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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 김종선 |
참여연구자 | 김상윤 , 손민규 , 이준한 , 양동철 , 문수환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-10 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100008300 |
과제고유번호 | 1711125087 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2021-08-14 |
키워드 | 사출성형.공정 모니터링.머신러닝.빅데이터.스마트팩토리.Injection molding.Process monitoring.Machine learning.Big data.Smart factory. |
□기업의 애로사항
○ 사출성형 공정에서 품질은 공정 내/외부 요인에 따라 달라질 수 있으며 이러한 변화는 용융 수지의 상태에 반영되므로 이를 측정하여 제품의 품질과 공정을 관리하는 것이 필요함.
○ 현재 사출성형 시 용융수지의 성형 데이터를 얻기 위해서는 압력 센서 등을 사용하는 것이 일반적이나 높은 구축 비용으로 인해 실제 산업 현장에서 사용하기에는 무리가 있으며 센서를 금형 내 설치해야 하므로 휴대성(금형간 설치유연성)이 낮아 1 금형, 1 시스템 적용의 한계가 있으므로 이를 대체할 수 있는 효과적인 모니터링 방안이
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