Objectives: This paper was prepapred to report airborne asbestos fiber concentrations in asbestos textile, brake-lining, commutator, and building materials manufacturing industries, and some other asbestos related industries in Korea from 1994 to 2006. Methods: Airborne asbestos data that have been sampled and analyzed in the above industries during 1994-2006 were collected. These data were reviewed to scrutinize the qualified data based on the records such as sampling and analyzed method and quality control procedures. All asbestos data were generated using the National Institute for Occupational Safety & Health (NIOSH) Method 7400. Results: Average concentration of asbestos fiber was 2.14 fibers/cc(0.02-15.6 fibers/cc) in the asbestos textile industry, 0.26 fibers/cc(0.01-1.01 fibers/cc) in the building-materials industry, 0.15 fibers/cc(0.01-0.93 fibers/cc) in the brake-lining manufacturing industry, and 0.14 fibers/cc(0.03-1.36 fibers/cc) in the commutator producing industry. For these industries, the percentage of samples of which asbestos fiber concentrations above the limit of exposure(0.1 fibers/cc) was 97.6% in the asbestos textile industry, 62.3% in the building-materials industry, 53.5% in the brake-lining manufacturing industry, and 34.3% in the commutator producing industry. Asbestos fiber concentration was below the limit of exposure in the gasket producing, petrochemistry, musical instrument producing industries, and the brake-lining exchange operations. Conclusions: Airborne asbestos fiber level in the asbestos textile, brake-lining producing, commutator and building-material producing industries was above the limit of exposure, but in the gasket producing, petrochemistry, musical instrument producing industries and the brake-lining exchange operations were below the limit of exposure.
Purpose: Most enterprises adopt six sigma acts to maximize the business performance with raising the executiveness for the project improvements in each parts. But there are little studies about six sigma actual operations in manufacturing whether the six sigma improvements that have injected a lot of budget, efforts, labours and time are run properly. Methods: This study select 31 interviewees who have MBB or BB from 5 large enterprises running six sigma over 10 years and 5 SMEs running six sigma over 5 years to understand and review the operational status of six sigma actions in manufacturing industry and to secure representativeness. This study identify the operational status of six sigma actions and key factors enhancing or impeding execution of six sigma projects through face-to-face interviews and online surveys by e-mail. Results: This study figured out the operational status of six sigma actions and key factors enhancing or impeding execution of six sigma projects. We used SPSS 16.0 for the reliability and the validity of survey data. Conclusion: There can be a lot of different factors that affect six sigma project improvements besides the key factors from this study. More study need to think of the organization characteristics and the basic conditions and to remedy the unreasonable points and defects rather than following foreign companies and enterprises.
A structure of line for producing products is variously changing to be automatic and one-person Cell-Line considering the physical burden for workers in manufacturing industry of electronic goods. However, workers tend to still accuse Work-related Musculoskeletal Disorders (including shoulder, waist, hand, wrist, leg etc.) as a simply repeated work by accelerating of the production speed for productivity improvement in the assembly line. Thus manufacturing engineers in charge of changing and set up newly for an assembly line are necessary to the construct of the guideline on human engineering. Especially. There is no standardized engineering-guide and it is difficult to create the exact work environment because the risk factor analysis and the improvement for assembly line are executed once a year on the current situation. I'd like to reduce the physical burden on workers through the effective improvement of processing by the guideline on working environment fit for a characteristic on manufacturing process when the process is changed or newly installed.
본 연구에서는 우리나라 제조업을 산업유형별로 나누어 제품혁신의 성과 및 기업특성에 따른 경쟁우선순위의 효과를 추정하고, 경쟁우선순위와 경영성과 간의 관계를 분석해 보았다. 이러한 분석을 통해 제조업 기업들의 효과적인 경쟁우선순위의 전략적 선택에 대한 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 제품혁신의 성과에 따른 경쟁우선순위의 효과 분석 결과, 제품혁신 성과가 높을수록 경쟁우선순위의 효과가 증대되는 것으로 나타났다. 그리고 경쟁우선순위와 경영성과와의 분석 결과에 있어서는 산업유형별로 경영성과에 유의적으로 영향을 미치는 경쟁우선순위가 각각 다른 것으로 추정되었다.
Access-control of hazard zone in a steel manufacturing industry is studied in terms of safety management. Based on the results of risk evaluation for hazard zone, three risk zones with low, middle and high level are categorized. These zones have different color door and locking shape depending on their risk levels. At the high level, red door and key-based locking system are employed to accessed-controled path. Furthermore, tagout, lockout, interlock system for emergency stop, warning and flashing are also introduced. New standardized procedure of access-control for various hazard zones, which could help to greatly contribute to the prevention of accidents in advance, is proposed considering the risk level and the condition of given hazard zones. The standardized procedure of access-management suggested in this study will take an effective role as one of safety guide lines for hazardous workshop of manufacturing industries.
