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저자정보
최낙훈 (공주대학교) 김기선 (이스턴에프티씨) 오종석 (공주대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
645 - 645 (1page)

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최근 제조업은 4 차 산업혁명을 통한 스마트 팩토리의 도입이 가속화되고 있다. 스마트 팩토리는 초연 결과 초지능을 바탕으로, 다양한 공정데이터를 수집 및 분석할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 환경에서 수집된 공정 데이터를 바탕으로 불량률을 예측하는 것과 같은 기존의 공장 자동화에서 한 단계 발전한 공정의 운영을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 폴리우레탄 폼 제조공정에서 수집된 이소시아네이트(Isocyanate)와 폴리올(Polyol)의 유량, 압력, 온도의 데이터를 통한 불량률 예측을 진행하고자 한다. 본 연구에 사용된 데이터는 총 6,147 건의 발포 공정 데이터를 사용하였으며, 수집된 데이터를 각 인자별로 조합하여 총 ... 전체 초록 보기
#Machine learning #kNN algorithm #Defect prediction #Polyurethane foam #Foaming process

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