The objective of this research is to verify the quantitative efficiency of a bimanual robotic task. Bimanual robots can realize dexterous and complicated motions using two cooperating arms. However, its motion planning and control method are not simple for implementing flexible tasks such as assembly. In this paper, the proposed motion planning method is used to find an optimal solution satisfying a designed cost function and constraints with regard to the kinematics and redundancy of the bimanual robot. The simulation results show that the lifetime of the manipulator can be changed by the proposed cost function consisting of angular velocity and angular acceleration of each joint in the same assembly task.
This paper deals with the evaluation methods for flexible automated assembly systems based on characteristics of automation and flexibility. In this study, the degrees of automation and flexibility are calculated quantitatively as the means of evaluating assembly systems. The degree of automation is grasped wheter the detailed assembly flexibility can be calculated indirectly14 by the estimation of cost and time which are caused to adapt the changed environment of the assembly system. As a case study, an assembly system is evaluated for showing the procedures of the developed method.
The assembly line is one of the typical process hard to analyze with mathematical methods including even stochastic approaches, because it includes many manual operations varying drastically depending on operators' skills. In this paper, we suggest the simulation optimization method to design the optimal assembly line of a gas oven. To achieve the optimal design, firstly, we modeled the real gas oven assembly line with actual data, such as assembly procedures, operation rules, and other input parameters and so on. Secondly, we build some alternatives to enhance the line performance based on business rules and other parameters. The DOE(Design Of Experiment) techniques were used for testing alternatives under various situations. Each alternatives performed optimization process with evolution strategy; one of the GA(Genetic Algorithm) techniques. As a result, we can make about 7% of throughputs up with the same time and cost. By this process, we expect the assembly line can obtain the solution compatible with their own problems.
Wire harness assembly is one of the most labor intensive processes in manufa- tuing, but the process has not been fully automated yet. In this paper a variety of concepts for flexible automated assembly system are suggested to design a robot- based wire harness assembly cell. All concepts are featuring an automatic, fedkng of wires, terminating routing, inserting and bundling. Based upon possible assembly methods and procedures, six alternative systems are proposed and, finally, evaluated10 from the view point of system performance such as flexibility, reliability assembly time and equipment cost.
The application of the theoretical model to real assembly lines has been one of the biggest challenges for researchers and industrial engineers. There should be some realistic approach to achieve the conflicting objectives on real systems. Therefore, in this paper, a model is developed to synchronize a real system (A discrete event simulation model) with a theoretical model (An optimization model). This synchronization will enable the realistic optimization of systems. A job assignment model of the assembly line is formulated for the evaluation of proposed realistic optimization to achieve multiple conflicting objectives. The objectives, fluctuation in cycle time, throughput, labor cost, energy cost, teamwork and deviation in the skill level of operators have been modeled mathematically. To solve the formulated mathematical model, a multi-objective simulation integrated hybrid genetic algorithm (MO-SHGA) is proposed. In MO-SHGA each individual in each population acts as an input scenario of simulation. Also, it is very difficult to assign weights to the objective function in the traditional multi-objective GA because of pareto fronts. Therefore, we have proposed a probabilistic based linearization and multi-objective to single objective conversion method at population evolution phase. The performance of MO-SHGA is evaluated with the standard multi-objective genetic algorithm (MO-GA) with both deterministic and stochastic data settings. A case study of the goalkeeping gloves assembly line is also presented as a numerical example which is solved using MO-SHGA and MO-GA. The proposed research is useful for the development of synchronized human based assembly lines for real time monitoring, optimization, and control.
Nowadays, the increasing global competition forces manufacturer to reduce the cost and time for implementation of manufacturing system. The AR(augmented reality) technology as a new human-machine interface introduces a noteworthy perspective for a new manufacturing system design. Using AR technology, a physically existing production environment can be superimposed with virtual planning objects. Therefore, the planning tasks can be validated without modeling the surrounding environment of the production domain during short process planning time. In this paper, we introduce the construction of AR browser and determine the optimal environment parameters for field application of AR system through lots of tests. And, many methods such as multi-marker coordinate system, division of virtual objects and so on, are proposed in order to solve the problems suggested from initial field test. Based on these tests and results, the test-bed of C/Pad assembly system is configured and robot program for C/Pad assembly is generated based on AR system.
