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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.1
- 수록면
- 99 - 105 (7page)
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According to the automated manufacturing processes followed by the development of computer manufacturing technologies, products or quality characteristics produced on the processes have measured and recorded automatically. Much amount of data daily produced on the processes may not be efficiently analyzed by current statistical methodologies (i.e., statistical quality control and statistical process control methodologies) because of the dimensionality associated with many input and response variables. Although a number of statistical methods to handle this situation, there is room for improvement. In order to overcome this limitation, we integrated data mining and robust design approach in this research. We find efficiently the significant input variables that connected with the interesting response variables by using the data mining technique. And we find the optimum operating condition of process by using RSM and robust design approach.
목차
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참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Besharati / 2006 / Multi-Objective Single Product Robust Optimization: An Integrated Design and Marketing Approach 128 (4) : 884 ~ 892
Chang X. F / 2004 / Data mining techniques applied to predictive modeling of the knurling process 36 : 253 ~ 263
Cho / 1994 / Optimization Issues in Quality Engineering
Cho D. H / 2005 / Prioritization of association rules in data mining : Multiple criteria decision approach 29 (4) : 867 ~ 878
DuMonuchel / 1999 / Bayesian Data Mining in Large Frequency Tables With an Application to the Spontaneous Reportign System 53 : 177 ~ 202
Chang X. F / 2004 / Data mining techniques applied to predictive modeling of the knurling process 36 : 253 ~ 263
Cho / 1994 / Optimization Issues in Quality Engineering
Cho D. H / 2005 / Prioritization of association rules in data mining : Multiple criteria decision approach 29 (4) : 867 ~ 878
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