제3편 상론 (고급)

         5장   Q E 용어

 
 

    용         어

                          설            명

2 step 설계 

 망목특성의 패러미터 설계에서, 먼저 산포를 최소화하는 조건을 찾고, 그 다음 특성치를 목표값에 맞추는 조정작업을 하는 2 step으로 이루어진다. 산포를 줄이는 것이 우선적인 일이며, 목표값에 맞추는 작업은 어렵지 않다. 

가법성(加法性)

 어떤 효과들의 합이 전체의 효과가 되는 성질. 가법성이 좋으면 해석이 정확ㆍ용이하므로 실험법의 양부를 결정하는 중요한 성질이다. 加成性이라고도 한다. 

감도(感度) 

입력신호에 의해 시스템이 출력이 얼마나 반응하는지를 나타내는 척도이며,입출력 직선관계의 경사를 나타낸다. 입력이 하중, 출력이 변형일 때 감도가 높다는 것은 하중에 대해 변형량이 크다는 것을 의미한다. 제조공정에서는 일반적으로 감도가 큰쪽이 효율적이나, 바람직하지 않는 경우도 있다 (과민해서 취급하기가 곤란한 경우). 단위 : dB  

강건(强健)설계 

 ◆ 패러미터 설계.  robust design

교락(交絡)

 두개 이상의 요인 효과가 섞여서 각 인자의 효과를 분리할 수 없는 것을 말한다.

교호(交互)작용 

특성치에 대한 한 인자의 영향이, 다른 몇 개의 인자에 의존하는 정도를 표시하는 효과. 일반적으로 교호작용의 두 개의 인자에 대해서 생각한다.

기능 특성

 제품이나 기술의 기능 그 자체를 폭넓은 조건하에서 평가하기 위한 특성.

기능 한계  

일반적으로는 기능을 상실하는 한계를 나타낸다. 그러나 특이치가 큰 영향을 미칠 경우에는 제품의 1/2 이 기능을 상실하게 되는 한계치로 나타내기도 한다. 약품에서 LD50. (lethal dose : 치사량)

기본 기능

 제품이나 기술의 목적을 달성하기 위한 수단이나 메커니즘의 진정한 입출력관계를 말한다. 타구찌법에서는 제품이나 시스템을 개발할 때 고장이나 문제점,현상 등의 품질특성을 추적하지 않고 입력에너지와 출력의 비례관계를 연구할것을 권장한다. 진정한 입출력의 관계란 후크의 법칙에서 변형량과 하중치, 옴의 법칙에서 전류와 전압 등과 같은 자연계의 법칙으로 나타난다.

기여율

 전변동에서 차지하는 순변동의 비율 (ρ). 데이터의 산포중에서 어떤 인자가차지하는 비율이다.

내란(內亂)

 시스템의 내부(구성소자, 부품)에서 초기부터 발생하는 산포나 사용중에 발생하는 부품소자의 마모 열화 등.(내부 잡음)

내부 패러미터

 제품의 특성을 결정 짓는 설계 정수.  ◆ 설계 패러미터

내측 직교표  

 주로 구하고자 하는 요인을 할당한 직교표. 제어인자(와 표시인자)를 배치한다.  ◆ 내측 할당

내측 할당  

SN비를 비교하기 위한 인자인 제어인자나 표시인자의 할당을 내측할당이라 하며, SN비를 구하는 인자인 신호인자와 오차인자의 할당을 외측할당이라 한다.

多수준법

 3수준 직교표의 실험에서, 어떤 인자가 3수준을 넘는 경우의 직교표 배치법을 말한다. 어떤 두열의 조합배치로 다수준을 만들 수 있다. 이때 그 두열의 교호작용열도 희생된다. 비게 되는 수준에는 더미법으로 실험하게 된다.

더미(dummy)법

 직교표의 3수준열에 2수준을 배치하는 경우 형식적으로 3수준을 만들어 배치한다. 2수준중 중요한 한 수준을 형식적으로 제3수준으로 할 때 이 3수준을 더미(의수준)라고 한다.

