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학술저널
저자정보
Kyuheon Jung (Pukyong National University) Sungchul Choi (Pukyong National University) Sion Jang (TEAMLAB) Misuk Kim (Hanyang University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.23 No.2
발행연도
2024.6
수록면
290 - 300 (11page)
DOI
10.7232/iems.2024.23.2.290

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Large workshops such as shipyards commonly employ various types of vehicles for specific tasks. Important among them is the maintenance lift vehicle utilized for welding or painting on the upper decks of large ships. The use of this vehicle at a construction site can enhance the overall process efficiency. Hence, we propose a 4D CNN-based method for predicting the regional demand for maintenance lift vehicles in shipyards. In addition, a method for data preprocessing that reflects the shipyard’s strict limitations and requirements is proposed. This method collects real-time data and implements a maintenance lift vehicle demand forecasting system with a dashboard that shipyard workers can use for daily dispatch. The pipeline of the corresponding prediction system is described in detail to demonstrate the utility of our system.
#Shipyard #Maintenance lift vehicle #Convolutional neural network #Demand forecasting

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. SYNET FOR LIFT VEHICLE DEMAND PRE-DICTION
4. EXPERIMENT
5. IMPLEMENTATION
6. CONCLUSION
REFERENCES

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