KR20200065159A - 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법은, 가공에 요구되는 기초가공정보를 수집하는 (a)단계, 상기 기초가공정보를 처리하는 (b)단계, 상기 (b)단계에 의해 처리된 기초가공정보에 가공공구정보를 반영하여 가공실험조건 별 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 (c)단계, 절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터 중 적어도 일부를 조합하여 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 (d)단계, 상기 복수 개의 통합 데이터 세트 중 어느 하나 및 상기 복수 개의 파라미터 세트 중 어느 하나를 선택 조합하여 복수 개의 조합데이터를 도출하는 (e)단계, 상기 복수 개의 조합데이터에 대한 정확성을 검증하는 (f)단계, 상기 (f)단계에 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 대표적으로 선택된 조합데이터를 추출하는 (g)단계 및 상기 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건 하에서의 가공성을 진단하는 (h)단계를 포함한다.
Description
본 발명은 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 복수의 학습모델 및 데이터를 이용하여 가공성을 다각도로 진단함에 따라 대상의 가공성 및 가공 추이를 정밀하게 예측할 수 있도록 하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 관한 것이다.
다품종 생산이 주를 이루는 현대 공정 시스템 하에서는, 맞춤형 생산요구에 대하여 적시에 대응할 수 있는 솔루션이 요구된다.
특히 절삭가공 분야는 장비, 소재 및 공구 특성에 영향을 많이 받으므로, 공정의 최적화 및 이벤트 발생에 대한 사전 대응이 매우 중요한 이슈이다.
그리고 이와 같은 절삭가공 공정에서의 최우선적인 목표 중 하나는, 최적 조건에서의 효율적 가공을 통한 생산성 제고이다.
종래의 경우, 이와 같은 목표를 달성하기 위해서는 가공공구를 통해 실제 가공 공정을 수행하며 장기간에 걸쳐 수집된 데이터를 통해 시행착오 방식으로 최적 조건을 찾아 나가는 방법을 이용할 수밖에 없었다.
다만, 이와 같은 방법은 충분히 의미있는 데이터 풀이 갖춰질 때까지 시간이 소요될 수밖에 없고, 실제 최적 조건에 해당하는지를 확인하기 어려워 생산성 향상이 매우 제한적이었다. 또한 가공 환경 및 설비가 교체될 경우에는 다시 새롭게 데이터를 수집하여야 하는 문제가 있었다.
따라서 이와 같은 문제점들을 해결하기 위한 방법이 요구된다.
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 발명으로서, 복수의 학습모델 및 데이터를 이용하여 가공성을 다각도로 진단함에 따라 생산시스템을 최적화시킬 수 있도록 하는 가공성 진단방법을 제공하기 위한 목적을 가진다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법은, 가공에 요구되는 기초가공정보를 수집하는 (a)단계, 상기 기초가공정보를 처리하는 (b)단계, 상기 (b)단계에 의해 처리된 기초가공정보에 가공공구정보를 반영하여 가공실험조건 별 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 (c)단계, 절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터 중 적어도 일부를 조합하여 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 (d)단계, 상기 복수 개의 통합 데이터 세트 중 어느 하나 및 상기 복수 개의 파라미터 세트 중 어느 하나를 선택 조합하여 복수 개의 조합데이터를 도출하는 (e)단계, 상기 복수 개의 조합데이터에 대한 정확성을 검증하는 (f)단계, 상기 (f)단계에 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 대표적으로 선택된 조합데이터를 추출하는 (g)단계 및 상기 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건 하에서의 가공성을 진단하는 (h)단계를 포함한다.
그리고 상기 (b)단계는, 상기 기초가공정보를 통해 가공 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 가공데이터를 추출하는 (b-1)단계 및 상기 기초가공정보를 이용하여 실가공을 수행하고, 실체 가공데이터를 추출하는 (b-2)단계를 포함할 수 있다.
또한 상기 (b)단계는, 상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터를 동기화하여 동기화 샘플데이터를 도출하는 (b-3)단계를 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 (b-3)단계는, 상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터 각각의 주기를 산출하고, 산출된 주기에 따라 동기화를 수행하여 상기 동기화 샘플데이터를 도출할 수 있다.
또한 상기 (e)단계는, 상기 복수의 통합 데이터 세트와 상기 복수의 파라미터 세트에 대해 서로 1:1 매칭을 수행하도록 할 수 있다.
