This paper applied the Blue Print and FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) to education service in order to raise the education service satisfaction. First, the Blue Print is deployed to come up with strategies to overcome the fail possibility point and waiting point. Next, in order to analyze the fail factors and alternative strategies, the Blue Print of education service is applied to FMEA. The results are as follows; first, the ommission from information document by web-mail or e-mail, Second, thing that selected in spite of company uneducated, thing that omitted despite the company is target, and the unsatisfaction of attendee about training contents. Third, the delay of counsel at the telephone reply, erroneous list of course name and attendee at HRD (Human Resource Development), omission of check whether attends or not. Except for unsatisfaction of attendee, all appears at the process that service delivered. And the unsatisfaction of attendee is about education contents. Both is the factor which have influence on the education service quality. The strategies to remove the failure mode are training and manual development on service and work, a thorough management and check of information system like as ERP (Enterprise Resoure Planning), HRD, education institution list DB (Data Base), on-line application system, a development of education program to offer best education that reflect the user needs and continuously changing environment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.61
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pp.75-87
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2000
This paper proposes a procedure for designing an accelerated test using SMAT(Stress, (failure) Mechanism and Test) model describing the relation among stress, failure mode/mechanism and test method. In SMAT model the stresses to be applied are derived from the environmental factor analysis, the relative importance of those stresses can be estimated using AHP(Analytic Hierarchy Process) and failure mode/mechanism and test method are derived from the fields failure information and FMEA(Failure Mode and Effect Analysis). By applying the procedure we can make a selection of major factors to cause the failure of assembly and design the accelerated test using DOE(Design of Experiments) The procedure is illustrated with an qualification test case study of washing machine shaft assembly in "A" electric appliance company.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.1
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pp.177-186
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2014
Failure mode and effect analysis (FMEA) is a systematic approach for identifying potential failures before they occur, with the intent to minimize the risk associated with them. It has been widely used in the various manufacturing industries as a solution to reliability problems. As the importance of the service sector is increasing, however, it has been recently extended to some applications in services. Despite these attempts, FMEA cannot be directly applied to the reliability problems in a service industry. Due to the heterogeneity and customer participation in service process, we cannot perfectly prevent service failures. For this reason, we suggest a new risk priority number with three input parameters that consist of severity, probability of occurrence, and recoverability. In this paper, we propose an approach for assessing service risk and service reliability using the service-oriented risk priority number (S-RPN). An example regarding a hypermarket service process is used to demonstrate the proposed approach.
Cho, Hyung Jun;Baek, Jung-Ho;Yeu, Bong-Ki;Kang, Tae-Seok;Kim, Kil-Sou;Yang, Il Young;Yoo, Hwan Hee;Yu, Sang Woo;Kim, Yong Soo
Journal of Applied Reliability
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v.16
no.2
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pp.162-170
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2016
Purpose: The purpose of this study was to analyze the failure modes of an auto transfer switch (ATS), determine the most common failure mechanisms, and iterate the design to improve reliability. Methods: We carried out failure mode and effect analysis (FMEA) to determine the failure modes and mechanisms. We identified the parts or modules that required improvement via two-stage quality function deployment based on FMEA, and improvements to reliability were monitored using the Gomperz growth model. Results: The main failure modes of the ATS were damage to, and deformation of, the stator / movable element due to repetitive movements. Five iterations of design modification were carried out, and the mean time to failure (MTTF) increased to 14,539 cycles, corresponding to 85% of the target MTTF. The Gompertz growth model indicates that the 10th iteration of design modification is expected to achieve the target MTTF. Conclusion: We improved the reliability of mechanical parts via failure mode analysis, and characterized the iterative improvements in the MTTF using the Gompertz growth model.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.4
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pp.417-428
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2023
The demolition of domestic infrastructures mirrors other significant construction initiatives in presenting a markedly high accident rate. A comprehensive investigation into the origins of such accidents is crucial for the prevention of future incidents. Upon detailed inspection, the causes of demolition construction accidents are multifarious, encompassing unsafe worker behavior, hazardous conditions, psychological and physical states, and site management deficiencies. While statistics relating to demolition construction accidents are consistently collated and reported, there exists an exigent need for a more foundational cause categorization system based on accident type. Drawing from Heinrich's Domino Theory, this study classifies the origins of accidents(unsafe behavior, unsafe conditions) and human errors(human factors) as per the type of accidents experienced during demolition construction. In this study, a three-step model of QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) is employed to systematically categorize accident causes according to the types of accidents that occur during demolition construction. The QFD-FMEA method offers a technique for cause classification at each stage of the demolition process, including direct causes(unsafe behavior, unsafe environment), and human errors(human factors) through a tri-stage process. The results of this accident cause classification can serve as safety knowledge and reference checklists for accident prevention efforts.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.28-35
