The manufacturing industry with Make-to-Order production system is difficult to decide the standard information for the product and the demand is variable to estimate. In this paper, we concerned with the process planning method using data mining in the manufacturing industry with Make-to-Order environment. The subject of our study is the industry transformer plant which is received an diverse order of customer and then produced the product. Currently, process planning method is classified the standard information by hand based on the acquired knowledge through the experience. The standard information stored the various information, such as work sequence, time and so on. This process planning method needs an experts which possesses the field experience for several years. For the product specification which is varied in each order, current process planning method is not efficient due to need many times To solve this problem, we extract the information using data mining process for each processing time, and then construct the knowledge base. We propose a method which is the process planning of the industry transformer product in Make-to-Order environment using the knowledge base.
In this paper we establish some recurrence relations for both single and product moments of order statistics from a doubly truncated linear- exponential distribution with increasing hazard rate. These recurrence relations would enable one to compute all the higher order moments of order statistics for all sample sizes from those of the lower order in a simple recursive way. In addition, percentage points of order statistics are also discussed. These generalize the corresponding results for the linear- exponential distribution with increasing hazard rate derived by Balakrishnan and Malik(1986)
In the present paper we derive the distribution of single order statistics, joint distribution of two order statistics and the distribution of product and quotient of two order statistics when the independent random variables are from continuous Kumaraswamy distribution. In particular the distribution of product and quotient of extreme order statistics and consecutive order statistics have also been obtained. The method used is based on Mellin transform and its inverse.
This paper introduces an approach to an ontology-based knowledge framework for product life cycle management (PLM). Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects. Therefore, we suggest an ontology-based knowledge framework including knowledge maps, axioms and specific knowledge far domain. The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so that ambiguity of the semantics can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain common knowledge and guides engineers to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and product item level for PLM. The top level is specialized knowledge fer a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of unambiguous knowledge for PLM and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.37-43
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2001
New product development has been a key element fur organizational evolution. The bulk of research about new product strategy has focused solely on new product development function itself. This paper investigates cross-functional elements in new product development. More specifically, we suggest that there must exist a fit between new product strategy and value chain strategy. It means that, in order to support new product development activity, there must exist a relevant value chain strategy. We consider three types of integration - internal integration, customer integration, and supplier integration - as strategic elements of value chain strategy. For the case of new product strategy, we consider market newness and product technology unfamiliarity as strategic elements. We also consider two types of learning characteristic, i.e., \\\"fast-adaptive learning\\\" and \\\"slow-adaptive leaning\\\" as control factor. Learning characteristic represents firms organizational capability related with organizational learning. For example, fur fast-adaptive learning case, the effect of integration appears early in time. System dynamics simulation is employed to verify our research framework. The results exhibit that there must exist cross-functional relationships between value chain strategy and new product strategy in order to shorten total development time.al development time.
Purpose - The purpose of this research was to suggest purchasing decision factors through understanding the context of purchasing behavior and to figure out variables related to purchasing decision, purchasing cognition, and attitude. Research design / data / methodology - By random sampling, 200 consumers who are over 20, have purchased Digital·home appliance on TV home shopping, and have lived in the Seoul area were chosen as sample subjects. Questionnaires data were obtained from all subjects by self-administration method. Results - Result of analysis could be summarized as following. Analysis of the cognition of digital/home appliance product features, and influence of digital/home appliance product feature to purchasing intention are presented in the following order; price (3.50), diversity (3.10), brand (3.00). Also, analysis of the cognition of TV home shopping feature and influence of TV home shopping feature to purchasing of digital/home appliance are presented in the following order; awareness (3.63), safety of delivery (3.38), safety of transaction (3.28), product test (3.27). Conclusions - Purchasing attention of TV home shopping features presented difference in awareness, safety of delivery, safety of transaction, and product testing factors. In order to vitalize home shopping, impossibility of quality confirmation should be overcome and reinforcement of brand power should be considered.
본 논문에서는 웹 서비스 기술을 이용하여 동적으로 가격비교를 위한 SOAP기반 유/무선 웹 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 웹 서비스 시스템은 크게 상품검색, 상품정렬, 상품주문과 UDDI 검색 브라우저를 지원하는 웹 서비스 클라이언트 모듈과 상품 검색/주문 원격 프로시저와 UDDI 게시 브라우저를 포함하는 서버모듈과 무선 환경에서 상품 검색/주문을 지원하는 모바일 클라이언트 모듈로 나누어지며, SOAP 표준 환경기반으로 상호 정보를 교환하도록 구현하였다. 따라서 사실표준 환경인 SOAP, WSDL, UDDI 표준을 따르는 모든 환경에서 이식가능하며, 플랫폼에 독립적으로 지원할 수 있다.
This study proposes an optimal operational policy for a green supply chain (GSC) where a retailer pays an incentive for collection of used products from customers and determines the optimal order quantity of a single product under uncertainty in product demand. A manufacturer produces the optimal order quantity of product using recyclable parts with acceptable quality levels and covers a part of the retailer's incentive from the recycled parts. Here, two scenarios for the product demand are assumed as: the distribution of product demand is known, and only both mean and variance are known. This paper develops mathematical models to find how order quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level for recycling affect the expected profits of each member and the whole supply chain under both a decentralized GSC (DGSC) and an integrated GSC (IGSC). The analysis numerically compares the results under DGSC with those under IGSC for each scenario of product demand. Also, the effect of the quality of the recyclable parts on the optimal decisions is shown. Moreover, supply chain coordination to shift the optimal decisions of IGSC is discussed based on: I) profit ratio, II) Nash bargaining solution, and III) Combination of (I) and (II).
The aim of this paper is the implementation of high assembly productivity through product redesign. The product and process are analyzed by influencing factors for based data of the product redesign. And then, the weak assembly processes are analyzed by weak influencing factors. By this information about product and process, the score of weakness of influencing factors extracts the redesign rules and principles. The sequences of processes are changed according to the product redesign, and they are evaluated using the line efficiency and smoothness index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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