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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 411 - 420 (10page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.10.411
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스마트공장의 고도화된 기술들을 통해 산업 현장에서 생성되는 무수히 많은 데이터를 기반으로 공정 내에 발생하는 문제의 원인을 분석하고 탐색하는 것이 실시간으로 가능하며, 이러한 데이터를 바탕으로 효율적인 의사결정을 할 수 있게 된다. 본 연구에서는 플라스틱 사출성형 공정 내 센서들에서 생성되는 총 36개의 제조조건 데이터 학습을 통해 제품의 품질을 예측하는 것을 목표로 한다. 품질 예측을 위한 딥러닝 모델은 잡음 제거 오토인코더, 장 · 단기 기억신경망, 합성곱 신경망을 적용하였다. 학습 데이터 셋은 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)를 통해 수집하였고 모두 양품과 불량품에 대한 레이블링이 되어있다. 각 모델별 파라미터를 달리하여 성능을 평가하였으며, 각 모델을 비교 · 분석하여 좋은 성능을 내는 모델과 파라미터 셋을 혼동행렬 및 f1-score를 활용하여 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 딥러닝 모델에 기반을 둔 사출공장 품질예측 시스템은 사출기계로부터 실시간 취합되는 센서 데이터 셋을 이용하여 공정조건 변화에 따른 품질을 예측하게 함으로써 품질 신뢰도를 향상하고 공정 품질검사 투입인력을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
1. 연구배경
2. 관련연구
3. 딥러닝
4. 사례분석
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
C. G. Lee, S. H. Jung, M. H. Kim, "Effectiveness and Policy Implications of Introducing Smart Factories", KDI, 2019. https://www.kdi.re.kr/research/subjects_view.jsp?pub_no=16317
P. Adriaans, D. Zantinge, “Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, 3rd ed. Two Crows Corporation, Potomac“, MD, USA, pp.2-5, 2005. https://www.twocrows.com/intro-dm.pdf
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Y. D. Jung, J. S. Park, "Development of Manufacturing Facility System for Diagnosing Quality Abnormalities of Injection Molding,",Confirmation of Korea Safety Management Price, pp.559-563, 2011 https://www.earticle.net/Article/A159011
C. A. Hieber, S. F. Shen, “A Finite-Element/Finite-Difference Simulation of the Injection-Molding Filling Process”, J. Non-Newtonian Fluid Mech., Vol. 7, No. 1, pp. 1–32, 1980. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0377025780850129
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