다품종 소량생산 공정에서는 동일 특성을 가지는 제품의 제작 개수가 절대적으로 적기 때문에 전통적인 공정제어 기법인 통계적 공정관리(Statistical Process Control)를 적용하기에는 어려움이 많이 존재한다. 그러므로 통계적인 접근법과 아울러 다양한 제품 특성을 규정짓기 위한 다양한 조건의 조합으로 이루어지는 SPEC규칙, 그리고 엔지니어의 경험에 기반한 노하우가 응집되어 있는 KNOWHOW규칙을 유연하게 설정하여 공정을 제어할 수 있는 규칙기반 공정관리 기술의 접목이 필요하다. 본 연구는 다품종 소량생산 공정에 적용 가능한 규칙기반 공정관리(Rule-based Process Control) 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실제 반도체 생산 공정에 적용하여 그 성과를 검증하였다.
프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.
본 비교연구는 국내에 소개되어 있는 통계패키지 중에서 기업의 품질경영(관리)이나 업무분석 등 공정관리와 연관된 패키지의 특성이나 기능등을 비교하였다. 일반적으로 많이 사용되고 있는 윈도우즈 버젼의 MINITAB, RS, SAS, SPSS가 고려되었다. 각 패키지의 일반적 특성과 가격 등을 알아보고 관리도 및 공정능력분석, 실험계획법과 다구찌 방법 등의 공정관리와 연관된 프로시져들을 중심으로 비교하였으며, 패키지를 선택할 때 고려하여야 할 기본적인 사항에 대하여도 언급하였다.
본 논문에선 반도체 공정과 각 공정의 문제점 및 중요점을 살펴본 다음 종합품질경영(TQM)기법의 적용에 대해서 고찰하였다. TQM과 방침관리를 소개하고, 반도체 공장 전체의 관리 입장에서 적용할 수 있게 제안하였다. 또한 각 공정에서 사용할 수 있게 기존의 통계적 품질관리 기법중 관리도와 $6{\delta}$ 기법을 반도체 공정에 맞게 수정하여 제안하였다. 또한 반도체 공정의 특성에 맞추어 모든 관리 기법이 동적으로 변화해야 한다는 관점에서 지속적 개선을 소개하고 적용을 추천하였다.
본 논문의 목적은 미국 손해보험회사간의 합병을 대상으로 하여 합병전과 후 기업의 X-효율성을 실증분석과 모의분석 방법을 이용해서 검증하고 합병의 잠재적인 X-효율성 효과를 분석하고자 하였다. X-효율성의 증진정도를 파악하기 위해서 횡단면적인 비용함수를 먼저 추정하였는데 비용함수 추정시 생산물이 제로(0)인 경우를 포함하기 위하여 혼용초월 로그비용함수(hybrid translog cost function)를 사용하였다. 그리고 Berger(1992)의 비분포방법(distribution free approach)를 사용하여 기업의 합병전,후 X-효율성을 추정하였다. 1986년부터 1990년 사이에 수평합병한 미국 손보사를 대상으로 피합병기업(merged firms)과 합병기업(merging firms)간의 X-효율성 차이를 검증하였으나 합병전 합병기업이 더 효율적이라는 통계적 증거는 없었다. 두 번째로 합병기업은 합병후 효율성이 증진하였느냐는 가설도 검증하였으나 이 가설을 지지할 만한 통계적 증거는 미약하였다. 가상합병을 통한 모의분석에서는 합병후 상당한 X-효율성 증진이 있을 것이라는 통계적으로 유의한 결과를 얻었으나 합병후 규모효율성의 중진에 대해서는 통계적 유의성이 없었다. 이는 합병의 최대 효익이 규모효율성 증대가 아닌 X-효율성 증대라는 Shaffer(1993)나 Berger and Humphrey(1993)의 연구결과와 일치한다. 실증분석 결과와 모의분석 결과를 비교하면 전자에서는 합병후 X-효율성의 증가효과가 거의 없었으나 후자에서는 합병후 상당한 X-효율성 증가가 있을 것으로 나타났다. 이는 실제 미국 손보사의 합병에서 과도한 합병프리미엄 지급, 규제에 의한 중복비용 둥으로 단기적으로 볼 때 합병사가 부담하는 합병비용이 합병에 의한 효익보다 컸을 것이라는 것을 시사한다.
소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
본 연구의 목적은 차별적 경찰대응전략의 품질을 평가하는 것이다. 새로운 경찰대응시스템이 도입된 지 약 3년이 지났지만, 이를 실증적으로 평가한 연구는 미비한 실정이다. 2가지 종류의 통계적 품질관리 기법을 활용하여, 2012년 한해동안 익산경찰서에 신고된 약 3,000건의 경찰데이터를 분석하였다. "Xbar-R 관리도"의 분석결과, 경찰은 긴급출동신고전화 (Code 1)에 지속적으로 신속히(3분 이내) 대응하지 못하는 것으로 나타났다. 더불어 "P 관리도"의 분석결과, 경찰은 비긴급출동신고전화 (Code 2)에 5분이내로 대응하지 못한 출동건수의 월별 상이성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 알 수 있듯이 경찰이 추구하는 "신속한" 수준의 대응전략에 있어 코드별 목표대응시간에 대하여 재검토 할 필요성이 제기된다.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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