$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

MES 효율 향상을 위한 참조정보 일괄 적용 모델
Reference Information Batch Application Model for Improving the Efficiency of MES 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.10, 2021년, pp.71 - 79  

박상혁 (공주대학교 컴퓨터공학과) ,  박구락 (공주대학교 컴퓨터공학부) ,  김동현 (나사렛학교 IT인공지능학부) ,  정경록 (공주대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

제조업 분야에서는 경쟁력 강화를 위하여 다품종 생산으로의 전환이 이루어지고 있으며, 하이브리드 제조기술이 증가하고 있다. 특히 제조실행시스템ERP 등의 도입을 통하여 생산 품질 향상에 많은 노력을 기울이고 있기에, 신속하고 효과적인 관리를 위한 MES 운영이 필요하다. MES는 제품 생산과 관련된 모든 단계를 관리하면서, 생산 활동에 비효율적인 부분은 개선하고, 공정 변경의 경우에 시스템에 변경 사항을 반영해야 한다. 그러나 대부분의 MES는 시스템 관리자를 통하여 수동적이고, 반복적으로 비효율적인 작업을 계속 하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 생산과 관련된 요구사항을 시스템 관리자가 특정 라인의 장비에 대한 참조 정보를, 다른 라인의 동일한 장비에도 일괄 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 참조 정보의 일괄 적용과 선택 적용의 구분으로 생산 라인에 대한 유연한 대처가 가능할 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the manufacturing industry, there is a transition to multi-item production for reinforcement of competitiveness. Therefore, the hybrid manufacturing technology is increasing. Especially, many efforts in production quality improvement are made through the adoption of the manufacturing execution sy...

주제어

표/그림 (13)

참고문헌 (15)

  1. J. S. Han. (2020). MES system based on real-time process capability management. Journal of the Korea Society of Computer and Information, 25(22), 115-122. DOI : 10.9708/jksci.2020.25.11.115 

  2. A. Caggiano, T. Segreto & R. Teti. (2016). Cloud manufacturing framework for smart monitoring of machining. Procedia Cirp, 55, 248-253. DOI : 10.1016/j.procir.2016.08.049 

  3. R. Gao, L. Wang, R. Teti, D. Dornfeld, S. Kumara, M. Mori & M. Helu. (2015). Cloud-enabled prognosis for manufacturing. CIRP annals, 64(2), 749-772. DOI : 10.1016/j.cirp.2015.05.011 

  4. L. Changhong & R. Y. Zhong. (2017). Internet of Things for Manufacturing in the Context of Industry 4.0. Transdisciplinary Engineering: A Paradigm Shift, 1013-1022. DOI : 10.3233/978-1-61499-779-5-1013 

  5. X. Qiu, H. Luo, G. Xu, R. Zhong & G. Q. Huang. (2015). Physical assets and service sharing for IoT-enabled Supply Hub in Industrial Park (SHIP). International Journal of Production Economics, 159, 4-15. DOI : 10.1016/j.ijpe.2014.09.001 

  6. T. S. Qu et al. (2014). Internet- of-Things-Enabled Smart Production et al. Logistics Execution System Based on Cloud Manufacturing. ASME 2014 International Manufacturing Science and Engineering Conference collocated with the JSME 2014 International Conference on Materials and Processing and the 42nd North American Manufacturing Research Conference, American Society of Mechanical Engineers DOI : 10.1115/MSEC2014-4194 

  7. S. Iarovyi, W. M. Mohammed, A. Lobov, B. R. Ferrer & J. L. M. Lastra. (2016). Cyber-physical systems for open-knowledge-driven manufacturing execution systems. Proceedings of the IEEE, 104(5), 1142-1154. DOI : 10.1109/JPROC.2015.2509498. 

  8. M. Naedele, H. M. Chen, R. Kazman, Y. Cai, L. Xiao & C. V. Silva. (2015). Manufacturing execution systems: A vision for managing software development. Journal of systems and Software, 101, 59-68. DOI : 10.1016/j.jss.2014.11.015. 

  9. B. Saenz de Ugarte, A. Artiba & R. Pellerin. (2009). Manufacturing execution system-a literature review. Production planning and control, 20(6), 525-539. DOI : 10.1080/09537280902938613. 

  10. K. Damian & K. Pawel. (2016). Bottom-up approach for developing a tailor-made manufacturing execution system. 2016 11th France-Japan & 9th Europe-Asia Congress on Mechatronics(MECATRONICS)/ 17th International Conference on Research and Education in Mechatronics (REM), IEEE, 236-231. DOI : 10.1109/MECATRONICS.2016.7547148 

  11. B. W. Jeon, J. Um, S. C. Yoon, S. H & S. Suk-Hwan. (2017). An architecture design for smart manufacturing execution system. Computer-aided design and applications, 14(4), 472-485. DOI : 10.1080/16864360.2016.1257189 

  12. H. Meyer, F. Franz & T. Klaus. (2009). Manufacturing Execution Systems (MES): Optimal Design Planning, and Deployment. McGraw Hill Professional. 

  13. L. Gaxiola, M. D. J. Ramirez, G. Jimenez & A. Molina. (2003). Proposal of holonic manufacturing execution systems based on web service technologies for Mexican SMEs. In International Conference on Industrial Applications of Holonic and Multi-Agent Systems, Springer, Berlin, Heidelberg, 156-166. 

  14. A. Kozminski. (2012). Windows Presentation Foundation (WPF) technology meets the challenges of operator interface design in automatic test systems. In 2012 IEEE AUTOTESTCON Proceedings, IEEE, 80-83. DOI : 10.1109/AUTEST.2012.6334585. 

  15. C. Petzold. (2007). 3d programming for windows®: three-dimensional graphics programming for the windows presentation foundation. Microsoft Press. USA. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로