Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.1
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pp.15-20
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2014
The manufacturing equipment on most shop floors consists of numerical control machines, and the condition of each piece of equipment is monitored and controlled by an internal sensor or programmable logic controller (PLC). To control and monitor production lines that consist of an equipment or production module, a separate control and monitoring system such as a manufacturing execution system should be introduced. However, there is no standardized system, and it is costly and difficult to build a system for small or medium-sized plants. In this paper, a PLC-based supervisory system for operation control of a group of production machines is proposed, and the developed PLC-based system is evaluated by applying it to a computer numerical control machine.
Simulation has been recognized as an invaluable tool in designing and analyzing manufacturing system. In this paper, a Petri net based simulation tool to facilitate the simulation project in manufacturing area is presented . To simulate a manufacturing system, three models are developed ; a Petrinet model, a monitor, and a token control function. While hardware objects in manufacturing systems are modeled by Petri net objects, cell level control functions are separately modeled and integrated with a Petri net model so that they resolve conflicts occuring in Petri net execution. The monitor is a model regarding the information flow between Petri nets and token control functions. The facilities of the developed tool are presented. Also, a modeling procedure with the tool is illustrated via a case study.
Recently, Industry 4.0 (next generation industrial revolution) designed by Germany to retain initiative in manufacturing business is actively studied. Goal of Industry 4.0 is 'Smart factory' which manages progress of production, supply logistics and services. To achieve the goal, we can construct value creation and new business model by integrating organically with production management systems which is existing and cyber-physical systems, Internet of Things, Services Internet and sensor, etc. However, if integration with production management systems does not work effectively by adding and developing new technologies, It does not have performance. Hence, in this research, we will analysis Industry 4.0 which is possible for small quantity batch production and one of the light and flexible manufacturing systems, and based on this, we will suggest methodology to horizontally integrate with production management systems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.776-782
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1995
This paper presents a methodology for development of a heterarchical control system in Flexible Manufacturing Systems (FMS) environment. A Petri net based model is applied for development of control software. A real-time scheduling methodology for the heterarchical system is also developed and it is used as a software entity in the overall architecture. The partition of generic and specific modules in control software development is emphasized. The control system performs its control tasks in two stages: (1) generation of generic control code and distribution of them to each controller entity prior to system execution; (2) generation of specific control code according to job arrival and its process plan. The control software and the scheduling algorithm are evaluated by a simulation program.
This study develops a neural network for solving optimization problems. Hopfield network has been used for such problems, but it frequently gives abnormal solutions or non-optimal solutions. Moreover, it takes much time for solving a solution. To overcome such disadvantages, this study adopts a neural network whose output nodes change with a small value at every evolution, and the proposed neural network is applied to solve ALB (Assembly Line Balancing) problems . Given a precedence diagram and a required number of workstations, an ALB problem is solved while achieving even distribution of workload among workstations. Here, the workload variance is used as the index of workload deviation, and is reflected to an energy function. The simulation results show that the proposed neural network yields good results for solving ALB problems with high success rate and fast execution time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.3
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pp.184-191
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2010
In the environment of 450mm wafers production known as the next-generation semiconductor production process, one of the most significant features is the full automation over the whole manufacturing processes involved. The full automation system for 450mm wafer production will minimize the human workers' involvement in the manufacturing process as much as possible. In addition, since the importance of an individual wafer processing increases noticeably, it is necessary to develop more robust scheduling systems in the whole manufacturing process than so ever. The scheduling systems for the next-generation semiconductor production processes also should be capable of monitoring individual wafers and collecting useful data on them in real time. Based on the information gathered from these processes, the system should finally have a real-time scheduling functions controlling whole the semiconductor manufacturing processes. In this study, preliminary investigations on the requirements and needed functions for constructing the real time scheduling system and transforming manufacturing environments for 300mm wafers to those of 400mm are conducted and through which the next generation semiconductor processes for efficient scheduling in a clustered production system architecture of the scheduler is proposed. Our scheduling architecture is composed of the modules for real-time scheduling, the clustered production type supporting, the optimal scheduling and so on. The specifications of modules to define the major required functions, capabilities, and the relationship between them are presented.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.185-192
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1995
A common control model used to implement computer integrated manufacturing(CIM) is based on the hierarchical decomposition of the shop floor activities, in which supervisory controllers are responsible for all the interactions among subordinates. Although the hierarchical control philosophy provides for easy understanding of complex systems, an emerging manufacturing paradigm, agile manufacturing, requires a new control structure necessary to accommodate the rapid development of a shop floor controller. This is what is called CSCW(computer supported cooperative work)-based control or component-based heterarchical control. As computing resources and communication network on the shop floor become increasingly intelligent and powerful, the new control architecture is about to come true in a modern CIM system. In this paper, CSCW-based control is adopted and investigated, in which a controller for a unit of device performs 3 main functions - planning, scheduling and execution. In this paper, attention is paid to a planning function and all the detailed planning activities for CSCW-based shop floor control are identified. Interactions with other functions are also addressed. Generally speaking, planning determines tasks to be scheduled in the future. In other words, planning analyzes process plans and transforms process plans into detailed plans adequate for shop floor control. Planning is also responsible for updating the process plan and identifying/resolving replanning activities whether they come from scheduling or execution.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.171-180
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1999
Industrial equipment reliability improvement and maintenance is gaining attention as the next great opportunity for manufacturing productivity improvement. Reactive maintenance is expensive because of extensive unplanned downtime and damage to machinery. To avoid such an unplanned machine downtime, it is needed to use proactive maintenance approach by either using historical maintenance data or by sensing machine conditions. This paper discusses failure diagonosis and prediction based on the condition-based maintenance and reliability technique. Thus, by enabling such a framework, it can bring us more efficient planning and execution of maintenance to reduce costs and/or increase profits.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.605-606
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2006
Today, the need for more flexible and adaptive production system and integrated management of their manufacturing information and facilities is ever increasing to cope with competitive and ever-changing global market environments and complexity of new control systems. This paper presents the whole system architecture and the technological characteristics of for each individual system layer which are able to flexibly integrate and manage high-speed and high-precision machining systems. It is investigated that monitoring and integrated management of the control systems can be realized with consideration of detailed information of various CNCs, and the management function may be easily constructed and extended using components of the manufacturing execution layer.
The ultimate goal of this study is to investigate the cases with respect to smart factory that has been introduced by German government. To do this, the study suggest implications for manufacturing version 3.0 that is one of manufacturing revolution agendas in Korea. The main point of smart factory is the convergence between manufacturing and information and communications technologies such as CPS(Cyber-Physical Systems), MES(Manufacturing Execution Systems), 3D Printer, AI(Artificial Intelligence), and so forth. It is hard to accomplish a complete manufacturing automation. In fact, German government had experienced the failure in pursuing the smart factory agenda. But now the agenda is gradually realized by a variety of success stories from German. Thus, this study is to investigate the well-known success stories that came from German.
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