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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이화섭 (부산대학교) 류광열 (부산대학교) 조용주 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2017년 춘계공동학술대회 논문집
발행연도
2017.4
수록면
3,649 - 3,654 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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사출성형 공정은 사이클타임이 짧고, 생산성이 높아 대량 생산에 적합하다. 또한 사출성형 공정은 높은 정밀도를 요구하는 부품의 생산이 가능하기 때문에 자동차, 광학 및 의료 기기 등 다양한 분야의 부품을 생산하는데 활용되고 있다. 사출성형 공정의 특성 상 사출성형기의 공정변수의 설정은 제품의 형태, 설비 안정성 및 최종 품질에 밀접한 영향을 미치기 때문에, 초기 공정변수 최적화나 실시간 공정 모니터링에 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 더 나아가 4차 산업혁명 시대에 대비해 사출성형 공정의 스마트공장화에 대한 연구도 동시에 이루어지고 있다.
본 연구에서는 제품 설계 이후에 초기 공정변수를 설정하고 제조 시에 센서를 기반으로 실시간으로 취득되는 설비변수(Process Variables)를 분석하여 공정변수(Process Parameters)를 제어할 수 있는 시스템 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서 제안되는 시스템 프레임워크는 인공지능(AI; Artificial Intelligent)에 기반한 데이터 학습을 통해 실시간으로 사출성형 공정변수를 최적화할 수 있도록 설계되며, 향후 사출성형 공정의 제품 및 공정 품질 최적화를 위해 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 센서 기반 실시간 공정변수 제어 시스템
4. 결론
References

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