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[유기화학실험2 A+]Labreport2_bromination of stilbene2025.01.121. 유기화학 실험 이 실험 보고서는 (E)-스틸벤의 브롬화 반응과 메소-1,2-디브로모-1,2-디페닐에탄의 제거 반응에 대한 내용을 다루고 있습니다. 실험 결과를 요약하면, (E)-스틸벤으로부터 메소-1,2-디브로모-1,2-디페닐에탄의 수율은 94.761%였으며, 메소-1,2-디브로모-1,2-디페닐에탄으로부터 디페닐아세틸렌의 수율은 56.297%였습니다. 실험 결과에 대한 해석에서는 수율이 100%가 되지 않은 이유, 용융점 범위가 이론값과 다른 이유, 그리고 TLC 결과에 대한 설명 등이 제시되어 있습니다. 2. 유기화합물 합성...2025.01.12
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머신러닝과 수율 영향인자 분석하기2025.05.101. 수율 영향 요소 제조 과정에서 수율에 영향을 미치는 주요 요소로는 원자재 품질, 공정 설계 및 제어, 장비 및 기술, 작업자의 기술과 교육, 품질 관리 시스템, 환경 조건 등이 있습니다. 이러한 요소들은 제조 산업의 특성과 제품에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 수율 향상을 위해서는 이러한 요소들을 관리하고 최적화하는 것이 중요합니다. 2. 머신러닝을 활용한 수율 영향성 분석 머신러닝을 활용하여 수율 영향성을 분석하기 위해서는 데이터 수집, 전처리, 특성 선택 및 추출, 모델 구축, 학습 및 평가, 결과 해석 등의 단계를 거...2025.05.10
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수율 관리의 개념과 기법에 대해 설명하고 성공적으로 수요 관리하고 있는 기업을 하나 골라, 이 기업이 성공을 거둘 수 있는 이유를 도출하시기 바랍니다.2025.05.041. 수율 관리의 개념과 기법 수율 관리는 수익이나 수율을 극대화하기 위해 합리적인 가격에 적합한 고객에게 적절한 형태의 가용능력을 할당하는 프로세스를 말한다. 수율 관리는 초과 예약, 서비스 능력 세분화, 가격 차별화 등의 기법을 활용할 수 있다. 2. 삼성전자의 수요 관리 전략 삼성전자는 반도체 제조 공정의 오류와 가동 중단, 낭비 요소를 감소시키기 위해 고성능 DBMS인 Altibase를 도입하여 수율 분석을 최적화하고 적극적인 운영 및 리스크 대응이 가능해졌다. 이를 통해 수요 관리의 효율성을 극대화할 수 있었다. 3. 성공...2025.05.04
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머신러닝 효과검증2025.05.101. 머신러닝 효과검증 머신러닝 과제의 실제 효과를 보여주기 위해 다음과 같은 방법들을 고려할 수 있습니다: 정량적인 성능 개선, 시간과 비용 절감, 예측 능력 개선, 인사이트 제공, 실제 시스템 통합. 이러한 방법들을 통해 머신러닝 과제의 실제 효과를 증명할 수 있습니다. 과제의 목적과 환경에 따라 적절한 방식으로 결과를 제시하는 것이 중요합니다. 2. 제조 수율영향성 분석 수율 영향성을 분석하는 머신러닝 과제를 위한 분석 툴을 제작하기 위해 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다: 데이터 수집, 데이터 전처리, 특성 선택 및 추출...2025.05.10