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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제10권1호
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pp.233-241
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1999
본 논문에서는 공정평균을 관리하기 위한 관리도로서 지수가중 이동평균(EWMA)관리도를 고려하였다. 기존의 표본평균에 기초한 관리도의 비로버스트성 (non-robustness)에 근거하여 공정평균의 로버스트 추정량인 M-추정량에 기초한 지수가중 이동평균 관리도를 제안하였다. 제안된 관리도의 성능을 기존의 관리도와 비교해 보기 위하여 다양한 상황에서 모의실험을 행하였으며, 실험결과 제안된 관리도의 우수성이 입증되었다.
오늘날 반도체나 석유 화학 공정과 같이 프로세스 중심의 산업에서는 관측된 자료들 사이에 자기 상관이 존재한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 관리 방법으로는 관측치를 이용하여 뱃치 평균이 독립에 가까워지도록 뱃치를 구성하여 관리하거나, 관측치의 EWMA (지수 가중치 이동 평균) 통계량을 EWMA 관리도에 적용하는 방법등이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 관찰치에 대한 관리 방법으로 일반적으로 사용되는 UBM 의 뱃치 크기를 결정하는 방법을 소개하고, ARL(평균 실행 길이)을 기반으로 최적 뱃치 크기를 정하는 방법과 그러한 뱃치 구성에서 공정의 표준 편차를 추정하는 방법을 제안 한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 개선된 관리도를 제안하고자 한다.
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.
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.
Traditional SPC techniques are looking out variation of process by fixed sampling interval and fixed sample size about every hour, the process of in-control or out-of-control couldn't be detected actually when the sample points are plotted near control limits, and it takes no notice of expense concerned with such sample points. In this paper, to overcome that, consider VSI(variable sampling interval) EWMA control charts which VSI method is applied. The VSI control charts use a short sampling internal if previous sample points are plotted near control limits, then the process has high probability of out-of-control. But it uses a long sampling interval if they are plotted near centerline of the control chart, since process has high possibility of in-control. And then a comparison and analysis between FSI(fixed sampling interval) and VSI EWMA in the statistical aspect and economic aspect is studied. Finally, we show that VSI EWMA control chart is more efficient than FSI EWMA control chart in the both aspects.
EWMA관리도는 SPC 기술 중 가피원인을 탐지하는 기술이 최근품질특성에 가중치가 주어져 미래를 예측하는 능력이 우수하다. EWMA관리도와 EPC의 통합은 연속공정산업에서 성공적으로 사용되고 있다고 널리 인식되어 있다. 그러나, 이산적인 부품 제조공정의 탐지와 연속 생산공정 산업과 그중에서도 제조공정 산업에서의 이들 기법을 적용하기 위해서는 샘플링비율, 고장감지, 실시간 보정과 공정통제에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPC와 EPC의 차이를 비교분석하고, 제조공정 산업에서 EWMA와 EPC를 성공적으로 통합하여 제품품질특성에 적용하여 변동을 감소시키는 사례연구를 제시하고자 한다.
In this study, we establish bootstrap control limits for EWMA chart by applying the bootstrap method, called resampling, which could not demand assumptions about pre-distribution when the process is skewed and/or the normality assumption is doubt. The results obtained in this study are summarized as follows : bootstrap EWMA control chart is developed for applying bootstrap method to EWMA chart, which is more sensitive to small shifts of process. With the purpose of eliminating a skewness of the resampling distribution, the bootstrap control limits are established by using a modified residual, and its performance is analyzed by ARL. It is shown that the bootstrap EWMA control chart developed in this study includes the properties of standard EWMA control chart that is sensitive to a small shift, and detects process in out of control more quickly than standard EWMA chart.
When the production run is short and process parameters change frequently, it is difficult to monitor the process using traditional control charts. In such a case, the coefficient of variation (CV) is very useful for monitoring the process variability. The CV control chart is an effective tool to control the mean and variability of process simultaneously. The CV control chart, however, is not sensitive at small shifts in the magnitude of CV. The CV-EWMA(exponentially weighted moving average) control chart which was developed recently is effective in detecting a small shifts of CV. Since the CV-EWMA control chart scheme can be viewed as a weighted average of all past and current CV values, it is very sensitive to small change of mean and variability of the process. In this paper, we propose an FIR(Fast initial response) CV-EWMA control chart to improve the sensitivity of a CV-EWMA scheme at process start-up or out-of-control process. Moreover, we suggest the values of design parameters and show the results of the performance study of FIR CV-EWMA control chart by the use of average run length(ARL). Also, we compared the performance of FIR CV-EWMA control chart with that of the CV-EWMA control chart and we found that the CV-EWMA control chart gives longer in-control ARL and much shorter out-of-control ARL.
이 논문은 표본크기와 표본추출간격 이외의 관리모수인 EWMA 관리도의 가중치를 이전 시점의 관리통계량 값에 기초하여 변화시키는 VW(variable weight) 방법에 대한 것이다. 이 방법을 VSR(variable sampling rate)과 병행하는 절차를 제안하고, 절차의 효율에 대하여 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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