[졸업논문][생산,제품경영] 로버스트설계를 이용한 공정 최적화에 관한 연구

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목차
1. Introduction

2. Main Discourse

3. Robust Design

4. Numerical Example

5. Conclusion
본문내용
1. Introduction

최근 고객의 요구가 다양해지고 시장의 경쟁이 가속화됨에 따라 제품의 기능성, 설계기간의 단축, 고품질, 저 비용 등의 제품설계를 요구하고 있다. 특히 생산과정 등에서 발생하는 제품의 변동은 최초에 설계자가 의도한 기능을 적절히 수행하지 못하게 된다. 이러한 관점에서 품질을 향상시키기 위한 노력으로 불확실한 제품의 변동을 생산과정 중이나 생산이 완료된 시점이 아닌 제품의 설계단계에서부터 고려하는 방법이 이슈가 되고 있다. 이러한 맥락에서 제품 및 공정의 설계 또는 개선을 위한 다구찌 방법은 제품의 품질향상을 위한 획기적 방법으로 최근 많은 관심과 논의의 대상이 되고 있다. 다구찌 방법의 기본개념은 다음의 몇 가지로 요약 할 수 있다.

1. 품질관리 활동은 제품설계, 늦어도 공정설계단계에서 이루어지는 것이 바람직하다. 왜냐하면 그 다음 단계인 공정관리나 최종제품의 검사 등을 통해서는 제품의 고유 품질 수준을 향상시키기 어렵기 때문이다.
2. 제품의 성능특성(또는 품질특성)은 잡음의 영향으로 인하여 목표치 또는 이상치를 일관성 있게 유지하지 못하고 변동하기 마련이다. 이러한 성능변동을 손실의 개념을 도입하여 정량화 함으로써 품질의 문제를 객관적, 공학적 문제로 다룰 수 있다.
3. 높은 품질의 제품이란 소비자에게 끼치는 손실이 작은 제품을 의미한다. 손실은 성능변동으로 야기되기 때문에 제품이나 공정은 생산된 제품의 특성치가 잡음에 둔감하도록 설계되어야 한다.

다구찌는 통계학의 실험계획적 방법론이 엔지니어들에게 수용되어 제품향상에 도움을 주어야 한다고 생각했다. 다구찌의 품질 혁신이론에 따르면 품질 향상을 위해 시스템 설계(System design), 로버스트 설계(Robust design), 공차 설계(Tolerance design)의 순서로 고려되어야 한다. 그 중에서 품질의 향상에 크게 기여하는 로버스트 설계(Robust design)는 잡음(Noise)에 강하거나 둔감한 설계, 이는 잡음 인자(Noise factors)에 영향을 별로 받지 않는 최적의 설계 변수를 찾기 위해 실험을 계획하고, 실험 결과를 분석하기 위한 수단과 방법을 제공한다.
다구찌 로버스트 설계 철학의 핵심부분은 분산을 줄이는데 있다. 다구찌는 로버스트 설계 시 고려해야 할 중요한 사항으로 다음의 4가지를 지적하였다.
참고문헌
< 단행본 >
박경진 (2000). 『다구찌법의 기초와 응용』, 대한용접학회.
박성현 (1996). 『현대 실험계획법』, 민영사.
박성현, 박영현 (1996). 『통계적 품질관리』, 민영사.
이레테크 미니텝 사업부 (2001). 『 MINITAB 실무완성』, 이레테크.

< 논문 >
권용만, 홍연웅 (1998). “로버스트 설계에 대한 최적화 방안”, 한국품질경영학회, 『The 12th Asia Quality Management Symposium : Total Quality Management for Restoring Competitiveness』, 단행권, 단일호.
박경진, 이태희, 이권희, 황광현 (2004). “강건설계기법의 연구 동향”, 대한기계학회, 『대한기계학회논문집』, 제 28권, 제9호.
염봉진, 고선우, 김성준 (1990). “제품 및 공정설계를 위한 다구찌 방법”, 한국경영과학회『경영과학』, 제7권, 2호.

< 외국문헌 >
Montgomery, D. C. (1985). Introduction to Statistical Quality Control, Wiley.
Shin, S. M. and Cho, B. R. (2004). “The Weighted-Tchebycheff Approach to a Bi-Objective Robust Design Optimization Problem”, Journal of Quality Technology.
Shin, S. M. (2002). “Current Robust Design Models”, Development of Response Surface Based Robust Design Models: A Perspective of Different Decision Criteria.
Shin, S. M. (2002). “Development of a Desirability Function Based Robust Design Model”, Development of Response Sur
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