This study was performed to evaluate the coke oven emissions (COE) and polynuclear aromatic hydrocarbon levels in coke manu-facturing industry, secondary lead smelting industry and glass bottle manufacturing industry. 1. There were no significant difference between the means of personal samples and area samples by the types of industry(p>0.05). The levels of airborne total particulates of the secondary lead smelting industry was the highest($2.30mg/m^3$), and those of the coke manu-facturing industry and glass bottle manu facturing industry were $1.95mg/m^3$ and $1.37mg/m^3$. The concentration of COE was the highest in the glass bottle manufacturing industry($0.79mg/m^3$), and in order of $0.19mg/m^3$ in the coke manufacturing industry and $0.06mg/m^3$ in the secondary lead smelting industry. COE/total particulates(%) was highest in the glass bottle manufacturing industry(58.1%) and in order of 10.3% in the coke manufacturing industry and 3.1% in secondary lead smelting industry. There were significant differences in the total particle concentration and COE by the types of industry(p<0.05). 2. The levels of airborne total particulates was the highest at the smelting process of secondary lead smelting industry($2.30{\pm}0.72mg/m^3$), and the lowest at the smelting process of glass bottle manufacturing industry ($0.99{\pm}1.22mg/m^3$) Concentration of COE was the highest at the casting process of glass bottle manufacturing industry ($1.09{\pm}1.15mg/m^3$), the lowest at the smelting process of secondary lead smelting industry ($0.06{\pm}0.03mg/m^3$). The COE/total particulates(%) was the highest at the casting process of glass bottle manufacturing industry($65.9{\pm}20.5%$), and the lowest at the smelting process of secondary lead smelting indusry($3.1{\pm}2.7%$). 3. There were positive correlations between level of The airborne total particulates and concentration of COE in coke manufacturing industry and glass bottle manufacturing industry (p<0.05), but negative correlation in secondary lead smelting industry. 4. The numbers of case and rates that over the Threshold Limit Values(TLVs) were 24 (77.4%)cases in glass bottle manufacture, 14(23.7%) cases in the coke manufacturing industry and no one case in secondary lead smelting industry. Total numbers of case and rates that over TLVs were 38( 35.5%) cases. 5. The limit of detection(LOD) for PAH was $10{\mu}g/ml$ in standard sample. All PAH levels of the cokes manufacturing industry and the secondary lead smelting industry and the glass bottle manufacturing industry were trace or not to detect.
효율성 측정은 일반적으로 상장기업을 중심으로 이루어지고 있으며, 중소기업을 중심으로 한 효율성 연구는 미비하다. 따라서 중소기업의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우선 중소기업의 현실을 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 본 연구에서는 중소기업의 효율성을 측정하여 경쟁력 강화의 기본 자료로 이용되기를 바라는 측면에서 연구되었다. 효율성 측정은 비율분석이나 회귀분석을 통하여 일반적으로 이루어지고 있으나, 본 연구에서는 이러한 분석방법을 이용하지 않고 DEA(data envelopment analysis)모형이라는 새로운 측정수단을 이용하여 효율성을 측정하였다. 국내 상장 중소제조업을 중심으로 1996년부터 1999년까지의 패널자료를 이용하여 IMF전후의 비효율성을 측정하였다. 연구결과에 의하면 상대적 평균효율치는 도매 및 상품중개업이 68.99%, 영상 음향 및 통신장비 제조업이 60.58%, 음식료품제조업이 91.05%, 자동차 및 트레일러제조업이 85.80%, 제1차금속산업이 88.96%, 펄프 종이 및 종이제품제조업이 96.53%, 화합물 및 화학제품제조업이 78.67%로 나타났다. DEA모형은 서비스 및 비영리단체에서 주로 사용되어 온 효율성 평가방법이나 이를 중소제조업에 처음 적용해 보았으며, 추가적으로 IMF 이전과 이후시점의 효율성을 수치적으로 비교하여 우리나라 중소제조업의 경영효율성을 파악하게 해주었다.
