파라미터 설계에서 산포 제어 인자 선택 방법에 대한 연구

Abstract

Parameter design is the method, popularized by Taguchi, for designing products and manufacturing processes that are robust to uncontrollable variations. In this paper, we discuss the methods using Taguchi's SN-ratio and the data transformation in order to select dispersion factors when we are interested in nominal-is-best characteristics. At each setting of design factors, the standard deviation of the quality characteristic could be affected by the mean. The Taguchi's SN-ratio corresponds to the case that the standard deviation is proportional to the mean. But the standard deviation can increase faster or slower than the mean. Here, we propose to infer a linking relationship of the stand deviation and the mean through simple data analytic approach and then use PerMIA and the variance of the transformed data. And, we compare these three criteria using computer simulations.;다구찌가 개발한 파라미터 설계는 망목특성치의 경우 제품의 품질 변동이 잡음(noise)에 둔감하면서도 평균이 목표치에 근접하도록 하는 설계 변수들의 최적 조건을 구하는 과정이다. 본 논문에서는 관심 있는 품질 특성치가 망목특성치인 경우, 파라미터 설계의 기본 개념과 SN비를 사용하여 산포 제어 인자를 찾아내는 방법, 그리고 자료 분석적 기법을 이용하여 변환을 선택한 후 PerMIA와 변환 후 분산으로 산포 제어인자를 찾아내는 방법에 관하여 논의하였다. 다구찌의 SN비는 표준편차가 평균에 비례하는 경우에 산포 제어 인자를 선택하는데 유용하게 사용하도록 제시된 기준이다. 그러나 모든 경우의 자료에 있어서 SN비를 적용하는 것은 옳지 않다. 이 논문에서는 어떤 자료가 주어진 경우 간단한 자료 분석적 기법을 이용하여 평균과 표준편차의 관계를 추측하여 자료를 변환시켜 그 때마다 산포 제어 인자를 선택하는 알맞은 기준으로 PerMIA와 변환 후 분산을 사용하는 방법도 함께 제시해 보았다. 마지막으로 실제로 시뮬레이션을 통해 이 세 가지의 방법을 비교해 보았다.