KR20190080465A - 시임 용접의 품질 진단 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 조인트에 대한 시임 용접의 품질을 진단하는 방법에 있어서: (A) 시임 용접 과정의 데이터를 DB에 갱신하는 단계; (B) 정기검사 또는 수시검사의 선택에 대응하여 전체기간 또는 해당기간에 대한 DB 정보를 연산하는 단계; 및 (C) 연산 결과를 처리하고 DB에 저장하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이에 따라, 시임 용접의 분석에 요하는 시수 감소와 더불어 품질 분석 수준을 향상하고, 궁극적으로 불량률 증가의 원인을 신속하게 분석하여 품질 관리의 효율성을 높이는 효과가 있다.

Description

시임 용접의 품질 진단 방법 {Method for diagnosing seam weld quality}
본 발명은 선박의 용접 공정에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 LNGC 생산을 위해 매일 실시하는 시험 결과를 수집하여 분석하고 진단하는 시임 용접의 품질 진단 방법에 관한 것이다.
LNGC 화물창의 제조 과정에서 시임 용접이 대략 90%에 이르는 비중을 차지하여 생산성에 크고 직접적인 영향을 미친다. 통상적으로 LNGC 화물창의 실제 생산에 들어가기 전에 테스트를 통하여 장비의 상태를 확인한다. 이는 테스트 용접, 시편 검사, 단면 분석, 보고서 작성의 과정을 포함한다. 이때 시험 분석 수량, 불량 갯수, 불량률 등의 파악은 필수적 항목이다. 그럼에도 방대한 생산 데이터의 활용이 미비하여 반복적 작업에 많은 시간이 소요된다.
이와 관련되어 참조할 수 있는 선행기술문헌으로서 하기의 한국 등록특허공보 제0237153호(선행문헌 1), 한국 공개특허공보 제2015-0007293호(선행문헌 2) 등이 알려져 있다.
선행문헌 1은 용접전압 E, 용접전류 I, 전극 가압력 P, 용접속도 S, 랩량 L을 계측, 이를 토대로 단위 랩량, 단위 판폭 길이당 입열량 dQ/dx를 계산하고, 피용접물의 재질과 두께에 따른 상기 계측 및 계산치들에 대한 기준설정치와 허용범위를 각각 설정하고 비교하여 그 허용범위를 벗어난 경우 용접상태 이상이라고 용접품질을 판정한다.
선행문헌 2는 용접 처리 중의 각종 변수를 모니터링하고 그에 따라 변수들을 가중하며, 용접 결함을 검출하여 원인들을 진단하고, 용접의 전체적인 품질을 정량화하고, 양질의 용접을 표시하는 데이터를 획득 및 이용하고, 자동화 용접 처리의 생산 및 품질 제어를 개선하고, 적당한 용접 기술을 교시하고, 용접 처리의 비용 절감을 확인하고, 사전 설정으로서 사용되는 최적의 용접 설정을 도출한다.
그러나, 상기한 선행문헌에 의하면 개별적인 용접 과정에서 품질과 생산성을 높이고자 하므로 전체 용접 프로젝트의 불량 추이를 모니터링하는 공정 관리 측면에서 개선의 여지를 보인다.
한국 등록특허공보 제0237153호 "용접품질 평가 방법" (공개일자 : 1997.05.28.) 한국 공개특허공보 제2015-0007293호 "용접 품질을 모니터링하는 시스템 및 방법" (공개일자 : 2015.01.20.)
