인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
The manufacturing industry has been actively adapting ICT (Information and Communication Technology) into the field with keywords such as 4th industrial revolution. Due to collecting information and data analytics technologies, products, machines and process in the traditional manufacturing industry have become smart. In the textile industry, an efficiency in a dyeing process greatly depends on energy usage. Thus, researchers in dyeing-finishing factories focus on energy efficiency in this area. They have been trying to make energy efficient through various experiments, but haven’t achieved remarkable result due to various problems on the site. Therefore, we collect manufacturing big data and try to improve energy efficiency based on the collected data. In this paper, we consider a method to improve the energy efficiency in dyeing process using manufacturing big data. We propose a way to achieve energy efficiency in the dyeing process with lower energy usage and repeated dyeing. As a result of this paper, it is suggested that dyeing process should be instructed and controlled based on the significant variables and learning model when energy efficiency is to be utilized by using manufacturing big data. We also verify the feasibility of this argument through a case study using ANN.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
