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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
도남철 (경상국립대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제51권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
25 - 35 (11page)
DOI
10.7232/JKIIE.2025.51.1.025

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To effectively use machine learning (ML), virtual ML applications that take into account aspects particular to an ML application domain are required. This paper presents a product data model that incorporates ML objects to assist ML applications for the part detection among components of a given assembly product during product development. The proposed product data model combines ML model and dataset objects during the ML life cycle, as well as item, technical document, product structure and engineering change objects over the product life cycle. The ML objects in the product data model are tightly connected with product structures and support production routings, which are the domain of ML applications in product development. Furthermore, they apply transfer learning approaches to repurpose previously learned ML models to create new ML models for engineering changed products. To evaluate the feasibility of the proposed product data model, a test application of the part detection ML is implemented utilizing an existing information system for product development and manual operations.
#Product Development #Machine Learning #Product Data Model #Transfer Learning #ML Model #ML Dataset

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제품 자료 모델 확장
4. 통합 제품 자료 모델 제안과 확장
5. 토론 및 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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