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저자정보
박아영 (한국기계연구원) 김승만 (한국기계연구원) 송준엽 (한국기계연구원) 이재학 (한국기계연구원) 한성흠 (한국기계연구원)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
51 - 51 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

머신러닝 기법을 활용한 와이어본더 설비 부품 수명 분류 및 예측
박아영 ,  김승만 ,  송준엽 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.11 학술대회자료
설비 예지보전을 위한 와이어본더 공정 데이터 수집 및 머신러닝 기법을 활용한 설비 진단용 데이터 분석
박아영 ,  김승만 ,  송준엽 외 2명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021.05 학술대회자료

초록· 키워드

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효율적인 제조 공장 운영 환경을 위하여 각 설비, 공정, 유지 보수로부터 발생하는 데이터를 수집, 분석, 처리하여 생산 환경을 실시간으로 모니터링 한다. 더불어 검사 정보, 공정 진행 이력 분석을 통해 문제 발생에 대한 Trouble-shooting, 품질개선에 반영한다. 이 때 운영 자원의 최적화 및 사람에 의한 변동 요소 최소화를 위해 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터와 같은 ICT 기술을 이용한 스마트공장 시스템을 통하여 생산성과 제품의 품질을 높이는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 스마트공장의 핵심 기술 중 하나인 설비 예지보전을 위하여 반도체 후공정 장비 중 하나인 와이어본더를 선정,^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10581629');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Wire bonder #Smart factory #Predictive maintenance #Machine learning #Data acquisition

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박아영 ,  김승만 ,  송준엽 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2021 .11
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김진희 ,  김동철 ,  제승현 외 3명 Proceedings of KIIT Conference 2022 .12
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