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빅데이터 기반 실시간 불량품 발생 원인 분석 및 설비 교체주기 예측
Analysis of Defective Causes in Real Time and Prediction of Facility Replacement Cycle based on Big Data

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 제6호 (2019.12)바로가기
  • 페이지
    pp.203-212
  • 저자
    황승연, 곽경민, 신동진, 곽광진, 노영주, 박경원, 박정민, 김정준
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A367932

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Along with the recent fourth industrial revolution, the world's manufacturing powerhouses are pushing for national strategies to revive the sluggish manufacturing industry. Moon Jae-in, the government is in accordance with the trend, called ‘advancement of science and technology is leading the fourth round of the Industrial Revolution’ strategy. Intelligent information technology such as IoT, Cloud, Big Data, Mobile, and AI, which are key technologies that lead the fourth industrial revolution, is promoting the emergence of new industries such as robots and 3D printing and the smarting of existing major manufacturing industries. Advances in technologies such as smart factories have enabled IoT-based sensing technology to measure various data that could not be collected before, and data generated by each process has also exploded. Thus, this paper uses data generators to generate virtual data that can occur in smart factories, and uses them to analyze the cause of the defect in real time and to predict the replacement cycle of the facility.
한국어
최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러 한 추세에 따라 문재인 정부도 ‘과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명’이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄 는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전 하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 시계열 분석
2. 군집 분석
3. 회귀 분석
Ⅲ. 본론
1. 가상 데이터 생성
2. 데이터 분석 시나리오
Ⅳ. 분석 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

Big Data Data Analyze Smart Factory Smart Manufacturing Virtual Data

저자

  • 황승연 [ Seung-Yeon Hwang | 준회원, 한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과 석사과정 ]
  • 곽경민 [ Kyung-Min Kwak | 준회원, 한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과 석사과정 ]
  • 신동진 [ Dong-Jin Shin | 준회원, 한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과 석사과정 ]
  • 곽광진 [ Kwang-Jin Kwak | 준회원, 한국산업기술대학교 스마트팩토리융합학과 박사과정 ]
  • 노영주 [ Young-J Rho | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 교수 ]
  • 박경원 [ Kyung-won Park | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 조교수 ]
  • 박정민 [ Jeong-Min Park | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 조교수 ]
  • 김정준 [ Jeong-Joon Kim | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 조교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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