KR20150030253A - 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법 - Google Patents
산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법 Download PDFInfo
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Abstract
제품이 여러 개의 작동으로 제조되는 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법은 - 제품 특성 및 제품 제조 비용의 계산을 위한 (mxn) 모델들을 합하여 각각의 공정(1-n)에 대한 공정 체인 모델(1-m)을 설정하는 단계; - 제품의 물리적, 화학적, 또는 생물학적 파라미터 및 비용에 대해 각각의 (mxn) 모델과 관련된 모델 입력 및 출력을 한정하는 단계; - 제품 특성 또는 공정 용량 또는 능력의 각각의 (mxn) 모델과 관련된 제한 또는 최소 요구사항을 한정하는 단계; 및 - 고객 요구사항에 기초하여 제품을 최적화하기 위해 입력 및 출력 단계에 링크된 최적화 툴 및 상기 단계들 사이에서 반복 및 데이터의 흐름을 수행하는 모델 제한을 제공하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 공정 체인(process chain)을 포함하는 여러 개의 작업으로 제품이 제조되는 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법에 관한 것이다.
상업적 관점에서 보았을 때, 최상의 제품은 가능한 최저 비용으로 고객 요구를 만족시키는 제품이다. 이것은 보통 다수의 요소들 사이의 거래(trade-off)를 암시한다. 이것은 어떤 공정 또는 중간 제품을 공정 체인을 따라 최적화하거나 또는 심지어 최종 제품을 특성에 대해 최적화하는 것과는 동일하지 않다. 위의 정의에 따라 오직 "진정한" 최적화를 수행할 가능성은, 모든 주요한 공정을 포함하는 완전한 생산 체인 및 이와 동시에 비용에 영향을 끼치는 모든 가능한 파라미터를 설명하는 것이다. 그러나 이것은 이런 모든 모델이 유용할 것을 요구하며, 이것은 개념의 적용을 상당히 제한하는데, 그 이유는 단지 몇 개의 회사만이 이런 방법론을 개발할 수 있을 것이 요구되는 모든 역량을 갖고 있기 때문이다.
산업적 제조 공정 또는 산업적 제품의 최적화와 관련된 가장 공통적인 접근법은, 전술한 바와 같이 제한된 크기 또는 단계로 생산 공정을 개선시키거나 또는 재설계 또는 재료의 재-선택에 기초하여 제품에 대해 변경을 하는, 즉 이른바 서브-최적화(sub-optimisation) 해결책이다. 종래 기술은 이런 최적화 해결책과 관련된 많은 예를 보이고 있다. 따라서 WO 2012/048808 A1호는 전체 비용의 결정을 가능하게 하는 미리 결정된 비용 함수(cost function) 및 미리 결정된 생산 공정 모델에 기초하여 최적의 생산 스케줄 및 그에 따라 변할 수 있는 전체 비용이 최저인 최적의 생산 스케쥴의 선택을 결정하기 위한 방법을 개시하고 있다. 이 알려진 방법은 생산 공정 모델뿐만 아니라 에너지 및 재료 비용과 같은 비용 요소를 포함하지만, 그러나 제품 및 상기 제품 등과 관련된 설계 모델의 물리적 특성과 같은 다른 파라미터 및 모델을 포함하지 않고 있다.
또한, US 2003/0050765 A1호는 컴퓨터를 사용함으로써 미리 결정된 플라스틱 작업 부재를 제조하기 위해 다이 조립체 형상의 최적화를 돕기 위한 시스템에 관한 것이다. 다시, 이것은 그와 같은 설계 또는 형상의 개선에 관한 것이고 또한 모든 물리적 파라미터 또는 비용의 최적화에 직면하지 않기 때문에, 서브-최적화를 위한 공정이다.
본 발명에 의해, 전체 "공정 체인"을 포함하는 여러 개의 작업으로 제품이 제조되는 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 새롭고 신규한 방법이 제공된다. 본 발명의 주요한 특징은 하기와 같이 요약될 수 있다.
- 완전한 공정 체인, 또는 가장 중요한 것으로 여겨지는 공정 체인의 부분은 예측 모델에 의해 제공된다.
- 재료 및 가공 비용은 특별한 전용 모델에 의해 예측된다.
