Abstract
It is important factors for a production system to get a profitable result in quality and reliability process. For this reason, there's are various type of research papers in a certain type of data acquisition and application to reliability and quality of the level of M2M devices. In general, a classification problem of slightly different signal such as sensing data is difficult to do with classical statistical methods. There's required real-time and instantaneous calculation properties in machine process. Especially a type of injection molding machine which has a property to be decided in accordance with short-term cycle process needs a solution that can be done a certain type of decision like as good or bad quality immediately. This paper presents a simple application of Kalman Filtering by single sensing data to injection molding process in order to get a correct answer from the real time sensing data.
생산 시스템의 신뢰도와 공정에서의 품질관리는 수익과 직결되는 중요한 요소이다. 이런 이유로 M2M 디바이스 레벨에서 데이터를 획득하는 방법 그리고 그것을 응용하여 신뢰도 및 품질 등과 연결하는 연구에서 최근 많은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 연구 결과의 연장으로 획득한 데이터의 처리방법과 결과에 관한 것이다. 일반적으로, 센서 데이터와 같은 미세한 차이를 가지는 신호를 이용하여 제품의 품질을 식별하는 것은 기존의 통계적인 방법에서는 어렵다. 그러나 최근 기계 공정에서 정보를 실시간적이고 즉시적으로 처리를 해야 하는 요구가 증대되고 있다. 특히 사출성형 공정의 경우 프로세스가 짧은 Cycle 갖고 있어 프로세스의 진행과 동시에 제품의 양-불량을 판별할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 Kalman Filter를 적용하여 사출공정의 센서 데이터를 실시간적으로 처리하여 제품의 상태를 판단할 수 있는 방안을 제시한다.