오늘 저희 강연에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 저는 웬디 장이며, 오늘 동료 빌 워리와 함께 공동 발표를 하게 됩니다. 저희 두 분은 DOE의 조직 내 영향력을 확대하기 위해 노력하는 고객사들과 함께 일하고 있습니다. 이 주제는 저희에게도 매우 중요한 관심사입니다.
여러분 중 많은 분들이 조직에서 혁신을 위해 설계된 실험을 수행하는 과학자와 엔지니어이십니다. 또는 조직에서 이러한 실험을 수행하는 동료들과 함께 일하고 있을 수도 있습니다. 일반적으로 DOE라고 불리는 이러한 통계적으로 설계된 실험은 귀중한 학습 자료입니다. 새로운 시스템이나 프로세스에 대해 배우고, 그 지식을 활용하여 개선과 혁신을 이루기 위해 DOE를 수행하는 이유입니다. 조직으로서 이러한 귀중한 DOE를 협력자 및 이해관계자와 공유하여 최대한 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 협력자는 이러한 실험에 쉽게 접근하고, 상호 작용하고, 의견을 제공하고, 원활하게 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 오늘 세션에서는 JMP Live에서 DOE를 공유하고, 활용하고, 협업할 수 있을 때 과학자이자 엔지니어로서 우리의 영향력이 어떻게 더 커질 수 있는지에 대해 중점적으로 살펴보겠습니다.
JMP Live는 전사적 협업과 지식 공유를 지원하는 JMP의 보완 도구입니다. JMP Live를 사용하여 DOE 협업을 확장하는 조직을 기반으로 두 가지 사례를 공유하고자 합니다. 이 두 사례는 제조 회사인 Aquapure의 사례를 통해 설명드리겠습니다. Aquapure는 산업 사업부에서 다른 회사의 원자재를, 소비자 사업부에서 소비자 제품을 생산하는 화학 회사입니다. 첫 번째 사례는 Aquapure의 산업 사업부 제품 개발 및 공정 엔지니어가 JMP Live를 사용하여 협업하는 방식을 보여줍니다. 제품 개발팀은 신제품을 생산하고 기존 제품을 개선하기 위한 공정 개발을 담당합니다. DOE를 사용하여 중요한 공정 변수를 파악하고 특정 제품 특성을 달성하기 위해 이러한 변수들이 어떻게 상호 작용하는지 이해합니다. 고품질 제품을 생산하는 데 필요한 공정 요소와 범위를 파악하면, 이 지식을 공정 엔지니어링팀에 전달하여 파일럿 규모의 제품 생산을 위한 공정을 설정합니다. Aquapure의 제품 개발 및 공정 엔지니어링팀이 새로운 용매인 PureSolv를 시장에 출시하기 위해 어떻게 협업했는지 자세히 살펴보겠습니다.
PureSolv의 제품 개발 책임자는 PureSolv의 최종 파일럿 공정 개발 과정에서 JMP를 사용하여 여러 실험 계획(DOE)을 수행했습니다. 이러한 큐브 다이어그램에 익숙하지 않으시다면, 이 다이어그램은 DOE 유형을 나타내는 데 자주 사용됩니다. 큐브는 평가 대상 공정 기반을 나타내고, 점은 실험 실행을 나타냅니다. 새로운 공정을 개발할 때는 여러 실험을 수행하는 것이 일반적입니다. 첫 번째 실험인 스크리닝은 중요한 요인을 파악하는 데 중점을 둡니다. 이 실험은 요인들이 서로 어떻게 상호 작용하는지 연구하기 위해 확장될 수 있으며, 최종 실험에서는 최상의 성능을 내는 공정 공간을 정밀하게 파악하는 데 집중할 수 있습니다. Aquapure 제품 개발 엔지니어의 최종 DOE는 공정 변수를 최적화하여 90% 이상의 수율을 지속적으로 달성하는 데 중점을 두었습니다. 제품 개발팀은 이 DOE를 사용하여 PureSolv 배치의 수율을 90% 이상으로 지속적으로 달성하기 위한 용량, 시간, 온도 및 촉매의 설정값과 범위를 개발합니다. 제품 개발 엔지니어가 이를 어떻게 달성했는지 자세히 살펴보겠습니다.
고마워요, 웬디. 이제 제 화면을 공유할게요. 다들 제 화면을 볼 수 있나요?
예.
