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의사결정트리 기법을 이용한 스틸 파이프 생산 수율 및 불량률 측정에 관한 연구
A Study of Measuring Yield Rate and Error Rate in Steel Pipe Production using Decision Tree Technique 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.14 no.4, 2009년, pp.116 - 127  

김웅경 (대구대학교, 세아네트웍스) ,  김종완 (대구대학교 컴퓨터.IT공학부) ,  김수연 (대구대학교 컴퓨터.IT공학부) ,  남인길 (대구대학교 컴퓨터.IT공학부)

초록
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본 연구는 스틸 파이프 생산의 과거 이력을 분석하여 주요 특성별 높은 수율을 갖는 제품을 선별하고 각 공정별 최소 불량률을 가진 제품 모델을 구현함으로써 제품 생산의 효율성을 제고하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 논문에서는 주문을 통해 생산되는 각종 스틸 파이프 제품들의 특성을 비교 및 분석하여 어떠한 특성을 가지는 제품들이 가장 높은 수율을 창출해내고 적은 불량을 발생시키는지 의사결정트리 데이터마이닝 기법을 적용하여 분석하였다. 실험 결과로부터 중소구경이 많은 ERW 스틸 파이프는 기호에 의해, 그 외 주로 대구경 범위인 롤벤더, 스파이럴 스틸 파이프 경우에는 외경 범위에 따라 수율과 불량률이 분류되고 있다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 주요 특성별 수율과 불량률이 어떠한 형태를 나타내는지 수치적으로 분류 및 구체화하여 그 영향정도를 구분하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research aims to improve the efficiency of production by selecting production configuration with high yield rate and lower error rate based on production history of steel pipe. To achieve this, we identify the properties of various types of MTO(make-to-order) steel pipe products and determine p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 스틸 파이프 관련 연구는 주로 강관 말뚝이라는 스틸 파이프 중 일부 특정 용도에 편중되어 있는 것으로 나타나며, 스틸 파이프 산업의 수율과 관련된 것이 아니라 스틸 파이프 고유의 기술적 기능에 대한 연구에 편중되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수율에 관한 부분을 스틸 파이프라는 부분에 한정하며 스틸 파이프의 기술적 설계나 시공법 관련 부분이 아닌, 스틸 파이프의 생산시 나타나는 수율 및 불량률을 주요 특성 항목으로 분류하고자 한다.
  • 본 연구는 스틸 파이프 생산에 영향을 미치는 주요 특성에 대한 연구모형을 제시하였으며, 주요 특성으로는 표 1에 나타낸 것처럼 물종, 기호, 관단, 외경, 두께, 길이, 패킹, 코팅을 독립 변수로 하고 수율과 불량률을 종속변수로 하여, 독립변수가 종속변수에 어떠한 영향을 미치는가를 파악함으로써 향후 스틸 파이프 생산 시 저불량율, 고수율의 제품을 생산하는데 주요한 지표로 활용하고자 하였다. 구체적으로는 주요 특성별 수율과 불량률을 모델링하였고, WEKA 툴을 이용하여주요 특성 별 수율과 불량률의 분류 모형을 구현하였다.
  • 이 절에서는 스틸 파이프 생산과 관련한 특성별 수율과 불량률을 모델링하여 연구 목적을 달성하기 위한 기초를 마련하고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 연구 질문을 가지고 시작하였다.
  • 이러한 스필 파이프 산업의 문제점과 대응방안을 모색하기 위 한 방안으로, 과거 스틸 파이프 생산의 이 력을 분석하여 주요 특성별 고부가가치제품을 선별하고 각 공정별 최소 불량률을 가진제품 모델을 구현하여, 고수익의 제품 생산을 지향하고 설비증설, 설비보수, 작업자 교육의 자료로 활용하고자 한다. 구체적 방법으로 주문을 통해 생산되는 각종 강관 제품들의 특성을 비교, 분석하여 어떠한 특성을 갖는 제품들이 가장 높은수율을 창줄해 내고, 적은 불량을 발생시키는지를 고찰한다.
  • 구체적 방법으로 주문을 통해 생산되는 각종 강관 제품들의 특성을 비교, 분석하여 어떠한 특성을 갖는 제품들이 가장 높은수율을 창줄해 내고, 적은 불량을 발생시키는지를 고찰한다. 이렇게 수집되고 비교, 분석된 자료들을 의사결정트리 기법으로 모델링함으로써 향후 생산관리를 위한 소중한 자료로 사용하는데본 연구의 목적이 있다.

가설 설정

  • 연구는 다음과 같은 연구 질문을 가지고 시작하였다. 첫째, 기존 생산된 스틸 파이프의 주요 특성별 수율과 불량률은 어떠한 형태로 모형화되며, 이로 인해 예측할 수 있는 결과는 무엇일까? 둘째, 수율과 불량률의 각 특성의 상관관계 및 연관성은 어떠하며 가장 큰 영향을 주는 특성(인자)은 어떤 것인가? 두 가지의 질문을 해결하기 위하여 과거 스틸 파이프의 주요 특성 별 생산 자료와 수율, 불량률의 자료를 수집하여 분석하였으며, 스틸 파이프 생산에 영향을 끼치는 주요 특성은 표 1과같이 파악되었다. 이는 표 1에 나타난 8가지의 특성이 제품을 이루는 핵심 요소이며, 이러한 8가지의 특성중 하나만 달라도 다른 제품으로 구분되기 때문이다.
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참고문헌 (14)

  1. 공원일, “강관: 2002년 철강산업 업종별 경기전망”, 한국철강협회, 철강보 제28권 제 1호 통권317호, pp. 14-16, 2002. 

  2. 김종완, 진승훈, 김병익, 김태균, 김영순, “전자상거래에 데이터마이닝 기술 적용”, 과학기술연구, pp. 145-153, 2001. 

  3. 백동현, “데이터마이닝을 활용한 반도체공정의 지능형 수율관리시스템”, 천안대학교, 2003. 

  4. 세아제강, 제품/기술정보-생산공정-ERW 강관", http://www.seahsteel.co.kr/02_product/product03.asp. 

  5. 손영옥, “한국 강관산업 현황과 발전전략”, 제3회 강관산업 발전세미나, 2007. 

  6. 이동권, “수율관리 체계화를 통한 수율향상 방안 연구”, 아주대대학원, 2007. 

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  8. 이장희, “데이터마이닝 도구의 혼합적용 방법간 수율 예측 성능 비교 연구." Journal of Business Research, 23(1), pp. 233-310, 2008. 

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  10. 한국철강협회, “강관보고서." pp.1-12, 2007. 

  11. 한국철강협회, “세계 및 국내 철강산업 동향," 2009-1호('09.1월), pp. 16-26, 2009. 

  12. 현대하이스코, 제품정보 강관제품-제품 개요," http:;/www.hysco.com/hrml/product/ kangkwan/outline.aspx. 

  13. 하정훈, "LCD생산시스템에서 repair와 rework을 고려한 수율과 원가분석모델", Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 33(3), pp. 364-372, 2007. 

  14. I. Witten and E. Frank, Data Mining: practical machine learning tools and techniques, 2nd ed. Morgan Kaufmann, 2005. 

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