Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.180-183
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1997
The forming process of metal matrix composites by the die casting and squeeze casting process are limited in size and dimension in term of final parts without machining. The thixoforming process for metal matrix composites has numerous advantages compared to die casting, squeeze casting and compocasting. The characteristics of thixoforming process can decrease the liquid segregation because of he improvement in fluidity in a globular microstructure state and utilizes flow without air entrapment. Therefore, in order to obtain the sound parts of metal matrix composites by using thixoforming process which as co-existing solidus-liquidus pahse, it si very important to obtain reheating condition. However, for he thixoforming process, the billet with the desired volume fraction must be heated to obtain a uniform temperature distribution over the entire cross-sectional areas. To obtain the reheating conditions of composites, the particulate reinforced metal matrix composites for thixoforming were fabricated by combined stirring process which is simultaneously performed with electro-magnetic stirring process which is simultaneously performed with electro-magnetic stirring and mechanical stirring process.
In this paper laser micromachining system design process for commercialization is suggested. The constructed system design process is properly adjusted for laser micromachining area after tailoring engine process of system engineering process such as requirement analysis, functional analysis and allocation, system synthesis and system optimization process. In the current laser machining system design, system components and specifications are determined on the basis of experimental experience which a laser is being used in machining some materials as well as the current machining and research trend. In this paper, however, systematic process is suggested in addition to experimental experience, which the laser and system components and their specifications are decided in the process of definition of functional requirements and engine design variables of system to satisfy the customer's requirements.
Granular Activated Carbon(GAC) is widely used in drinking water treatment. Many of the problems occurring in the GAC process are associated with the operation goal and performance. The purpose of this study were to evaluate the design, operation, and performance of granular activated carbon process in D water treatment plant. The optimal operation conditions of GAC process such as backwashing condition, granular activated carbon replacement time were discussed. The design, operation and performance of GAC process is influenced by their raw water characteristics and placement within the treatment process sequence. A critical analysis of plants experience and the information from the literature identifies the effectiveness of GAC process and indicates where modifications in design and operation could lead to improved performance. It would be useful to evaluate and optimize the GAC process in other treatment plant.
Cho, Il Hwan;Shin, Hyogeun;Lee, Hyunjoo Jenny;Cho, Il-Joo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.1138-1143
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2015
Effects of fabrication process variations on impedance of microelectrodes integrated on a neural probe were examined through equivalent circuit modeling and SPICE simulation. Process variation and the corresponding range were estimated based on experimental data. The modeling results illustrate that the process variation induced by metal etching process was the dominant factor in impedance variation. We also demonstrate that the effect of process variation is frequency dependent. Another process variation that was examined in this work was the thickness variation induced by deposition process. The modeling results indicate that the effect of thickness variation on impedance is negligible. This work provides a means to predict the variations in impedance values of microelectrodes on neural probe due to different process variations.
Song, Min-Seok;Gunther, C.W.;van der Aalst, W.M.P.;Jung, Jae-Yoon
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.4
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pp.460-469
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2008
Process mining aims at mining valuable information from process execution results (called "event logs"). Even though process mining techniques have proven to be a valuable tool, the mining results from real process logs are usually too complex to interpret. The main cause that leads to complex models is the diversity of process logs. To address this issue, this paper proposes a trace clustering approach that splits a process log into homogeneous subsets and applies existing process mining techniques to each subset. Based on log profiles from a process log, the approach uses existing clustering techniques to derive clusters. Our approach are implemented in ProM framework. To illustrate this, a real-life case study is also presented.
The following study has been undertaken to build QIP (Quality Improvement Process) of an inner-layer process in a PCB (Printed Circuit Board) manufacturing plant. The objective of the study is stabilization and optimization of the process through quality improvement. To do that, defective factors in process are gathered by the cause and effect analysis and classified by PFD (Process Flow Diagram), key factors are found out by PFMECA (Process Failure Mode and Effect Criticalty Analisis), DOE(Design of Experiments) is a, pp.ied to those key factors to optimize the process, SPC (Statistical Process Control) chart is used to maintain the optimal conditions of the process and to improve quality continuously, and a quality management system is developed to improve quality mind and quality system for the PCB jmanufacturing plant. Overall, QIP is established to improve quality for the PCB manufacturing plant in the study.
To maintain competitiveness in the modern automotive market, it is important to carry out process planning concurrently with new car development processes. Process planners need to make decisions concurrently and collaboratively in order to reduce manufacturing preparation time for developing a new car. Automated generation of a simulation model by using the integrated process plan database can reduce time consumed for carrying out a simulation and allow a consistent model to be used throughout. In this research, we developed a web-based system for concurrent and collaborative process planning and flow analysis for an automotive general assembly using web, database, and simulation technology. A single integrated database is designed to automatically generate simulation models from process plans without having to rework the data. This system enables process planners to evaluate their decisions quickly, considering various factors, and easily share their opinions with others. By using this collaborative system, time and cost put into the assembly process planning can be reduced and the reliability of the process plan would be improved.
Hot rolled strip is cooled by air and water in Run-Out-Table. In this process, phase transformation and shape deformation occurs due to temperature drop. Because of un-ideal cooling condition of ROT, irregular shape deformation and phase transformation arise in the strip. which affect the strip property and lead to the residual stress of strip. And these exert effects on the following processes, coiling process, coil cooling process, and re-coiling process. Through these processes, the residual stress becomes higher and severe. For the prediction of residual stress distribution and shape deformation of final product, Finite element(FE) based model was used. It consists of non-steady state heat transfer analysis, elasto-plastic analysis. thermodynamic analysis and phase transformation kinetics. Successive FEM simulation were applied from ROT process to coil cooling process. In each process simulation, previous process simulation results were used for the next process simulation. The simulation results were matched well with the experimental results.
We derive a generalized statistic form of Q control chart, which is especially suitable for short run productions and start-up processes, for the detection of process mean shifts. The generalization means that the derived control chart statistic concurrently uses within lot variability and between lot variability to explain the process variability. The latter variability source is noticeably prevalent in lot type production processes including semiconductor wafer fabrications. We first obtain the generalized Q control chart statistic when both the process mean and process variance are unknown, which represents the case of implementing statistical process control charting for short run productions and start-up processes. Also, we provide the corresponding generalized Q control chart statistics for the rest of three cases of previous Q control chart statistics : (1) both the process mean and process variance are known (2) only the process mean is unknown and (3) only the process variance is unknown.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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1999.11a
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pp.217-236
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1999
Engineering process control (EPC) is one of the techniques very widely used in process. EPC is based on control theory which aims at keeping the process on target. Statistical process control (SPC), also known as statistical process monitoring. The main purpose of SPC is to look for assignable causes (variability) in the process data. The combined SPC/EPC scheme is gaining recognition in the process industries where the process frequently experiences a drifting mean. This paper aims to study the difference between SPC and EPC in simple terms and presents a case study that demonstrates successful integration of SPC and EPC for a product in drifting industry. Statistical process control (SPC) monitoring of the special causes of a process, along with engineering feedback control such as proportional-integral-derivative (PID) control, is a major tool for on-line quality improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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