메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승준 (부경대학교) 우정엽 (NIST) 서원철 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제8호
발행연도
2016.8
수록면
1,516 - 1,529 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
#Smart Factory #Big Data #Data Analytics #Machine Learning #Manufacturing Execution System #Energy Prediction

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 국내외 연구동향
3. 빅데이터 애널리틱스 플랫폼 아키텍쳐
4. 구현 및 실험
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
[보고서] - KIAT / 2015 / Research Trend of Smart Manufacturing in U.S.A google schola [보고서] - KOSF / 2015 / Industrial Reference Models for Smart Factory Propagation google schola [보고서] - KSA / 2015 / Global Trends and Korean Standardization Strategies for Smart Factory google schola [학술대회논문] - Deloitte / 2015 / 2016 Global Manufacturing Competitiveness / National Competitiveness Forum google schola [학술대회논문] - A. Pavlo / 2009 / A Comparison of Approaches to Large-scale Data Analysis / Proceedings of the 2009 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data : 165 ~ 178 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

문서, 영상 등 비정형 데이터를 활용한 건설산업 빅데이터 분석
지석호 대한토목학회지 2016 .08
빅데이터 시대에 건설산업은 어떻게 도약해야 하는가
신도형 대한토목학회지 2016 .08
빅데이터가 인공지능에 미친 영향
유성민 한국정보기술학회지 2016 .06
스마트 팩토리를 위한 CPPS (Cyber Physical Production System)
박호철 ,  김기형 ,  이주연 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2014 .12
스마트공장 동향과 모델공장 사례
변대호 e-비즈니스연구 2016 .08

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-001136675