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[국내논문] 제조 데이터 가시화를 위한 모바일 대시보드 시스템 개발
Development of Mobile Dashboard System for Manufacturing Data Visualization 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.31 no.4, 2014년, pp.311 - 317  

조현제 (한국생산기술연구원 생산자동화연구실용화그룹) ,  김철 (한국생산기술연구원 생산자동화연구실용화그룹) ,  조용주 (한국생산기술연구원 생산자동화연구실용화그룹)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As products have been more complex and customer's demands of personalized products are increasing, manufacturing system has been changed from mass production to mass customization production that makes small quantity but different kinds of product. In addition, it becomes important that manufacturer...

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문제 정의

  • 본 논문에서 생산시스템에 대한 자율화를 구축하기 이전에 필요한 요소인, 생산현장을 이해하고 현황을 파악할 수 있도록 지원할 수 있는 제조데이터 가시화 시스템을 제시하였다. 제안된 시스템이 현장에 적용됨으로써, 모바일 환경을 기반으로 시간과 공간에 구애 받지 않고 현장의 정보를 확인할 수 있게 되어 현장의 문제를 신속하게 파악하고 대처할 수 있는 인프라 구축이 가능해졌다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제조과정에서의 환경적인 불확실성이란? Ho2는 제조과정에서의 불확실성을 환경적인 불확실성과 시스템적인 불확실성으로 구분하였다. 여기서 환경적인 불확실성은 고객의 요구나 공급에 대한 불확실성 같은 제조 외적인 요소들을 포함하고, 시스템적인 불확실성은 수율, 납기와 같은 불확실성을 의미한다. 따라서 기업 입장에서는 통제 불가능한 외적인 요소보다는 시스템적인 불확실성을 줄임으로써 생산성을 높일 수 있는 방법을 모색하는 것이 효율적이다.
시스템적인 불확실성과 관련된 내부 요소들에 대한 정보를 수집하고 활용하는 것을 위해 만족되어야 하는 것은? 이를 위해서는 시스템적인 불확실성과 관련된 내부 요소들에 대한 정보를 수집하고 활용하는 것이 필수적인데, 여기서 크게 세가지 요소가 만족되어야 한다. 첫째는 실시간으로 생산 현장의 데이터를 수집하여 모니터링 할 수 있어야 하고, 둘째는, 데이터로부터 필요한 정보를 추출할 수 있어야 한다. 마지막으로, 추출된 정보를 비즈니스 단계에서 적재적소에 활용하여 제조 전략을 수립하고 현장을 제어할 수 있는 요소로 활용할 수 있어야 한다.
제조과정에서의 불확실성은 어떻게 나눌 수 있는가? Ho2는 제조과정에서의 불확실성을 환경적인 불확실성과 시스템적인 불확실성으로 구분하였다. 여기서 환경적인 불확실성은 고객의 요구나 공급에 대한 불확실성 같은 제조 외적인 요소들을 포함하고, 시스템적인 불확실성은 수율, 납기와 같은 불확실성을 의미한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Linke, B., Huang, Y. -C., and Dornfeld, D., "Establishing Greener Products and Manufacturing Processes," Int. J. Precis. Eng. Manuf., Vol. 13, No. 7, pp. 1029-1036, 2012. 

  2. Ho, C. -J., "Evaluating the Impact of Operating Environments on MRP System Nervousness," Int. J. Prod. Res., Vol. 27, No. 7, pp. 1115-1135, 1989. 

  3. Kletti, J., "Manufacturing Execution System - MES," Springer, 1st Ed., pp. 13-29, 2012. 

  4. Hwang, Y. -D., "The Practices of Integrating Manufacturing Execution Systems and Six Sigma Methodology," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 31, No. 1- 2, pp. 145-154, 2006. 

  5. MESA International, "MES Explained: A High Level Vision," 1997. 

  6. Jo, H., Cho, Y., Kim, C., and Choi, S., "Configuration MES and The Application Methodology," Proc. of KSPE Autumn Conference, pp. 507-508, 2012. 

  7. Lee, G. -B., "Suggestions for Implementation of the Digital Factory-Based Extended Manufacturing Execution System," J. Korean Soc. Precis. Eng., Vol. 26, No. 1, pp. 17-23, 2009. 

  8. Smith, A., "From EMI to Operations Intelligence, Part 1: Business Leaders Seek Key Performance Drivers," AMR Research, 2008. 

  9. Unver, H. O., "An ISA-95-based Manufacturing Intelligence System in Support of Lean Initiatives," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 65, pp. 853-866, 2013. 

  10. Chien, C. -F., Chen, Y. -J., and Peng, J. -T., "Manufacturing Intelligence for Semiconductor Demand Forecast Based on Technology Diffusion and Product Life Cycle," International Journal of Production Economics, Vol. 128, pp. 496-509, 2010. 

  11. Kuo, C. -J., Chien, C. -F., and Chen, J. -D., "Manufacturing Intelligence to Exploit the Value of Production and Tool Data to Reduce Cycle Time," IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Vol. 8, No. 1, pp. 103-111, 2011. 

  12. Venables, W. N., Smith, D. M., and R. C. Team, "An Introduction to R," the R Core Team, 2003. 

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