동적 SN비 

폭넓은 조건으로 사용했을 때, 제품이나 기술의 기능이 얼마나 안정되어 있는가를 정량적으로 나타내는 수치. 이로써 동특성을 해석한다.

동특성  

 시스템등의 출력이 입력의 크기에 대응해 수시로 변화하는 특성.

마이너스측
   최악조건

오차의 조합에서 특성치를 작게 하는 조건들의 조합.

망대(望大)특성

 minus값을 취하지 않고 클수록 좋은 특성치. 증폭량, 강도, 수율 등

망목(望目)특성  

 목표치가 주어지고 있어, 그것보다 커도 작아도 바람직하지 않은 특성치. 길이, 전압 등.

망소(望小)특성

minus값을 취하지 않고, 작을수록 좋은 특성치. 마모량, pin-hole, 진원도 등

목적기능

시스템에 요구되는 역할이 목적기능이고, 그 목적기능을 달성하기 위해서는 기술의 고유 메커니즘이 있다. 기본적으로는 에너지의 입출력 관계(에너지의 변환)으로 나타난다.

물품간 산포  

 같은 재료, 부품, 작업에 의한 제품이라도 발생하는 기능의 산포 (제조공정의 산포로 발생하는 산포).  ◆ 공간적 내부 산포

변동 계수  

 표준 편차를 평균치로 나눈 수치 (단위:%)   산포의 상대적인 크기를 나타낸다. 

상류 품질

 제품으로서의 목적 기능을 나타내는 것으로 단지 특성값이 어떤가가 아니고, 각종 오차를 고려해, 기능성(안정성)을 나타내는 것이다. 따라서 표현에는 오직 靜的 SN비가 이용되어 제품 설계, 공정 설계의 평가에 이용된다.  ◆  원류 품질, 중류 품질, 하류 품질

설계 패러미터

 제품의 특성을 결정 짓는 설계 인자.

손실 함수

”품질”을 정량적으로 평가 가능하게 하는 함수 (quality loss function.)

수정항

제곱합의 계산에 사용되는 값으로 수정항 = {(총합계)2/관측치의 총수}. 일반평균의 변동이라고도 한다.

시스템 설계  

개발하려는 제품 분야의 고유 기술, 전문 지식, 경험 등을 바탕으로 제품 기획단계에서 결정된 목적 기능을 갖는 제품의 원형을 개발한다. 고유기술 및 생산기술적인 측면에서 제조 공정의 설계. (system design)

신호인자  

기능을 에너지의 변환이라고 정의할 때, 출력을 변화시키기 위한 입력신호를 말한다. 차의 진행방향을 조정하는 핸들(스티어링 휠)의 각도가 신호인자이다. 입출력의 직선성이나 산포를 평가하기 위해 보통 3수준 이상의 신호인자가 필요하다.

실험계획법  

효율적이고 또 경제적으로, 타당하고 적절한 결론에 도달할 수 있는 실험을 계획하는 방책이다. 영국의 Fisher가 개발한 방법으로 많은 변수와 목적함수(특성치)의 관계를 실험으로 구하는 방법이다. 통계학의 지식이 이용된다.
DOE(Design of Experiments)

안정성 설계

 오차의 영향을 덜 받는다는 의미에서 패러미터 설계를 지칭하는 용어. 같은 의미에서 Robust design, 강건설계라고도 한다.

열화 잡음

 시간에 의한 열화, 또는 마모에 의한 산포.  ◆ 시간적 내부잡음

오차의 pool

유의하지 않은 인자는 오차로서 처리함에 의하여 검정과 추정에서의 정도를 높인다. pool할 때는 제곱합(변동)과 자유도를 각각 합치게 된다.