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2019
Since guided missiles with the characteristics of the one-shot system remain stored throughout their entire life cycle, it is important to maintain their storage reliability until the launch. As part of maintaining storage reliability, period of preventive test is set up to perform preventive periodic test, in this case failure detection rate has a great effect on setting up period of preventive test to maintain storage reliability. The proposed method utilizes failure rate predicted by the software on the basis of MIL-HDBK-217F and failure mode analyzed through FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) using data generated from the actual field. The failure detection rate of using the proposed method is applied to set periodic test of the actual guided missile. The proposed method in this paper has advantages in accuracy and objectivity because it utilizes a large amount of data generated in the actual field.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.1
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pp.84-89
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2022
For system maintenance optimization, it is necessary to establish a state information system by CBM+ including CBM and RCM, and sensor selection for CBM+ application requires system process for function model analysis at the early design stage. The study investigated the contents of CBM and CBM+, analyzed the function analysis tasks and procedures of the system, and thus presented a D-FMEA based sensor selection inference methodology at the early stage of design for CBM+ application, and established it as a D-FMEA based sensor selection inference process. The D-FMEA-based sensor inference methodology and procedure in the early design stage were presented for diesel engine sub assembly.
Yang, Il Young;Kang, Jun Gu;Yu, Sang Woo;Oh, Geun Tae;Na, Yoon Gyoon
Journal of Applied Reliability
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v.16
no.3
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pp.180-191
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2016
Purpose: The purpose of this study was to develop the accelerated life test method for Constant Electrical Potential Electrolysis gas sensor (CEPE gas sensor). Methods: The parts and modules of CEPE gas sensor were analyzed by using Reliability Block Diagram (RBD). Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Quality Function Deployment (QFD) methods were performed for each part to determine the most affecting stress factor in its life cycle. The long term testing was conducted at three different dry heat levels and the acceleration factor was developed by using Arrhenius relationship. Conclusion: The acceleration factor for CEPE gas sensor was developed by using FMEA, QFD, and statistical analysis for its failure data. Also qualification tests were designed to meet the target life.
The paper considers the practical application of the FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) method to assess the operational reliability of the LNG(Liquefied Natural Gas) transfer system, which is a potential problem for the connection between the LNG FPSO and LNG carrier. Hazard Identification (HAZID) and Hazard operability (HAZOP) are applied to identify the risks and hazards during the operation of LNG transfer system. The approach is performed for the FMEA to assess the reliability based on the detection of defects typical to LNG transfer system. FTA and FMEA associated with a probabilistic risk database to the operation scenarios are applied to assess the risk. After providing an outline of the safety assessment procedure for the operational problems of system, safety assessment example is presented, providing details on the fault tree of operational accident, safety assessment, and risk measures.
Park, Jeong-Hyun;Seok, Jong-Hoon;Cheon, Kang-Min;Hur, Jang-Wook
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.11
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pp.94-101
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2020
In the age of industry 4.0, artificial intelligence is being widely used to realize machinery condition monitoring. Due to their excellent performance and the ability to handle large volumes of data, machine learning techniques have been applied to realize the fault diagnosis of different equipment. In this study, we performed the failure mode effect analysis (FMEA) of an aluminum electrolytic capacitor by using deep learning and big data. Several tests were performed to identify the main failure mode of the aluminum electrolytic capacitor, and it was noted that the capacitance reduced significantly over time due to overheating. To reflect the capacitance degradation behavior over time, we employed the Vanilla long short-term memory (LSTM) neural network architecture. The LSTM neural network has been demonstrated to achieve excellent long-term predictions. The prediction results and metrics of the LSTM and Vanilla LSTM models were examined and compared. The Vanilla LSTM outperformed the conventional LSTM in terms of the computational resources and time required to predict the capacitance degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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