구조/내구 시험은 데이터베이스 활용과 CAE 해석을 통한 Test 과정의 효율성 제고가 핵심이라고 생각합니다.
학부시절 데이터 활용 역량을 확보하고자 ‘AI-빅데이터 아카데미’ 강의를 수강하며 상관·회귀·분류 등 여러 분석 기법을 학습했습니다. 또한, Solidworks 3D 모델링 및 해석 교육을 수료해 신제품 시험에 필요한 시뮬레이션 활용 능력을 갖췄습니다.
"데이터 분석 및 시뮬레이션을 통한 설계 최적화"
K사의 품질 업무를 맡아, R을 활용해 불량 인자를 도출하고 열유동해석을 통해 다이캐스팅 금형을 최적화했습니다. 스마트 팩토리에서 추출된 Line data의 전처리 과정을 진행한 후, 상관 분석을 통해 기포 결함의 임계 변수인 ‘Biscuit Size’를 도출했습니다. 슬리브 3D 모델을 제작해 Anycasting에 적용하고 Mold 형상에 맞춰 비스킷 사이즈를 변수로 열유동해석을 수차례 진행했습니다. 그 결과, 최적의 비스킷 사이즈 도출해 32%의 기포 결함을 줄이는데 성공했습니다. 제 디지털 역량을 바탕으로, 버츄얼 기술을 접목하여 검증 및 해석의 효용성 향상에 기여하겠습니다.
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