오차인자

 기능을 산포시키는 원인의 총칭으로 개발설계자가 콘트롤할 수 없는 인자로서, 다음의 세종류로 분류된다.
①환경조건의 산포로、外?이라 한다.
②사용부품이 규격의 중심으로부터 벗어나거나, 사용하는 동안 열화등으로、??이라 한다.
③물품간의 산포로、물품간의 차이다.

noise, 외란, 내란

오차인자의 조합

 입출력의 관계가 오차에 좌우되지 않는 조건을 찾는데는 많은 오차조건에서 데이터를 취하는 것이 중요하다. 개선을 목적으로 하는경우에 내측조건이 많으므로 최대한 외측의 규모를 작게하는 것이 실험의 효율화를 위해 필요하다. 이 때문에 다루는 오차인자는 중요한 것만으로 몇가지 오차인자를 조합하여 조합인자로 만든다. 망목특성에서 오차인자는 다음의 2~3수준으로 한다.
 N
1 = 결과를 작게하는 오차인자의 조합조건
 N
2 = 표준조건(생략해도 무방)
 N
3 = 결과를 크게하는 오차인자의 조합조건

온라인 품질공학  

 생산라인 내 (제조공정, 검사, 시장)에서의 품질관리 활동을 의미한다. (On-line 공정관리)
제품의 특성치·공정 조건에 의한 feed-back control, 계측기 관리, 공정 조건에 의한 예측과 수정, 공정의 예방 보전, 제품의 검사, 수정, 폐기 및 after service 등이 포함된다.

오프라인 품질공학

품질 개선을 제조 라인을 떠나서 실시하는 것으로 제품 기획, 설계, 제조공정 설계 업무등이다.  ◆ Off Line 대책

외란(外亂)

습도, 먼지, 입력전압등 환경조건의 산포 외부 잡음.  ◆ 환경 잡음

외측 할당

 SN비를 비교하기 위한 인자인 제어인자나 표시인자의 할당을 내측 할당이라 하며, SN비를 계산하는 인자인 신호인자와 오차인자의 할당을 외측 할당이라 한다. 실험의 main이 되는 제어인자가 내측에 배치됨에 따른 배치위치의 상대적인 지칭이다. 필요최소한의 조건을 할당함으로써 실험회수를 줄여야 한다.

요인 효과도

 요인 효과의 크기를 그림으로 나타낸 것.

요인 실험

 인자 수준의 모든 조합을 실험으로 하는 계획.
1) 요인 배치법
2) 단일 인자실험과 다르고, 주효과 교호 작용을 추측할 수 있다
3) 인자당 수준수가 많으면 조합개수가 매우 많아져서, 실제로는 불가능해진다.
Factorial experiment

원류(源流) 품질

 가공 기능, 제품의 목적 기능은 에너지 변환이다. 이것을 기술 기능성이라고 부르지만, 입력 에너지가 오차의 영향을 받는 일 없이, 출력의 일량으로 변환할 수가 있으면 (직선 관계가 성립되면), 어떤 폐해 사항도 일어나지 않는다. 원류 품질은 공정ㆍ제품의 기능을 요소 기술 로 분해한 것으로, 動的 SN비로 나타내며 기술개발의 평가에 유효한 품질이다.
상류 품질, 중류 품질, 하류 품질

인자

 제품이나 제조 공정에 영향을 미치는 변수.   제어인자, 표시인자, 신호인자, 오차인자등이 있다.

제어인자

 안정성의 최선조건을 선택하기 위해 설계 및 제조에서 자유롭게 수준을 정할 수 있는 인자이다. 인자 실험에서 제어인자는 가능한 많이 포함시킨다.
품질공학에서의 패러미터실험은 가장 안정성이 높은 제어인자의 수준을 결정하려는 것이다.

조합법

 2수준의 인자 A, B가 있을 때, 더미법이라면 3수준의 2열이 필요하지만 A, B의 4가지 조합중 3가지만 다룬다면 3수준의 1열에 배치할 수 있다. (AB)1 = A1B1 (AB)2 = A2B1 (AB)3 = A1B2 라고 하면 (AB)를 조합인자라 하고, 조합된 인자중 적어도 한쪽은 효과가 작은 선택하는 것이 중요하다. 조합하는 두 인자 간에는 직교하지 않는등 주의가 필요하다.

