본 연구는 떡류의 HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point)시스템 적용을 위한 목적으로 하였다. 떡의 주원료, 작업장 시설과 작업자 등에 대하여, 2012년 9월 12일~2013년 2월 13일까지 서울시 용산구 서계동 소재에 있는 KB 업체에서 제공받았다. 제조공정도는 일반적인 떡류 제조업체의 제조공정을 참고로 작성하였다. 제조공정도는 원료 농산물(맵쌀, 찹쌀, 팥 등), 부재료, 용수와 포장재료의 입고, 보관, 계량, 세척, 불림, 분쇄, 체선별, 혼합, 시루작업, 증자, 내포장, 금속검출, 외포장, 보관 및 출하공정으로 Fig. 1과 같이 작성하였다. 원료농산물의 미생물학적 위해요소 분석결과는 Table 1과 같다. 본 연구결과 떡의 원재료와 제품의 위해미생물검사 결과는 안전하나 제조환경과 작업자의 미생물검사 결과 체계적인 세척 및 소독을 실시하여 미생물학적 위해를 감소시키고 작업자 위생교육 등을 통하여 개인위생개념 향상과 작업장 내 공기중의 미생물 관리가 함께 이루어져야 할 것으로 여겨진다.
연구목적: 이 연구는 노동부의 보건진단 명령에 의해 유리섬유 강화플라스틱(FRP)을 이용한 이중벽 탱크 제조 사업장의 적층 공정 근로자들을 대상으로 스티렌 노출 특성을 평가하기 위해 수행되었다. 연구방법: 스티렌의 주요발생원 파악을 위해 불포화 폴리에스테르 수지(UPR), 경화제, 조색제, 세척액 등의 원료 내 스티렌 함유량을 가스크로마토그래피 질량분석기(GC-MS)를 이용하여 분석하였다. FRP 적층 공정에 근무하는 작업자들을 대상으로 NIOSH 1501 공정시험법에 의해 공기 중 스티렌 노출 농도에 대한 개인노출 평가를 실시하였고, 생물학적 노출 지표로 뇨 중 만델릭산을 채취한 후 고성능액체크로마토그래피(HPLC)로 분석하였다. 또한 각 직무 특성과 단위작업 중심으로 스티렌에 대한 단시간 노출평가를 수행하였다. 연구결과: 스티렌의 함유량이 가장 많은 주요 원료는 중량비율로37%의 스티렌이 함유된 UPR이었다. 적층 공정의 FRP분무 작업자와 보조 작업자들 모두 스티렌의 8시간 가중평균 노출기준(20 ppm)을 초과하였다. 단시간 노출평가 결과 FRP분무 작업자의 경우 45.9 ppm에서 86.1 ppm 수준으로 FRP를 사용하지 않는 작업보다 통계적으로 유의하게 높은 수준이었다(P<0.01). 가장 높은 수준의 스티렌에 노출되는 단위작업은 FRP를 이용하여 1차 코팅 하는 작업으로 특별한 관리가 필요하였다. 결론: 보건진단을 위해 실시한 이중벽 탱크 제조 사업장의FRP 적층 공정 작업자의 스티렌 노출수준은 노출기준을 초과할 정도로 높은 수준이었다. 그러나 탱크를 천장에 매달고 돌리면서 적층작업을 수행하기 때문에 적절한 국소환기 시스템을 구축하는데 어려움이 있다. 따라서 적절한 방독마스크 착용으로 스티렌 노출 예방이 필요하였다.
최초의 산업용 로봇이 개발된 이래 산업 자동화의 중심에는 산업용 로봇이 있었으며 현대의 풍요로운 산업화는 자동화 장비를 통한 대량생산에 힘입은 바 크다. 산업용 로봇은 현재까지도 제조 산업에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있으며 그 중요도는 점점 커질 것으로 예상된다. 현재의 산업용 로봇은 과거에 비해서 정밀도, 강성, 내구성측면에서 많은 발전을 이루었다. 그러나 그 외형의 측면에서는 큰 변화가 없었으며, 아직도 대부분의 사업장에서는 하나의 팔을 가진 로봇이 이용되고 있다. 이러한 하나의 팔을 가진 전통적인 싱글 암 로봇은 작업자가 두 손을 가지고 작업하는 작업장에서는 적용하기 곤란하며, 이는 산업용 로봇의 적용 범위를 제한하는 주된 이유 중의 하나임이 분명하다. 전자제품, 기계부품의 조립작업을 위해서는 인간과 같이 양팔을 가진 형태의 로봇시스템이 매우 효과적이며, 이러한 이유로 해외의 선진사를 중심으로 양팔을 가지는 제조용 로봇의 개발이 이루어지고 있다. 현재 시점에서는 상용화된 양팔로봇시스템은 소수에 불과하며, 기능적인 측면에서는 단순한 형태의 작업만이 가능하다. 그러나 기구학적 구성에 있어서 기존의 로봇과 달리 양팔구조를 가지고 있기 때문에 향후 매우 발단된 형태로 인간과 유사한 양팔 협조 작업을 수행하는 산업용 양팔로봇이 개발될 것으로 생각된다. 본 문헌에서는 현재의 제조용 양팔로봇 연구 동향을 간략히 설명하고, 한국기계연구원의 제조용 양팔로봇 시스템에 관련된 연구 내용을 소개하고자 한다.
