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저자정보
한강희 (아주대학교) 김철환 (아주대학교) 왕지남 (아주대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
3,421 - 3,427 (7page)

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최근 다수의 기업에서 스마트 팩토리의 핵심 기술 중 하나인 머신러닝 기술을 설비의 예지보전 및 생산품의 품질 검사에 적용하고 있다. 본 논문은 아날로그 데이터를 활용한 생산품의 품질 검사 방법에 관한 문제를 고찰한다. 이 문제를 다루는데 자동차의 피스톤을 생산하는 생산 자동화 라인에서 발생한 데이터를 사용하였다. 피스톤이 생산되는 각 사이클에서 발생한 아날로그 데이터를 활용하여 정상 피스톤과 불량 피스톤을 분류하는 MLP(Multilayer Perceptron)모델을 생성하였다. 제안된 방법은 생산 자동화 라인의 데이터만 사용하기 때문에 별도의 장비가 필요 없다. 따라서 금전적 손해 없이 생산품의 품질을 검사할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

1. 요약
2. 서론
3. 목적
4. 연구 환경
5. 모형 구축
6. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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