Manufacturing process mining performs various data analyzes of performance on event logs that record production. That is, it analyzes the event log data accumulated in the information system and extracts useful information necessary for business execution. Process data analysis by process mining analyzes actual data extracted from manufacturing execution systems (MES) to enable accurate manufacturing process analysis. In order to continuously manage and improve manufacturing and manufacturing processes, there is a need to structure, monitor and analyze the processes, but there is a lack of suitable technology to use. The purpose of this research is to propose a manufacturing process analysis method using process mining and to establish a manufacturing process mining system by analyzing empirical data. In this research, the manufacturing process was analyzed by process mining technology using transaction data extracted from MES. A relationship model of the manufacturing process and equipment was derived, and various performance analyzes were performed on the derived process model from the viewpoint of work, equipment, and time. The results of this analysis are highly effective in shortening process lead times (bottleneck analysis, time analysis), improving productivity (throughput analysis), and reducing costs (equipment analysis).
Jo, Hye Seon;Koo, Young Do;Park, Ji Hun;Oh, Sang Won;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제53권12호
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pp.4014-4021
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2021
If safety injection systems (SISs) do not work in the event of a loss-of-coolant accident (LOCA), the accident can progress to a severe accident in which the reactor core is exposed and the reactor vessel fails. Therefore, it is considered that a technology that provides recoverable maximum time for SIS actuation is necessary to prevent this progression. In this study, the corresponding time was defined as the golden time. To achieve the objective of accurately predicting the golden time, the prediction was performed using the deep fuzzy neural network (DFNN) with rule-dropout. The DFNN with rule-dropout has an architecture in which many of the fuzzy neural networks (FNNs) are connected and is a method in which the fuzzy rule numbers, which are directly related to the number of nodes in the FNN that affect inference performance, are properly adjusted by a genetic algorithm. The golden time prediction performance of the DFNN model with rule-dropout was better than that of the support vector regression model. By using the prediction result through the proposed DFNN with rule-dropout, it is expected to prevent the aggravation of the accidents by providing the maximum remaining time for SIS recovery, which failed in the LOCA situation.
Background: The relationship between risk factors and likelihood of occupational injury has been studied. However, what has been published has only provided a limited explanation of why some of the employees working in the same environment as other employees suffered a single-injury event, while other employees experienced multiple-injury events. This article reports on an investigation of whether artisanal and small-scale miners in Migori County of Kenya are susceptible to a single-injury or multiple-injury incidences, and if so, what underpinning parameters explain the differences between the single incident injured and the multiple incident injured group. Mine management commitment to safety in artisanal and small-scale mining (ASM) operations is also considered. Materials and methods: The research objectives were achieved by surveying 162 uninjured and 74 injured miners. A structured, closed-end questionnaire was administered to participants after the stratification of the study population and systematic selection of the representative samples. Results: The results showed that most injured miners suffer a single-injury incident rather than experiencing multiple-injury events, and laceration (28.40%) was the common injury suffered by the miners. The analysis showed that the risk factors for the single incident injured group were not similar to those in the multiple incident injured group. The research also found mine workers have low opinion about mine management/owners commitment to safety. Conclusion: The study concluded that mine management and miners need to be educated and sensitized on the dangers of this operation. Provision of safety gears and positive safety culture must be a top priority for management.
The Korean nuclear industry had developed the SPACE (Safety and Performance Analysis Code for nuclear power plants) code, which adopts a two-fluid, three-field model that is comprised of gas, continuous liquid and droplet fields and has the capability to simulate three-dimensional models. According to the revised law by the Nuclear Safety and Security Commission (NSSC) in Korea, the multiple failure accidents that must be considered for the accident management plan of a nuclear power plant was determined based on the lessons learned from the Fukushima accident. Generally, to improve the reliability of the calculation results of a safety analysis code, verification is required for the separate and integral effect experiments. Therefore, the goal of this work is to verify the calculation capability of the SPACE code for multiple failure accidents. For this purpose, an experiment was conducted to simulate a Control Element Drive Mechanism (CEDM) break with a safety injection failure using the ATLAS test facility, which is operated by Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI). This experiment focused on the comparison between the experiment results and code calculation results to verify the performance of the SPACE code. The results of the overall system transient response using the SPACE code showed similar trends with the experimental results for parameters such as the system pressure, mass flow rate, and collapsed water level in component. In conclusion, it can be concluded that the SPACE code has sufficient capability to simulate a CEDM break with a safety injection failure accident.
