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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이화섭 (부산대학교) 료이잉 (부산대학교) 류광열 (부산대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 2018년 한국경영과학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2018.4
수록면
496 - 503 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

인공 신경망 기반 사출성형 공정변수 최적 조합 탐색
이화섭 ,  료이잉 ,  류광열 한국경영과학회 학술대회논문집 2018.04 학술대회자료
인공 신경망 기반 사출성형 공정변수 최적 조합 탐색
이화섭 ,  료이잉 ,  류광열 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2018.04 학술대회자료

초록· 키워드

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사출 성형은 플라스틱 원료를 가공하는 중요한 성형 공법 중의 하나로써 금형산업과 함께 중요한 국가 기반 산업의 근간을 이루는 주요 기술이다. 자동차, 디스플레이, 반도체 산업의 핵심 부품과 주변 부품을 대량생산할 수 있으며 정밀 제품까지 양산할 수 있는 효과적인 제조 기술 중의 하나이다. 사출 성형 기술은 제품 설계, 금형의 완성도, 성형기의 특성, 성형 조건설정 등의 다양한 환경의 영향을 받기 때문에 최적 생산을 이루어 내기 어렵다. 그리고 초기 설정된 성형 조건 값은 공정 중 문제가 발생하더라도 쉽게 변경하기 어려우며 변경을 위한 문제의 원인을 찾기가 어렵다. 본 연구에서는 자동차 도어 트림을 대상으로 비전 센서를 통해 불량을 검출하고 인공신경망 기술을 기반으로 불량이 발생하는 공정변수를 정의하고 최적 성형이 가능한 공정변수 조합을 도출하는 연구를 실시한다. 본 연구를 통해 사출성형 공정의 예측할 수 없는 불량 문제를 감소시키고 간접적인 생산성 향상을 지원할 수 있을 것으로 예상된다. 더 나아가 기초 제조 기술과 ICT(Information and Communications and Technologies), AI(Artificial Intelligence) 기술과의 융·복합 제조 혁신 사례가 될 것으로 예상된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌 연구
3. 스마트 사출성형 시스템
4. 데이터 취득 모듈
5. 공정 변수 최적화 기술
6. 사례 연구
7. 결론
참조문헌

참고문헌 (0)

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