- 고객 요구사항에 따른 특성에 대해 사용자 한정된 허용 레벨을 가능한 최저 비용으로 만족시키기 위해, 원재료 소스와 가공 파라미터의 최상의 조합을 찾기 위해 최적화 툴(tool)이 사용된다.
본 발명은 다재다능하며 또한 일반적으로 상이한 공정 및 제품에 적용할 수 있다. 예를 들어, 알루미늄 부품의 생산에 있어서, 해석 알고리즘뿐만 아니라 많은 모델들은 상이한 제품, 예를 들어 압출, 롤링, 또는 형상 캐스팅에 기초한 제품에 대해 동일할 것이다. 따라서 기본적인 소프트웨어 툴은 서브-루틴 또는 모델에 의존하는 특정한 공정이 이들이 요구되는 곳에 대체된다면, 이들 모두의 공정에 대해 동일할 수 있다.
이 출원에 설명된 특징들의 조합, 즉 전술한 바와 같이 비용 모델과 최적화 루틴의 조합 시 "일관(through) 공정 모델링"을 사용하는 것은 예전에는 알려지지 않았다. 따라서 이 개념의 배후에 있는 중심 사상은 "서브-최적화"를 피하는 것이며, 이것은 완전한 공정 체인과, 재료의 비용과, 물류(logistics) 및 재료 흐름을 포함하는 가공을 고려하지 않고 공정 또는 제품을 최적화시키고자 한다면 매우 자주 있는 결과이다.
본 발명은 독립 청구항 제1항에 개시된 구성요소를 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 실시예는 종속 청구항 제2항 내지 제10항에 개시된 구성요소를 특징으로 한다.
본 발명은 도면을 참조하여 하기에 예로서 더욱 상세히 설명될 것이다.
도 1은 상이한 공정 또는 작업이 어떻게 집적되는지를 나타내는 공정 체인을 도시하고 있다.
도 2는 본 발명에 따른 방법 단계를 도시한 흐름도이다.
도 3은 압출된 알루미늄 프로파일의 생산 시 상이한 공정 단계 또는 작업의 시뮬레이션에 사용되는 "특성 모델"의 예를 도시하고 있다.
도 4는 선택된 재료의 비용 모델의 예, 예를 들어 본 출원인에 의해 개발된 소프트웨어 HalOpt™ 을 도시하고 있다.
도 5는 압출된 6xxx 알루미늄 합금의 생산을 위한 완전한 흐름도의 예를 도시한 다이아그램이다.
도 6은 도 5에 도시된 트레이스(trace) 요소와 관련된 다이아그램의 부분을 도시하고 있다.
도 7은 열처리 불가능한 알루미늄 합금의 박벽형(薄壁形)(thin-walled)의 압출된 프로파일을 생산하기 위한 완전한 그리고 상세한 흐름도에 대한 다른 예를 도시한 다이아그램이다.
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도 6은 도 5에 도시된 트레이스(trace) 요소와 관련된 다이아그램의 부분을 도시하고 있다.
도 7은 열처리 불가능한 알루미늄 합금의 박벽형(薄壁形)(thin-walled)의 압출된 프로파일을 생산하기 위한 완전한 그리고 상세한 흐름도에 대한 다른 예를 도시한 다이아그램이다.
본 발명의 출발점은 도 1에 도시된 바와 같이 어떤 제품을 제조하기 위해 상이한 공정 및 작업이 어떻게 집적되는지를 도시한 공정 체인이다. 이 도면에 도시된 공정 체인은 알루미늄 기반 제품이 통상적으로 어떻게 제조되는지를 나타내고 있다.
이 공정 체인은 본 발명의 제1 "단계"가 도면에서 "모델"로 도시되어 있는 바와 같이 모델에 의한 공정 및 생산 작업을 나타내고 있다(즉, 모델 1.1, 1.2, n.m).
본 발명의 제2 "단계"는 도면에서 "모델 입력" 및 "출력"으로 각각 기재된 박스에 도시된 바와 같이 입력 및 출력을 한정하고 있다.
