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데이터 마이닝을 이용한 공정 불량률 예측 및 개선
Application of Data Mining for Improving and Predicting Defect Rate in Manufacturing Process
정영수, 강창욱
- 언어KOR
- URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/350505
3,000원
한국산업경영시스템학회 2004 추계학술대회 논문집 (2004.10)
pp.121-123
pp.121-123
한국산업경영시스템학회
(Society of Korea Industrial and Systems Engineering)
초록
효과적으로 공정을 관리하기위하여 제품의 품질특성치에 영향을 주는 데이터를 수집하고 공정을 해석하여한다. 이를 위해서 데이터 마이닝(Data Mining)이 많이 수행되어지고 있다. 본 연구에서는 공정으로부터 수집된 대량의 정보 데이터를 신경망(Neural Network)기법을 통하여 공정의 불량률을 예측하고 불량률이 높게 나타난 데이터를 통해 연관규칙(Association Rule)을 적용하여 불량에 영향을 주는 공정의 패턴을 파악 공정을 개선하고자 한다.
키워드
data miningneural networkassociation rule
목차
Abstract
1. 서론
2. 신경망(Neural Network) 기법을 이용한 불량률예측 방법
2.1 공정데이터의 공정변수 선정
2.2 신경망(Neural Network)기법 이용
3. 연관규칙(Association Rule)통한 공정개선
3.1 연관규칙 (Association Rule)
4. 결론
참고문헌
1. 서론
2. 신경망(Neural Network) 기법을 이용한 불량률예측 방법
2.1 공정데이터의 공정변수 선정
2.2 신경망(Neural Network)기법 이용
3. 연관규칙(Association Rule)통한 공정개선
3.1 연관규칙 (Association Rule)
4. 결론
참고문헌
저자
