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머신러닝을 이용한 CNC 가공 불량 발생 예측 모델 ＝ Prediction model of CNC processing defects using machine learning / 한용희 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 2

2. 연구 방법 및 분석 결과 3

3. 분석 결과 5

4. 결론 6

REFERENCES 6

[저자소개] 7

초록보기

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

권호기사

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참고문헌 (16건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 S. H. Kang, & S. B. Kim. (2016). Multivariate Monitoring of the Metal Frame Process in Mobile Device Manufacturing, Journal of Korean Institute of Industrial Engineers, 42(6), 395-403. DOI : 10.7232/JKIIE.2016.42.6.395 미소장
2 J. S. Kong. (2018), Optimization of the Tool Life Prediction Using Genetic Algorithm, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 19(11), 338-343. DOI : 10.5762/KAIS.2018.19.11.338 미소장
3 D. J. Oh, B. S. Sim,, & W. Lee. (2021). Tool Wear Monitoring during Milling Using an Autoassociative Neural Network, Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers – A, 45(4), 285-291. DOI : 10.3795/KSME-A.2021.45.4.285 미소장
4 R. Teti, K. Jemielniak, G. O’Donnell,, & D. Dornfeld. (2010). Advanced Monitoring of Machining Operations, CIRP Annals, 59(2), 717-739. DOI : 10.1016/j.cirp.2010.05.010 미소장
5 Y. C. Liu, X. F. Hu,, & S. X. Sun. (2019, July). Remaining Useful Life Prediction of Cutting Tools Based on Support Vector Regression, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 576, 1-8. DOI : 10.1088/1757-899X/576/1/012021 미소장
6 P. Stavropoulos, A. Papacharalampopoulos, E. Vasiliadis,, & G. Chryssolouris. (2016). Tool Wear Predictability Estimation in Milling Based on Multi-sensorial Data, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 82(1-4), 509-521. DOI : 10.1007/s00170-015-7317-6 미소장
7 X. Li, A. Djordjevich, & P. K. Venuvinod. (2000). Current-sensor-based Feed Cutting Force Intelligent Estimation and Tool Wear Condition Monitoring, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 47(3), 697-702. DOI : 10.1109/41.847910 미소장
8 K. Lee, S. Park, S. Sung,, & D. Park. (2019). A Study on the Prediction of CNC Tool Wear Using Machine Learning Technique, Journal of the Korea Convergence Society, 10(11), 15-21. DOI : 10.15207/JKCS.2019.10.11.015 미소장
9 J. V. Abellan-Nebot, & F. R. Subirón. (2010). A Review of Machining Monitoring Systems Based on Artificial Intelligence Process Models, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 47(1), 237-257. DOI : 10.1007/s00170-009-2191-8 미소장
10 C. Drouillet, J. Karandikar, C. Nath, A. C. Journeaux, M. El Mansori,, & T. Kurfess. (2016). Tool Life Predictions in Milling Using Spindle Power with the Neural Network Technique, Journal of Manufacturing Processes, 22, 161-168. DOI : 10.1016/j.jmapro.2016.03.010 미소장
11 da Silva, R. H. L., M. B. da Silva,, & A. Hassui. (2016). A Probabilistic Neural Network Applied in Monitoring Tool Wear in the End Milling Operation via Acoustic Emission and Cutting Power Signals, Machining Science and Technology, 20(3), 386-405. DOI : 10.1080/10910344.2016.1191026 미소장
12 J. A. Duro, J. A. Padget, C. R. Bowen, H. A. Kim,, & A. Nassehi. (2016). Multi-sensor Data Fusion Framework for CNC Machining Monitoring, Mechanical Systems and Signal Processing, 66, 505-520. DOI : 10.1016/j.ymssp.2015.04.019 미소장
13 A. J. Torabi, M. J. Er, X. Li, B. S. Lim, L. Zhai, R. J. Oentaryo,, & J. M. Zurada. (2013). A Survey on Artificial Intelligence-based Modeling Techniques for High Speed Milling Processes, IEEE Systems Journal, 9(3), 1069-1080. DOI : 10.1109/JSYST.2013.2282479 미소장
14 S. T. Jung, S. H. Kim, H. J. Kim,, & S. Y. Baek. (2018). Prediction and Experiments of Cutting Forces in Down Milling of Hardened Mold Steel, Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, 27(4), 346-350. DOI : 10.7735/ksmte.2018.27.4.346 미소장
15 Ministry of SMEs and Startups of Korea. (2020). CNC Machine AI Dataset. Korea AI Manufacturing Platform (KAMP). https://https://kamp-ai.kr 미소장
16 A. Géron. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow:Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, O'Reilly Media. 미소장

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