사출공정 Recipe 분석 및 최적화 서비스 스마트 몰드를 소개 합니다.

Injection process recipe
analysis and optimization services
Overview
    • 사출공정 Recipe 분석 및
      최적화 서비스, Smart Mold

    • Smart Mold는 IoT 및 센서 기술로 생산 조건과 변화 상태를 실시간으로 모니터링하여 디지털화된 생산설비와 인공지능을 이용한 자율화된 생산운영 서비스를 지원합니다. 다른 공정과 연결되어 자율적인 공정간 협업생산이 지속적으로 이루어지도록 사출공정 레시피 최적화 서비스를 제공합니다.

    • Smart Mold의 목적

      • 사출 공정 Recipe 관리를 위한 인공지능(AI) 기반 제조 빅데이터 서비스 플랫폼을 제공 합니다.
      • 수집 및 모니터링 서비스 : 사출 금형, 소재, 사출성형 데이터(속도, 온도, 압력 등) 수집 및 모니터링으로 실시간 공정 현상을 파악 합니다.
      • 분석 및 최적화 서비스 : 수집된 정보는 Manufacturing AI (Injection)을 통해 최적화된 Recipe를 생성하고, 실시간 문제예측과 예방 정보 제공을 합니다.
      • 제어 및 자산화 서비스 : 예측 및 예방 정보를 이용한 자율제어 서비스와 최적화된 Recipe의 지식자산화 서비스를 제공을 합니다.
      • 플랫폼 서비스 : 다양한 설비 및 공정 조건을 현업사용자가 쉽게 적용할 수 있는 플랫폼 서비스를 제공 합니다.

Problem

현재 사출 공정 Recipe 관리 문제점

  • 핵심 문제점

  • 사출 공정 Recipe 관리 미흡 (속도, 온도, 압력 등 10~50 Point)

※사출불량 유형

  • Short Shot

  • Flash

  • Sink Mark

  • Silver Streak

  • Cloudy Surface

  • Weldline

  • Void

  • Crazing / Cracking

  • Delamination

  • " 현장 관리자 입장 "

    과거 경험과 감에 의존하여 (비과학적) 관리

    (작업표준서에 개략적 관리, 개인노트에 기록)

  • " 현장 작업자 입장 "

    빈번한 작업 변경에 따른 셋팅 시간 증가

    (생산 제품 변경, 설비 및 작업 조건 변경)

  • " 공장 경영자 입장 "

    형식지화 및 지식자산화 부족

    (반복적 시행착오, 문제원인 파악 어려움)

※매출 100억원 (자동차 사출 부분), Recipe 10~50 EA

년간8.3억

(매출 대비 8.3%)

손실 발생
  • 생산 비가동 손실

    년간40억손실
    3~5% 비가동 시간 발생

    (수작업에 의한 공정 Recipe 셋팅 및 시운전, 30분/일)

  • 품질 불량 손실

    년간3억손실
    0.2~0.4% 불량 발생

    (사출 조건 변화에 대응 불가, 품질 문제 예측 불가)

  • 과잉 Recipe 손실

    년간40억손실
    3~5% 과잉 가동 시간 발생

    (공정 Recipe 최적화 부족)

Solution

사출 공정 Recipe 관리 서비스

Development of the system

데이터 분석 및 서비스 방법론
(품질, 최적생산조건, 제어, 유지보수)

  • 데이터 수집

    (센서, 계측/통신 디바이스, 저장)

  • 데이터 모니터링

    (Data Monitoring)

  • 데이터 분석

    (품질, 최적생산조건, 제어, 유지보수)

  • 자율제어

    (사출기, 금형, 소재)

      • Recipe Analysis
        (Optimization, Prediction)

      • Quality Analysis
        (Cognition, Prediction)

      • Maintenance Analysis
        (Cognition, Prediction)

      • Autonomous Control
        (Control, Optimization)

      • Connected
      • Edge Computing
        (Monitoring, Analysis)

      • Connected
      • Inspection Data

      • Package / Logistics Data

      • Gate Cutting Data

      • Injection M/C Data

      • Mold Change Data

      • Robot Data

      • Smart Mold Data

      • Material Data

      • Operating Support

      • Injection M/C Control

      • Mold Control

      • Hot Runner Control

    • Smart Injection Service Platform

    • Another Injection Process

    • OEM company
    • Injection Machine company
    • Mold company
    • Material company
    • Inspection Machine company
    • Data Service company
    • Sensor/Iot company
Development of AI technology
  • 사출 품질 데이터

  • 사출 생산조건 데이터

  • 머신런닝(AI) 분석

  • 사출 데이터

    • 금형 히팅 온도
    • 핫러너 온도
    • 캐비티 온도
    • 캐비티 압력
    • 캐비티 가스 배출
    • 보압 정보
    • 시퀀스 정보
  • 마스크 생성

    Mask Threshold

    Mask

  • 데이터 추출

    Mask

    Data Location

    Thermal image

    Vectorized data

    Vectorized data

  • 분류

    SVM Parameter

    Classification Result

Classification

Input: Vectorized Temperature data in valid area, SVM Parameter

Output: Multi classification result

  • Input
  • Multi-class
    SVM

  • Output
    • Least resin
    • Less resin
    • Good
    • More resin
    • Most resin
  • Pilot test

      • Binary class
      • Good
      • Bad
      • Accuracy
      • Error
      • Good
      • 5
      • 0
      • 100%
      • 0%
      • Bad
      • 0
      • 11
      • 100%
      • 0%
      • Multi class
      • Least
      • Less
      • Enough
      • More
      • Most
      • Accuracy
      • error
      • least
      • 3
      • 0
      • 0
      • 0
      • 0
      • 100%
      • 0%
      • least
      • 0
      • 2
      • 0
      • 0
      • 0
      • 100%
      • 0%
      • enough
      • 0
      • 0
      • 5
      • 0
      • 0
      • 100%
      • 0%
      • more
      • 0
      • 0
      • 0
      • 3
      • 0
      • 100%
      • 0%
      • most
      • 0
      • 0
      • 0
      • 0
      • 3
      • 100%
      • 0%
    • Recipe Analysis
      (Optimization, Prediction)

    • Quality Analysis
      (Cognition, Prediction)

    • Monitoring
      (Pressure, Temperature, Sequence)

Benefits

도입효과

Smart Mold 도입 효과

※매출 100억원 (자동차 사출 부분), Recipe 10~50 EA

  • 년간8.3억

    (매출 대비 8.3%)

    손실 발생

  • 년간7.1억

    (매출 대비 85.4%)

    손실 절감

  • 단위 : 억원 (추정) 32억 (80%) 절감
    • 생산 비가동 손실 감소
    • 40
      현재손실
    • 8
      적용성과
  • 단위 : PPM (추정) 2.9억 (99.6%) 절감
    • 품질 불량 손실 감소
    • 3000
      현재손실
    • 10
      적용성과
  • 단위 : 억원 (추정) 36억 (90%) 절감
    • 과잉 Recipe 손실 감소
    • 40
      현재손실
    • 4
      적용성과
기대 효과
  • 1

    사전 문제 예측 및 예방 활동 가능

  • 2

    품질 신뢰성 확보 및 신규 제품 및 고객 유치 가능 (차별화 전략)

  • 3

    지식자산화 및 유연한 인력 운영 가능

  • 4

    제조혁신 및 스마트팩토리 고도화 구축 가능

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