Introduction: 스마트 제조는 ICT 기술을 활용하여 기존 제조 기술의 과정을 디지털화 (Digital transformation)하는 기술입니다. 인공지능 고장진단 연구실에서는 스마트 제조를 위한 진단 예측 기술 및 주요 생산장비의 예지보전을 위한 핵심 알고리즘을 연구 개발하고 있습니다. Smart manufacturing allows for digital transformation of traditional manufacturing industry using Information and Communications Technology. AI-PHM Lab is developing diagnosis and prognosis means for manufacturing process and equipment.

생산장비의 스마트화를 위한 산업인공지능 기반 건전성관리 및 예지보전 방법론 개발 (Development of Health Management and Predictive Maintenance Methodology Based on Artificial Intelligence for Smart Manufacturing Equipment)

개요: 스스로 이상감지 및 고장예측을 할 수 있는 생산장비의 스마트화를 위해 산업 인공지능에 기반한 건전성관리 및 예지보전 방법론을 개발하였습니다. 주력산업의 대표적 생산장비인 다관절 로봇, 금속 3D프린터 및 압출형성장비에 대해 현장과 유사한 조건에서 운영하면서 고장진단예측을 수행하고 성능을 검증하였습니다.

Abstract: We developed PHM methodology for smart manufacturing using industrial artificial intelligence. The methodology was applied to multi-joint robots, metal 3D printers, and extrusion molding equipment, and the performance was verified under operating conditions similar to field.

관련 논문 (Related papers)

Lee, J., Park, H. J., Chai, S., Kim, G. R., Yong, H., Bae, S. J., & Kwon, D*. (2021). “Review on Quality Control Methods in Metal Additive Manufacturing,” Applied Sciences, vol. 11(4), 1966.

지능형 생산설비 고장예지관리 핵심기술 개발 (Development of Core Technologies for Fault Prognostics and Management of Smart Manufacturing Systems)

개요: 이 연구에서는 스마트 팩토리의 고장예측진단을 위한 표준화된 PHM 구현 프로세스를 소개하였습니다. 최적화된 PHM 구현 프로세스를 개발하기 위해 스마트 공장의 6가지 공통 핵심 설비를 도출하고, 건전성인자 추출, 고장진단 및 예측 절차를 제시하였습니다. 표준 아키텍처에는 각각의 기술적 성숙도와 함께 300개 이상의 문헌에서 조사한 공통적이고 실용적인 PHM 알고리즘이 포함되었습니다. 연구성과는 중소기업, 정부기관 등 국내외 기관에 배포하였습니다.

Abstract: This research introduced a standardized process of PHM implementation for fault diagnosis and prognosis in smart factories. Six common core modules in smart factories were identified to develop optimized PHM implementation process for health reasoning, fault diagnosis and prognosis. Standard architecture included common and practical PHM algorithms surveyed from >300 references with their respective technical maturity. The research outcomes published and distributed to small and medium enterprises, government agencies including MOTIE, and many research institutions.

관련 논문 (Related papers)

Shin, I., Lee, J., Lee, J., Jung, K., Kwon, D.*, Youn, B., Jang, H., Choi, J., (2018) “A Framework for Prognostics and Health Management Applications toward Smart Manufacturing Systems,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing – Green Technology, vol. 5(4), pp. 547-566.

개요: 선택적 레이저 소결 과정은 분말의 소결과정에서의 열팽창과 냉각으로 인해 원료의 상변형을 야기하며, 이는 3D 프린팅 제품의 변형을 일으키키도 합니다. 이 연구는 SLS 플랫폼에서 생산된 3D 인쇄 부품들의 치수 변형 패턴의 조사와 분석을 통해 조직적인 교정 과정을 제시하였습니다. 치수 변형을 완화하기 위해 3D CAD STL 샘플 파일들을 이용하여 변형과 교정점을 예측하는 알고리즘을 제시하였습니다.

Abstract: Selective laser sintering process often causes convex curved shapes of 3D printed parts due to thermal deformation in the powder sintering and cooling processes, which accompanies multi-phase changes of the raw materials. This research presented a systematic dimensional calibration process by investigating and analyzing the dimensional deformation patterns of 3D printed samples in SLS platform. An algorithm was proposed to predict the deformation and calibrates point-based 3D CAD STL files of samples in order to mitigate the dimensional deformation.

관련 논문 (Related papers)

Ha, S., Ransikarbum, K., Han, H., Kwon, D., Kim, H., and Kim, N.*, (2018) “A Dimensional Compensation Algorithm for Vertical Bending Deformation of 3D printed Parts in Selective Laser Sintering,” Rapid Prototyping Journal, vol. 24(6), pp. 955-963.
Kwon, D., Park, E., Ha, S., and Kim, N.* (2017) “Effect of Humidity Changes on Dimensional Stability of 3D Printed Parts,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol. 18(9), pp. 1275-1280.