[논문]빅데이터 분석 적용을 통한 공정 최적화 사례연구: LCD 공정 품질분석을 중심으로

박종태; 이상곤

doi:10.9716/kits.2022.21.2.097

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in a...

Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.

주제어

표/그림 (11)

그림 [그림 1] Nearest Neighbor 분류기
그림 [그림 2] 국내 A사 해외(중국) 비전장비 라인 수
그림 [그림 3] 전체 시스템 구성도
그림 [그림 4] 시스템 Data 흐름도
그림 [그림 5] MS Server Integration Services
그림 [그림 6] Risk군 거리 판정
그림 [그림 7] 최적 재단 위치 선정
그림 [그림 8] 최적 분석 반복 Process
그림 [그림 9] 온라인 분석/SMS 전송
그림 [그림 10] 최적 수율 Simulation
그림 [그림 11] 운영방법

참고문헌 (11)

디스플레이뱅크, "편광판 시장 및 산업 동향 리포트", 2013.
위키백과, "유클리디안 거리", https://ko.wikipedia.org/wiki/유클리디안.
위키백과, "K-최근접이웃 알고리즘", https://ko.wikipedia.org/wiki/KNN.
이호성, "제4차 산업혁명시대 최강의 무기 현장중심형 스마트팩토리", KMAC, 2019.
박성현, "통계적 공정관리", 민영사, 2005.
Cheong, K.H., "Use of Statistical Process Control for Quality Assurance in Radiation Therapy", Progress in Medical Physics, Vol.26, No.2, June 2015, 60-62.
Korea Database Agency, "The Guide for Advanced Data Analytics Professional", 2014 Edition.
Malamas, E.N., E. Petrakis, M. Zervakis, L. Petit, and J. Legat, "A survey on industrial vision systems, applications and tools", International Journal of Image and Vision Computing, Vol.21, No. 2, Feb. 2003, 171-188.
MicroSoft SSIS (ETL), 위키백과, https://en.wikipedia.org/wiki/SQLServer.
Park, J.K., B.K. Kwon, J.H. Park, and D.J. Kang, "Machine learning-based imaging system for surface defect inspection", International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, Vol.3, No.3, Jul. 2016, 303-310.

상세보기
Six Sigma with R. Statistical Engineering for Process Improvement (Cano EL, Moguerza JM and Redchuk A, 2012).

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

빅데이터 분석 적용을 통한 공정 최적화 사례연구: LCD 공정 품질분석을 중심으로
A Case Study on Product Production Process Optimization using Big Data Analysis: Focusing on the Quality Management of LCD Production 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (11)

표/그림 (11)

참고문헌 (11)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

빅데이터 분석 적용을 통한 공정 최적화 사례연구: LCD 공정 품질분석을 중심으로 A Case Study on Product Production Process Optimization using Big Data Analysis: Focusing on the Quality Management of LCD Production 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (11) 모든 표/그림 보기

표/그림 (11) 슬라이드로 보기

참고문헌 (11)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이상곤 (25)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

빅데이터 분석 적용을 통한 공정 최적화 사례연구: LCD 공정 품질분석을 중심으로
A Case Study on Product Production Process Optimization using Big Data Analysis: Focusing on the Quality Management of LCD Production 원문보기

표/그림 (11)

표/그림 (11)