KR101868501B1 - 단조 성형 방법 - Google Patents

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KR101868501B1
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ingots
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류광렬
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

단조 성형 방법이 제공된다. 단조 성형 방법은, 복수의 잉곳을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류하고, 점수 함수를 이용하여, 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하고, 제1 및 제2 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고, 제1 가열로에 제공된 잉곳 집합에 대해 제1 공정을 수행하는 것을 포함한다.

Description

단조 성형 방법{A METHOD FOR FORGING}
본 발명은 단조 성형 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 단조 성형을 위한 가열 공정에서, 잉곳들을 각 가열로에 할당하는 방법에 관한 것이다.
열간 자유단조는 높은 온도로 가열한 잉곳에 압력을 가하여 다양한 형태로 변형함으로써, 제품을 생산하는 방법이다. 열간 자유단조는 일반적으로, 가열 공정, 단조 공정, 절단 공정, 및 열처리 공정을 포함할 수 있다.
가열 공정을 수행하기 위해, 잉곳을 가열로에 투입할 때, 복수개의 잉곳들이 함께 투입될 수 있다. 이때, 함께 투입된 잉곳들은 함께 취출될 수 있다. 다시 말해서, 가열로에 투입된 복수개의 잉곳들은 각각의 잉곳에 대하여 가열 공정이 모두 완료되어야만, 가열로로부터 취출될 수 있다.
가열 공정은, 중량이 큰 잉곳을 가열하기 때문에 가열 공정의 수행하는데 많은 시간이 소비될 수 있다. 가열 공정의 수행 시간이 길어지면, 가스 사용량이 늘어나 생산 비용이 증가될 수 있다. 뿐만 아니라, 가열로에 함께 투입되는 복수의 잉곳의 구성에 따라, 사용되는 에너지량 및 가열 공정의 수행 시간이 달라질 수 있다.
따라서, 자유단조의 생산 비용을 절감하기 위해, 잉곳들을 효과적으로 분류하는 것이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 제품 신뢰성이 향상된 반도체 패키지를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는 제품 신뢰성이 향상된 반도체 패키지를 제조할 수 있는 반도체 패키지의 제조 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 단조 성형 방법은, 복수의 잉곳을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류하고, 점수 함수를 이용하여, 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하고, 제1 및 제2 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고, 제1 가열로에 제공된 잉곳 집합에 대해 제1 공정을 수행하는 것을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 복수의 잉곳 각각에 대해, 제1 공정과 다른 제2 내지 제4 공정 계획을 결정하는 것을 더 포함하되, 복수의 잉곳을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류하는 것은, 제2 내지 제4 공정 계획에 기초하여 분류한다.
몇몇 실시예에서, 제1 공정은 가열 공정이고, 제2 내지 제4 공정은 단조 공정, 절단 공정, 및 열처리 공정이다.
몇몇 실시예에서, 점수 함수는 제1 및 제2 잉곳 집합에 대한 제1 변수와 제1 변수에 대한 제1 가중치의 곱을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하는 것은,
제1 잉곳 집합의 제1 변수 및 제1 가중치의 곱과 제2 잉곳 집합의 제1 변수 및 제1 가중치의 곱의 크기를 비교하는 것을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 제1 변수는 중량, 중량 분포의 분산, 생산 제품 종류 개수, 및 예상 소요 시간을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 제1 가중치는 유전 알고리즘을 통해 반복적으로 업데이트된다.
