Since the commencement of the fuel cell business in 2007, POSCO POWER has been the major supplier of the MCFC (Molten Carbonate Fuel Cell), which is the most commercialized stationary fuel cell system in the world. With its quite, yet active movement, more than 20MW MCFC systems have been installed and are operating in Korea. While trying to localize the components and set up a firm supply chain in Korea to provide more reliable and cost-competitive products to its customers, POSCO POWER is also devoting itself to developing new MCFC application products. One such product is a back-up power system, in which a back-up algorithm is embedded to the present system so that the product can work as a back-up generator in case of grid failure. The technology to enhance load following capability of a stack module is also being developed with the back-up algorithm. Another example is a building application, the goal being to make the present Sub-MW product suitable for urban area. For this, downsizing and modularization are the main R&D scope. The project for developing ship service fuel cell for APU application will launch soon as well. In the project, a system which can operate in marine environment, and reforming technology for liquid logistic fuel will be developed.
The transition from "More-of-Less" markets (economies of scale) to "Less-of-More" markets (economies of scope) is supported by advances of disruptive manufacturing and reconfigurable-supply-chain management technologies. With the prevalence of cyber-physical manufacturing systems, additive manufacturing technology is of great impact on industry, the economy, and society. Traditionally, backbone structures are built via bottom-up manufacturing with either pre-fabricated building blocks such as bricks or with layer-by-layer concrete casting such as climbing form-work casting. In both cases, the design selection is limited by form-work design and cost. Accordingly, the tool-less building of architecture with high design freedom is attractive. In the present study, we review the technological trends of additive manufacturing for construction-scale additive manufacturing in particular. The rapid tooling of patterns or molds and rapid manufacturing of construction parts or whole structures is extensively explored through uncertainties from technology. The future regulation still has drawbacks in the adoption of additive manufacturing in construction industries.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.91-100
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2022
Major developed countries are seriously considering smart factories to increase their manufacturing competitiveness. Smart factory is a customized factory that incorporates ICT in the entire process from product planning to design, distribution and sales. This can reduce production costs and respond flexibly to the consumer market. The smart factory converts physical signals into digital signals, connects machines, parts, factories, manufacturing processes, people, and supply chain partners in the factory to each other, and uses the collected data to enable the smart factory platform to operate intelligently. Enhancing personalized value is the key. Therefore, it can be said that the success or failure of a smart factory depends on whether big data is secured and utilized. Standardized communication and collaboration are required to smoothly acquire big data inside and outside the factory in the smart factory, and the use of big data can be maximized through big data analysis. This study examines big data analysis and standardization in smart factory. Manufacturing innovation by country, smart factory construction framework, smart factory implementation key elements, big data analysis and visualization, etc. will be reviewed first. Through this, we propose services such as big data infrastructure construction process, big data platform components, big data modeling, big data quality management components, big data standardization, and big data implementation consulting that can be suggested when building big data infrastructure in smart factories. It is expected that this proposal can be a guide for building big data infrastructure for companies that want to introduce a smart factory.
Load building is an important step to make the delivery supply chain efficient. We present a family of load makeup algorithms using market based control strategy, named LoadMarket, in order to build efficient loads where each load consists of a certain number of finished products having destinations. LoadMarket adopts Clark-Wright algorithm for generating initial endowment for Load Traders who cooperate to minimize either total travel distance or the variance with respect to the travel distances of loads by means of the spot market or double-sided auction market mechanism. The efficiency of the LoadMarket algorithms is illustrated using simulation based experiments.
This study analyzes introduction state of Green SCM technology in domestic and overseas area and suggests how to reduce greenhouse gases of logistics in the future. Thus, introduction state of Green SCM was reviewed by building and integrating logistic-related informatization systems such as WMS and TMS. And how to apply the system to track toxic substance in supply chain was performed to manage toxic substance. Therefore, it will be necessary to develop a device to display and collect vehicle condition & log through OBD-II, which is widely adopted, and hardware to measure, collect, and monitor carbon dioxide emission and power consumption of fixed facilities.