마지막으로, 허용 불가능한 제품 품질[즉, 스크랩(scrap)]로 이어지는 또는 생산율을 제한하는 한계가 한정되어야만 한다. 이것은 도면의 최하단 박스에 "한계(limitation)"라는 기재로 나타나고 있다(즉, "제한 1.1, 1.2, ... n.m). "한계"라는 용어는 공정과 제품 모두와 관련될 수 있음을 인식해야 한다. 공정 관련된 한계는 예를 들어 압출 및 롤링처럼 어떤 공정에서 설비가 전달할 수 있는 최대 동력 또는 힘을 포함하며, 이것은 허용 최대 압출 또는 롤링 속도를 제한한다. 이것은 가열 또는 냉각 설비의 한계일 수도 있으며, 다시 이것은 제품의 최대 가열 또는 냉각 비율에 대해 대응하는 제한을 산출한다. 한계는 예를 들어 계획된 유지보수 또는 설비의 작업자를 위한 휴가 등과 같은 일부 이유로 인해 생산 설비가 가용될 수 없는 시간을 포함할 수도 있다. 설비의 전형적인 "정지(downtime)"에 대해 통계적인 데이터가 있다면, 이것은 한계에 포함되어야만 한다. 공정 관련된 한계는 물류 문제일 수도 있으며, 이것은 공정 체인을 따라 지연으로 이어지며 또한 이것이 고려되어야만 한다. 제품 관련된 한계는 허용될 수 없는 제품으로 이어지는 모든 것을 포함한다. 예를 들어, 직접 냉각(Direct Chill)(DC) 캐스팅의 너무 높은 캐스팅 속도는 잉곳(ingot)의 중심에서 고온-균열로 이어질 수 있으며, 그래서 제품이 허용될 수 없다. 다른 예는 압출 공정과 관련되어 있으며, 거기에서 너무 높은 압출 속도는 표면에 파열을 제공할 수 있고, 이것은 프로파일 또는 상기 프로파일의 부분이 폐기되어야만 한다는 것을 의미한다.
하기와 같이 분류될 수 있는 2개의 상이한 타입의 모델이 사용되고 있다.
1. "특성 모델", 즉 중간(즉, 공정 체인의 일부 작업 후) 또는 최종 제품의 일부 특성의 계산과 관련된 모델.
2. 제조 비용을 추정하기 위해 사용되는 모든 타입의 모델을 포함하는 "비용 모델".
이들 모델의 일부는 포괄적이며 또한 상이한 공정 체인을 위해 사용될 수 있는 반면에, 다른 모델은 어떤 공정 또는 제품의 그룹을 위해 특별히 전용으로 사용된다. 하기에 상이한 타입의 모델이 간략히 설명된다.
그룹(1), "특성 모델": 이 타입의 모델은 중간 또는 최종 제품의 특성의 일부 종류를 계산하는데 사용된다. 중간 제품은 공정 체인을 따라 어떤 작업 후 생산되는 제품이다. 본 발명에 있어서, "특성"은 광범위한 의미로 해석되어야만 하며, 또한 하기를 포함하고 있다.
- 강도, 연성(ductility), 파괴 인성(fracture toughness), 피로, 및 크리이프 행동(creep behaviour).
- 알갱이(grain) 구조, 상기 해결책에 화학양론적 원자를 포함하는 입자 구조, 및 텍스처(texture)를 포함하는 미세구조 특징부.
- 제1 원리로부터 파생된 모델을 포함하는 원자 타입의 모델.
- 광택(gloss), 반사, 색깔과 같은 표면 외관 및 광학적 특성.
- 공식(孔食)(pitting corrosion), 입계 부식(intergranular corrosion), 응력 부식 균열, 및 부식 피로를 포함하는 부식 특성.
- 전기 전도율 및 열전도율.
- 미세 구조 및 특성의 고온 안정성.
- ?치 민감성.
- 충돌 성능 및 충격 특성을 포함하는 에너지 흡수 능력.
- 용접성, 납땜 능력, 가단성(可鍛性)(castability), 압출성, 롤링성(rollability), 가공성, 및 성형성과 같은 막연하게 한정된 용어.
- 열 확산율 및 점도를 포함하여, 열 흐름, 질량 전달, 및 유체 기계와 관련된 특성.
