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자료유형
학술저널
저자정보
황세웅 (연세대학교 정보대학원) 김종혁 (연세대학교 정보대학원) 황보현우 (연세대학교 정보대학원)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제3권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
95 - 103 (9page)

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ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
#스마트 팩토리 #인더스트리 4 #센서 #예지 정비 #의사결정나무 #0

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김수영 / 2014 / MI-NPS 디지털팩토리 방법론을 활용한 생산능력의 향상 및 최적 레이아웃 구축에 관한 연구:자동차 부품 Shaft 제조라인 적용 사례 / 생산성논집 28(1):47~73 Crossref 김승민 / 2015 / 정준상관분석을 이용한 공정설비 상태에 영향을 미치는 변수 선택 / 한국경영과학회 학술대회논문집 :3915~3921 dbpia 김주창 / 2018 / 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정 / 한국융합학회논문지 9(3):53~59 Crossref 노규성 / 2014 / 제조실행시스템에의 빅데이터 적용방안에 대한 탐색적 연구 / 디지털융복합연구 12(1):305~311 dbpia 노선영 / 2017 / 스마트 팩토리 고도화를 위한 예측 분석 시스템 프레임웍 설계 / 한국통신학회 학술대회논문집 :791~792 dbpia

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