This paper analyse the economic inducement effects of aviation industry using Input-Output Model. For measuring economic inducement effects of aviation industry on korean economy, this paper divides air transport industry as two - manufacturing industry and service industry. we also use Input-Output Table of year 1990 through 2003 from Bank of Korea. Empirical results tells that aviation manufacturing industry have high product inducement effects to national economy although its low value-added coefficient such as 0.486 for aviation manufacturing industry and 0.447 for aviation service industry. public R&D doesn't have much effect to each of aviation industries.
This paper is intended to propose what manufacturing configuration (manufacturing planning and shop floor control) is suitable for the tire industry. Basically tire-manufacturing process is mixed-products, parallel-disconnected-flow-shop. Both throughput time and cycle tine are very short, the variety of tires is very high, the setup time is long, shop floor data reporting requirements is high, and there are many equipments and people working. And with no exception, tire industry also now confronts increasing requirements of delivery conformance with the above peculiar characteristics of tire manufacturing and changing market environments, this paper suggests, weekly master scheduling with no MRP is desirable and traditional kanban is right selection for shop floor control/scheduling. This paper describes why this configuration should be, using the manufacturing engineering principles and some new insights like four primitives of parallel flow shop. Generally known that shop with high parallel-product-mix and long setup time isn't good candidate for kanban. The four primitives of parallel flow shop explain why kanban is also useful scheduling technique in that environment.
Objective : For the purpose of preparing the fundamental data and health promotion and control program on organic solvents in air of manufacturing industry. Methods : The author surveyed number of organic solvent components which was used in working site and also determined the organic solvents concentration in air of 927 manufacturing industries and 1,267 working process with gas chromatography(NIOSH manual) for five years from 1995 to 1999. Results : Mean number of solvents components by type of industry, working process was number of 12. There were exceeded to TLV of 1,2-dichloroethane in textile manufacturing industry N,N-dimethyl furan in tanning and dressing of leather ; luggage, handbags, saddlery, harness and footwear manufacturing industry and chemical and chemical product manufacturing industry by type of industry. There were exceeded to TLV of 1,2-dichloroethane in handwriting and drawing process, cellosolve in adhesive spreading process, N,N-dimethly furan in production of solvent process and adhesion process by working process Total exceeded rate to threshold limit values of organic solvents mixture were 12.9% for EI(Exposure index) and 10.0% for Em(Estimation of mixture) by type of industry, 11.3% for EI and 8.2% for Em by type of working process. The highest exceed rate was 36.7% for EI in tanning and dressing of leather ; luggage handbags, saddlery, harness and footwear manufacturing industry and 29.0% for Em in textile manufacturing industry. The highest exceeded rate was 23.1% for EI and 12.5% for Em in adhesive spreading process by working process. Mean values of total subjects by type of industry and type of working process were $0.7{\pm}1.8$ for EI and $0.7{\pm}1.7$ for Em respectively. Conclusions : As above results, the author suggest that it makes the environmental control program on 1.2-dichloroethane, N,N-dimethyl furan, cellosolve by kind of organic solvent and on textile manufacturing industry, tanning and dressing of leather ; luggage, handbags, saddlery harness and footwear manufacturing industry by type of industry, and on handwriting, drawing process and adhesive spreading process and adhesion process by type of working process.
최근 미국 등 선진국에서 제조업의 부활을 위한 정책적 지원이 강화되고 있다. 뿌리산업은 제조업의 기반이 되는 산업으로 중소기업이 절대다수를 차지하고 있으며, 우리나라도 중소기업에 대한 정책 지원이 증가 추세이다. 그럼에도 불구하고 뿌리산업 제조중소기업에 대한 정책적 관심은 그리 높지 않다. 특히 뿌리산업의 R&D 효과성에 대한 의문이 많은 상황이다. 본 논문의 뿌리산업 제조중소기업 실태 분석에 의하면 뿌리산업내 업종별로 다양한 특성을 보이고 있으며 R&D 결과가 사업화로 잘 이어지지 않는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 뿌리산업 제조중소기업에 대한 국내외 현황을 바탕으로 5가지의 정책적 시사점을 제시한다.
