Industry 4.0을 위한 기계 및 제조 분야에서 베이지안 통계 기술의 응용

변해원

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Industry 4.0을 위한 기계 및 제조 분야에서 베이지안 통계 기술의 응용 KCI 등재

Applications of Bayesian Statistical Techniques in Mechanical Manufacturing for Industry 4.0

변해원

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/444691

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한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) (Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology)

제27권 제4호 (2025.08)
pp.537-541

한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) (Korean Society of Mechanical Technology)

초록

Bayesian techniques are vital in mechanical manufacturing for uncertainty quantification and process optimization. This review explores their diverse applications, highlighting advantages in handling small data and incorporating expertise for improved decision-making in quality control, reliability, and machining. It also discusses integration with machine learning and applications in specialized areas. Future research should focus on Industry 4.0 integration and user-friendly tools, emphasizing Bayesian methods' role in intelligent manufacturing.

키워드

베이지안 통계기계 제조불확실성 정량화공정 최적화품질 관리신뢰성 Bayesian StatisticsMechanical ManufacturingUncertainty QuantificationProcess OptimizationQuality ControlReliability

Abstract
1. 서 론
2. 이론적 배경
3. 제조 분야에서의 응용 사례
    3.1. 품질 관리 및 프로세스 모 니터링
    3.2. 신뢰성 엔지니어링 및 유지 관리
    3.3. 가공 작업 및 안정성 분석
    3.4 머 신러닝 및 인과 추론
    3.5 시뮬레이션 및 모 델링
4. 특수 제조 분야에서의 응용
    4.1. 생물공정의 제조
    4.2. 메 타물질의 설계
    4.3. 반도체 제조
5. 향후 연구를 위한 시사점과결론
References

저자

변해원(Dept. of Future Technology, Korea University of Technology and Education, South Korea) | Haewon Byeon Corresponding author

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