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인공지능을 이용하여 n(n은 2 이상의 자연수)개의 단위공정이 시계열적으로 이루어지고 2회차 이상 반복 수행되는 제조공정을 제어하는 방법으로서,(a) 1 내지 n 번째 단위공정의 공정조건 중 k(n 이하의 자연수)번째 단위공정의 공정조건(Xk)을 제외한 나머지 단위공정의 공정조건(X1 내지 Xk-1, Xk+1 내지 Xn) 및 제품 특성의 목표치(Yt)를 독립변수로 하고, 상기 공정조건(Xk)을 종속변수로 하여 상기 공정조건(Xk)를 도출하는 단계; 및(b) 상기 도출된 공정조건(Xk)을 k번째 단위공정의 새로운 작업조건으로 재설정하고 상기 k번째 단위공정을 수행하는 단계;를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 독립변수로 설정된 공정조건 중 1 내지 k-1번째 단위공정의 공정조건(X1 내지 Xk-1)은 현재 진행 중인 제조공정 중에 수행된 실제로 적용된 공정조건이고, k+1번째 내지 n번째 단위공정의 공정조건(Xk+1 내지 Xn)은 현재 진행 중인 제조공정을 기준으로 직전 차수에 진행되었던 제조공정 중에 수행되었던 공정조건인,인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (a) 단계 및 (b) 단계는, k번째 단위공정 내지 n번째 단위공정이 각각 수행될 때마다 반복하여 수행되는, 인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 현재 진행 중인 제조공정 이전의 소정 기간 동안 획득되었던 1 내지 n 번째 단위공정의 공정조건을 독립변수로 하고, 제품 특성치를 종속변수로 하여 변수들 사이의 관계를 추정하는 회귀분석의 결과로 상기 공정조건(Xk)를 도출하는,인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계는, 현재 진행 중인 제조공정 이전에 획득되었던 상기 k번째 단위공정의 공정조건 중 상기 목표치(Yt)에 최근접된 제품 특성치를 나타내었던 공정조건으로 상기 공정조건(Xk)을 도출하는,인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 4 항에 있어서,상기 (a) 단계는,현재 진행 중인 제조공정 이전의 소정 기간 동안 획득되었던 1 내지 n 번째 단위공정의 공정조건을 독립변수로 하고, 제품 특성치를 종속변수로 하여 변수들 사이의 관계를 추정하여 상기 공정조건을 도출하는 회귀분석에서 모든 독립변수 계수들의 유의 확률(P-) 값이 기준치를 초과하거나 혹은 상관관계 결정계수(R2) 값이 기준치 미만일 경우에 수행되는, 인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 3 항에 있어서,(c) 상기 회귀분석을 이용하여 현재 진행 중인 제조공정이 완료될 시의 제품 특성 예측치(Yp)를 도출하는 단계를 더 포함하고, 상기 제품 특성 예측치(Yp)는,1 내지 k-1번째 단위공정의 공정조건(X1 내지 Xk-1)은 현재 진행 중인 제조공정 중에 수행된 실제로 적용된 공정조건 및 k번째 내지 n번째 단위공정의 공정변수(Xk 내지 Xn)는 현재 진행 중인 제조공정을 기준으로 직전 차수에 진행되었던 제조공정 중에 수행되었던 공정조건을 독립변수로 하는 회귀분석의 결과로 도출되는, 인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 4 항에 있어서,(c) 현재 진행 중인 제조공정이 완료될 시의 제품 특성 예측치(Yp)를 도출하는 단계를 더 포함하고, 상기 제품 특성 예측치(Yp)는,현재 진행 중인 제조공정 이전에 획득되었던 상기 k번째 단위공정의 공정조건 중 상기 (b) 단계 후 실제 k번째 단위공정에 실제로 적용된 공정조건과 최근접한 공정조건으로 진행되었을 때의 제품 특성의 실측치(Yr)인, 인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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제 1 항 내지 7 항 중 어느 하나의 항에 있어서,(d) 제품 특성의 목표치(Yt), 예측치(Yp) 및 실측치(Yr) 중 어느 하나 이상을 작업자에게 출력하는 단계를 더 포함하는, 인공지능을 이용한 제조공정 제어방법
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