자동차 강철 산업을 위한 연속 박판 금속 아연 도금 분야에서 아연 층의 정밀한 제어는 매우 중요합니다. 연속 아연 도금 공정의 핵심에는 아연 포트 또는 욕조가 있으며, 이는 원활한 생산을 보장하고 비용을 관리하는 데 필수적인 요소입니다.
이 프레젠테이션에서는 얇은 강철 스트립의 폭과 길이에 걸쳐 코팅의 두께와 균일성을 제어하고 조절하는 데 필수적인 Clecim의 에어 갭 시스템(Dynawipe)의 사용을 설명합니다. 이 프로세스는 부식 방지를 최적화하고 아연 소비를 최소화하는 지속적인 과제를 충족합니다. 또한 고객 성과를 개선하기 위해 물리적 프로세스를 기록, 분석 및 모델링하는 Industry4.0 경향에도 부합합니다.
이 프레젠테이션은 JMP를 사용하여 유한 요소 모델링과 비교하기 위한 다양한 매개변수의 함수로 압력 맵을 만드는 방법을 단계별로 보여줍니다. 우리가 해결한 주요 과제는 최대 압력 피크를 정확하게 결정하는 것이었습니다. 우리의 접근 방식은 데이터를 기록하고, 가우시안 곡선(Fit Curve 플랫폼)을 사용하여 압력을 모델링하고, 매개변수를 내보내고, Fit Model을 사용하여 프로세스 매개변수의 함수로 모델링한 다음 Graph Builder를 사용하여 애니메이션 차트를 만드는 것으로 구성됩니다.
안녕하세요, 저는 Stephane Gouttebroze입니다. 저는 Zinc Coating Excellence: Leveraging JMP for Accurate Pressure Control and Thermodynamic Modeling이라는 제목의 이 문서를 여러분께 소개하겠습니다. 이것이 제 프레젠테이션의 내용입니다. 먼저 Clecim에 대한 간략한 소개입니다. 그 다음에 배경과 실험 설정에 대해 말씀드리겠습니다. 그 다음에 짧은 점프 데모를 하고 몇 가지 결론으로 마무리하겠습니다. Clecim, 우리는 누구인가요? 우리는 글로벌 철강 산업을 위한 장비의 프랑스 통합업체입니다. 우리는 프랑스 리옹 근처의 몽브리송에 위치하고 있습니다.
이 회사는 100년 역사이며, 이 회사에는 약 200명의 직원이 있습니다. 설계 사무실, 작업장, 현장 설치 및 시운전이 있습니다. Clecim의 주요 활동은 개별 기계의 공급과 피클링 라인, 어닐링, 아연 도금, 페인팅 등과 같은 완전한 생산 라인의 공급입니다. Clecim은 또한 예비 부품이나 유지 관리와 같은 서비스를 제공할 수 있습니다.
또한 고객에게 전문 지식과 프로세스 감사를 제공할 수 있는 컨설팅 부서도 있습니다. 설치 사례는 다음과 같습니다. 예를 들어, 압연기, 고온 또는 저온, 레벨링 라인, 스트립 품질을 위한 표면 검사 시스템, 레이저 용접기 등이 있습니다.
이 슬라이드의 맨 아래에는 자동차 시장에 전념하는 아연 도금 라인의 예를 볼 수 있습니다. 여기에서 여기까지의 이 라인의 길이는 약 500m이고, 대략적인 높이는 35m입니다. 다음 슬라이드에서는 아연 포트 영역인 이 영역에 초점을 맞출 것입니다.
배경과 실험 설정에 관해서, 우리는 아연 냄비 구역에 있고, 여기에는 액상 아연 욕조가 있습니다. 여기서 여러분은 여기 용광로에서 나오는 스트립을 상상해야 합니다. 아연 욕조로 들어가고 이 액상 아연에서 아연으로 코팅된 후 나옵니다. 스트립은 지속적으로 움직입니다. 그것은 연속적인 생산입니다. 스트립이 액상 아연에서 나오면 표면에 코팅된 아연 층이 있다고 상상할 수 있습니다.