몇몇 실시예에서, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 제1 잉곳 집합으로 결정한 경우, 제2 잉곳 집합을 제3 및 제4 잉곳 집합으로 재분류하고, 점수 함수를 이용하여, 제3 및 제4 잉곳 집합을 평가하고, 제3 및 제4 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제2 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 제2 잉곳 집합으로 결정한 경우, 제1 잉곳 집합을 제3 및 제4 잉곳 집합으로 재분류하고, 점수 함수를 이용하여, 제3 및 제4 잉곳 집합을 평가하고, 제3 및 제4 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제2 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하는 것을 더 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 단조 성형 방법은 에너지 사용량을 목적 함수로 하는 점수 함수를 기초로 하여, 잉곳 집합을 평가하고, 평가 점수가 높은 잉곳 집합을 가열로에 할당함으로써 생산 비용을 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 단조 성형 방법은 공정 수행 시간을 목적 함수로 하는 점수 함수를 기초로 하여, 잉곳 집합을 평가하고, 평가 점수가 높은 잉곳 집합을 가열로에 할당함으로써, 효율적으로 스케쥴을 관리할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 몇몇 실시예에 따른 잉곳들을 가열로에 할당하는 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 2는 몇몇 실시예에 따라 가열 공정 이후의 공정 계획에 기초하여 잉곳들을 분류하는 방법을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 몇몇 실시예에 따라, 잉곳들을 복수의 잉곳 집합으로 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4는 몇몇 실시예에 따른 점수 함수의 가중치를 결정하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 5는 몇몇 실시예에 따른 가열로에 잉곳들을 할당하는 과정을 시간 흐름순으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면에서 표시된 구성요소의 크기 및 상대적인 크기는 설명의 명료성을 위해 과장된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자나 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자나 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자나 구성요소를 다른 소자나 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자나 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자나 구성요소 일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 몇몇 실시예에 따른 잉곳들을 가열로에 할당하는 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
먼저, 생산 예정 물량이 제공될 수 있다(S100). 생산 예정 물량은 생산할 제품 종류, 사용할 잉곳 종류, 생산 수량, 및 생산 마감 기한 등을 포함할 수 있다.
사용할 잉곳들을 복수의 잉곳 집합으로 분류할 수 있다(S110). 예를 들어, 가열로에 투입될 잉곳들을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류할 수 있다. 잉곳들은 가열로에 투입된 후 가열 공정이 수행될 수 있다.
가열로에 투입될 잉곳들은 다양한 기준을 기초로 하여 분류될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 동일 또는 유사한 중량의 잉곳들은 하나의 잉곳 집합으로 분류될 수 있다. 다른 몇몇 실시예에서, 동일 또는 유사한 제품으로 제조될 잉곳들은 하나의 잉곳 집합으로 분류될 수 있다.
또 다른 몇몇 실시예에서, 가열로에 투입될 잉곳들은 가열 공정 이후의 공정 계획에 기초하여 분류될 수 있다. 구체적 설명을 위해 도 2를 참조한다.
도 2는 몇몇 실시예에 따라 가열 공정 이후의 공정 계획에 기초하여 잉곳들을 분류하는 방법을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 2를 참조하면, 가열 공정 이후 수행될 공정들에 대한 공정 계획을 결정한다(S112). 가열 공정 이후 수행될 공정은 절단 공정, 열처리 공정, 단조 공정을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 절단 공정은 절단기에서, 열처리 공정은 열처리로에서, 단조 공정은 프레스기에서 수행될 수 있다.
