利用可解释人工智能提升注塑成型工艺的产品质量
人工智能
2025-03-05 v1
摘要
注塑成型工艺是一种传统技术，通过将液态树脂固化到特定模具中，制造电子和汽车等各行业的产品。尽管该工艺不涉及制造发动机或半导体的核心部件，但这种制造方法决定了产品的最终形态。近期，旨在降低注塑成型工艺缺陷率的研究一直在持续。本研究提出了一种最优注塑成型工艺控制系统，利用 XAI（可解释人工智能）方法来降低注塑成型产品的缺陷率。Boosting 算法（XGBoost 和 LightGBM）被用作基于树的分类器，用于预测每个产品是正常还是有缺陷的。通过 SHapley Additive exPlanations 提取用于控制工艺以改善产品的主要特征，同时利用个体条件期望分析这些提取特征的最优控制范围。为了验证本研究提出的方法，采用 KAMP（Korea AI Manufacturing Platform）提供的实际注塑成型 AI 制造数据集进行了案例研究。结果显示，缺陷率从 1.00%（原始缺陷率）分别降至使用 XGBoost 的 0.21% 和使用 LightGBM 的 0.13%。
引用
@article{arxiv.2503.02338,
title = {Enhancing the Product Quality of the Injection Process Using eXplainable Artificial Intelligence},
author = {Jisoo Hong and Yongmin Hong and Jung-Woo Baek and Sung-Woo Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.02338},
year = {2025}
}