다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
정보시스템연구 = The Journal of information systems, v.20 no.3, 2011년, pp.1 - 24
AI-Helper
Recently, six sigma has been widely adopted in a variety of industries as a disciplined, data-driven problem solving approach or methodology supported by a handful of powerful statistical tools in order to reduce variation through continuous process improvement. Also, data mining has been widely use...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 6 시그마 방법론이란 무엇인가? | 6 시그마 방법론은 기업에서 발생하는 결함을 지속적으로 감소시킴으로써 기업의 제품, 서비스, 그리고 프로세스를 향상시키기 위한 고객, 프로세스, 데이터, 그리고 재무성과 중심적인 경영혁신 접근법이라고 말할 수 있다. 6 시그마 방법론에서의 결함은 제품, 서비스, 그리고 프로세스에서 발생 가능한 모든 결함을 포함한다(서정훈, 2005; 배영일, 2002; Banuelas, 2002; Hahn, 1999; Hoerl & Snee, 2002; Montgomery, 2001; Harry, 1994; Pande et al. | |
| 데이터 마이닝이란 무엇인가? | 이러한 한계를 극복하기 위하여, 대량의 축적된 데이터를 분석하여 유용한 정보를 찾아주는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법들을 이용할 수 있다. 데이터 마이닝이란 축적된 대량의 데이터로부터 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고, 이를 모형화해서 의사결정을 돕는 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다(안진석 등, 1999; 홍태호와 김진완, 2006; Fayyad와 Simoudis, 1995; Su et al., 2003). | |
| 데이터 집합 정의 단계에서 데이터를 분할하는 이유는 무엇인가? | ① 데이터 집합 정의 : 데이터 집합 정의 단계에서는 CTQ의 실제 공정으로부터 분석에 필요한 데이터 집합을 정의하고, 모델을 구축한 이후에 모델의 타당성 평가와 모델간의 비교를 위하여 데이터를 분할한다. 데이터 마이닝은 많은 변수를 가지고 있는 대량의 데이터를 대상으로 하여 다양한 방법론에 의한 분석을 수행하기 때문에 분석을 위한 데이터로써 모든 공정 데이터를 이용할 수는 없기 때문이다. 따라서 특정한 기간과 같은 조건을 이용하여 분석용 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 학습용(Training), 검증용(Validation), 평가용(Test)으로 각각 분리하여 분석용 데이터를 이용하여 모형을 구축하고, 평가용 혹은 검증용 데이터를 이용하여 모형의 비교나 최종적인 평가를 수행할 수 있도록 한다. |
김형욱, 김종안, "식스시그마 추진기법 활용사례 연구," 품질혁신, 제1권, 제2호, 2000, pp. 80-91.
나수천, 6시그마 國富論, 길벗, 2005.
다카나시 토모히로, 만넨 이사오, 프로세스 매니지먼트, 길벗, 2004.
박재홍, 변재현, 김창현, 정창원, 최영대, "구간세분화 방법을 이용한 철강산업체의 6시그마 프로젝트추진사례," 품질혁신, 제2 권, 제1호, 2001, pp.57-65.
배영일, "6 시그마 경영의 이해와 실천," CEO Information, 제349호, 2002, pp. 1-25.
서영주, 함효준, "조립라인에서의 6시그마 구축에 관한 연구," 대한설비관리학회지, 제6권, 제1호, 2001, pp.91-100.
서정훈, 경영전략부문의 6 시그마 사용 사례 연구, 울산대학교 경영대학원 석사학위논문, 2005.
안진석, 고용민, 장중순, "데이터 마이닝을 이용한 최적 공정조건 탐색," 대한설비관리학회지, 제4권, 제2호, 1999, pp.129-144.
지원철, 김우주, "품질설계시뮬레이션 지원시스템의 설계 및 구현," 한국경영학회 추계학술대회 논문집, 1998, pp.385-388.
Antony, J. and Banuelas, R., "Key Ingredients for the Effective Implementation of Six Sigma Program," Measuring Business Excellence, Vol.6, Issue 4, 2002, pp.20-27.
Fayyad, U. M. and Simoudis, E., "Knowledge Discovery and Data Mining: Tutorial," Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Montreal, Canada, 1995.
Hahn, G. H., Hill, W., Hoerl, R. W., and Zinkgraf, S. A., "The Impact of Six Sigma Improvement: A Glimpse into the Future of Statistic," The American Statistician, Vol.53, No.3, 1999, pp. 208-215.
Hammer, M., "Process Management and the Future of Six Sigma," MIT Sloan Management Review , Winter, 2002, pp. 26-32.
Hancock, W., Yoon, J., and Plont, R., "Use of Ridge Regression in the Improved Control of Casting Process," Quality Engineering, Vol.8, No.3, 1996, pp.395-403.
Harry, M. J., The Vision of Six Sigma: A Roadmap for Breakthrough, Sigma Publishing Company, 1994.
Hoerl, R.W. and Snee, R.D., Statistical Thinking: Improving Business Performance. Duxbury Press/Thompson Learning, San Jose, 2002.
Jang, G. S., Jeon, J. H., and Lee, D. H., "Development of Multi-Stage Combustion Pattern Control System in Hot Stove Using Data Mining," Proceedings of the 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics (WMSCI 2005), Orlando, Florida, USA, July 10 - 13, 2005, pp.136-140.
Jang, G. S. and Jeon, J. H., "A Six Sigma Methodology Using Data Mining: A Case Study on Six Sigma Project for Improving Heat Efficiency of a Hot Stove System in a Korean Steel Manufacturing Company," Communications in Computer and Information Science 35, 2009, pp.72-80.
Kwak, Y. H. and Anbari, F., "Benefits, Obstacles, and Future of Six Sigma Approach," Technovation, Vol.26, No.5-6, 2006, pp.708-715.
Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control, 4th Edition, Wiley, New York, NY, 2001.
Pande, P., Neuman R., and Cavanaugh, R., The Six Sigma Way, McGraw-Hill, 2000.
Pyzdek, P., The Six Sigma Handbook, McGraw-Hill, 2003.
Su, D., Chen, W., Feng, J., Wang, H., and Su, Y., "Data Mining in Metallurgical Industry Process," Computer Aided Chemical Engineering, Vol.15, 2003, pp.1364-1369.
Tong, J., Tsung, F., and Yen, B., "A DMAIC Approach to Printed Circuit Board Quality Improvement," International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2004, pp.523-531.
Yachao W., "Data Mining from Simulation of Six Sigma in Manufacturing Company," 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering, 2008, pp.423-426.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.