선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그리하여, 여러 스틸 파이프 공급사간에 과도한 경쟁 및 설비 가동율 대비 저마진의 결과를 초래한다. 과거 스틸 파이프산업에 대한 주요 특성별 수율 측정에 대한 연구가 미흡하였으나, 본 논문에서 이를 구체화 하여주요 특성별 불량률과 수율이 어떠한 형태를 나타내는지를 분류하고, 그 영향정도를 구분하려 한데에 그 의의가 있다고 하겠다.
- 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 독립변수로 하고 불량률과 수율을 종속변수로 하여 독립변수에 대한 종속변수를 분류하여 독립변수가 종속변수에 어떠한 영향을 미치는가를 파악함으로써 향후 스틸 파이프 생산시 저불량율, 고수율의 제품을 생산 하는데 주요한 지표로 활용코자 하는데 그 목적이 있다
- 각국의 자국 경기 부양을 위한 노력이 관세 인상 및 지원책이 이어지고 있는 상황으로 강관은 생산의 28%가량(2008년 11월 누계 기준) 수출되고 있으며 특히, 강관수출 중 대미 수출비중은 69%에 달해 대미의존도가 가장 높은 것으로 나타났다 따라서 경기침체로 인한 글로벌 강관수요 감소 및 보호무역주의 강화로 국내 강관 수출의 부진은 더욱 커질 가능성이 높다. 본 연구는스틸 파이프 생산 수율 측정을 데이터마이닝 기법으로 모형화하여, 향후 스틸 파이프 생산 공정에서 저불량률/고수율의 제품 생산을 목표로 한다[6].
- 이 장에서는 스틸 파이프 생산과 관련한 특성별 수율과 불량률을 모델링하여 연구 목적을 달성하기 위한 기초를 마련하고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 연구 질문을 가지고 연구를 시작하였다.
- 이러한 강관 산업의 문제점과 대응방안을 모색하기 위한 방안으로, 과거 강관 생산의 이력을 분석하여 주요 특성별 고부가가치 제품을 선별하고 각 공정별 최소 불량률을 가진 제품 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 가지는 제품들이 가장 높은 수율을 창출해내고, 적은 불량을 발생시키는지를 고찰한다.
- 데이터마이닝（Data mining）이란 수많은 데이터들로부터 단순한 검색 기법으로는 얻기 힘든 유용한 정보를 얻어내는 과정이라고 할 수 있다［1］. 이러한 데이터마이닝은 기업의 관점에서 보았을 때, 기업이 보유하고 있는 자료와 기타 외부자료를 포함하여 사용가능한 데이터를 기반으로 숨겨진 지식, 기대하지 못했던 패턴, 새로운 법칙과 관계를 발견하고 이를 실제 경영의 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이라 정의한다.
- 구체적 방법으로 주문을 통해 생산되는 각종 강관 제품들의 특성을 비교, 분석하여 어떠한 특성을 가지는 제품들이 가장 높은 수율을 창출해내고, 적은 불량을 발생시키는지를 고찰한다. 이렇게 수집되고 비교·분석된 자료들을 데이터마이닝 기법으로 모델화함으로써 향후 생산관리를 위한 소중한 자료로 사용하는데 본 논문의 목적이 있다.
가설 설정
- 첫째, 기존 생산된 스틸 파이프의 주요 특성별 수율과 불량률은 어떠한 형태로 모형화되며, 이로 인해 예측할 수 있는 결과는 무엇일까?
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.