Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권2호
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pp.1-18
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2023
Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.
Purpose: The purpose of this study is to propose an optimization process to improve product yield in the process using process data. Recently, research for low-cost and high-efficiency production in the manufacturing process using machine learning or deep learning has continued. Therefore, this study derives major variables that affect product defects in the manufacturing process using eXplainable Artificial Intelligence(XAI) method. After that, the optimal range of the variables is presented to propose a methodology for improving product yield. Methods: This study is conducted using the injection molding machine AI dataset released on the Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) organized by KAIST. Using the XAI-based SHAP method, major variables affecting product defects are extracted from each process data. XGBoost and LightGBM were used as learning algorithms, 5-6 variables are extracted as the main process variables for the injection process. Subsequently, the optimal control range of each process variable is presented using the ICE method. Finally, the product yield improvement methodology of this study is proposed through a validation process using Test Data. Results: The results of this study are as follows. In the injection process data, it was confirmed that XGBoost had an improvement defect rate of 0.21% and LightGBM had an improvement defect rate of 0.29%, which were improved by 0.79%p and 0.71%p, respectively, compared to the existing defect rate of 1.00%. Conclusion: This study is a case study. A research methodology was proposed in the injection process, and it was confirmed that the product yield was improved through verification.
The amount of information increases rapidly when working in a distributed environment where multiple collaborative partners work together on a complex product. Today's PDM (product data management) systems provide good capabilities regarding the management of product data within a single company. However, taking into account the variety of systems used at partner sites in an engineering environment one can easily imagine problems regarding the interoperability and the data consistency. This paper presents a concept to improve the workflow management using the parameters network. It shows a parameter driven engineering workflow that is able to manage engineering task across company boarders. We introduce a mechanism of workflow management based on the engineering parameters and an architecture of the distributed workspace to apply it within a PDM system. For a parameter mapping between CAD and PDM system we developed an XML-based CATIA data interface module using CAA.
As a bridge between design and manufacturing, process planning is to generate a sequenced set of instructions to manufacture the specified part. Automatic interpretation of manufacturing information incorporated in the design documentation such as CAD file has been a knotty subject for manufacturing engineers since no current data exchange format for product data provides a perfect interface between heterogeneous systems. The recent neutral data exchange format STEp, standard for the exchange of product model data, includes not only geometry but also technical and managerial information. STEP AP(Application Protocol) 224 is specifically dedicated to the mechanical product definition for process planning using machining features. Given a design information in STEP AP 224 format, process planning can be made without human intervention. This paper describes a method to determine the sequence of machining features by using the machining features and the manufacturing information expressed in STEP AP224.
The growths of the World Wide Web and the advances in high-speed network access have greatly changed existing CAD/CAE environment. The m has enabled us to share various distributed product data and to collaborate on a design work. An international standard for the product model data, STEP, and a standard fur the distributed object technology, CORBA, are becoming very important components in the advanced design and manufacturing environment. These two technologies provide background for the sharing of product data and the integration of applications on the network. This study describes a prototype CAD/CAE environment that is integrated on the network by STEP and CORBA. Several application servers servers and client software were developed to verify the proposed concept.
Cell phone injection is characterized by its small size and thinness. In addition, the product has a short cycle time, requiring a very short production schedule. To produce more accurate products faster, data from experience in producing similar products is required. In this study, two mobile phone models are presented. In this study, the quality problems caused by molding analysis and actual injection molding were analyzed and made into a database. As a result, it was considered that all the defects in the molding analysis do not affect the product in some cases, rather than appear as defects in the actual product. All defects shown in the molding analysis can be made into a database, and based on this data, it will be possible to obtain an effect that can predict more accurately whether it will cause problems after injection.
This paper accumulates the product structure data such as bond obligation ratio and investment ratio for variable insurance using crawling from the insurance company's API, also accumulates variable insurance income and project expenses for variable insurance using crawling from the API of life insurance association. From these accumulated data, the correlation coefficient between fund product and customer preference is calculated with an investment algorithm, and variable insurance funds by customer investment preference and product structure are recommended according to market conditions. From the simulation results, it is shown that the proposed variable insurance management system properly recommends and manages variable insurance according to customer preferences.
4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.
Purpose - This research aims to determine whether the consumer affinity and ethnocentrism as well as the image of a foreign country (Japanese product as the most popular product in Indonesia) are able to influence behavior related to the perceived risk and willingness to buy foreign products from the affinity country. Research design, data, and methodology - Using survey techniques with 164 respondents, the study uses structural equation model with confirmatory factor analysis (CFA). To ensure the research objective and appropriate respondent, then we select an individual who have interest on Japanese culture & language. The primary and secondary data used in this study. Primary data refers to information collected directly from respondent by questionnaires dissemination while secondary data is provided from well-established literatures. Results - The results show us that the ethnocentrism has dominant affection role compared to affinity in order to influence consumer behavior meanwhile, the product country image has cognition role to evoke consumer desire to consume foreign products. Conclusions - From a theoretical perspective, the study contributes to international marketing literature by refining the conceptualization of the consumer affinity construct and highlighting its multidimensional nature. The consumer affinity research need to enrich in term of the context and the different culture and situation.
The growth of the World Wide Web and the advances in high-speed network access have greatly changed existing CAD/CAE environment. The WWW has enabled us to share various distributed product data and to collaborate in the design process. An international standard for the product model data, STEP, and a standard for the distributed object technology, CORBA, are very important technological components for the interoperability in the advanced design and manufacturing environment. These two technologies provide background for the sharing of product data and the integration of applications on the network. This paper describes a distributed CAD/CAE environment that is integrated on the network by CORBA and product model data standard STEP. Several prototype application modules were implemented to verify the proposed concept and the test result is discussed. Finite element analysis server are further distributed into several frontal servers for the implementation of distributed parallel solution of finite element system equations. Distributed computation of analysis server is also implemented by using CORBA for the generalization of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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