결함률을 줄이기 위한 DOE의 최소 샘플 크기는 무엇입니까?내 공장에 문제가 생겼습니다. 우리 조립 공정에서는 현재 15%의 결함률을 보이고 있는데, 이는 바로 업스트림 공정으로 인해 발생했을 가능성이 가장 높습니다. 실패 가능성에 영향을 미치는 변수를 발견하기 위해 DOE를 실행하고 싶습니다. 배치 크기는 작업 주문당 약 150개입니다. 이상적인 결함률은 합리적으로 가능한 한 낮지만 역사적으로 약 2~3%였습니다. 가장 관련성이 높은 도구는 일표본 비율 계산기라고 생각하지만 정확히 어떻게 사용하는지 잘 모르겠습니다.
그래서 제가 해결할 수 없는 것은 어떤 변수가 폐기율에 영향을 미치는지 확인하기 위해 DOE 실험당 몇 개의 샘플을 채취해야 합니까? 그리고 결함률을 기반으로 DOE를 어떻게 설계합니까?
Re: 결함률을 줄이기 위한 DOE의 최소 표본 크기는 무엇입니까?이전에 물어봤어야 했던 몇 가지 질문이 있습니다.
- 파괴 테스트를 기반으로 결함을 결정합니까?
- 결함의 정의는 지속적인 측정을 기반으로 합니까?
예, null 차이가 0이라고 가정하면 n = 56의 결과는 정확합니다.
음, 두 모집단을 비교하는 경우 이 표본 크기 계산이 정확합니다.
결함이 있는 단위의 수는 이항 분포로 모델링됩니다. 즉, 불량 개수와 불량 개수를 모두 알고 있는 것입니다.
불행하게도, 정성적 결과는 정량적 응답보다 훨씬 덜 유익합니다. 이분법적인 반응은 그만큼 나쁩니다.
Re: 결함률을 줄이기 위한 DOE의 최소 표본 크기는 무엇입니까?당신의 응답을 주셔서 감사합니다.
@마크_베일리 썼다:
JMP 14를 사용하는 경우 다음을 선택하십시오. 돕다 > 서적 > 실험 설계 그리고 봐라 17장: 예상 표본 크기와 검정력 . 이 계산을 설명하고 예를 제공하는 섹션이 있습니다.
책만 봤는데, 이런 예시들을 보면 좀 뭉클한 느낌이 들 때도 있으니 양해해 주시기 바랍니다. 내 문제 (a) 결함률이 15%인 현재 설정과 (b) 결함률이 15% 미만인 실험 설정을 해석할 수 있다고 생각되는 두 개의 웨이퍼 조립 라인에 대한 예가 있습니다.
단측 검정으로 Two Proportion Sample Size 계산기를 사용해 보면(더 큰 것이 아니라 더 작은지 감지하려고 하기 때문에 이것이 맞다고 생각합니다). 비율 1 = 0.15, 비율 2 = 0.02, 널 차이 = 0, 알파 = 0.05, 검정력 = 0.8이라고 하면 표본 크기 1과 2는 56이 됩니다. 이것이 이 문제에 대한 올바른 적용입니까?
@마크_베일리 썼다:
새로운 실패율이 2% 미만이라는 것을 입증하려고 하시나요?
예, 하지만 정확히는 아닙니다. 실험을 실행하기 전까지는 실험의 정확한 실패율을 알 수 없습니다. 우리는 현재 수준, 즉 <15%(그러나 이상적으로는 물론 <2%, 예를 들어 <2%)에서 실패/결함 비율을 줄이는 설정을 업스트림 프로세스에서 찾으려고 노력하고 있습니다.
@마크_베일리 썼다:
또한 결함이 있는 단위 수를 계산하고 있습니까, 아니면 단위 표본의 결함 수를 계산하고 있습니까? 차이가 있습니다.
결함이 있는 단위의 수입니다. 이 장치에는 단 하나의 결함이 있을 수 있습니다. 결함이 있는 장치는 파괴됩니다.
@마크_베일리 썼다:
다단계 실험을 설계하시겠습니까, 아니면 단순히 결함률 증가의 몇 가지 잠재적인 원인을 테스트하시겠습니까? 후자의 경우에는 두 표본 비율 계산기를 사용하여 표본 크기를 대략적으로 파악할 수 있습니다.
이것이 내가 확신하지 못했던 것입니다. 표본 크기가 너무 크면 변수를 올바른 방향으로 움직여야 합니다. 충분히 작다면 몇 가지 변수 사이에 상호 작용이 있다고 생각하기 때문에 다중 요인 실험을 설계하고 싶습니다.
이것은 제가 연구한 혼란 문제 중 하나입니다. 출력 신호가 비연속적일 때 문제가 더욱 어려워지는 것 같습니다!
Re: 결함률을 줄이기 위한 DOE의 최소 표본 크기는 무엇입니까?JMP 14를 사용하는 경우 다음을 선택하십시오. 돕다 > 서적 > 실험 설계 그리고 봐라 17장: 예상 표본 크기와 검정력 . 이 계산을 설명하고 예를 제공하는 섹션이 있습니다. 이 표본 크기는 가정된 불량 비율을 검정하기 위한 것입니다. 한 모집단에 대해 질문합니다. 새로운 실패율이 2% 미만이라는 것을 입증하려고 하시나요?
또한 결함이 있는 단위 수를 계산하고 있습니까, 아니면 단위 표본의 결함 수를 계산하고 있습니까? 차이가 있습니다.
맞춤형 디자인과 같은 디자인 플랫폼은 이항 반응(통과/실패)에 대한 검정력 분석(샘플 크기를 평가하는 또 다른 방법)을 지원하지 않습니다. 다단계 실험을 설계하시겠습니까, 아니면 단순히 결함률 증가의 몇 가지 잠재적인 원인을 테스트하시겠습니까? 후자의 경우에는 두 표본 비율 계산기를 사용하여 표본 크기를 대략적으로 파악할 수 있습니다.
나보다 이러한 연구에 대해 더 잘 아는 다른 전문가들이 다른 제안을 할 수도 있습니다.
