Unnatural working postures usually cause musculoskeletal problems for workers in work field, especially in traditional industry. Many analysis and survey methodologies have been developed to identify unnatural postures and disorder risks in workplaces. The Ovako Working Posture Analyzing System (OWAS) and Nordic Musculoskeletal Questionnaire (NMQ) are the representative methods and applied widely. This study applied the both tools to investigate the work field of a manufacturing factory of the water heater's case. We divided the manufacturing process into nine workshops, took the pictures of working motions by DV camera and analyzed the postures on OWAS. From the OW AS results, we could identify the risks level of musculoskeletal symptoms as four Action Categories (AC). And from the comparison of OWAS and NMQ results, we could provide the suggestions to improve the working methods and environment. From the results of OWAS, we found that the operators' head/neck and back were above AC3 in some workshops. If the situation continued in long period, the operators might have the risk to get musculoskeletal symptoms. From the investigation of NMQ, we also found that the percentage of aches on neck, shoulders and lower back were higher than other parts of body. The correlation between aches and jobs was more than 75%. So we provided some suggestions to improve: work rotation and adjustment of work surface/height to fit in with Ergonomics. Then the risks of musculoskeletal symptoms would be reduced.
Excessive exposure to chemicals in the workplace can cause poisoning and various diseases. Thus, for the protection of labor, it is necessary to examine the exposure of people to chemicals and risks from these materials. The purpose of this study is to evaluate semi-quantitative health risks of exposure to harmful chemical agents in the context of carcinogenesis in a latex glove manufacturing industry. In this cross-sectional study, semi-quantitative risk assessment methods provided by the Department of Occupational Health of Singapore were used and index of LD50, carcinogenesis (ACGIH and IARC) and corrosion capacity were applied to calculate the hazard rate and the biggest index was placed as the basis of risk. To calculate the exposure rate, two exposure index methods and the actual level of exposure were employed. After identifying risks, group H (high) and E (very high) classified as high-risk were considered. Of the total of 271 only 39 (15%) were at a high risk level and 3% were very high (E). These risks only was relevant to 7 materials with only sulfuric acid placed in group E and 6 other materials in group H, including nitric acid (48.3%), chromic acid (6.9%), hydrochloric acid (10.3%), ammonia (3.4%), potassium hydroxide (20.7%) and chlorine (10.3%). Overall, the average hazard rate level was estimated to be 4 and average exposure rate to be 3.5. Health risks identified in this study showed that the manufacturing industry for latex gloves has a high level of risk because of carcinogens, acids and strong alkalisand dangerous drugs. Also according to the average level of risk impact, it is better that the safety design strategy for latex gloves production industry be placed on the agenda.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.26
no.3
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pp.301-306
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2016
Objectives: Direct-reading instrument(Photoionization detectors, PID) and quantitative analysis using active type air sampling (Gas chromatography-flame ionization detector, GC-FID) were tested to evaluate their ability to detect volatile organic compounds(VOCs) in a semiconductor manufacturing plant. Methods: The organic compounds used were acetone and ethanol which are normally used as cleaning solutions in the semiconductor manufacturing. The evaluation was based on the preparation of test solutions of known acetone and ethanol concentration in a chamber($600{\times}600{\times}1150mm$). Samples were prepared that would be equivalent to 5~100 ppm for acetone and 10~ 200 ppm ethanol. GC-FID and PID were evaluated simultaneously. Quantitative analysis was performed after sampling and the direct-reading instrument was checked using real-time data logging. Results: Positive correlations between PID and GC-FID were found for acetone and ethanol at 0.04~2.4% for acetone(TLV: 500 ppm) and 0.1~8.3% for ethanol(TLV: 1000 ppm). When the sampling time was 15 min, concentration of test solution was the most similar between measurement methods. However, the longer the sampling time, the less similar the results. PID and GC-FID had similar exposure patterns. Conclusions: The results indicate that PID and GC-FID have similar exposure pattern and positive correlation for detection of acetone and ethanol. Therefore, PID can be used for exposure monitoring for VOCs in the semiconductor manufacturing industry. This study has significance in that it validates measuring occupational exposure using a portable device.
Shin, Byung-Cheol;Kim, Si-Ung;Jeong, Sun Min;Byun, Jai-Hyun;Nam, Yong-Seog
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.43
no.4
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pp.589-606
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2015
Purpose: In developing new products, reducing performance variation is important for competitiveness factors such as quality, cost, and delivery. This paper aims at evaluating three performance variations; measurement, performance evaluation, and manufacturing variations, and then improving product and process design, focused on paper helicopter making case study. Methods: For measurement system analysis, gage R&R (repeatability and reproducibility), linearity, stability are evaluated. Since gage R&R are not satisfactory, the measurement system is improved by adopting voice memos application of iPhone and providing standard measurement procedure. To evaluate performance variation, product deterioration and environment factor (wind speed) is considered. Since the existing design is sensitive to these noise factors, a new product design is developed, which is proven to be robust to the noise factors. Finally, manufacturing variations are evaluated with five factors which can cause variation in flight time. To reduce the impact of three significant factors, three improvement methods are applied. Results: Three performance variations are evaluated and robust paper helicopter design is presented. Conclusion: To reduce measurement and process variations, improved measurement method and paper helicopter making procedure are proposed. A new product design is also presented which is robust to deterioration and environmental variation. This paper is expected to benefit students and practitioners who want to have hands-on knowledge on new product quality improvement.
