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다이캐스팅 제품의 불량 대응을 위한 생산조건 데이터의 선별과 활용 방법

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회 (2021.06)바로가기
  • 페이지
    pp.411-413
  • 저자
    권영우, 오성훈, 전영준, 정석찬
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395425

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원문정보

초록

한국어
과거 하드웨어의 한계로 다룰 수 없었던 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능 등의 ICT 기술이 정보통신 기술의 발전으로 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 데이터의 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 제조산업에서도 설계, 생산 등 각 공정에 효율화를 위해 ICT기술 기반의 정보시스템 관련한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 해당 산업은 공정의 특성상 축적할 수 있는 데이터가 풍부하기 때문에 빅데이터/인공지능 기술 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야임은 틀림없다. 따라서 복잡한 제품설계, 제품생산, 품질검수 등의 공정프로세스는 향후 간소화 및 효율화가 가능질 것이다. 본 연구에서는 전/후방 산업군에 미치는 파급효과가 큰 주조(다이캐스팅) 산업의 생산 공정에서 ICT 기술을 적용하여 제품불량과 관련된 데이터를 선별 및 수집하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다.

목차

Abstract
Introduction
Methods
1. 연구목적 수립
2. 주조(다이캐스팅) 불량유형 별 주요인자 확인
3. 데이터 수집 환경 구성 및 결과
4. 연구의 한계 및 연구 방향
Results
Acknowledgments
References

키워드

다이캐스팅 인공지능 빅데이터 생산공정

저자

  • 권영우 [ 동의대학교 일반대학원 인공지능학과 박사과정 ]
  • 오성훈 [ 동의대학교 일반대학원 인공지능학과 석사과정 ]
  • 전영준 [ 동의대학교 부산IT융합부품연구소 ]
  • 정석찬 [ 동의대학교 인공지능 Grand ICT연구센터, e비즈니스학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2026
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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