Acknowledgement
이 논문은 2022년 중소벤처기업부(전문기관:TIPA)가 지원한 스마트 제조혁신 R&D 사업의 지원을 받아 수행된 연구 결과입니다. 과제명:제조 현장의 수요 예측 및 생산물류 서비스 제공 극대화를 위한 IoT 센싱 연계 딥러닝 AI 기반 최적화 시스템/과제번호:RS-2022-00100250
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.10a
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- Pages.442-443
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- 2022
Demand Forecasting Techniques for Smart Factory
스마트 팩토리의 수요예측 기법 조사
- Kim, seong-Ho (Catholic University of Pusan) ;
- Lee, Seung-jun (Catholic University of Pusan) ;
-
Park, Chul-woo
(Catholic University of Pusan)
;
- Lee, Young-woo (Catholic University of Pusan)
- Published : 2022.10.03
Abstract
As the recent trend of factories has changed from analog to smart factory, there are various functions that conveniently use smart factory. This paper introduces various techniques for predicting demand within smart factories among the functions of smart factories.
최근 공장의 트렌드가 아날로그 방식에서 스마트 팩토리로 변화함에따라 스마트 팩토리를 편리하게 이용하는 다양한 기능들이 존재한다. 본 논문은 스마트 팩토리의 기능중 스마트 팩토리 내 수요예측의 다양한 기법을 살펴보고자 한다.