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학술저널
저자정보
김준 (한국생산기술연구원) 강형석 (한국생산기술연구원) 이주연 (한국생산기술연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.37 No.4
발행연도
2020.4
수록면
247 - 254 (8page)
DOI
10.7736/JKSPE.019.136

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The goal of this research is to develop intelligence data analytics system for quality enhancement of die-casting process. Targeting a die-casting factory in Korea, we first constructed an edge device-based infrastructure with wireless communication environment for data collection and a processing infrastructure to support the intelligence data analytics system. Using the real quality regarding data of the target factory, we developed two data analytics models for defect prediction and defect cause diagnosis using AdaBoostC2 algorithm. Accuracy of the developed data analytics model for defect prediction was verified as 86%. To use the developed data analytics model efficiently and produce a sequential process of data analytics model generation, execution, and update were conducted automatically. The edge device and integrated server-based dualized analysis system was proposed. The developed intelligence data analytics system was applied to the target factory, and the effectiveness was demonstrated.
#Data analytics (데이터 분석) #Die-casting process (다이캐스팅 공정) #Dualized data analytics system (이원화 데이터 분석 시스템) #Edge device (엣지 디바이스) #Intelligence system (지능화 시스템) #Smart factory (스마트 공장)

목차

1. 서론
2. 데이터 수집 및 처리 인프라 구축
3. 품질 데이터 분석 모델 개발
4. 서버-엣지 이원화 분석 시스템 개발
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Chae, C. W., “Research for Smartification Strategy of Root Processes,” Korea Institute of Industrial Technology, 2017. google schola Lee, J., Noh, S. D., Kim, H. J., and Kang, Y. S., “Implementation of Cyber-Physical Production Systems for Quality Prediction and Operation Control in Metal Casting,” Sensors, Vol. 18, No. 5, p. 1428, 2018. google schola Widodo, A. and Yang, B. S., “Support Vector Machine in Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 21, No. 6, pp. 2560-2574, 2007. google schola Yang, B. S., Oh, M. S., and Tan, A. C. C., “Machine Condition Prognosis based on Regression Trees and One-Step-Ahead Prediction,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 22, No. 5, pp. 1179-1193, 2008. google schola Chen, C., Zhang, B., Vachtsevanos, G., and Orchard, M., “Machine Condition Prediction based on Adaptive Neuro-Fuzzy and High-Order Particle Filtering,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 58, No. 9, pp. 4353-4364, 2010. google schola

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