지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 1,000 - 1,003 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
This paper addresses a new intelligent information technology designed for automated manufacturing diagnostics and maintenance decision support. This new solution, Factory EKG Technology (F-EKG), can help manufacturing enterprises to trace and record minimal motions in their automated machinery processes, detect process variation in real time, and provide early warnings to conduct preventive maintenance before failures actually occur. The technology fills the gap in the current diagnostics and fault detection tools heavily based upon sensing technology, rather that it digitizes existing PLC information to the rhythm of machine processes, which is enables faster detection of process behavior changes. We demonstrate the effectiveness of F-EKG with the real industrial applications.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Automated Motion Tracing
3. Case Studies of Injector Press Process
4. Conclusion
Reference
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
제어기 성능에 따른 로봇 모션 제어 성능 비교
추성원
,
남경태
,
이승준
외 2명
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2016
.05
릴레이 스위칭기법을 이용한 원격 전기회로 실험실의 구현
최관순
,
김동식
,
임종식
외 4명
한국정보기술학회논문지
2016
.05
기계 제어를 위한 모션시스템 입출력에 대한 동적 특성 연구
현성훈
,
김동연
,
박장환
전자공학회논문지
2015
.12
Bass확산모형과 특허정보를 이용한 한국형 오픈소스 모션플랫폼의 기술수요예측
권순동
,
이승률
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2015
.11
무선 센서 네트워크를 이용한 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템 설계 및 구현
임은천
,
신창선
,
심춘보
한국컴퓨터정보학회논문지
2007
.07
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-500-002696006