Purpose: Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) is a widely utilized technique to measure product reliability by identifying potential failure modes. Even though FMEA techniques have been studied, the form of Risk Priority Number (RPN) used to evaluate risk priority in FMEA is still questionable because of its shortcomings. In this study, we suggest common RPN(cRPN) to resolve shortcomings of the traditional RPN and show the extensibility of cRPN. Methods: We suggest cRPN which is based on Cobb-Douglas production function, and represent the various application on weighting risk factors, weighted RPN in a mathematical way, and show the possibility of statistical approach. We also conduct numerical study to examine the difference of the traditional RPN and cRPN as well as the potential application from the analysis on marginal effects of each risk factor. Results: cRPN successfully integrates previously suggested approaches especially on the relative importance of risk factors and weighting RPN. Moreover, we analyze the effect of corrective actions in terms of econometric analysis using cRPN. Since cRPN is rely on the reliable mathematical model, there would be numerous applications using cRPN such as smart factory based on A.I. techniques. Conclusion: We propose a reliable mathematical model of RPN based on Cobb-Douglas production function. Our suggested model, cRPN, resolves various shortcomings such as consideration of the relative importance, the effect of combinations among risk factors. In addition, by adopting a reliable mathematical model, quantitative approaches are expected to be applied using cRPN. We find that cRPN can be utilized to the field of industry because it is able to be applied without modifying the entire systems or the conventional actions.
Failure mode and effects analysis (FMEA) is a widely used technique to assess or to improve reliability of products at early stage of design and development. Traditionally, the prioritization of failures for corrective actions is performed by developing a risk priority number (RPN). In practice, due to insufficient evaluation criteria specific to related product and processes, RPN is not properly evaluated. This paper reestablishes an effective methodology for prioritization of failure modes in FMEA procedure. Revised evaluation criteria of RPN are devised and a refined FMEA sheet is Introduced. To verify the proposed methodology, it is applied to RPN evaluation for motors in household appliances.
The purpose of this study is to present a novel indicator for analyzing machine failure based on its idle time and productivity. Existing machine repair plan was limited to machine experts from its manufacturing industries. This study evaluates the repair status of machines and extracts machines that need improvement. In this study, F-RPN was calculated using the etching process data provided by the 2018 PHM Data Challenge. Each S(S: Severity), O(O: Occurence), D(D: Detection) is divided into the idle time of the machine, the number of fault data, and the failure rate, respectively. The repair status of machine is quantified through the F-RPN calculated by multiplying S, O, and D. This study conducts a case study of machine in a semiconductor etching process. The process capability index has the disadvantage of not being able to divide the values outside the range. The performance of this index declines when the manufacturing process is under control, hereby introducing F-RPN to evaluate machine status that are difficult to distinguish by process capability index.
Purpose: To ensure good quality munitions, we require quantitative risk management and optimal risk management of system characteristics. Methods: Failure mode and effects analysis (FMEA) is a widely used technique to assess or to improve reliability of products at early stage of design and development. Traditionally, the prioritization of failures for corrective actions is performed by developing a risk priority number (RPN). Results: This paper reestablishes an effective methodology for prioritization of failure modes in FMEA procedure. Revised evaluation criteria of RPN are devised. Conclusion: To verify the proposed methodology, it is applied to RPN evaluation for K21 infantry combat vehicle.
The 26S proteasome is a 2-MDa complex with a central role in protein turn over. The 26S proteasome is comprised of one 20S core particle and two 19S regulatory particles (RPs). The RPN12a protein, a non-ATPase subunit of the 19S RP, was previously shown to be involved in cytokinin signaling in Arabidopsis. To further investigate cellular roles of RPN12a, RNAi transgenic plants of RPN12a were constructed. As expected, the 35S:RNAi-RPN12a plants showed cytokinin signaling defective phenotypes, including abnormal formation of leaves and inflorescences. Furthermore, RNAi knock-down transgenic plants exhibited additional unique phenotypes, including concave and heart-shape cotyledons, triple cotyledons, irregular and clustered guard cells, and defects in phyllotaxy, all of which are typical for defective cytokinin signaling. We next examined the mRNA level of cytokinin signaling components, including type-A ARRs, type-B ARRs, and CRFs. The expression of type-A ARRs, encoding negative regulators of cytokinin signaling, was markedly reduced in 35S:RNAi-RPN12a transgenic plants relative to that in wild type plants, while type-B ARRs and CRFs were unaffected. Our results also indicate that in vivo stability of the ARR5 protein, a negative regulator of cytokinin signaling, is mediated by the 26S proteasome complex. These results suggest that RPN12a participates in feedback inhibitory mechanism of cytokinin signaling through modulation of the abundance of ARR5 protein in Arabidopsis.
