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LS엠트론의 트랙터 품질/신뢰성 강화 사례연구와 향후 추진방향
우경녕,최승준,장중순 한국신뢰성학회 2018 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5
LS엠트론의 트랙터 품질/신뢰성를 강화하기 위한 활동으로 기존의 스펙 만족을 위한 수동적인 품질의 개념에서 고장 재발방지, 미연 방지를 위해 다음과 같은 신뢰성활동을 시작하였다. 신뢰성 전문 조직을 신설하여 고장의 근본원인을 파악하여 FRACAS를 도입함으로써 데이터베이스화를 실시하였고, 기존의 서류상의 FMEA를 탈피하여 문제해결이 가능하고 시스템 상호작용을 고려한 FMEA를 도입하여 지속 추진하였다. 시험평가에서는 주요 부품의 시험코드를 정비하며 일부 부품의 경우 가속수명평가 개념을 도입하여 수학적 모델링의 정합성을 검증하였으며 이를 통한 제품의 품질 및 제품수명을 개선하였다. MTBF 개념을 도입한 필드 평가법을 도입하여 양산 전 제품의 신뢰성을 확보하였으며 이를 토대로 기존 트랙터의 무상보증기간을 2년에서 5년으로 늘릴 수 있는 토대를 마련하였다. 향후 고장의 미연 방지를 위하여 설계단계에서 강건설계를 도입해 개발 신뢰성을 확보함으로써 품질과 신뢰성이 우수한 트랙터를 개발 하여 시장에 내놓을 계획이다.
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최승준,우경녕,장중순 한국신뢰성학회 2018 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5
트랙터의 신뢰성을 강화하기 위한 방안으로 양산전 기대의 필드시험에 MTBF를 통한 신뢰성 성장 개념을 도입하였다. 비슷한 마력대의 기존 제품의 필드 고장집계를 통한 MTBF를 확보 하고 이를 토대로 개발제품의 목표 MTBF를 설정하였다. 시험시간과 시험기대는 데이터 신뢰도를 확보할 수 있는 수준으로 설정하였고 제품의 보증기간 동안 통계적 데이터를 토대로 확보된 작업들의 수행시간을 결정하고 이를 통하여 발생된 고장들을 기록하고 고장들에 대한 해결지수 개념을 도입하여 최종 MTBF 지수를 결정하였다. 시험을 통해 확보된 결과로 고장 발생이력과 해결 사례는 향후 개발 시 재활용을 위해 데이터베이스화 하였고 얻어진 MTBF 지수를 통해 제품의 신뢰성을 확보하여 트랙터 무상보증기간을 기존 2년에서 5년으로 늘릴 수 있는 이론적 근거를 확보할 수 있었다.
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정준기,이희성,우경녕,윤태선 한국품질경영학회 2020 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2020 No.-
현재 미드모어 기기는 작업자의 감성평가로 기기의 양/불 판정을 진행하며 이는 당일 검사자의 컨디션에 따라 검사 기준이 바뀔 수 있고 다른 작업자가 평가시 다른 결과를 초래할 수 있다. 이러한 작업자 판단에 의존한 검사를 개선하기 위해 정략적 평가가 가능한 진동소음 검사 장비를 개발하였고 이를 통해 이력 관리 및 필드 클레임시 Lot Tracking을 통한 품질 관리가 가능하게 하였다. 이 과제는 미드모어 장비의 rpm을 제어할 수 있는 모터제어 기술이 필요하며 그에 따른 변동 값을 표현할 수 있는 정량적 데이터가 필요하다. 모터제어는 MOD BUS통신을 통한 인버터모터의 PC제어를 가능하게 하였고 정량적 데이터는 실시간 진동데이터 수집을 통해 RPM별 진동 RMS 값을 산출하여 구간별 진동 레벨 수준을 파악할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 진동센서는 3축 및 3지점의 측정을 통하여 총 9개의 진동데이터를 얻을 수 있게 하였고 이를 통해 진동이 강한부분을 파악하여 진동의 진원 예상 및 개선이 가능하도록 하였다. 또한, 자동 검사 기술을 개발하여 작업자의 수동 조작을 최소화하였고 이를 통해 데이터의 취득 편차를 줄였다. 모델별 레시피를 따로 입력할 수 있게 하여 각각의 특성에 따른 rpm제어를 할 수 있게 하였고 추가로 원하는 구간만 따로 측정하여 분석할 수 있도록 수동측정 모드도 개발하였다. 진동데이터의 RMS분석을 통해 3sigma수준의 상하한 검사 기준을 설정하였고 이것은 양산 전 파일럿 모델 및 타사의 양산 모델과 비교 했을 시 더 나은 수준의 결과 값을 산출 하였으며 추후 개선을 통하여 진동 값을 더 낮출 수 있는 개발이 이뤄질 수 있도록 하였다.
