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도금공정 중 도금욕 품질 예측을 위한 AI 학습용 데이터셋 이미지 없음

도금공정 중 도금욕 품질 예측을 위한 AI 학습용 데이터셋

전기아연 도금 공정 중 도금욕 공정 산출물의 품질 예측을 위한 AI 학습용 데이터셋

뿌리(표면처리)

주식회사 에이비에이치

제조데이터 금액

일반판매용 5,000,000원

167

제조데이터 상품 설명

업종
뿌리(표면처리)
활용목적
품질보증
파일유형
텍스트
총 파일용량
12.24 MB
등록일자
2023-06-26
수정일자
2024-01-26
제조데이터 구분
원 제조데이터 상품
파생제조데이터 상품 / null차
저작권 로열티

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0%
전기아연 도금을 진행하는 공정 설비에서 수집되는 도금액의 상태 데이터와 공정 데이터를 활용하여 산출물의 품질을 예측하기 위한 AI를 학습시키기 위해 필요한 학습용 데이터셋

제조데이터 상품 정보

구분
내용
분석목적(현장이슈, 목적)
- 도금욕 설비에서 발생하는 데이터셋을 AI를 이용하여 품질예측을 위한 분석을 할 수 있다. 데이터 간의 상관관계를 찾고 다양한 AI 알고리즘을 활용한 도금욕 설비에서의 품질 예측 모델을 학습할 수 있다.
데이터셋 형태 및 수집방법
(csv, json, image 파일 등)
- 분석에 사용된 변수명 : LoT, pH, Temp, Current, Voltage, Index, Time
- 데이터 수집 방법 : PLC 및 센서를 통해 실시간 데이터를 수신하여 수집된 시간을 기준으로 CSV 파일 형태로 저장한다.
- 데이터셋 파일 확장자 : CSV
제조데이터 개수
/ 제조데이터셋 총량
- 데이터 개수 : 350,757개
- 데이터셋 총량 : 2MB
분석적용 AI 알고리즘
- Decision Tree(의사결정나무)를 사용한다.
- autoKeras의 Regression을 사용한다.
분석결과 및 시사점
- 도금욕 설비에서 수집된 데이터를 Decision Tree 및 Regression을 통한 데이터 분석으로 품질 예측 모델을 도출하였다.
- 수세로의 묻어나옴, 증발, 저온 석출 및 전극 불균형 등 다양한 요소들이 용액의 안정성을 해치며, 중국의 저렴한 도금품들로 어려움을 겪고 있는 제조기업현장의 실질적인 품질 예측 및 비용 절감을 기대한다.
제조데이터셋 활용(분석)을 위한
최소 요구환경
필요 소프트웨어 : Python
필요 패키지: numpy, sklearn

제조데이터 상품문의

문의하기
No 상품 문의 제목 답변상태 등록일

제조데이터 판매자 정보

판매기관
주식회사 에이비에이치
사업자등록번호
123-**-*****
연락처
010-2571-0104
이메일
soo.lim@abhcst.com

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