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.
In most statistical process control(SPC), control charts are used in which samples are taken and a suitable statistic is determined and plotted. In these control charts, control limits, ${\mu}{\pm}textsc{k{\sigma}}$, from which a decision is made are mostly ${\mu}{\pm}3{\sigma}$ and current literature in control charts are mainly concerned with detecting a shift in the mean. Therefore, when $\sigma$ is increased considerably after a long time, using control limits set at the first time causes a great deal of economic loss. In this paper the solutions to determine new control limits which maximizes the profit per unit produced and reduce $\sigma$ to economically optimal level for a certain cost when $\sigma$ is increased due to process deterioration are proposed. By applying new control limits, $\alpha$ error decreases considerably compared to apply initial control limits when $\sigma$ is increased due to process deterioration. Therefore, false alarm investigation cost drops down to the level of initial a error. And also this solution provides useful information regarding replacement of a process when the process is reviewed regularly.
Engineering process control (EPC) is one of the techniques very widely used in process. EPC is based on control theory which aims at keeping the process on target. Statistical process control (SPC), also known as statistical process monitoring. The main purpose of SPC is to look for assignable causes (variability) in the process data. The combined SPC/EPC scheme is gaining recognition in the process industries where the process frequently experiences a drifting mean. This paper aims to study the difference between SPC and EPC in simple terms and presents a case study that demonstrates successful integration of SPC and EPC for a product in drifting industry. Statistical process control (SPC) monitoring of the special causes of a process, along with engineering feedback control such as proportional-integral-derivative (PID) control, is a major tool for on-line quality improvement.
Since the heat exchange system, such as the boiler of power plant, gas turbine, and radiator require a high rate heat efficiency and the efficiency of these systems is depended on the control methods. However, it is important f3r operator to understand control system of these systems. In order to properly apply control equipment to these process control systems, such as boiler, any other heat process, or process control system it is necessary to understand the basic aspects and operation principle of the process that relate control, interrelationships of the process characteristics, and the dynamics that are involved. Generally, PID controllers are used in these systems but it is difficult for engineer to understand the complex dynamics and the tuning method because of the coupling action and disturbance in the system loop. In this paper, we design an effective experimental system fur automatic control education and analyze its characteristics through experimental system and industrial plant control software to study how they can team automatic control system by experiments.
Statistical Process Control(SPC) which uses control charts is widely used to inspect and improve manufacturing process as a effective method. A parametric method is the most common in statistical process control. Shewhart chart was made under the assumption that measurements are independent and normal distribution. In practice, this assumption is often excluded, for example, in case of (equation omitted) chart, when the subgroup sample is small or correlation, it happens that measured data have bias or rejection of the normality test. A bootstrap method can be used in such a situation, which is calculated by resampling procedure without pre-distribution assumption. In this study, applying bootstrap percentile method to (equation omitted) chart, it is compared and evaluated standard process control limit with bootstrap percentile control limit. Also, under the normal and non-normal distributions, where parameter is 0.5, using computer simulation, it is compared standard parametric with bootstrap method which is used to decide process control limits in process quality.
The purpose of this research is to develop a new real-time process control system. In this paper, a theoretical method for acquiring the control limit of cutting process(cutting surface) according to the required value(geometric tolerance) based on geometrical relations was propsed. In particular, the three following points are amphasized. Firstly, the process control was based on the cutting process, and the control limit was determined from the analysis of geometrical relations. Secondly, AMGD(Actual Measured Geometrical Deviation) was used as a new substitute value in process analysis. Thirdly, fuzzy reasoning was introduced to get the control limit flexibility according to the variations in the required value and general consideration of each measurememnt items.
BPO(Business Process Outsourcing) is defined as outsourcing the management and operation of the IT intensive business process to another company that has specialty in managing the process. In the outsourcing arrangement, the design of the effective control mechanisms is essential to the success of the outsourcing. The purpose of this study is to investigate the effective control mechanisms between two organizations in a BPO arrangement. The specific research questions put forth are as follows: (1)What are the control issues in relation to BPO? (2)How the control mechanisms in the successful BPO arrangement are designed? and (3)What kind of effect or change do the designed control mechanisms have on the buyer's job process in terms of BPO? The results of this study found that the following mechanisms are effected in BPO setting: (1)Automation (2)Standardization & Modularity (3)Embedding (4)Balanced control (5)control segmentation (6)hierarchy (7)output/behavior control 8)back-end control 9)informal control.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.285-295
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2004
Statistical process control(SPC) and engineering process control(EPC) are two complementary strategies for quality improvement. An integrated process control(IPC) can use EPC to reduce the effect of predictable quality variations and SPC to monitor the process for detection of special causes. In this paper we assume an IMA(1,1) model as a disturbance process and an occurrence of a level shift in the process, and we consider the economic performance for applying an EWMA chart to monitor MMSE-controlled processes. The numerical results suggest that the IPC scheme in an IMA(1,1) disturbance model does not give additional advantages in the economic aspect.
In the industrial field nowadays the information that needs to be handled arc increasing and requires faster speed in contrast with PLC(Programmable Logic Controller) or DCS(Distributed Control System) based control systems these days. The work environment these days are mostly based on PC, so the control systems are wanted in PC. At Fieldbus used automated systems performing distributed process control by PC performs and combines into one system in order to maximize the increase of productivity, lower the expense, planning constructing and maintaining the reliance of automation. These latest automation systems unites process, makes distributed control process able, and can control and supervise at remote PC.
Past studies on economic control charts for controlling process means assumed that the measures of a quality characteristic do not have measurement error. In practice, however, this assumption is frequently violated. In this paper, the economic design models of three control charts(Xbar control chart, Xbar control chart with warning limits, and CUSUM control chart) for controlling process means are developed on the assumption that the measures can have measurement error. The effects of measurement error on the process control cost and design parameters of three economic control charts are examined. According to the experiments done in this study, when measurement error exists, the economic CUSUM control chart has lower process control cost in comparison with two other control charts. When measurement error becomes larger, both the sample size and the sampling interval increase while the control limits decrease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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