This talk will begin with the demonstration of facile synthesis of silicon nanostructures using the magnesiothermic reduction on silica nanostructures prepared via self-assembly, which will be followed by the characterization results of their performance for energy storage. This talk will also report the fabrication and characterization of highly porous, stretchable, and conductive polymer nanocomposites embedded with carbon nanotubes (CNTs) for application in flexible lithium-ion batteries. It will be presented that the porous CNT-embedded PDMS nanocomposites are capable of good electrochemical performance with mechanical flexibility, suggesting these nanocomposites could be outstanding anode candidates for use in flexible lithium-ion batteries. Directed self-assembly (DSA) of block copolymers (BCPs) can generate uniform and periodic patterns within guiding templates, and has been one of the promising nanofabrication methodologies for resolving the resolution limit of optical lithography. BCP self-assembly processing is scalable and of low cost, and is well-suited for integration with existing semiconductor manufacturing techniques. This talk will introduce recent research results (of my research group) on the self-assembly of Si-containing block copolymers for the achievement of sub-10 nm resolution, fast pattern generation, transfer-printing capability onto nonplanar substrates, and device applications for nonvolatile memories. An extraordinarily facile nanofabrication approach that enables sub-10 nm resolutions through the synergic combination of nanotransfer printing (nTP) and DSA of block copolymers is also introduced. This simple printing method can be applied on oxides, metals, polymers, and non-planar substrates without pretreatments. This talk will also report the direct formation of ordered memristor nanostructures on metal and graphene electrodes by the self-assembly of Si-containing BCPs. This approach offers a practical pathway to fabricate high-density resistive memory devices without using high-cost lithography and pattern-transfer processes. Finally, this talk will present a novel approach that can relieve the power consumption issue of phase-change memories by incorporating a thin $SiO_x$ layer formed by BCP self-assembly, which locally blocks the contact between a heater electrode and a phase-change material and reduces the phase-change volume. The writing current decreases by 5 times (corresponding to a power reduction of 1/20) as the occupying area fraction of $SiO_x$ nanostructures varies.
In this study, a traditional concept of sampling inspection plan for the quality assurance system is extended to a consideration of economic aspects in total production system by representing and analyzing the effects between proceding/succeeding production process including inspection. This approach recognizes that the decision to be made at one manufacturing process (or assembly process) determine not only the cost and the average outgoing quality level of that process but also the input parameters of the cost and the incoming quality to the succeeding process. By analyzing the effects of the average incoming and outgoing quality, manufacturing/assembly quality level and sampling inspection plan on the production system, mathematical models and solution technique to minimize the total production cost for a single product manufacturing system with specified average outgoing quality limit (AOQL) are suggested.
In this study, a traditional concept of sampling inspection plan for the quality assurance system is extended to a consideration of economic aspects in total production system by representing and analyzing the effects between proceeding / succeeding production process including inspection. This approach recognizes that the decision to be made at one manufacturing process (or assembly process) determine not only the cost and the average outgoing quality level of that process but also the input parameters of the cost and the incoming quality to the succeeding process. By analyzing the effects of the average incoming and outgoing quality, manufacturing / assembly quality level and sampling inspection plan on the production system, mathematical models and solution technique to minimize the total production cost for a single product manufacturing system with specified average outgoing quality limit(AOQL) are suggested.
In this thesis presents line balancing problems of two-sided and mixed model assembly line widely used in practical fields using genetic algorithm for reducing throughput time, cost of tools and fixtures and improving flexibility of assembly lines. Two-sided and mixed model assembly line is a special type of production line where variety of product similar in product characteristics are assembled in both sides. This thesis proposes the genetic algorithm adequate to each step in tow-sided and mixed model assembly line with suitable presentation, individual, evaluation function, selection and genetic parameter. To confirm proposed genetic algorithm, we apply to increase the number of tasks in case study. And for evaluation the performance of proposed genetic algorithm, we compare to existing algorithm of one-sided and mixed model assembly line. The results show that the algorithm is outstanding in the problems with a larger number of stations or larger number of tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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