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서준규,윤태선,안효성,최동성,김평화,문용균,우경녕,화지호 한국품질경영학회 2020 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2020 No.-
최근 제조업 전반에 걸- 스마트 팩토리, Industry 4.0 등 IT 기술 기반의 데이터 수집 및 분석, 인공지능 기반의 제조 시스템 개선 등에 대한 기술 개발 요구가 증대되고 있다. 이에 더불어 자사 트랙터 엔진의 모델과 부품이 다양해지고 복잡해 짐에 따라 엔진 부품의 미조립 또는 오조립 가능성 또한 증가되었기 때문에 엔진 부품 조립 후 검사공정의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 기존의 엔진 조립 검사는 작업자의 육안에 의존하는 전수 검사 방법이 이용되었는데, 이 경우 작업자의 숙련도 및 컨디션에 의해 검사 결과가 상이할 수 있어 불량 검출 신뢰도 확보가 어려운 상황이다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 엔진을 촬영하여 엔진 부품의 조립 상태, 누락 여부를 검사할 수 있는 딥러닝 기반엔진 조립 검사 시스템을 개발하였다. 엔진의 영상 데이터를 수집한 뒤 딥러닝을 통해 검사를 수행하는 시스템으로, 구성은 다음과 같다. 먼저 검사 대상 엔진이 로딩된 트레이가 특정 위치에 진입했을 때 영상을 획득하기 위한 촬영부, 그리고 획득한 영상으로부터 조립된 부품을 인식하고 부품 데이터베이스와 비교하여 검사 엔진의 조립 상태 및 누락여부를 판단하는 엔진 조립 검사부로 구성되어 있다. 이를 통해 검사 과정을 자동화 및 전산화할 수 있었다. 결과적으로 검사 소요 시간을 육안 검사 대비 98.40% 단축하였으며, 과검율(결함으로 판단된 부품 중 실제로는 결함이 아니었던 부품 비율) 5.1%, 미검율(결함이 아니라고 판단된 부품 중 실제로는 결함이었던 부품 비율) 0%의 신뢰도를 확보하였다.
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정전류 방법을 이용하여 구리 전해도금 시 첨가제와 전류밀도 효과
우태규 ( Tae Gyu Woo ),설경원 ( Kyeong Won Seol ),이현우 ( Hyun Woo Lee ),박일송 ( Il Song Park ),윤영민 ( Young Min Yoon ),윤정모 ( Jeong Mo Yoon ),우경녕 ( Kyeong Nyong Woo ) 대한금속재료학회 ( 구 대한금속학회 ) 2006 대한금속·재료학회지 Vol.44 No.8
The purpose of this study is to identify the effect of additives and current density on initial copper nucleation and growth during copper electrodeposition. Additives such as chloride ions, arabic gum were used in this study. An EG&G PAR model 273A potentiostat/galvanostat connected to a microcomputer with the M270 software was used for the electrochemical tests. Electrochemical experiments allied to SEM and image analysis were performed to characterize the nucleation and growth of copper in the presence of additives. In the higher current density, the copper foil had more uniform crystal size, higher surface covering and less needles shape crystals compared to lower current density. In the production of electrodeposited copper foil, grain size of the copper foil can be controlled by adding appropriate combination of additives.
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