초록 ▼

◎ 연구의 목적 및 내용
□ 연구의 최종목표
○ 실시간 제조 데이터 기반 사출성형 최적화 시스템 기술 개발
○ 사출성형 공정의 품질, 생산성에 대한 이상 징후를 실시간 데이터를 기반으로 예측 및 분석하고 가상 공정 및 제품을 통해 품질 및 생산성을 검증
○ 제조 데이터(사출 압력, 온도 등)를 바탕으로 사출 공정을 모델링하여 시뮬레이션을 지원하며 지속적으로 제조 정보를 학습하여 실시간 제조 공정과 유사도를 통해 현실 공정과 동일한 가상 공정을 설립
○ 실시간 분석된 결과와 학습된 정보를 바탕으로 사출성형기

◎ 연구의 목적 및 내용
□ 연구의 최종목표
○ 실시간 제조 데이터 기반 사출성형 최적화 시스템 기술 개발
○ 사출성형 공정의 품질, 생산성에 대한 이상 징후를 실시간 데이터를 기반으로 예측 및 분석하고 가상 공정 및 제품을 통해 품질 및 생산성을 검증
○ 제조 데이터(사출 압력, 온도 등)를 바탕으로 사출 공정을 모델링하여 시뮬레이션을 지원하며 지속적으로 제조 정보를 학습하여 실시간 제조 공정과 유사도를 통해 현실 공정과 동일한 가상 공정을 설립
○ 실시간 분석된 결과와 학습된 정보를 바탕으로 사출성형기 최적 제어 파라미터를 도출하고 도출된 정보를 제어 시그널로 자동 변경하여 최적의 품질과 생산이 가능한 최적 사출금형 시스템을 구축

◎ 연구 목표대비 연구결과
□ 1차년도 목표: 실시간 데이터 기반 이상 징후 예측 알고리즘 개발
○ 사전 연구 및 스마트 사출성형 시스템 프레임워크 및 세부 기능을 설계
○ 국제 표준 기반 데이터 모델 및 SON(State of Need) 기반 의사결정 알고리즘
○ 불량 데이터를 취득할 수 있는 시스템 설계 및 운영 알고리즘 개발

□ 2차년도: 사출성형 제품 및 공정 가상 현실화 기술 개발
○ 부품 흐름 기반 제조 프로세스 모델링 프로그램을 통해 사출성형 공정 모델링
○ 공정 모델을 Petri net 형태로 자동 변환하는 알고리즘 개발 및 가상 공정의 완전성을 검증하는 시뮬레이션 방법론 개발
○ 특성 별 주요 불량을 군집화하고 불량 검출을 위한 이미지 프로세싱 방법론과 이상 징후 예측 방법론을 구현 및 적용

□ 3차년도: 사출성형기계 최적 제어 기술 개발
○ 불량 검출 모델을 개발하기 위해 다양한 신경망 구조에 대한 성능을 비교 분석
○ 금형 데이터의 학습을 위해서 연속형 데이터를 이산화시키는 자가조직화지도 기법을 적용
○ 최적 제어 변수를 도출하기 위해서 앙상블 분류기를 통해 최적 공정 변수 지역을 도출하고 분산분석과 지식 기반 변수 조합 도출

◎ 연구개발결과의 중요성
□ 새로운 형태의 사출성형 시스템
○ 제안된 스마트 사출성형 시스템은 실시간으로 금형 데이터, 불량 데이터를 취득하고 분석하여 불량이 발생하지 않는 최적 공정 변수 조합을 도출
○ 현재 발생하고 있는 공정 변수 재조합을 위한 시간 및 비용을 절감 시킬 가능성이 큼

□ 심층 신경망 적용을 통한 고전적 제조 방식의 4차 산업혁명 사례
○ 다양한 합성곱신경망, 서포트 벡터 머신 및 앙상블 분류 등의 비교 분석
○ 고전적인 사출성형 공정에 적용된 스마트 팩토리 요소기술 개발 사례

□ 실제 데이터를 기반으로 한 사례 연구 결과
○ 연구 개발 검증하기 위해서 실제 사출성형 업체와 협업
○ 이중사출 제품을 대상으로 실제 제품 외관 불량 및 내부 불량을 검출

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• □ 연구의 필요성 ... 4
• □ 최종목표와 연구범위 ... 4
• □ 연차별 목표와 연구범위 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• □ 1차년도 : 실시간 데이터 기반 이상 징후 예측 알고리즘 개발 ... 5
• □ 2차년도 : 사출성형 제품 및 공정 가상 현실화 기술 개발 ... 7
• □ 3차년도 : 사출성형기계 최적 제어 기술 개발 ... 10
• □ 종합적 연구 결과의 요약 ... 14
• □ 연구 추진 계획 대비 실제 추진 사항 ... 15
• □ 연구 수행 과정에서의 애로 사항 ... 17
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 17
• □ 스마트팩토리 요소 기술의 비교 연구 ... 17
• □ 새로운 형태의 스마트 사출성형 시스템 ... 18
• □ 심층 신경망 적용을 통한 전통적 제조 방식의 4차 산업혁명 사례 ... 18
• □ 실제 데이터를 기반으로 한 사례 연구 결과 ... 18
• □ 중소 금형업체의 필수 제어 요소에 대한 실용적 연구 ... 18
• 4. 참고문헌 ... 19
• 5. 연구성과 ... 23
• 대표적 연구실적 ... 27
• 끝페이지 ... 41