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[국가R&D연구보고서] 인공지능 스케줄러 기반 지능형 생산 관리 시스템
Intelligent Production Management System based on Artificial Intelligence Scheduler 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 김창욱
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
과제관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202200013321
과제고유번호 1711144801
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-10-18
키워드 스케줄러.품질 모니터링.강화학습.제조공정.공정제어.scheduler.quality monitoring.reinforcement learning.manufacturing process.process control.

초록

□ 연구개요
본 연구는 지능형 생산관리 시스템 연구의 토대 마련을 위해 수행하였으며 이를 구현하기 위해 강화학습 기반의 대규모 동적 스케줄링 기술 및 factory-wide 품질 모니터링 및 다중 공정 제어 기술을 개발하였다.
세부적으로 1차년도에는 제품 품질 향상 및 효율성 제고를 위한 공정설비와 제품 품질 모델을 개발하였고, 2차년도에는 factory-wide 공정 관리기술 연구 및 지능형 생산 관리 시스템을 개발하였으며 3차년도에는 인공지능 기술을 활용한 동적 job-shop 스케줄링을 연구하였다.

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1) 연구의 필요성 ... 4
  • 2) 연구의 목표 ... 5
  • 3) 연구 범위 및 최종목표 ... 6
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
  • 1) 연구 추진계획 변경 ... 7
  • 2) 연구 추진계획 변경 사유 ... 8
  • 3) 연구 추진전략 ... 8
  • 4) 주요 연구내용 ... 10
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 16
  • 1) 정성적 연구개발성과 ... 16
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
  • 3) 목표 달성 수준 ... 16
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
  • 6. 참고문헌 ... 19
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 25
  • 끝페이지 ... 38

표/그림 (10)

참고문헌 (25)

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