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연합인증

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[국가R&D연구보고서] 다이캐스팅 제조데이터 허브 플랫폼 구축 및 시계열 데이터 딥러닝 분석 기반 품질 최적화 기술 개발
Development of hub-platform for manufacturing data and time-series data deep-learning analysis technology for product quality optimization in die-casting process 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
연구책임자 이정수
참여연구자 김정태 , 이영철 , 서재덕
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-12
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
등록번호 TRKO202100008330
과제고유번호 1711124944
사업명 한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2021-08-14
키워드 다이캐스팅.스마트 팩토리.인공지능.품질관리.딥러닝.Die-casting.Smart Factory.Artificial Intelligence.Quality management.Deep-learning.

초록

□ 연구내용
○ 다이캐스팅 스마트 팩토리 플랫폼 개발
- 다이캐스팅 제품 일련번호 부여 및 제품 추적 기술 개발
- 다이캐스팅 공정데이터 측정 (금형 온도 분포 및 성형 시 압력)
- 딥러닝 기반 다이캐스팅 제품 불량 검사

□ 연구개발 성과
○ 정성적 성과
- 다이캐스팅 스마트 팩토리 플랫폼 기술 개발
- 다이캐스팅 제품 성형 시 동시공정 기반 제품 식별번호 부여 및 제품 트랙킹 기술 개발 (기존 공정 시간 대비 지연 시간 無)
- 다이캐스팅 공정데이터 취득 기술 개발
-

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 기관주요사업 사업계획서 ... 3
  • 연구 요약 ... 4
  • 목차 ... 6
  • 제 1 장 개 요 ... 7
  • 제 1 절 연구개발(지원) 목표 ... 7
  • 제 2 절 연구개발(지원)의 필요성 ... 8
  • 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 범위 ... 10
  • 제 2 장 연구개발(지원) 내용 및 결과 ... 12
  • 제 1 절 연구개발(지원) 추진 체계 ... 12
  • 제 2 절 당해연도 연구개발(지원) 내용 ... 13
  • 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 결과 ... 22
  • 제 3 장 연구성과 활용 시나리오 ... 24
  • 제 1 절 연구성과 활용 시나리오 ... 24
  • 제 4 장 차년도 사업추진계획 ... 25
  • 제 1 절 차년도 사업추진 내용 ... 25
  • 제 2 절 차년도 사업추진 일정 ... 26
  • 제 3 절 차년도 세부 성능지표(Spec) ... 27
  • 끝페이지 ... 31

표/그림 (15)

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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