SPOT 용접 공정에서 발생하는 품질문제를 해결하기 위한 용접기 제조AI체험서비스
인풋백그라운드
용접기
반도체
반도체
벨트왼쪽
벨트오른쪽
결과
반복 move
상자 move
상자 move
상자 move
상자 move
상자 move
아웃풋백그라운드
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용접 가압력
전류세기
전압 세기
통전시간
배경
본 인공지능 데이터 세트는 SPOT 용접공정에서 발생하는 품질문제를 해결하기위해, 생산 조건 최 적화를 데이터 분석과 인공지능 모델을 개발하고 적용하는 방법을 학습한다. 용접공정의 문제점을 데이터 분석을 통하여 데이터 간의 상관관계를 찾고, 주요 문제별 원인 인자를 분석하는 과정과 다 양한 기계 학습 알고리즘을 활용한 용접공정 불량예측모델과 생산조건최적화모델을 만드는 과정을 학습할 수 있다.
알고리즘
이상치 탐지는 데이터 안에서 이상적인 패턴이나 비정상적인 샘플들을 찾는 알고리즘이다. 이상치 탐지에도 여러 종류가 있으며 용접기 데이터 에서 비지도 기반 이상치 탐지를 사용한다. 여기서 사 용할 이상치 탐지 는 정상 샘플을 이용하여 정상 샘플이 가지는 분포의 경계를 학습한 뒤, 이 경계 의 바깥에 있는 샘플들을 비정상 샘플이라고 판별하는 알고리즘 이다. 그리고 이상치 탐지에 사용 될 오토인코더는 비지도 학습 방식을 사용하는 딥러닝 모델 중 하나이다. 데이터의 입력과 출력 형 태가 똑같 이 나오며, 입력을 받았을 때, 최대한 입력과 똑같은 형태의 데이터를 출력하면서 입력데 이터에 대한 표현과 패턴을 학습하는 모델이다
결과
본 모델을 사용하는 제조기업이 보다 많은 데이터 특성을 사용한다면 더 효과적인 분석이 가능 할 것이고, 이를 통해 용접공정에서의 불량예측으로 제품의 품질을 향상하는데 기여할 것이다.
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