KR102356222B1 - 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 센싱지점에서 측정값의 변화가 발생되는 머시인과 상기 머시인의 측정값이 저장되는 디비서버 및 상기 디비서버의 측정값을 가공하여 예측하여 추론하는 데이터처리부가 구비되고, 상기 센싱지점은 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비에 적용되며, 하나 이상의 압력센서모듈을 일정간격으로 설치하여 센싱지점의 압축에 대한 힘의 변화를 측정토록 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 센싱지점에서 측정값의 변화가 발생되는 머시인과 상기 머시인의 측정값이 저장되는 디비서버 및 상기 디비서버의 측정값을 가공하여 추론 및 예측하는 데이터처리부와 출력부가 구비되고, 상기 센싱지점은 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비에 적용되며, 하나 이상의 압력센서모듈을 일정간격으로 센싱지점에 설치하여 금형에 가해지는 압축에 대한 힘의 변화를 측정토록 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 압축가공은, 재료에 강한 압축력을 가하여 소재변형을 일으키면서 금형내부의 형상대로 제품이 성형되도록 하는 공정으로, 여기에는 압인가공(Coining), 마킹(Marking), 사이징(Sizing), 압입가공(Indenting Indentation), 업세팅(Upsetting), 스웨이징(Swaging), 헤딩(Heading), 단조(Forging), 압출(Extrusion), 충격 압출(Impact extrusion) 등이 있다.
그리고, 상기와 같은 가공방법중, 포밍가공, 원기둥 재료의 일부를 상하로 압축하여 볼트, 리벳 등과 같이 부품의 머리를 만드는 헤딩가공, 소성(塑性) 변형에 의하여 나사산을 가공하는 나사전조(thread rolling), 프레스가공 등이 있으며, 상기와 같은 압축가공은 생산되는 과정에서 성형물의 형태, 모양 등을 검사하여 불량품을 분리 배출하여 생산한 성형물의 품질을 유지하는 것이 중요하다.
더하여, 성형물의 품질관리도 중요하지만 반복적인 불량이 발생할 경우 불량 발생의 원인을 파악하여 제거함으로써 불량률을 낮추는 것이 필요할 뿐만 아니라 압축가공라인의 금형 등에 불량이 발생할 가능성을 미리 파악하여 대비함으로써 용이한 양산 및 사전에 불량발생을 낮출 수 있도록 하는 금형 관리 시스템 또한 필요한 실정이다. 이러한 필요에 의해 산업현장에서 적용 가능하도록 다양한 금형관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 관련 기술들이 대두되고 있다.
더하여, 성형물의 품질관리도 중요하지만 반복적인 불량이 발생할 경우 불량 발생의 원인을 파악하여 제거함으로써 불량률을 낮추는 것이 필요할 뿐만 아니라 압축가공라인의 금형 등에 불량이 발생할 가능성을 미리 파악하여 대비함으로써 용이한 양산 및 사전에 불량발생을 낮출 수 있도록 하는 금형 관리 시스템 또한 필요한 실정이다. 이러한 필요에 의해 산업현장에서 적용 가능하도록 다양한 금형관리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 관련 기술들이 대두되고 있다.
이와 같은 기술과 관련된 한 방편으로 종래의 특허 제2235747호에 프레스 성형물 관리장치의 기술이 제시되고 있으며 그 구성은 도1에서와 같이, 인공지능, 불량 판단 모델, 금형 교체 판단부(160), 복수의 프레스 각각의 슬라이드 구동에 따라 발생하는 진동, 가속도, 압력 중 적어도 어느 하나를 포함하는 구동 정보를 측정하는 프레스 측정부(170)와 복수의 프레스 각각의 슬라이드 구동에 따라 발생하는 음향 정보를 측정하는 음향 측정부(180)가 구비되어 성형물(500)의 불량 여부를 판단할 수 있도록 하는 구성으로 이루어진다.
그러나, 상기와 같은 프레스 성형물 관리장치는, 성형시 금형의 슬라이드 구동을 위하여 공급되는 압력이나 금형의 슬라이드 구동에서 발생되는 소음등을 측정하는 구성으로 금형 자체의 압력이나 음파 등을 직접감지하여 금형의 파괴 및 마모 예측은 측정할 수 없는 단점이 있는 것이다.