품질과 생산성, 내식성을 위해 우리는 확신해야 하거나, 스트립 폭과 스트립 길이를 따라 일정한 아연 두께와 균일한 아연 두께가 있는지 확인해야 합니다. 이것은 에어 나이프라고 하는 특정 장치에 의해 보장됩니다. 여기 이 디자인이 있습니다. 사실 에어 드라이어와 똑같습니다. 과도한 아연을 제거하기 위해 스트립 표면에 공기를 불어넣는 것입니다.
연구의 목적은 실험적 측정을 수행하는 것이었습니다. 또한 다양한 매개변수에 대한 충격 압력을 모델링하고 유한 요소 모델링과 비교하고자 합니다. 마지막으로, 우리가 측정한 것과 일치하도록 유한 요소 모델을 조정합니다. 여기에는 유한 요소로 모델링한 결과가 있으며, 이제 테스트 장비로 전환하겠습니다.
테스트 장비는 여기서 볼 수 있듯이 작동 중인 공기 분사 시스템입니다. 여기에는 공기 나이프 장치가 있습니다. 이 장치의 너비는 Y축으로 표시되고 고도는 Z축으로 표시됩니다. 이 테스트 장비에서 우리는 여기에 작은 부분을 추가했는데, 이는 금속판이며, 이 금속판에 가해지는 공기 충격 압력을 측정하기 위해 압력 변환기를 장착했습니다. 이것은 가상 스트립에서 공기 나이프의 압력을 나타내는 데 유용합니다.
여기서는 실험적 측정값을 보여줍니다. 블로어 속도에 대한 측정값이 하나 있는데, 이는 다양하며 에어 나이프 내부의 압력을 변경합니다. 또한 X, Y, Z의 세 가지 위치가 있으며 측정값은 다양할 수 있습니다. 여기서 압력 변환기와 공기 온도로 충격 압력을 측정합니다. 이러한 모든 측정값을 사용하여 데이터 표를 만들 수 있으며, 이 표 다음에 살펴보겠습니다.
연구의 워크플로는 다음과 같습니다. 여기서 측정으로 시작합니다. 이러한 측정을 통해 고정된 X 및 Y 위치를 선택하고 충격 압력을 측정하기 위해 Z 위치를 변경합니다. 곡선이 이러한 모양을 가질 것임을 알 수 있습니다. 이 모양을 사용하여 JMP의 가우시안 피팅 곡선이라는 도구를 사용하여 가우시안 곡선으로 모델링하기로 결정했습니다. 이제 이러한 곡선을 나타내는 세 개의 매개변수인 A, B, C가 있는데, 이는 피크 값, 임계점, 성장률입니다.
이 세 가지 매개변수는 데이터 테이블에 통합되고, 우리는 몇 가지 측정 수정을 할 것입니다. 예를 들어, 우리의 실험 장치는 Y축에서 약간 이동할 수 있기 때문에 모든 곡선을 다시 중앙에 맞추기 위해 Z 오프셋을 추가할 것입니다. 그 후, 우리는 피크 값과 성장률을 프로세스 매개변수의 함수로 모델링하기로 했습니다. 우리는 X, Y, Z의 모든 3D 공간에서 압력을 예측하고, 모터 속도와 기온도 예측할 수 있도록 예측 공식이 있는 새 테이블을 만들 것입니다.
목표는 이 등고선 플롯을 얻는 것입니다. 여기의 이 등고선 플롯은 공기 온도가 고정되고 블로워 모터 속도가 고정된 상태에서 Z 값과 X 값에 대한 예측 압력을 나타냅니다. 이 곡선을 유지해야 하며, 이제 이 등고선 플롯을 얻는 방법을 보여드리겠습니다.
