다변량 분석은 사출 성형의 복잡성을 극복합니다데이비드 칼더 , Six Sigma Black Belt, Magna International
웨인 레빈 , Predictum 사장
수년에 걸쳐 자동차 외장 부품은 더욱 복잡해지고 상당히 커졌지만, 더 빠른 사이클 타임으로 성형됩니다. 설계의 변화와 까다로운 제조 요구 사항은 도구 설계, 핫 러너 설계, 재료 제형 및 성형기 기능의 변화를 주도했습니다. 이러한 과제가 증가함에 따라 일반적으로 단변량인 기존 품질 관리 방법이 여전히 효과적인지 스스로에게 물어봐야 합니다. 간단히 말해서 '아니요'입니다. 이 프레젠테이션은 다변량 분석이 방대한 양의 복잡한 데이터에서 관련 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 여러 프로세스 변수 간에 존재하는 상관 관계 구조와 관계를 식별하여 시각적으로 표현할 수 있습니다. 단변량 및 다변량 접근 방식을 비교하는 프로젝트를 발표합니다. 이러한 방법은 주관적인 시각적 검사에 대한 의존도를 줄이고 무인 제조를 더욱 실행 가능하게 만들 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.
