제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.
이 논문에서 개별 관측치를 이용한 Shewhart 관리도와 CRL 관리도로 이루어지는 수정된 합성 관리도를 구성한다. Shewhart X 관리도를 적용하여 관리한계선을 벗어나지 않으면 CRL 관리도를 적용하여 한 번 더 공정의 이상유무를 판단하는 2중 감지 공정관리기법을 고려한다. 합성 관리도에서 공정변화를 지적하는 감지력으로 평균 런의 길이()를 이용한다. 논문에서 제안된 수정된 합성 관리도는 We와 Spedding(2000a)이 제안한 합성 관리도와 Shewhart X 관리도보다 우수하며, EWM 관리도와는 성능면에서 매우 유사하다. 또한 공정변화가 0.75$\sigma$보다 클 때는 수정된 합성 관리도가 우수하다는 것을 확인할수 있다. 제시된 X-CRL 관리도를 평가하기 위해 조건부 확률을 계산하여 기존의 관리도와 비교한다.
산업의 빠른 발전 속도에 따라 연구 개발도 함께 발전해야 한다. 따라서 현재 제조공정에 대한 품질 특성치의 분석방법으로 공정 모수의 작은 변화도 쉽게 탐지를 할 수 있는 EWMA 관리도와 Shewhart 관리도보다 공정 변화에 민감하게 탐지 가능한 CUSUM 관리도에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 식스시그마 공정관리에 맞춘 평균, 불량률, 미세 분산을 동시에 감지할 수 있는 동시 관리 체계 연구는 많이 미흡하다. 본 연구에서는 기존의 CUSUM, EWMA 관리도 기법보다 빠른 이상 감지를 위해서 평균, 불량률, 분산 3가지가 동시에 관리되어질 수 있도록 Zp-s 관리도를 소개한다. Zp-s 관리도는 ARL을 통해 기존 관리도보다 민감함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 연속적으로 관측되는 개별 관측치에 대하여, 모평균의 변화를 모니터링하는 데 적용 가능한 관리도에 대하여 고찰해 보고자 한다. 가장 대표적인 관리도로 슈하르트의 X 관리도, 지수가중이동평균 관리도와 이들의 결합관리도에 관하여 살펴보고 모의실험을 통하여 각 관리도의 성능을 비교 평가해 보고자 한다. 또한, 실제 자료분석을 통해 실질적인 문제에서 관리도를 어떻게 사용해야 하는지 알아보고, 각 관리도의 문제점에 대하여 살펴보기로 한다.
제조공정에서 사용되어지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되어 지는 Shewhart관리도와 공정 예측에 유리한 EWMA 관리도에 대해 연구해보고 공정변화에 민감하게 반응하는 EWMA 관리도의 적용 사례를 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.729-738
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2015
품질특성치의 중심과 산포를 하나의 통계량으로 관리하는 단일 관리도는 품질특성치가 정규분포를 따른다고 가정하지만 실제 데이터들은 왜도가 양수이거나 첨도가 양수인 경우가 많다. 본 논문에서는 품질특성치가 정규분포를 따르지 않은 경우에 가짜 알람률 (false alarm rate; FAR)을 이용하여 단일 관리도 성능을 비교하였다. 고려된 단일 관리도는 반원관리도, 최대 관리도 및 평균제곱오차관리도이며 모의실험 결과, 공정이 안정 상태인 경우는 최대관리도의 성능이 좋았으며, 공정이 불안정상태인 경우에는 왜도가 양수일 때 최대관리도, 첨도가 큰 경우에는 평균제곱오차 관리도의 성능이 우수하였다.
평균과 분산이 동시에 변화할 수 있는 공정을 관리할 경우, 평균의 변화를 탐지하는 관리도와 분산의 변화를 탐지하는 관리도를 병행하여 사용하는 것이 일반적이다. 여러 연구자들이 하나의 관리도를 사용하여 공정 평균과 분산의 변화를 동시에 탐지할 수 있는 절차를 제안했는데, 이 논문에서는 이와 같은 관리도들을 소개하고 그 효율을 비교하였다. 그 결과 GLR 관리도 Omnibus EWMA 관리도 그리고 Interval 관리도는 충분히 좋은 효율을 가짐을 알 수 있었다.
${\bar{X}}-S^2$ 관리도는 공정 평균과 산포의 변화를 동시에 탐지하는 전통적인 관리도들 중 하나이다. 일반적으로 사용하는 ${\bar{X}}-S^2$ 관리도의 설계 방법은 병행하는 관리도의 오경보율은 주어진 값을 만족하면서 각 관리도는 동일한 개별적인 오경보율을 갖도록 설정하는 것이다. 이 논문에서는 각 관리도의 개별 오경보율을 다르게 설정하고 이것이 ${\bar{X}}-S^2$ 관리도의 성능에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 이를 위해 ${\bar{X}}$ 관리도의 오경보율을 S2 관리도의 오경보율에 γ배한 경우를 고려하였고, γ값에 따른 ${\bar{X}}-S^2$ 관리도 성능을 비교하였다. 관리도의 성능을 평가하는 측도로는 특정한 변화에 대한 성능을 판단하는 경우 이상상태에서의 평균런길이를 사용하였고, 전반적인 성능을 판단하는 경우 RMI(relative mean index)를 사용하였다.
우리가 흔히 쓰는 관리도에도 X over bar-R관리도, P(또는 Pn)관리도, C(또는 U)관리도가관리 도의 대종을 이루고 있다. 그러나 기계공업 특히 자동차공업분야에서는 기계가공 부품을 일일이 재기가 어렵거나 시간이 걸리므로 고-노고우 게이지(go-no go gauge)를 써서 선별하는 경우가 많다. 또 금형베품의 조립시에는 측정개소가 많기 때문에 어느 한 부분만을 제어서 관리할 수 없으므로 여러곳을 제어서 관리해야 하는데 이때 금형전체를 어떻게 맞출것인가, 혹은 제품의 공차관리를 어떻게 해나갈 것인가 하는 문제가 생긴다. 다음에 이러한 경우에 유용하게 쓰일 수 있는 관리도의 예를 소개하고자 한다.
현재의 망 관리 모델이 대부분은 사용에 대한 관리자의 방대한 경험과 지식이 필요하며 관리 정보 설정의 지역적 한계가 있다는 문제점이 있다. 더구나, 현재 널리 사용되고 있는 몇가지 관리 기술들을 서로 다른 관리 정보 모델을 정의하여 사용하거나 다른 관리 프로토콜을 사용하여 통신하므로 호환성을 가지지 못한다. 따라서 관리자들은 자신이 관리하는 시스템이나 네트워크에 지원하는 관리 기술에 따라 여러 가지 관리 도구들을 혼용해야만 하고, 이것은 관리자에게 큰 부담이 되고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 망 관리 기술에 웹 기술이나 자바와 같은 새로운 인터넷 기반 기술들을 도입하는 시도가 이루어지고있으며, 이러한 접근 방법을 '웹 기반 관리 기술'이라 한다. 본 논문에서는 보다 간편하고 효율적인 망 관리를 위해 웹 기반 망 관리 기술을 소개하고 설계한다. 이 기술은 웹 브라우저를 이용하여 망 관리를 함으로써 간단하면서도 친숙한 인터페이스, 언제어디서든지 관리가 가능하며 모든 유형의 네트워크를 관리할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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