이제 JMP로 전환해야 합니다. 데이터 테이블을 열겠습니다. 데이터 테이블은 여기에 있습니다. 여기에는 동일한 날짜와 시간을 가진 13개의 측정값이 있는데, 이는 주어진 모터 속도 X, Y에 대한 측정값 세트를 나타냅니다. Z 값을 마이너스 3에서 플러스 3까지 변화시키고 충격 압력과 기온을 측정합니다. 여기에서 모든 측정 지점을 보여드릴 수 있습니다. X 값을 이와 같이, Y 및 Z 값으로 만들기로 선택했음을 알 수 있습니다. 최적화된 표현은 없습니다. 앞으로 이 3D 공간을 더 잘 표현하기 위해 실험 계획을 수행하고 싶습니다.
이제 Z로 압력을 플로팅하면 이 가우시안 곡선 모양을 알아볼 수 있습니다. 모든 곡선이 정렬되지는 않습니다. 이는 이전에 테스트 장비의 드리프트에 대해 설명한 현상 때문입니다. 이제 목표는 이러한 모든 곡선을 이러한 매개변수의 함수로 모델링하는 것입니다. 이를 위해 JMP에서 Fit 곡선 플랫폼을 사용합니다. 압력을 함수로 fit-curve하도록 선택했습니다. 죄송합니다. 이와 같은 곡선으로. 이전에 소개한 세 가지 매개변수를 알아보십니까? 이를 통해 모든 측정 설정 지점에 대한 앉은 곡선을 그립니다.
이제 이걸로, 미안하지만, 이런 식으로 새로운 표에 매개변수 값을 추출할 수 있습니다. 이 측정값, 같은 날짜와 시간으로 세 개의 매개변수와 세 개의 값이 있는 것을 알 수 있습니다. 원래 표에 통합하기 위해 이 표를 분할하기 위해 약간 수정해야 합니다. 이 분할 함수를 사용합니다. 이제 행은 각 테스트 지점에 대한 임계점, 성장률, 피크 값을 나타냅니다.
이것을 얻으면 이 표를 원래 표에 통합할 수 있습니다. 이렇게 하면 됩니다. 이제 이 열이 추가된 원래 표를 볼 수 있습니다. 이 네 개의 열은 적합 곡선 플랫폼을 계산한 것입니다. 이것은 제가 만든 공식입니다. 임계점을 기준으로 Z 값을 다시 중앙에 맞추기 위한 것입니다. 지금 이 값을 사용하고 이 값에 대한 압력을 플로팅하면 모든 곡선이 0에 맞춰진 것을 볼 수 있습니다.
이 곡선을 통해 이제 어떤 매개변수 또는 매개변수가 피크 값을 어떻게 변화시키는지 알고 싶어합니다. 여기서 보여드릴 수 있는 것이 바로 이것입니다. 예를 들어 모터 속도를 변경하면 피크 값이 어떻게 변하는지 또는 X 값이나 기온의 영향은 무엇입니까? 이 두 프로파일러를 얻으려면 성장률도 마찬가지입니다. 이 두 프로파일러를 얻으려면 새로운 플랫폼, 또 다른 플랫폼을 사용해야 합니다. 적합 모델 플랫폼입니다. 여기에서 찾을 수 있습니다. 세 개의 매개변수만 유지하기로 했습니다. 선형 모델입니다. 저에게는 좋은 모델인데 R 제곱이 좋기 때문입니다.
우리는 여기 모양, 잔차 값의 패턴 때문에 이 모델을 약간 개선할 수 있지만, 간단한 공식이기 때문에 이렇게 유지하기로 했습니다. 공식을 보여드릴 수 있습니다. 예측 표현식입니다. 선형이고 매우 간단합니다. 이 모델을 유지하기로 했습니다. 이 모델을 사용하여 피크 값에 대한 예측 공식을 추가할 수 있습니다. 여기 있는 공식과 함께 추가된 것을 볼 수 있습니다. 알아볼 수 있습니다. 성장률에도 똑같이 하겠습니다. 결론은 같습니다. 매우 좋은 R 제곱을 얻었고, 매개변수만 같고 선형적이며, 잔차에 대한 결론도 같습니다. 조금 개선할 수 있겠지만, 여기서 중요한 것은 아닙니다. 이렇게 유지하겠습니다.
