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초록·키워드
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.
본문·목차
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