변화 감지 프로파일러
측정 시스템 분석 플랫폼의 변화 감지 프로파일러를 사용하면 공정 모니터링에 사용하는 관리도의 민감도를 평가할 수 있습니다. 변화 감지 프로파일러는 제품 평균 또는 제품 표준편차의 변화를 감지할 확률을 추정합니다. 관리도 한계에는 측정 오차 변동의 원인이 포함됩니다. 변화 감지 프로파일러는 이러한 한계를 기반으로 경고 확률을 추정합니다. 이것은 공정 평균을 모니터링하는 관리도에서 다음 k개 부분군에 대해 경고 신호를 보낼 확률입니다.
관리도에 사용할 부분군 크기를 설정할 수 있습니다. 다음 사항에 유의하십시오.
• 부분군 크기가 1인 경우 관리도는 개별 측정값 차트입니다.
• 부분군 크기가 1을 초과할 경우 관리도는 XBar 차트입니다.
부분군 크기가 관리도의 민감도에 미치는 영향을 탐색할 수 있습니다. 또한 치우침 및 검사-재검사 오차를 줄여 얻을 수 있는 이점도 확인할 수 있습니다.
Figure 4.7에서는 Variability Data 폴더에 있는 Gasket.jmp 샘플 데이터 테이블에 대한 "변화 감지 프로파일러" 보고서를 보여 줍니다.
그림 4.7 Gasket.jmp에 대한 변화 감지 프로파일러
경고 확률
경고 확률은 공정의 변화를 감지할 확률입니다. "변화 감지 프로파일러"의 "부품 평균 변화" 및 "부품 표준편차" 설정에 의해 변화가 정의됩니다. 확률을 계산할 때는 "검정 사용자 정의 및 선택" 개요에서 선택한 검정이 프로파일러에 지정된 "부분군 수"에 적용된다고 가정합니다.
개별 측정값 차트(부분군 크기 = 1) 및 XBar 차트(부분군 크기 > 1)의 관리 한계는 관리 상태의 차트 시그마를 기반으로 합니다. 관리 상태의 시그마는 치우침 요인(재현성) 변동과 검사-재검사(반복성) 변동을 고려합니다. 처음에는 MSA 연구에서 얻은 값으로 설정됩니다. 관리 상태의 차트 시그마는 관리 상태의 부품 표준편차도 통합합니다. 이 두 값은 관리 상태의 차트 시그마를 기반으로 한 오경보 확률과 함께 프로파일러 아래에 나타납니다.
관리 상태의 부품 표준편차
측정 오차를 제외한 안정적인 공정에 대한 실제 부품 값의 표준편차입니다. 관리 상태의 부품 표준편차 기본값은 부품 성분의 표준편차입니다. 부품 성분의 표준편차는 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다.
MSA 연구의 부품은 특정한 특성을 갖도록 선택되며 생산 시 볼 수 있는 부품 간 변동을 반영하지 못하는 경우가 많습니다. 이 때문에 "변화 감지 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 관리 상태의 부품 표준편차 변경을 선택하여 관리 상태의 부품 표준편차를 지정할 수 있습니다.
관리 상태의 차트 시그마
관리 한계를 계산하는 데 사용되는 시그마 값입니다. 이 값은 변화 감지 프로파일러에 지정된 관리 상태의 부품 표준편차, 치우침 요인 표준편차 및 검사-재검사 표준편차와 부분군 크기를 사용하여 계산됩니다. 이때 재현성 요인은 부분군 내에서 일정하다고 가정합니다.
부분군 크기가 n인 경우 관리 한계는 다음 값으로 설정됩니다.
관리 상태의 차트 시그마는 다음 항의 제곱합 제곱근입니다.
– 관리 상태의 부품 표준편차
– 변화 감지 프로파일러에 지정된 치우침 요인 표준편차에 
을 곱한 값
– 변화 감지 프로파일러에 지정된 검사-재검사 표준편차
재현성 요인이 부분군 내에서 일정하다는 가정을 설명하기 위해 치우침 요인 표준편차에 
을 곱합니다.
