본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
Most manufacturing companies participate in various types of active collaboration to enhance competitive advantages in their arenas. In this paper, we introduce a data warehouse system that is designed for manufacturing collaboration. Just as enterprise information systems, collaboration support systems also need functions of performance measurement and monitoring. For this reason, we devise a new approach to measuring and evaluating performance of manufacturing collaboration. Specifically, we first present a concept of process warehouses for manufacturing collaboration. Next, we design a data schema of collaborative process warehouses to store and monitor collaboration performances. Finally, we implement a prototype system to support performance management of manufacturing collaboration. The proposed system can be used to effectively maintain and continuously improve collaboration in manufacturing industry.
건설생산성은 단위작업에서 발생되는 자원의 활동과 이로 인한 산출물간의 관계를 지표로 표현한 것을 의미하며 수집된 건설 생산성 정보는 공사 진행의 효율성 파악, 작업여건 및 투입자원의 성능이 공정에 미치는 영향도 분석, 프로젝트별 성과 측정, 향후 공사계획을 위한 참고자료로서의 활용 등 프로젝트 관리를 위한 다양한 목적으로 이용될 수 있다. 본 연구의 목적은 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터 마이닝 기술을 활용하여 PDA 및 바코드를 통해 수집된 생산성 데이터를 축적 및 분석하고, 생산성 예측 모델을 제시하기 위한 방법론을 제안하는 것이다. 이를 통해 보다 효율적이고도 다차원적인 생산성 분석이 가능한 건설 생산성 관리 시스템을 개발하는 것이며, 개발된 시스템은 건설 사업의 합리적인 성과 측정과 유사 프로젝트의 공사계획 수립에 활용할 실적데이터를 축적할 수 있을 것이다.
The IT implementation literature suggests that various implementation factors play critical roles in the success of an information system; however, there is little empirical research about the implementation of data warehousing has unique characteristics that may impact the importance of factors that apply to it. in this study, a cross-sectional survey investigated a model of data warehousing success. Data warehousing managers and data suppliers from 51 organizations completed paired mail questionnaires on implementation factors and the success of the warehouse. The results from a regression analysis of the data identified relationships between the system quality and data quality factors and perceived net benefits. It was found that management support and resources help to address organizational issues that arise during warehouse implementations, resources, user participation, and highly-skilled project team members increase the likelihood that warehousing projects will finish on-time, on-budget, with the right functionality; and diverse, unstandardized source systems and poor development technology will increase the technical issues that project teams must overcome. The implementation's success with organizational and project issues, in turn, influence the system quality of the data warehouse; however, data quality is best explained by factors not included in the research model.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.361-368
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2009
In the Urban Regeneration Project, the scale becomes huge and the composition of participating organizations is complex. It is necessary to establish the master plan fast and effectively harmonize conflict options and interests in the early stage of the project. However, the master planner, who is tasked to establish the master plan, and the master planning team, are difficult to establish the master plan fast while effectively considering various and complex information related to regeneration. The Urban Regeneration Project is composed of various types of computer files like HWP, EXL, PDF, DWG and others. When the master plan is established, it is necessary to link the information items and physical files of urban generation in order to effectively save the files in storage for easy search and utilization. This study developed a prototype system to support participating subjects of the Urban Regeneration Projects. It will effectively utilize the information items in the physical computer files using information blocks and Metadata. The developed system provides the base to effectively manage large amount of documents in the early stage of the Urban Regeneration Project and make effective decision-making using the concept of data warehouse.
5G 시대가 상용화를 넘어 고도화되는 시점에서 기존 단순 물류 창고 업무를 처리하던 곳들이 IT 융합기술과 플랫폼을 접목하면서 스마트 물류 창고로 탈바꿈하고 있다. 스마트 물류 창고는 5G 기반으로 AI, 딥 러닝, 로봇 기술로 제품의 정확한 수요 및 재고 예측이 가능하고, 입출고 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공한다. 이커머스 시장이 커짐에 따라 스마트 물류 분야도 급격한 성장을 이루고 있다. 본 논문에서는 스마트 물류 창고 시스템을 구현하며, 5G 기반 물류 자동화 로봇 활용으로 신속하고 정확한 물류 시스템 구축하는 방법을 연구하여 제안한다.
This paper, realizes the design of the sequential controller of a reinforced warehousing-delivery and unmanned transportation system for automated warehouse system. The system is composed of ware housing delivery adn transportation system using two unmanned vehicles with hierachical structure. It is described by GRAFCET and realized by programmed logic with microprocessor. Being described by GRAFCET, the system is able to divide it into subsystems and to synchronize them. Defining the concept of program module, one can easily program the system with the microprocessor instruction language.
This study examined the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression and decision tree algorithm, called CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection), On the contrary to the previous studies, decision tree performed better than logistic regression. We have also developed a CDSS (Clinical Decision Support System) with three modules (doctor, nurse, and patient) based on data warehouse architecture. Data warehouse collects and integrates relevant information from various databases from hospital information system (HIS ). This system can help improve decision making capability of doctors and improve accessibility of educational material for patients.
이동랙을 사용하는 자동화 창고를 효율적으로 운영하기 위해서는 창고의 한정된 자원인 포크리프트와 같은 작업 차량과 이동랙 자체를 효과적으로 운용하는 운영방식이 중요하다. 주로 최대한 빠른 시간 내에 이동 동선을 줄이는 것이 목표가 된다. 고정랙에서 차량만이 이동하는 일반창고와는 달리 이동랙이 움직이는 형태이므로 창고 내 복잡도가 높아질 수 있으며 높은 복잡도는 운영 효율을 저해하는 요인이 된다. 즉, 창고의 화물 배치 형태, 입출고 작업 오더의 순서뿐만 아니라 이동랙의 움직임과 작업 차량의 충돌 등과 같은 문제가 더해져 창고의 복잡도는 현저히 증가하게 된다. 본 연구는 이동랙을 사용한 자동화 창고의 형태와 화물의 배치에 따른 운영형태를 연구하도록 한다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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