- 우리 제조 기업들은 공정 최적화 프로젝트를 수행함에 있어 데이터 가공, 정제, 신뢰성 확보 및 공정 원인 데이터(CTP)와 반응 데이터(CTQ)의 연계구축, 생산설비와 검사장비의 이기종 데이터 호환성 확보 등이 미흡하여 궁극적인 목표인 공정 개선 분석 활동에 어려움을 겪고 있습니다. 우리 기업들은 전기, 전자, 기계, 금속 및 각 분야 전공자인 공정개발 엔지니어와 수년간에 걸쳐서 양성된 6 시그마 벨트 보유자들이 있습니다. 이들은 기술부서, 생산부서 및 품질부서의 요원으로서 그들이 보유한 공정 데이터의 핸들링 및 통계분석 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.
지금까지 많은 제조 기업들이 H/W 중심의 스마트 팩토리 구축에 관심을 가졌다면, 이제는 DT 기반, 데이터 중심의 스마트공장으로 함께 바꾸어 나가야 합니다. “Minitab 공정 개선 전문가” 양성과정은 현실에서 획득하는 다양한 유형의 공정 데이터를 이해하고 통계 분석을 위한 데이터 전 처리 및 핸들링 방법을 배우고 마지막으로 공정 개선 활동에 필요한 대표적인 통계 분석 방법을 배우게 됩니다.
- DT(Data Technology) 기반 공정개선 전문가의 핵심 개념을 학습
- 제품의 공정 특성과 설비 보전과 제어 특성을 이해
- 공정데이터 분석능력이 함양된 인재육성, 실습중심의 교육 훈련을 진행
- MES 구축 프로젝트 수행 담당자(IT, R&D, 공무, 생산 및 품질)
- 고객주문 사양의 공정실행 단계에서 발생하는 배합 및 제조공정 문제 해결지원 담당자(생산기술, 생산 및 품질)
- 공정품질 최적화 프로젝트 수행 담당자(R&D, 생산, 공무 및 품질)
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공정 데이터 |
공정 데이터의 정의, 수집, 가공, 정제 및 분석 |
공정품질 최적화 | |
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공정이력 데이터 (제품, 공정, 설비, Lot, 작업자, 작업일자) |
•4M(설비, 공법, 원료, 작업자) 변동에 따른 공정개선의 우선순위 결정(분산분석, 다중상자그림, 다중변동차트) |
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Defect Prevention •
Mistake-proof | |
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설비 보전이력 데이터 (설비 장치, 고장부위별 원인 및 발생일자) | |||
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원료 표준 배합 및 수정이력 데이터 | |||
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공정원인 (CTP) |
각종 센서 및 PLC 데이터 |
•공정원인 데이터의 수집주기, 가공, 정제 및 분석방법 실습 (
공정
런 검정 및 관리도 해석) |
•공정원인 대 결과 데이터의 연계분석 파일구성
실습 (워크시트 쌓기, 병합) •공정품질 예측 함수모형도출 (사용자정의 실험 계획법 분석 및 예측 함수모형
활용 실습) |
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DCS
데이터 | |||
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공정조건 엑셀 입력 데이터 | |||
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공정조건 체크시트 데이터 | |||
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공정결과 (CTQ) |
자동화 검사 데이터 |
•공정결과 데이터의 수집 정의 , 및 신뢰성 검증방법 실습 (측정시스템 분석) | |
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온라인 계측 데이터 | |||
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QC
검사
데이터 | |||
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작업자 자주검사 데이터 | |||
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일자 |
제 목 |
세부내용 |
시간 |
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1 일차 |
공정 데이터분석 환경 개요 |
“DT(Data
Technology)기반 공정개선 전문가” 란? |
09:30~10:20 |
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“미니탭 공정개선 전문가” 육성 및 확보 필요성 |
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“데이터 사이언티스트” 와 “DT 기반 공정개선 전문가” 의 차이점 |
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공정 데이터 수집 인프라 구축 |
검사자 측정CTQ 운영정의 |
10:30~12:30 |
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공정데이터 분석 Data File Layout 구성
이해 |
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CTP-CTQ 연계 인프라 구축 방법 이해 |
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CTP-CTQ 연계작업[실습] |
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점심 식사 |
12:30~13:30 |
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공정 데이터 분석과정의 이해 |
공정데이터 분석의 시나리오 |
13:30~15:20 |
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오류 데이터 정제, 분석 및 최적화 과정[실습] |
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공정개선 우선순위 결정방법 |
공정일반정보의 상자그림 및 다변량 차트분석[실습] |
15:30~16:20 |
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기간 시스템 & 미니탭 연동 시연 |
기간시스템과 미니탭 연동 구축시스템
사례 시연 |
16:30~17:30 |
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2 일차 |
설비 효율변화 파악방법 실습 |
설비보전 이력데이터 활용방안 |
09:30~10:20 |
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설비고장 장치>부위별 고장주기 산출 |
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설비가동 Pattern 파악을 통한 효율개선방향
설정 |
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공정데이터 종류별 분석도구 활용방법 실습 |
공정원인(이산형) 대 결과(이산형) : 카이제곱 검정 |
10:30~12:30 |
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공정원인(이산형) 대 결과(연속형) : 분산분석 |
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공정원인(연속형) 대 결과(연속형) : 혼합물 회귀분석 |
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공정원인(연속형) 대 결과(이산형) : 범주형 회귀분석 |
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점심 식사 |
12:30~13:30 |
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공정품질 예측 모델 도출활용 실습 |
사용자 정의 실험계획법 분석 |
13:30~14:20 |
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추정 회귀함수 모델의 유형 |
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통계분석결과 활용 및 그래프 해석 |
14:30~16:20 |
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추정 회귀방정식의 공정품질 예측 활용방안 |
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최적화 결과의 공정개선 적용 검증 및
효과 파악 |
16:30~17:30 |
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질의 응답 |
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