복잡한 제조 공정에서 문제 원인 파악JMP 18을 사용한 영상은 2025년 7월에 게시되었습니다.
여러 단계와 도구가 필요한 복잡한 제조 공정으로 인해 수율 저하나 품질 저하의 원인이 될 수 있나요? 분석하고 이해하기 어렵거나 시간이 많이 소요되는 수율 관련 과거 데이터가 있나요? 도구와 공정에 대한 이해를 바탕으로 향후 수율 향상을 도모해야 하는 과제를 맡고 계신가요? 원인을 정확히 파악하기 어려운 생산 지연에 직면하고 계신가요?
이 세션에서는 공정 이력을 활용하여 수율 저하, 생산 문제 또는 시간 소모적인 제품 교체로 이어지는 정확한 요인 조합을 신속하게 파악하는 방법을 보여드립니다. 다음 두 가지 방법을 예시로 살펴보세요.
- 생산 추적 데이터를 탐색하고 분석하여 수율 저하와 관련이 있는 것으로 보이는 요소를 파악합니다.
- 공정 단계나 도구 사이에서 단위가 대기하는 시간을 분석하고 그 대기 시간이 수율과 어떻게 관련이 있는지 확인하세요.
- 수확량에 미치는 영향을 분석하고 문제가 되는 전환을 정확히 찾아냅니다.
- 생산 라인에서 결과 차이가 나거나 예상치 못한 결과가 발생하는 원인을 파악합니다.
- 프로세스 활동에 대한 높은 수준의 이해를 얻으려면 데이터를 대화형으로 시각화하세요.
제안된 전제 조건:
- 복잡한 프로세스에 사용되는 도구와 단계에 대한 이해.
- 단계별 회귀에 대한 기본적인 지식.
자원
품질 및 공정 엔지니어링Re: 복잡한 제조 공정에서 문제 원인 파악이 웨비나를 기반으로 프로세스 기록 탐색기에 대한 몇 가지 개선 요청을 JMP 위시리스트에 추가했습니다.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/프로세스-히스토리-탐색기-자동-추가-향상/idi-p/888514#M7550
Re: 복잡한 제조 공정에서 문제 원인 파악@Vball247 감사합니다!
Re: 복잡한 제조 공정에서 문제 원인 파악안녕하세요, 참석자 여러분과 JMP 사용자 커뮤니티 회원 여러분!
이 웨비나(2025년 7월 개최)에서 제기된 몇 가지 질문에 답하고자 합니다.
- 누군가 결과 변수에 범주형 변수 대신 연속형 변수를 사용하면 어떻게 되는지 물었습니다.
- 플랫폼은 연속형 변수를 지원할 수 있지만, 현재 구현 및 예시는 범주형 변수를 위해 설계되었습니다.
- 이 도구로 표준 편차를 분석하여 변동 원인을 파악할 수 있을까요? 이 도구는 그런 용도로 만들어진 게 아닌가요?
- 플랫폼의 현재 디자인/기능을 고려했을 때, 분석을 위해서는 평균만 사용하는 것이 좋습니다.
- 데이터 테이블이 하나뿐인 경우는 어떻게 되나요? 설명서에는 테이블이 두 개 필요하다고 나와 있습니다.
- 지원 문서에 명시된 대로, 이 플랫폼은 두 개의 테이블과 함께 사용하도록 명확하게 설계되었습니다.
지원 문서에서 추가 사례와 통계 세부 정보를 제공해 달라는 요청이 접수되어 개발 팀에 전달되어 검토를 받았습니다.
-JMP 기술 지원
