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Kafe 바로가기주관연구기관 | 한국기계연구원 Korea Institute of Machinery and Materials |
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연구책임자 | 송준엽 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2015-03 |
과제시작연도 | 2014 |
주관부처 | 산업통상자원부 Ministry of Trade, Industry and Energy |
등록번호 | TRKO201600016873 |
과제고유번호 | 1415134643 |
사업명 | 산업융합기술산업핵심기술개발사업 |
DB 구축일자 | 2017-09-20 |
키워드 | 사출성형.내장 센서 (BIS).금형.자율지능.모니터링.예측. |
□ 최종목표
○ 신속대응 가능한 (SFS 대응시간 1 시간이내) BIS(Built-In Sensor) 금형 장착형 자율지능형 사출 성형시스템 개발 (고장예지 진단율 85 % 이상)
○ 주요 성능치
- 사출제품 수율 : 75% 이상 (8MP, 12 Cavity)
- 제품 품질(정밀도) : 2 ㎛
- 모델변경 대응시간 : 4 시간 이내
- 충전 균형율 : 3% 이내
- 사출성형 고장예지 진단율 : 85% 이상
- Embedded device workload : 24 회/분
- 자율
□ 최종목표
○ 신속대응 가능한 (SFS 대응시간 1 시간이내) BIS(Built-In Sensor) 금형 장착형 자율지능형 사출 성형시스템 개발 (고장예지 진단율 85 % 이상)
○ 주요 성능치
- 사출제품 수율 : 75% 이상 (8MP, 12 Cavity)
- 제품 품질(정밀도) : 2 ㎛
- 모델변경 대응시간 : 4 시간 이내
- 충전 균형율 : 3% 이내
- 사출성형 고장예지 진단율 : 85% 이상
- Embedded device workload : 24 회/분
- 자율적 SFS 대응시간 : 1 hr 이내
- 대응가능 센서노드 채널수 : 압력 16ch, 온도 16ch
□ 개발내용 및 결과
BIS기반 자율지능형 사출성형 시스템
○ BIS 기반 스마트 금형
- BIS금형 개발을 통한 품질 및 생산성 향상
(66.2% -> 71.8% -> 76.5% -> 87.8%)
- 고생산성 Double cassette 타입 BIS금형
- BIS 데이터 기반 충전불균형을 최소화한 최적화 금형기술
- 사출제품 수율 : 87.8% 달성 (목표 75% 이상)
8MP, 12 Cavity 기준
- 제품 품질(정밀도) : 2 ㎛ 달성 (목표 2㎛)
- 충전균형율 : 평균 1.5%. 최대 2.35% (목표 : 3% 이하)
- 모델 변경 대응시간 : 3시간 40분 달성 (목표 : 4시간 이하)
○ 지능형 렌즈모듈 평가/조합시스템
- 렌즈 방향성 조합 휴리스틱 알고리즘 개발
광학적 특성치를 반영 휴리스틱 알고리즘 적용으로 기존의 경험적으로 도출하던 1차 조합도출 시간 약 8.4시간을 33분으로 단축되었다. (조립시간 기준)
- 렌즈모듈 조합 시스템
대응 모델 : VGA ~ 13 megapixel lens(3개모델이상 대응)
Housing diameter : 7~10 mm (20 mm까지 가능)
Housing height : 5~9 mm (20 mm까지 가능)
○ 센서노드 및 임베디드 컨트롤러 개발
- 고성능 고속 온도/압력 센서 노드 개발 (AMP+DAQ)
- BIS 기반 센서 Data 금형 내부 온도/압력수집 모듈형 시스템 개발
: 모듈화 설계로 온도 16ch / 압력 16ch 달성, 추가 확장가능 (목표 : 온도 16ch / 압력 16ch)
- 임베디드 디바이스 개발
: 스미토모, 파낙, Golfa, Master –K, 도시바 등 총 5종의 컨트롤러와 적용가능 인터페이스 개발
- 실시간 이상 진단 및 고장진단 예지 보전 알고리즘 Embedded System 개발
- Embedded Device Workload : 32회/분 달성 (목표 24회/분)
○ 사출성형 공정 상태 진단 및 렌즈형상 오차 예측 시스템
- 실시간 이상 진단 및 고장진단 예지 보전 알고리즘 개발
- 산업현장에 적용 가능한 BIS 신호 기반 렌즈 사출성형 공정상태 모니터링, 진단 및 렌즈 품질 예측 시스템 구현
- 사출성형 고장예지 진단율 : 90% 이상 (목표 85%)
○ Watchdog Agent 및 지능형 사출성형 SFC 기술
- 실시간 공정 데이터 모니터링을 통한 통합정비 시스템
- Shop Floor Control을 위한 시뮬레이션 기반의 Rescheduler 알고리즘 개발
: 자율적 SFS 대응시간 41분 05초 달성 (목표 : 1 hr 이내)
○ PC/스마트폰 모니터링 단위시스템 및 증강현실기반 관리시스템
- PC 모니터링 통합 시스템 개발
- 모바일 원격 모니터링 시스템 개발
- 스마트폰 기반 현장관리 시스템 개발
□ 기술개발 배경
대표적인 뿌리산업인 플라스틱 사출공정에 IT기술을 융합시켜 중소제조업 및 관련 산업의 경쟁력 확보에 대한 필요성이 큼. 새로운 수출 주력사업으로 부상한 스마트 폰은 물론 태블릿 PC, 블랙박스 등 그 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 소형 카메라 모듈용 사출렌즈의 사출품 정도향상, 수율향상,모델변경 대응성 확보 등을 위한 신속대응 가능한 지능형 사출성형 시스템 개발에 대한 요구의 급증으로 이를 해결하기 위한 기술개발을 진행
□ 핵심개발 기술의 의의
사출시 금형의 각 캐비티로 부터의 정보로 부터 개별 사출 성형기, Shop floor에 이르기 까지 금형 및 사출성형기로 부터의 정보획득에 관련된 소프트웨어, 하드웨어를 개발하고 사출공정 상태 모니터링, 진단 및 렌즈품질 예측이 가능한 지능형 사출성형시스템을 구축. 센서와 같은 하부레벨에서부터 상부레벨까지 전체 아우르는 통합 시스템을 개발하여 양산라인에 적용한 것은 세계 최초의 선진기술을 확보한 것으로 판단됨.
□ 적용 분야
- 대·중·소형 사출성형 분야의 제조 및 상태진단, 품질예측
- 주조, 금형, 소성가공, 용접접합, 열처리, 표면처리 등 뿌리산업분야
- 다양한 종류의 단독장비로부터 스마트 팩토리 분야
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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