관리 상태의 부품 표준편차, 치우침 요인 표준편차, 검사-재검사 표준편차 또는 부분군 크기를 변경하면 관리 상태의 차트 시그마가 업데이트됩니다.
오경보 확률
부품 평균 또는 표준편차가 변경되지 않았는데 관리도 검정에서 경고 신호가 발생할 확률입니다. "검정 사용자 정의 및 선택"에서 부분군 수 또는 검정을 변경하면 오경보 확률이 업데이트됩니다.
분산 성분 보고서에 대한 자세한 내용은 분산 성분에서 확인하십시오.
변화 감지 프로파일러 설정
부분군 수
경고 확률이 계산되는 부분군의 수입니다. 부분군 수가 k로 설정되면 프로파일러는 이 k개 부분군을 기반으로 관리도에서 하나 이상의 경고 신호를 보낼 확률을 제공합니다. 부분군 수는 기본적으로 10으로 설정됩니다. 부분군 수를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그합니다.
부품 평균 변화
부품 평균의 변화 크기입니다. 기본적으로 프로파일러는 1 시그마 변화를 감지하도록 설정됩니다. 초기값은 부품 성분의 표준편차입니다. 부품 성분의 표준편차는 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다. 부품 평균 변화를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그하거나 그림 아래의 값을 클릭합니다.
부품 표준편차
측정 오차를 제외한 실제 부품 값의 표준편차입니다. 부품 표준편차 초기값은 부품 성분의 표준편차입니다. 부품 성분의 표준편차는 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다. 부품 표준편차를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그하거나 그림 아래의 값을 클릭합니다.
치우침 요인 표준편차
재현성과 관련된 요인의 표준편차입니다. 치우침 요인에는 작업자와 기기가 포함됩니다. 치우침 요인 변동에는 부품 및 반복성(군내) 변동이 포함되지 않습니다. 초기값은 재현성 및 교호작용 분산 성분을 사용하여 파생됩니다. 이 분산 성분은 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다. 치우침 요인 표준편차를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그하거나 그림 아래의 값을 클릭합니다.
검사-재검사 표준편차
모형의 검사-재검사(반복성) 변동의 표준편차입니다. 초기값은 군내 성분의 표준편차입니다. 군내 성분의 표준편차는 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다. 검사-재검사 표준편차를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그하거나 그림 아래의 값을 클릭합니다.
부분군 크기
각 부분군에 사용되는 표본 크기입니다. 이 값은 기본적으로 1로 설정됩니다. 표본 크기를 늘려 관리도 성능 개선을 조사할 수 있습니다. 표본 크기를 1에서 늘리면 개별 측정값 차트에서 XBar 차트로 이동할 때 어떻게 되는지 결과를 보여 줍니다. 부분군 크기를 변경하려면 그림에서 세로선을 드래그합니다.
변화 감지 프로파일러 옵션
"변화 감지 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴는 몇 가지 옵션을 제공합니다.
관리 상태의 부품 표준편차 변경
안정적 공정에 대한 부품 표준편차 값을 지정합니다. 관리 상태의 부품 표준편차는 측정 오차를 제외한 실제 부품 값의 변동을 반영해야 합니다. 새 값을 입력하고 "확인"을 클릭합니다.
관리 상태의 부품 표준편차는 처음에 부품 성분의 표준편차로 설정됩니다. 부품 성분의 표준편차는 MSA 분석으로 추정되고 분산 성분 보고서에 있습니다.
이 옵션은 EMP 연구를 위해 선택한 부품이 공정에서 추출한 랜덤 표본이 아닌 경우에 유용합니다.
요인 격자 재설정
요인의 현재 설정에 대한 특정 값을 입력하고, 해당 설정을 잠그거나, 격자의 여러 요소를 제어할 수 있도록 각 요인에 대한 창을 표시합니다. 자세한 내용은 Profilers의 요인 값 설정 또는 잠금에서 확인하십시오.
