Digital Manufacturing is a technology to facilitate effective product developments and agile productions by digital environments representing the physical and logical schema and the behavior of real manufacturing system including manufacturing resources, processes and products. A digital factory as a well-designed and integrated environment is essential for successful applications of this technology. In this research, we constructed a sophisticated digital factory of an automotive company’ general assembly shop by measuring and 3-D CAD modeling using parametric methods. Specific parameters of each objects were decided by object-oriented schema of the general assembly shop. It is expected that this method is very useful for constructions of a digital factory, and helps to manage diverse information and re-use 3D models.
다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.
In this paper, we propose a system architecture of the AMI to be applied in the modern agricultural sector. Agricultural electricity costs in South Korea is very inexpensive compared with other industries. It is expected to increase oil prices to rise over the medium to long term so the facilities must to be installed for farmers in terms of energy savings and energy costs. The research and development of plant factory which can replace the ills of modern agriculture is very active. The technologies of smart grid and plat factory are good paradigm of next generation agricultural sector. Good use of smart grid technologies, the traditional energy consumption industries, agriculture sector can be self-sufficiency industry. In this article the AMI architecture is developed and it will be applicable for modern farmers plant factory.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.173-181
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2023
Data collection is an essential element in the construction and operation of a smart factory. The quality of data collection is greatly influenced by network conditions, and existing wireless network systems for IoT inevitably lose data due to wireless signal strength. This data loss has contributed to increased system instability due to misinformation based on incorrect data. In this study, I designed a distributed MQTT IoT smart sensor and gateway structure that supports wireless multicasting for smooth sensor data collection. Through this, it was possible to derive significant results in the service latency and data loss rate of packets even in a wireless environment, unlike the MQTT QoS-based system. Therefore, through this study, it will be possible to implement a data collection management system optimized for the domestic smart factory manufacturing environment that can prevent data loss and delay due to abnormal data generation and minimize the input of management personnel.
Product factory is a real-time financial product design system for the Internet customers. Recently, as the number of the Internet customers increases, the importance of the product factory becomes more emphasized. However, there is not much research performed regarding its definition, properties, requirements, nor implementation. In this research, we make a clear definition of product factory, and analyze the requirements of the system from the perspectives of functions and services, and we propose an architecture that reflects the analyzed requirements. In additions, we implemented a prototypical system based on the proposed architecture to prove the usefulness of this research.
Smart Factories could be regarded as a result of the integration of various key technologies of the fourth industrial revolutions. In smart factory, the IoT (Internet of things) is applied to capture the data generated by the production facility, store and analyze data generated in real time using Big Data technology. In addition, 3D printers are used to print expensive and complex parts, industrial robots supply materials and parts to the production site, store finished products in warehouses. In this paper, we introduced the definition of smart factory and change of job market. Also, we summarize several national policies to support enhancing transformation process of smart factory.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
This paper presents a structure and architecture of an integrated simulation method (ISM) to meet the requirements of virtual factory engineering (VFE). Combining CAD, VR and discrete event simulation techniques, the ISM provides static and dynamic simulation functions for implementation of VFE throughout the lifecycle. The static simulation can be used to evaluate the factory layout. The dynamic simulation enables us to evaluate ergonomics of factory, process performance of production system, feasibility of production plan and operation of factory, and to train operators safely, which cover the whole VFE lifecycle. The principles of the key techniques of VFE, including virtual factory data management system (VFDMS), static and dynamic simulation, are also discussed. To demonstrate and validate the ISM, a case study has been carried out in an assembly factory.
Taking the cases of Korean garment factories in Binh Duong area, this study aims to explain the phases and causes of the wildcat strikes that have rapidly expanded recently in Vietnam. For the purpose, this study raises several questions as follows. Why the strikes sometimes increase and decrease other times? Why the factory workers prefer a wildcat strike even though it is politically risky, unproductive, and complicated? By the same token, why the foreign management cannot or will not preemptively preclude the wildcat strikes that are usually predictable and the workers are mostly able to accomplish their demands? While answering these questions, this study explores the economic, political, and socio-cultural conditions of the wildcat strikes respectively. Based on the fieldwork in around 30 Korean owned garment factories and the interview with around 100 Vietnamese factory workers in Binh Duong, this study confirms several findings on the phases and causes of the strikes in the area in specific and in Vietnam in general. First, the annual trends of the wildcat strikes reflect the macroeconomic conditions in which the consumer prices and the labor market in Vietnamese economy and business conditions in the world economy are pivotal. Second, however, the influence of macroeconomic conditions on both the management and the workers in the garment factories are differential, depending on the financial situations of the multinational corporations and the workers' capability of reproducing their household economies. Thirdly, the possibility of the wildcat strike in each factory is relatively independent on the financial conditions of a factory and rather associated with the stable political structure and active political processes within the factory that enable the management and the workers to efficiently communicate each other. Lastly, the necessity of establishing political stability in a factory arises from the distinctive social and cultural characteristics of the multinational corporation in which foreign managers and native workers inevitably live in separate and different socio-cultural worlds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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