지난 수십 년 간의 여러 가지 형태로 저장되어 있는 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가되어 왔다. 그러나 이러한 데이터의 무제한적 증가는 우리가 원하는 정보를 찾아내는 일을 보다 어렵게 만들고 있는 것이 현실이었다. 왜냐하면 우리는 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식(Knowledge)을 찾아내고자 하는 것이 목적인데 반하여 실제적으로는 오히려 데이터만 계속 쌓이고 있는 상황이기 때문이다. 이러한 상황에서 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식을 찾아내는 과정을 작은 의미에서 데이터마이닝(Data Mining)이라 부르고 있다. 최근 들어, 데이터마이닝(정보 채광하기)은 통계학, 경영정보학, ...
지난 수십 년 간의 여러 가지 형태로 저장되어 있는 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가되어 왔다. 그러나 이러한 데이터의 무제한적 증가는 우리가 원하는 정보를 찾아내는 일을 보다 어렵게 만들고 있는 것이 현실이었다. 왜냐하면 우리는 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식(Knowledge)을 찾아내고자 하는 것이 목적인데 반하여 실제적으로는 오히려 데이터만 계속 쌓이고 있는 상황이기 때문이다. 이러한 상황에서 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식을 찾아내는 과정을 작은 의미에서 데이터마이닝(Data Mining)이라 부르고 있다. 최근 들어, 데이터마이닝(정보 채광하기)은 통계학, 경영정보학, 컴퓨터 공학 등의 학분 분야를 중심으로 커다란 관심을 갖게 되었다. 본 연구는 Data Mining이라는 학문이 대부분 비제조 부문에서 많이 활용되어져 온 사례에 반하여 제조 부문, 특히 화학산업의 Leading Player로 발돋움하고자 '99년 초부터 경영혁신 활동의 Tool로써 6 시그마 활동을 추진하고 있는 L기업을 대상으로 추진코자 하며, L기업의 V제품을 대상으로 Data Mining Process SEMMA 단계에 맞추어 문제를 분석하였으며 또한 Decision Tree를 활용하여 M 성분의 품질 수준에 가장 영향을 미치는 인자를 규명하게 됨으로써 Data Mining을 활용한 성공체험 및 V제품 구매자에게 고객만족을 실현하게 되었다. 금번 성공사례를 바탕으로 Data Mining 기법을 타제품 및 타 공장으로의 확산, 확대 적용코자 하며, 나아가 QC(Quality Control), TPM(Total Productivity Management), Six Sigma 활동과의 접목 및 차별화 Point로써 지속적으로 추진하고 있는 경영혁신활동을 한층 더 Up-grade 시킬 수 있는 기회로 삼을 수 있으리라 본다.
지난 수십 년 간의 여러 가지 형태로 저장되어 있는 데이터의 양은 기하 급수적으로 증가되어 왔다. 그러나 이러한 데이터의 무제한적 증가는 우리가 원하는 정보를 찾아내는 일을 보다 어렵게 만들고 있는 것이 현실이었다. 왜냐하면 우리는 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식(Knowledge)을 찾아내고자 하는 것이 목적인데 반하여 실제적으로는 오히려 데이터만 계속 쌓이고 있는 상황이기 때문이다. 이러한 상황에서 대용량의 데이터로부터 의미 있는 지식을 찾아내는 과정을 작은 의미에서 데이터마이닝(Data Mining)이라 부르고 있다. 최근 들어, 데이터마이닝(정보 채광하기)은 통계학, 경영정보학, 컴퓨터 공학 등의 학분 분야를 중심으로 커다란 관심을 갖게 되었다. 본 연구는 Data Mining이라는 학문이 대부분 비제조 부문에서 많이 활용되어져 온 사례에 반하여 제조 부문, 특히 화학산업의 Leading Player로 발돋움하고자 '99년 초부터 경영혁신 활동의 Tool로써 6 시그마 활동을 추진하고 있는 L기업을 대상으로 추진코자 하며, L기업의 V제품을 대상으로 Data Mining Process SEMMA 단계에 맞추어 문제를 분석하였으며 또한 Decision Tree를 활용하여 M 성분의 품질 수준에 가장 영향을 미치는 인자를 규명하게 됨으로써 Data Mining을 활용한 성공체험 및 V제품 구매자에게 고객만족을 실현하게 되었다. 금번 성공사례를 바탕으로 Data Mining 기법을 타제품 및 타 공장으로의 확산, 확대 적용코자 하며, 나아가 QC(Quality Control), TPM(Total Productivity Management), Six Sigma 활동과의 접목 및 차별화 Point로써 지속적으로 추진하고 있는 경영혁신활동을 한층 더 Up-grade 시킬 수 있는 기회로 삼을 수 있으리라 본다.
There are many different definitions of data mining, but almost all involve findings or discovering useful relationships in large database. Data Mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting rough large amounts of data stored in repositories, using ...
There are many different definitions of data mining, but almost all involve findings or discovering useful relationships in large database. Data Mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting rough large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques. This case study is to enhance a main product quality and satisfy the customer needs which can make the extra utility cost in our process, To improve the quality level of this process, a new process parameters is proposed by Data Mining(SEMMA Process, Decision tree analysis). This proposed methods is conceptual simple and show better performance over other methods(6 Sigma, Skill etc). However, due to the operation stability we eventually save excess energy consumption and satisfy the customer's needs.
There are many different definitions of data mining, but almost all involve findings or discovering useful relationships in large database. Data Mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting rough large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques. This case study is to enhance a main product quality and satisfy the customer needs which can make the extra utility cost in our process, To improve the quality level of this process, a new process parameters is proposed by Data Mining(SEMMA Process, Decision tree analysis). This proposed methods is conceptual simple and show better performance over other methods(6 Sigma, Skill etc). However, due to the operation stability we eventually save excess energy consumption and satisfy the customer's needs.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.