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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 412 - 422 (11page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0022
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This paper aims to predict the reliability and quality factors in the steel manufacturing industry, such as temperature and decarbonization thickness, by using artificial intelligence to improve productivity and quality. The data obtained from a special steel small rolling process were learned, and the major control and quality factors were predicted using machine learning. Machine-learning-based prediction data were compared with actual measurement data. Then, the differences in data values were evaluated. The predicted data values are closer than the actual data.
목차
Abstract
I. 서론
II. 철강 제조업 AI 적용 사례 및 머신러닝
III. 머신러닝 기반 예측정비의 필요성 및 개발방향
IV. 머신러닝을 활용한 공정 및 품질 인자 예측 및 검증
V. 결론 및 향후 계획
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
G. H. Jeong, “Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in women’s health nursing,” Korean J Women Health Nurs (in Korea), vol. 26, no.1, pp.5-9, 2020.
H. Oh, I. Park, Z. Lee, J. Min, and H. Hong, “Establishment of Prediction Diagnosis System Based on AI for Renewable Energy Seawater Desalination Convergence System,” Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering(in Korea), vol. 31, no.12, pp. 539-547, 2019.
S. Mahadevan, N. Marchalleck, T. K. Das, and A. Gosavi, “Self-Improving factory simulation using continuous-time average-reward reinforcement learning,” machine learning international workshop, vol. 14, pp. 1049-1910, 1997.
H.-S. Kim and H.-C. Lee, “Development of edge cloud platform for IoT based smart factory implementation,” Journal of the Korea society of computer and information (in Korea), vol. 24. no. 4, pp. 49-58, 2019
S. O. Jin and Y. W. Seo, “A research on constructing smart factory and its performance-focused on a company,” Asiapacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology (in Korea), vol. 8, no. 4, pp. 161- 170, 2018.
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