메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동하 (대우조선해양) 배혜림 (부산대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제39권 제6호
발행연도
2013.12
수록면
577 - 586 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

오류제보하기
In a shipyard, it is hard to predict block movement due to the uncertainty caused during the long period of shipbuilding operations. For this reason, block movement is rarely scheduled, while main operations such as assembly, outfitting and painting are scheduled properly. Nonetheless, the high operating costs of block movement compel task managers to attempt its management. To resolve this dilemma, this paper proposes a new block movement analysis framework consisting of the following operations: understanding the entire process, log clustering to obtain manageable processes, discovering the process model and detecting exceptional processes. The proposed framework applies fuzzy mining and trace clustering among the process mining technologies to find main process and define process models easily. We also propose additional methodologies including adjustment of the semantic expression level for process instances to obtain an interpretable process model, definition of each cluster’s process model, detection of exceptional processes, and others. The effectiveness of the proposed framework was verified in a case study using real-world event logs generated from the Block Process Monitoring System (BPMS).

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 프레임워크
4. 사례 연구
5. 결론 및 토의
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-500-003456224