In this study, we consider a capacity planning problem where the number of machines at each workstation is determined in manufacturing systems of top-edge electronic products such as semiconductor or display. The considered manufacturing system is the typical hybrid flowshop which has identical parallel machines at each workstation and the setup operation occurs when the types of consecutively processed products are different. The objective of the problem is finding good combinations of the numbers of machines at all workstations, under the given capital amount for purchasing machines. Various heuristic methods for determining the numbers of machines at workstations are proposed and the performances were tested through a series of computational experiments. In the study, a simulation model has been developed in order to simulate the considered manufacturing system with dynamic orders and complex process. The simulation model is also used for conducting the computational comparison test among various proposed methods.
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to evaluate the accuracy of digitally designed removable partial denture (RPD) frameworks, constructed by additive and subtractive methods castable resin patterns, using comparative 3D analysis. MATERIALS AND METHODS. A Kennedy class III mod. 1 educational maxillary model was used in this study. The cast was scanned after modification, and a removable partial denture framework was digitally designed. Twelve frameworks were constructed. Two groups were defined: Group A: six frameworks were milled with castable resin, then casted by the lost wax technique into Co-Cr frameworks; Group B: six frameworks were printed with castable resin, then casted by the lost wax technique into Co-Cr frameworks. Comparative 3D analysis was used to measure the accuracy of the fabricated frameworks using Geomagic Control X software. Student's t-test was used for comparing data. P value ≤ .05 was considered statistically significant. RESULTS. Regarding the accuracy of the occlusal rests, group A (milled) (0.1417 ± 0.0224) showed significantly higher accuracy than group B (printed) (0.02347 ± 0.0221). The same results were found regarding the 3D comparison of the overall accuracy, in which group A (0.1501 ± 0.0205) was significantly more accurate than group B (0.179 ± 0.0137). CONCLUSION. In indirect fabrication techniques, subtractive manufacturing yields more accurate RPDs than additive manufacturing.
The 3D printing technology took the second place within the top ten rising technologies at the World Economic Forum in 2012. It arose as a core technology that would enable transformation in the manufacturing industry and develop new markets through the change of existing industry paradigms. Leading countries, like the United States of America, are actively expanding the use of 3D printing technologies within their defense areas. In order to utilize the technology within her defense areas, the Republic of Korea is planning to acquire defense spare parts manufacturing technologies and nurture professional defense personnel specializing in the 3D printing technology. Hence, this study offers various methods to efficiently apply reliable 3D printing spare parts to operation fields in the future by utilizing spare parts localization development management methods within existing weapon systems' development, manufacturing and sustainment phases.
Park, Eun-Hee;Choi, Chan-Yeong;Kwon, Hun-Joo;Kim, Myoung-Dong
Food Science and Industry
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v.49
no.4
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pp.94-99
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2016
Development of synthetic vinegar has been focused on the acidic taste typically caused by acetic acid. Recently, consumer interest in fermented vinegars which contain a variety of valuable nutrients increased growth of the beverage industry. Vinegar beverages made of a variety of foreign fruits such as pineapple, grapefruit, and aloe are being commercialized to meet market needs from female consumers interested in beauty. However, commercialization of traditional fermented vinegars using regional products such as rice has not been successful yet compared to fruit vinegar beverages. Systematic research for development and commercialization of functional value-added traditional vinegars made of regional agricultural products should be performed. In this study, type and manufacturing methods of traditional vinegar were reviewed based on classic literatures.
Purpose: The purpose of this study is to examine machine learning use cases in manufacturing companies from a digital quality management (DQM) perspective and to analyze and present machine learning research patterns from a quality management perspective. Methods: This study was conducted based on systematic literature review methodology. A comprehensive and systematic review was conducted on manufacturing papers covering the overall quality management process from 2015 to 2022. A total of 3 research questions were established according to the goal of the study, and a total of 5 literature selection criteria were set, based on which approximately 110 research papers were selected. Based on the selected papers, machine learning research patterns according to quality management were analyzed. Results: The results of this study are as follows. Among quality management activities, it can be seen that research on the use of machine learning technology is being most actively conducted in relation to quality defect analysis. It suggests that research on the use of NN-based algorithms is taking place most actively compared to other machine learning methods across quality management activities. Lastly, this study suggests that the unique characteristics of each machine learning algorithm should be considered for efficient and effective quality management in the manufacturing industry. Conclusion: This study is significant in that it presents machine learning research trends from an industrial perspective from a digital quality management perspective and lays the foundation for presenting optimal machine learning algorithms in future quality management activities.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.125-133
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2002
In this study, it was investigated about endurance limit and fatigue behavior of load carrying fillet welded cruciform joints according to welding methods of SMAW, SAW, MIG and FCAW commonly using for welding structures in present. Endurance limit carried omit highly in the order of SMAW, MIG, SAW, FCAW and fatigue crack propagation ratio carried out lowly in the order of SMAW, MIG, FCAW, SAW. By these results, it is needed to use SMAW or MIG welding methods for welding structures with small welding capacity and SAW or FCAW methods for large welding structures after due consideration about economic gains and operation efficiency of welding. Fatigue crack propagation ratio is more effected by strength of welding materials than endurance limit of welding materials according to welding methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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