중류 품질

 spec 규격치에 대해서 특성이 낮다, 변동이 심하다, 혹은 불량률이 높다는 등이다. 이 품질은 제조의 품질로, 공정의 관리 혹은 물품의 검사에 사용하는 것으로, 기술을 평가하는 것은 아니다.
원류 품질, 상류 품질, 하류 품질

직교(直交)

 2개의 열에서 있을 수 있는 조합이 같은 횟수로 나타나는 경우 그 두열은 직교되어있다 혹은 밸런스되어있다고 한다.
  
각열이 2수준의 경우 (1, 1) (1, 2) (2, 1) (2, 2)가 同數로 나타나고, 3수준의 경우 (1, 1) (1, 2) (1, 3) (2, 1) …… (3, 3)의 9개가 同數로 나타나게 된다. 직교표

직교표

 품질공학에서 사용하는 것은 할당된 제어인자의 특정수준에 착안할 때, 다른 모든 제어인자의 수준이 균등히 조합된 표
1) 각 제어인자 마다의 단독효과를 판정하기 위해 실험계획에 이용한다.
2) 품질공학에서는 가능한 많은 제어인자를 채택하고, 각 제어인자에서 가장 SN비가 높은 조건을 조합하여 최적조건을 구한다.
3) 실험계획법에서는 인자 전체의 조합을 직교표로 대표시킴에 대하여, 품질공학에서는 각 제어인자 단독의 효과를 판정하기 위해 사용한다.

진수(眞數)

 a가 1이 아닌 양수일 때, x  y 사이에 x=ay 라는 관계가 있으면, y는 a를 밑으로 하는 x의 로그라 하고 y = log ax로 나타낸다 (a가 10일 경우를 상용대수라 하고, 간단히 log x로 표기한다). 이때 대수로 바꾸기 전의 ax(상용대수에서는 x)를 y의 진수라 한다.

최소 제곱법

 n개의 관측치 X1, X2, ..., Xn 가 주어져 있을 때 그 이론식을 구하는 방법이다. 이 때 명백히 이론식의 형을 정하여 놓고 거기에 포함된 패러미터의 값을 이론치 xi (1, 2, 3,    , n)와 관측치와의 차의 제곱의 합계 (S’ = ∑ (Xi - xi) 2 )가 최소가 되도록 정하는 방법으로 실험식을 구할 때에, 또는 곡선에 적합시킬 때에 사용된다.

타구찌(田口)법

실험계획법의 하나로 특성치가 아닌 SN비를 사용하므로 변동이 작은 최적조건을 찾는 것을 특징으로 한다. 실험의 재현성을 높이기 위해 혼합형 직교표의 사용을 권장하는 것도 특징이라 할 수 있다. Robust design, 품질공학(중 특히 실험계획법)도 같은 의미로 쓰이는 용어이다.

패러미터 설계

 종전의 실험계획법은 주로 평균치 개선이 중심이었음에 대하여, 품질을 변동시키는 noise를 감쇄시킴으로, noise에 강한 안정설계를 하는 방법이다. 먼저 산포에 둔감한 제어인자의 수준을 선정하고, 그 다음 산포에 영향력이 작은 제어인자를 조정하여 특성치의 목표값에 맞추는 2단계 설계법이다. 일반적으로 직교표를 사용하여 많은 인자를 포함시킬 수 있고, SN비에 의해 강건하고 재현성높은 실험이 되므로 경제적이고도 안정적인 조건을 구할 가능성이 높아진다.(parameter design).
Robust design, 강건설계. 타구찌법

표시인자  

제어인자와 마찬가지로 그 수준에는 기술적 의미가 있지만, 수준선택은 무의미한 인자를 말한다. 사용조건, 품종, 크기의 차이등이 이에 해당한다. 자동차의 조종성을 논의할 때 저속과 고속에서 기술적 차이와 의미가 있지만 수준을 선택할 수는 없는 경우이다. 현상을 해석하기 위해 사용한다.

품질(定義)

제품을 출하한 후 제품이 사회에 영향을 미치는 손실, 단 그 기능자체에 의한 손실은 제외한다. -품질공학의 정의
QC에서는 「사용의 적합성」으로 정의한다.