이어서, 가열 공정 이후 수행될 공정들에 대한 공정 계획을 기초로, 잉곳들을 복수의 잉곳 집합으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 가열 공정 이후 수행될 공정들에 대한 공정 계획을 기초로, 잉곳들을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류할 수 있다. 예시적인 설명을 위해 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 몇몇 실시예에 따라, 잉곳들을 복수의 잉곳 집합으로 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 도 3은 가열로에 투입될 복수개의 잉곳들이 도시되어 있다. 설명의 편의를 위해 제1 내지 제6 잉곳(300~305)에 대해서 설명한다. 제1 내지 제6 잉곳(300~305)이 모두 가열 공정이 완료된 상태로 가정하고, 이후 수행될 공정들에 대한 공정 계획을 결정할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 가열 공정 후 동일한 공정이 수행되는 잉곳들을 하나의 잉곳 집합으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 제1 내지 제4 잉곳(300~303)은 가열 공정 후 절단 공정이 수행될 수 있다. 다시 말해서, 제1 내지 제4 잉곳(300~303)은 가열 공정 직후 동일한 공정이 수행될 수 있다. 따라서, 제1 내지 제4 잉곳(300~303)은 동일한 잉곳 집합, 즉 제1 잉곳 집합(310)에 포함될 수 있다. 또한, 예를 들어, 제5 잉곳(304)은 가열 공정 후 열처리 공정이 수행될 수 있다. 따라서, 제5 잉곳(304)은 제2 잉곳 집합(320)에 포함될 수 있다. 또한, 예를 들어, 제6 잉곳(305)은 가열 공정 후 단조 공정이 수행될 수 있다. 따라서, 제6 잉곳(305)은 제3 잉곳 집합(330)에 포함될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 가열 공정 후 동일한 공정이 수행되는 잉곳들 중, 우선 순위에 따라 잉곳 집합이 분류될 수 있다. 예를 들어, 가열 공정 후 절단 공정이 수행되는 제1 내지 제4 잉곳(300~303) 중에서, 마감 기한이 짧은 제1 및 제2 잉곳(300, 301)은 제4 잉곳 집합(311)으로 분류될 수 잇다. 또한, 가열 공정 후 절단 공정이 수행되는 제1 내지 제4 잉곳(300~303) 중에서, 마감 기한이 긴 제3 잉곳(302)은 제5 잉곳 집합(312)으로 분류될 수 있다. 또한, 가열 공정 후 절단 공정이 수행되는 제1 내지 제4 잉곳(300~303) 중에서 마감 기한이 제1 및 제2 잉곳(300, 301) 보다는 길고, 제3 잉곳(302) 보다는 짧은 제4 잉곳(303)은 제6 잉곳 집합(313)으로 분류될 수 있다.
비록 도 2 및 도 3을 이용하여, 가열 공정 이후 수행될 공정 계획을 기초로 잉곳들을 잉곳 집합으로 분류하는 방법에 대해 설명하였으나, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 다양한 방법을 이용하여, 휴리스틱하게 잉곳들을 복수의 잉곳 집합으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 잉곳들은 중량을 기준으로 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)으로 분류될 수 있다. 또한, 예를 들어, 잉곳들은 생산되는 제품을 기준으로 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)으로 분류될 수 있다. 또한, 예를 들어, 잉곳들은 가열 공정 이후 수행될 공정 계획에 관계 없이, 마감 기한이 짧은 순서대로 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)으로 분류될 수 있다.
다시 도 1 및 도 3을 참조하면, 점수 함수를 이용하여, 복수의 잉곳 집합 각각에 대해 평가할 수 있다(S120).
몇몇 실시예에서, 가열로에 투입될 잉곳들은 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)으로 분류될 수 있다. 점수 함수를 이용하여, 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330) 각각에 대한 평가 점수가 산출될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 점수 함수는 제1 내지 제3 점수 함수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 점수 함수의 목적 함수는 에너지 사용량을 최소화되는 것일 수 있다. 예를 들어, 제2 점수 함수의 목적 함수는 공정 수행 시간을 최소화되는 것일 수 있다. 예를 들어, 제3 점수 함수의 목적 함수는 에너지 사용량과 공정 수행 시간이 최적화되는 것일 수 있다. 제1 내지 제3 점수 함수 외에도 다양한 점수 함수가 구현될 수 있다. 사용자는 필요에 따라 점수 함수를 구상하고, 가중치를 반복적으로 업데이트 하여 새로운 점수 함수를 구현할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 가열로의 에너지 사용량과 가열 공정 수행 시간은 트레이드 오프(trade-off) 관계일 수 있다. 예를 들어, 제1 점수 함수에 기초하여, 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)을 평가하는 경우, 가열로의 에너지 사용량을 최소화하는 잉곳 집합이 할당될 수 있으나, 가열 공정 수행 시간은 증가될 수 있다. 예를 들어, 제2 점수 함수에 기초하여, 제1 내지 제3 잉곳 집합(310, 320, 330)을 평가하는 경우, 가열 공정 수행 시간을 최소화하는 잉곳 집합이 할당될 수 있으나, 가열로의 에너지 사용량은 증가될 수 있다. 따라서, 사용자는 필요에 따라 다양한 점수 함수를 이용하여, 현재 상황에 가장 적합한 잉곳 집합을 가열로에 할당할 수 있다.