Purpose: This study aimed to investigate variables affecting health-related quality of life of manufacturing industry workers. Methods: We used data from 200 survey questionnaires collected from a vehicle manufacture factory located in Ulsan metropolitan area. The participants were manufacturing workers. The data were analyzed using t-test, one-way analysis of variance, and $Scheff{\acute{e}}^{\prime}s$ test to identify differences among variables. Pearson's correlation coefficient and stepwise multiple regression were used to identify variables that affected health-related quality of life. Results: The findings revealed that occupational stress and quality of sleep were statistically significant variables of the physical component score with an explanatory power of 42.2%. Occupational stress, depression, and religion were statistically significant variables of the mental component score with an explanatory power of 43.3%. Conclusion: Continuous monitoring and appropriate intervention for occupational stress, quality of sleep, and depression are needed to improve manufacturing workers' health-related quality of life.
A memory module industry's supply chain usually consists of multiple manufacturing sites and multiple distribution centers. In order to fulfill the variety of demands from downstream customers, production planners need not only to decide the order allocation among multiple manufacturing sites but also to consider memory module industrial characteristics and supply chain constraints, such as multiple material substitution relationships, capacity, and transportation lead time, fluctuation of component purchasing prices and available supply quantities of critical materials (e.g., DRAM, chip), based on human experience. In this research, a directed graph-based supply network planning (DGSNP) model is developed for memory module industry. In addition to multi-site order allocation, the DGSNP model explicitly considers production planning for each manufacturing site, and purchasing planning from each supplier. First, the research formulates the supply network's structure and constraints in a directed-graph form. Then, a proposed genetic algorithm (GA) solves the matrix form which is transformed from the directed-graph model. Finally, the final matrix, with a calculated maximum profit, can be transformed back to a directed-graph based supply network plan as a reference for planners. The results of the illustrative experiments show that the DGSNP model, compared to current memory module industry practices, determines a convincing supply network planning solution, as measured by total profit.
Background: Recent research on occupational injuries in companies has faced difficulties in obtaining representative data, leading to studies relying on surveys or case studies. Moreover, it is difficult to find studies on how a company's industry characteristics affect occupational injuries. This study aims to address these limitations. Methods: We collected 11 years of disclosure data from 1,247 listed companies in the Korean stock market and combined it with their occupational injury histories collected by the Republic of Korea Occupational Safety and Health Agency (KOSHA) to build a dataset. We attempted to analyze a linear panel model by dividing the dataset into manufacturing, construction, and other industries. Results: The higher proportion of full-time employees and better job skills correlate with lower occupational injuries in other industries. The wage increase reduces occupational injuries in manufacturing and other industries, but the substitution effect produces the opposite outcome in construction. Also, foreign ownership and credit ratings increase effectively reduce occupational injuries mainly in the manufacturing industry. Conclusion: Our results suggest that in explaining the relationship between corporate characteristics and occupational injuries, it is necessary to consider the nature of the industry more closely, and in particular, employment and labor policies for preventing occupational injuries need to be selectively applied according to industry. In addition, to improve the limitations and increase the usability of the research results, further detailed studies are needed in the future.
Semiconductor manufacturing industry is a high density integration industry because it generates a vest number of data that takes about 300~400 processes that is supervised by numerous production parameters. It is asked of engineers to understand the correlation between different stages of the manufacturing process which is crucial in reducing production costs. With complex manufacturing processes, and defect processing time being the main cause. In the past, it was possible to grasp the corelation among manufacturing process stages through the engineer's domain knowledge. However, It is impossible to understand the corelation among manufacturing processes nowadays due to high density integration in current semiconductor manufacturing. in this paper we propose a canonical correlation analysis (CCA) using both wafer test voltage variables and fail bit counts variables. using the method we suggested, we can increase the semiconductor yield which is the result of the package test.
The results of HAPs emission data using TRI (Toxic Release Inventory), SODAM (Source Data Management system) were investigated and the emissions of 7 heavy metals from their sources and emission processes were also analyzed. Questionnaire for source data analysis as well as the stack sampling were carried out for 17 factories among 6 selected industrial types. The annual amount of emissions was estimated based on the measured concentration and flow rates. All sources were operated with high efficiency control devices and the concentration levels of all heavy metals were shown to be below 0.1 to of regulation standard. The highest emission source of heavy metals was steel manufacturing industry with the annual emission of 342.9 kg/yr and followed by hazardous waste incinerator, paint manufacturing, nonferrous metal manufacturing, rolling & press goods manufacturing and storage battery manufacturing. In the case of Hg, the emissions were quite significant from electric acros of steel manufacturing industry, although the concentration level was below the emission standard, showing the necessity of specific care for its management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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