엔지니어링 최적화를 위한 시각적 공차 분석엔지니어링 최적화를 위한 시각적 공차 분석
저우 웨이, MS, JMP 수석 컨설턴트 – SAS Institute (Beijing) Co. Ltd.
실험 설계(DOE)의 고전적인 방법론은 설계, 제조, 품질 관리 등에 널리 적용됩니다. 그러나 이것이 DOE의 끝이 아닙니다. 단점 중 하나는 오류 전파를 무시한다는 것입니다. 이는 소위 "개선된 프로세스"가 여전히 일정량의 결함을 지속적으로 생성한다는 것을 의미합니다. 시각적 공차 분석은 장애물을 극복하는 좋은 방법이며 기존 DOE를 효과적으로 보완하여 실행 가능한 최종 솔루션을 완성합니다. 먼저, 본 논문에서는 공차분석의 배경과 연구가치를 간략하게 소개한다. 그런 다음 두 가지 새로운 시각화 기술인 "결함 프로파일러"와 "결함 매개변수 프로파일"을 특징으로 하는 시각적 공차 분석을 강조합니다. 시각적 공차 분석의 도움으로 엔지니어링 및 통계 분석가는 협력하여 오류 전파로 이어지는 핵심 요소가 무엇인지, 오류를 대폭 저렴하게 줄이는 방법을 알아낼 수 있습니다. 또한 통계학자의 분석 효율성을 높이고 비통계학자의 이해를 돕기 위해 JMP 소프트웨어 관련 사례를 조명하여 DOE 계열에서 급속히 발전하고 있는 엔지니어링 최적화 접근 방식의 힘을 보여줍니다.
실험 설계
