설명가능 인공지능(XAI) 기반 사출금형 내 성형조건(IMC)의 품질 영향도 분석 방법론

김진수; 린청윈; 텅리솅

doi:10.7735/ksmte.2024.33.5.251

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수 (Korea Institute of Industrial Technology (KITECH)) 린청윈 (University of Wisconsin–Madison) 텅리솅 (University of Wisconsin–Madison)

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.33 No.5

발행연도: 2024.10

수록면: 251 - 261 (11page)

DOI: 10.7735/ksmte.2024.33.5.251

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This paper proposes a methodology to analyze the effect of in-mold conditions (IMCs) on part quality for autonomous manufacturing in injection molding. The IMC is the most important information affecting part quality in injection molding because it presents detailed molding conditions in the cavity. To utilize IMCs for monitoring, optimization, and control, the relationship between IMC and quality should be analyzed. The main goal of the proposed method is to use explainable artificial intelligence (XAI) to automate analysis tasks and yield more objective and quantitative results than conventional knowledge-driven methods based on previous knowledge and understanding. The contributions of IMC features to the quality of a specific part quality and the overall effect of IMC features on molding processes are analyzed by applying XAI to IMC–Quality AI models. The analysis results can be further utilized for specific quality-targeted monitoring and intelligent process optimization based on IMCs.

#Autonomous manufacturing #Explainable artificial intelligence (XAI) #Injection molding #In-mold condition #Process analysis

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