상기와 같은 종래의 문제점들을 개선하기 위한 본 발명의 목적은, 주기적인 시험을 통하여 생성되는 결과를 축적한 데이터베이스를 기반으로 하여 불량확률 분석, 장비의 고장진단 등을 통한 예측가능한 품질 수준을 유지하기 위한 시임 용접의 품질 진단 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 시임(seam) 용접 과정의 데이터를 축적한 DB를 활용하여 조인트에 대한 시임 용접의 품질을 진단하는 방법에 있어서: (A) 표본집단 너겟(nugget) 데이터에 대해 La, Lt, P, P1, P2, e 중 적어도 하나의 값을 선정한 후 이를 정규분포로 가정하여 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 단계; (B) DB에 저장된 모집단 너겟 데이터에서 상기 표본집단에서 선정된 값과 동일한 값을 선정한 후 이를 정규분포 가정하여 상기 표본집단과 동일하게 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 단계; 및 (C) 상기 모집단 및 표본집단에서 연산된 값들을 비교하여 용접 품질을 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 추정불량률은 정규분포의 확률밀도함수에서 허용기준 이하 면적 또는 정규분포의 누적분포함수에서 허용기준의 확률 값에 의하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 용접 품질을 진단하는 단계는 표본집단 실제불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 추정불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 평균/모집단 평균, 또는 표본집단 표준편차/모집단 표준편차가 허용기준 이상인 경우 용접 품질 이상으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 DB에 저장된 모집단 너겟 데이터 및 표본집단 너겟 데이터는 용접장비 또는 용접사 별로 분류되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 용접 품질을 진단하는 단계에서 용접 품질 이상으로 판단되는 경우, 모집단 너겟 및 표본집단 너겟을 용접장비 또는 용접사 별로 분류하여 시임 용접 품질 진단 방법을 재 실시하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같이 본 발명에 의하면, 시임 용접의 분석에 요하는 시수 감소와 더불어 품질 분석 수준을 향상하고, 궁극적으로 불량률 증가의 원인을 신속하게 분석하여 품질 관리의 효율성을 높이는 효과가 있다.
도 1은 시임 용접부의 품질과 관련된 치수 항목을 예시하는 자료
도 2는 시임 용접부의 조인트별 치수 정보를 통계적으로 처리한 도표
도 3은 도 2의 평균값과 표준편차로 불량률의 변화를 나타내는 도표
도 4는 본 발명에 따른 방법의 메인 알고리즘을 나타내는 플로우차트
도 5는 도 4의 마크로 분석 서브루틴을 나타내는 플로우차트
도 6은 도 4의 장비 진단 서브루틴을 나타내는 플로우차트
도 7은 도 4의 용접사 기량진단 서브루틴을 나타내는 플로우차트
이하, 첨부된 도면에 의거하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 시임(seam) 용접 과정의 데이터를 축적한 DB를 활용하여 조인트에 대한 시임 용접의 품질을 진단하는 방법에 관하여 제안한다. 시임 용접의 비중이 절대적으로 높은 LNGC 화물창의 제조를 대상으로 하지만 반드시 이에 국한되는 것은 아니다. 도 1a 및 도 1b에서 3개의 피용접물을 겹친 상태로 시임 용접을 수행하는 상태를 예시한다.
본 발명의 구현을 위한 하드웨어 자원은 DB(서버) 외에 단말용 PC, 네트워크(인트라넷, 인터넷, LAN 등)를 기반으로 구성된다. 서버는 마이크로프로세서, 메모리, I/O인터페이스를 탑재하여 DB, 통신을 비롯한 하드웨어를 설정된 알고리즘으로 구동하고 PC의 화면상으로 출력한다. 시임 용접 과정의 데이터는 DB에 저장, 갱신, 분류되고 PC를 통하여 검색된다.
한편, LNGC 용접부 주기 시험(daily test) 자료가 DB로 수집되고, 서버의 연산에 의하여 수집된 자료의 정규화가 이루어진다.
본 발명에 따른 단계 (A)는 표본집단 너겟(nugget) 데이터에 대해 La, Lt, P, P1, P2, e 중 적어도 하나의 값을 선정한 후 이를 정규분포로 가정하여 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 과정으로 진행한다.
도 1c에서 부호 A 내지 E로 구분되는 조인트 형태별로 La, Lt, e, P1, P2에 대한 허용기준(acceptance criteria)을 나타낸다. 3겹 시임 용접의 조인트 두께는 A에서 0.7/0.5/0.7로 E에서 1.5/1.5/1.5로 예시된다. 표본집단 너겟(nugget) 데이터는 공지의 마크로(Macro) 시험을 통하여 획득된다. 이외에 용접장비, 용접사, 불량여부 정보가 마크로 치수 데이터와 연계적으로 수집되고 DB에 저장되며, 용접장비의 상태와 용접사의 기량은 시임 용접의 품질을 좌우하는 주요 요소이다.
