Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.5
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pp.382-394
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2007
Nowadays, manufacturing industries undergo constantly growing pressures for global competitions, and they must shorten time and cost in product development and production to response varied customers' requirements. Digital virtual manufacturing is a technology that can facilitate effective product development and agile production by using digital models representing the physical and logical schema and the behavior of real manufacturing systems including products, processes, manufacturing resources and plants. For successful applications of this technology, a digital virtual factory as a well-designed and integrated environment is essential. In this paper, we developed a new classification and coding system for effective managements of digital virtual factory objects, and implement a supporting application to verify and apply it. Furthermore, a digital virtual factory layout management system based on the classification and coding system has developed using XML, Visual Basic.NET and FactoryCAD. By some case studies for automotive general assembly shops of a Korean automotive company, efficient management of factory objects and reduction of time and cost in digital virtual factory constructions are possible.
The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.
Kim, Hyun-Deuk;Kim, Dong-Min;Lee, Kyung-Geun;Yoon, Je-Whan;Youm, Sekyoung
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.3
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pp.25-38
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2019
This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
Many small and medium-sized enterprises are deploying Smart Factory without due consideration of the circumstances in which the entity is in or outside of the entity, such as environmental changes and the capabilities of its members. Therefore, utilization and effectiveness are also low after deployment. This study verifies 'the establishment of a Smart Factory through the environmental factors and absorption capabilities of small businesses' through empirical research. The survey was received by people working for small and medium-sized companies that have established Smart Factory. The results of the study showed that first, environmental factors within and outside the company had a positive effect on the absorption capacity within the company. Second, the absorption capacity within a company has had a positive effect on the deployment of a Smart Factory. Based on the above proof, it has been proved to be effective if the core areas of the Smart Factory are built on the basis of the company's internal and external environmental factors and absorption capabilities when constructing Smart Factory in small businesses. In the future, we will study the achievements of smart factory construction.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.109-121
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2020
As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.4
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pp.780-790
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2015
Studies for a plants factory is progressing for cultivating various plants by the needs of the times and industry around world. However most studies is carried out only in lab sized plants factory. It does not consider an economic feasibility. The study for a large scale plants factory is very required to get an economic gain. In this paper we has been studying a smart farm factory based on ICT using the hydroponics ginseng. The smart farm factory is to extend a concept of the general plants factory to full automated factory. The factory can collect the information about growing of plants and automate operating and management of factory like the existing plants factory. Also it is the total plants factory management system, which analyzes the collected information for optimized growth and development of plants and applies the result to the system back.
This study confirms the impact relationship between the president and employee competency related to smart factory construction of manufacturing SMEs, the acceptance intention and management performance in smart factory construction. The 310 data collected through a questionnaire were tested for research hypotheses through SEM. As a result, the president and employee competency affects the smart factory acceptance intention and the employee competency affects the management performance. Acceptance intention has a positive impact on management performance. Regional characteristics have a moderating effect on the relationship between president competency, acceptance intention, and management performance. Through this study, it was confirmed that the president and employee competency was an important factor in smart factory built.
To shorten product development time and cost, integrated information managements of product, manufacturing process and resource are essential. In the area of material addressing, process engineers should make their decisions in the manner of collaborative engineering in order to reduce the manufacturing preparation time and cost in the product development and production. A digital virtual factory which is an united digital model of entire factory could be very useful for these areas. In this paper, the digital virtual factory is constructed and used for material addressing and analysis of an automotive general assembly shop. We developed the material addressing system for automotive general assembly shops using digital virtual factory models and nesting algorithms, and applied it to realistic problems of a Korean automotive company as an convenient and effective way of material addressing.
Kim Yu-Seok;Noh Sang-Do;Hah Sang-Dong;Shin Jong-Gye
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.960-964
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2005
Digital Virtual Manufacturing is a technology to facilitate effective product developments and agile productions by digital models representing the physical and logical schema and the behavior of real manufacturing systems including products, process, manufacturing resources and plants. A digital virtual factory as a well-designed and integrated environment is essential for successful applications of this technology. In this research, we constructed a sophisticated digital virtual factory of the shipbuilding company's section steel shop by 3-D CAD and virtual manufacturing simulation. This digital virtual factory can be applied for diverse engineering activities in design, manufacturing and control of the real factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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