The purpose of this study was to investigate and compare the impact of engine load on the emission characteristics of excavator engines, with the aim of improving the method for calculating the emission inventory of construction machinery. The engine load in excavators is directly correlated with the operational workload, and variations in the load factor (LF) can significantly influence the emission inventory. Thus, on-board diagnostic (OBD) data from an excavator at a construction site were systematically collected to measure engine output and emissions. The results revealed discernible differences in emissions based on engine load, even when the average excavator engine performance remained constant. This highlights the significant influence of the type and characteristics of the work being carried out on emission characteristics. Making realistic adjustments to the LF used in emission calculation formulas emerges as a crucial strategy for environmental improvement. Moreover, the analysis of the effects of engine load on emissions from excavators provides valuable insights for enhancing environmental protection measures.
반사경이 차량에 의해 충돌되는 경우나 폭풍 등으로 돌아가는 경우, 충격 센서에 의해 이벤트가 뜨고 트리거가 작동된다. 본 논문의 트리거 처리 알고리즘은 자이로 센서의 X, Y, Z값을 등록된 값과 비교하여 3축 구동 모터의 작동에 의해 원래의 값으로 구동되도록 제안한다. 그리고 차량번호판을 인식해서 도난이나 사회적인 문제가 되는 차량이면 경찰 작전망에 정보제공 처리한다. 반사경이 도난이나 위치 이동이 발생하는 경우, 등록된 GPS값을 가지고 있기 때문에 도난 모니터링 기능을 작동하여 처리할 수 있도록 한다.
PAMBUDI, Widiatmaka. F;DIAN, Wahdiana;Suherman, Suherman;LEONARDUS, Samodro Bintang A.M;Sukrisno, Sukrisno
유통과학연구
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제20권4호
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pp.51-63
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2022
Purposes: The purpose of this study is to develop and test a possible model that investigates the relationships between green investment, CSR disclosure, social collaboration initiatives, and firm distribution performance to deal with environmental change because it's become the major stakeholder since it affects increasingly global company performance index. Research methodology: In this study a quantitative method was adopted. The 220 respondents were owners and managers of manufacturing enterprises from Indonesia. The structural equation model (SEM) was used to test the hypotheses, and the Partial Least Square (SmartPLS) was used as the data analysis tool. Findings: The study's finding shows that green investment has a significant effect on CSR disclosure, and CSR disclosure has a positive relationship with social collaborative initiatives and the firm's distribution performance. Similarly, social collaborative initiatives also significantly impact a firm's distribution performance. Limitations: This study uses variables that are still abstract and have not been able to regress the dimensions contained there into conclusion variables for each antecedent variable. In addition, this study only used a sample with a small scope, namely Central Java Province, Indonesia. Contribution: The findings of this study contribute to the body of literature in the field of organizational management and support the agency and stakeholder theories. For the practical contribution, this study provides the way to build and implement green-based investment strategies as a competitive edge and improve firm's distribution performance.
Hydrostatic transmission (HST) comprises rotary parts, shafts, valve plate, swashplate, and servo pistons. Ensuring structural stability of each part of an HST has a significant impact on product safety. In this study, the structural stability of HST in agricultural machinery and industrial vehicles was analyzed using ANSYS software. For conservative evaluation, high-pressure conditions (35.5 MPa and 2 MPa pilot pressure) were applied as load conditions. The number of grids used in the calculations ranged from 0.4 to 0.8 million depending on modeling requirements. Structural analysis was performed for essential parts and safety factor was analyzed. All major parts of HST had a safety factor of ≥ 1.5. Thus, they were judged to be structurally safe. This study provides important information for designing an HST system.
Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.
A Smart factories are systems that enable quick response to customer demands, reduce defect rates, and maximize productivity. They have evolved from manual labor-intensive processes to automation and now to cyber-physical systems with the help of information and communication technology. However, many small and medium-sized enterprises (SMEs) are still unable to implement even the initial stages of smart factories due to various environmental and economic constraints. Additionally, there is a lack of awareness and understanding of the concept of smart factories. To address this issue, the Cooperation-based Smart Factory Construction Support Project was launched. This project is a differentiated support project that provides customized programs based on the size and level of the company. Research has been conducted to analyze the impact of this project on participating and non-participating companies. The study aims to determine the effectiveness of the support policy and suggest efficient measures for improvement. Furthermore, the research aims to provide direction for future support projects to enhance the manufacturing competitiveness of SMEs. Ultimately, the goal is to improve the overall manufacturing industry and drive innovation.
