중소기업 제조 공정 혁신 기술 도입 활성화를 위한 디지털 트윈 기술 적용 - 협동 로봇 적용 사례 -

이수철; 최상수; 유태종

doi:10.7315/CDE.2022.500

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수철 (상명대학교) 최상수 (아이지아이 코리아) 유태종 (상명대학교)

저널정보: (사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제4호

발행연도: 2022.12

수록면: 500 - 507 (8page)

DOI: 10.7315/CDE.2022.500

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This study is to provide a simulation environment by applying only the minimum technology based on digital twin and to provide an easier decision-making environment for SMEs to introduce the innovative manufacturing process. A framework that utilizes a combination of resource library, layout design, and simulation algorithm based on digital twin technology was proposed. In order to verify the applicability and limitations of the proposed methodology, a comparison of productivity performance indicators was performed when the manual process part was replaced with a collaborative robot in the high frequency heat treatment process for saw blade manufacturing.

#Collaborative robot #Digital twin #Simulation #Small and medium enterprise

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Woo, S.H. and Cho, Y.B., 2018, Major Technologies and Introduction of Smart Factory, Proceedings of the Korean Institute of Information and Communication Sciences Conference, Jeonju, Republic of Korea, pp.487-490, https://koreascience.kr/article/CFKO201821464986844.pdf Teulieres, M., Tilley, J., Bolz, L., Ludwig-Dehm, P.M. and Wagner, S., 2019, Industrial Robotics: Insights into the Sector’s Future Growth Dynamics, McKinsey & Company, https://www.mckinsey.com/industries/advanced-electronics/our-insights/ growth-dynamics-in-industrial-robotics Nam, Y., Lee, S., Lee, D., Im, S. and Noh, S., 2020, Digital Twin-based Application for Design of Human-Machine Collaborative Assembly Production Lines, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 46(1), pp.42-54, doi: 10.7232/JKIIE.2020.46.1.042

Jo, D.-S. and Kim, J.-W., 2018, A Survey on Characteristics and Application Domains of 3D factory Simulation Technology, The Journal of Information Systems, 27(4), pp.35-70, doi: 10.5859/KAIS.2018.27.4.35

Stevenson, W.J., 2017, Operations Management (12th edition), McGraw-Hill, https://www.mheducation.com/highered/product/operations-management-stevenson/M9781260238891.html

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