[논문]피에조 볼트 측정 데이터에 기반한 자동차 부품 트리밍 공정에서의 금형 마모 예측 연구

권오동; 문희범; 강경필; 이경훈; 허민철

doi:10.5228/kstp.2022.31.2.103

[국내논문] 피에조 볼트 측정 데이터에 기반한 자동차 부품 트리밍 공정에서의 금형 마모 예측 연구
A Study on the Prediction of Die Wear Based on Piezobolt Sensor Measurement Data in the Trimming Process of an Automobile Part 원문보기

소성가공 = Transactions of materials processing : Journal of the Korean society for technology of plastics, v.31 no.2, 2022년, pp.103 - 108

권오동 ((주)솔루션랩, 해석기술연구소) , 문희범 ((주)솔루션랩, 해석기술연구소) , 강경필 ((주)솔루션랩, 해석기술연구소) , 이경훈 ((주)솔루션랩) , 허민철 ((주)세동산업, 기술연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Systematic quality control based on real time data is required for modern factories. This study introduced a method of predicting punch wear in the trimming process of automobile parts. Based on monitoring data of the mass production process using a bolt-type piezo sensor, it was shown that precursor symptoms of die wear could be predicted from the change in load pattern with respect to production volume. The load pattern that changed according to the wear of the die was verified by numerical analysis.

Keyword

표/그림 (11)

그림 Fig. 1 Schematic diagram of combined trimming process of automobile part
그림 Fig. 2 Process monitoring & analysis system using for Bolt type piezo sensor
그림 Fig. 3 Measured bolt force in lower die
그림 Fig. 4 Measured bolt force in upper die
그림 Fig. 5 Comparison of measured bolt force in the upper die during the production
$Fig. 6 Measured bolt force at the fracture point$ 그림 Fig. 6 Measured bolt force at the fracture point
표 Table 1 Material properties
그림 Fig. 7 Comparison of predicted punch load for each punch edge radius
그림 Fig. 8 Result of FE analysis for difference punch radius
그림 Fig. 9 Sheared surface for difference punch radius
그림 Fig. 10 Comparision of trends measured bolt force and predicted punch load

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 전단 하중을 성형 시간과 프레스 변위에 대해 세분화하여 계측할 수 있는 볼트형 피 에조 센서를 트리밍 공정에 적용하여, 실제 제조현 장에서 수집한 빅데이터에서 마모에 의한 펀치 정 비 내지 교체 시점을 예측할 수 있는 금형 마모의 전조 양상을 패턴화 할 수 있는지 검토하고자 한다.
본 연구에서는 프로그레시브 공법의 트리밍 공정 에서 펀치의 마모 시점을 예측하기 위한 연구를 수 행하였다.

가설 설정

본 해석에서는 연성파괴기준에 도달한 요소는 유 동 응력의 비율을 1%로 적용하여 변형저항을 상실 하는 것으로 가정하여 해석을 수행하였다. 장기간 생산에 의한 금형 펀치의 마모를 구현하기 위해 펀 치의 곡률반경에 따른 전단하중을 확인하였다.

제안 방법

볼트형 피에조 센서를 실제 양산 공정에 적용하 여 하중데이터의 수집 및 분석을 진행하였다. 펀치 에 설치한 피에조 센서로부터 소재/펀치에 작용하는 하중패턴을 관찰할 수 있었는데, 전단면에서의 롤오 버, 전단, 파단 구간을 확인할 수 있었다.

대상 데이터

적용 대상 공정은 400톤 기계식 프레스에서 14 SPM(Stroke Per Minutes)의 빠른 생산속도로 1 Lot 당 약 9000개의 자동차 부품을 생산하고 있다. 프로그 레시브 공법이 적용된 본 제품의 공정은 총 8단으 로 설계되어 있으며, 4단에 걸친 드로잉 공정이후 트 리밍 공정에서 계측 및 분석을 진행하였다.
적용 대상 공정은 400톤 기계식 프레스에서 14 SPM(Stroke Per Minutes)의 빠른 생산속도로 1 Lot 당 약 9000개의 자동차 부품을 생산하고 있다. 프로그 레시브 공법이 적용된 본 제품의 공정은 총 8단으 로 설계되어 있으며, 4단에 걸친 드로잉 공정이후 트 리밍 공정에서 계측 및 분석을 진행하였다. 트리밍 공정에서는 펀치의 마모로 인한 제품의 버 발생 불 량율이 높은데, 생산이 진행되는 동안 펀치의 마모 도를 확인할 수 있는 일반화된 방법이나 기술이 없 기 때문에 펀치의 주기적인 점검 및 정비가 이루어 지고 있다.
1과 같이 가공물이 다이에 안착되고, 블랭크 홀더에 의해 고정된 상태 에서 펀치로 가공물의 불필요한 부분을 트리밍한 이후에 플래시가 원활하게 배출되도록 스크랩 커터 (Scrab Cutter)에 의해 절단되는 복합적인 공정으로 구성된다. 상, 하금형에 하중 측정 센서를 각 1개씩 설치하여 약 18,000개의 생산 제품에 대한 계측데이터를 확보하였다.
해석 모델은 상금형에 장착된 볼트에 전달되는하중 경향을 확인하기 위해 전단되는 부분을모델링하였고, 강소성 객체 및 대칭 조건으로 수행하였다. 소재는 SAPH440으로써 물성은 Table 1. 과 같다.