Seong, Ki Moon;Baek, Je-Hyun;Ahn, Byung-Yoon;Yu, Myeong-Hee;Kim, Joon
Molecules and Cells
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제24권2호
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pp.194-199
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2007
GCN4 is a typical eukaryotic transcriptional activator that is implicated in the expression of many genes involved in amino acids and purine biosyntheses under stress conditions. It is degraded by 26S proteasomes following ubiquitination. However, the immediate receptor for ubiquitinated Gcn4p has not yet been identified. We investigated whether ubiquitinated Gcn4p binds directly to Rpn10p as the ubiquitinated substrate receptor of the 26S proteasome. We found that the level of Gcn4p increased in cells deleted for Rpn10p but not in cells deleted for RAD23 and DSK2, the other ubiquitinated substrate receptors and, unlike Rpn10p, neither of these proteins recognized ubiquitinated Gcn4p. These results suggest that Rpn10p is the receptor that binds the polyubiquitin chain during ubiquitin-dependent proteolysis of Gcn4p.
전 세계적으로 자동차 산업에서 사용된 제품을 위한 재제조는 신제품에 비해 에너지와 자원 소모율을 크게 감소시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자동차 부품중 하나인 스로틀바디를 대상으로, 재제조 세부 공정을 분석하고, 각 세부 공정별 고장모드 및 이에 대한 FMEA 도출 및 많은 고장유형에 대한 심각도, 검출도, 발생도의 정도를 결정하는 것이다. 그리고 RPN값을 계산하는데 사용되고 있는 현재 RPN방법과 제안하고자 하는 세 가지 방법인 합산법, 제곱근법, 볼륨법에 대하여 비교하고자한다.
The oils were extracted from the mixture of roasted(for 20 min at 190oC) perilla seeds(RPS) and roasted (commercially) peanuts(RPN) by solvent extraction(SE) and mechanical expression(ME). The effects of mixing ratio on physicochemical characteristics and oxidative stability of their oils were investigated. Yields of both SE and ME oils were increased as the RPN ratio in the mixture increased. In all the SE and ME oils, the major fatty acids were oleic, linoleic and linolenic acid, and total saturated fatty acids increased gradually, but total unsaturated fatty acids decreased gradually as the RPN ratio in the mixture was increased. The specific gravity and refractive index of both SE and ME oils decreased as the RPN ratio in the mixture was increased. Acid value, saponification value and iodine value of SE oils decreased as the RPN ratio in the mixture increased, whereas acid value and iodine value of ME oils decreased and saponification value increased. The colors of ME oils were darker brownish than SE oils. The oxidative stability of SE oils was decreased as the RPN ratio in the mixture increased, whereas that of ME oils was increased. Sensory evaluation of all the oils extracted from the mixture with various mixing ratio showed significant differences in flavor, taste, color and overall acceptance(p<0.01). The oil extracted from the mixture of the mixing ratio of 8:2(RPS:RPN) showed slightly higher preference regardless of extraction method.
Hepatocellular carcinoma (HCC) is a prevalent malignant tumor with high fatality. It has yet to be reported whether circ-SNX27 can affect the progression of HCC. This study attempted to analyze circ-SNX27's precise role and underlying mechanisms in HCC. HCC cell lines and tumor specimens from HCC patients were analyzed using quantitative real-time PCR and Western blotting to quantify the expressions of circ-SNX27, miR-375, and ribophorin I (RPN1). Cell invasion and cell counting kit 8 experiments were conducted for the evaluation of HCC cell invasion and proliferation. Caspase-3 Activity Assay Kit was utilized to gauge the caspase-3 activity. Luciferase reporter and RNA immunoprecipitation assays were executed to ascertain the relationships among miR-375, circ-SNX27, and RPN1. To determine how circ-SNX27 knockdown affects the growth of HCC xenografts in vivo, tumor-bearing mouse models were constructed. Elevated expressions of circ-SNX27 and RPN1 as well as a reduced miR-375 expression were observed among HCC cells and HCC patient tumor specimens. Knocking-down circ-SNX27 in HCC cells abated their proliferative and invasive abilities but raised their caspase-3 activity. Moreover, the poor levels of circ-SNX27 inhibited HCC tumor growth among the mice. Circ-SNX27 enhanced RPN1 by competitively binding with miR-375. Silencing miR-375 in HCC cells promoted their malignant phenotypes. Nonetheless, the promotive effect of miR375 silencing was reversible via the knockdown of circ-SNX27 or RPN1. This research demonstrated that circ-SNX27 accelerated the progression of HCC by modulating the miR-375/RPN1 axis. This is indicative of circ-SNX27's potential as a target for the treatment of HCC.
As the Reliability Centered Maintenance(RCM) is being studied, maintenance tasks can be performed effectively through the Risk Priority Number(RPN) evaluation about the components in the system. The RPN is usually calculated through arithmetical operations of three values, Severity, Occurrence, and Detection for each facility. This RPN provides information that includes risk level of the facility and the priority order of maintenance tasks for facility. However, if there is no sufficient historical failure data, it is difficult to calculate the RPN. In this case, historical failure data from other sources can be used and apply this data to korean railway system. In this paper, it is proposed that a new methodology to model the failure rate as a fuzzy membership function. This method is based on failure data from other sources by means of the fuzzy theory and the expert opinion system. And considering assessment tendency of each expert, distortions that happened when the failure rate of facilities is estimated were minimized. This results determine Occurrence values of facilities. Taking advantage of this result., the RPN can be calculated with Severity and Detection of facilities by using the fuzzy operation. The proposed method is applied the rail-way power substation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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