Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 박경준 | - |
dc.contributor.author | Jihwan Lee | - |
dc.date.accessioned | 2020-06-22T16:03:35Z | - |
dc.date.available | 2020-06-22T16:03:35Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://dgist.dcollection.net/common/orgView/200000286760 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/12018 | - |
dc.description | 생산 시스템 공학, 데이터 전처리, 모델링, 병목 분석, 생산성 향상 | - |
dc.description.abstract | In this paper, we suggest data preprocessing method to model production system and analyze a performance of a serial line having identical machines that work in turn. A four type of data for modeling are defined and several data preprocessing algorithms based on defined data have been developed to calculate cycletime, downtime and buffer capacity. it is shown that there are the five kind of different production type which has different cycle-time distribution and production type 3 occupies more than half of total productivity. we confirmed that this line can also be applied to modeling based on aggregation method in production system engineering by analyzing production rate, blockage and starvation through the simulation. Finally, an asynchronous exponential model is used for modeling of production system, and an estimation of throughput is obtained from model. The difference with actual TP for product type 3 was about 7.74% which is typically acceptable error. For a bottleneck identification using arrow method with calculated parameter, the bottleneck machine of production type 3 is identified as m18. Finally, two kinds of improvements method are suggested through the bottleneck mitigation. | - |
dc.description.statementofresponsibility | prohibition | - |
dc.description.tableofcontents | I. Introduction 10 II. Data definition required for modeling 11 III. Line description 12 IV. System modeling 14 4.1 Structure modeling 14 4.2 Data process 15 4.3 Identical machine analysis 20 4.3.1 Parameter error in two machine line 20 4.3.2 Parameter error in six machine line 22 V. Parameter identification and performance analysis 24 5.1 Parameter identification 24 5.2 Performance analysis 26 VI. Conclusions 31 |
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dc.format.extent | 32 | - |
dc.language | eng | - |
dc.publisher | DGIST | - |
dc.title | Data-driven modeling and performance analysis of production system : A case study of the auto lever production line | - |
dc.title.alternative | 데이터 기반 생산시스템 모델링 및 성능 분석 : 신형 오토 레버 생산라인 사례 연구 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.identifier.doi | 10.22677/Theses.200000286760 | - |
dc.description.alternativeAbstract | 본 논문은 생산 시스템 공학 이론과 공장에서 얻어진 데이터를 기반으로, 신형 오토 레버 생산공장 라인을 모델링하여 생산성을 분석한 논문이다. 모델링에 필요한 파라미터인 평균 가동 시간과 평균 고장 시간을 구하기 위해 가동시간 추출 알고리즘, 제품 타입 구분 알고리즘, 버퍼 크기 측정 알고리즘을 개발하여 4 달 간의 데이터를 처리한 후 필요한 파라미터를 계산하였다. 또한, 동일한 기계가 연속 배치된 생산 라인에서의 Starvation 과 Blockage, 그리고 Production rate error 를 분석하기 위해 single-job line 과 identical-job line 에서의 차이를 시뮬레이션을 통해 통계적으로 오차가 거의 없음을 확인하였다. 위의 결과를 기반으로, 각 기계의 평균 가동 시간과 평균 고장 시간이 지수 분포를 나타내는 생산 라인으로 모델링 하였다. 모델링 결과, 실제 TP 와 추정 TP 의 차이가 약 7.74% 정도 발생하여 추정 값이 허용 가능한 오차 범위 안에 있음을 확인하였다. 또한 Arrow method 방법을 통해 생산 라인의 주요 병목 기계를 분석하여 m18 이 병목 기계임을 확인하였고 두 가지 병목 개선 방법이 제안되었다. 특히 병목 기계의 cycle-time 을 줄이는 방법이 병목 버퍼를 개선하는 것보다 큰 TP 개선 증가율을 보여주었고, loading time 을 기존에서 1.45 초를 줄였을 때 TP 가 최대 7% 증가함을 확인하였다. | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.department | Information and Communication Engineering | - |
dc.contributor.coadvisor | Yongsoon Eun | - |
dc.date.awarded | 2020-02 | - |
dc.publisher.location | Daegu | - |
dc.description.database | dCollection | - |
dc.citation | XT.IM 이78 202002 | - |
dc.date.accepted | 2020-01-20 | - |
dc.contributor.alternativeDepartment | 정보통신융합전공 | - |
dc.embargo.liftdate | 2023-01-01 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Lee, Jihwan | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Park, Kyung-Joon | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Eun, Yongsoon | - |
dc.contributor.alternativeName | 은용순 | - |
dc.contributor.alternativeName | Kyung-Joon Park | - |
dc.contributor.alternativeName | 이지환 | - |
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