그리고 상기 (f)단계는, 복수 개의 학습모델을 정의하는 (f-1)단계, 상기 복수 개의 학습모델에 상기 복수 개의 조합데이터를 대입하는 (f-2)단계, 상기 복수 개의 조합데이터를 이용하여 실가공을 수행하는 (f-3)단계 및 상기 (f-2)단계 및 상기 (f-3)단계의 결과값을 대비하여 정확성을 검증하는 (f-4)단계를 포함할 수 있다.
또한 상기 (g)단계는, 상기 복수 개의 조합데이터 중 정확성이 가장 높은 최적 조합데이터를 대표적으로 선택하도록 할 수 있다.
그리고 상기 기초가공정보는, 가공대상의 소재, 가공설비의 종류, 가공공구의 종류 및 가공실험 조건 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
또한 상기 가공공구정보는, 가공을 수행하기 위한 가공공구의 종류, 가공공구의 형태, 가공공구의 크기, 가공공구의 무게 및 가공공구의 가공 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
그리고 상기 절삭조건 파라미터는, 공급 전류, 공급 전압, 가공공구의 회전속도 및 가공공구의 이동속도 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법은 산업 현장의 생산성, 품질 고도화를 위한 솔루션을 제공함으로써 생산시스템의 부가가치 제고를 통해 산업현장의 니즈를 충족시킬 수 있는 장점이 있다.
그리고 본 발명은 복수의 학습모델 및 데이터를 이용하여 가공성을 다각도로 진단함에 따라 대상의 가공성 및 가공 추이를 정밀하게 예측할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법의 각 단계를 나타낸 도면;
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 기초가공정보를 처리하기 위한 과정을 나타낸 도면;
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 과정을 나타낸 도면;
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 과정을 나타낸 도면;
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 복수 개의 조합데이터를 도출하는 과정을 나타낸 도면; 및
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 조합데이터에 대한 정확성을 검증하기 위한 과정을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 기초가공정보를 처리하기 위한 과정을 나타낸 도면;
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 과정을 나타낸 도면;
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 과정을 나타낸 도면;
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 복수 개의 조합데이터를 도출하는 과정을 나타낸 도면; 및
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법에 있어서, 조합데이터에 대한 정확성을 검증하기 위한 과정을 나타낸 도면이다.
이하 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법의 각 단계를 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법은 가공에 요구되는 기초가공정보를 수집하는 (a)단계와, 상기 기초가공정보를 처리하는 (b)단계와, 상기 (b)단계에 의해 처리된 기초가공정보에 가공공구정보를 반영하여 가공실험조건 별 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 (c)단계와, 절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터 중 적어도 일부를 조합하여 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 (d)단계와, 상기 복수 개의 통합 데이터 세트 중 어느 하나 및 상기 복수 개의 파라미터 세트 중 어느 하나를 선택 조합하여 복수 개의 조합데이터를 도출하는 (e)단계와, 상기 복수 개의 조합데이터에 대한 정확성을 검증하는 (f)단계와, 상기 (f)단계에 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 대표적으로 선택된 조합데이터를 추출하는 (g)단계와, 상기 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건 하에서의 가공성을 진단하는 (h)단계를 포함한다.
이하에서는 이들 각 단계에 대해 보다 자세히 설명하도록 한다.
먼저, 상기 (a)단계에서는, 수행하고자 하는 가공 공정에 요구되는 기초가공정보를 수집하게 된다.
본 실시예의 경우 상기 기초가공정보는 가공대상의 소재, 가공설비의 종류, 가공공구의 종류 및 가공실험 조건 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 상기 기초가공정보는 상기 나열된 다양한 정보 외에도 가공 공정에 요구되는 기타 다양한 정보를 더 포함할 수 있음은 물론이다.
상기와 같이 기초가공정보를 수집한 후, 상기 기초가공정보를 처리하는 (b)단계가 수행된다. 이와 같은 (b)단계는 상기 기초가공정보를 임의의 프로세서가 처리 가능한 형태로서 가공 처리하는 과정이다.
그리고 본 실시예의 경우 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 (b)단계는 상기 기초가공정보를 통해 가공 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 가공데이터를 추출하는 (b-1)단계와, 상기 기초가공정보를 이용하여 실가공을 수행하고, 실체 가공데이터를 추출하는 (b-2)단계와, 상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터를 동기화하여 동기화 샘플데이터를 도출하는 (b-3)단계를 포함할 수 있다.
