Precision manufacturing technology is rapidly developing due to the extreme miniaturization of semiconductor processes to comply with Moore's Law. Accurate and precise alignment, which is one of the key elements of the semiconductor pre-process and post-process, is very important in the semiconductor process. The center detection of wafer align marks plays a key role in improving yield by reducing defects and research on accurate detection methods for this is necessary. Methods for accurate alignment using traditional image sensors can cause problems due to changes in image brightness and noise. To solve this problem, engineers must go directly into the line and perform maintenance work. This paper emphasizes that the development of AI technology can provide innovative solutions in the semiconductor process as high-resolution image and image processing technology also develops. This study proposes a new wafer center detection method through variable thresholding. And this study introduces a method for detecting the center that is less sensitive to the brightness of LEDs by utilizing a high-performance object detection model such as YOLOv8 without relying on existing algorithms. Through this, we aim to enable precise wafer focus detection using artificial intelligence.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.4
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pp.373-379
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2012
Disruptions in manufacturing systems caused by system changes and disturbances such as the tool wear, machine breakdown, malfunction of transporter, and so on, reduce the productivity and the increase of downtime and manufacturing cost. In order to cope with these challenges, a new method to build an intelligent manufacturing system with biological principles, namely an ant colony inspired manufacturing system, is presented. In the developed system, the manufacturing system is considered as a swarm of cognitive agents where work-pieces, machines and transporters are controlled by the corresponding cognitive agent. The system reacts to disturbances autonomously based on the algorithm of each autonomous entity or the cooperation with them. To develop the ant colony inspired manufacturing system, the disturbances happened in the machining shop of a transmission case were analyzed to classify them and to find out the corresponding management methods. The system architecture with the autonomous characteristics was generated with the cognitive agent and the ant colony technology. A test bed was implemented to prove the functionality of the developed system.
Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1301-1311
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2017
Manufacturing big data systems have supported decision making that can improve preemptive manufacturing activities through collection, storage, management, and predictive analysis of related 4M data in pre-manufacturing processes. Effective visualization of data is crucial for efficient management and operation of data in these systems. This paper presents visualization techniques that can be used to effectively show data collection, analysis, and prediction results in the manufacturing big data systems. Through the visualization technique presented in this paper, we have confirmed that it was not only easy to identify the problems that occurred at the manufacturing site, but also it was very useful to reply to these problems.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.4
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pp.9-15
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2017
In hot forming process, the dies in which excessive worn or crack occurs is reused after repair. Generally hot forming dies are recycled through a welding repair method. Welding repair methods are highly dependent on the skills of engineer. It causes process defects such as dimensional defects and structural defects. Recently, the metal 3D printing method has been applied to the repair of used dies. The aim of this study is to evaluate the wear characteristics of AISI H13 tool steel repaired by 3D printing method. Three kinds of wear specimens were fabricated by using 3D printing, welding, and initial material. A pin-on-disk wear test was carried out to evaluate the wear characteristics. From the result of wear test, the wear characteristics of 3D printing method was superior to that of the welded material, and was similar to that of the initial material.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.7
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pp.791-798
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2011
All mechanical-system parameters have uncertainty, and this uncertainty directly affects system performances and results in a decrease in the manufacturing outputs. In particular, since the size of a MEMS system is extremely small, the manufacturing tolerances of a MEMS system are relatively large when compared to the tolerances of a macro-scale system. High manufacturing tolerances result from an increase in the uncertainty of the system parameters, thereby affecting the performances and manufacturing yields. In this paper, the performance uncertainty of a MEMS accelerometer due to system parameter uncertainty is analyzed by using several uncertainty analysis methods. Finally, the performance distributions and manufacturing yields of the MEMS accelerometer are predicted.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.8
no.3
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pp.54-61
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2009
