Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.600-603
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on Process Data Analysis and Machine Learning Application for Predicting Wire Breakage during the Process of 303-Series Stainless Steel

303 계 스테인리스강의 공정 시 발생하는 단선 예측을 위한 공정 데이터 분석 및 머신 러닝 적용에 대한 연구

  • Jae-Hyeok Nam (Manufacturing Innovation School, Inha University)
  • 남재혁 (인하대학교 제조혁신전문 대학원)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

피삭성(machinability)를 향상시킨 스테인리스(stainless) 강의 제조공정에서 공정의 후반부 인발(drawing) 공정에서 재료가 끊기는 단선 현상이 발생한다. 본 연구에서는 데이터의 가치를 이용하는 것이 중요해진 제조 산업의 트렌드에서 공정에서 공정 변수를 활용하여, 이에 대한 머신 러닝 예측모델을 생성하고, 단선에 미치는 공정 변수의 영향력을 확인하는 과정을 적용하는 것을 목표로 했다. 데이터 개수에 비해 변수 종류가 많으므로, 금속학적 지식과 통계적 지식을 활용하여 변수를 조정한 후에 XGboost 모델을 활용하여 예측 모델을 생성하였다. 추가적으로 데이터 개수 부족과 비선형모델의 단점을 보완하기 위해 데이터 증폭 방법인 SMOTE 기법을 채택하였으며, 설명 가능한 AI 기법인 LIME 적용을 통해, 최종적으로 공정 변수를 활용하고, 단선 불량 예측력과 금속학적 지식이 유의미한 모델을 생성하였다.

Keywords

References

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