신제품을 개발하는 품질 엔지니어라고 상상해 보세요. 제품이 실제로 고장 날 때까지 기다리면 몇 달, 심지어 몇 년이 걸릴 수도 있어 개발 초기 단계에서 신뢰성을 평가하기 어렵습니다. 다행히 많은 제품은 시간이 지남에 따라 서서히 성능이 저하됩니다. 예를 들어, 휴대폰 배터리는 반복적인 충전 과정을 거치면서 용량이 서서히 줄어들고, 운동화는 계속 사용하면서 쿠션감이 점차 떨어집니다. 이러한 성능 저하를 측정함으로써 제품 고장이 발생할 가능성이 높은 시점을 예측하는 데 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다.
몇 시간, 심지어 며칠 동안 성능 저하 데이터를 수집하고 분석한 후, 시스템 신뢰성을 평가하고 예측할 준비가 됩니다. 이때 자연스럽게 몇 가지 질문이 생길 수 있습니다.
- 먼저, 어떤 유형의 데이터를 다루고 있는지 어떻게 판단하나요?
- 다음으로, 데이터에 적합한 신뢰도 분석 유형은 무엇입니까?
- 그리고 가장 중요한 것은, JMP를 사용하여 이러한 분석 결과를 효율적으로 활용하는 방법은 무엇일까요?
숨을 고르세요. 걱정할 필요 없습니다. 이 블로그에서는 단계별로 과정을 안내해 드립니다. 먼저 수집한 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 다양한 유형의 열화 데이터에 대해 설명합니다. 다음으로 JMP에서 열화 분석에 사용할 수 있는 관련 플랫폼을 소개합니다. 마지막으로, JMP에서 제공하는 강력한 신뢰성 및 생존 분석 기능을 최대한 활용하기 위해 특정 플랫폼을 선택해야 하는 이유와 시기를 설명합니다. 더 자세한 내용은 별도의 블로그 게시물에서 다룹니다.
이 과정에서 우리는 다음과 같은 질문들을 다룹니다.
- 일반적으로 열화란 무엇이며, 어떻게 측정할 수 있을까요?
- 성능 저하 데이터란 무엇인가요?
- 공변량을 분해 분석에 어떻게 포함시켜야 할까요?
- JMP에서 사용할 수 있는 분해 분석 플랫폼은 무엇입니까?
- 분해 데이터 분석에 적합한 플랫폼을 어떻게 선택해야 할까요?
cementjmp_5-1787586161965.png
그림 1. JMP 19에서의 성능 저하 분석을 위한 전체 흐름도.
자, 그럼 이제 열화 분석의 세계로 들어가 보겠습니다.
열화란 무엇인가요?
기술적인 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 "성능 저하"가 무엇을 의미하는지 전반적으로 이해해 보겠습니다. 이 용어에 이미 익숙하신 분은 JMP에서의 데이터 및 성능 저하 분석에 초점을 맞춘 섹션으로 바로 이동하셔도 됩니다.
이론적으로 Condra(1993) [1] 가 지적한 바와 같이 신뢰성은 "시간 경과에 따른 품질"로 볼 수 있습니다. 제품의 수명 동안 성능이 일정하게 유지되는 경우는 드뭅니다. 오히려 제품은 시간이 지남에 따라 점진적으로 성능이 저하되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 자동차 타이어는 수천 마일을 주행한 후 마모되고, 에어컨은 시간이 지남에 따라 효율이 떨어지며, 절삭 공구는 반복 사용으로 인해 점차 무뎌집니다. 결국 제품은 더 이상 의도된 성능 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 이러한 점진적인 성능 저하를 열화 라고 합니다.
전통적인 수명 시험에서는 전구가 나가거나 모터가 멈추는 등 제품이 완전히 고장날 때까지 관찰합니다. 이와 대조적으로, 성능 저하 분석은 제품 성능을 시간에 따라 모니터링하고, 제품이 여전히 작동하더라도 성능이 미리 정의된 임계값 이하로 떨어지면 "소프트 고장"이 발생한 것으로 간주합니다. 중요한 것은 성능 저하를 제품이 실제로 치명적인 고장을 일으키기 훨씬 전에 관찰할 수 있다는 점입니다. 이는 기존의 고장 발생 시점 데이터만으로는 파악할 수 없었던 신뢰성 특성을 더 일찍, 더 자세하게 이해할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다.
어떻게 퇴화를 측정할까요?
