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(A) 다수의 공정을 포함하는 공정 데이터가 수집되고, 그리고, 설비 센서, 환경 센서 및 전기 IoT에 의해, 미리 정의된 인자들에 대한 데이터가 수집되는 단계; (B) 상기 수집된 데이터가 미리 정의된 규칙에 따라 가공되는 단계; (C) 오픈 API에 의해 구동되는 다수의 분석 모듈 중 어느 하나 이상이 템플릿에 입력되는 단계; (D) 상기 선택된 분석 모듈에 필요한 인자가 확인되고, 상기 가공된 데이터로부터 상기 확인된 인자에 해당하는 데이터가 로딩되는 단계; 및(E) 상기 로딩된 데이터를 이용하여 상기 선택된 분석 모듈이 실행되어 분석 결과 데이터가 연산되고, 연산된 분석 결과 데이터가 출력되는 단계를 포함하는, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (C) 단계는, (C1) 원하는 공정 및 품질 개선 목표가 입력되는 단계; 및(C2) 입력된 공정 및 품질 개선 목표에 대응되는 것으로 미리 결정된 상기 다수의 분석 모듈 중 어느 하나 이상이 자동으로 선택되어 템플릿에 입력되는 단계를 포함하는,통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 (C1) 단계에서, 원하는 공정 및 품질 개선 목표가 불량률 감소인 경우, 상기 (C2) 단계에서 선택되는 분석 모듈은, 파레토차트 및 P 관리도인, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 (E) 단계는, 다수의 생산 라인 각각에 대하여 미리 결정된 QC(quality control) 요인에 따라 각각 수행되며, 상기 (E) 단계의 수행 결과, 가장 불량률이 높은 생산 라인 및 당해 생산 라인에서 불량률에 가장 큰 원인이 되는 QC 요인이 결정되고 출력되는 단계를 더 포함하는, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 (C1) 단계에서, 원하는 공정 및 품질 개선 목표가 재공품(WIP) 감소인 경우, 상기 (C2) 단계에서 선택되는 분석 모듈은, 정규성 검정, 분산분석 및 다중비교인, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 (C1) 단계에서, 원하는 공정 및 품질 개선 목표가 실시간 데이터 이상 탐지 및 현재 공정능력수준 확인인 경우, 상기 (C2) 단계에서 선택되는 분석 모듈은, Xbar-R 관리도, I-MR 관리도, 정규성검정, Box-Cox 변환 및 공정능력분석인, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (C) 단계에서 상기 다수의 분석 모듈은, 다음을 포함하는, 1
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제 1 항에 있어서, 상기 (D) 단계는, 상기 가공된 데이터로부터 상기 확인된 인자에 해당하는 데이터가 없는 경우, 미리 정해진 규칙에 따라 가상 데이터가 생성되는 단계를 포함하는, 통계 기반 제조 공정 및 품질 관리 방법
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