즉 상기 (b-1)단계는 상기 수집된 기초가공정보를 통해 가공 시뮬레이션을 수행하고, 상기 (b-2)단계는 상기 수집된 기초가공정보를 통해 실가공을 수행하게 된다.
이에 따라 상기 (b-1)단계에서는 시뮬레이션 가공데이터가 추출될 수 있으며, 상기 (b-2)단계에서는 실체 가공데이터가 추출될 수 있다. 다만, 상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터는 서로 호환되지 않는 형태일 수 있으므로 (b-3)단계를 통해 각 데이터를 동기화시키게 된다.
이때 상기 (b-3)단계는, 상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터 각각의 주기를 산출하고, 산출된 주기에 따라 동기화를 수행하여 상기 동기화 샘플데이터를 도출하는 과정을 거칠 수 있다.
다음으로, 상기 (b)단계에 의해 동기화 샘플데이터 형태로 처리된 기초가공정보에 가공공구정보를 반영하여, 가공실험조건 별 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 (c)단계가 수행된다.
본 단계의 경우 도 3에 도시된 바와 같이 (b-3)단계에 의해 도출된 동기화 샘플데이터에 가공공구정보를 반영하게 되며, 이때 상기 가공공구정보는 가공을 수행하기 위한 가공공구의 종류, 가공공구의 형태, 가공공구의 크기, 가공공구의 무게 및 가공공구의 가공 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
이에 따라 상기 가공공구정보와 동기화샘플데이터의 조합에 의해 n개의 통합 데이터 세트가 생성될 수 있으며, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해 복수의 통합 데이터 세트에 순차적으로 일련번호를 붙여 제1통합데이터 세트(D1), 제2통합데이터 세트(D2), 제3통합데이터 세트(D3), 제4통합데이터 세트(D4)와 같이 제n통합 데이터 세트 형태로 명명하였다.
다음으로, 절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터 중 적어도 일부를 조합하여 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 (d)단계가 수행된다.
본 단계의 경우 도 4에 도시된 바와 같이 절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터에 속한 각 항목을 임의로 조합하여 다양한 파라미터 세트를 도출하게 되며, 이때 상기 절삭조건 파라미터는 공급 전류, 공급 전압, 가공공구의 회전속도 및 가공공구의 이동속도 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
이에 따라 각 항목 간의 조합에 의해 n개의 파라미터 세트가 생성될 수 있으며, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해 복수의 파라미터 세트에 순차적으로 일련번호를 붙여 제1파라미터 세트(P1), 제2파라미터 세트(P2), 제3파라미터 세트(P3), 제4파라미터 세트(P4)와 같이 제n파라미터 세트 형태로 명명하였다.
이후, (c)단계에 의해 도출된 복수 개의 통합 데이터 세트 중 어느 하나와, (d)단계에 의해 도출된 복수 개의 파라미터 세트 중 어느 하나를 선택 조합하여 복수 개의 조합데이터를 도출하는 (e)단계가 수행된다.
본 단계에서는 도 5에 도시된 바와 같이, n개의 통합 데이터 세트와 n개의 파라미터 세트에 대해 각각 1:1 매칭을 수행할 수 있으며, 이에 따라 n×n개의 조합데이터를 도출할 수 있다. 본 발명에서는 이와 같은 조합데이터를 이용하여 학습 기반의 가공성 진단을 수행할 수 있다.
상기와 같이 복수의 조합데이터를 도출한 이후에는, 상기 복수 개의 조합데이터에 대한 정확성을 검증하는 (f)단계와, 상기 (f)단계에 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 대표적으로 선택된 조합데이터를 추출하는 (g)단계와, 상기 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건 하에서의 가공성을 진단하는 (h)단계가 순차적으로 수행될 수 있다.
또한 상기 (f)단계는 도 6에 도시된 바와 같이, 복수 개의 학습모델을 정의하는 (f-1)단계와, 상기 복수 개의 학습모델에 상기 복수 개의 조합데이터를 대입하는 (f-2)단계와, 상기 복수 개의 조합데이터를 이용하여 실가공을 수행하는 (f-3)단계와, 상기 (f-2)단계 및 상기 (f-3)단계의 결과값을 대비하여 정확성을 검증하는 (f-4)단계를 포함할 수 있다.