"특성 모델"은 물리 기반 모델(예를 들어, 야금, 미세구조, 또는 열역학 기반 모델), FE-코드와 같은 기계적 모델뿐만 아니라 측정값 또는 제조 데이터에 기초한 경험 모델을 포함할 수 있다. 알루미늄 압출의 생산과 관련한 도 3은 이런 생산에 관한 "특성 모델"의 예, 즉 압출된 알루미늄 프로파일의 생산 시 상이한 공정 단계 또는 작업의 시뮬레이션에 사용되는 FE-모델 및 물리 기반 미세구조 모델을 도시하고 있다. 대부분의 모델은 포괄적이며, 또한 상이한 공정 및 제품의 범위를 위해 사용될 수 있는 반면에, 몇 개는 소프트웨어 Alma™ 및 NaMo™ 처럼 특별히 전용의 모델이며, 이것은 압출 공정 및 시효-경화(age-hardening) 알루미늄 합금으로 각각 제한된다. 도 3에 도시된 모델이 하기에 간략히 설명되어 있다.
(ⅰ) Alsim™ 은 금속의 캐스팅을 위한 유한 요소(Finite Element)(FE)-코드이다.
(ⅱ) Alstruc™ 모델은 A.L. Dons, E. K. Jensen, Y. Langsrud, E. Tromborg, 및 S. Brusethaug 의 야금 및 재료 전이, 30A, (1999)에 개시되어 있는, 알루미늄 합금의 응고 및 균질화를 위한 비-상업용 미세구조 모델이다.
(ⅲ) Totsim™ 은 A. Hakonsen, D. Mortesen. S. Benum, T. Pettersen, 및 T. Furu 의 TMS-경금속 2002, p. 793 에 개시된 알루미늄 합금의 석출(precipitation) 및 변환 반응의 계산을 위한 비-상업용 모델이다.
(ⅳ) Mg2Si 는 냉각 사이클의 함수로서 냉각 중 비-경화 석출물의 석출 및 Mg 및 Si 의 결과적인 고용체(solid solution) 농도를 계산하는 6xxx 알루미늄 합금을 위한 비-상업용 모델이다.
(ⅴ) Alma™ 는 K. Holthe, S. Storen 및 L. Hanseen, Proc. NUMIFORM-92, (1992),p. 611 에 개시된 바와 같이, 2차원 율레리안 설명(Eulerian description)에 기초한 압출 시뮬레이션을 위한 비-상업용 모델이다.
(ⅵ) Altair® 의 HyperXtrude™ 소프트웨어는 복합적인 유체 흐름 및 열전달 문제를 모델링하기 위한 상업용 FE-코드이다.
(ⅶ) Alflow™ 는 E. Nes, Prog.Materials Sci., 41(1998)p. 129, 및 E. Nes 및 K. Marthinsen, Mater.Sci.Eng., A322(2002), p. 176 에 개시된 바와 같이, 열-기계 가공 중 전위 구조의 진화 및 대응하는 흐름 응력 응답을 계산하는 비-상업용 가공-경화 모델이다.
(ⅷ) Alsoft™ 는 T. Furu, K. Martthinsen 및 E. Nes, 재료 과학 및 기술, 6, (1990), p. 1093, 및 H.E.Vatne, T. Furu, R.φrsund 및 E. Nes, Acta Metall.44, (1996) p. 4463 에 개시된 바와 같이, 냉간 변형 후 뿐만 아니라 상승한 온도에서의 변형 후, 열간 및 냉각 변형된 재료의 회수 및 재결정화 중 알갱이 구조 및 텍스처의 진화를 예측하는 비-상업용 모델이다.
(ⅸ) LS-DYNA™ 는 비탄성 고형물 및 구조물의 큰 변형 응답을 분석하기 위한 상업용의 범용 비-선형 유한 요소 코드이다.
(ⅹ) NaMo™ 모델은 O. R. Myhr, φ. Grong, 및 K. O. Pedersen 의 Al-Mg-Si 합금을 위한 조합된 예측, 항복 강도, 및 가공 경화 모델. Met. Trans A, 41 권, No. 9, 2010, pp. 2276-2289 에 개시된 6 xxx 시리즈 알루미늄 합금을 위한 비-상업용의 조합된 예측, 항복 응력 및 가공 경화 모델이다.
도 4에 도시된 바와 같이 그룹(2) 타입의 모델, 즉 비용이 제조 파라미터(예를 들어, 부품/시간, 스크랩, 및 보수율, 등)로부터 직접적으로 계산되는 공정을 위한 간단한 비용 추정으로부터 본 출원인(Norsk Hydro)이 자체 개발한 HalOpt™ 모델처럼 원재료 가격의 정보 및 예를 들어 스크랩 소스의 유용성을 사용하는 재료 비용을 위한 복합 모델까지 범위의 "비용 모델". 다른 타입의 모델은 생산 설비 유용성, 상이한 가공 위치들 사이에서의 재료 및 제품의 수송 등을 설명하는 물류 모델을 포함한다.