이때, 상기 마크로 치수 데이터는 너겟(nugget)의 용접폭(La, Lt) 및 용입깊이(P, P1, P2), 용입두께(e)를 포함한다. 도 1b의 마크로 시험 결과를 모식화한 도 1a를 참조하면 상층부재, 중간부재, 하층부재의 3겹 시임 용접에서 Lt는 전체 너겟의 최대 용접폭을 의미하는 반면, La는 중간부재의 상면 또는 하면으로 절단된 너겟 영역 중에서 작은 쪽의 용접폭을 의미한다. 중간부재의 상면과 하면을 기준으로 하는 너겟의 높이는 부호 P1, P2, 또는 P로 표현되는 용입깊이를 의미한다. 도 1c의 테이블로 허용기준(acceptance criteria)을 예시하는 것처럼 시임 용접에서 용접폭(La, Lt)과 용입깊이(P, P1, P2)는 품질 판정의 중요한 요소이다. 용입두께(e) 역시 허용기준(acceptance criteria)에서 요구하는 마크로 수치로서 품질진단에 포함되는 항목 중 하나이다.
도 2a는 특정 조인트 형태에 대한 마크로 시험을 통하여 축적된 La, e, P에 대한 발생 확률 분포도이다. DB에 축적된 제반 요소(마크로 치수)는 도 2a처럼 정규분포(Normal or Gaussian distribution)를 이루고 있으므로 시임 용접의 품질관리 분야에 활용도를 기대할 수 있다. 데이터의 수가 충분한 경우 실제 불량률과 정규분포를 통해 추정한 불량률은 매우 잘 일치한다. 현재 허용기준(acceptance criteria)으로는 용입깊이인 P값 부족에 의한 불량이 대부분을 차지한다. 도 2b는 각 마크로 치수의 정규분포로부터 확률밀도함수(PDF)와 누적분포함수(CDF)를 이용하여 분포도와 추정불량률의 연산이 가능함을 나타낸다.
한편, 본 발명에 따르면 정기검사 또는 수시검사의 선택에 대응하여 전체기간 또는 해당기간에 대한 DB 정보를 연산한다. 도 4에서 좌측의 플로우가 정기검사의 진행 상태를 예시하고, 우측의 플로우가 수시검사의 진행 상태를 예시한다. 정기검사는 LNGC 생산 품질의 정기적인 진단을 위하여 진행되고, 수시검사는 물량 과다로 인한 용접품질 저하 우려에 대비하기 위하여 진행된다. 어느 경우에나 DB로 축적된 전체의 기간(전기간) 대비 최근 특정의 해당기간(예컨대 1개월, 3개월, 분기 등)의 변화를 감지할 수 있다. 이외에 관리자 판단에 의한 상시 품질 진단을 부가할 수 있다. 이에 신규 장비 도입, 공법 변경 등에 대응하여 품질 모니터링의 수행이 가능하다.
본 발명에 따른 단계 (B)는 DB에 저장된 모집단 너겟 데이터에서 상기 표본집단에서 선정된 값과 동일한 값을 선정한 후 이를 정규분포로 가정하여 상기 표본집단과 동일하게 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 과정을 거친다. DB로부터 계산된 모집단의 평균과 표준편차에 따른 정규분포로 계산된 전기간 추정불량률과 전기간의 실제 불량률은 일치하는 것으로 나타난다. 모집단과 표본집단을 정규화하여 계산된 추정불량률의 비교는 표본집단에서의 불량률을 찾아내는 첫 번째 방법이다. 모집단(population)과 표본집단(sample)은 정규화 연산에 다소 차이가 있고 신뢰도분석을 통해 추가적인 검증이 가능하지만 본 발명의 요지에 해당하지 않아 생략한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 추정불량률은 정규분포의 확률밀도함수에서 허용기준 이하 면적 또는 정규분포의 누적분포함수에서 허용기준의 확률 값에 의하는 것을 특징으로 한다. 도 2(b)에서 언급한 확률밀도함수(PDF)를 적분하면 누적분포함수(CDF)가 생성된다. 확률밀도함수(PDF)는 어떤 구간 내에 포함될 확률을 나타내고, 누적분포함수(CDF)는 확률변수 X의 확률적 분포를 나타낸다. 도 2(b)의 좌측 그래프에서 "fail"로 표시한 허용기준 이하의 면적이 추정불량률로 연산될 수 있고, 도 도 2(b)의 우측 그래프에서 "추정불량률"로 표시한 부분이 허용기준의 확률 값으로 연산될 수 있다.
