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Untitled : 40 days challenge -2-카테고리 없음 2023. 1. 12. 19:06반응형
2023.01.12
지난 포스팅 이후, 여전히 잉여로운 백수 생활을 보내고 있다.
입사 전까지 남은 기간동안 할 일이 없기때문에, 뭘할지 고민하던 차 삼성전자 관련 논문들을 찾아봤다.
비록 1~2 편의 논문을 읽고 전체를 판단하는 것은 섣부른 생각이지만, 삼성전자에서 발표한 논문은 대부분 구성이 알차다는 생각이 들었다. ( 이론 설명과 Reference 맛집 )
논문 전체 7,204건이라..
상당히 많은 논문들이 검색 되었다. ( 순전히 재미로 삼성전자를 키워드로 검색했을 뿐이라, 검색의 정확성은 매우 낮다. )
그렇게 무지성 서핑을 하던 차에 한 가지 꿀잼 논문이 눈에 들어왔다.
타켓 샘플링 검사 (TSI)를 통한 출하품질 향상에 관한 사례 연구라니.. 제목부터 너무 꿀잼이었다.
본 논문에 대해 간략히 설명하자면 (1) 로트 단위 예측이 아닌 개별 제품품질차이를 고려한 예측모형이 제안하고 있으며, 이를 위해 (2) 예측기반 층화표본추출 방법을 제안하고 있다.
많은 기업들이 불량 예측을 통해 제품의 품질과 신뢰도를 높이고자 노력하고 있지만, 대부분 (나 포함) Field Claim ( 여기서는 Market failure ) 발생 건에 대한 고장모드 분석 및 대응이 주를 이룬다.
만약, 사내에서 성능 및 내구 검사를 통해 합격 판정을 받은 제품들에 대해 현재까지 분석된 고장 모드( Failure Mode ) 출하검사 불량검출력을 높일 수 있다면, 각 개별 제품에 대한 품질확보 뿐만 아니라 불량발생 위험도를 실시간으로 예측이 가능할 것으로 보인다.
하기 글상자는 논문 중 일부를 발췌한 내용이다.
더보기"출하검사 불량검출력 향상을 위한 *예측기반 층화표본추출 방법 (Prediction-based stratified sampling)을 제안하고 그 효과에 대해 다룬다. 제안 방법은 검사 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 하고 출하검사 불량검출력을 상승시킨다. 본 연구에서는 삼성전자의 다양한 제품군(모바일 기기, TV, 냉장고)에 제안 방법을 적용하여 그 효과를 검증한다."
*타겟 샘플링 검사(Target sampling inspection, 이후 TSI)는 제조 빅데이터를 분석하여 불량발생 확률이 높은 샘플을 실시간으로 알려주고 이를 출하검사에서 집중적으로 검사하는 방식이다.
TSI의 궁극적인 목적은 출하검사에서 더 많은 불량을 정확하게 검출하여 고객 사용 중 발생하는 불량(Market defects, 이후 시장불량)을 효과적으로 개선하는 것이다.
TSI는 제품생산과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 로트 내 개별 제품을 불량가능성에 따라 분류한다.
여기서 데이터 분석은 불량을 예측하기 위한 변수선택(Variable selection)과 예측모형을 개발하는 단계를 의미한다.
품질 분야에 종사하면서 파손 유형분석( FMEA or Tribology )이나, 재현 시험만으로 품질/신뢰도를 확보하는 것은 더이상 어렵겠다는 생각을 갖게 되었다. ( 이미 알고 있었지만 은연중에 부정하고 있었던 것일수도..? )
그렇다면 어떻게 해야 할까?
뭐.. 답이 있나; 슬슬 데이터 사이언스랑 신뢰도 분석에 대해 공부해야겠지..
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