오늘날처럼 복잡하고 경쟁이 치열한 프로세스 및 마케팅 환경에서는 프로세스 성능을 지속적으로 개선하기 위해 측정 역량이 매우 중요합니다. 대부분의 광학 측정 도구는 이미지를 정밀하게 측정하고 이미지 분석을 안정적으로 처리하는 데 한계가 있습니다. 원치 않는 인적 오류를 최소화하기 위해, 본 발표에서는 이해관계자들이 측정 역량을 평가하고 근본 원인 분석을 수행하는 데 도움이 되는 JMP의 체계적인 MSA 워크플로/스코어카드 방법론을 소개합니다.
이 혁신적인 MSA 워크플로는 8가지 핵심 단계로 구성됩니다.
- 범위 및 목표
- MSA 설계
- 설계 진단
- 데이터 수집 계획
- 모델 유형/알고리즘
- 데이터 분석
- 근본 원인 분석
- 지속적인 개선
객관적인 증거를 통해 각 단계의 효율성을 모니터링하기 위해 스코어카드가 작성되었습니다. 워크플로우에 사용된 JMP 플랫폼에는 사양 한계 관리, 허용 오차 범위, MSA, 역량 잠재력 그래프 등이 포함됩니다. 이 방법론은 적절한 JMP 도구를 제공하여 인적 요인을 최소화하기 위해 8단계 각각을 면밀히 검토하고, 스코어카드를 종합적으로 평가합니다.
워크플로 단계의 점수가 임계값 미만일 경우, MSA 연구는 일시 중단되어 위험 요인을 조사하고, 격차 분석을 수행하며, 필요한 조치를 즉시 취합니다. 이러한 MSA 워크플로/스코어카드 시스템을 효과적으로 구축하기 위해, JMP MSA 리더와 전문가들이 최신 MSA 접근 방식을 활용할 수 있도록 포괄적인 JMP MSA 교육 커리큘럼이 개발되었습니다. 이러한 학제 간 MSA 워크플로/스코어카드 시스템을 구축하지 않으면 대부분의 광학 측정 도구는 오늘날의 기술 로드맵을 충족할 수 없습니다.
