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박규태 (성균관대학교) 양석곤 (다이텍연구원) 박희진 (성균관대학교) 조문빈 (성균관대학교) 강용신 (성균관대학교) 노상도 (성균관대학교) 김동현 (코에버정보기술) 최수영 (코에버정보기술) 강용태 (코에버정보기술)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제22권 제4호
발행연도
2017.12
수록면
435 - 444 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2017.435

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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.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 배경
3. 에너지 효율화를 위한 빅데이터활용 방안
4. 사례 연구
5. 결론
References

참고문헌 (13)

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