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손숙영 (UNIST(울산과학기술대학교)) Bernardo Nugroho Yahya (UNIST(울산과학기술대학교)) 송민석 (UNIST(울산과학기술대학교)) 최상수 (삼성전기) 현정호 (삼성전기) 이범기 (삼성전기) 장용 (삼성전기) 성낙윤 (삼성전기) 신연식 (삼성전기)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 학술발표회 논문집 한국CADCAM학회 2014 동계학술대회 논문집
발행연도
2014.2
수록면
739 - 744 (6page)

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As ‘big data’ becomes a key issue of the IT industry, there has been a lot of research work conducted for the unstructured data analysis in the service or IT industry. However, one of the main industries of Korea is manufacturing, and it usually produces structured rather than unstructured data. Therefore, developing a systematic analysis methodology for the structured data analysis is needed, especially for a manufacturing data analysis. Accurate manufacturing data analysis provides useful information for a competitive production capacity, which will influence on the productivity and competitiveness of a company. A Manufacturing Execution System (MES) is a computerized system used in the manufacturing industry. It extracts manufacturing related information automatically, which is useful for manufacturing manager to make better decisions. Manufacturing data analysis is able to be performed by using MES. Process Mining aims at extracting useful knowledge by analyzing event logs which are gathered from information systems (e.g. ERP, MES, and CRM). Manufacturing data analysis with process mining techniques can derive not only manufacturing process models, but also several performance measures related to processes, resources, and equipment. In this paper, we propose a framework for analyzing manufacturing processes using process mining techniques with the aim of deriving useful information from manufacturing transaction logs. Furthermore, we conducted a case study of the Samsung Electro-Mechanic (SEM) manufacturing process to prove the proposed framework.
#Process mining #MES #Manufacturing data analysis #Framework #Case study

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Process Mining
3. Process Mining Framework
4. Case Study
3. Conclusion
Reference

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