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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 1,946 - 1,950 (5page)
이용수
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본 연구는 스마트 공장 내 제조 공정의 최적화를 위해 다변수 데이터 분석의 중요성을 탐구한다. 스마트 공장에서 발생하는 방대한 데이터는 제조 공정의 성능 향상과 이상 징후의 조기 감지에 핵심적인 역할을 한다. 이를 위해, Mahalanobis Taguchi System(MTS) 방법론을 활용하여, 다변수 데이터 간의 복잡한 상호작용과 상관관계를 분석하고, 공정 중 발생할 수 있는 문제를 실시간으로 감지하고 대응한다. 연구 결과, MTS 분석을 통한 실시간 진단은 제조 공정의 효율성과 신뢰성을 현저히 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 스마트 공장 모델의 다변수 데이터를 활용한 최적화 전략이 실질적인 성과를 달성할 수 있음을 입증한다.
목차
요약
1. 서론
2. 다변수 데이터 분석의 적용
3. 제조 공정 최적화 전략의 개발 및 적용
4. MTS 분석을 통한 결과
5. 결론
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