우리나라 해외건설 누적 수주 금액은 2012년 6월을 기준으로 5,000억 달러를 달성하였으며 더 나아가 2020년 1조 달러를 목표로 하고 있다. 또한 국내 건설기업들도 해외건설시장 진출을 목적으로 여러 전략을 구상하고 있다. 특히, 해외건설시장 진출을 위해서는 시장에 따른 경쟁력을 가져야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 경제 성장과 더불어 정부의 인프라 시설 확충 및 개발 부문의 투자가 증가하고 있는 캄보디아 건축시장의 진출 경쟁력 분석을 연구의 목적으로 한다. 캄보디아 건축시장 진출을 위해 사업유형별 필요 경쟁역량을 IPA기법으로 분석하였다. 분석결과 도급사업에서는 발주정보 및 글로벌 공급역량이 필요한 경쟁역량으로 나타났으며, 투자사업에서는 시장정보, 사업타당성 조사를 포함한 설계이전 단계의 역량 및 글로벌 네트워크가 필요한 경쟁역량으로 나타났다. 본 연구의 결과는 우리 건설기업들이 향후 캄보디아 건축시장 진출 시 필요한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.343-352
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2020
Modular integrated construction (MiC) is an innovative construction method where components of a building are manufactured in an offsite factory, trucked to the job site in sections, set in place with cranes, and assembled together to form a whole building. Where circumstances merit, favorable conditions exist and implemented effectively; MiC improves project performance. However, several key factors need to converge during implementation to realize the full benefits of MiC. Thus, a thorough understanding of the factors which are critical to the success of MiC projects is imperative. Drawing on a systematic review of 47 empirical studies, this research identified 25 key success factors (KSFs) for MiC projects. Of these, the five topmost cited KSFs for MiC projects include effective working collaboration and communication among project participants; standardization, optimization, automation and benchmarking of best practices; effective supply chain management; early design freeze and completion; and efficient procurement method and contracting. The study further proposed a conceptual model of the KSFs, highlighting the interdependences of people, processes, and technology-related KSFs for the effective accomplishment of MiC projects. The set of KSFs is practically relevant as they constitute a checklist of items for management to address and deal with during the planning and execution of MiC projects. They also provide a useful basis for future empirical studies tailored towards measuring the performance and success of MiC projects. MiC project participants and stakeholders will find this research useful in reducing failure risks and achieving more desired performance outcomes. One potential impact of the study is that it may inform, guide, and improve the successful implementation of MiC projects in the construction industry. However, the rigor of the analysis and relative importance ranking of the KSFs were limited due to the absence of data.
OSC는 기획, 설계, 시공, 유지보수 등의 건설생산 전 과정에 걸친 공급망과 가치사슬의 한 유형으로 건설현장이 아닌 공장 등 제 3의 장소에서 제작한 후 현장으로 운반하여 설치 및 시공하므로써 최종 목적물을 생산하는 방식이다. 본 연구에서는 PC공법 및 RC공법을 적용한 공동주택 사례를 각각 1개에 대하여 공사비를 비교하였다. PC공법 적용(PC설계비 제외)의 경우 RC공법만 적용하는 경우에 비해 골조 단위물량(m3)당 골조공사비가 약 70% 내외로 증가(RC 공종 합계 기준 50%)함을 도출하였다. PC공법 적용 사례 전체 골조 공사비 중 PC비중이 90.2%로 'PC제작비'가 54.8%, 'PC조립' 28.5%, '운반'이 6.89%를 차지하여, PC제작 및 조립 부문에서 비용 절감 노력이 필요할 것으로 판단하였다. 또한, 비용과 편익을 함께 고려할 수 있는 의사결정 프레임워크 초안을 구축하였다. 편익의 경우 OSC 기술적 장점이 반영된 공사기간, 하자보수, 재해발생, 에너지효율, 소음/분진/폐기물, 온실가스 배출 지표를 제시하였다. OSC기반 PC 공동주택 도입 의사결정을 지원하기 위한 적용 효과 근거를 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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