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물류 관리 시스템 효율 향상을 위한 실시간 제어 기반 학습형 스마트 공장의 잡샵 설계

Title
물류 관리 시스템 효율 향상을 위한 실시간 제어 기반 학습형 스마트 공장의 잡샵 설계
Other Titles
Real-time Control Based Smart Learning Factory of Job-shop Designs for the Enhanced Efficiency of Logistics Management Systems
Author
김미진
Advisor(s)
엄석기
Issue Date
2019. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 연구는 4차 산업혁명에 있어서 주요 기술 중 하나인 스마트 공장에 대한 연구로써, 학습형 스마트 공장이라고 할 수 있는 스마트 공장의 테스트 베드 구축을 통해서 정보통신기술(Information Communication Technologies,ICT)기반 지능형 맞춤학습과 다양한 분야의 기술 융합으로 미래 산업현장에 전문 인력을 양성하기 위함에 그 의의를 두고 있다. 학습형 스마트 공장 구현에 있어서 다양한 분야가 있지만 본 연구는 물류 시스템 기반의 공장 구현을 하고 있다. 물류 4.0이라는 용어가 등장할 정도로 물류 시스템에 관한 개발과 연구는 다양하게 진행되고 있고 그에 따른 기술이 지속적으로 변화되고 있다. 본 연구는 물류 시스템과 스마트 공장 기술을 기반으로 학습의 관점에서 연구를 진행하였다. 또한 생산 시스템 및 생산 방식에 따른 공정의 이해를 통해 잡샵 설계로 스마트 공장을 구축하였다. 연구를 통해 물류 시스템과 잡샵 공정 설계에 최적화된 학습형 스마트 공장이 구축되었고, 물류 주문 관리와 위치 추적, 물류의 재고 관리와 수요 예측을 통한 데이터 실시간 수집 등 효율적인 물류 관리를 할 수 있는 학습형 스마트 공장 구축하였다. 또한 다양한 제어 변수가 어떤 역할을 하고, 이러한 변수를 통해서 어느 정도의 효율 향상을 가져왔는지 확인하였다.
This study is a study of smart factories, one of the major technologies in the fourth industrial revolution, which aims to cultivate expert personnel at future industrial sites through ICT-based intelligent customized learning and convergence of technologies in various fields through the construction of test beds for smart factories, which can be called learning-type smart factories. There are various areas in the implementation of learning smart factories, but this study has a logistics system-based factory implementation. The development and research of logistics systems is being carried out in such a diverse manner that the term logistics 4.0 has emerged and the resulting technology is constantly changing. Based on the logistics system and smart factory technology, this study was conducted from a learning perspective. In addition, smart factories were built with Job-shop design through understanding processes according to production system and production method. Through the study, a learning smart factory was built optimized for logistics system and Job-shop process design, and a learning smart factory was built to manage logistics orders, trace locations, inventory management of logistics and real-time data collection through demand prediction, etc. We also identified the role of various control variables and how much efficiency they have improved through them.
URI
http://dcollection.hanyang.ac.kr/common/orgView/000000110084http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109459
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GRADUATE SCHOOL OF ENGINEERING[S](공학대학원) > MECHANICAL AND PLANT ENGINEERING(기계ㆍ플랜트공학과) > Theses (Master)
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