점수 함수는 아래 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112017127093060-pat00001
여기에서, s(j)는 점수 함수, j 는 잉곳 집합, C i (j)는 j 번째 잉곳 집합에 대한 i 번째 변수, C i 는 i 번째 변수, w i 는 i 번째 변수에 대한 가중치를 의미한다.
몇몇 실시예에서, C i 는 가열로 용량 대비 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 총 중량 비율, 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 중량 분포의 분산, 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 생산되는 제품 종류 수, 및 잉곳 집합을 가열로에 투입하는 경우 예상 소요 시간을 포함할 수 있다.
w i 는 i 번째 변수에 대한 가중치로서, 최적화 알고리즘을 통해 결정되고, 반복적으로 업데이트될 수 있다. 가중치를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 4를 참조한다.
도 4는 몇몇 실시예에 따른 점수 함수의 가중치를 결정하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
작업 물량에 대한 데이터 베이스(DB)가 제공될 수 있다(S122). 몇몇 실시예에서, 작업 물량에 대한 데이터 베이스는 변수 정보 및 목적 함수 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 변수 정보는 가열로 용량 대비 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 총 중량 비율, 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 중량 분포의 분산, 잉곳 집합에 포함된 잉곳의 생산되는 제품 종류 수, 및 잉곳 집합을 가열로에 투입하여 소요된 시간을 포함할 수 있다. 또한, 목적 함수 정보는 해당 변수 정보에 대응하는 에너지 사용량 및 총 소요 시간을 포함할 수 있다.
작업 물량에 대한 데이터 베이스(DB)를 이용하여, 상기 수학식 1에서 설명된 점수 함수가 계산될 수 있다(S124).
몇몇 실시예에서, 최적화 알고리즘을 통해 변수 정보와 목적 함수 정보에 대한 관계, 즉 각 변수 정보에 대한 최적화된 가중치의 값을 결정할 수 있다. 이후 새로운 데이터 베이스(DB)가 입력되는 경우, 다시 최적화 알고리즘을 이용하여 가중치를 업데이트 할 수 있다(S126). 예를 들어, 최적화 알고리즘은 유전 알고리즘일 수 있다.
최적화 알고리즘을 통해, 최적의 가중치의 조합이 결정될 수 있다(S128).
비록 도 4에서, 가중치를 결정하는 방법으로서, 최적화 알고리즘을 이용하는 것을 설명하였지만, 실시예들이 이에 제한되지는 않는다. 다른 몇몇 실시예에서, 회귀 분석(regression analysis)을 통해 변수 정보와 목적 함수 정보에 대한 관계, 즉 각 변수 정보에 대한 가중치의 값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 회귀 분석은 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 분석될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 가중치는 반복적으로 업데이트될 수 있다. 따라서, 작업 물량에 대한 데이터 베이스(DB)의 양이 많아질 수록, 결정된 가중치에 대한 정확도 및 신뢰도는 향상될 수 있다.
다시 도 1 및 도 3을 참조하면, 평가 점수가 가장 높은 잉곳 집합을 제1 가열로에 할당할 수 있다(S130).
몇몇 실시예에서, 제1 잉곳 집합(310)에 대한 제1 평가 점수, 제2 잉곳 집합(320)에 대한 제2 평가 점수, 제3 잉곳 집합(330)에 대한 제3 평가 점수를 비교할 수 있다. 제1 평가 점수가 제2 및 제3 평가 점수보다 높은 경우, 제1 잉곳 집합(310)을 제1 가열로에 할당할 수 있다.
할당되지 않은 잉곳 집합이 존재하는지 결정할 수 있다(S140).
만약 더 이상 할당되지 않은 잉곳 집합이 존재하지 않는 경우, 다시 말해서, 모든 잉곳들이 각각의 가열로에 할당된 경우, 잉곳들에 대한 가열로 할당 방법은 종료될 수 있다(S170).
만약 할당되지 않은 잉곳 집합이 존재하는 경우, 구동 가능한 다른 가열로가 존재하는지 결정할 수 있다(S150).
구동 가능한 다른 가열로가 존재하지 않는 경우, 잉곳들에 대한 가열로 할당 방법은 종료될 수 있다(S170).
구동 가능한 다른 가열로가 존재하는 경우, 할당되지 않은 잉곳 집합에 포함된 잉곳들을 재분류할 수 있다(S160).
