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NTIS 바로가기유지보수 산업은 고액의 부품 재고로 인한 자본 소모나 낮은 재고로 인한 고객 요구에 대한 부적절한 대응과 같은 과제를 직면하고 있다. 이에 AI가 서비스 공급망에서 활용되어 부품 수요 예측의 정확성을 향상하는 데 활용되고 있다. 이 연구에서는 4개 기종의 100대 기계로부터 1년 동안 1시간 간격으로 수집된 센서 데이터로 이루어진 Microsoft ...
저자 | 김원일 |
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학위수여기관 | 부산대학교 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 정보융합공학과-AI전공 |
지도교수 | 홍봉희 |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | 48 |
키워드 | 딥러닝 시계열 예측 수요 예측 AI |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16856981&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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