압출 성형 공정의 품질 개선에 관한 연구 = A Study on the improvement of the quality of the extrusion process

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, one of the root industries, the plastic processing industry, has been making a transition from labor-intensive industries relying on experience to high value-added quality-first industries through process improvement to become price and quality competitive. Plastic processing technology research is mainly done in universities and research. The university focuses mainly on basic R&D, and the research institute studies the technology of mass-producing products through analysis of data and plastic processing theory that has already been developed.
Extraction is a plastic surgery industry that continuously extracts plastic resin by using extrusion machines. The extrusion molding process is a labor-intensive industry that relies on labor-intensive experience, so process inspection is taking place briefly, and product quality is managed based on final inspection. In addition, the process is proceeding by relying only on worker's capabilities without using any additional data. The actual extruder has a number of variables, such as pressure, temperature, atmospheric temperature, humidity, and pipe temperature, that directly and indirectly affect quality. However, because these data are not available, it is necessary to utilize the data through actual analysis or research.
In this paper, to improve the quality of extrusion molding process, a study was carried out to model the self-process completion system and optimize the process through data analysis. First, smart hand rail production systems, which are simple four processes, were subdivided, adding process inspection between each process, and producing and supplying only the quantity needed for the next process to minimize inventory. The collected data of extrusion molding process, which is the next key process, were analyzed and studied to find optimal conditions for the process and to optimize the process.
In this paper, process optimization was carried out through modeling of self-process completion system and data analysis of extrusion molding process. In addition to actual process application and extrusion process of future self-process completion system, data of cutting, shaping and assembly processes should be utilized to optimize the process and eventually improve the quality of the entire process.

국문 초록 (Abstract)

최근 뿌리 산업 중 하나인 소성가공 산업은 경험에 의존하는 노동집약적 산업에서 가격과 품질 경쟁력을 갖추기 위한 공정 개선을 통해 고부가가치 품질 우선의 산업으로의 전환을 하고 있다. 소성가공 기술연구는 주로 대학이나 연구에서 이루어지고 있다. 대학에서는 주로 기초 연구개발에 집중하고 있고, 연구소에서는 이미 개발된 소성가공이론 및 데이터 분석을 통하여 제품을 양산하는 기술을 연구하고 있다.
압출 성형은 소성가공 산업 한 분야로 압출기를 사용해 플라스틱 수지를 연속적으로 뽑아내는 성형법이다. 압출 성형 공정은 노동집약적 경험에 의존하는 노동집약적 산업이다 보니 공정검사가 간략하게 이루어지고 있고, 제품의 품질을 최종검사에 의존해서 관리 되고 있다. 또 한 별도의 데이터 활용 없이 작업자의 능력치에만 의존하여 공정이 진행되고 있다. 실제 압출기는 압력, 온도, 대기 온ㆍ습도, 파이프 온도 등 여러 가지 변수가 품질에 직, 간접적으로 영향을 준다. 그러나 이러한 데이터들을 활용하지 못하는 상황이기 때문에 실제 분석이나 연구를 통해 데이터의 활용이 필요한 상황이다.
본 논문에서는 압출 성형 공정의 품질 개선을 위해 자공정 완결 시스템을 모델링하고 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하는 연구를 진행하였다. 먼저 단순하게 4가지의 공정으로 이루어져 있는 스마트 핸드 레일 생산시스템을 세분화하여 각 공정 사이에 공정검사를 추가하고 다음 공정에 필요한 수량만 생산 공급하여 재고를 최소화하는 자공정 완결 시스템을 모델링 하였다. 다음 핵심공정인 압출 성형공정의 수집된 데이터를 분석 연구하여 공정의 최적 조건을 찾아 공정 최적화를 진행하였다.
본 논문에서는 자공정 완결 시스템 모델링과 압출 성형 공정의 데이터 분석을 통해 공정 최적화를 진행하였다. 향후 자공정 완결 시스템의 실질적인 공정 적용과 압출 성형 공정 외에 절단, 성형, 조립 공정의 데이터를 활용하여 공정 최적화를 진행하고 최종적으로는 전 공정의 품질 향상을 이루어야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 표 목 차 ⅰ
• 그림목차 ⅲ
• 국문요약 ⅳ
• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 1
• 제 2 절 연구의 내용 및 논문의 구성 2
• 제 2 장 관련 연구 및 기술 3
• 제 1 절 압출 성형 3
• 1. 압출기 4
• 1.1 압출기의 구조 및 이해 4
• 1.2 압출기의 메커니즘 5
• 1.2.1 스크류의 구조 5
• 1.2.2 Feeding zone(이송부) 7
• 1.2.3 Compression zone(압축부) 7
• 1.2.4 Metering zone(계량부) 8
• 2. 압출 성형의 불량 유형 9
• 2.1 탄화 불량 9
• 2.2 기포 불량 10
• 2.3 서징 불량 11
• 2.4 스크래치 불량 13
• 제 2 절 TPS(Toyota Production System) 14
• 1. TPS의 개념 14
• 2. TPS의 핵심 14
• 제 3 절 AHP(Analytic Hierarchy Process)분석법 16
• 1. AHP의 개념 16
• 2. AHP의 의사결정 과정 16
• 제 4 절 다구찌 기법(Taguchi Method) 18
• 1. 다구찌 기법 18
• 2. S/N비 (Signal to noise ratio) 18
• 2.1 망목 특성 19
• 2.2 망대 특성 20
• 2.3 망소 특성 21
• 3. 직교배열표 21
• 제 3 장 실험 설계 및 분석 23
• 제 1 절 자공정 완결 시스템 23
• 1. 공정 세분화 24
• 2. 자공정 완결 시스템 모델링 25
• 제 2 절 데이터 분석 및 공정 최적화 28
• 1. 공정 변수들의 상관관계 분석 28
• 2. 불량항목별 공정 변수 가중치 산정 30
• 2.1 탄화 불량 공정 변수 가중치 산정 31
• 2.2 기포 불량 공정 변수 가중치 산정 32
• 2.3 서징 불량 공정 변수 가중치 산정 33
• 2.4 스크래치 불량 공정 변수 가중치 산정 34
• 2.5 치수 불량 공정 변수 가중치 산정 35
• 3. 불량항목별 원인 분석 37
• 3.1 탄화 불량 37
• 3.2 기포 불량 38
• 3.3 서징 불량 39
• 3.4 스크래치 불량 41
• 3.5 치수 불량 42
• 4. 공정 변수와 불량과의 관계 분석 43
• 5. 다구찌 기법을 이용한 공정 최적화 46
• 5.1 제어 인자 설정 47
• 5.2 실험 설계 47
• 5.3 실험 결과 및 해석 49
• 5.4 공정 최적화 검증 54
• 제 4 장 결론 및 향후 과제 56
• 참고문헌 57
• Abstract 60