도 3a에서 평균값의 변화에 따른 불량률 증가를 나타낸다. 일예로 평균값 5% 하락의 경우 (0.365 mm -> 0.347 mm) 추정 불량확률이 0.6% 에서 1.3 %로 증가한다. 도 3b에서 표준편차 변화에 따른 불량률 증가를 나타낸다. 표준편차 10% 상승의 경우 (0.066 -> 0.073) 추정 불량확률이 0.6% 에서 1.2 %로 증가한다. 결론적으로 용접부 마크로 치수를 정규분포로 가정하여 평균과 표준편차를 진단하기 위한 변수로 활용 가능하다. 이에, 평균과 표준편차의 변화를 감지하여 품질 이상 여부 판단할 수 있다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 용접 품질을 진단하는 단계는 표본집단 실제불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 추정불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 평균/모집단 평균, 또는 표본집단 표준편차/모집단 표준편차가 허용기준 이상인 경우 용접 품질 이상으로 판단하는 것을 특징으로 한다. 표본집단의 평균이 낮아지거나 표준편차가 커졌다는 것은 역시 품질에 문제가 발생한 것을 찾아내는 두 번째와 세 번째 방법으로 활용될 수 있다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 DB에 저장된 모집단 너겟 데이터 및 표본집단 너겟 데이터는 용접장비 또는 용접사 별로 분류되는 것을 특징으로 한다. 정기검사를 통하여 마크로분석 서브루틴에서 판정조건의 연산값을 기준값과 대비하여 장비진단 서브루틴 및 용접사 기량진단 서브루틴을 진행한다. 도 5를 참조하면, 실제 불량률, 평균, 표준편차, 추정불량률을 연산하여 정기진단에 관한 보고서를 작성하고, 후술하는 소정의 판정조건에 따라 특정 용접장비의 점검/수리나 특정 용접사의 기량을 판단한다.
이때, 상기 판정조건은 해당기간 실제불량률/전체기간 실제불량률, 해당기간 추정불량률/전체기간 추정불량률, 해당기간 평균/전체기간 평균, 해당기간 표준편차/전체기간 표준편차를 각각 연산한 값을 포함한다. 해당기간 실제불량률/전체기간 실제불량률이 제1기준값(R1)을 초과하거나, 해당기간 추정불량률/전체기간 추정불량률이 제2기준값(R2)을 초과하거나, 해당기간 평균/전체기간 평균이 제3기준값(R3)에 미달하거나, 해당기간 표준편차/전체기간 표준편차가 제4기준값(R4)을 초과하는지 판단한다. 상기 어느 하나의 판정조건이라도 yes에 해당하면 장비진단 서브루틴 및 용접사 기량진단 서브루틴으로 진행하고 그렇지 않으면 마크로분석 서브루틴 프로그램을 종료한다. 이에 따라. 용접환경의 변화에 정확하게 대응할 수 있고, 품질 점검의 시행 여부를 판단할 수 있다.
본 발명에 따른 단계 (C)는 상기 모집단 및 표본집단에서 연산된 값들을 비교하여 용접 품질을 진단하는 과정으로 진행한다. 수시검사를 통하여 최근의 해당기간 시험 개수/ 전체기간의 평균 시험 개수가 기준값을 초과하지 않으면 장비진단 서브루틴 및 용접사 기량진단 서브루틴을 진행한다. 물량 과다로 인한 용접품질 저하가 우려되는 경우 자주품질 점검을 실시할 것을 PC 화면상으로 요청한다. 그렇지 않은 경우 전술한 장비진단 서브루틴 및 용접사 기량진단 서브루틴을 진행한다. 즉, 불량률 증가가 물량 과다에 기인하지 않는 경우 용접장비의 하자 또는 용접사의 기량 변화를 예측한다.