상기와 같은 종래의 문제점들을 개선하기 위한 본 발명의 목적은, 소성가공에 따른 금형의 마모 및 파손을 예측할 수 있도록 하고, 금형의 마모도 및 파손예측을 통하여 금형의 수명주기를 판단할 수 있도록 하여 생산성을 향상시키도록 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명은 상기 목적을 달성하기 위하여, 센싱지점에서 측정값의 변화가 발생되는 머시인과 상기 머시인의 측정값이 저장되는 디비서버 및 상기 디비서버의 측정값을 가공하여 추론 및 예측하는 데이터처리부와 출력부가 구비되고, 상기 센싱지점은 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비에 적용되며, 하나 이상의 압력센서모듈을 일정간격으로 센싱지점에 설치하여 금형에 가해지는 압축에 대한 힘의 변화를 측정토록 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 출력부는, 머시인에 연결되는 plc데이터가 병합출력토록 설치되는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
그리고, 본 발명의 포스센서모듈에서 측정된 데이터는 클렌징 작업을 수행하고, 상기 클렌징작업은 각 측정지점의 시간에 따른 측정싸이클을 컬러이미지로 변환하고, 상기 컬러이미지의 노이즈를 제거하도록 0-1사이로 표준화시켜 배열하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 입력데이터 생성은, 데이터의 평균과 분산, 자기상관성을 일정하게 형성하도록 벡터의 내적인 상관계수를 적용하며, 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하도록 하며,
내적인 상관계수 r은 
로 이루어진 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
더하여, 본 발명은 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하는 알고리즘을 구현하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
그리고, 본 발명의 머시인은 센싱지점에 음파센서모듈이 더 장착되며, 상기 음파센서모듈의 측정값은 시간의 결과를 따라 도출되면서 음식인식 및 음향이상탐지에서 사용되는 mel 스펙트럼을 통한 전처리작업이 수행되며, 상기 결과에 가중치를 부여하여 이상을 감지하고, 이상일 경우 이벤트를 발생시키며, 문제의 발생을 예측하면 그 결과를 출력토록 하며,
이상 값 R=(1-λ)R(FORCE)+λR(AE)이고 0≤λ≤1이고, 임계값을 설정한 후 임계값 이상일 경우 해당장비에 알람신호를 전송하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
그리고, 본 발명의 mel 스펙트럼은, 한 사이클의 음파데이터는 통상의 소리데이터에 비해 아주 작은 시간 및 주파수를 구비하여 확인이 힘들게 되는 문제점을 해소토록 여러 사이클이 연결된 하나의 데이터로 연결하여 사용토록 하고, 특정 MEL의 시계열을 통행 분석을 수행토록 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 데이터의 정상성 및 가공을 위하여 카프카 서버를 통하여 디비서버에 공급토록 하고, 디비서버는 시계열디비, 인플렉스디비가 사용되며, 상기 결과에 가중치를 부여하여 이상을 감지하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
더하여, 본 발명의 포스데이터는, 현재의 데이터가 복수개의 데이터로 구성된 행렬의 분포에서 얼마나 떨어져 있는 지를 파악하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템을 제공한다.
이상과 같이 본 발명에 의하면, 소성가공에 따른 금형의 마모 및 파손을 예측하고, 금형의 마모도 및 파손예측을 통하여 금형의 수명주기를 판단하여 생산성을 향상시키는 효과가 있는 것이다.
도1은 종래의 프레스 성형물 관리시스템을 도시한 블럭도 이다.
도2는 본 발명에 따른 모니터링 시스템의 동작상태도이다.
도3은 본 발명에 따른 모니터링 시스템을 도시한 블럭도이다.
도2는 본 발명에 따른 모니터링 시스템의 동작상태도이다.
도3은 본 발명에 따른 모니터링 시스템을 도시한 블럭도이다.
이하, 첨부된 도면에 의거하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 모니터링 시스템(100)은, 포밍설비, 헤딩설비, 나사전조설비, 프레스설비등으로 이루어진 머시인(110)에 구비되는 복수의 센싱지점(P)에 포스센서모듈(600)이 설치된다.
즉, 상기 센싱지점은, 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비인 머시인(110)에 적용된다.
이때, 상기 머시인(110)은, 소성가공을 위한 금형이며 PLC(300)로서 제어토록 설치된다.
