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자료유형
학술저널
저자정보
허준 (Dept. of Industrial Systems and Information Engineering, Korea University) 백준걸 (Dept. of Industrial System Engineering, Induk Institute of Technology) 이홍철 (Dept. of Industrial Systems and Information Engineering, Korea University)
저널정보
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 대한안전경영과학회지 제6권 제3호
발행연도
2004.1
수록면
237 - 247 (11page)

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The condition of the manufacturing process in a factory should be diagnosed and maintained efficiently because any unexpected disorder in the process will be reason to decrease the efficiency of the overall system. However, if an expert experienced in this system leaves, there will be a problem for the efficient process diagnosis and maintenance, because disorder diagnosis within the process is normally dependent on the expert's experience. This paper suggests a process diagnosis using data mining based on the collected data from the coil-spring manufacturing process. The rules are generated for the relations between the attributes of the process and the output class of the product using a decision tree after selecting the effective attributes. Using the generated rules from decision tree, the condition of the current process is diagnosed and the possible maintenance actions are identified to correct any abnormal condition. Then, the appropriate maintenance action is recommended using the decision network.
#coil-spring manufacturing process #diagnosis #CBM #data mining

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