Wendy가 말했듯이, 우리는 최적화를 수행했거나 DOE 최적화를 완료했습니다. 거기서 다음 단계로 나아가고 싶었고, 90% 이상의 수율로 배치를 생산하는 데 유망해 보이는 최소 제곱 모델을 개발했습니다. 예측 프로파일러를 열어 공정이 예상대로 진행될 수 있음을 보여주었지만, 최적의 공정이 어떤 모습일지 확인하기 위해 몇 가지 가정 시나리오를 실행해야 했습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 몇 가지 사항을 확인해야 했고, 예측 프로파일러에서 외삽 제어라는 것을 먼저 사용하고 싶었습니다. 우리는 해당 설정에서 수율이 수율에 도달할 경우 어떤 일이 일어날지 확인하기 위해 부피와 촉매의 낮은 조합에서 충분한 DOE 실행이 없을 수 있음을 빠르게 파악할 수 있었습니다. 이는 공정이 성숙됨에 따라 제품 개발팀에서 조사하고자 했던 부분입니다. 최적화 단계를 실행했고 모든 것이 괜찮아 보였지만, 생산 엔지니어는 공정 변동성으로 인해 최적화에서 예측한 정확한 설정으로 실행하는 것은 거의 불가능하다고 말했습니다.
그들은 안전을 확보하고 더욱 강력한 프로세스를 갖기 위해 설정에 약간의 여유를 둘 수 있는 방법이 있는지 물었습니다.그러면서 우리는 그들의 우려 사항을 확인하기 위해 예측 프로파일러에서 Design Space Profiler라는 새로운 도구를 시도하기로 결정했습니다.우리가 처음 본 것은 입력 범위가 원래 DOE에서 발생하고 프로세스가 약 6.3%의 시간 동안만 InSpec이 된다는 것이었습니다.우리는 모든 사람이 이 사실을 알도록 하고 싶었고 프로세스 엔지니어와 이에 대해 이야기했습니다.우리는 최선을 다해 그들과 공유할 것입니다.Design Space Profiler의 프로세스에서 다음 단계는 10,000개의 시뮬레이션 지점을 사용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 실험 설계의 범위를 조정하여 프로세스 엔지니어가 최대 99%의 신뢰도로 InSpec 배치를 달성할 수 있도록 하는 것이었습니다.
따라서 모든 생산 실행에서 90% 이상의 수율을 낼 수 있는 프로세스 설정을 제공합니다. 여기에서 볼 수 있듯이 사양 하한이 90이었고 설계 공간 프로파일러를 조정하거나 설정을 조정하여 매번 InSpec 배치를 가질 수 있는 약 99%의 확실성까지 해당 값을 얻을 수 있었습니다. 이제 간단한 데모를 보여드리겠습니다. 여기서 나가겠습니다. 탈출. 최소화하고 데이터 테이블을 가져옵니다. 이것은 설계 실험의 데이터입니다. 이 데이터로 필요한 모든 작업을 사실상 수행할 수 있었고 필요에 따라 프로세스 엔지니어에게 전달할 수 있었습니다. 표준 최소 제곱에 대해 이야기하는 모델을 구축하고 싶었습니다. 모든 요소를 설정했고 실행을 시작할 것이며 꽤 좋은 설정을 얻습니다. 더 나은 지점으로 이동하기 위해 여기서 몇 가지를 아주 빠르게 정리하겠습니다.
저는 그것을 제거합니다. 아마 두세 개 더 하면, 그럼 시작할 수 있을 겁니다. 모델 설정도 했고, 예측 프로파일러도 있고, 바람직성 설정도 했습니다. 좀 더 자세히 볼 수 있도록 이걸 조금 낮추겠습니다. 가장 먼저 하고 싶었던 건 외삽 제어를 확인하는 것이었습니다. 예측 프로파일러에 있습니다. JMP Pro 도구지만, 여러분께 그것이 무엇인지 보여드리고 싶었습니다. 중요한 건 상호작용 프로파일러가 아니라는 겁니다. 제가 할 일입니다. 자, 상호작용 외삽 제어입니다. 경고를 켜서 어딘가 조금 의심스러운 부분이 있는지 살펴보겠습니다. 볼륨을 보고, 볼륨을 아래쪽으로 끌어당기고, 온도를 아래쪽으로 끌어당깁니다. 그러면 약간 의심스러워 보이는 부분과 촉매도 볼 수 있습니다. 볼륨을 5 정도로 낮추면 말이죠.
물론 작동하지 않습니다.자, 이제 외삽법을 보여줍니다. 하위 수준에서 가능한 외삽법을 얻었습니다. 앞으로 조사하고 싶은 것입니다.이것을 끄겠습니다.예측 프로파일러로 돌아가서 디자인 공간 프로파일러를 켜겠습니다.이 작업을 수동으로 수행하거나 JMP에서 자동으로 수행하도록 하면 약간 길어질 수 있습니다.여기서 켤 수 있는 몇 가지 다른 기능을 보여 드리겠습니다.임의의 표를 만들고 연결합니다.10,000개의 포인트를 사용하고 요인 공간 산점도를 임베드합니다.이제 볼 수 있습니다...이 표가 방해가 될 필요는 없습니다.물론, 제 엉덩이에 통증이 올 것입니다.자, 갑니다.죄송합니다.이것을 얻었습니다.이제 여기 있는 도구를 사용하여 놀 것입니다.공간은 10,000개 포인트입니다.
