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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이용환 ((주)이안에스아이티) 서진형 (경인여자대학교)
저널정보
한국창의정보문화학회 창의정보문화연구 창의정보문화연구 제8권 제4호
발행연도
2022.11
수록면
217 - 227 (11page)

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일반적인 소량 다품종 생산 제조업에서는 불량 제품으로 인한 기회손실 비용과 다양한 제품 생산 환경 및 치수 조건에 민감한 공정의 불확실성으로 발생하는 생산성 저하등이 문제가 되며, 제조 장비에 부착된 센서를 통하여 생성되는 센서 데이터의 효과적인 수집, 저장 시스템을 구축, 활용하기 어렵다. 그러나 이러한 센서 데이터에 대한 사전 측정과 분석 등을 통해 불량 발생 예측 정확도를 80%까지 높이면 제품에 대한 불량 손실 감소와 기업 이미지 제고 등에 큰 장점이 있고 이 제조 데이터를 학습, 분석하는 시스템을 구축, 평가 및 기술개발을 하면 향후 타 산업에의 파급 시 큰 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 제조 생산 및 검사 불량 예측과 대처를 지원하는 장치 및 소프트웨어 구축을 위한 기계 학습 연구를 하고 제조 데이터 통합 관리를 통한 분석기술의 정확도 향상 및 신뢰성 확보, 동종 및 유사 업종에 적용할 수 있는 기술 확보를 하여 산업 현장의 제조 스마트화를 유도한다.
#스마트 제조 산업 #기계 학습 #분석 모델의 구성 #데이터 전 처리 #초매개변수 #Smart Manufacturing Industries #Machine Learning #Construction of the Analysis Model #Data preprocessing #Hyper parameter

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