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백민재 (엠아이큐브솔루션) 정세빈 (엠아이큐브솔루션) 최혜림 (엠아이큐브솔루션) 김기문 (엠아이큐브솔루션) 박민수 (엠아이큐브솔루션) 장규진 (엠아이큐브솔루션) 최성욱 (동국제강) 김길수 (동국제강)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2023년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
1,920 - 1,924 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 제조업 전반에서는 인공지능을 적용하려는 움직임이 강하게 나타나고 있다. 특히 제강 산업은 원료부터 제품을 만들기 위해 고온 및 고압의 복합적인 환경에서 다양한 공정을 거치는 제조업 분야이기 때문에 더욱 관심이 있다. 극한의 환경에서 공정을 정확하게 제어하는 것은 연료 효율 개선뿐만 아니라 생산비용 절감에도 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 공정 중에서도 가열로 공정은 제품 품질뿐 아니라 후공정인 압연에도 영향을 미치기 때문에 연구가 필요한 분야이다.
이에 본 연구에서는 형강 압연공정의 분산된 계층 구조 가열로 데이터를 통합한 후, 회귀 모델들을 활용하여 가열로 공정에 영향을 미치는 핵심 인자를 도출하고자 한다. 이를 통해 제강 산업에서의 가열로 공정의 제어를 통한 개선에 기여 하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 사례 및 기술 동향
3. AI 기반 가열로 제어 영향인자 도출
4. 결론
References

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