The size characteristics of lead particle which is one of the important factors associated with absorption of lead were ignored in establishing lead standard. This study was conducted to investigate distribution of lead particles by operation of industry. Aerodynamic Mass Median Diameters (MMD) of airborne lead particles in the battery and litharge manufacturing industry were $14.1{\mu}m$ and $15.1{\mu}m$, respectively. There was no significant difference between those two values(p>0.05). However, the diameters in radiator manufacturing and secondary smelting industry were $1.3{\mu}m$, $4.9{\mu}m$, respectively. Those were significantly smaller than the particle sizes in other industries(p<0.05). Total lead concentrations in the secondary smelting industry were higher than those in the battery and litharge manufacturing industry. Total lead concentrations in other industries except radiator manufacturing industry exceeded the standard of $50{\mu}g/m^3$. Only radiator manufacturing industry indicated lead concentrations significantly lower than those in other industries(p<0.05). Concentrations of lead particles smaller than $1{\mu}m$ defined as respirable fraction by OSHA's CPA model assumption were $72.4{\mu}g/m^3$ in the secondary smelting industry, exceeding $50{\mu}g/m^3$. The relationship of concentrations between total lead and lead of particles smaller than $1{\mu}m$ was log Y = 0.46 logX + 0.06(n=119, $r^2=0.44$, p=0.0001). Relationship of respirable lead concentrations between OSHA and ACGIH was significantly detected in the litharge and battery manufacturing industry(p=0.0001), but was not significant in the radiator(p=0.2720) and secondary smelting manufacturing industry(p=0.2394). As MMDs of lead particles generated in industry were small, difference of respirable lead concentration between OSHA and ACGIH became smaller. There was a significant difference between concentrations respirable lead defined by two organizations such as OSHA and ACGIH in the battery and litharge manufacturing industry. Average concentration of respirable lead by ACGIH definition was 43.3 % of total lead in secondary smelting and 48.9 % in radiator manufacturing industry, and lower fractions were indicated in battery and litharge manufacturing industry. Relationships of total lead with IPM, TPM, and RPM were significant respectively(p=0.0001) and lead concentrations by particle size could be estimated using this relationship. Linear regression equation between total lead concentration(X) and ACGIH-RPM concentration(Y) was log Y = 0.76 log X - 0.40($r^2=0.89$, p=0.0001).
The manufacturing industry is the one with the most frequent industrial disasters, and it is important to study the safety climate recognized by workers in the industry in order to actively prevent industrial accidents. However, little research has been performed on the safety climate in workplaces felt by the workers in the manufacturing industry. The purpose of this study is to identify the factors affecting work environment safeness based on practical analysis via survey, and to establish the relation between safety performance factors and safeness of work environment. The survey was performed for workers in the manufacturing industry(n=228), and structural equations model analysis by using the AMOS 7.0 was performed in order to identify the fit of the research model and the causation among factors. According to the results of the analysis, the reliability and the model fit were appropriate for interpretation, and safety participation was shown to affect safeness of work environment more than safety compliance. The results of this study may serve as the reference for taking a measure to improve the level of safeness of the work environment felt by workers in the manufacturing industry.
In the last ten years, manufacturing companies like GE, IBM, Motorola and service companies like GE Capital and CITIBANK have realized that Six Sigma has standed for quality reform movemant. Six Sigma management which makes the critic effects on the quality management have enlarged and applied office indirect work process and service department as well beyond question manufacturing process. Then Can Six Sigma application methodology from manufacturing industry be applied to service industry without transformation? Can Six Sigma be applied on improvement of Information system quality which is the critic key figure of current successful companies? These questions would be resolved by conducting researches about application and evaluation of Six Sigma on manufacturing industry and service industry. This paper will furnish information of Six Sigma's new function for future business situation through comparing those researches
This article has compared the level of activities of occupational safety and health in workplace among sub-sectors of manufacturing industry in order to set the priority for policy intervention. Data of manufacturing industry in the survey on the current status of occupational safety and health was used with factor analysis and radar graphic method. Authors have categorized sub-sectors of manufacturing industry into four categories, attained group, active group, neglected group, and passive group based on injury rate, level of safety and health activities. The neglected group may be the first target group for occupational safety and health policy guiding some detailed occupational safety and health activities. Limitation of this study is that cross sectional data was analyzed. The long term effect could not be analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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