조립 시간 예측을 위한 시스템 구조 및 그 구현 방법

Abstract

비용 절감은 생산성 향상에 있어 대표적인 접근 방법이며, 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 연구는 현실적용에 있어 조립 비용의 정확한 예측이 불가능 하다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과거의 데이터를 기반으로 회귀 분석 및 인공 신경망을 이용하여 조립 시간을 예측하는 방법 및 이를 위한 시스템 프레임워크를 제안하는 것을 그 목표로 한다. 또한, 제안된 시스템을 구현하기 위한 세부 방법을 제시하며, 세부 방법은 데이터 수집, 데이터 전처리, 예측 모델 수립을 포함한다. 제안된 시스템과 세부 방법은 케이스 스터디를 통해 검증한다. 케이스 스터디는 실제 기업의 데이터를 활용하여 제시된 데이터 수집, 데이터 전처리 방법을 통해 러닝셋을 구성하고, 이를 제시된 두 가지 예측 모델 수립 방법을 이용하여 실제로 예측해봄을 통해 모델의 성능과 각 모델의 장단점을 분석함으로 본 연구의 가치를 검증한다.