| 학회 | 한국화학공학회 |
| 학술대회 | 2017년 가을 (10/25 ~ 10/27, 대전컨벤션센터) |
| 권호 | 23권 2호, p.2407 |
| 발표분야 | [특별 심포지엄]제14회 화학공학 마스터즈 심포지엄: 4차 산업혁명과 에너지/석유화학 산업의 미래 |
| 제목 | 화학산업에서의 빅테이터 분석 기술(Big Data Analytics in Chemical Industry) |
| 초록 | 빅데이터 분석은 기존 데이터베이스로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 대용량의 정형, 비정형 데이터 집합 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 기업에서의 빅데이터 분석은 제조/물류/조달/마케팅/금융/인사 등 기업의 모든 활동 분야에서 적용되고 있으며, 그 활용분야는 계속하여 확대되고 있다. 여기에서는 주로 제조 공정을 대상으로 품질개선, 생산성 향상, 에너지 절감, 예측 기반 최적화, 안전 등에 빅데이터를 활용한 사례를 다루고자 한다. 제조공정의 빅데이터 초기 활용 사례는 LCD 유리기판의 불량 원인분석을 통한 품질 개선한 사례가 있으며 생산성 향상 개선 사례로서는 Phenol 공장의 연속 운전 일수를 200% 개선한 사례를 설명하고자 한다. 예측 기반 최적화는 납사 가격 예측 모델링을 한 사례를 다룰 것이다. 또한, 빅데이터 분석을 활용한 건물 에너지 절감 및 장치의 이상감지 예지에 대한 내용을 살펴보고자 한다. |
| 저자 | 이호경 |
| 소속 | LG화학기술원 중앙(연) |
| 키워드 | 빅데이터 분석; 품질개선; 생산성 향상; 에너지 절감; 예측 기반 최적화; 안전 |
| 원문파일 | 초록 보기 |
