정밀 공정을 위한 정밀 실험: Bobcat Company

Bobcat 시설에서 이와 같은 7대의 레이저 절단 기계의 출력을 높이면 아웃소싱된 "빔 시간"이 줄어들어 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

Bobcat의 레이저 절단 공정은 긴 직선 절단에는 빠른 절단 속도를 사용하고, 짧은 절단과 각도에는 느린 절단 속도를 사용했습니다. 절단 품질을 향상시키면서 공장에서 이러한 절단 속도 중 하나 또는 둘 다를 높일 수 있는 설정을 찾으면 공장의 생산 용량을 크게 늘리고, 파밍된 작업을 다시 가져오고, 비용을 절감할 수 있습니다.

공정을 연구하면서 Rose는 성능에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 요소를 파악했습니다. 여기에는 출력(와트), 레이저 빔이 실제로 가동되는 절단 시간의 비율, 빠른 절단 속도에 대한 공급 속도, 느린 절단 속도에 대한 공급 속도, 레이저 토치에 사용되는 가스의 양(보조 가스 압력), 빔을 제어하는 노즐의 폭, 노즐에서 절단 표면까지의 초점 거리가 포함됩니다. 이제 그의 과제는 이러한 요소 중 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 식별한 다음 속도와 제품 품질을 모두 높이는 공정 설정을 찾는 것이었습니다.

Minitab을 활용한 사례

여기에서 Minitab Statistical Software의 실험 계획법(DOE) 기능이 등장합니다. 설계된 실험은 여러 변수를 조정하는 일련의 실행 또는 테스트입니다. 한 번에 두 개 이상의 요소를 변경하고 평가한 다음 통계 분석을 사용하여 의미 있는 결과를 얻을 수 있으므로 공정을 개선하는 효율적인 방법입니다. Minitab은 어떤 요소가 가장 중요한지 파악하고 요소가 상호작용하면서 공정을 진행하는 방식을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 지식으로 무장하면 최적의 공정 성능을 생성하는 요소 설정을 찾을 수 있습니다.

Rose의 첫 번째 작업은 올바른 반응을 선택하고 정량화하는 것이었습니다. 더 빠른 속도로 생산되는 부품의 품질을 개선하거나 최소한 유지하는 것이 주요 목표였기 때문에 그는 절단 품질을 중요한 반응으로 선택했습니다. 하나의 실험 "실행"은 강철 한 장을 절단하는 것으로 구성됩니다. 절단 품질은 1~5 등급으로 평가되며 5는 완벽한 절단을 의미합니다. 기준선을 설정하기 위해 Rose는 기존 설정으로 부품 절단의 사전 분석을 수행했는데, 그 결과 평균 점수 4점의 절단이 생성되는 것으로 나타났습니다.

더 빠른 설정을 찾는 데 열의를 보인 레이저 작업자가 각 실행에서 생산된 부품을 평가하기 위해 자원했습니다. 다른 연구원과 마찬가지로 Rose도 실험을 시작하기 전에 측정 시스템의 정밀도를 신뢰할 수 있는지 확인해야 했습니다. 그는 Minitab을 사용하여 작업자가 확립된 표준에 따라 절단 품질을 일관되고 정확하게 평가할 수 있는지 여부를 보여주는 속성 일치 분석을 수행했습니다. 분석 결과를 바탕으로 레이저 작업자 1인을 단독 평가자로 선정했습니다. 그는 이전에 사용된 정수 대신 ¼ 증분(.25)을 통합하는 보다 정확한 채점 시스템을 사용할 수 있었습니다. 이를 통해 데이터 수집 능력이 향상되었습니다.

요소, 중요한 반응, 신뢰할 수 있는 데이터 수집 방법을 갖춘 Rose는 실험을 계획할 준비가 되었습니다. 그는 요소 실험 계획법을 통해 여러 요소가 공정에 미치는 영향을 연구할 수 있다는 것을 알고 있었지만, 최소한의 실험으로 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 요소 설계 유형을 찾아야 했습니다. 그는 Minitab을 사용하여 옵션을 탐색하고 가장 좋은 옵션을 식별했습니다.

한 가지 옵션은 요소 수준의 모든 조합에서 반응을 측정하는 매우 철저한 접근 방식인 완전 요소 실험이었습니다. 그러나 이 옵션을 사용하려면 엄청나게 많은 실행이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 요소가 5개인 2수준 완전 요소 설계에는 32개의 실행이 필요합니다. 실험자가 반복을 추가하거나 실행을 여러 번 반복하기를 원할 수 있다는 점을 고려하면 대부분의 경우 완전 요소 실험은 실행 가능한 옵션이 아닙니다.

대신 Rose는 요소 수준의 일부 조합을 제외하여 실행 횟수를 관리 가능한 크기로 줄이면서도 여전히 요소에 대한 신뢰할 수 있는 분석을 제공하는 부분 요소 설계를 검토했습니다. 수행되는 실행은 전체 요소 설계의 선택된 부분 집합 또는 부분입니다. 그러나 모든 요소 수준 조합을 실행하지 않으면 일부 효과가 교란되어 다른 효과와 별도로 추정할 수 없습니다. 따라서 의미 있는 결과를 얻으려면 분수를 신중하게 선택해야 합니다. 공정을 더 쉽게 만들기 위해 Minitab은 교란 패턴을 지정하는 별칭 테이블을 표시합니다.

초기 실험에서 Rose는 Minitab을 사용하여 16회 실행만 필요하지만 요소와 양방향 상호작용의 효과를 모두 추정할 수 있는 ½ 부분 요소 설계를 구현했습니다(그림 1). Rose는 또한 데이터 수집 능력을 향상시키기 위해 16회 실행을 3번 반복하여, 실험에서 유의미한 차이를 식별할 수 있는 가능성을 높였습니다.

그림 1 - Minitab Statistical Software의 실험 계획법 도구를 사용하면 계획된 실험 결과를 쉽게 선택, 설정 및 분석할 수 있습니다.

첫 번째 실험에서는 빠른 속도의 공급 속도와 느린 속도의 공급 속도가 공정 속도를 결정하는 가장 중요한 요소라는 사실을 발견했는데, 더 중요한 것은 더 빠른 공급 속도가 가능함을 입증했다는 것입니다. (그림 2).

그림 2 - Rose의 초기 실험에서는 빠른 절삭 속도와 느린 절삭 속도 모두에서 이송 속도가 전체 공정 속도를 결정하는 가장 중요한 요소라는 사실이 입증되었습니다. 그는 이 정보를 사용하여 더 빠른 속도에서 부품 품질 공정 설정을 최적화하기 위한 후속 실험을 설계했습니다.

Rose의 후속 실험은 더 빠른 속도에서 절단 품질을 향상시키기 위해 나머지 세 가지 중요한 요소에 대한 최상의 설정을 찾는 데 중점을 두었습니다. 최종 큐브 플롯(그림 3)은 속도 증가 시 낮은 보조 가스 압력과 가동, 높은 수준의 노즐 포커스에서 가장 높은 절단 표면 품질을 나타냈습니다. 또한 기대되는 절단 품질은 이전 설정에서 표준인 4.0보다 높음을 나타냅니다.