우리는 이 InSpec 부분을 우리가 적어도 99%의 시간 동안 90% 이상의 수율을 얻을 것이라고 확신하는 지점까지 올리기 위해 무엇을 할 수 있는지 보고 싶습니다. 이것들을 조금 가지고 놀아보겠습니다. 이것을 조정하세요. 정말로 원한다면 실제로 작동할 것이라고 알고 있는 값을 입력할 수 있습니다. 우리는 단지 보여주기 위해 이것을 가지고 놀 것입니다. 보시다시피, 산점도와 요인 공간에서 공간이 점점 더 작아집니다. 이것을 조금 더 조정할수록 상황이 점점 더 좋아지는 것을 볼 수 있습니다. 우리는 이미 58%, 거의 59%까지 올랐습니다. 우리는 더 이해하기 위해 조금 더 놀 수 있습니다. 이렇게 해봅시다. 촉매를 조금 옮겨봅시다. 우리는 86%까지 올랐고, 어쩌면 조금 더 올랐을 수도 있습니다. 우리가 한 것은 이것을 95% 이상, 99%까지 올렸다는 것입니다.
좀 더 높이 올라가서 제가 약속했던 99% 값을 얻을 수 있을지 봅시다. 안 돼요. 잘못된 방향으로 가고 있네요. 자, 이제 거의 다 왔습니다. 이제 이 값들을 얻었고, 이전보다 훨씬 더 엄격해졌습니다. 하지만 이 값들은 우리가 JMP Live를 통해 엔지니어들과 공유하거나 전환할 값들입니다. 자, 이제 웬디에게 다시 넘겨드리겠습니다.
좋습니다. 화면을 훔쳐 오겠습니다. 빌의 데모는 제품 개발 엔지니어가 JMP를 사용하여 프로세스 범위를 도출하는 과정을 자세히 보여주었습니다. 작업이 완료되면 제품 개발 책임자는 JMP Live를 통해 프로세스 엔지니어링 팀과 결과를 직접 공유할 수 있었습니다. 특정 프로세스 요인과 권장 범위를 공유하는 것 외에도, DOE 결과를 프로세스 엔지니어에게 대화형 출력으로 제공했습니다. JMP에서 예측 프로파일러를 통해 본 것과 동일한 대화형 출력이 프로세스 엔지니어와 공유되었으며, 엔지니어는 브라우저를 통해 이 대화형 출력과 JMP Live에 액세스할 수 있었습니다.
Aquapure에 JMP Live가 없었을 당시, 공정 엔지니어들은 이메일과 PowerPoint를 통해 제한된 정보를 정적으로 받았습니다. JMP Live를 통해 공정 엔지니어링에서 대화형 DOE 결과를 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 웹 브라우저를 사용하여 Aquapure의 JMP Live 포털에 접속합니다. 산업 사업부 폴더의 PureSolv 전용 폴더에 있는 DOE를 살펴보겠습니다. 이 폴더는 PureSolv에서 작업하는 모든 엔지니어에게 권한이 부여됩니다.
프로세스 엔지니어가 한 것처럼 최종 수율 최적화 DOE를 살펴보겠습니다. 디자인 스페이스 프로파일러는 프로세스 범위가 어떻게 결정되었는지 알려주고 범위에 대한 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 디자인 스페이스 프로파일러를 살펴보면 볼륨 범위가 2.5에서 5.2 사이로 권장되는 이유를 알 수 있습니다. 여기에 볼륨에 대한 그래프가 있으며, 수직 점선이 권장되는 2.5-5.2 범위를 나타냅니다. 이것이 InSpec 부분이 가장 높은 비율로 달성되는 곳임을 알 수 있습니다. 이 경우 InSpec은 제품을 일관되게 90% 이상의 수율로 만드는 목표를 실제로 말하고 있습니다. 예측 프로파일러까지 스크롤합니다. 예측 프로파일러는 프로세스 엔지니어링이 DOE에서 매핑한 프로세스 공간을 탐색할 수 있는 기능을 제공합니다. 예측 프로파일러에 익숙하지 않은 분들을 위해 설명드리자면, 이는 모델을 표현한 것입니다. Bill이 적합 모델과 표준 최소 제곱을 사용하여 이 모델을 구축하는 것을 볼 수 있었습니다. 이 경우, 모델은 DOE 결과를 나타내며, 부피, 시간, 온도, 촉매가 수율에 어떻게 연결되는지 보여줍니다.
