths of impeller machining and runs on the web.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.429-434
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2002
For companies assembling end products from sub assemblies or components, MRP (Material Requirement Planning) logic is frequently used to synchronize and pace the production activities for the required parts. However, in MRP, the planning of operational-level activities is left to short term scheduling. So, we need a good scheduling algorithm to generate feasible schedules taking into account shop floor characteristics and multi-level job structures used in MRP. In this paper, we present a GA (Genetic Algorithm) solution for this complex scheduling problem based on a new gene to reflect the machine assignment, operation sequences and the levels of the operations relative to final operation. The relative operation level is the control parameter that paces the completion timing of the components belonging to the same branch in the multi-level job hierarchy. In order to revise the fixed relative level which solutions are confined to, we apply large step transition in the first step and GA in the second step. We compare the genetic algorithm and 2-phase optimization with several dispatching rules in terms of tardiness for about forty modified standard job-shop problem instances.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.4
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pp.22-33
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2018
Recently domestic manufacturing companies have been experiencing worsening profitability and stunted growth due to the long-term economic recession and the rapid rise of developing countries such as China and Southeast Asia. These difficulties force many companies to concentrate their core competencies on new value creation and innovation in order to gain momentum for new growth. Enterprise Resource Planning (ERP) has been considered as one of viable solutions. Among the various modules in ERP, shop floor control function in the production management module is rather limited. In order to overcome this problem, Manufacturing Execution System (MES) has been used as a subsystem which has a strong information gathering power and flexibility. Both systems interact closely with each other. In particular, ERP requires fast, accurate shop floor information at MES. This paper describes how to synchronize relevant information between ERP and MES with theory of constraints (TOC). The processing time information transmitted from the MES workplace is received at the ERP workplace. In the process, the received processing time is causing information distortion in ERP, when the information gathering standard of MES is different from the ERP information interpretation standard. The Drum-Buffer-Rope theory of TOC was applied to resolve this problem, therefore, information synchronization between both systems was made. As a precondition, the standard time of the upper ERP system was rearranged according to the capacity constraints resource. As a result, standard time restructuring has affected changes in labor costs. Standard labor costs have come close to actual ones, and information synchronization of MES transmission data has improved the reliability of standard product costs, such that it enabled various company-wide restructuring actions to be much more effective.
MES(Manufacturing Execution System) is a control system which supports basic activities(scheduling, working process and qualify management, etc) to execute working on the shop floor. As especially MES is a system to decrease the gap between production planning and operating, it executes functions that make decision between management and labor using real-time data. MES for real-time information processing requires certain conditions such as data modeling of RFID, which has recently attracted attentions, and monitoring of each product unit from manufacture to sales. However, in the middle of processing the unit with a RFID tag, transponders(readers) can't often read the tag due to reader's malfunctions, intentional damages, loss and the circumstantial effects; for that reason, users are unable to confirm the location of the product unit. In this case, users cannot avoid tracing the path of units with uncertain clues. In this paper, we suggest that the unique MES based on RFID and Bayesian Network can immediately track the product unit, and show how to evaluate it.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.48-51
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2004
The estimation of NC machining time is of significance since it provides shop floor engineers with information for the determination of the productivity of the floor as well as process schedules. The NC machining time commonly depends on NC programs since they have various important information such as tool positions, feed rates, and other miscellaneous functions. Thus, nominal NC machining time can be easily acquired based on the programs. Actual machining time, however, cannot be simply obtained because of the dynamic characteristics of a NC machine controller such as acceleration and deceleration. Hence, this study presents a NC machine time estimation model for sculptured surfaces, considering the dynamic characteristics. The estimation model uses the distribution of NC blocks according to a factor influencing the machining time. Finally, machining time is estimated by a statistical machining time estimation model representing the relationship between the block distribution and the machining time. The parameters in the model are searched out by a genetic algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.147-158
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1998
Work order and report of work performance are essential activities of work management in the shop floor. This study suggests the model for the communication methods and Information exchange systems which can enhance faultless accuracy about these informations in the client/server architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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