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[국내논문] 데이터마이닝을 이용한 공정변수 확인 및 공정개선
Identification Process Variables and Process Improvement Using Data Mining 원문보기

산업경영시스템학회지 = Journal of society of korea industrial and systems engineering, v.28 no.3, 2005년, pp.166 - 171  

정영수 (한양대학교 산업공학과) ,  강창욱 (한양대학교 정보경영공학과) ,  변성규 (삼성전자로지텍(주) 국판물류팀)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With development of the database, there are too many data on process variables and the manufacturing process for the traditional statistical process control methods to identify the process variables related with assignable causes. Data mining is useful in this situation and provides variety of appro...

주제어

#Data mining   #Process Variables   #Process Improvement  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 통계적 공정관리기빕을 통하여 공정의 상태를 파악하고 공졍의 이상 발생시 공정으로부터 수집된 데이터를 데이터마이닝기법을 통하여 공정의 불량에 영향을 미치는 공정변수의 분류, 페턴파악, 예측을 통하여 공정을 개선하고 이를 다시 통.계적 공정관리기법으로 피드백하여 공정을 안정상데로 유지관리 하는 관리기법을 제시하고자 한다.
  • :그러니- 현재 기업의 공정은 복잡해지고 공정변수가 많아짐으로서 관리도만을 적용하여 공정의 이상원인을 파악하기 힘들다. 러므로 본 연구에서는 대용량의 데이터로부터 정보를 찾아 문제률 헤결하는 방법인 데이터마이닝기법과 통계적 공정관리 기법을 직 용하여 공정에 불량요인 공정 변수 파악 맟 종정 개선하는 모델을 제시하고자한다. 본 연구, 에서 제시하는 난계룚 살펴보면 다음과 같다.
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참고문헌 (12)

  1. 강형철 외 5명, '데이터마이닝', 자유아카데미, 서울, 1999 

  2. 변성규, 강창욱, '데이터마이닝 기법을 이용한 제조공정내의 불량항목별 예측방법', 한국산업 경영시스템학회지, Vol. 27, No. 2, pp. 10-16, 2004 

  3. 백동현, 한창희, '데이터 마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측', 한국지능정보시스템학회 논문지, Vol. 9, No. 1, pp. 157-177, 2003 

  4. Braha, D., Shmilovici, A.; 'Data mining for improving a cleaning process in the semiconductor industry', IEEE transactions on semiconductor manufacturing, Vol. 15, No. 1, pp. 91-101, 2002 

    상세보기 crossref

  5. Corinna, C., Vapnik, V.; 'Support-Vector Network', Machine Learning, Vol. 82, No. 14, pp. 273-297, 1995 

  6. http:svmlight.joachims.org. Support Vector Machine, Computer Software, Collaborative Research Center, Thorsten Joachims, 2004 

  7. LeCun, Y., Jackel, L. D., Bottou, L., Cortes, C.; 'Learning algorithms for classification A comparison on handwritten digit recognition', Theory neural networks the statistical mechanics perspective, pp. 261-276, 1995 

  8. Jiawei H., Micheline K.; 'Data Mining Concepts and Techniques', Morgan kaufmann publishers, NY, 2001 

  9. Montgomery, D. C.; 'Introduction to Statistical Quality Control', 4th ed., John Wiley & Sons, NY, 2001 

  10. Timothy, J. S., Julie, K. S., Tomas, V.; 'The application of artificial neural networks to monitoring and control of an induction hardening process', Journal of Industrial Technology, Vol. 16, No. 1, pp. 1-11, 2000 

  11. Vapnik, V.; 'The Nature of Statical Learning Theory', Springer, NY, 1995 

  12. Zaki, M. J.; 'Efficient enumeration of frequent sequences', Conference on Information and Knowledge Management, Bethesda, Maryland, pp. 68-75, 1998 

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