Rank 1


일감에 대해서 전반적으로 Scheduling 에 대한 Manual 을 주는 형식이다..


때에 따라서 Scheduling 이 일감의 객체가 주어지는 것이 적절하지 않을 때가 많은 것의 문제를 해결하는 방식이다...


이에 대해 적당한 先 조사행위에 의해 일감의 부류 및 분량을 추론하는 Module 에 의해서 Normalizing 이 가능하게 된다..


결과적으로는 일감의 소재지로부터 형세에 대한 보고를 받은 뒤 이로부터 산정모델을 이용해 일감의 부류 및 분량을 제시해주는 방식이다. 


이에 의해서 일감의 객체가 적절하지 못한 경우에 대해 Scheduling 의 영역 하에서 Normalizing 을 시켜주는 것이다...



Rank 2


일감에 가해지는 행위에 대한 형세에 대해서는 Real-Time FeedBack 라인에 대한 부분이다. 


AI 기술 등을 이용하여 일감에 대한 행위형세의 객체에 대하여 Feed-Back 을 줄 수도 있다. 


그렇지만 일감에 대한 행위형세의 객체로부터 적절한 Sign 을 주는 Informing 이 일감처분의 Rhythm 에 대한 Normalizing 이 효과적인 것이 된다....


결과적으로는 작업반장에 대해서 Informing Sign 에 대해 CCTV 등에 의한 것으로부터 Real-Time Event-Viewer 에 의한 Signaling 이 되는 것이 된다.


왠만하면 작업반장도 짤리지 말아야 하니 비용절감에 의해서 작업반장을 살려주기 위해 Real-Time Event-Viewer 에 대한 방법을 사용하자..



Rank 3


일감에 가해지는 행위에 대한 형세에 대해서 Repeat 가 많은 경우에 대해 AI 에 의한 Robot 에 의해서 부분적으로 일감처리를 자동화하는 방식이다.... 


Cycle & Easy Repeat 에 대하여 Robot 에 의한 Computer Vision 을 사용하여 일감처리를 작업회귀 모형에 대해 대입하여 Auto 로 돌리는 방식인 것이다.


결과적으로는 작업회귀 모형이 만들어지는 것에 의해서 Robotics 에 의한 Smart-Factory 인 것.....


그렇지만 손을 봐야 하는 영역에 대해서는 Robotics 는 어렵다. 


Signal 에 따라 작업의 처분에 대한 Modulation 이 난잡하고 다른 방식이 필요로 하는 경우 Robotics 에 의존하는 경우는 거의 없을 것이다....


Cycle 에 대해서 미세적 비회귀적 처분작업에 대해서는 미세적인 Combo 처리가 필요로 하여 Robotics 는 너무 비싸며 Program 에 대해 Sensing Combo 가 필요로 한다..


Sensing Combo 로 부터의 Robotics 에 대해서는 미세오차 및 자본절약에 대해 적절하지 못하며 품질의 망가짐에 대해 보증이 어려워 작업자를 써야만 한다....




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