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사출성형기 AI 데이터셋

사출 성형 최적 조건 분석을 위한 사출성형기 데이터
업종 사출성형 유형 csv
목적 품질보증 제조데이터 등록일 Mon Dec 14 00:00:00 KST 2020
사용조건 콘텐츠 변경허용 최종 수정일자 Wed Jan 31 13:36:00 KST 2024
제공기관 KAIST

(수행기관: 울산과학기술원/㈜이피엠솔루션즈)

태그 #플라스틱,   #합성수지,   #소성가공,   #열경화성,   #열가소성,   #Autoencoder,   #Deep neural network,   #준지도학습,   #사출성형
내용 적용공정 사출공정
제조AI데이터셋 소개 플라스틱 성형법 중 하나인 사출성형품의 불량을 예측하기위한 제조 AI 분석과정을 담은 데이터셋과 가이드북입니다. 사출성형기로부터 계량, 온도, 압력, 시간, 속도 관련된 데이터를 수집하여 오토인코더, 서포터벡터머신, 딥뉴럴네트워크 등 다양한 알고리즘을 학습시키고 예측율이 가장 좋은 최적의 알고리즘을 선별하여 불량품을 예측하는 것을 도모합니다.

참고이미지

제조AI데이터셋 요약

NO 구분 내용
1 분석 목적(현장이슈, 목적) 사출 공정에서 발생하는 품질문제를 해결하기 위해 현장에서 생성되는 데이터셋을 AI를 이용하여 분석할 수 있다. 데이터 간의 상관관계를 찾고 다양한 AI 알고리즘을 활용한 사출 공정 불량 예측 모델을 학습할 수 있다.
2 제조데이터셋 형태 및 수집방법
(csv, json, image 파일 등) 		분석에 사용된 변수명 : Injection_time, Filling_time 외 25개

수집 방법 : Lot 단위 사출 조건 및 일별 불량률에 대한 MES 데이터 이력관리

확장자 : csv
3 제조데이터 개수 / 제조데이터셋 총량 데이터 개수 : 886,227개

데이터셋 총량 : 35.2 MB
4 분석적용 알고리즘 알고리즘 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터를 모두 훈련에 사용하여 학습된 모델을 다양한 기계학습 모델 (오토인코더, 서포터벡터머신, Deep Neural Network 등)의 결괏값 비교를 통하여 최적의 알고리즘을 선택한다.
간략소개 오토인코더는 출력값을 입력값과 근사하게 모델을 학습시키는 알고리즘이다.

심층신경망 (Deep Neural Network)는 분류를 위해 다수의 신경망을 연속적으로 쌓고, 최종적으로 각 클래스별 확률을 출력하도록 각 신경망의 모수를 업데이트하는 모델이다.

서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)은 기계 학습의 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다. 일반적으로 초평면 또는 초평면들의 집합으로 구성되어 있으며, 좋은 분류를 위해서는 어떤 분류된 점에 대해서 가장 가까운 학습 데이터와 가장 먼 거리를 가지는 초평면을 찾아야 한다.
5 분석결과 및 시사점 사출 공정에서 생산된 제품의 불량을 예측하기위해서 다양한 방법으로 학습된 AI모델의 성능을 비교하고, 최적의 알고리즘을 선택하는 과정을 통해 최종 모델을 도출하였다.

사출 공정 시 발생되는 데이터를 사용하여 데이터의 가공/전처리 후 개발된 AI 모델을 통해 사출공정을 가진 중소 제조기업현장의 실질적인 품질향상 및 비용 절감을 기대한다.
6 제조데이터셋 활용(분석)을 위한
최소 요구환경 		필요 SW : Python, Anaconda – Jupyter Notebook

필요 패키지 : Pandas, matplotlib, scikit-learn

[운영체제] : Ubuntu 14.0 이상

[CPU] : Intel Xeon 2.3 GHz

[GPU] : Tesla K80

[RAM] : 13GB

제조AI데이터셋 형태 미리보기

PassOrFail Injection_Time Filling_Time Plasticizing_Time Cycle_Time Clamp_Close_Time Cushion_Position Plasticizing_Position Clamp_Open_Position Max_Injection_Speed Max_Screw_RPM Average_Screw_RPM
0 0 1.679123146 1.491397327 -0.478016641 0.361047493 0.978580362 -0.711164421 1.532018307 0 -1.152397931 -0.795730366 -0.132021641
1 0 2.080358149 1.894371567 -0.527100232 1.886261212 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -1.347095134 0.049553186 -0.132021641
2 0 2.080358149 1.894371567 -0.527100232 1.886261212 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -1.347095134 0.049553186 -0.132021641
3 0 1.679123146 1.894371567 -0.527100232 1.377856639 0.978580362 1.202502472 1.471608059 0 -1.347095134 1.740152536 -0.132021641
4 0 1.679123146 1.894371567 -0.527100232 1.377856639 0.978580362 1.202502472 1.471608059 0 -1.347095134 1.740152536 -0.132021641
5 0 1.277888143 1.088442301 -0.576183823 1.886261212 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -0.763018381 0.894852861 -0.132021641
6 0 1.277888143 1.088442301 -0.576183823 1.886261212 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -0.763018381 0.894852861 -0.132021641
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9 0 0.87665314 0.685468061 -0.527100232 0.361047493 2.859536738 -0.711164421 1.411243892 0 -0.568321179 0.049553186 -0.132021641
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17 0 1.277888143 1.491397327 -0.478016641 0.361047493 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -0.957708156 -0.795730366 -1.290590116
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25 0 1.679123146 1.491397327 -0.576183823 1.886261212 0.978580362 -0.711164421 1.411243892 0 -1.152397931 -1.641030041 -0.132021641
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27 0 0.475456401 0.685468061 -0.625267415 1.377856639 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -0.373631404 0.049553186 -0.132021641
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35 0 0.87665314 0.685468061 -0.625267415 0.361047493 0.978580362 -0.711164421 1.471608059 0 -0.568321179 0.049553186 -1.290590116
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출처 표기방법

연구/공식적으로 사용하실 때에는
꼭 아래와 같이 ‘KAMP 출처(reference)’를 남겨 주시고, 인용시 활용한 내용과
문서 등은 아래 이메일로 보내주시기 바랍니다.
(E-mail : kamp@kaist.ac.kr)

출처 표기양식

중소벤처기업부, Korea AI Manufacturing Platform(KAMP),
제조AI데이터셋 제목, 제공기관(수행기관), 데이터셋등록일, KAMP URL

출처 표기예시

중소벤처기업부, Korea AI Manufacturing Platform(KAMP),
CNC머신 AI데이터셋, KAIST(UNIST, 이피엠솔루션즈), 2020.12.14.,
https://kamp-ai.kr

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중소벤처기업부, Korea AI Manufacturing Platform(KAMP),
제조AI데이터셋 제목, 제공기관(수행기관), 데이터셋등록일, KAMP URL

출처 표기예시

중소벤처기업부, Korea AI Manufacturing Platform(KAMP),
CNC머신 AI데이터셋, KAIST(UNIST, 이피엠솔루션즈), 2020.12.14.,
https://kamp-ai.kr