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엄인성 (현대모비스) 정지훈 (한양대학교) 최영준 (현대모비스)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2023.11
수록면
2,205 - 2,209 (5page)

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In the manufacturing process of Membrane Electrode Assemblies (MEAs) for fuel cells, the transfer defect occurs repeatedly. However, it is difficult to identify the cause of the defect in the field because transfer defects are affected by factors prior to the transfer process. This study focuses on identifying the root cause of this defect and suggesting optimal process conditions. Through an analysis of the relationship between the defect and process conditions, we found out that the width of the transferred electrode effects to the defect classification. Then we explore causal factors influencing electrode width using machine learning and XAI and utilize Bayesian optimization to determine the optimal management range for key causal factors. The study could contribute to enhancing MEA manufacturing processes and resolving the disposal costs from the manufacturing process.
#Fuel-cell #MEA #Shapley Value #Bayesian Optimization

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

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