사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
컴퓨터통합생산 시스템의 실현을 위한 중요한 분야의 하나의 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산 하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터지원 자동공정계획(Computer Aided Process Planning ; CAPP) 시스템 기술의 개발이다. 국내외적으로 금형가공 부품을 대상으로 한 CAPP 시스템의 개발은 비교적 저조하므로, 본 연구에서는 사출금형 부품을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정계획 전문가시스템 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서 금형 공정계획전문가의 경험적 지식을 기반으로 한 사출금형부품의 공정계획 전문가시스템인 MOLDCAPP을 개발하였다. MOLDCAPP 시스템은 도면정보로부터 형상정보를 자동적으로 인식하여 공정계획의 기능 중에서 가동공정, 가공공정 순서, 공작기계 및 절삭공구를 자동적으로 결정한다. 개발된 MOLDCAPP 시스템은 실제 사례연구를 통하여 그 타당성을 분석하였다.
공정계획(Process planning)이란 소재로 부터 제품을 경제적, 효율적으로생산하는데 필요한 방법의 체계적 인 결정이라고 정의 할수 있다. 일반적으로 공정계획에 관한 지식은 전문가의 오랜 경험을 통해 얻어지므로 공정계획을 수행하기 위해 전문가를 양산하기에는 많은 어려움의 따른다. 그리고 전문가의 지식 및 가공방법 자체가 여러가지 경우의 수를 가지는 불명확한 것이 많으므로 이를 체계적으로 지식 베이스(knosedge base)화 하여 이것을 이용한 자동공정계획시스템의 개발이 필연적이다. 본 연구에서는 절삭가공의 핵심이 되는 밀링가공을 대상으로 하며, AutoCAD 로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수 데이타를 인식하고, 이 데이타를 기준으로 가공의 지식 베이스와 이론을 접목시켜 개발한 규칙을 통해 공구결정과 가공 표준시간 계산을 수행 하고자 한다. 본 연구에서 사용된 언어는 형상특징인식을 위한 ADS(AutoCAD Deveolpment System)와 객체지향적 언어인 Borland C 이다.
생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.
다품종소량생산의 특징을 갖고 있는 금형공업에서 컴퓨터통합생산시스템(Computer Integrated Manufacturing System;CIMS)의 실현을 위한 중요한 분야의 하나는 부품설계도면으로부터 최종제품을 생산하는데 필요한 공정계획의 자동화, 즉 컴퓨터를 이용하여 공정계획을 자동적으로 생성하는 자동공정계획시스템(Computer Aided Process Planning;CAPP) 기술의 개발이다. 국내외적으로 CAPP분야의 연구는 컴퓨터 지원에 의한 자동화 기술의 급속한 발전과 더불어 지난 20여년 동안에 기계가공품에 관한 CAPP은 약 150여가지가 개발되었으나, 이는 컴퓨터 지원에 의한 설계의 자동화(Computer Aided Design;CAD)나 컴퓨터 지원에 의한 제조의 자동화(Computer Aided Manufacturing;CAM)분야에 비해 상대적으로 저조한 형편이다. 특히 금형을 대상으로 한 CAPP시스템의 개발은 아직 초기단계에 있기 때문에, 본 연구에서는 사출금형을 대상으로 하여 실용성이 있는 공정설계시스템을 개발함을 목적으로 한다. 일반적으로 공정계획은 "소재로부터 제품을 경제적, 효율적으로 생산하는데 필요한 제조공정의 체계적인 결정"이라고 정의할 수 있다. 공정계획은 제품의 종류와 수량, 재료와 부품의 종류, 보유 생산설비와 제조기술의 수준에 따라 다르나, 공정설계(Process Design)와 작업설계(Operation Design)로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 공정계획을 광의의 공정설계로 정의하고, 공정설계와 공정계획을 동의어로 통용토록 한다. 기존의 CAPP시스템의 개발에 관한 기본적인 접근방법은 변성형방법(Variant method), 창성형방법(Generative method) 및 자동화방법(Automatic method)이 있다. 이들 CAPP시스템을 개발할 때 사용하는 기법은 크게 5가지- (1) GT(group Technology) 접근기법, (2) Bottom-up 접근기법, (3) Top-down 접근기법, (4) AI와 전문가시스템(Expert System) 접근기법, (5) 컴퓨터 프로그래밍 언어 - 로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 전문가시스템 기법을 도입해서 사출금형 공정계획전문가의 지식과 경험을 획득하여 지식베이스를 구축하고, 전문가시스템 셀(shell)중 CLIPS를 이용하여 자동공정계획시스템인 Mold CAPP을 개발하였다.PP을 개발하였다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행하는 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 수작업에 의한 수립에 의한 문제, 전문가의 양성과 부족현상, CAD/CAM 시스템 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 의해 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 사례기반추론(Case-Based Reasoning)을 이용하여 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)라는 사출금형 공정계획시스템을 개발하였다. 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해서 사례기반 추론을 사용한 이유는 사출금형이라는 제품은 금형의 종류와 구조 등에 따라 공정계획이 매우 다양하게 수립되지만, 성형품의 용도나 품명이 같은 경우에는 공정이 거의 유사하여, 과거에 수립된 공정계획이 새로운 금형의 공정 계획에 매우 유용하게 사용될 수 있기 때문이다. 그리고 본 연구에서는 IIMPPS의 타당성을 평가하기 위하여 전문가의 정성적인 평가와 공정계획의 정확도 평가를 수행하였다.
