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Reference Information Batch Application Model for Improving the Efficiency of MES

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MES 효율 향상을 위한 참조정보 일괄 적용 모델

Sang-Hyock Park, Koo-Rack Park, Dong-Hyun Kim, Koung-Rock Chung

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초록

영어

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 system and ERP, so it is necessary to operate MES for prompt and effective management. MES should improve ineffective parts in production activities while managing all stages related to production of products. If there is change in the process, the changed items should be reflected to the system. However, most manufacturing execution systems are operated passively and repetitively by system administrators. This study presents a model that system administrators can comprehensively apply reference information about production related requirements on specific line’s equipment to the same equipment of other lines. The flexible response for application to production lines is possible thanks to the division of blanket application and selective application of reference information through proposed model.

한국어

제조업 분야에서는 경쟁력 강화를 위하여 다품종 생산으로의 전환이 이루어지고 있으며, 하이브리드 제조 기술이 증가하고 있다. 특히 제조실행시스템과 ERP 등의 도입을 통하여 생산 품질 향상에 많은 노력을 기울이고 있기에, 신속하고 효과적인 관리를 위한 MES 운영이 필요하다. MES는 제품 생산과 관련된 모든 단계를 관리하면 서, 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.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Related Researches
2.1 Manufacturing Execution System
2.2 WPF
3. Proposed Model
4. Evaluation of Use of the Proposed Model
5. Conclusion
REFERENCES

저자정보

  • Sang-Hyock Park 박상혁. Ph.D. Student, Dept. of Computer Engineering, Kongju National University
  • Koo-Rack Park 박구락. Professor, Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University
  • Dong-Hyun Kim 김동현. Professor, Dept. of IT Artificial Intelligence, Korea Nazarene University
  • Koung-Rock Chung 정경록. Ph.D. Student, Dept. of Computer Engineering, Kongju National University

참고문헌

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