Recently, as demand for various paper containers has rapidly grown, it is inevitable that paper cup-forming machines have increased their manufacturing speed. However, the faster manufacturing speed naturally brings more frequent manufacturing failures, which decreases manufacturing efficiency. As such, it is necessary to develop a system that monitors the failures in real time and diagnoses the failure progress in advance. In this research, a paper cup-forming machine diagnosis system was developed. Three major failure targets, paper deviation, temperature failure, and abnormal vibration, which dominantly affect the manufacturing process when they occur, were monitored and diagnosed. To evaluate the developed diagnosis system, extensive experiments were performed with the actual data gathered from the paper cup-forming machine. Furthermore, the desired system validation was obtained. The proposed system is expected to anticipate and prevent serious promising failures in advance and lower the final defect rate considerably.
In FMEA, the risk priority number(RPN) is used for risk evaluation on each failure mode. It is obtained by multiplying three components, i.e., severity, occurrence, and detectability of the corresponding failure mode. Each of the three components are usually determined on the basis of the past experience and technical knowledge. But this approach is not strictly objective in evaluating risk of a given failure mode and thus provide somewhat less scientific measure of risk. Assuming a homogeneous Poisson process for occurrence of the failures and causes, we propose a more scientific approach to evaluation of risk in FMEA. To quantify severity of each failure mode, the mission period is taken into consideration for the system. If the system faces no failure during its mission period, there are no losses. If any failure occurs during its mission period, the losses corresponding to the failure mode incurs. A longer remaining mission period is assumed to incur a larger loss. Detectability of each failure mode is then incorporated into the model assuming an exponential probability law for detection time of each failure cause. Based on the proposed model, an illustrative example and numerical analyses are provided.
The power law process model the Rate of occurrence of failures(ROCOF) with monotonic trend during the operating time. However, the power law process is inappropriate when a non-monotonic trend in the failure data is observed. In this paper we deals with the reliability modeling of the failure process of large and complex repairable system whose rate of occurrence of failures shows the non-monotonic trend. We suggest a sectional model and a change-point test based on the Schwarz information criterion(SIC) to describe the non-monotonic trend. Maximum likelihood is also suggested to estimate parameters of sectional model. The suggested methods are applied to field data from an repairable system.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
Reliability tools such as QFD and FMEA identify voice of customer related to product design, its use, how failures may occur, the severity of such failures, and the probability of the failure occurring. With these identified items, a development team can focus on the design process and the major issues facing the product in its potential use environment for the customer. The purpose of this research is to develop a reliability estimation process of agricultural machinery components using QFD, FMEA, and field failure data. Based on QFD method, customer requirements, engineering design elements and part characteristics were deployed. Using the field failure data, failures are investigated, and Weibull B10 life are estimated. This estimation process is useful for preparing the design input and planning the durability target.
본 연구에서는 소형 액체 추력기 제작 공정 중 하나인 브레이징 부품 접합에서 발생한 Failure 사례에 대한 분석을 위해 가능 원인을 도출하고 이에 대한 검증을 위한 Sample Test를 수행하였다. Brazing Material, 부품 가공성 등에서 도출된 요인들이 Overflow 현상에 미치는 영향을 분석하여 실제 발생 원인을 파악하였으며, 이를 통해 원활한 공정 진행을 도모할 수 있었다.
In this study, failure behavior of piercing plug for seamless tube manufacturing process was studied. Three different kinds of passed piercing plugs (10, 90, 215 times) were prepared. The shape deformation of the passed piercing plugs was observed by 3D coordinate measuring machine, and the oxidized layer on the surface of piercing plug was observed by optical microscopy. The length reduction of piercing plug presented at 215 times passed plug. It was found that the oxidized layer consisted of outer scale, inner scale and internal oxidation layers, and the inner scale layer had vertical cracks, and interfaces had horizontal cracks. We proposed the failure mechanism of piercing plug during seamless tube manufacturing process based on the formation of vertical and horizontal crack.
It is important to begin left ventricular assist device (LVAD) treatment at appropriate time for heart failure patients who expect cardiac recovery after the therapy. In order to predict the optimal timing of LVAD implantation, we predicted pumping efficacy of LVAD according to the severity of heart failure theoretically. We used LVAD-implanted cardiovascular system model which consist of 8 Windkessel compartments for the simulation study. The time-varying compliance theory was used to simulate ventricular pumping function in the model. The ventricular systolic dysfunction was implemented by increasing the end-systolic ventricular compliance. Using the mathematical model, we predicted cardiac responses such as left ventricular peak pressure, cardiac output, ejection fraction, and stroke work according to the severity of ventricular systolic dysfunction under the treatments of continuous and pulsatile LVAD. Left ventricular peak pressure, which indicates the ventricular loading condition, decreased maximally at the 1st level heart-failure under pulsatile LVAD therapy and 2nd level heart-failure under continuous LVAD therapy. We conclude that optimal timing for pulsatile LVAD treatment is 1st level heart-failure and for continuous LVAD treatment is 2nd level heart-failure when considering LVAD treatment as "bridge to recovery".
압력안전밸브의 열림고장과 닫힘고장은 서로 부분적으로 종속되어있다. 본 연구에서는 마르코프 프로세스 모델과 Weibull 분포 모델을 이용하여 두 가지 고장에 대한 신뢰성 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 압력안전 밸브 모델은 알려진 열림고장 모델, 유도된 닫힘고장 모델, 최근 보고된 점검결과를 재현하는 동시고장 모델로부터 얻어진다. 제안된 방법은 부분적으로 종속된 다중 고장상태를 갖는 다양한 시스템의 정량적 위험성 평가로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we proposed the DFMEA Implementation Method for safety design of Weapon System. First, we presented the process for DFMEA. And then, the case analysis of OOO missile was performed in accordance with the process presented. After defining the system requirements of OOO missile, failure definition scoring criteria was set. In order to clarify the definition of failure, the failure was classified into safety, reliability, maintainability and others. After performing the function analysis, the relationship matrix analysis was performed to identify the failure mode according to the function without omission. After clarifying the failure classification, mode of failure, cause of failure and effect were analyzed to calculate the severity, occurrence and detection values. After the action priority was judged, the recommended action according to the failure classification was identified for the determined action priority. The results of this study can be used as a relevant basis for the design reflection and resource re-allocation of stakeholders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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