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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 왕지남
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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조선업은 ETO에 의한 복잡한 조립 형태를 이루고 있고 최종 조립 공정 이전에 생산해야 하는 반제품이 다양할 뿐만 아니라 생산 공정에서의 변화가 다양하고 복잡하다. 또한 이미 생산된 블록의 정보를 Database에 저장하여 이를 통해 앞으로 생산할 블록의 데이터를 예측하는 경우가 빈번하다. 따라서 효율적인 선박생산을 위해 DB에서의 정보관리를 기반으로 한 일정관리를 해야 한다. 더욱이 현대 사회의 제조업에서는 생산정보기술과 자동화기반기술 및 컴퓨터기술 등의 생산지원기술이 급속히 발전하고 있기 때문에 국내의 조선업이 지속적인 경쟁력 우위를 확보하고 생산성을 향상시키기 위해서는 생산관리기술 및 생산기술 등의 생산지원과 관련된 기술력을 보다 강화해야 할 필요성이 대두된다. 또한 조선 산업의 특징인 주문 설계 생산방식은 설계 및 생산과정에서 주문자의 요구에 따라 정보가 변화되는 부분이 많기 때문에 계획 및 생산 전반에 걸쳐 정보의 효율적 관리와 빠른 처리가 핵심이 된다.
이에 본 연구는 조립 생산 일정계획 업무에서의 원활한 작업 수행 및 지원을 위한 효율적인 Multi Layer Node를 제시하고 Database를 통해 이와 연동되는 사용자 기반 조선 산업 일정계획의 빠른 검색 및 저장 처리를 제시한다.
이에 본 연구는 조립 생산 일정계획 업무에서의 원활한 작업 수행 및 지원을 위한 효율적인 Multi Layer Node를 제시하고 Database를 통해 이와 연동되는 사용자 기반 조선 산업 일정계획의 빠른 검색 및 저장 처리를 제시한다.
목차
1장 서론1 절 연구 배경 및 목적2 절 연구범위 및 내용3 절 선박생산 계획의 절차 및 특징4 절 선행 연구5 절 연구의 구성2장 현행 DB와 중일정계획 시스템의 문제 및 ML-Node 개념1 절 현행 DB 시스템의 특징2 절 ML-Node 개념3 절 중일정계획의 개념4 절 검색과 저장의 문제점 및 개선방향3장 ML-Node의 특징 및 구현 방법1 절 노드간의 종속관계에 의한 데이터 필터링2 절 ML-Node의 빠른 데이터 검색과 저장3 절 공정 사이의 완충시간 표시 및 납기일 기준 정렬4장 ML-Node 설계 및 구현1 절 ML-Node의 적용 환경 및 ML-Node 구현2 절 ML-Node의 종속관계 및 Link정의3 절 ML-Node의 Data Table Search4 절 ML-Node의 Output 과 저장 및 정보 수정5 절 일정관리시스템에 ML-Node 적용6 절 ML-Node를 이용한 공정 및 정반 시뮬레이션5장 결론 및 향후연구참고문헌 (Bibliography)영문초록 (Abstract)
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