이제 두 개의 새로운 열이 생겼습니다. 피크 값에 대한 예측 공식과 성장률에 대한 예측 공식입니다. 물론 마지막 열인 마지막 열을 추가할 수 있는데, 여기서는 압력에 대한 예측 공식이 됩니다. 공식을 보여드리면 성장률에 대한 예측 공식과 피크 값에 대한 예측 공식이 있는 가우시안 곡선 공식을 알아볼 수 있을 겁니다.
이제 압력에 대한 예측 공식과 이러한 모든 매개변수와 기온의 함수가 있습니다. 이제 아이디어는 측정 범위 내의 값을 갖는 이러한 매개변수를 포함하는 새 표를 구성하는 것이지만, 예를 들어 최적화된 재분할이 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법을 보여드리겠습니다. 먼저, 그냥 열겠습니다. 네 개의 표를 준비했습니다. 여기서 모터 속도, X 값, Z 값, 기온을 알 수 있습니다. 이제 해야 할 일은 이 네 개의 표를 네 개의 매개변수 간에 가능한 모든 조합으로 하나로 결합하는 것입니다.
이를 위해 플랫폼 테이블, 연결 테이블을 사용하고 연결을 선택합니다. 예를 들어, 죄송합니다. 연결이 아니라 조인입니다. 조인 테이블을 선택합니다. 모터 속도를 예를 들어 D와 조인하고, 열 일치를 사용하는 대신 카테시안 조인을 변경하여 선택해야 합니다. 여기에서 JMP로 계산한 이 두 매개변수 간의 모든 조합을 볼 수 있습니다. 새 테이블이 만들어집니다. Z와 기온에 다시 사용하면 이 네 가지 매개변수가 있는 완전한 데이터 테이블이 생깁니다.
이전에 한 적이 있으므로 열어보겠습니다. 여기에는 가능한 모든 조합으로 약 3,000개의 행이 있는 네 가지 매개변수가 있습니다. 이 표에 제 공식을 추가할 수 있습니다. 여기에는 네 개의 열이 있습니다. 여기에는 이전에 계산된 예측 공식과 이전에 보여준 것과 동일한 예측 압력이 이러한 열에 추가되었습니다. 이렇게 하는 이점은 Z, X, 기온 또는 모터 속도에서 재분할 또는 정밀도를 변경할 수 있다는 것입니다.
이 표를 사용하면 이제 내가 보여드린 등고선 플롯을 만들 수 있습니다. 여기서는 알아볼 수 있고, 모터 속도에 따라 애니메이션을 적용할 수 있습니다. 이제 여기에 표시된 대로 원하는 것을 얻었다는 것을 알 수 있습니다.
결론에서 몇 마디만 드리고 싶습니다. 결론은 여기 왼쪽 부분에 JMP에서 가져온 유한 요소 모델 결과가 있습니다. 이 가운데 부분에는 JMP로 시각화한 실험 결과가 있습니다. 비교해 보면, 이 두 곡선을 그릴 수 있는데, 이는 X 상수 값을 가진 이 등고선 플롯의 절단입니다. 여기서 실험과 3D 유한 요소 사이에 매우 좋은 매칭이 보입니다. 반면에 여기서는 약간의 차이가 있습니다. 이 경우, 일부 가정이나 일부 모델링 매개변수를 변경하여 유한 요소 모델을 개선하고 싶습니다.
결론적으로, JMP는 Clecim이 직관적으로 데이터를 탐색하고, 간단하고 효과적인 방식으로 측정을 분석하고 모델링하는 데 도움이 된다고 말할 수 있습니다. 우리는 실험 설정을 검증했습니다. 유한 요소 모델과 실험 결과를 쉽게 비교할 수 있습니다. 또한 측정을 외삽하고 가정을 검증할 수 있습니다. 매력적인 방식으로 결과를 제시하고 고객에게 우리의 성과와 연구 역량을 전달하고 설득할 수 있습니다. 이것이 제 연설의 결론이며, 여러분의 주의에 감사드립니다. 질문이 있으시면 이메일이나 LinkedIn 또는 전화로 언제든지 문의해 주세요. 감사합니다.