본 발명의 세부 구성으로서, 상기 용접 품질을 진단하는 단계에서 용접 품질 이상으로 판단되는 경우, 모집단 너겟 및 표본집단 너겟을 용접장비 또는 용접사 별로 분류하여 시임 용접 품질 진단 방법을 재 실시하는 것을 특징으로 한다.
장비진단 서브루틴에 의하면 DB에서 용접장비별 정보를 검색하여 판정조건에 부합하면 장비점검 메시지를 발생한다. 도 6을 참조하면, 용접장비별 DB를 검색하여 전체기간과 해당기간에 대한 실제 불량률, 평균, 표준편차, 추정 불량률을 연산하고, 소정의 판정조건에 따라 특정 용접장비의 이상 여부를 판단한다. 전술한 도 5와 동일한 판정조건을 기준을 적용하여 어느 하나라도 yes이면 해당 용접장비의 이상으로 판단하고 점검을 요청하는 메시지를 발생한다.
기량진단 서브루틴에 의하면 DB에서 용접사별 정보를 검색하여 판정조건에 부합하면 용접사에 대한 주의 메시지를 발생한다. 도 7을 참조하면, 용접사별 DB를 검색하여 전체기간과 해당기간에 대한 실제 불량률, 평균, 표준편차, 추정 불량률을 연산하고, 소정의 판정조건에 따라 특정 용접사 기량의 이상 여부를 판단한다. 전술한 도 5와 동일한 판정조건을 기준을 적용하여 어느 하나라도 yes이면 해당 용접사 기량의 이상으로 판단하고 주의를 환기하는 메시지를 발생한다.
본 발명 단계 (C) 이후에 연산 결과를 처리하고 DB에 저장한다. 용접환경의 변화에 관련된 정보, 용접장비의 수리나 교체에 대한 정보, 용접사의 기량 변화에 대한 정보는 DB에 갱신된다. 이와 같은 방식으로 데이터의 축적이 진행되면 용접장비와 용접사에 대한 추이 변화를 정확하게 감지할 수 있으므로 시임 용접의 품질수준 정량화를 위한 신뢰성을 향상할 수 있다.
본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음이 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 변형예 또는 수정예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 해야 할 것이다.
R1~R4: 기준값 La, Lt: 용접폭
P, P1, P2: 용입깊이

Claims (5)

  1. 시임(seam) 용접 과정의 데이터를 축적한 DB를 활용하여 조인트에 대한 시임 용접의 품질을 진단하는 방법에 있어서:
    (A) 표본집단 너겟(nugget) 데이터에 대해 La, Lt, P, P1, P2, e 중 적어도 하나의 값을 선정한 후 이를 정규분포로 가정하여 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 단계;
    (B) DB에 저장된 모집단 너겟 데이터에서 상기 표본집단에서 선정된 값과 동일한 값을 선정한 후 이를 정규분포 가정하여 상기 표본집단과 동일하게 평균, 표준편차, 추정불량률 중 적어도 하나를 연산하는 단계; 및
    (C) 상기 모집단 및 표본집단에서 연산된 값들을 비교하여 용접 품질을 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시임 용접 품질 진단 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 추정불량률은 정규분포의 확률밀도함수에서 허용기준 이하 면적 또는 정규분포의 누적분포함수에서 허용기준의 확률 값에 의하는 것을 특징으로 하는 시임 용접 품질 진단 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 용접 품질을 진단하는 단계는 표본집단 실제불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 추정불량률/모집단 실제불량률, 표본집단 평균/모집단 평균, 또는 표본집단 표준편차/모집단 표준편차가 허용기준 이상인 경우 용접 품질 이상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 시임 용접 품질 진단 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 DB에 저장된 모집단 너겟 데이터 및 표본집단 너겟 데이터는 용접장비 또는 용접사 별로 분류되는 것을 특징으로 시임 용접 품질 진단 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 용접 품질을 진단하는 단계에서 용접 품질 이상으로 판단되는 경우, 모집단 너겟 및 표본집단 너겟을 용접장비 또는 용접사 별로 분류하여 시임 용접 품질 진단 방법을 재 실시하는 것을 특징으로 하는 시임 용접 품질 진단 방법.
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