결함 프로파일러의 예
이 예에서는 "시뮬레이터"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 결함 프로파일러를 시작하는 워크플로우를 보여 줍니다. 데이터는 타이어 트레드 성능의 네 가지 측도에 대한 SILICA, SILANE 및 SULFUR 효과를 연구하기 위한 실험에서 얻은 결과입니다.
시뮬레이터에 규격 한계 추가
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Tiretread.jmp를 엽니다.
2. 그래프 > 프로파일러를 선택합니다.
3. Pred Formula ABRASION, Pred Formula MODULUS, Pred Formula ELONG 및 Pred Formula HARDNESS를 선택하고 Y, 예측 계산식을 클릭합니다.
4. 확인을 클릭합니다.
5. "예측 프로파일러"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 시뮬레이터를 선택합니다.
6. "시뮬레이터"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 규격 한계를 선택합니다.
참고: 열에 규격 한계가 열 특성으로 저장되어 있으면 해당 규격 한계가 시뮬레이터의 "규격 한계" 테이블에 표시됩니다.
7. 다음과 같이 규격 한계를 설정합니다.
– ABRASION의 LSL을 "110"으로 설정합니다.
– MODULUS의 USL을 "2000"으로 설정합니다.
– ELONG의 LSL과 USL을 각각 "350"과 "550"으로 설정합니다.
– HARDNESS의 LSL과 USL을 각각 "66"과 "74"로 설정합니다.
8. 저장을 클릭하여 규격 한계를 데이터 테이블에 저장합니다.
9. 각 요인 아래에서 랜덤을 선택합니다.
10. 각 요인에 대해 Figure 8.9에 표시된 대로 랜덤 규격을 입력합니다.
그림 8.9 프로파일러 랜덤 규격
결함 프로파일러 및 결함 모수 프로파일 열기
1. "시뮬레이터"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 결함 프로파일러를 선택합니다.
그림 8.10 결함 프로파일러
참고: 결함 프로파일러는 랜덤 입력을 사용한 시뮬레이션을 기반으로 합니다. 따라서 Figure 8.10에 표시된 것과 값이 다를 수 있습니다.
검은색 곡선은 다른 모든 요인은 변하는 상태에서 X 축 값으로 고정된 각 요인에 대한 전체 결함 비율을 보여 줍니다.
SILICA에 대한 전체 곡선을 살펴보겠습니다. Silica가 변함에 따라 결함 비율은 Silica가 약 1일 때 가장 낮은 비율 0.001에서 시작하며, Silica가 1에서 증가하거나 감소하면 거의 1까지 빠르게 증가합니다. 그러나 SILICA 자체는 랜덤입니다. SILICA의 밀도 곡선을 적분하면 평균 결함 비율이 약 0.03으로 추정되며 이는 SILICA 의 평균으로 표시됩니다. 시뮬레이션에 의해 추정된 이 전체 결함 비율 추정값은 시뮬레이션 히스토그램 아래의 결함 테이블에 표시됩니다. 모든 요인에 대한 전체 결함 비율의 평균 값은 비슷합니다.
결함 프로파일러에는 각 요인의 변동에 대한 결함 비율의 표준편차 추정값도 포함됩니다. SILICA의 경우 이 값("SD" 라벨 지정됨)은 0.057입니다. 표준편차는 해당 요인의 분포에 대한 결함 비율의 민감도와 관련이 있습니다. 세 요인에 대해 SD 값을 비교하면 SULFUR의 SD가 SILICA 및 SILANE의 SD 값보다 높습니다. 이는 결함 비율을 개선하기 위해서는 SULFUR 분포의 변화가 가장 큰 효과가 있다는 것을 나타냅니다. 분포는 평균 또는 표준편차를 변경하거나, 특정 규격 한계를 충족하지 않는 입력을 거부하여 분포를 잘라내는 방식을 통해 바뀔 수 있습니다.
