소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
Automatic detection of tool breakage during NC machining is a key issue not only for improving productivity but to implement the unattended manufacturing system. In this paper, we develop a vibration sensor-based tool breakage detection system for NC milling processes. The system obtains the time-domain vibration signal from the sensor attached on the spindle bracket of our CNC machine and declares tool failures through the on-line monitoring schemes. For on-line detection, our approach is to use the PSC(statistical process control) methods being increasingly used for on-line process control. The main thrust of this paper is to propose and compare the performance of SPC methods including : a) X-bar control scheme, b) S control scheme, c)EWMA (exponentially weighted moving average) scheme, and d) AEWMA (adaptive exponentially weighted moving average) scheme. The performance of the control schemes are compared in terms of the type 1 and 2 error calculated from the experiment data.
This paper presents an automated visual inspection system for the electronic parts manufacturing process. In this system, a statistical process control (SPC) method is integrated into the automated inspection method on a real time base. It shows how the collected data can be analyzed with the SPC to provide process information. Also presented are studies of subpixel image processing technology to improve the accuracy of parts measurements, and the cumulative-sum (CUSUM) control chart for fraction defectives. An application of the developed system to connector manufacturing process as a part of computer integrated manufacturing (CIM) is presented.
제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.
통계적 공정관리(SPC)에 있어서 신속하고 정확한 공정분석은 품질과 생산성에 중대한 영향을 미치므로 정확한 공정 데이터의 수집, 빠른 데이터의 응답, 각 업무에 적당한 사용자 분석도구를 제공하는 분석하는 요구된다. 본 논문에서는 기존 SPC 환경에 WOLAP과 자바 기술을 기반으로 하여 다차원 구조로 데이터를 저장하여 빠른 분석 데이터 응답을 제공하고, 자바 애플릿 사용자 분석도구를 구현하여 사용과 관리가 용이하도록 하여 신속하고 정확한 분석과 개선 조치가 가능한 시스템을 설계하였다.
다품종 소량생산 공정에서는 동일 특성을 가지는 제품의 제작 개수가 절대적으로 적기 때문에 전통적인 공정제어 기법인 통계적 공정관리(Statistical Process Control)를 적용하기에는 어려움이 많이 존재한다. 그러므로 통계적인 접근법과 아울러 다양한 제품 특성을 규정짓기 위한 다양한 조건의 조합으로 이루어지는 SPEC규칙, 그리고 엔지니어의 경험에 기반한 노하우가 응집되어 있는 KNOWHOW규칙을 유연하게 설정하여 공정을 제어할 수 있는 규칙기반 공정관리 기술의 접목이 필요하다. 본 연구는 다품종 소량생산 공정에 적용 가능한 규칙기반 공정관리(Rule-based Process Control) 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실제 반도체 생산 공정에 적용하여 그 성과를 검증하였다.
With the advent of lean-six sigma era, an extensive use of analytic tools such as control charts is required in the field of manufacturing. In relation to statistical quality control (SQC) or process control (SPC), the Korean standards have undergone a meaningful change. In this study, the theoretic backgrounds for evaluating the control limits in connection with the variable control charts are examined in view of better understanding the related constants and coefficients. This paper is intended to help the quality control practitioners understand the mathematical backgrounds by comparing related quality control constants and also to encourage them to make use of and to take the advantage of the variable control charts which are very useful for implementing the concept of lean-six sigma in many industrial sites.
The control chart has been used widely and importantly as a tool for statistical process control(SPC). Most companies are concerned with improving the quality and the productivity as well as reducing the cost, especially in today's highly competitive environment. Though SPC is known as a technique for consistent quality, it is not used properly due to lack of knowledge about it. It is required to develop a support system for control chart selection and interpretation that can be utilized by non-specialist without hard training or experiences. The support system was developed by applying the expert system tool to popular control charts. Though some researches on this area has been performed, the implemented results expose many problems in field applications due to the unsatisfactory explanation of the selected control chart and limited knowledge base for resolving the problems. This thesis presented an expert system for control chart as solution for these problems. The expert system for the control chart selection and interpretation is developed by using Turbo C and EXSYS which is an expert system development tool.
Monitoring auto correlated processes is prevalent in recent manufacturing environments. As a proactive control for manufacturing processes is emphasized especially in the semiconductor industry, it is natural to monitor real-time status of equipment through sensor rather than resultant output status of the processes. Equipment's sensor data show various forms of correlation features. Among them, considerable amount of sensor data, statistically autocorrelated, is well represented by Box-Jenkins autoregressive moving average (ARMA) model. In this paper, we present a design method of statistical process control (SPC) used for monitoring processes represented by the ARMA model. The proposed method shows benefits in the power of detecting process changes, and considers robustness to ARMA modeling errors simultaneously. We prove benefits through Monte carlo simulation-based investigations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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