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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,406 - 1,415 (10page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.11.1406
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This study investigates the application of artificial intelligence in a smart manufacturing environment to analyze sensor data collected from semiconductor processes and effectively detect defective products. The primary objective of this research is to enhance the efficiency of the manufacturing process and improve the quality of the produced goods. To achieve this, data provided by Samsung's smart factory was utilized, and various preprocessing techniques such as dimension reduction, sampling, and scaling were applied. The focus was on reducing the complexity of the data while minimizing any potential per- formance degradation. The results of the study confirmed that appropriate dimension reduction could decrease data complexity and improve efficiency without compromising performance. Furthermore, the research demonstrated a significant improvement in defect prediction performance, achieving an ap- proximately 3% increase in the Geometric Mean (GM) compared to previous studies. These findings underscore the critical role that AI-driven data analysis can play in advancing smart manufacturing environments.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험 결과
5. 비교평가
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
H. Liu, S.L. Hwang, T.H. Liu, and G.H. Chen, “Implementation of Human Error Diagnosis (HED) System,” Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, Vol. 21, No. 1, pp. 82-91, 2004.
D. Jeon, B. Lee, and H. Hwang, “Design and Implement of Smart Gateway Interface API for Real-time Monitoring in Smart Factory,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 5, pp. 601-612, 2019.
Z.M. Çınar, A.A. Nuhu, Q. Zeeshan, O. Korhan, M. Asmael, and B. Safaei, “Machine Learning in Predictive Maintenance Towards Sustainable Smart Manufacturing in Industry 4.0,” Sustainability, Vol. 12, No. 19, 8211, 2020.
J. Moyne and J. Iskandar, “Big Data Analytics for Smart Manufacturing: Case Studies in Semiconductor Manufacturing,” Process, Vol. 5, No. 3, 39, 2017.
Data Acquired from Various Sensors Installed in a Smart Factory that Handles Chemical Processes(2024), https://www.brightics.ai/community/knowledge-sharing/data-sets/detail/7098 (accessed August 14, 2024).
D. Jeon, B. Lee, and H. Hwang, “Design and Implement of Smart Gateway Interface API for Real-time Monitoring in Smart Factory,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 5, pp. 601-612, 2019.
Z.M. Çınar, A.A. Nuhu, Q. Zeeshan, O. Korhan, M. Asmael, and B. Safaei, “Machine Learning in Predictive Maintenance Towards Sustainable Smart Manufacturing in Industry 4.0,” Sustainability, Vol. 12, No. 19, 8211, 2020.
J. Moyne and J. Iskandar, “Big Data Analytics for Smart Manufacturing: Case Studies in Semiconductor Manufacturing,” Process, Vol. 5, No. 3, 39, 2017.
Data Acquired from Various Sensors Installed in a Smart Factory that Handles Chemical Processes(2024), https://www.brightics.ai/community/knowledge-sharing/data-sets/detail/7098 (accessed August 14, 2024).
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