The purpose of this research is to create an expert risk-based piping system inspection model. The proposed system includes a risk-based piping inspection system and a piping inspection guideline system. The research procedure consists of three parts: the risk-based inspection model, the risk-based piping inspection model, and the piping inspection guideline system model. In this research procedure, a field plant visit is conducted to collect the related domestic information (Taiwan) and foreign standards and regulations for creating a strategic risk-based piping inspection and analysis system in accordance with the piping damage characteristics in the petrochemical industry. In accordance with various piping damage models and damage positions, petrochemical plants provide the optimal piping inspection planning tool for efficient piping risk prediction for enhancing plant operation safety.
The public safety management guidelines were introduced in 2019 and continue to be dedicated to advancing comprehensive measures for public safety management, with a primary focus on prioritizing the safety and well-being of the public within governmental institutions. To achieve this goal, our previous study developed a establishment procedure of risk assessment-based safety inspection system for public institutions that order construction projects and applied it to highway construction projects to evaluate its effectiveness. To enhance the practicality of the establishment procedure, it is essential to collect and analyze feedback from stakeholders regarding its performance and suitability. This study conducted a survey involving 200 participants who had experience with the establishment procedure, and performed statistical analyses to evaluate its performance and applicability. The survey results indicated that the participants reported a high level of satisfaction (scoring 4 and above on a 5-point Likert scale) in several areas: specialization of safety inspection items for different types of work (with a satisfaction rate of 65%), the evaluation process for safety ratings (64.5%), and their willingness to recommend the procedure to other institutions (75.5%). In the factor analysis with Varimax rotation, two factors emerged: (1) a specialization factor related to safety inspection items, and (2) a grading factor associated with safety evaluation results. Regression analyses of these factors unveiled significant positive relationships with improvements in safety and health performance, including the prevention of fatal accidents, heightened safety responsibility, and raised safety inspection standards. The establishment procedure of safety inspection system developed in our previous study can play a crucial role in reducing accidents resulting in fatalities and injuries at construction sites, ultimately contributing to a safer working environment for all involved parties.
Background: Despite considerable efforts made in recent years, the industrial accident rate and the fatality rate in the Republic of Korea are much higher than those in most developed countries in Europe and North America. Industrial safety policies and safety regulations are also known to be ineffective and inefficient in some cases. Methods: This study focuses on the quantitative evaluation of the effectiveness of direct safety regulations such as safety certification, self-declaration of conformity, and safety inspection of industrial machines in the Republic of Korea. Implications on safety policies to restructure the industrial safety system associated with industrial machines are also explored. Results: Analysis of causes in industrial accidents associated with industrial machines confirms that technical causes need to be resolved to reduce both the frequency and the severity of such industrial accidents. Statistical analysis also confirms that the indirect effects of safety device regulation on users are limited for a variety of reasons. Safety device regulation needs to be shifted to complement safety certification and self-declaration of conformity for more balanced direct regulations on manufacturers and users. An example of cost-benefit analysis on conveyor justifies such a transition. Conclusion: Industrial safety policies and regulations associated with industrial machines must be directed towards eliminating the sources of danger at the stage of danger creation, thereby securing the safe industrial machines. Safety inspection further secures the safety of workers at the stage of danger use. The overall balance between such safety regulations is achieved by proper distribution of industrial machines subject to such regulations and the intensity of each regulation. Rearrangement of industrial machines subject to safety certification and self-declaration of conformity to include more movable industrial machines and other industrial machines with a high level of danger is also suggested.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1559-1564
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2011
This study presents the development of a machine vision inspection system(MVIS) purposely for car seat frames as an alternative for human inspection. The proposed MVIS is designed to meet the demands, features and specifications of car seat frame manufacturing companies in striving for increased throughput of better quality. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures by detecting holes, nuts and welding spots on every car seat frame in real time. In this study, the NI Vision Builder software for Automatic Inspection was used as a solution in configuring the aimed quality measurements. The techniques for visual inspection are optimized through qualitative analysis and simulation of human tolerance on inspecting car seat frames. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized vision inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems. The system built on this proposed MVIS for car seat frames has successfully found the possible detections.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.6
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pp.370-376