제1 잉곳 집합(310)이 제1 가열로에 할당되고, 제2 가열로가 구동가능한 경우를 예로 들어 설명한다. 도 1 및 도 3을 참조하면, 제2 및 제 3 잉곳 집합(320, 330)에 대해 재분류가 수행될 수 있다. 다시 말해서, 제2 및 제3 잉곳 집합(320, 330)에 포함된 잉곳들 전체는, 다시 다른 잉곳 집합으로 분류될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제2 및 제3 잉곳 집합(320, 330)에 포함된 잉곳들 전체는, 특정 분류 기준에 따라 제4 및 제5 잉곳 집합(340, 350)으로 재분류될 수 있다. 이 경우에, 잉곳 집합으로 재분류하는 기준은 앞서 설명한 분류 기준과 동일하거나 다를 수 있다.
이어서, 재분류된 잉곳 집합들에 대해, 점수 함수를 이용하여 각각의 잉곳 집합에 대해 평가하는 과정을 반복할 수 있다(S120). 도 5를 참조하여, 몇몇 실시예에 가열로에 잉곳들을 할당하는 과정을 순차적으로 설명한다.
도 5는 몇몇 실시예에 따른 가열로에 잉곳들을 할당하는 과정을 시간 흐름순으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5를 참조하면, 몇몇 실시예에 따른 복수의 잉곳(500)은 제1 내지 제3 잉곳 집합(501~503)으로 분류될 수 있다. 이때, 복수의 잉곳(500)은 각각의 잉곳(500)의 가열 공정 이후의 공정 계획에 기초하여, 제1 내지 제3 잉곳 집합(501~503)으로 분류될 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
제1 가열로(510)에 할당될 잉곳 집합이 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 점수 함수를 이용하여, 제1 내지 제3 잉곳 집합(501~503) 각각에 대한 평가 점수를 산출할 수 있다. 제1 가열로(510)에 이용되는 점수 함수는 예를 들어, 에너지 사용량을 최소화하는 제1 점수 함수가 이용될 수 있다. 그러나, 실시예들이 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 제1 가열로(510)에 이용되는 점수 함수는 제2 및 제3 점수 함수일 수 있다. 제1 가열로(510)에 투입될 잉곳 집합으로서 제1 잉곳 집합(501)이 할당될 수 있다.
이어서, 제2 가열로(520)가 구동 가능한 경우, 제2 및 제3 잉곳 집합(502, 503)에 포함된 복수의 잉곳들은 제4 내지 제6 잉곳 집합(504~506)으로 재분류될 수 있다.
제2 가열로(520)에 할당될 잉곳 집합이 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 점수 함수를 이용하여, 제4 내지 제6 잉곳 집합(504~506) 각각에 대한 평가 점수를 산출할 수 있다. 제2 가열로(520)에 이용되는 점수 함수는 예를 들어, 공정 수행 시간을 최소화하는 제2 점수 함수가 이용될 수 있다. 그러나, 실시예들이 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 제2 가열로(520)에 이용되는 점수 함수는 제1 및 제3 점수 함수일 수 있다. 제2 가열로(520)에 투입될 잉곳 집합으로서 제5 잉곳 집합(505)이 할당될 수 있다.
이어서, 제3 가열로(530)가 구동 가능한 경우, 제4 및 제6 잉곳 집합(504, 506)에 포함된 복수의 잉곳들은 제7 및 제8 잉곳 집합(507, 508)으로 재분류될 수 있다.
