제조 공정 개선

이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 제조, 공학 및 연구개발 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

강좌 주제:

• 데이터 가져오기 및 서식 설정
• 막대 차트
• 히스토그램
• 상자 그림
• Pareto 차트
• 산점도
• 표 및 카이-제곱 분석
• 위치 및 변동 측정
• t-검정
• 비율 검정
• 등분산 검정
• 검정력 및 표본 크기
• 상관
• 단순 선형 및 다중 회귀 분석
• 일원 분산 분석
• 다중 변수 분산 분석

제조 및 공학 계측 시스템을 성공적으로 평가 및 인증하는 데 필요한 기술을 개발합니다. 통계적 공정 관리의 기본 사항 및 중요한 품질 도구가 제조 공정을 개선 및 관리하는 데 필요한 증거를 어떻게 제공할 수 있는지에 대해 배웁니다. Minitab에 제공되는 다양한 종류의 관리도를 자체 공정을 위해 언제 어디서 사용할지에 대해 파악하는 역량을 개발합니다.

중요한 공정 능력 분석 도구를 활용하여 내부 및 고객 규격을 기준으로 공정을 평가하는 방법을 배웁니다. 강좌에서는 제조 공정과 관련된 품질 도구를 이용하는 방법을 중점적으로 교육합니다.

강좌 주제:

• Gage R&R
• 파괴 시험
• Gage 선형성 및 치우침
• 계수형 합치도
• 변수 및 계수형 관리도
• 정규, 비정규 및 계수형 데이터에 대한 공정 능력 분석

Minitab의 직관적 DOE 인터페이스를 사용하여 다양한 전체 및 부분 요인 설계를 생성하는 방법을 배웁니다. 실제 응용 프로그램은 랜덤화, 복제 및 차단의 개념이 어떻게 바람직한 실험 관행의 기준이 되는지를 입증합니다. 결과 데이터를 정확히 분석하여 효과적이고 효율적으로 실험 목적을 달성하는 데 필요한 기술을 개발합니다.

사용자 정의 가능하고 강력한 Minitab의 그래픽 디스플레이를 이용하여 실험 결과를 해석 및 전달함으로써 제품 및 공정을 개선하고, 중요한 반응 변수에 영향을 미치는 주 요인을 찾아내고, 공정 변동을 줄이고, 연구개발 프로젝트를 진행합니다.

강좌 주제:

• 요인 실험 설계
• 정규 효과도 및 효과의 Pareto 차트
• 검정력 및 표본 크기
• 주효과, 교호작용 및 입방체도
• 중앙점
• 중첩 등고선도
• 여러 개의 반응 최적화