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대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2008년 대한산업공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2008.11
수록면
12 - 19 (8page)

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Process engineers are often eager to find the optimal levels of process variables that make the key quality variable as close to its target as possible. The quality of products produced in the process is often affected by a few hundreds to thousands of variables. So, it is difficult to construct a reliable prediction model from the data of many variables and small observations. The selection of important variables becomes a crucial issue naturally as well. In this paper, we introduce the partial least squares (PLS) regression and its use for the process optimization. The variable selection procedure under PLS is introduced with an application to automobile assembly. Also, the patient rule induction method and its variant based on PLS for the process optimization will be proposed. Some simulation results for the proposed rule induction are presented.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Partial Least Squares Regression
3. Variable Selection Using PLS
4. Process Optimization Using Functional Approach
5. Rule Induction for Process Optimization
6. Conclusion
References

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