그리고, 상기 머시인(110)에는 압조력을 측정하는 각 포스센서모듈(200)의 측정값이 저장되는 디비서버(400)가 연결되고, 상기 디비서버(400)에는 측정값을 가공하여 추론 및 예측하는 데이터처리부(500)와 예측값을 출력하는 출력부(700)가 순차로 연결된다.
이때, 상기 머시인(200)에는 포스센서모듈(600)이 구비되면서 PLC(300)가 일체로 구비된다.
더하여, 상기 머시인(110)에 구비되는 하나 이상의 포스센서모듈(600)이 일정간격을 유지하는 복수의 센싱지점에 설치하여 금형에 가해지는 압력에 대한 변화를 측정토록 설치된다.
또한, 상기 출력부(600)는, 머시인(200)에 연결되는 PLC(300)의 데이터가 병합출력토록 설치되어도 좋다.
그리고, 상기 머시인(110)은, 센싱지점에 음파센서(200)이 더 장착되어도 좋다.
이때, 상기 포스센서모듈(600)에서 측정된 데이터는 디비서버(400)에 전달시 클렌징 작업을 수행한 후 공급된다.
그리고, 상기 클렌징작업은, 각 측정지점의 시간에 따른 측정싸이클을 컬러이미지로 변환하고, 상기 컬러이미지의 노이즈를 제거하도록 0-1사이로 표준화시켜 배열하도록 한다.
또한, 상기 음파센서(200)는, 측정값이 일정시간을 따라 도출되면서 음향인식 및 음향이상탐지에서 사용되는 MEL스펙트럼을 통한 전처리작업이 수행된다.
이때, 상기 MEL스펙트럼은, 한 사이클의 음파데이터는 통상의 소리데이터에 비해 아주 작은 시간 및 주파수를 구비하여 확인이 힘들게 되는 문제점을 해소토록 여러 사이클이 연결된 하나의 데이터로 연결하여 사용토록 하고, 특정 MEL의 시계열을 통행 분석을 수행토록 설치된다.
그리고, 상기 포스센서모듈(600) 및 음파센서(200)은 동시에 설치되며, 상기 포스센서모듈 및 음파센서에서 감지되는 결과값에 의한 이상값 R=(1-λ)R(FORCE)+λR(AE), λ의 범위는 0≤λ≤1이고, 임계값을 설정한 후 임계값 이상일 경우 머시신의 출력부에 알람신호를 전송하도록 설치된다.
또한, 본 발명은 데이터의 정상성 및 가공을 위하여 카프카 서버(800)를 통하여 디비서버에 공급토록 설치된다.
이때, 상기 디비서버(400)는 시계열디비, 인플렉스디비가 사용되며, 결과에 가중치를 부여하여 이상을 감지하도록 설치된다.
그리고, 상기 데이터처리부(500)는 병렬설치되어 포스센서모듈(600) 및 음파센서(200)에 의한 측정값을 각각 처리토록 설치된다.
또한, 본 발명의 데이터 처리부의 입력데이터는, 데이터의 평균과 분산, 자기상관성을 일정하게 형성하도록 벡터의 내적인 상관계수를 적용하며, 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하도록 하며,
내적인 상관계수 r은
더하여, 상기 데이터 처리부는, 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하는 알고리즘을 구현토록 설치된다.
더하여, 상기 포스센서모듈의 데이터값 전처리는, 현재의 데이터가 복수개의 데이터로 구성된 행렬의 분포에서 얼마나 떨어져 있는 지를 파악하도록 설치한다.
상기와 같은 구성으로 이루어진 본 발명의 동작을 설명한다.
도2 및 도3에서 도시한 바와같이 본 발명의 모니터링 시스템(100)은, 포밍설비, 헤딩설비, 나사전조설비, 프레스설비등으로 이루어진 머시인(110)에 구비되는 복수의 센싱지점(P)에 압력센서(600)가 설치되어 머시신(110)의 파손(클랙)등에 의한 충격음(소음)의 발생시 그 음파를 측정하여 금형의 마모정도 등을 예측하게 된다.
그리고, 상기 센싱지점(P)은, 도2와 같이 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비인 머시인(110)에 임의 갯수로 적용된다.
이때, 상기 머시인(110)은, PLC(300)가 연결되어 미리 저장되는 소성가공의 조건이 입력토록 된다.
그리고, 상기 머시인(110)에는 디비서버(400)가 연결되어 각 압력센서(600)의 측정값이 저장되고, 상기 디비서버(400)는 시계열디비, 인플렉스디비가 사용되어 많은 데이터의 입력에도 안정적인 데이터 관리가 가능토록 한다.
