제조 과정에서 제품 품질, 일관성 및 주요 매개변수 준수를 보장하기 위해서는 공정 제어를 유지하는 것이 필수적입니다. 기존의 품질 관리 방식은 종종 시스템이나 기계를 통해 테스트 샘플을 실행하기 위해 생산을 중단해야 하므로 상당한 가동 중단 시간과 생산량 감소를 초래합니다. 많은 경우, 샘플이 모든 필수 사양을 통과할 때까지 생산을 재개할 수 없으며, 테스트 단계는 몇 시간씩 소요됩니다. 린 제조 기법은 이러한 문제를 어느 정도 해결해 주지만, 더 높은 효율성 향상이 필요한 경우에는 그 효과가 제한적입니다.
본 연구는 데이터 기반 접근 방식을 통해 테스트 시간을 단축하고 생산 연속성을 향상시키는 방법을 탐구합니다. JMP를 사용하여 주요 공정 변수를 식별하고 실제 측정 전에 테스트 매개변수 값을 예측하는 모델을 개발했습니다. 대규모 데이터 세트 분석 결과 높은 R 제곱 값이 도출되어 모델의 정확성과 신뢰성이 입증되었습니다. 이를 통해 샘플 확인 전에 "위험" 생산을 진행할 수 있어 생산량 손실을 크게 줄이고 운영 효율성을 향상시켰습니다.
연구 결과는 예측 분석이 기존 품질 관리 방법을 보완하여 제조 환경에서 가동 중지 시간을 줄이는 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 과거 데이터를 활용하여 의사 결정을 개선하고 품질 기준을 저하시키지 않으면서 생산 프로세스를 간소화할 수 있는 잠재력을 강조합니다.