상기 (f-1)단계는 복수 개의 학습모델을 지정하는 단계로서, 상기 학습모델은 본 분야에서 기 공지된 자가학습 모델, 비공개된 상태의 자가학습 모델 및 추후 개발될 자가학습 모델 중 적어도 어느 하나 이상을 선택적으로 포함할 수 있다.
또한 상기 (f-2)단계는 상기 복수 개의 학습모델에 상기 (e)단계에 의해 도출된 복수 개의 조합데이터를 대입하여 결과값을 산출하며, 상기 (f-3)단계는 이와 달리 상기 복수 개의 조합데이터를 통해 실가공을 수행하여 결과값을 산출하게 된다.
그리고 상기 (f-4)단계는, 상기 (f-2)단계에서 산출된 결과값 및 상기 (f-3)단계에서 산출된 결과값을 상호 대비하여 정확성을 검증하게 된다.
이후 상기 (g)단계에서는 상기 (f)단계 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 정확성이 가장 높은 최적 조합데이터를 대표적으로 추출하게 되며, 상기 (h)단계에서는 이와 같이 추출된 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건을 대입하고, 해당 조건 하에서의 가공성을 진단할 수 있게 된다.
이상과 같이 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.
D1~D4: 통합 데이터 세트
P1~P4: 파라미터 세트
P1~P4: 파라미터 세트
Claims (10)
- 가공에 요구되는 기초가공정보를 수집하는 (a)단계;
상기 기초가공정보를 처리하는 (b)단계;
상기 (b)단계에 의해 처리된 기초가공정보에 가공공구정보를 반영하여 가공실험조건 별 통합 데이터 세트를 복수 개 도출하는 (c)단계;
절삭력에 영향을 주는 복수 개의 절삭조건 파라미터 중 적어도 일부를 조합하여 복수 개의 파라미터 세트를 도출하는 (d)단계;
상기 복수 개의 통합 데이터 세트 중 어느 하나 및 상기 복수 개의 파라미터 세트 중 어느 하나를 선택 조합하여 복수 개의 조합데이터를 도출하는 (e)단계;
상기 복수 개의 조합데이터에 대한 정확성을 검증하는 (f)단계;
상기 (f)단계에 의해 정확성이 검증된 상기 복수 개의 조합데이터 중 대표적으로 선택된 조합데이터를 추출하는 (g)단계; 및
상기 최적 조합데이터를 기초로 하여 기 설정된 조건 하에서의 가공성을 진단하는 (h)단계;
를 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 기초가공정보를 통해 가공 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 가공데이터를 추출하는 (b-1)단계; 및
상기 기초가공정보를 이용하여 실가공을 수행하고, 실체 가공데이터를 추출하는 (b-2)단계;
를 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제2항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터를 동기화하여 동기화 샘플데이터를 도출하는 (b-3)단계를 더 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제3항에 있어서,
상기 (b-3)단계는,
상기 시뮬레이션 가공데이터 및 상기 실체 가공데이터 각각의 주기를 산출하고, 산출된 주기에 따라 동기화를 수행하여 상기 동기화 샘플데이터를 도출하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 (e)단계는,
상기 복수의 통합 데이터 세트와 상기 복수의 파라미터 세트에 대해 서로 1:1 매칭을 수행하도록 하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 (f)단계는,
복수 개의 학습모델을 정의하는 (f-1)단계;
상기 복수 개의 학습모델에 상기 복수 개의 조합데이터를 대입하는 (f-2)단계;
상기 복수 개의 조합데이터를 이용하여 실가공을 수행하는 (f-3)단계; 및
상기 (f-2)단계 및 상기 (f-3)단계의 결과값을 대비하여 정확성을 검증하는 (f-4)단계;
를 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 (g)단계는,
상기 복수 개의 조합데이터 중 정확성이 가장 높은 최적 조합데이터를 대표적으로 선택하도록 하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 기초가공정보는,
가공대상의 소재, 가공설비의 종류, 가공공구의 종류 및 가공실험 조건 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 가공공구정보는,
가공을 수행하기 위한 가공공구의 종류, 가공공구의 형태, 가공공구의 크기, 가공공구의 무게 및 가공공구의 가공 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법. - 제1항에 있어서,
상기 절삭조건 파라미터는,
공급 전류, 공급 전압, 가공공구의 회전속도 및 가공공구의 이동속도 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함하는 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법.
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| KR1020180150948A KR102226398B1 (ko) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | 생산시스템 최적화를 위한 학습 기반의 가공성 진단방법 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2018
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