더하여, 상기 디비서버(400)에 연결되어 이로부터 전달되는 측정값을 가공하여 추론 및 예측하는 데이터처리부(500)는, 압력센서(600)의 측정값이 전처리되면서 일정시간을 따라 도출된다.
이때, 상기 포스센서모듈(600)에서 측정된 데이터의 전처리는, 디비서버(400)에 전달시에 수행되는 클렌징 작업이며, 상기 클렌징작업은, 각 측정지점의 시간에 따른 측정싸이클을 컬러이미지로 변환하면서 0-1사이로 표준화시켜 배열하도록 하여 상기 컬러이미지의 노이즈를 제거하도록 한다.
계속하여, 상기 디지서버에 전달되는 데이터가 음파센서(200)의 데이터일 경우 상기 전처리작업은 음성인식 및 음향이상탐지에서 사용되는 MEL스펙트럼이 사용된다.
그리고, 상기 MEL스펙트럼은, 여러 사이클이 연결된 하나의 데이터로 연결하여 사용됨으로써 한 사이클의 음파데이터가 통상의 소리데이터에 비해 아주 작은 시간 및 주파수를 구비하여 확인이 힘들게 되는 문제점을 해소토록 토록 한다.
또한, 상기 MEL스펙트럼의 결과는, 이미지로 구현되고, 고주파에서 더 큰 확률로 감지하는 장점을 구현토록 특정 MEL의 시계열을 통행 분석을 수행한다.
또한, 상기 출력부(600)는, 머시인(200)에 연결되는 PLC(300)와 연결되어 결과값과 PLC의 데이터가 병합출력토록 된다.
그리고, 상기 포스센서모듈(600) 및 음파센서(200)은 동시에 설치되며, 상기 포스센서모듈 및 음파센서에서 감지되는 결과값 R=(1-λ)R(FORCE)+λR(AE)이고 그 범위는 0≤λ≤1이고, 결과값중 정상 상태일 경우의 임계값을 설정한 후 결과값이 임계값 이상일 경우 머시신의 출력부에 알람신호를 전송하도록 설치되어 머시인의 이상을 미연에 감지토록 한다.
또한, 본 발명은 데이터의 정상성 및 가공을 위하여 카프카 서버(800)를 통하여 머시인의 음파센서등에서 전달되는 데이터를 디비서버에 공급할 때 대용량 메시지를 수집하고 이를 실시간으로 처리한다.
또한, 본 발명의 데이터 처리부의 입력데이터는, 데이터의 평균과 분산, 포스센서모듈에 의한 측정값들(s1,s2) 사이의 관계에서 자기상관성을 일정하게 형성하도록 벡터의 내적인 상관계수를 적용하며, 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하도록 하며,
벡터의 내적인 상관계수 r은
더하여, 상기 데이터 처리부는, 포스센서모듈에 의한 복수의 측정값들(s1,s2)을 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석한다.
그리고, 동적시간 워핑을 통하여 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 구현한다.
더하여, 상기 포스센서모듈의 데이터값 전처리는, 현재의 데이터가 복수개의 데이터로 구성된 행렬의 분포에서 얼마나 떨어져 있는 지를 파악하도록 하고, 현재의 데이터를 과거의 데이터로 구성된 행렬분포에서 얼마나 떨어져 있는지를 파악하는 행렬모델을 구현하여 다수의 데이터를 하나의 데이터 포인트로 압축할 수 있어 데이터 처리가 용이 하도록 한다.
