경제적인 Gage R&R의 (o,p,r) 조합

Abstract

현대의 자동차, 항공기, 우주선, 스마트폰, TV, 반도체, 컴퓨터 등은 엄격한 품질관리를 통해 제품을 생산하고 있다. 모든 제품은 품질관리를 위해 일정량의 시료를 측정하여 데이터를 얻을 수 있다. 기업은 측정을 통해 얻은 데이터를 이용해 품질 개선을 위해 노력한다. 측정을 통해 얻은 데이터가 신뢰할 수 있는 데이터면 품질 개선을 위해 큰 도움이 된다. 하지만 측정을 통해 얻은 데이터가 신뢰할 수 없는 데이터면 그러한 데이터를 가진 제품은 품질 개선에 도움이 될 수 없다. 측정과정에서 측정기에 의한 불필요한 오차가 섞인 데이터는 품질관리 단계에서 개선을 위해 사용된다. 오차가 섞인 데이터를 사용하여 품질관리를 한다면 좋은 제품을 생산할 수 없다. 이러한 측정 데이터를 관리하기 위해 Gage R&R 분석이 널리 사용된다. 측정 데이터는 측정자와 측정기의 오차로 인해 변동성을 갖는다. 총 변동은 부품과 게이지에 의해 발생한다. 이때 측정기에 의한 변동을 분석하기 위해 Gage R&R 분석을 실시한다. Gage R&R 분석은 측정 활동 시 측정시스템의 반복성과 재현성의 변동을 분석하여 측정활동을 통해 올바른 데이터가 얻어지고 있는지 평가한다. 현재까지 Gage R&R 분석을 하기 전에 측정자의 수(o), 부품의 수(p), 반복 측정의 횟수(r)를 전통적인 방법을 사용하여 (o,p,r)조합을 구성하였다. 하지만 전통적인 방법을 사용한 (o,p,r)조합은 기업을 위해 효율적인 데이터를 측정하지 못하고 있다. 본 연구에서는 측정시간과 비용을 사용한 최적의 (o,p,r)조합을 구하기 위하여 통계적 방법을 사용하고 그 결과를 제시한다. 결과에 따르면 측정시간과 비용을 사용한 경우 최적 조합은 신뢰구간 범위의 차이에만 의존하는 전통적인 방법의 결과보다 좋은 결과를 보여준다.