• 제목/요약/키워드: 불량률

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불량타이어 장착률 33.1%는 과거 4년의 최저

  • 대한타이어공업협회
    • 타이어
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    • 통권48호
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    • pp.38-40
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    • 1973
  • (사)일본자동차타이어협회로부터 요즈음 1972년도의 타이어 점검결과의 집계가 발표됐다. 72년도의 타이어 점검은 년간을 통해서 92회에나 달해 점검차량수도 1만대을 돌파했다. 동점검결과에 의하면 불량타이어의 장착률은 33.1%로서 과거 4년간중 최저를 기록했으나 불량타이어 장착의 내역으로는 타이어구의 과마모가 50.2%로서 거꾸로 과거 4년의 최고를 기록하고 있는 점에 주목이 된다. 그리고 집계결과는 다음과 같다.

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머신비전을 이용한 자동차부품 자동검사/계측 시스템

  • 정원;박석환;임경수;박종락
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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    • pp.489-501
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    • 1997
  • 국내에서 생산되는 자동차부품이 국제적으로 경쟁력을 갖춘 제품이 되기 위해서는 불량률이 적어도 100 ppm 이하가 되어야 한다. 본 연구의 목적은 검사와 계측이 동시에 필요한 자동차 부품 제조 공정에 불량률 최소화 달성을 위한 산업체의 필요에 맞도록 머신비전을 이용하여 검사/계측 자동화시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 생산부품을 전수검사하고 불량품을 100% 발견하는 것은 물론 데이터를 통계적으로 분석하여 이상원인이나 공정의 변화가 있을 때 이를 빨리 발견하여 많은 불합격품이 만들어지기 전에 공정을 조사하고 수정할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 하였다. 이는 정확한 최신 데이터로 신속한 경향관리가 가능하도록 하는 것이며, 품질의 예방관리를 실현하는 것이다. 털 논문에서는 구체적 응용사례로서 자동차 Door inner panel의 프레스 공정에 대한 검사/계측시스템을 예시하였다.

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이변량 영과잉-포아송모형에서 변화시점에 관한 추론 (Inferences for the Changepoint in Bivariate Zero-Inflated Poisson Model)

  • 김경무
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권2호
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    • pp.319-327
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    • 1999
  • 영과잉-포아송분포는 여러 형태의 불량률을 줄이는 생산공정과정에서 유용하게 이용되어 왔다. 또한 생산공정과정 중 미지의 변화시점 이후 불량률의 변화가 있는지를 알아보는 것은 흥미 있는 일이고 연구된바있다. 만약 불량품들이 서로 두가지 다른 형태의 규격에 의해 발생되었다면, 이는 일변량이 아닌 이변량 영과잉-포아송 분포를 이용해야 할 것이다. 본 논문은 이변량 영과잉-포아송모형에서 어느 미지의 시점 이후 분포의 변화가 있는지를 우도비 검정을 통해 알아본다. 또한 변화가 있다면 변화시점과 그리고 여러 형태의 모수들에 대한 점추정량을 알아보려 한다.

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하수관거 침투수/유입수(I/I)와 불량률과의 상관성 분석 (Analysis on Correlation between Infiltration/Inflow and Defective Rate in Sewer)

  • 최승철;권영성;임재명
    • 상하수도학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.221-227
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    • 2005
  • This study has suggested the base data for decision of maintenance ranking and estimation of maintenance effect in the maintenance project of sewers as based on investigation of the defective rate in the sewer through Infiltration/Inflow(I/I) and CCTV analysis. It also analyzed the correlation between I/I and defective rate of sewer. As the result of this study, (1) Defective items of sewer was found out one item each 12.97m with an average. (2) By regression analysis, I/I has high correlation with defective rate of sewer like that $R^2$ is 0.7806. (3) The first thing in the item with bad influence on the I/I was joint badness and secondary was cross connection.