엔지니어링 최적화를 위한 시각적 허용 오차 분석
저우 웨이,MS, JMP 수석 컨설턴트 – SAS Institute (Beijing) Co. Ltd.
실험계획법(DOE)의 고전적인 방법론은 설계, 제조, 품질 관리 등에 널리 적용됩니다. 하지만 이것이 DOE의 전부는 아닙니다. DOE의 단점 중 하나는 오류 전파를 간과한다는 점입니다. 즉, 소위 "개선된 공정"이라고 불리는 방법조차도 여전히 어느 정도의 결함을 지속적으로 발생시킵니다. 시각적 공차 분석은 이러한 장애물을 극복하는 좋은 방법이며, 전통적인 DOE를 효과적으로 보완하여 최종적으로 실현 가능한 해결책을 완성합니다. 먼저 본 논문에서는 공차 분석의 배경과 연구 가치를 간략하게 소개합니다. 그런 다음, 두 가지 새로운 시각화 기법인 "결함 프로파일러"와 "결함 매개변수 프로파일"을 특징으로 하는 시각적 공차 분석을 강조합니다. 시각적 공차 분석을 통해 엔지니어링 분석가와 통계 분석가는 오류 전파의 주요 요인을 파악하고 이를 크게 그리고 저렴하게 줄이는 방법을 모색할 수 있습니다. 또한, 통계 전문가의 분석 효율성을 높이고 비통계 전문가의 이해를 돕기 위해, JMP 소프트웨어를 활용한 관련 사례를 통해 DOE 분야에서 이 급성장하는 엔지니어링 최적화 접근법의 잠재력을 보여줍니다.
