Ax-품질기법

Ax-품질기법

AI 품질기법은 공정·검사 데이터를 학습해 이상을 예측·탐지하고, 원인과 대응을 자동화하여 품질 안정성과 개선 속도를 높이는 방법이다.

분과위원장 : 품질기술사 이명주

A young boy viewing a digital screen with data streams, symbolizing technology interaction.

Ax-품질기법 연구

AI 품질기법은 품질관리를 사후 대응에서 사전 예측·자동 개선으로 전환해 불량, 원가, ESG 리스크를 동시에 줄이기 위해 필요하다.

Our Mission

현장 데이터를 학습한 AI 품질기법으로 불량과 변동을 사전에 제거하는 자율형 품질개선 체계를 구축한다. 

Core Values

Ax-품질기법 적용

공정·검사 데이터를 표준화·전수 수집하고, AI로 이상을 학습·예측한 뒤, 결과를 자동 경보·개선으로 연결해 현장에 정착시킨다.

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Ax-품질기법 분과위원 Member

5 중 5 평가
통계적공정관리
실험계획볍
품질 전문 기법
제품품질개선 전문가
품질기술사 이명주
5 중 5 평가
실험계획법 실무경력
Core Tools 기법 적용
QC/신QC기법 적용
현장개선 프로세스 전문가
품질기술사 ooo2
5 중 5 평가
{실혐계획벚 실무경력
Core Tools 기법 적용
QC/신QC 기법 적용
현장개선 프로세스 전문가
품질기술사 ooo3

실험계획법(강건설계) 적용 사례

디스크의 열 변형으로 인한 제동 진동은 오랫동안 브레이크 시스템의 주요 문제였으며, 많은 연구자들이 그 메커니즘을 분석하고 해결책을 개발해 왔습니다. 그러나 전기차(EV)의 출력 증가 및 다양한 환경적 특성과 같은 더욱 가혹한 주행 조건으로 인해 진동 문제는 여전히 발생하고 있습니다. 특히 전기차와 같은 친환경 차량의 경우 내연기관 차량(ICE)에 비해 정숙한 주행 환경으로 인해 진동 문제가 더욱 심각해질 것으로 예상됩니다. 또한, 기존 진동 연구는 주로 제동 마찰면의 성능 및 열 변형에 초점을 맞추어 왔습니다. 따라서 브레이크 디스크의 비마찰면에 대한 열 변형의 영향 분석은 상대적으로 부족합니다. 본 연구에서는 제동 시 발생하는 열 변형 과정에서 나타나는 콘 현상에 주목하여 디스크 비마찰면의 열 변형에 둔감한 제동 특성을 확보하고자 합니다. 이를 위해 강건 설계법을 이용하여 디스크 비마찰면의 다양한 요인을 분석합니다. 본 연구 결과를 통해 제동 디스크의 진동 저항성을 위한 설계 기준을 제시한다.

 

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