요인 설정
다음 옵션으로 구성된 하위 메뉴입니다.
설정 기억
"설정 기억" 명령이 호출될 때마다 현재 설정 값을 누적하는 개요 노드를 보고서에 추가합니다. 기억된 각 설정 앞에는 해당 설정으로 재설정하는 데 사용되는 라디오 버튼이 있습니다. "기억된 설정"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 선택한 설정 또는 모든 설정을 제거하는 옵션이 있습니다.
설정 스크립트 복사
현재 프로파일러의 설정을 클립보드에 복사합니다.
설정 스크립트 붙여넣기
클립보드의 프로파일러 설정을 다른 보고서의 프로파일러에 붙여 넣습니다.
스크립트 설정
요인이 변경될 때마다 호출되는 스크립트를 설정합니다. 설정된 스크립트는 다음 형식의 인수 목록을 받습니다.
{factor1 = n1, factor2 = n2, ...}예를 들어 이 목록을 로그에 기록하려면 먼저 다음 함수를 정의합니다.
ProfileCallbackLog = Function({arg},show(arg));그런 다음 스크립트 설정 대화상자에 ProfileCallbackLog를 입력합니다.
이와 비슷한 다음 함수는 요인 값을 전역 값으로 변환합니다.
ProfileCallbackAssign = Function({arg},evalList(arg));또는 다음과 같이 한 번에 하나씩 값에 액세스합니다.
ProfileCallbackAccess = Function({arg},f1=arg["factor1"];f2=arg["factor2"]);
랜덤 테이블 생성
지정된 런 수에 대한 랜덤 요인 설정 및 해당 요인 설정의 예측값을 포함하는 새 데이터 테이블을 생성합니다. 반응에 랜덤 잡음을 추가하는 옵션도 있습니다. 자세한 내용은 Profilers의 랜덤 테이블 생성에서 확인하십시오.
변화 감지 프로파일러 범례
이 패널에서는 변화 감지 프로파일러의 네 가지 설정에 대해 간략하게 설명합니다. 자세한 내용은 변화 감지 프로파일러 설정에서 확인하십시오.
팁: 범례가 나타나지 않게 하려면 "EMP 측정 시스템 분석" 플랫폼 환경 설정에서 변화 감지 프로파일러 범례 표시를 선택 취소하십시오.
검정 사용자 정의 및 선택
"검정 사용자 정의 및 선택" 패널에서는 관리도의 k개 부분군에 적용할 검정을 선택하고 사용자 정의합니다. 여기에 나오는 8개 검정은 Nelson 연구 자료(1984)를 기반으로 합니다. 검정에 대한 자세한 내용은 검정에서 확인하십시오.
변화 감지 프로파일러 계산을 수행할 때 이러한 검정이 고려됩니다. 검정을 더 추가하면 경고 확률 및 오경보 확률 값이 증가합니다. 준난수 시뮬레이션을 기반으로 계산되므로 프로파일러를 업데이트할 때 약간 지연될 수 있습니다.
"검정 사용자 정의 및 선택" 패널에는 다음 옵션이 있습니다.
기본 설정 복원
설정이 환경 설정에 저장되지 않은 경우 이 옵션은 선택한 검정을 첫 번째 검정으로만 재설정합니다. n 값도 검정에 설명된 값으로 재설정됩니다. 설정이 환경 설정에 저장된 경우 이 옵션은 선택한 검정 및 n 값을 환경 설정에 지정된 값으로 재설정합니다.
참고: 파일 > 환경 설정 > 플랫폼 > 관리도 빌더를 선택하여 관리도 검정의 환경 설정에 액세스할 수 있습니다. 사용자 검정 1 ~ 8은 "검정 사용자 정의 및 선택"에 표시된 8개 검정에 해당합니다.
환경 설정에 설정 저장
선택한 검정 및 n 값을 향후 분석에 사용할 수 있도록 저장합니다. 이러한 환경 설정은 "관리도 빌더" 플랫폼 환경 설정에 추가됩니다.