데이터가 결정하는 사출의 새로운 기준
AI 자율 제어 · IoT 실시간 모니터링 · 디지털 트윈으로 구현하는 무결점 사출 공정
| 형체력 | 80 ton |
| 타이바 간격 | 420 × 420 mm |
| 형판 크기 | 580 × 580 mm |
| 금형 두께 | 150 ~ 410 mm |
| 형개 거리 | 300 mm |
| 스크류 직경 | 25 / 28 / 32 mm |
| 사출 중량 (PS) | 54 / 68 / 89 g |
| 사출 압력 (최대) | 275 / 219 / 168 MPa |
| 기계 치수 (L×W×H) | 4.53 × 1.51 × 1.65 m |
| 기계 중량 | 4.8 ton |
| 형체력 | 120 ton |
| 타이바 간격 | 460 × 460 mm |
| 형판 크기 | 660 × 660 mm |
| 금형 두께 | 170 ~ 450 mm |
| 형개 거리 | 360 mm |
| 스크류 직경 | 32 / 36 / 40 mm |
| 사출 중량 (PS) | 110 / 140 / 173 g |
| 사출 압력 (최대) | 210 / 185 / 150 MPa |
| 기계 치수 (L×W×H) | 4.95 × 1.55 × 1.75 m |
| 기계 중량 | 5.8 ton |
| 형체력 | 220 ton |
| 타이바 간격 | 560 × 560 mm |
| 형판 크기 | 830 × 830 mm |
| 금형 두께 | 200 ~ 550 mm |
| 형개 거리 | 500 mm |
| 스크류 직경 | 45 / 50 / 55 mm |
| 사출 중량 (PS) | 310 / 380 / 465 g |
| 사출 압력 (최대) | 220 / 190 / 160 MPa |
| 기계 치수 (L×W×H) | 5.85 × 1.75 × 1.95 m |
| 기계 중량 | 9.5 ton |
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| 형체력 | 280 ton |
| 타이바 간격 | 610 × 610 mm |
| 형판 크기 | 900 × 900 mm |
| 금형 두께 | 250 ~ 650 mm |
| 형개 거리 | 570 mm |
| 스크류 직경 | 55 mm (표준) |
| 사출 중량 (PS) | 605 g |
| 사출 압력 (최대) | 194 MPa (1,979 kg/cm²) |
| 기계 치수 (L×W×H) | 6.70 × 1.60 × 2.00 m |
| 기계 중량 | 12.2 ton |
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| 형체력 | 110 ton |
| 타이바 간격 | 410 × 410 mm |
| 형판 크기 | 630 × 630 mm |
| 금형 두께 | 150 ~ 400 mm |
| 형개 거리 | 370 mm |
| 스크류 직경 | 32 mm (표준) |
| 사출 중량 (PS) | 119 g |
| 사출 압력 (최대) | 215 MPa (2,190 kg/cm²) |
| 기계 치수 (L×W×H) | 5.00 × 1.30 × 1.70 m |
| 기계 중량 | 5.6 ton |
| 형체력 | 110 ton |
| 타이바 간격 | 410 × 410 mm |
| 형판 크기 | 630 × 630 mm |
| 금형 두께 | 150 ~ 400 mm |
| 형개 거리 | 370 mm |
| 스크류 직경 | 28 / 32 mm |
| 사출 중량 (PS) | 90 / 119 g |
| 사출 압력 (최대) | 220 MPa (2,240 kg/cm²) |
| 기계 치수 (L×W×H) | 5.00 × 1.30 × 1.70 m |
| 기계 중량 | 5.6 ton |
AI System Flow
온도·압력·속도·점도 등 128개 센서에서 50ms 단위로 공정 데이터 실시간 수집
딥러닝 모델이 이상 패턴을 0.1초 내 감지하고 불량 발생 확률을 예측
AI가 사출 속도·압력·온도 파라미터를 자율적으로 조정하여 최적 공정 유지
보정된 공정으로 불량 없는 고품질 제품을 지속 생산하고 품질 데이터 자동 기록
자동차 내장재, 전자 하우징
자동차 범퍼, 가전
디스플레이 도광판, 자동차 램프, 간판, 건축 자재
파이프, 전선 피복, 바닥재, 인조 가죽
PP·ABS 소재 계기판 패널, 도어 트림, 센터페시아 등 자동차 내·외장재에 AI 자율 제어 사출 공정 적용. 128개 센서 데이터를 기반으로 사출 압력·속도·온도를 실시간 보정하여 웰드 라인·싱크 마크 없는 클래스 A 표면 구현.
불량률 0.08% 이하
AI 품질 제어 기준 내·외장재 불량률
PC/ABS 소재 스마트폰 케이스 및 노트북 바텀 하우징(벽두께 0.8~1.2mm)에 AI 충전 속도 최적화 적용. 딥러닝 모델이 충전 완료 직전 패킹 압력을 0.1초 내 자동 조절하여 박벽 수축·뒤틀림 제로 달성.
벽두께 0.8 mm 박벽 성형
AI 압력 보정 박벽 정밀도
ABS·PP 소재 체외 진단 장비 하우징 및 일회용 의료 부품에 IoT 실시간 모니터링과 디지털 트윈 공정 시뮬레이션 결합. 파티클 오염 및 치수 이탈 즉시 감지로 클린룸 수준의 무결점 생산 달성.
불량률 0.02% 이하
의료 등급 제로 결함 생산 기준
ABS·HIPS 소재 세탁기 도어 패널, 냉장고 디스펜서 커버 등 대형 가전 외장 부품에 AI 게이트·냉각 최적화 적용. 대형 성형물 특유의 워프·수축 변형을 AI가 실시간 예측·보정하여 균일한 표면 품질 유지.
수축 변형 0.3% 이하
대형 가전 패널 AI 변형 제어
PP·HDPE 소재 식품 용기, 의약품 캡·바이알 커버에 AI 고속 사출 공정 최적화 적용. 사이클 타임을 최소화하면서도 벽 두께 균일도를 0.05mm 이내로 유지, 식품위생 기준(FDA·KFDA) 충족 제품 양산.
사이클 타임 18% 단축
AI 고속 사출 생산성 향상
POM·PBT 소재 전기 커넥터 핀 하우징, 릴레이 케이스, 스위치 커버에 AI 수지 점도 예측 모델 적용. 재료 로트별 점도 편차를 AI가 자동 보정하여 핀 홀 치수 편차 ±0.05mm 이내 안정 생산.
핀 홀 치수 편차 ±0.05 mm
AI 점도 보정 커넥터 정밀도
