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Demerit 시스템을 위한 관리도 패턴 감지 기법

Title
Demerit 시스템을 위한 관리도 패턴 감지 기법
Other Titles
Detection Method of Control Chart Patterns for Demerit Systems
Author
강해운
Alternative Author(s)
Kang, Hae Woon
Advisor(s)
강창욱
Issue Date
2011-02
Publisher
한양대학교
Degree
Doctor
Abstract
일반적으로 자동차, 반도체, 휴대폰, 컴퓨터 등 복잡하게 구성된 제품들은 차등적인 중요도를 갖는 다양한 유형의 부적합 및 결점들이 발생하고 있다. 이러한 복잡한 제품들이 생산되는 시스템인 “Demerit 시스템”에서 공정을 모니터링하고 관리하기 위한 계수형 관리 기법으로는 다변량 관리도의 일종인 Demerit 통계량을 이용한 Demerit 관리도가 가장 널리 사용된다. 산업 현장의 공정들에서는 제어가 불가능한 우연원인과 공정 개선의 관심 대상인 제어 가능한 이상원인이 발생하며, 이러한 이상원인들에 의한 다양한 패턴들이 발생한다. 이렇듯 실제 산업 현장에서는 산발적으로 이상원인에 의한 이상상태 패턴들이 공정에서 발생하고 있음에도 불구하고 대부분의 관리도들에서는 이러한 이상상태 패턴들을 감지하는데 관리도의 관리한계선만을 기준으로 적용하는데 그 한계점을 가지고 있다. Shewhart 관리도들에서는 이러한 이상원인들에 의한 다양한 패턴 발생들을 빠르게 감지하기 위한 방법으로 런 규칙을 개발하였다. 이를 적용하여 Shewhart 관리도에 타점된 데이터가 관리 상태일 경우에도 다양한 패턴 발생에 대한 감지가 가능하도록 Shewhart 관리도의 성능을 보완하였다. 그러나 런 규칙의 적용 범위는 Shewhart 관리도들에서와 같이 각 관리도에 적용된 통계량의 분포에 대한 정규성을 가정할 경우로 적용 범위가 한정된다. 따라서, Shewhart 관리도, Demerit 관리도들뿐만 아니라 정규성을 가정하지 않는 통계량을 포함하는 계량형 단변량 관리도(EWMA 관리도, CUSUM 관리도, CV 관리도 등), 계량형 다변량 관리도, 계수형 단변량 관리도와 계수형 다변량 관리도 등의 관리도들에서 범용적으로 적용 가능한 새로운 관리도 패턴 감지 기법이 요구된다. 일반적으로 계량형 관리도에 비하여 계수형 관리도가 통계량의 특성으로 인하여 그 산포가 더욱 크며, 단변량 관리도에 비하여 다변량 관리도에서 또한 통계량에 의한 산포가 더욱 크게 발생한다. 이로 인하여 계량형 단변량 관리도에서 발생하는 이상원인들에 의한 패턴 종류들의 형태는 대부분 정형화되어 있는데 반하여 계수형 다변량 관리도의 경우에는 그 이상원인들에 의한 패턴 종류들의 형태에 변형이 매우 심하게 발생한다. 이 연구에서는 계수형 다변량 관리도의 일종인 Demerit 관리도에 비하여 그 성능이 향상된 새로운 Demerit 관리도인 Demerit-DEWMA 관리도, Demerit-GWMA 관리도를 통계적으로 설계하고 이를 제안하였다. 그 결과 Demerit-DEWMA 관리도와 Demerit-GWMA 관리도는 기존의 Demerit 관리도와 Demerit-EWMA 관리도에 비하여 공정평균의 변동 크기에 관계없이 대부분의 경우 더 좋은 수행도를 보였다. 특히, 새롭게 제안한 Demerit-DEWMA 관리도와 Demerit-GWMA 관리도의 성능을 상호 비교하였을 경우, Demerit-GWMA 관리도는 공정평균의 작은 변동에 더 민감하였으며, 상대적으로 Demerit -DEWMA 관리도는 공정평균의 큰 변동에 더 민감한 특성이 있었다. 또한 이 연구에서는 Demerit 관리도에서 범용적으로 이상원인에 의한 이상상태 패턴들을 빠르게 감지할 수 있는 관리도 패턴 감지 기법을 새롭게 제안한다. 제안된 새로운 관리도 패턴 감지 기법을 Demerit 관리도 중 Demerit 관리도와 Demerit-DEWMA 관리도에 적용하였으며 제안된 관리도 패턴 감지 기법에 대한 성능으로 그 패턴 예측 정확률을 측정 후 평가하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 그 성능을 측정한 결과, 제안된 관리도 패턴 감지 기법은 총 8 가지 패턴에 대하여 약 80% 이상의 높은 예측 정확률을 보였다.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/139999http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000415792
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > INDUSTRIAL ENGINEERING(산업공학과) > Theses (Ph.D.)
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