이제 열화가 무엇인지 이해했으니, 다음 단계는 열화를 측정하는 방법을 결정하는 것입니다. 먼저, 제품 열화를 반영하는 성능 특성(예: 배터리 용량, 광 출력 또는 재료 강도)을 반응 변수로 선택합니다. 그런 다음 이 특성을 시간에 따라 반복적으로 측정하고, 시간을 주요 예측 변수로 사용합니다. 연구에 따라 온도나 습도와 같은 다른 실험 요인도 기록하거나 의도적으로 변화시킬 수 있습니다. 이러한 측정값들을 종합하여 열화 데이터를 구성합니다.
이러한 측정값을 수집하는 방법은 연구 설계에 따라 달라집니다. 예를 들어, 일부 연구에서는 동일한 장치를 시간에 따라 관찰하는 반면, 다른 연구에서는 다양한 스트레스 조건에서 서로 다른 장치를 측정합니다. 이러한 연구 설계의 차이는 결과적으로 얻어지는 열화 데이터의 구조를 결정하고, 궁극적으로 분석 방법의 선택을 좌우합니다.
열화 데이터 유형
실제로 열화 데이터는 일반적으로 몇 가지 범주 중 하나에 속합니다. 가장 일반적인 두 가지 범주는 다음과 같습니다.
- 반복 측정 열화 시험(RMDT) 데이터.
- 가속 파괴 열화 시험(ADDT) 데이터.
각 유형을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. RMDT 데이터
RMDT 데이터는 동일한 장치를 손상 없이 시간에 걸쳐 반복적으로 측정할 때 얻어집니다. 측정 과정이 비파괴적이기 때문에 장치는 계속 작동 상태를 유지하며 지속적으로 관찰할 수 있습니다.
예를 들어, 전기 자동차의 배터리 용량을 모니터링한다고 가정해 보겠습니다. 매달 정상적으로 작동하는 배터리의 잔여 용량을 기록합니다. 테스트 중에 배터리가 파괴되지 않으므로 시간이 지남에 따라 용량이 점진적으로 감소하는 것을 추적할 수 있습니다. 이것이 바로 RMDT 데이터의 전형적인 예입니다.
cementjmp_6-1787586161970.png
그림 2. 반복 측정 열화 시험 예시.
다음 질문을 스스로에게 해보세요. 데이터 세트에 동일한 장치에서 시간에 따라 수집된 여러 번의 열화 측정값이 포함되어 있습니까? 답이 '예'라면, 해당 데이터는 RMDT(Real-Mode Rate Data Technique) 범주에 속할 가능성이 높습니다. 이러한 유형의 데이터를 통해 각 장치의 열화 경로를 실시간으로 관찰할 수 있습니다.
2. ADDT 데이터
이제 ADDT 데이터를 생각해 보겠습니다. 이 환경에서 측정 과정은 파괴적입니다. 즉, 각 장치는 한 번만 측정할 수 있습니다. 테스트 자체가 장치를 손상시키므로 다시 관찰할 수 없습니다. 따라서 동일한 장치를 시간에 따라 반복적으로 측정하는 대신, 서로 다른 시점에서 서로 다른 장치에서 수집한 측정값을 사용하여 열화를 평가합니다.
RMDT는 동일 기기의 성능에 영향을 주지 않고 열화 특성을 반복적으로 측정할 수 있는 경우에 적합합니다. 반면 ADDT는 평가 과정에서 기기가 영구적으로 파손되어 반복 측정이 불가능한 경우에 사용됩니다. 단일 기기의 열화 경로를 직접 관찰할 수 없으므로 여러 기기의 측정값을 조합하여 열화 경로를 재구성합니다.
예를 들어, 고온에서 접착 결합 강도가 시간에 따라 어떻게 변하는지 시험하는 경우를 생각해 보겠습니다. 여러 샘플을 동일한 온도에 서로 다른 시간 동안 노출시킵니다. 지정된 노출 시간이 지난 후, 샘플을 꺼내 접착이 끊어질 때까지 잡아당깁니다. 접착을 끊는 데 필요한 힘을 측정하면 접착 결합이 얼마나 강도를 유지했는지 알 수 있습니다. 접착 강도를 측정하려면 반드시 접착을 끊어야 하므로, 동일한 샘플은 다시 테스트할 수 없습니다. 따라서 각 노출 시간마다 다른 샘플이 필요합니다. 동일한 과정을 여러 고온에서 반복하여 접착 결합의 열화 속도를 가속화할 수 있습니다. 다양한 온도와 노출 시간에 걸쳐 측정한 값을 종합하면 접착 결합이 시간에 따라 어떻게 열화되는지 파악하고 일반적인 사용 조건에서의 성능을 예측할 수 있습니다.
