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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.04
- 수록면
- 734 - 743 (10page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2025.26.4.734
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본 연구는 자동차 엔진 타이밍 체인 시스템에 사용되는 압력 제어 밸브(PRV)의 품질 관리 개선을 위한 방법론을 제시한다. 설계 사양 기반 필터링 방식과 인공지능 기반 예측 모델을 결합한 하이브리드 접근법을 개발하였으며 PRV의 저압 및 고압 영역에서 각각 다른 메커니즘을 고려하여 독립적인 분석을 수행하였다. 실제 생산 데이터 513,722개를 활용한 결과 저압 영역에서는 XGBoost와 LSTM 모델을 결합한 앙상블 모델이 효과적이었으며 고압 영역에서는 최적화된 XGBoost 모델이 R² 값 0.9943의 예측 성능을 나타냈다. 이러한 예측 모델을 기반으로 PRV 생산 공정의 이상을 조기에 감지하는 단계적 경고 시스템을 설계하였다. 경고 시스템은 심각성에 따라 세 단계로 구분되어 모니터링 강화, 샘플링 검사 강화 및 생산라인 점검 등 적절한 대응이 가능하도록 하였다. 특히 압력 영역별로 차별화된 경고 기준을 설정하여 시스템의 효율성을 높였다. 생산라인의 짧은 사이클 타임과 불규칙한 측정 환경에서도 인공지능 기술을 자동차부품 제조 현장에 실질적으로 적용할 수 있음을 입증하였으며 향후 다른 자동차 부품의 품질 관리 시스템 개선에도 적용 가능한 사례로 활용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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