2. "시뮬레이터"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 결함 모수 프로파일을 선택합니다.
그림 8.11 결함 모수 프로파일
SULFUR를 살펴보면 현재 결함 비율(0.03)이 모수 프로파일러의 네 가지 곡선에 각각 해당하는 네 가지 방법으로 표시되어 있습니다.
빨간색 곡선(평균 변화)의 경우 현재 비율은 빨간색 곡선이 빨간색 수직 점선과 교차하는 위치입니다. 평균 변화 곡선은 SULFUR의 평균 변화에 따른 전체 결함 비율의 변화를 나타냅니다. 결함 비율을 줄일 수 있는 한 가지 방법은 평균을 왼쪽으로 약간 이동하는 것입니다. 이 그림에서 십자기호 도구를 사용하여 평균을 아래로 이동하면 결함 비율이 약 0.02로 감소하는 것을 확인할 수 있습니다.
파란색 곡선(표준편차 범위)의 경우 현재 결함 비율은 파란색 곡선이 두 개의 파란색 점선과 교차하는 위치입니다. 표준편차 범위 곡선은 표준편차 변화에 따른 결함 비율의 변화를 나타냅니다. 파란색 점선은 현재 평균에서 1 표준편차 위아래를 나타냅니다. 파란색 곡선은 중심을 기준으로 대칭 형태로 표시됩니다. 파란색 곡선은 중심에서 최소값에 도달하며, 이는 표준편차 0에 대한 결함 비율을 나타냅니다. 즉, SULFUR의 변동을 완전히 제거하면 결함 비율이 약 0.003입니다. 이 값은 현재 비율 0.03보다 훨씬 낮습니다. 다른 결함 모수 프로파일 곡선을 보면 SULFUR의 SD 값에 따라 의심되는 다른 요인의 변동을 줄이는 것보다 이 방법이 낫다는 것을 알 수 있습니다.
녹색 곡선(LSL 변화)의 경우 결함 비율을 개선할 수 있는 기회가 없습니다. 녹색 곡선은 곡선의 전체 범위에서 현재 결함 비율 위에 있습니다. 이는 SULFUR의 값이 너무 작은 부품을 기각하여 변동을 줄이는 것이 결함 비율을 줄이는 데 도움이 되지 않음을 나타냅니다.
주황색 곡선(USL 변화)은 결함 비율을 개선할 수 있는 방법을 제시합니다. 오른쪽부터 곡선을 읽으면 현재 결함 비율(0.03)에서 곡선이 시작됩니다. 그런 다음 SULFUR의 USL을 줄여 더 많은 부품을 기각하기 시작하면 결함 비율이 개선됩니다. 그러나 규격 한계를 분포의 중심으로 이동하는 것은 부품의 절반을 버리는 것과 같으므로 실용적이지 않을 수 있습니다.
모든 요인에 대해 모든 기회를 검토한 결과, 이제 추가 조사를 위한 두 가지 옵션이 있는 것으로 보입니다. SILICA의 평균을 약 1로 변경하거나 SULFUR의 변동을 줄일 수 있습니다. 일반적으로 공정 변동보다 공정 평균을 변경하는 것이 더 쉽기 때문에 SILICA의 평균을 1로 변경하는 것이 가장 좋은 1차 조정 방법입니다.
3. "예측 프로파일러"에서 SILICA의 평균을 "1.2"에서 "1.0"으로 조정합니다.
4. "결함 프로파일러" 아래에서 다시 실행을 클릭합니다.
조정된 SILICA 값을 기반으로 결함 프로파일러가 업데이트됩니다.
그림 8.12 조정된 결함 비율
SILICA의 평균을 1.2에서 1.0으로 변경하면 결함 비율이 0.03에서 약 0.004로 감소하여 상당히 개선되었습니다. 분포를 변경하고 시뮬레이션을 다시 실행하면 다른 결함 감소 시나리오를 쉽게 조사할 수 있습니다.