"최적화 툴". 최적화 소프트웨어 툴은 공정 체인의 부분이며 모델들 사이에서 데이터의 흐름 및 반복을 준비하는 상이한 모델들을 결합시킨다. 사용자는 "고객 요구사항"에 따라 최적화될 필요가 있는 특성, 및 중요하지 않거나 또는 어떤 한계 내에 유지될 필요가 있는 그 특성을 특정한다.
이 목적을 위해 사용할 수 있는 상이한 상업용 소프트웨어 툴, 예를 들어 상업용 최적화 툴 "modeFrontier"™ 이 있다. 상이한 타입의 피상적인 뉴럴 네트워크(superficial neural network) 또는 유사한 타입의 수치 모델이 사용될 수도 있다.
예 1
압출된 6xxx 알루미늄 합금의 생산.
도 5는 압출된 6xxx 알루미늄 합금의 생산을 위한 완전한 그리고 상세한 흐름도에 대한 예를 도시한 다이아그램이며, 거기에서 개별적인 모델들이 인식된다. 하기에 있어서, 이전 페이지에 설명된 원리는 이 특수한 공정 체인을 위해 더욱 상세히 설명될 것이다.
도 5에 도시된 바와 같은 흐름도는 공정 체인의 최적화를 수행할 필요가 있는 가장 중요한 부품을 포함하고 있다. 그러나 다이아그램의 "오버로딩(overloading)"을 피하기 위해, 신뢰성 있는 최적화를 실시하기 위해 필요로 할 수 있는 일부 루틴은 포함되지는 않았지만, 그러나 하기에 설명될 것이다.
설비의 마모: 예를 들어 압출과 같은 일부 공정에 대해, 설비의 마모는 전체 비용에 대해 상당한 기여를 포함하고 있다. 압출 다이에 대해, 파라미터뿐만 아니라 합금이 압출 다이의 내구성에 영향을 끼치며, 그에 따라 이것이 비용 계산에 포함되어야만 한다.
이것은 예를 들어 응력 분포 및 집중에 기초하여 기하학적 형상과 다이 내구성 사이의 관련성을 간단히 추정하기 위한 도구로서 사용되는, Altair® 에 의해 개발된 예를 들어 HyperXtrude™ 소프트웨어 모델을 사용함으로써 가능하다.
설비의 가용성 및 병목현상(bottleneck): 어떤 공정에서의 용량의 부족은 체인의 나머지에서 높은 생산율의 사용을 추가로 제한할 수 있다. 이 실시예에 대해, 에이징 로(ageing furnace)뿐만 아니라 균질화는 이런 병목현상을 나타낼 수 있다. 실제로, 특정 공정의 생산 용량의 최대값은 전체적인 "흐름" 또는 생산율을 제한하는 공정을 설명하기 위해 흐름도(즉, 다이아그램의 최하단 박스)의 "한계" 부분에서 특정되어야만 한다.
이와 관련하여 물류 및 저장 용량이 고려되어야만 한다. 제1 단계는 전술한 바와 같이 도 5의 흐름도에서 상부 박스에 의해 도시된 바와 같이 고객 요구사항을 특정하는 것이다. 이미 설명된 바와 같이, 제품의 고객 한정된 "특성 프로파일"은 수많은 제품 요구사항을 포함할 수 있다.
기하학적 형상: 프로파일의 설계는 고객가 특정의 기하학적 형상을 요구한다면 고정될 수 있다. 대안적으로, 설계는 최적화될 수 있으며, 이것은 보통 횡단면의 일부 특징적인 치수가 파라미터화될 것을 요구한다. 기하학적 형상은 특성의 범위에 영향을 끼친다. 프로파일 설계와 직접적으로 관련된 특성의 예는 축방향 하중 부담 능력뿐만 아니라 관성 모멘트에 의존하는 강성도(stiffness)를 포함하며, 이것은 면적에 비례한다.
기계적 특성: 고객 특정 기계의 예는 인장 특성이며, 이것은 하기와 같이 특정될 수 있다.
