Molding Intelligence: DOE와 AI 최적화 탐구
사출성형에서는 제품 설계, 금형 설계, 재료 물성, 성형 조건 등 다양한 요인이 최종 제품의 품질을 좌우합니다. 품질을 높이고 비용을 줄이며 개발 기간을 단축할 수 있는 최적의 방법을 찾는 것은 오랫동안 중요한 과제였습니다. 제조 현장에서는 그동안 시행착오에 의존해 왔지만, 이 방식은 시간과 자원의 제약을 받기 쉽습니다. 실험계획법(Design of Experiments, DOE)과 같은 통계적 방법이 도입되면서 보다 체계적으로 최적해를 탐색할 수 있게 되었습니다. 그 결과 불필요한 시행은 줄고 정확도는 높아졌습니다. 나아가 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 발전은 최적화에 새로운 가능성을 열었습니다. AI는 데이터로부터 학습하고 예측함으로써 특정 상황에서 해석 속도와 정확도를 한층 더 높일 수 있습니다. Moldex3D 2026은 자동화(Automation), 최적화(Optimization), 지능화(Intellige
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