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매개변수 조정은 제조 과정에서 제품 품질과 생산 효율성을 제어하는 ​​핵심 요소입니다. 공정 최적화를 위해 전통적인 매개변수 조정 방법이 오랫동안 사용되어 왔지만, 성형 공정이 복잡해지고 생산 수요가 다양해짐에 따라 이 방법의 한계가 점점 더 분명해지고 있습니다. 기존 매개변수 조정 방법의 고유한 한계를 이해하면 프로세스 최적화 및 업그레이드에 대한 이론적 지원을 제공하고 제조 프로세스 표준화를 지원할 수 있습니다.

기존의 매개변수 조정은 인력 경험과 시행{0}}및-오류 방법에 의존하며 체계적인 데이터 지원이 부족합니다. 프로세스 매개변수는 경험과 제한된 실험을 통해 결정되므로 전체 주기가 긴 선형 반복 조정 프로세스가 발생합니다. 이 방법은 간단하고 안정적인 작동 조건을 갖춘 생산 시나리오에만 적합합니다. 여러 변수와 결합된 목표가 포함된 복잡한 성형 조건에 직면하면 신속하고 정확한 매개변수 일치를 달성할 수 없어 공정 반복성을 보장하기 어렵고 제품 품질의 지속적인 개선을 방해합니다.

기존의 매개변수 튜닝에는 동적 피드백 루프가 부족합니다. 생산 과정에서 장비 상태와 공정 조건은 끊임없이 변화합니다. 정적 매개변수 설정을 사용하는 기존 매개변수 튜닝은 생산 조건의 변동에 실시간으로 대응할 수 없습니다. 현장의 실제 조건과 동기화된 공정 매개변수를 조정할 수 없으면 생산 라인 운영의 안정성과 유연성이 감소하고 생산 효율성 향상과 합리적인 자원 할당이 방해됩니다.