ㆍ 항복 응력 > 190 MPa
ㆍ 극한 인장 응력 > 215 MPa
ㆍ 파단 연신율(elongation to fracture) > 15 %
"용접성": 이것은 "막연하게" 한정된 고객 사양(specification)의 예이며, 이것은 최적화를 수행하기 위해 더욱 특정한 요구사항으로 변환되어야만 한다. 고객가 합금이 용접 가능한 것을 요구할 때, 이것은 아마도 고객가 MIG(금속 불활성 가스), TIG(텅스텐 불활성 가스), 레이저 용접, 또는 마찰 교반 용접(friction stir welding)(FSW)과 같은 표준 용접 방법의 사용에 의해 충분한 강도로 사운드(sound) 용접을 가질 것을 기대한다는 것을 의미한다. 그리고 간단한 요구사항이 HAZ 에서의 용출(liquation) 균열을 피하게 할 수 있으며, 이것은 어떤 저융점 상태가 피해져야만 하는 것을 암시한다. 이것은 다시 Cu 같은 어떤 원소의 함량에 제한을 가할 수 있으며, 이것은 이런 상을 형성하려는 경향을 갖는다. 용접부에 충분한 강도를 얻기 위하여, 열 영향부(heat affected zone)(HAZ)는 자주 6xxx 합금에서 조인트의 연약선(weak line)을 나타내며, 또한 세심한 주의가 주어져야만 한다. 특히, 용접 특성을 최적화하기 위해, 상용으로 입수가능한 Weldsim™ 과 같은 전용 용접 시뮬레이션 모델이, 바람직하기로는 Hydro 소유 Namo 모델과 조합하여 사용될 수 있다. 이것은 용접된 조인트의 하중 부담 능력의 예측을 허용한다.
하기에, 도 6에 도시된 바와 같이 원재료 및 합금 조성물의 선택과 관련된 비용 계산에 관한 일부 특징이 추가로 논의된다.
도면에 도시된 바와 같이 미량 원소 농도에 관한 고객 요구사항은 원재료의 비용에 대해 중요한 영향을 제공한다. 미량 원소 농도는 알루미나, 코크스 및 피치 소스(pitch source) 품질에 의존한다. 도 6에 도시된 HalOpt™ 모델이 본 출원인에 의해 개발되었으며 또한 생산될 합금의 결과적인 비용에 대해 미량 원소 레벨을 포함하여 상이한 원재료 소스를 설명할 수 있다[이와 관련하여, 도 6은 전체적인 흐름도의 단지 일부일 뿐이며 따라서 도 2에 도시된 일반적인 흐름도에 의해 개략적으로 도시된 바와 같이 추가적인 구서요소가 요구된다는 것을 인식해야 한다].
예 2
압출된 3xxx 알루미늄 합금의 생산.
개념의 다재다능함에 대한 예로서, 본 발명에 따른 제2 예는 열처리 불가능한 합금의 박벽형 압출된 프로파일의 제조를 위해 사용되는 공정 체인이다. 이 경우에 있어서, 도 5에 도시된 바와 같은 NaMo™ 소프트웨어 모델은 관련되지 않을 것이지만, 그러나 다른 비-상업적 소프트웨어, 프로파일의 부식 민감성을 계산하는 CoDe™ 소프트웨어 모델이 포함되는데, 그 이유는 부식이 이런 제품에는 주요 이슈이기 때문이다. CoDe™ 모델은 첨부된 도 7의 모델 체인의 최상부 좌측 박스에 도시되어 있다. 부식 특성을 최적화하기 위해, Al3Fe 와 같은 어떤 상태가 피해져야만 한다. 이런 입자의 용적 분율(volume fraction) 및 크기 분포는 흐름도에 도시된 Alstruc™ 소프트웨어 모델에 의해 계산된다. 상이한 요소들의 고용체 농도는 Alstruc™ 으로부터 출력되며, 또한 이들은 CoDe™ 으로의 입력값으로서 사용되며, 이것은 열처리 및 납땜 중 이들 농도 프로파일의 진화를 계산한다. CoDe™ 모델은 부식 모델의 타입에 대한 단지 예일 뿐이며, 또한 CoDe™ 과 유사한 능력을 갖는 임의의 유사한 상업적 또는 비-상업적 모델이 대신 사용될 수 있다.