General manufacturing process of the manufacturing time and manufacturing process problems have a problem. In the past, in the manufacturing process the data by hand has been. Therefore, the production performance management information, and materials input, output information, equipment information of the failure of the management problems emerged. Through this research, improvements in real-time production information to collect distribution and overall productivity will increase the efficiency of the system. the production process to improve the quality of management, efficient production methods are presented. is a stable quality control. POP system The new building should be. This is the executive or administrative decisions support. It increases productivity, efficiency, and reduce production costs, increase product reliability. This will increase the company's reputation. This increases the competitiveness of enterprises. POP system toward the future with the new destroyer to prepare for our company. Collectively POP system build this research improves the reliability of the product. Improves the quality of customer service. The expansion of product sales is. increase the competitiveness of enterprises. companies should prepare for the future of the business.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.141-149
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2016
In a rapidly changing global environment and the massive development in IT technology, Manufacturing SMEs have difficulties in lack of resources and competencies continued to have strong growth potential "Korean Hidden Champion(K Champ)". In order to overcome the difficulties of Manufacturing SMEs, we examined the core competencies using the AHP and proposed the K Champ development strategy. The implications in the academic is as follows: First, the suggestions for development strategy plan was drawn for the K Champ's core competencies with the recognized importance by the CEO or business executives. Secondly, the manufacturing SMEs were broken down by industry structural characteristics variables(sales amounts, industry sectors, business types and delivery methods) and the importance was investigated, analyzed and clarified. This study is intended to develop strategies of Gyeongsangnam-do manufacturing SMEs for K Champ such as German 'Hidden Champion'. We identified the importance of the level of core competencies and the coherent alternative policy direction and practical alternative were proposed. These mean the concrete relationship of core competencies for the K Champ transition and suggest a realistic directional needed for the local manufacturing SMEs in the proposed 'Government's Development Policy for Korean Hidden Champion'.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.4
s.175
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pp.811-823
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2000
In design and manufacturing airframe structures which are composed of a lot of sub-assemblies and large complex profile shapes it is difficult to reduce so called hardware variations. Accordingly cost increasing factors for manufacturing airframe parts are much more than other machine parts because of the variability of fabricated details and assemlies. To improve cost and quality, accurate assembly methods and DPD techniques are proposed in this paper which are based upon using CAD/CAM techniques, the concept of KC's and the coordinated datum and index throughout the design, tooling, manufacturing and inspection. The proposed methods are applied to produce fuselage frame assemblies and related engineering aspects are described regarding the design of parts and tools in the context of concurrent digital definition. First articles and consequent mass production of frame assemblies shows a great improvement of the process capability ratio from 0.7 by the past processes to 1.0 by the proposed methods in addition to the cost reduction due to the less number of tools, reduced total assembly times and the space compaction needed by massive inventory. The need to achieve better Cpk, however, and future studies to be investigated will be addressed briefly.
Kim, Hyung-Sun;Choi, Jong-Guen;Kim, Dong-Min;Lyu, Min-Young
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.18
no.5
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pp.514-520
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2009
Titanium is one of the most attractive materials due to their superior properties of high specific strength and excellent corrosion resistance. The applications in aerospace and medical industries demand machining process more frequently to obtain more precise products. Machining of titanium is faced with strong challenges such as increased component complexity i.e. airframe components manufacturing processes. The machining cost on titanium have traditionally demanded high cutting tool consumable cost and slow machining cycle times. Similarly, the high wear of the cutting tools restricts the cutting process capabilities. Titanium screws applied to fasten parts In the several corrosion environment. In the thread cutting of titanium alloys, the key point for successful work is to select proper cutting methods and tool materials. This study suggests a guidance fur selecting the cutting methods and the tool materials to improve thread quality and productivity. Some experiments investigate surface roughnesses, cutting forces and tool wear with change of various cutting parameters including tool materials, cutting methods, cutting speed. As the results, the P10 type insert tip was assured of the best for thread cutting of Ti-6Al-4V titanium alloy. Also the initial depth of infeed was desirable to use the value below 0.5mm as the uniform cutting area method is applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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