식스 시그마와 데이터 마이닝: 다이캐스팅 불량률 16.8%를 획기적으로 개선한 방법 이 기술 요약은 Rina Fltriana, Johnson Saragih, Sitta Sarasaty가 [Proceeding 7th International Seminar on Industrial Engineering and Management]에 발표한 학술 논문 “[IMPLEMENTATION SIX SIGMA AND DATA MINING TO IMPROVE DIE CASTING PRODUCTION PROCESS AT PT. AB]”를 기반으로 합니다. 이 자료는 CASTMAN의 기술 전문가들이 분석 및
동적 빔 진동 레이저 용접: 알루미늄 다이캐스팅 부품의 기공 결함을 해결하는 새로운 열쇠 이 기술 요약은 [Stephan Börner 외 다수]가 저술하여 [Lasers in Manufacturing Conference 2023]에 발표한 학술 논문 “[Enhanced process understanding for laser welding of copper and aluminum alloys with dynamic beam oscillation]”을 기반으로 합니다. CASTMAN의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다. 키워드 Executive Summary 도전
![Figure 1.1: Schematic showing the principal components of a hot chamber die casting machine after Sully [19].](https://castman.co.kr/wp-content/uploads/image-2980-570x342.webp)
이 기술 요약은 Marco Antonio Pego Guerra가 1997년에 발표한 학술 논문 “Die Casting Design. A Parametric Approach”를 기반으로 합니다. 이 자료는 CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가들을 위해 분석하고 요약한 것입니다. 키워드 Executive Summary 바쁜 전문가들을 위한 30초 요약. 도전 과제: 이 연구가 HPDC 전문가에게 중요한 이유 고압 다이캐스팅(HPDC) 분야에서 고품질의 주조품을 일관성 있게 생산하기
보이지 않는 결함이 파괴를 부른다: 수축공 결함을 고려한 알루미늄 휠 충격 해석의 중요성 이 기술 요약은 [Si-Young Kwak, Jie Cheng, Jeong-Kil Choi] 저자가 [2011년] [CHINA FOUNDRY]에 발표한 학술 논문 “[Impact analysis of casting parts considering shrinkage cavity defect]”를 기반으로 하며, CASTMAN의 기술 전문가를 위해 분석 및 요약되었습니다. 키워드 Executive Summary 도전 과제: 이 연구가 HPDC
시뮬레이션으로 수축 기공 잡기: Al-Si-Cu 자동차 부품의 HPDC 공정 혁신 이 기술 요약은 [Lejla Lavtar, Mitja Petrič, Jožef Medved, Boštjan Taljat, Primož Mrvar]가 저술하여 [Materiali in tehnologije / Materials and technology] ([2012])에 발표한 학술 논문 “[SIMULATIONS OF THE SHRINKAGE POROSITY OF Al-Si-Cu AUTOMOTIVE COMPONENTS]”를 기반으로 합니다. CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.
자동차 산업의 혁신: 듀플렉스 PVD 코팅으로 알루미늄 다이캐스팅 금형 수명을 극대화하는 방법 본 기술 요약은 Janette Brezinová 외 저자들이 2022년 Acta Mechanica Slovaca에 발표한 학술 논문 “Use of Duplex PVD Coatings to Increase the Life of Moulds and Cores for die Casting of Aluminium Alloys in the Automotive Industry”를 기반으로 합니다. CASTMAN이 AI의 도움을 받아
이 기술 요약 자료는 [S. Cecchel, D. Ferrario]가 저술하여 La Metallurgia Italiana에 발표한 학술 논문 “[Numerical and experimental analysis of a high pressure die casting Aluminum suspension cross beam for light commercial vehicles]”를 기반으로 합니다. CASTMAN이 AI의 도움을 받아 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다. 키워드 Executive Summary 바쁜 전문가들을 위한 30초 요약. 도전 과제: 이
본 소개 자료는 “IOP Publishing”에서 발행한 “Undercut feature recognition for core and cavity generation” 논문을 기반으로 합니다. 1. 개요: 2. 초록: 코어와 캐비티는 사출 금형에서 최종 제품의 품질이 주로 좌우되는 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 업계에서는 수년간의 경험과 기술을 바탕으로 금형 설계자들이 일반적으로 상용 CAD 소프트웨어를 사용하여 코어와 캐비티를 설계하며, 이는 시간이 많이 소요됩니다. 본
머신러닝 의사결정트리를 활용한 HDD 부품의 표면 기공 불량 예측 및 핵심 공정 인자 규명 이 기술 브리핑은 Pavee Siriruk과 Titiwetaya Yaikratok이 작성하여 2022년 국제 산업공학 및 운영 관리 컨퍼런스(Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management)에 발표한 학술 논문 “Factors Analysis and Prediction in Die-casting Process for Defects Reduction”을 기반으로 합니다. 다이캐스팅
생산 리드타임 75% 단축, 비용 25% 절감: 린 제조 원칙으로 달성하는 다이캐스팅 공정 혁신 이 기술 브리핑은 Sumit Kumar Singh, Deepak Kumar, Tarun Gupta가 작성하여 IOSR Journal of Engineering (2014)에 발표한 학술 논문 “Elimination of Wastes In Die Casting Industry By Lean Manufacturing: A Case Study”를 기반으로 합니다. 이 자료는 다이캐스팅(HPDC) 전문가들을 위해 CASTMAN의 전문가들이
