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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 57 - 65 (9page)
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Recently, due to the significance of Industry 4.0, the manufacturing industry is developing globally. Conventionally, the manufacturing industry generates a large volume of data that is often related to process, line and products. In this paper, we analyzed causes of defective products in the manufacturing process using the decision tree technique, that is a well-known technique used in data mining. We used data collected from the domestic manufacturing industry that includes Manufacturing Execution System (MES), Point of Production (POP), equipment data accumulated directly in equipment, in-process/external air-conditioning sensors and static electricity. We propose to implement a model using C4.5 decision tree algorithm. Specifically, the proposed decision tree model is modeled based on components of a specific part. We propose to identify the state of products, where the defect occurred and compare it with the generated decision tree model to determine the cause of the defect.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED STUDY
3. DECISION TREE FOR PROCESS MANAGEMENT
4. EXPERIMENTAL RESULT
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
[단행본] - Ian H. Witten / 2005 / Data Mining: Practical machine learning tools and techniques / Morgan Kaufmann
[학술지(정기간행물)] - K. Wang / 2007 / Applying data mining to manufacturing : the nature and implications / Journal of Intelligent Manufacturing 18 (4) : 487 ~ 495
[학술지(정기간행물)] - A. Kusiak / 2006 / Data mining : manufacturing and service applications / International Journal of Production Research 44 (18-19) : 4175 ~ 4191
[학술지(정기간행물)] - L. Rokach / 2006 / Data mining for improving the quality of manufacturing: a feature set decomposition approach / Journal of Intelligent Manufacturing 17 (3) : 285 ~ 299
[학술지(정기간행물)] - Mark A. Friedl / 1999 / Decision tree classification of land cover from remotely sensed data / Remote sensing of environment 61 (3) : 399 ~ 409
[학술지(정기간행물)] - K. Wang / 2007 / Applying data mining to manufacturing : the nature and implications / Journal of Intelligent Manufacturing 18 (4) : 487 ~ 495
[학술지(정기간행물)] - A. Kusiak / 2006 / Data mining : manufacturing and service applications / International Journal of Production Research 44 (18-19) : 4175 ~ 4191
[학술지(정기간행물)] - L. Rokach / 2006 / Data mining for improving the quality of manufacturing: a feature set decomposition approach / Journal of Intelligent Manufacturing 17 (3) : 285 ~ 299
[학술지(정기간행물)] - Mark A. Friedl / 1999 / Decision tree classification of land cover from remotely sensed data / Remote sensing of environment 61 (3) : 399 ~ 409
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