cementjmp_7-1787586161985.png
그림 3. 가속 파괴 열화 시험 예시
분해 모델에 공변량 통합
분해 연구에서 분해는 시간뿐만 아니라 전체 분해 과정에 영향을 미치는 다른 요인에도 의존할 수 있습니다. 이러한 공변량들이 시간에 따라 변할 때, 이를 동적 공변량 이라고 합니다.
정적 공변량과 달리 동적 공변량은 관찰 기간 동안 단위의 특성이 어떻게 변화하는지를 포착합니다. 이러한 이력은 각 단위가 겪는 열화 현상을 파악하는 데 도움이 되는 노출 프로필을 제공합니다.
예를 들어, 유사한 환경 조건에서 운행하는 두 대의 차량을 생각해 보겠습니다. 속도, 제동 빈도, 주행 부하와 같은 사용 특성은 매일 달라질 수 있습니다. 한 차량은 특정 기간 동안에는 가속과 제동이 반복되는 짧은 거리를 자주 운행하는 반면, 다른 기간에는 고속도로에서 장거리 운행을 할 수 있습니다. 반면, 다른 차량은 이와는 다른 사용 이력을 가질 수 있습니다. 두 차량이 유사한 환경 조건에서 운행되더라도 이러한 서로 다른 노출 이력은 서로 다른 열화 경로로 이어질 수 있습니다. 이는 동적 공변량의 핵심적인 특징을 보여줍니다. 즉, 열화는 단일 정적 측정값이 아니라 장치의 노출 이력에 따라 달라질 수 있다는 것입니다.
cementjmp_8-1787586162006.png
그림 4. 동적 공변량을 포함한 열화 데이터 예시
JMP 19에서 사용할 수 있는 플랫폼은 무엇입니까?
cementjmp_9-1787586162011.png
그림 5. JMP 19에서 사용 가능한 분해 분석 플랫폼.
JMP 19에서 현재 사용 가능한 성능 저하 분석 도구는 분석 메뉴의 신뢰성 및 생존성 섹션에서 찾을 수 있습니다. 성능 저하 분석을 수행하는 데 사용할 수 있는 주요 플랫폼은 세 가지입니다.
- 반복 측정 열화: 동일한 장치를 비파괴적인 방식으로 시간에 걸쳐 여러 번 측정할 때 사용됩니다. 이를 통해 각 장치의 전체적인 열화 과정을 관찰할 수 있습니다.
- 파괴적 열화: 측정 과정에서 장치가 손상되거나 파괴되는 상황을 위해 설계되었으며, 이는 각 장치가 한 번만 측정될 수 있음을 의미합니다.
- 열화: 다양한 조건에서 열화 데이터를 분석하기 위한 유연한 모델링 옵션을 제공하는 보다 일반적인 플랫폼입니다.
분해 분석에 적합한 접근 방식은 주로 분해 데이터 수집 방식에 따라 달라집니다. 다양한 데이터 구조는 서로 다른 JMP 플랫폼을 사용하여 분석할 수 있으며, 사용 가능한 플랫폼 간에는 기능적인 중복이 일부 존재합니다.
이번 시리즈의 두 번째 블로그에서는 먼저 반복 측정 열화 플랫폼에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 플랫폼의 설계 목적, 작동 방식, 분석에 필요한 데이터 준비 방법, 그리고 이 접근 방식의 잠재적 한계에 대해 논의합니다.
계속 지켜봐 주세요! 다음 블로그에서는 기술적인 세부 사항을 더 자세히 살펴보겠습니다.
참고 자료
[1] Kromholtz, GA, & Condra, LW (1993). 상업용 및 군용 항공우주 제품의 신뢰성에 대한 새로운 접근 방식: 군사 품질/신뢰성 표준을 넘어서. 품질 및 신뢰성 엔지니어링 국제, 9(3), 211-215.
[2] Clark, JM, Min, J., Li, M., Warr, RL, DeHart, SP, King, CB, Lu, L. & Hong, Y. (2026). 품질 엔지니어가 열화 모델에 대해 알아야 할 사항. 품질 엔지니어링, 1-22.
