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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hong-Seok Park (울산대학교) Ngoc-Hien Tran (University of Transport and Communications, Hanoi)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.31 No.4
발행연도
2014.4
수록면
287 - 295 (9page)

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Smart manufacturing (SM) considered as a new trend of modern manufacturing helps to meet objectives associated with the productivity, quality, cost and competiveness. It is characterized by decentralized, distributed, networked compositions of autonomous systems. The model of SM is inherited from the organization of the living systems in biology and nature such as ant colony, school of fish, bee’s foraging behaviors, and so on. In which, the resources of the manufacturing system are considered as biological organisms, which are autonomous entities so that the manufacturing system has the advanced characteristics inspired from biology such as selfadaptation, self-diagnosis, and self-healing. To prove this concept, a cloud machining system is considered as research object in which internet of things and cloud computing are used to integrate, organize and allocate the machining resources. Artificial life tools are used for cooperation among autonomous elements in the cloud machining system.
#Smart manufacturing (스마트 매뉴팩처링) #Autonomy (자율화) #Cognitive agent (인지 에이전트) #Swarm intelligence (군집 지능) #Cloud machining (클라우드 머시닝)

목차

1. Introduction
2. Literature review
3. Core Technologies for Realizing Smart Manufacturing
4. Autonomous Manufacturing System
5. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Monostori, L. / 1998 / Management of changes and disturbances in manufacturing systems / Annual Reviews in Control 22:85~97 google schola Saadat, M. / 2008 / Changes and Disturbances in Manufacturing Systems: a Comparison of Emerging Concepts / Proc. of Automation Congress :555~560 google schola Park, H. S. / 2009 / A Concept of Cognitive Agent for Controlling a Manufacturing System / Proc. of the International Forum on Strategic Technology :95~100 google schola Leitao, P. / 2009 / Agent-based Distributed Manufacturing Control: A State-Of-The-Art Survey / Engineering Application of Artificial Intelligence 22(7):979~991 google schola Ueda, K. / 2000 / Reinforcement Learning Approaches to Biological Manufacturing Systems / Annals of the CIRP 49(1):343~346 google schola

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