품질공학

 기능성의 척도로 각종 noise에의 robustness(강건성)를 나타내는 SN비를 취하여, 기능의 양, 불량을 판정한다. 특히 직교표와 SN비를 사용하여 공정과 제품의 최적조건을 설계하는 패러미터 설계(타구찌법)가 대표적 수법이다. 손실함수에 의한 품질의 계량화는 경영의 합리화에 큰 기여를 할 수 있다.

품질의 단계

源流 품질, 상류품질, 중류 품질, 하류 품질로 나눈다.

플러스측
    최악조건

오차의 조합에서 특성치를 크게 하는 조건들의 조합

하류 품질

물품의 발열, 진동, 소음, 혹은 전력 소비가 많다 등, 직접 고객으로부터 클레임이 되는 항목이다. 이것들은 본래의 제품 기능을 나타내는 것은 아니고, 폐해의 크기를 나타내는 것이다. 이 품질은 시장에서의 품질로 경영 평가에는 필요하지만, 기술적인 기준으로서는 부적당한 것이다.
원류 품질, 상류 품질, 중류 품질

허용차 설계

 등급이 다른 부품이나 재료에 대해서 품질과 코스트의 trade-off평가를 하여, 어느 레벨을 목표로 하여 설계할 것인가를 선택하는 것이다. 패러미터 설계에서 최적으로 구한 조건이 규격이나 요구에 다다르지 못할 때 변동을 줄이기 위한 방법으로 일반적으로 비용이 적극적으로 들어가는 방법이다. (참고: 패러미터 설계에서는 상대적으로 비용이 낮다)  

혼합계 직교표

 일반적인 직교표는 인자간의 교호작용이 특정열에만 집중하여 포함되나, 혼합계 직교표에서는 여러열에 흩어져서 나타난다. 품질공학 실험에서는 교호작용의 재현성 문제로 혼합계 직교표의 사용을 추장한다. L12, L18, L36의 것이 있다. (주의: 2수준과 3수준 인자가 혼합되어있다는 의미가 아니다)

확인실험

 타구찌법에서의 확인실험은 일반 재현성 확인이라는 그 이상의 특별한 의미를 갖고 있다. 직교표를 사용한 실험에서 추정하는 최적조건은 확률적으로 18회의 실험에 들어가기 어렵다. 따라서 추정한 최적조건에서의 확인실험은 불가결하게 된다. 이 경우 비교를 위해 현행조건 등도 동시에 실험을 하는 것이 보통이다. 실험이 올바르면 SN비가 추정한 값에 가까워질 것이며, 만약 SN비가 큰 폭으로 틀릴 경우에는 실험 그 자체에 문제가 있다고 생각할 필요가 있다. ( 추정값의 ± 3 dB이내면 재현성 만족으로 본다)

환경 잡음

온습도, 먼지, 입력전압등 환경조건의 산포.  ◆ 외부 잡음

noise

시스템의 기능을 어지럽히는 원인.  ◆ 오차인자

noise의 조합

시스템의 출력을 크게 하는가, 작게 하는가 하는 관점에서 정성적 성격을 아는 경우 오차인자를 조합하여 외측 할당함으로써 실험 규모를 줄일 수 있다.

Robust design

오차의 영향을 덜 받는다는 의미에서 패러미터 설계를 지칭하는 용어. 같은 의미에서 안정성 설계, 강건설계라고도 한다. 타구찌법.
패러미터 설계, 강건설계

robustness

item이 무효한 입력 또는 stress로 되는 환경조건에서, 옳바르게 기능을 수행하는 정도.

SN비

SN비의 S는 Signal(신호)이고, N은 Noise(오차)이다. 시스템의 입출격에서의 에너지를 분해하여, 다음과 같이 정의하고 계산결과가 클수록 기능의 안정성이 높은 것이다.
  
SN비=(투입된 에너지의 유효한 성분/투입에너지중, 출력으로 유효하게 일하지 않은 有害한 성분)