제3 가열로(530)에 할당될 잉곳 집합이 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 점수 함수를 이용하여, 제7 및 제8 잉곳 집합(507, 508) 각각에 대한 평가 점수를 산출할 수 있다. 제3 가열로(530)에 이용되는 점수 함수는 예를 들어, 공정 수행 시간과 에너지 소비량이 최적화된 제3 점수 함수가 이용될 수 있다. 그러나, 실시예들이 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 제3 가열로(530)에 이용되는 점수 함수는 제2 및 제3 점수 함수일 수 있다. 제3 가열로(530)에 투입될 잉곳 집합으로서 제7 잉곳 집합(507)이 할당될 수 있다. 제8 잉곳 집합(508)에 대해, 더 이상 구동가능한 가열로가 존재하지 않으므로, 잉곳들에 대한 가열로 할당 방법은 종료될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 제4 및 제6 잉곳 집합(504, 506)을 제7 및 제8 잉곳 집합(507, 508)으로 분류하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 제한되지는 않는다. 몇몇 실시예에서, 구동 가능한 가열로가 더 이상 존재하지 않는 경우, 제4 및 제6 잉곳 집합(504, 506)을 모두 제3 가열로(530)에 할당할 수 있다.
몇몇 실시예에 따른 잉곳의 가열로 할당 방법을 이용하면, 사용자의 필요에 따라, 에너지 사용량을 조절할 수 있다. 또한 몇몇 실시예에 따른 잉곳의 가열로 할당 방법을 이용하면, 사용자의 필요에 따라 공정 수행 시간을 조절할 수 있다. 따라서, 몇몇 실시예에 따른 잉곳의 가열로 할당 방법을 적절히 이용하는 경우, 단조 성형에 이용되는 시간을 적절히 조절할 수 있고, 단조 성형에 소비되는 생산 비용을 감소시킬 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
300~305: 잉곳
310, 311, 312, 313, 320, 330, 340, 350: 잉곳 집합

Claims (8)

  1. 복수의 잉곳 각각에 대해, 제2 및 제3 공정에 대한 계획을 결정하고,
    상기 제2 및 제3 공정에 대한 계획에 기초하여, 상기 복수의 잉곳을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류하고,
    점수 함수를 이용하여, 상기 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하고,
    상기 제1 및 제2 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고,
    상기 제1 가열로에 제공된 잉곳 집합에 대해 상기 제2 및 제3 공정과 다른 제1 공정을 수행하는 것을 포함하는 단조 성형 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 공정은 가열 공정이고,
    상기 제2 공정은 단조 공정, 절단 공정, 및 열처리 공정 중 하나이고,
    상기 제3 공정은 단조 공정, 절단 공정, 및 열처리 공정 중 하나이되, 상기 제2 공정과 다른 공정인 단조 성형 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 점수 함수는 상기 제1 및 제2 잉곳 집합에 대한 제1 변수와 상기 제1 변수에 대한 제1 가중치의 곱을 포함하는 단조 성형 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하는 것은,
    상기 제1 잉곳 집합의 제1 변수 및 상기 제1 가중치의 곱과 상기 제2 잉곳 집합의 제1 변수 및 상기 제1 가중치의 곱의 크기를 비교하는 것을 포함하는 단조 성형 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 제1 변수는 중량, 중량 분포의 분산, 생산 제품 종류 개수, 및 예상 소요 시간을 포함하는 단조 성형 방법.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 제1 가중치는 유전 알고리즘을 통해 반복적으로 업데이트되는 단조 성형 방법.
  8. 복수의 잉곳을 제1 및 제2 잉곳 집합으로 분류하고,
    점수 함수를 이용하여 상기 제1 및 제2 잉곳 집합을 평가하고,
    상기 제1 및 제2 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고,
    상기 제1 가열로에 제공된 잉곳 집합에 대해 제1 공정을 수행하는 것을 포함하되,
    상기 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 상기 제1 잉곳 집합으로 결정한 경우,
    상기 제2 잉곳 집합을 제3 및 제4 잉곳 집합으로 재분류하고,
    상기 점수 함수를 이용하여, 상기 제3 및 제4 잉곳 집합을 평가하고,
    상기 제3 및 제4 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제2 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하고,
    상기 제1 가열로에 제공될 잉곳 집합을 상기 제2 잉곳 집합으로 결정한 경우,
    상기 제1 잉곳 집합을 제3 및 제4 잉곳 집합으로 재분류하고,
    상기 점수 함수를 이용하여, 상기 제3 및 제4 잉곳 집합을 평가하고,
    상기 제3 및 제4 잉곳 집합의 평가에 기초하여, 제2 가열로에 제공될 잉곳 집합을 결정하는 것을 더 포함하는 단조 성형 방법.
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