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2016
Manufacturing data analysis and its applications are getting a huge popularity in various industries. In spite of the fast advancement in the big data analysis technology, however, the manufacturing quality data monitored from the automated inspection system sometimes is not reliable enough due to the complex patterns of product quality. In this study, thus, we aim to define the level of trusty of an automated quality inspection system and improve the reliability of the quality inspection data. By correlation analysis and feature selection, this paper presents a method of improving the inspection accuracy and efficiency in an SVM-based automatic product quality inspection system using thermal image data in an auto part manufacturing case. The proposed method is implemented in the sealer dispensing process of the automobile manufacturing and verified by the analysis of the optimal feature selection from the quality analysis results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.6
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pp.3376-3382
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2014
The system developed inspects automatically defects existing on an inner surface of anodically treated aluminum cylinder-tubes. This system consists of automatic inspection software, and electronic endoscope and a conveyor moving device. By applying the optimal brightness conditions to searching for various defects on the inner surface of cylinder tube, the recognition rate of major defects, such as scratch, oxide and weld line reached 99%. If the present visual inspection process is replaced with the automatic defects inspection system, the physical fatigue of the operator could be reduced and the productivity could be increased. The automatic inspection system developed could also improve the quality of the products.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.6
no.3
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pp.45-50
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2005
This paper proposed an efficient manufacturing system using the OMM (on-machine measurement) system. The OMM system is software-based 3D modeler for inspection on machine, and it is interfaced with machine tools via RS232C. The software is composed of two inspection modules; one is touch probe operating module, and the other is laser displacement sensor operating module. The module for touch probe needs the inspection feature extracted from CAD data. The touch probe moves to workpiece by three operating modes as follows: manual, general and automatic mode. The operating module of the laser displacement sensor is used to inspect profiles and very small holes. An advantage of this inspection method is the ability to execute on-line inspection during machining or afterward. The efficiency of proposed system which can predict and define the machining errors of each process was verified, so the developed system was applied to inspect a mold-base (cavity, core).
Industrial facilities are becoming more complex and various with rapidly developing technologies. A number of installations and equipments are increased to improve productivity, and they are operated under the condition of high temperature and pressure. They are continuously repaired, replaced or abolished because of the deterioration with time, but their repair and replacement are not easy for economical and environmental concerns. If possible, the deteriorating equipments should be inspected and repaired effectively considering the state of maintenance and preservation, economic efficiency, and safety. That's where RBI(Risk Based Inspection) fits in. Even if RBI technology has been known among specialists, there were no tools readily available and it was hard to practice and apply RBI in industrial inspection and safety management. In the development of the qualitative RBI, the overall algorithm adopted API-581 BRD. The qualitative RBI program was developed to search the appling process.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.7
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pp.865-870
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2018
A machine vision based industrial inspection includes defects detection and classification. Fast inspection is a fundamental problem for many applications of real-time vision systems. It requires little computation time and localizing defects robustly with high accuracy. Deep learning technique have been known not to be suitable for real-time applications. Recently a couple of fast region-based CNN algorithms for object detection are introduced, such as Faster R-CNN, and YOLOv2. We apply these methods for an industrial inspection problem. Three CNN based detection algorithms, VOV based CNN, Faster R-CNN, and YOLOv2, are experimented for defect detection on metal surface. The results for inspection time and various performance indices are compared and analysed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.269-277
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1998
In this study, a traditional concept of sampling inspection plan for the quality assurance system is extended to a consideration of economic aspects in total production system by representing and analyzing the effects between proceding/succeeding production process including inspection. This approach recognizes that the decision to be made at one manufacturing process (or assembly process) determine not only the cost and the average outgoing quality level of that process but also the input parameters of the cost and the incoming quality to the succeeding process. By analyzing the effects of the average incoming and outgoing quality, manufacturing/assembly quality level and sampling inspection plan on the production system, mathematical models and solution technique to minimize the total production cost for a single product manufacturing system with specified average outgoing quality limit (AOQL) are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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