데이터처리

5의 P 시점에서 누적 생산 수량 별 변화와펀치 마모의 연관성을 분석하였다. 최대 전단 하중이발생한 시점이 아닌 P 시점에서의 펀치 마모에대한 모니터링의 유효성을 확인하기 위해 해석적으로검증하였다. 검증을 위해 유한요소해석 프로그램인DEFORM-2DTM를 활용하였다.
최대 전단 하중이발생한 시점이 아닌 P 시점에서의 펀치 마모에대한 모니터링의 유효성을 확인하기 위해 해석적으로검증하였다. 검증을 위해 유한요소해석 프로그램인DEFORM-2DTM를 활용하였다.

성능/효과

볼트형 피에조 센서를 실제 양산 공정에 적용하 여 하중데이터의 수집 및 분석을 진행하였다. 펀치 에 설치한 피에조 센서로부터 소재/펀치에 작용하는 하중패턴을 관찰할 수 있었는데, 전단면에서의 롤오 버, 전단, 파단 구간을 확인할 수 있었다. 초도품 생 산부터 제품의 불량이 검출된 시점까지 생산수량 별로 하중패턴의 변화를 추적한 결과 버 발생의 문 제점이 전산 모사를 통해 펀치의 초기 곡률반경은 약 5 배로 증가하였음을 예측해 볼 수 있었다.
펀치 에 설치한 피에조 센서로부터 소재/펀치에 작용하는 하중패턴을 관찰할 수 있었는데, 전단면에서의 롤오 버, 전단, 파단 구간을 확인할 수 있었다. 초도품 생 산부터 제품의 불량이 검출된 시점까지 생산수량 별로 하중패턴의 변화를 추적한 결과 버 발생의 문 제점이 전산 모사를 통해 펀치의 초기 곡률반경은 약 5 배로 증가하였음을 예측해 볼 수 있었다. 불량 발생 시점에서 약 1,000 개의 제품 생산 이전부터는 전조현상으로 볼 수 있는 초기 대비 10%가 증가된 하중 패턴을 관찰 수 있어, 피에조 볼트의 계측 모 니터링으로 펀치의 정비시점을 판별할 수 있음을 확인할 수 있었다.
초도품 생 산부터 제품의 불량이 검출된 시점까지 생산수량 별로 하중패턴의 변화를 추적한 결과 버 발생의 문 제점이 전산 모사를 통해 펀치의 초기 곡률반경은 약 5 배로 증가하였음을 예측해 볼 수 있었다. 불량 발생 시점에서 약 1,000 개의 제품 생산 이전부터는 전조현상으로 볼 수 있는 초기 대비 10%가 증가된 하중 패턴을 관찰 수 있어, 피에조 볼트의 계측 모 니터링으로 펀치의 정비시점을 판별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 해석 시뮬레 이션과 센서 계측을 융합한 솔루션을 제공할 수 있 으며, 향후 양산 공정에서의 품질관리에 있어 데이 터 기반의 시스템 도입이 활성화될 것으로 기대된 다.

후속연구

곡률 반경이 커짐에 따라 볼트 하중도 점차 증가함을 확인할 수 있었다. 전단 해석을 통해 펀치의 마모 시점을 볼트 형 피에조 센서를 활용하여 모니터링 할 수 있는 방안이 마련되었고, 본 연구를 응용하여 다른 공정 에서도 적용이 가능하리라 판단된다.
불량 발생 시점에서 약 1,000 개의 제품 생산 이전부터는 전조현상으로 볼 수 있는 초기 대비 10%가 증가된 하중 패턴을 관찰 수 있어, 피에조 볼트의 계측 모 니터링으로 펀치의 정비시점을 판별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 해석 시뮬레 이션과 센서 계측을 융합한 솔루션을 제공할 수 있 으며, 향후 양산 공정에서의 품질관리에 있어 데이 터 기반의 시스템 도입이 활성화될 것으로 기대된 다.

참고문헌 (14)

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상세보기
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