독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화하는 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 제조의 복잡성이 증가하여도 작업자에게 전달되는 정보를 높여 생산을 극대화시키기 위해 증강현실 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 빈번하게 발생되는 미비한 문제를 해결하기 위해 증강현실 기술을 이용하여 작업자에게 개인별 교육 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 공정별 업무와 작업자 정보를 융합하여 개인별 교육 정보를 생성하여 태블릿의 영상을 통해 정보를 제공하는 것이다. 이러한 방법을 사용할 경우 직원들의 지속적인 교육을 통해 빈번하게 발생되는 미비한 문제를 해결함으로서 제조 산업의 생산 품질을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 작업자와 객체들이 서로 혼재되어 있는 제조 현장에서 Mask R-CNN을 이용해 객체들을 탐지한 후 이를 Dense-Net을 통해 객체 형상을 자동으로 추출하는 기술을 담고 있다. 이는 맞춤형 공장 데이터 세트를 기반으로 하며, 대상이 되는 객체는 작업자, 기계, 도구, 컨트롤 박스 및 제품들이다. Mask R-CNN은 이미 잘 알려진 객체 인식 방식으로서 다중 객체 인식을 지원하며, Dense-Net은 중첩된 객체들로 부터 개별 객체를 추출하는 데 탁월한 효과를 보여준다. 이러한 두 가지 기술을 이용한 기초구현 결과 제조 현장 모습에서 객체들을 정상적으로 추출해 이미지를 설명할 수 있으며, 향후 객체에 대한 레이블링과 객체 간의 상호 관계를 추가해 작업자의 이상 행동을 감지하는 용도로 활용할 계획이다.
스마트팩토리 환경에서 사물인터넷 장치를 이용해 수집한 제조 데이터는 외부 요인에 의한 노이즈를 제외하면 대체적으로 신뢰할 수 있다. 하지만 기계적으로 수집되는 제조 데이터와 달리 현장 작업자가 직접 기록하는 공정 데이터는 오기입이나 기입 누락과 같은 문제가 발생할 수 있으므로, 인공지능 모델의 학습 데이터로 사용하기 전에 반드시 유효성을 검증해야만 한다. 본 논문에서는 MCT 머신의 전력 사용량과 작업자가 기록한 제품 생산량이 선형적인 관계가 있다는 점에 착안해 로버스트 선형 회귀를 이용하여 작업자의 이상 기록을 탐지하였다.
한국연초학회 2001년도 제45회 학술발표회 및 심포지움:담배산업의 환경변화와 최근의 연구동향
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pp.55-71
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2001
권련의 불량요인 파악과 조치를 위해서는 담배의 제조 공정에서 수집되는 데이터를 실시간으로 통계분석 및 품질관리 함으로써, 제조 공정상의 문제점을 즉각적으로 파악하여 예방함으로써 제조담배의 불량을 최소화 할 수 있다. 또한 소비자의 만족도를 향상시키기 위해서는 향상된 품질을 통하여 소비자에게 더 큰 만족을 줌으로써 PL법 시행시, 제조 담배에 대한 신뢰도를 높이기 위하여야 하며, 품질관리업무의 자동화는 단순, 반복되는 품질관리 업무를 자동화시킴으로서 업무의 효율성 및 date의 신뢰성을 높이고, 정형화된 보고서를 작성함으로써 작업자로 하여금 생산성이 높은 업무에 집중할 수 있도록 할 수 있다.
생산시스템에 대한 연구는 주로 hybrid 생산 시스템 효율성의 우위를 비교적 단순한 생산환경에서 부각시키는데 초점이 맞추어져 왔다. 본 연구에서는 실제 생산 환경에 근접한 모형을 세우고 MRP생산 시스템과 JIT 생산 시스템을 통합하는데 있어서 고려할 요소로서 기존의 MRP에 의한 간반의 자동 생성 이외의 다기능 작업자와 간반의 우선순위의 추가 요소를 고려하였다. 본 실험에서는 유휴한 상태의 다기능 작업자를 이를 필요로 하는 work centers로 배치하는 법칙을 도출하였고 간반의 우선순위를 부여함으로써 보다 재고 수준을 줄여 제품의 흐름생산에 가깝도록 하였다. 위 실험은 카메라 제조업체를 대상으로 모의실험은 Arena를 이용하였다.
스위치 박스는 건축물의 전선관용으로 사용되는 금속제 박스이다. 이 박스를 제조할 때는 제 1차 프레스에서 성형을 하고, 제 2차∼5차 프레스로 박스의 4측면 가공을 하게 되므로 프레스 4대, 금형 4벌, 작업자 4명을 필요로 한다. 이 때문에 기계 사용료와 금형비, 인건비 등 제조원가의 상승 요인이 되고 있으며 특히 프레스의 굉음과 진동 및 안전사고의 위험성 등으로 작업자들이 직무를 기피하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위하여 금형 4벌에 의한 가공을 1벌의 금형에 통합시킨 캠금형 개발과 자동이송장치를 개발하였다 그 결과, 프레스 1대와 금형 1벌로 무인화 작업을 할 수 있게 되어 직무기피요인을 해소하게 되고 제조원가 절감효과를 얻게 되었다.
기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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