In this study, we suggested a key-point detection method for robot harvesting of oriental melon. Our suggested method could be used to detect the detachment part and major composition of oriental melon. We defined four points (harvesting point, calyx, center, bottom) based on tomato with characteristics similar to those of oriental melon. The evaluation of estimated key-points was conducted by pixel error and PDK (percentage of detected key-point) index. Results showed that the average pixel error was 18.26 ± 16.62 for the x coordinate and 17.74 ± 18.07 for the y coordinate. Considering the resolution of raw images, these pixel errors were not expected to have a serious impact. The PDK score was found to be 89.5% PDK@0.5 on average. It was possible to estimate oriental melon specific key-point. As a result of this research, we believe that the proposed method can contribute to the application of harvesting robot system.
The use of sand-tire chip mixtures in construction industry is a sustainable and environmentally friendly approach that addresses both waste tire disposal and soil improvement needs. However, the addition of tire chip particles to natural soils decreases maximum shear modulus (Gmax), but increases compressibility, which can be potential drawbacks. This study examines the effect of overconsolidation stress history on the maximum shear modulus (Gmax) of rigid-soft mixtures with varying size ratios (SR) and tire chip contents (TC) by measuring the wave velocity through a 1-D compression test during loading and unloading. The results demonstrate that the Gmax of tested mixtures in the normally consolidated state increased with increasing SR and decreasing TC. However, the tested mixtures with a smaller SR exhibited a greater increase in Gmax during unloading because of the active pore-filling behavior of the smaller rubber particles and the consequent increased connectivity between sand particles. The SR-dependent impact of the overconsolidation stress history on Gmax was verified using the ratio between the swelling and compression indices. Most importantly, this study reveals that the excessive settlement and lower Gmax of rigid-soft mixtures can be overcome by introducing an overconsolidated state in sand-tire chip mixtures with low TC.
This study aims to develop a comprehensive predictive model for Digital Quality Management (DQM) and to analyze the impact of various quality activities on different levels of DQM. By employing the Classification And Regression Tree (CART) methodology, we are able to present predictive scenarios that elucidate how varying quantitative levels of quality activities influence the five major categories of DQM. The findings reveal that the operation level of quality circles and the promotion level of suggestion systems are pivotal in enhancing DQM levels. Furthermore, the study emphasizes that an effective reward system is crucial to maximizing the effectiveness of these quality activities. Through a quantitative approach, this study demonstrates that for ventures and small-medium enterprises, expanding suggestion systems and implementing robust reward mechanisms can significantly improve DQM levels, particularly when the operation of quality circles is challenging. The research provides valuable insights, indicating that even in the absence of fully operational quality circles, other mechanisms can still drive substantial improvements in DQM. These results are particularly relevant in the context of digital transformation, offering practical guidelines for enterprises to establish and refine their quality management strategies. By focusing on suggestion systems and rewards, businesses can effectively navigate the complexities of digital transformation and achieve higher levels of quality management.
This study examines the factors influencing the use of mobile food ordering applications and their impact on consumption behavior amidst recent societal changes. It re-evaluates the relevance of factors from the UTAUT2 theory in predicting customers' behavioral intentions. Additionally, the study explores the moderating effect of confidence in food safety measures (CFSM). Quantitative research methods are employed. A structured questionnaire that measures the psychological factors, behavioral intention, and actual usage of mobile food ordering applications was used to collect customer data. Regression and moderation analyses are conducted to test the hypotheses and examine the moderating role of CFSM. The findings reveal that performance expectation, effort expectation, and habit significantly predict customers' intention to use mobile food ordering applications. Moreover, for customers with high CFSM, social influence, facilitating conditions, and hedonic motivation add additional contributions to their behavioral intention. This study extends the UTAUT2 theory by applying it to mobile food ordering applications and examining the influence of CFSM. It identifies the specific factors that drive customers' intention to use these applications and highlights the importance of CFSM as a moderating factor. The findings offer theoretical insights and practical implications for researchers and practitioners in the mobile food ordering industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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