110...머시인 200...음파센서
300...PLC 400...디비서버
500...데이터처리부 600...포스센서모듈
700...출력부
300...PLC 400...디비서버
500...데이터처리부 600...포스센서모듈
700...출력부
Claims (6)
- 센싱지점에 설치된 포스센서모듈에서 측정된 측정값의 변화가 발생되는 머시인과 상기 머시인의 측정값이 저장되는 디비서버 및 상기 디비서버의 측정값을 가공하여 추론 및 예측하는 데이터처리부와 출력부가 구비되고,
상기 센싱지점은 재료를 가열하여 가공하는 열간 가공이나 상온인 채로 가공하는 냉간 가공 등 금속의 소성을 이용한 소성가공설비에 적용되며,
하나 이상의 압력센서모듈을 일정간격으로 센싱지점에 설치하여 금형에 가해지는 압축에 대한 힘의 변화를 측정토록 하고,
상기 디비서버는, 데이터의 정상성 및 가공을 위하여 카프카 서버를 통하여 데이터가 공급토록 하고,
상기 디비서버는 시계열디비, 인플렉스디비가 사용되면서 결과에 가중치를 부여하여 이상을 감지하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템. - 제1항에 있어서 상기 출력부는, 머시인에 연결되는 plc데이터가 병합출력토록 설치되는 것을 특징으로 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 포스센서모듈에서 측정된 데이터는 클렌징 작업을 수행하고,
상기 클렌징작업은 각 측정지점의 시간에 따른 측정싸이클을 컬러이미지로 변환하고, 상기 컬러이미지의 노이즈를 제거하도록 0-1사이로 표준화시켜 배열하는 것을 특징으로 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 데이터처리부는, 데이터의 평균과 분산, 자기상관성을 일정하게 형성하도록 벡터의 내적인 상관계수를 적용하며, 공간상 시간상으로 떨어진 거리인 이산 프레쉐 거리를 이용하여 같은 격자안에 있는 세그먼트들을 분류해 궤적의 유사성을 분석하도록 하고, 시계열 데이터간 비교를 위한 최적의 인덱스 매칭을 추정하도록 하며,
내적인 상관계수 r은
인 것을 특징으로 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 머시인은 센싱지점에 음파센서모듈이 더 장착되며,
상기 음파센서모듈의 측정값은 시간의 결과를 따라 도출되면서 음식인식 및 음향이상탐지에서 사용되는 MEL스펙트럼을 통한 전처리작업이 수행되며, 상기 결과에 가중치를 부여하여 이상을 감지하고, 이상일 경우 이벤트를 발생시키며, 문제의 발생을 예측하면 그 결과를 출력토록 하며,
이상 값 R=(1-λ)R(FORCE)+λR(AE)이고 0≤λ≤1이고, 임계값을 설정한 후 임계값 이상일 경우 출력부에서 이상신호를 출력하고,
상기 MEL스펙트럼은, 한 사이클의 음파데이터는 통상의 소리데이터에 비해 아주 작은 시간 및 주파수를 구비하여 확인이 힘들게 되는 문제점을 해소토록 여러 사이클이 연결된 하나의 데이터로 연결하여 사용토록 하고, 특정 MEL의 시계열을 통해 분석을 수행토록 하는 것을 특징으로 하는 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템. - 삭제
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| KR1020210094708A KR102356222B1 (ko) | 2021-07-20 | 2021-07-20 | 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210094708A KR102356222B1 (ko) | 2021-07-20 | 2021-07-20 | 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102356222B1 true KR102356222B1 (ko) | 2022-02-08 |
Family
ID=80252893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210094708A KR102356222B1 (ko) | 2021-07-20 | 2021-07-20 | 압력변화를 이용한 금형의 지능형 모니터링 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102356222B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102574092B1 (ko) | 2023-03-14 | 2023-09-04 | 주식회사 아이투프럼 | 인공지능 기반 온도 및 진동 센서 데이터를 활용한 금형 이상 여부 판단 방법, 장치 및 시스템 |
| KR20240004093A (ko) | 2022-07-04 | 2024-01-11 | 이형훈 | 금형 모니터링 시스템 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20150027367A (ko) * | 2013-08-30 | 2015-03-12 | 현대위아 주식회사 | 금형 과부하 보호를 위한 프레스 하중 관리 시스템 |
| KR20160111691A (ko) * | 2015-03-17 | 2016-09-27 | 주식회사 창대 | 압력감지장치를 구비한 프레스 금형 |
| KR20210083772A (ko) * | 2019-12-27 | 2021-07-07 | 주식회사 풍강 | 지능형 단조 시스템 및 이의 정밀 진단 방법 |
-
2021
- 2021-07-20 KR KR1020210094708A patent/KR102356222B1/ko active IP Right Grant
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|---|---|---|---|---|
| KR20240004093A (ko) | 2022-07-04 | 2024-01-11 | 이형훈 | 금형 모니터링 시스템 |
| KR102574092B1 (ko) | 2023-03-14 | 2023-09-04 | 주식회사 아이투프럼 | 인공지능 기반 온도 및 진동 센서 데이터를 활용한 금형 이상 여부 판단 방법, 장치 및 시스템 |
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