Productivity Analysis of Identical Processing Machines by Serial Arrangement

Abstract

The development of the industry has led to diversification of products, and in order to satisfy the needs of consumers, a manufacturing system is necessary in the modern industry. The manufacturing system has been developed due to the industrial revolution and is becoming networked and intelligent as Industry 4.0 is initiated. In Industry 4.0, the manufacturing system that constitutes the Cyber-Physical Systems (CPS) is called a smart factory, which can satisfy the needs of individual consumers and diversify the products produced. The production line, which is a basic element in the smart factory consisting of various and advanced technologies such as big data, cloud systems, and digital twins, is researched based on the collected data, which helps companies to win orders. Research on production lines has been studied in the manufacturing field for decades through model-based analysis. In this thesis, research on production efficiency was conducted through model-based analysis of the production line based on the collected data.

In general, there are parallel and serial production lines with buffers on the production line. Research is constantly being conducted to construct a production line and increase production efficiency by utilizing the strengths and weaknesses of each line. In this study, we tried to approach practical problems. In order to increase the production efficiency for the entire production line, partial processes were modeled, and the production efficiency in parallel and serial production lines was compared and analyzed. The serial production line was divided into production lines with two operating rules, and simulations were conducted, and all results obtained through this were quantified. The quantified result will be a guideline that can be used in the field.

The most important indicator in the production system is the production rate. Production rate is not only an important tool to measure the performance of a production line, but it is also an essential factor used in the actual industry. Many studies are constantly being conducted to increase production efficiency, and this thesis also devised a method to increase production efficiency. The process required for product production and the time required for the process is variously distributed. This thesis deals with the part that takes a relatively long process out of the entire process, which is a factor that hinders the increase in production efficiency, and as a solution to this, two or more machines are arranged consecutively so as not to have the effect of decreasing production efficiency. The simulation was performed on various conditions, and all of the generated data were quantified. The quantified data and the results of the production line consisting of one machine were compared and analyzed.|산업의 발달로 제품의 다양화가 이루어졌고, 소비자의 욕구를 충족시키기 위해 현대 산업에서는 제조 시스템이 절대적으로 필요하다. 제조 시스템은 산업혁명으로 인해 발전되어 왔고 Industry 4.0이 발의됨에 따라 네트워크화, 지능화되고 있다. Industry 4.0에서 사이버 물리 시스템 (CPS)을 구성하고 있는 제조 시스템은 스마트 팩토리라고 불리는데, 이것은 개인 소비자의 욕구를 충족시켜주고, 생산되는 물품을 다양화할 수 있다. 다양하고 발전되는 기술인 빅 데이터, 클라우드 시스템, 디지털 트윈 등으로 구성되는 스마트 팩토리에서 기본적인 요소가 되는 생산 라인은 수집되는 데이터를 기반으로 연구가 진행되며 이것은 기업의 수주활동에 도움을 준다. 생산 라인에 대한 연구는 모델 기반 분석을 통해 수십 년 동안 제조 분야에서 연구되어 왔다. 본 학위 논문에서는 수집되는 데이터 기반으로 생산라인의 모델 기반 분석을 통해 생산 효율에 대한 연구를 진행하였다.

일반적으로 생산 라인에는 버퍼가 있는 병렬과 직렬 생산라인이 존재한다. 각 라인이 가지고 있는 장단점을 활용해 생산 라인을 구성하고 생산 효율을 높이기 위한 연구가 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실질적인 문제에 다가가고자 노력하였다. 전체 생산라인에 대한 생산 효율을 높이기 위해 부분 공정을 모델링 하고 병렬 생산라인과 직렬 생산라인에서의 생산 효율에 대해 비교 분석하였다. 직렬 생산라인은 두 가지 운용법칙을 가지는 생산라인으로 나누어 시뮬레이션을 진행하였고 이를 통해 나온 결과들은 모두 정량화 하였다. 정량화된 결과는 현장에서 쓰일 수 있는 가이드라인이 될 것이다.

생산 시스템에서 가장 중요한 지표는 생산율이다. 생산율은 생산 라인의 성능을 측정하는 중요한 도구일 뿐만 아니라 실제 산업에서도 사용되는 필수요소이다. 생산 효율을 높이기 위해 많은 연구가 끊임없이 이루어지고 있으며, 본 논문에서도 생산 효율을 높이는 방법을 고안했다. 제품 생산에 필요한 공정과 공정에 소요되는 시간은 다양하게 분포되어있다. 본 논문에서는 생산 효율 증대에 방해되는 요소인 전체 공정 중 비교적 공정이 오래 걸리는 부분에 대해 다루며 이에 대한 해결책으로 두 대 이상의 머신을 연속적으로 배치해 생산 효율이 감소하는 영향을 주지 않도록 설계한다. 다양한 조건들을 전제로 시뮬레이션을 진행하였으며 생성된 데이터는 모두 정량화하였다. 정량화된 데이터와 하나의 머신으로 구성된 생산라인의 결과를 비교 분석하였다.