다른 고객 요구사항은 강도, 연신율이며, 이것들은 알갱이 구조뿐만 아니라 Alstruc™ 과 같은 유용한 소프트웨어에 의해 계산된 미세구조로부터 추정되며, 거기에서 완전히 재-결정화된 또는 완전히 비-재결정화된 구조물이 특정될 수 있다. 이것은 이전 작업의 모델로부터의 입력에 기초하여 Alsoft™ 소프트웨어 모델에 의해 예측된다.
프로파일이 납땜된 부품의 부분이라면, 이것은 합금의 최대 Mg-농도에 제한을 제공할 수 있다.
본 발명이 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법에 관한 것이더라도, 청구범위에 한정된 바와 같이 본 발명은 그 생산 설비 및 물류에 관한 생산 플랜트를 최적화시키는데 사용될 수도 있다. 또한, 이 방법은 예를 들어 제품 당 에너지 소비 또는 제품 당 해로운 방출물의 양에 대해, 전술한 것 보다 모델로부터의 다른 출력의 최적화를 허용한다. 이것은 생산 체인의 각각의 분리된 공정이 제조 파라미터와 에너지 소비 또는 해로운 방출물 사이의 관계를 추정하는 모델을 포함한다면, 최소화를 도모할 수 있다. 상이한 원재료 소스와 관련된 에너지 소비 또는 방출물에 차이가 있을 수 있으며, 이것이 모델에 포함될 수 있다. 이 방법으로, 예를 들어 제품 당 CO2 방출물과 같은 생산의 환경 영향을 최소화하기 위해 사용될 수도 있다. 또한, 청구범위에 한정된 바와 같은 발명은 화학적 또는 생물학적 제품을 포함하는 임의의 산업 상 제품을 생산하는데 사용될 수 있다. 따라서 방법은 대응하는 화학적 및 생물학적 파라미터뿐만 아니라 화학적 및 생물학적 모델을 포함할 수 있다.
Claims (10)
- 제품이 복수의 작업으로 제조되는 산업 공정의 제품 특성 및 제조 비용의 최적화를 위한 방법으로서,
- 제품 특성 및 제품 제조 비용의 계산을 위한 (mxn) 모델들을 합하여 각각의 공정(1-n)에 대한 공정 체인 모델(1-m)을 설정하는 단계와,
- 제품의 물리적, 화학적 또는 생물학적 파라미터 및 비용을 위해 각각의 (mxn) 모델과 관련된 모델 입력 및 출력을 한정하는 단계와,
- 제품 특성 또는 공정 용량 또는 능력의 각각의 (mxn) 모델과 관련된 한계 또는 최소 요구사항을 한정하는 단계와,
- 고객 요구사항에 기초하여 제품을 최적화하기 위해 입력 및 출력 단계에 링크된 최적화 툴과, 상기 단계들 사이에서의 반복 및 데이터 흐름을 수행하는 모델 한계를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적화 방법. - 제1항에 있어서, 특성 모델은 측정값 또는 제조 데이터 및/또는 기계적, 화학적 및 생물학적 모델에 기초하는 물리 기반 모델 및 경험적 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 최적화 방법.
- 제1항에 있어서, 비용 모델은 원재료 가격 및 미가공 또는 재활용 재료와 같은 원재료의 가용성에 대한 정보를 이용하여, 시간 당 부품(parts per hour), 제조 스크랩(production scrap) 및 수리율과 같은 제조 파라미터 및 재료 비용을 위한 복합 모델로부터 직접적으로 계산된 비용 추정치를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적화 방법.
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 특성 모델 및 비용 모델은 상용으로 입수가능한 데이터 소프트웨어 프로그램인 것을 특징으로 하는 최적화 방법.
- 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 최적화 툴은 피상적인 뉴럴 네트워크(superficial neural network) 또는 유사한 타입의 수치 모델에 기초하는 소프트웨어인 것을 특징으로 하는 최적화 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 최적화 툴은 상용으로 입수가능한 소프트웨어 "modeFrontier"™ 또는 유사한 소프트웨어인 것을 특징으로 하는 최적화 방법.
- 압출된 제품의 제조를 위한 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법의 어플리케이션.
- 롤링된 제품의 제조를 위한 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법의 어플리케이션.
- 주조된 그리고 열간 또는 냉간 가공된 제품의 제조를 위한 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법의 어플리케이션.
- 알루미늄 또는 강철과 같은 금속 및 합금으로 제조된 제품의 제조를 위한 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법의 어플리케이션.
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