이를 통해 공정 엔지니어링은 DOE에 질문을 던질 수 있습니다. 이를 통해 DOE는 공정 변수 변경에 따른 상충 관계를 이해할 수 있습니다. 프로파일러를 살펴보고 무엇을 배울 수 있는지 알아보겠습니다. 예를 들어, 기울기를 통해 온도와 촉매가 부피와 시간보다 훨씬 가파르다는 것을 알 수 있습니다. 이는 수율이 부피와 시간에 비해 온도와 촉매의 변화에 매우 민감하다는 것을 의미합니다. 기울기뿐만 아니라 마우스를 사용하여 이 특정 사례를 변경하여 이를 확인할 수 있습니다. 온도 값을 변경하면 수율 예측 값에 어떻게 반영되는지 확인할 수 있습니다. 이제 공정 엔지니어링에서처럼 프로파일러를 사용하여 두 가지 구체적인 과제를 해결해 보겠습니다. 첫 번째 과제는 파일럿에서 PureSolv를 만들기 위한 공정 초기 설정 과정에서 발생했습니다. 공정 엔지니어링은 단일 실행에서 더 많은 제품을 만들기 위해 권장 상한선인 5.2에서 시작 부피를 늘리는 데 관심이 있었습니다. 이제 프로파일러를 사용하여 부피 값을 변경하는 슬라이더를 움직이겠습니다.
그들은 권장 설정인 5.5보다 높은 약 6까지 볼륨을 증가시키면서 90% 이상의 수율을 달성할 수 있음을 확인했습니다. 두 번째 과제는 공정 엔지니어링 부서가 공정을 생산 단계로 넘기려던 시점에 발생했습니다. 공정에 사용되는 촉매 가격이 크게 상승했기 때문에, 경영진은 공정 엔지니어링 부서에 수율에 큰 영향을 미치지 않으면서 반응에 사용되는 촉매의 양을 줄일 수 있는지 문의했습니다. 다시 한번, 프로파일러를 사용하여 촉매의 양을 줄이고 수율에 어떤 변화가 일어날지 예측할 수 있었습니다. 그들은 촉매의 양을 권장 값인 8.5보다 낮추고 온도를 높이면서 수율을 90%에 가깝게 유지할 수 있음을 확인했습니다.
공정 엔지니어가 JMP Live에서 DOE 결과를 어떻게 활용할 수 있는지 요약해 보겠습니다. 설계 공간 프로파일러를 사용하면 공정 입력 범위가 어떻게 결정되는지 확인할 수 있습니다. 설계 공간 프로파일러는 공정 범위를 사양의 백분율과 연결합니다. 또한, 생산량 증가에 따른 수율의 민감도를 파악하고, 자신 있게 독립적으로 변경 작업을 수행할 수 있습니다.
또한 촉매의 단위당 수율 변화의 영향을 볼 수 있었고 온도에 따른 촉매 의존성도 확인할 수 있었기 때문에 촉매를 낮추기 위한 신속한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있었습니다.조직에서 JMP Live를 사용하기 전에는 프로세스 엔지니어가 제공된 범위를 넘어서는 DOE 결과를 볼 수 없었기 때문에 대안을 고려하고 변경하는 프로세스가 느렸습니다.원하는 조정은 제품 개발팀과의 이메일 통신에 크게 의존해야 했고 결과적으로 프로세스 엔지니어는 결정을 내릴 권한이 없다고 느꼈습니다.이 두 팀이 JMP Live에서 어떻게 소통했는지 보려면 JMP Live로 돌아가 보겠습니다.최종 최적화 DOE를 살펴보기 위해 JMP Live로 돌아왔습니다.이러한 주석을 클릭하면 파일럿 프로세스를 설정하는 동안 제품 개발과 프로세스 엔지니어링 간에 발생한 대화를 볼 수 있습니다.
공동작업자를 멘션하면 해당 공동작업자에게 질문이 있다는 이메일 알림이 전송됩니다. 첫 번째 이야기를 다시 한번 살펴보겠습니다.
첫 번째 사례에서는 제품 개발 엔지니어들이 JMP Live를 통해 공정 엔지니어링 팀과 DOE 결과를 대화형으로 공유했습니다. 공정 엔지니어들은 DOE를 탐색하고, 가정 분석을 수행하고 장단점을 독립적으로 파악할 수 있었기에 효율적이고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있었습니다. 제품 개발 및 공정 엔지니어들은 JMP Live를 통해 모든 팀원에게 투명하게 협업했습니다. 두 번째 사례는 Aquapure 소비재 사업부의 R&D 포뮬러 담당자들의 이야기입니다. R&D 포뮬러 담당자들은 DOE를 활용하여 신제품을 개발하고 기존 제품을 재구성하며, JMP Live는 이러한 DOE가 지식의 원천이자 협업의 장이 되는 과정을 보여줍니다. 두 번째 사례를 들으려면 QR 코드 링크를 클릭하여 온디맨드 웨비나를 시청하세요. 이것으로 강연을 마칩니다.
