필 자로우: 로버트, 공정 특성 분석의 업계 표준은 Cpk이고 때로는 Cpu입니다. Lasky 박사는 조립 공정과 관련하여 이에 대해 논의했습니다. 재료와 관련하여 정규 분포가 유지되지 않는 경우가 있습니다. 어떻게 해야 할까요?
로버트 플로슬: 훌륭한 질문입니다. 공정 엔지니어들은 공정 성능을 하나의 숫자로 요약할 수 있는 Cpk를 좋아합니다. 하지만 재료, 특히 그 재료에 포함된 불순물을 다룰 때는 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다. 우리가 제조하는 재료, 즉 화합물은 특정 불순물 수준에 도달하도록 제조되지 않습니다. 불순물은 실제로 우리가 제조하고자 하는 제품 성능 사양이 아닙니다. 물론 불순물은 제거하고자 하는 것입니다.
필 자로우: 맞아요.
로버트 플로슬: 가장 좋은 하위 레벨은 없습니다. Cpu 부분의 "u" 부분을 설명하는 상위 레벨을 제어하고 싶을 것입니다.
필 자로우: 맞아요.
로버트 플로슬: 그 외에도 불순물의 분포는 일반적으로 정상이 아닙니다. 일반적으로 스케일의 높은 쪽에 치우쳐 있습니다. 게다가 항상 탐지 한계가 있는 탐지 기술을 다루기 때문에 데이터 집합의 왼쪽 끝에서 무언가가 발생합니다. 탐지 한계는 통계학자들이 '데이터의 검열'이라고 부르는 것을 유발하므로 왼쪽 검열된 데이터를 다루게 됩니다.
예를 들어 철과 같은 불순물에 대해 측정한 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 당사의 검출 한계는 1ppm 미만입니다. 생산 라인에서 수많은 로트가 생산되는데, 그 중 일부는 검출 한계치인 1ppm 미만으로 측정될 수 있습니다.
필 자로우: 맞아요.
로버트 플로슬: 데이터 집합의 분포에 대해 생각해 보면, 지금 왼쪽 검열을 하면 분포가 확실히 정규 분포가 아닌 것처럼 보이게 됩니다. 왼쪽 끝에 큰 막대가 나타나고 그 위에 어떤 종류의 분포가 나타나게 됩니다. 평균과 표준 편차를 계산하고 이를 Cpk 또는 Cpu 공식에 꽂기만 하면 그 값이 실제로 의미가 있을 것이라고 기대할 수는 없습니다.
때로는 이러한 배포가 이 가치에 미치는 영향에 대해 고객에게 교육해야 할 때도 있습니다. 물론 이러한 문제에 대해 잘 교육받은 우수한 프로세스 엔지니어를 보유한 고객과 거래하는 경우도 있습니다.
필 자로우: 맞아요.
로버트 플로슬: 저희는 고객과 함께 데이터 세트를 분석하고 합리적인 프로세스 역량 지표가 무엇인지에 대해 매우 기꺼이 협력하고 있습니다. 물론 이러한 지표는 항상 고객의 사양에 따라 달라집니다. "만능"이라는 것은 존재하지 않습니다. 고객의 목소리가 들어오고, 그 목소리는 우리 프로세스의 목소리와 일치해야 하며, 당연히 함께 작업해야 합니다.
필 자로우: 네, 말씀하신 대로 고객 입장에서는 정말 곤란한 상황이 될 수 있습니다. 어떻게 진행할 것을 권장하시나요?
로버트 플로슬: 대화와 소통. 저희는 고객이 이러한 특정 문제에 대해 문의하는 것을 매우 좋아합니다. 이러한 문제에 대해서는 항상 직접 대화를 시작하는 것이 가장 좋습니다. 고객은 언제든지 이메일을 통해 문의하거나 저에게 전화해 주시기 바랍니다. 물론 저희 웹사이트( www.indium.com )에는 프로세스 제어 문제에 관한 Ron Lasky 박사의 데이터와 논문이 많이 있습니다. 누구든지 이 문제에 대해 그가 쓴 수많은 논문을 읽고 프로세스 역량을 더 잘 이해할 수 있기를 바랍니다.
필 자로우입니다: 로버트, 정말 감사합니다.
로버트 플로슬: 천만에요.
필 자로우입니다: 반갑습니다.
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