공작기계부품 가공을 위한 공정표는 가공공정, 공정별 도면 분할, 가공기계 등을 결정하는 공정계획과 한 공정에 대하여 가공방법, 가공공구, 절삭조건, 공수등을 결정하는 작업계획을 통하여 발행된다. 작업계획에서 가공방법과 가공공구의 결정은 절삭조건과 공수에 영향을 주는 중요한 요소이다. 기존의 연구에서는 가공방법과 가공공구를 결정하기 위해 전문가 시스템 쉘(expert system shell)이용한 사례가 많았다. 이 경우, 지식 베이스(knowledge base) 의 구축에 많은 시간이 소요되고, 지식이 변했을 때 수정의 어려움이 있다. 본 연구에서는 표준화되지 않아 변경의 소지가 많은 가공방법과 가공공구 결정에 뉴럴 네트워크(neural network)의 한 종류인 백 프로퍼게이션 (back propagation) 학습 모델을 이용했다. 공정계획 후 분할된 공정별 도면으로부 터 크기 및 정밀도 등과 같은 특징형상(feature) 정보를 추출한 후, 특징형상 의 종류와 크기, 치수공차, 기하공차, 거칠기 등을 입력하여 가공방법 및 가 공공구가 출력되도록 학습패턴을 설정하여 학습시켰다. 학습패턴은 공정설계 전문가와 인터뷰하는 방법과 작업계획 과정을 분석하는 방법을 통하여 설정 했다. 백 프로퍼게이션 모델을 통하여 학습시킨 결과, 학습시킨대로 정확한 가공방법 및 가공공구를 결정할 수 있었다.
STEPS는 삼성 조선의 블록 조립생산공정의 라인스케쥴링을 수행하는 시스템이다. 삼성중공업 조선 해양 사업본부는 그간 생산성 향상을 통한 대외 경쟁력 제고와 선진 조선의 입지를 확고히 하고자 부단한 노력을 기울여 왔다. 이러한 노력은 생산 설비 확충과 자동화 등 하드웨어 차원에서 많은 발전을 이루었고, 이제는 설계, 계획, 관리등 소프트웨어 차원의 발전으로 전환하고 있다. 15여년 간의 경험과 노하우를 체계적으로 정립하여 현실적이면서 합리적인 소프트웨어를 구축하는 것은 삼성조선의 새로운 도전이 되고 있다. 이에 현장 데이타의 축적과 효과적인 관리 피드백으로 선각, 도장, 의장등 전 공정을 합리적으로 계획, 관리코자 생산공정 관리 시스템의 구축을 추지하고 있다. 이러한 생산공정 관리 시스템의 일환으로 대.중조블럭 일정계획의 자동화한 것이 STEPS(Shipbuilding Tact Expert Planning System) 프로젝트이다. STEPS는 전문가시스템(Expert System)으로서 전문가의 지식(Knowledge)을 시스템화하는 인공지능 (Artificial Intelligence)기법을 적용하고 있다.
초고층 건축물은 층수의 증가에 비해서 공기의 증가가 작기 때문에 공기초과가 발생하기 쉽다. 최근 초고층 프로젝트의 증가에 따라 공정계획의 중요성이 증대되고 있으며 공정관리를 개선하기 위해서 공정계획 소프트웨어의 도입과 교육이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 공정계획의 많은 부분은 아직도 계획자의 경험에 크게 의존하고 있다. 따라서 새로운 자재, 장비 및 공법이 도입되는 초고층 프로젝트는 공정 계획자의 경험이 부족할 경우, 경험 미숙으로 인한 공기초과가 발생하기 쉽다. 공정 계획자의 경험 미숙으로 인한 공정계획의 편차를 줄이기 위한 방안으로 본 연구에서는 전문가의 경험적 지식을 초고층 공정계획 작성에 활용하는 방안을 제안하였다. 사례연구에서는 초고층 골조공종을 대상으로 하여 본 연구에서 제안한 초고층 공정계획 지원시스템의 지식획득과 지식활용방안을 고찰하였다. 본 연구에서 제안한 지식획득과 지식활용을 토대로 초고층 공정계획 지원시스템을 구축하여 활용한다면 초고층 공정계획의 정확성을 높일 수 있으며 공기초과를 예방할 수 있을 것이다.
전문가시스템의 성공을 좌우하는 지식추출은 주요 애로공정 중의 하나로 알려져 있다 설상가상으로 전문가의 부재, 새로운 또는 복잡한 문제 등 영역의 특성상 전문가시스템 개발은 실패할 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 KACE 구조를 제안하였다 본 구조는 작업 발생기, 작업 실행기, 작업 평가기, 규칙 발생기와 전문가시스템 등 5개의 주요 요소로 구성되어 있다. 이 구조를 이용하여 NP-complete인 일정계획 문제에 대한 전문가시스템이 어떻게 구축될 수 있는가를 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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