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예지보전2025.05.041. 예지보전 예지보전은 설비의 예방의학이라고 할 수 있다. 설비의 경우 인간과 같이 열화가 있어 시간이 지날수록 부하에 의해 기능과 성능이 저하되거나 정지하게 된다. 예지보전은 설비를 자연사에 가까운 한계 수명까지 연장하기 위한 활동으로, 제조공정의 생산 결과물 품질에 대한 원인계(입력상태, 설비상태, 공정상태)의 상태량을 항상 좋은 상태로 유지하여 필요한 때, 필요한 만큼 효율좋게 양품만을 만들기 위한 수단이다. 2. 고장 메커니즘 설비의 고장 메커니즘에는 자연열화, 강제열화, 고장이 있다. 자연열화는 정상부하와 정상조건에 의한...2025.05.04
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Digital Twin2025.05.041. 디지털 트윈 디지털 트윈은 실세계 데이터를 실시간으로 가상환경에 연결하고 수집한 데이터의 분석 및 시뮬레이션 결과에 따라 자율적으로 실시간 설비 제어까지도 가능한 디지털 운영 체제를 말한다. 디지털 트윈의 세부 기술에는 실시간 예측 및 분석을 위한 AI기술, AR/VR/XR 효율적인 트윈 시각화 기술, 초정밀/고성능 시뮬레이션 기술, 실시간 설비 제어 기술, 실시간 연결을 제공하는 IoT기술 등이 포함된다. 디지털 트윈은 제조 산업에서 플래닝, 스케줄링 최적화, 설비 이상감지, 예지보전, 물류 최적화, 설비 최적세팅 등 다양한...2025.05.04
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빅데이터의 개념과 특징 및 기업의 데이터 활용 효익2025.01.191. 빅데이터의 개념과 특징 빅데이터는 방대한 데이터의 집합을 의미하며, 이러한 데이터를 분석하여 유용한 정보를 도출할 수 있다. 빅데이터는 크기, 속도, 다양성 등의 특징을 가지며, 병렬처리 기술을 통해 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다. 2. 빅데이터의 활용 빅데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 마케팅 분야에서는 구매 패턴 분석을 통해 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있고, 의료 분야에서는 환자 데이터 분석을 통해 효율적인 치료법을 연구할 수 있다. 또한 금융 분야에서는 사기 탐지 및 리스크 관리에 활용되고, 농산물 유...2025.01.19
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설비보전직무 취업 준비자료2025.05.151. 예방 보전 (PM) 설비 예방보전 개요에 대해 설명합니다. 정기 보전(TBM)은 열화 진행 시간을 가정한 시간 기준의 보전으로 열화의 진행 정도를 측정해서 보전 시기를 조정하는 기능이 없기 때문에, 돌발 고장은 줄어드나 보전비가 상승한다거나 예상 밖의 고장이 생기는 일이 있습니다. 이러한 경우, 설비 진단을 통해 열화의 상태를 파악하여 보전 시기와 방법을 정하는 예방보전(Preventive Maintenance)을 실시해야 합니다. 예방보전의 필요성, 정의, 장단점, 대상 설비 선정 기준 등을 설명합니다. 2. 사후 보전 (B...2025.05.15
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경영정보시스템) 빅데이터의 개념과 특징, 기업의 활용 사례2025.01.131. 빅데이터의 개념 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 말하며, 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터를 모두 포함합니다. 빅데이터는 규모, 다양성, 속도, 정확성, 가치 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 기업의 빅데이터 활용 사례 유튜브는 사용자의 성향 분석을 통해 관심 있는 동영상을 추천하여 높은 점유율을 달성했습니다. 넷플릭스는 데이터 분석을 통해 드라마 '하우스 오브 카드'의 성공을 예측했습니다. 자라는 RFID 태그를 통해 고객 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 신상품을 개발합니다. 우버는 사용자의 이동...2025.01.13
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사물인터넷 서비스2025.01.201. 교육 현장의 사물인터넷 서비스 고려대학교의 SK미래관은 사물인터넷, 블록체인, 인공지능 기술을 활용하여 스마트 캠퍼스를 구현하고 있다. 학생들은 스마트폰으로 공간 예약, 출입 관리, 센서 모니터링 등을 할 수 있다. 또한 한양대학교는 개방형 IoT 플랫폼 '오아시스'를 통해 스마트 도서관, 스마트 휴게실, 스마트 주차 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 2. 산업 현장의 사물인터넷 서비스 조선소와 건설 현장에서 사용되는 크레인 충돌 방지 시스템은 센서 데이터를 활용하여 충돌 위험을 사전에 감지하고 알림을 주는 서비스이다. 또한...2025.01.20
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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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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 한 가지 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 하는 인공지능이며, 강한 인공지능은 인간의 지능과 비슷한 기능을 하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능은 미리 정해진 데이터와 알고리즘을 통해 최적의 결과를 만들어내는 것이 목표이지만, 강한 인공지능은 다양한 기능을 수행하고 새로운 문제를 해결하는 방법을 직접 찾는 것을 목표로 한다. 2. 기계학습의 특징 기계학습은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나로, 빅데이터를 반복적으로 분석하여 데이터 내부의 규칙성과 패턴을 추출하고 이를 바탕...2025.05.16
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설비종합효율(OEE)에 대한 조사2025.05.021. OEE(Overall Equipment Effectiveness) OEE는 설비 종합효율을 의미하며, 계획 생산시간 동안의 실 생산량의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표는 단순히 설비의 효율만을 측정하는 것이 아니라 프로세스의 효율을 측정할 수 있어 유용하게 사용되고 있는 생산성 지표입니다. OEE는 유용성(시간가동률), 생산성(성능가동률), 양품률(품질)로 구성되며, 이를 통해 대상 제조 공정의 효율성을 평가할 수 있습니다. 2. 스마트팩토리와 OEE 스마트 팩토리는 생산현장에 있어 필수 요건이며, 특히 글로벌 사이트 단...2025.05.02
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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