Fu-Li Chen;Peter Y. Chen;Chi-Chen Chen;Tao-Hsin Tung
Safety and Health at Work
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제13권4호
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pp.394-400
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2022
Background: Impacts of exposure are generally monitored and recorded after injuries or illness occur. Yet, absence of conventional after-the-effect impacts (i.e., lagging indicators), tend to focus on physical health and injuries, and fail to inform if workers are not exposed to safety and health hazards. In contrast to lagging indicators, leading indicators are proactive, preventive, and predictive indexes that offer insights how effective safety and health. The present study is to validate an extended Voluntary Protection Programs (VPP) that consists of six leading indicators. Methods: Questionnaires were distributed to 13 organizations (response rate = 93.1%, 1,439 responses) in Taiwan. Cronbach α, multiple linear regression and canonical correlation were used to test the reliability of the extended Voluntary Protection Programs (VPP) which consists of six leading indicators (safe climate, transformational leadership, organizational justice, organizational support, hazard prevention and control, and training). Criteria-related validation strategy was applied to examine relationships of six leading indicators with six criteria (perceived health, burnout, depression, job satisfaction, job performance, and life satisfaction). Results: The results showed that the Cronbach's α of six leading indicators ranged from 0.87 to 0.92. The canonical correlation analysis indicated a positive correlation between the six leading indicators and criteria (1st canonical function: correlation = 0.647, square correlation = 0.419, p < 0.001). Conclusions: The present study validates the extended VPP framework that focuses on promoting safety and physical and mental health. Results further provides applications of the extended VPP framework to promote workers' safety and health.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
Background: Respirator fit testing is a method to assess if the respirator provides an adequate face seal for the worker. Methods: Workers from four Norwegian smelters were invited to participate in the study, and 701 respirator fit tests were performed on 127 workers. Fourteen respirator models were included: one FFABE1P3 and 11 FFP3 respirator models produced in one size and two silicone half masks with P3 filters available in three sizes. The workers performed a quantitative fit test according to Health and Safety Executive 282/28 with 5-6 different respirator models, and they rated the respirators based on comfort. Predictors of overall fit factors were explored. Results: The pass rate for all fit tests was 62%, 56% for women, and 63% for men. The silicone respirators had the highest percentage of passed tests (92-100%). The pass rate for the FFP3 models varied from 19-89%, whereas the FFABE1P3 respirator had a pass rate of 36%. Five workers did not pass with any respirators, and 14 passed with all the respirators tested. Only 63% passed the test with the respirator they normally used. The mean comfort score on the scale from 1 to 5 was 3.2. The respirator model was the strongest predictor of the overall fit factor. The other predictors (age, sex, and comfort score) did not improve the fit of the model. Conclusion: There were large differences in how well the different respirator models fitted the Norwegian smelter workers. The results can be useful when choosing which respirators to include in respirator fit testing programs in similar populations.
Wongeon Jung;Mijin Park;Soo Jin Park;Eun Ji Lee;Hee Seung Kim;Sun Ho Chung;Chungsik Yoon
Safety and Health at Work
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제14권2호
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pp.237-242
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2023
Background: This study evaluated occupational exposure levels of doxorubicin in healthcare workers performing rotational intraperitoneal pressurized aerosol chemotherapy (PIPAC) procedures. Methods: All samples were collected during PIPAC procedures applying doxorubicin to an experimental animal model (pigs). All procedures were applied to seven pigs, each for approximately 44 min. Surface samples (n = 51) were obtained from substances contaminating the PIPAC devices, surrounding objects, and protective equipment. Airborne samples were also collected around the operating table (n = 39). All samples were analyzed using ultra-high performance liquid chromatography-mass spectrometry. Results: Among the surface samples, doxorubicin was detected in only five samples (9.8%) that were directly exposed to antineoplastic drug aerosols in the abdominal cavity originating from PIPAC devices. The telescopes showed concentrations of 0.48-5.44 ng/cm2 and the trocar showed 0.98 ng/cm2 in the region where the spraying nozzles were inserted. The syringe line connector showed a maximum concentration of 181.07 ng/cm2, following a leakage. Contamination was not detected on the surgeons' gloves or shoes. Objects surrounding the operating table, including tables, operating lights, entrance doors, and trocar holders, were found to be uncontaminated. All air samples collected at locations where healthcare workers performed procedures were found to be uncontaminated. Conclusions: Most air and surface samples were uncontaminated or showed very low doxorubicin concentrations during PIPAC procedures. However, there remains a potential for leakage, in which case dermal exposure may occur. Safety protocols related to leakage accidents, selection of appropriate protective equipment, and the use of disposable devices are necessary to prevent occupational exposure.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
Background: Cadmium exposure may induce chronic intoxication with renal damage. Silver soldering may be a source of cadmium exposure. Methods: We analyzed working environment measurement data and periodic health screening data from a small-scale silver soldering company with ten workers. Concentrations of cadmium in air from working environment measurement data were obtained. Concentrations of blood and urinary cadmium, urine protein, and urine β2-microglobulin (β2M) were obtained. The generalized linear model was used to identify the association between blood and urine cadmium and urine β2M concentrations. Clinical features of chronic cadmium intoxication focused with toxicological renal effects were described. Results: The mean duration of work was 8.5 years (standard deviation [SD] = 6.9, range = 3-20 years). Cadmium concentrations in air were ranged from 0.006 to 0.015 mg/㎥. Blood cadmium concentration was elevated in all ten workers, with a highest level of 34.6 ㎍/L (mean = 21.288 ㎍/L, SD = 11.304, range = 9.641-34.630 ㎍/L). Urinary cadmium concentration was elevated in nine workers, with a highest level of 62.9 ㎍/g Cr (mean = 22.151 ㎍/g creatinine, SD = 19.889, range = 3.228-62.971 ㎍/g creatinine). Urine β2M concentration was elevated in three workers. Urinary cadmium concentration was positively associated with urine protein concentration (beta coefficient = 10.27, 95% confidence interval = [4.36, 16.18]). Other clinical parameters were compatible with renal tubular damage. Conclusion: Cadmium intoxication may occur at quite low air concentrations. Exposure limit may be needed to be lowered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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