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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서영호 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제23권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
841 - 847 (7page)
DOI
10.17958/ksmt.23.5.202110.841

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In this study, as part of the paradigm shift for manufacturing innovation, data from the multi-stage cold forging process was collected and based on this, a big data analysis technique was introduced to examine the possibility of quality prediction. In order for the analysis algorithm to be applied, the data collection infrastructure corresponding to the independent variable affecting the quality was built first. Similarly, an infrastructure for collecting data corresponding to the dependent variable was also built. In addition, a data set was created in the form of an independent variable-dependent variable, and the prediction accuracy of the quality prediction model according to the traditional statistical analysis and the tree-based regression model corresponding to the big data analysis technique was compared and analyzed. Lastly, the necessity of changing the manufacturing environment for the use of big data analysis in the manufacturing process was added.
#빅데이터 #다단냉간단조 #품질예측 #공정데이터 #데이터 수집 #Big data #Multi-stage Cold forging #Quality prediction #Process data #Data gathering

목차

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Y. H. Lee / 2016 / Big data cloud service for manufacturing process analysis / J. Kor. Big-data 1(1):41~51 google schola 공명달 / 2018 / 자동차 안전벨트 부품 제조공정에서의 효율적 공정품질정보 분석 모형 / 대한설비관리학회지 23(4):29~38 dbpia 서영호 / 2020 / 자동차 EPB Spindle 부품 제조비용 저감을 위한 다단냉간 단조공정 최적화 / 한국기계기술학회지 22(3):443~449 dbpia 서영호 / 2020 / 냉간단조 금형수명 정량예측 기술 기반 자동차 조향부품 제조원가 예측 및 저감방안 연구 / 한국기계기술학회지 22(4):726~732 dbpia R. Wei / 2020 / Research on carbon emission reduction in road freight transportation sector based on regulation-compliant route optimization model and vase study, sustainable computing, Informatics and system 28:1~9 google schola

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