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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 391 - 399 (9page)
- DOI
- 10.7735/ksmte.2019.28.6.391
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Plastic molding is an important manufacturing process due to its high productivity; rapid fault analysis is also important because of its high production volume. This study presents a fault diagnosis framework for plastic injection molding processes based on univariate analysis and association rules. The proposed approach divides process variables into several partitions. For each partition, we calculate support, confidence, and lift values to discover how these cause or are associated with defects. Using those results, we present visualization plots of the production data gathered from a plastic injection-molding machine. In the experimental section, we examine how the partitioned process variables are related to defects. In this way, workers not familiar with mathematics or data analytics can perform defect analyses and obtain an intuitive basis to easily interpret how plastic injection molding defects are related to process variables.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Wen-Chin Chen / 2008 / A neural network-based approach for dynamic quality prediction in a plastic injection molding process / Expert Systems with Applications 35(3):843~849
Erguo Li / 2002 / A genetic neural fuzzy system-based quality prediction model for injection process / Computers & Chemical Engineering 26(9):1253~1263
Min, B. -H. / 1999 / Quality Prediction of Injection Molded Part by Neural Network / Proceedings of KSPE 1999 spring conference :1~4
Lee, K. H. / 2011 / Rule Extraction to Predict Quality of Injection Molding Process using Decision Tree / Proceedings of the Korean Society for Precision Engineering 2011 Autumn Conference :1~2
강성남 / 2002 / 사출성형 문제해결을 위한 퍼지 신경망 적용에 관한 연구 / 한국정밀공학회지 19(11)
Erguo Li / 2002 / A genetic neural fuzzy system-based quality prediction model for injection process / Computers & Chemical Engineering 26(9):1253~1263
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