FPC 100% 테스트에 대해 100% 유효하지 않은 이유

부적합 제품이 출하되지 않도록 100% 검사를 수행하는 것이 일반적인 관행입니다. 생산된 모든 제품은 검사를 거쳐 합격 또는 불합격 판정을 받습니다. 상품은 배송되며 부적합 품목은 수리 또는 스크랩을 위해 남겨집니다. 모두 간단하고 직관적입니다. 검사원의 실수와 상관없이 100% 검사가 매우 효과적인 방법인 것 같습니다.

제품의 특성 값이 아래 그림과 같이 Y로 표시되는 정규 분포를 따른다고 가정합니다.

제품의 자격 기준은 알려져 있으며 위 그림의 LSL 및 USL과 같이 상한 및 하한의 사양 값도 제공됩니다. LSL과 USL 사이의 제품은 적격 제품입니다. 그러나 우리는 실제 Y 값을 모르기 때문에 측정 시스템을 사용하여 측정해야 합니다. Y의 측정된 값을 X라고 합니다.

측정된 X 값은 Y와 같지 않습니다. 측정 오류가 있기 때문입니다. 이를 E라고 합니다. 측정 오류도 정규 분포를 따르기 때문에 아래 그림과 같이 측정 값의 분포를 얻습니다. Y의 분포 형태이지만 X의 분산이 더 커서 Y의 분산에 측정 오차 E의 분산을 더한 것과 같습니다.

다음으로 이변량 정규 분포를 사용하여 Y와 X 사이의 상관 관계를 보여줍니다.

이 분포의 확률 모델은 XY 좌표 평면에서 일련의 타원으로 나타낼 수 있습니다. 아래 그림은 클래스 내 상관 계수가 {{0}}.95 및 0.80으로 설정된 두 이변량 정규 분포의 1, 2 및 3 표준 편차 윤곽을 보여줍니다.

위의 그림에서 알 수 있듯이 측정 오차가 커질수록 이변량 정규분포의 타원이 굵어지고 주축이 기울어집니다. 우리가 관심을 갖는 것은 어떤 측정 범위 X가 한정된 Y에 해당하는지입니다.

아래 그림의 흰색 범위는 적격 제품의 범위를 나타냅니다.

아래 아이콘은 100% 검품 후 출고되는 제품의 범위를 나타냅니다.

현시점에서 100% 전수검사를 거쳐 출고되는 제품의 범위와 실제 적격 제품의 범위가 다름을 명확히 확인하였습니다.

100% 검사에 합격한 제품의 범위 ≠ 합격한 제품의 범위

우리는 제품의 품질과 배송 여부에 따라 모든 제품을 네 가지 범주로 분류합니다.

적격 검사 제품(GS: Good and Shipped)

적격 검사 불합격품(GR: 양호 및 불합격)

부적격 제품 검사 통과(BS: 불량 및 배송됨)

부적격 검사 불합격품(BR: Bad and Rejected)

GS vs BR은 우리가 보고 싶은 결과이고, BS는 고객에게 문제를 일으키고 GR은 스스로 문제를 일으킬 것입니다.

다음 그림은 이변량 정규 분포에서 각 범주의 위치를 ​​보여줍니다.

생산자는 출하된 적격 제품의 비율(PGS: 출하된 좋은 제품의 비율)이 가능한 한 높기를 바랍니다.

PGS=GS / (GS + GR1 + GR2)

고객이 원하는 것은 불량 제품이 거부되는 비율(PBR: 불량 제품이 거부되는 비율)이 가능한 한 높은 것입니다.

PBR=(BR1 더하기 BR2) / (BR1 더하기 BR2 더하기 BS1 더하기 BS2)

불행히도 PGS와 PBR은 선형적으로 관련이 없습니다.

아래는 측정오차의 정도와 전체 부적합품의 비율에 따른 PGS와 PBR의 값을 나타낸 평가표이다.

위 표의 오른쪽 하단에 있는 데이터 집합을 해석하십시오. 전체 제품 고장률이 1%이고 측정 오류가 큰 경우(ICC=0.8) 생산자는 98.6%의 확률로 적격 제품을 배송하지만 거부된 불량 제품의 비율은 70%에 불과하며 많은 불량 제품이 고객에게 흘러갈 것입니다.

이 문제를 해결하는 방법? 두 가지 방법밖에 없는 것 같습니다.

첫 번째 방법: 100% 테스트를 준수한 다음 측정 시스템을 개선하여 이변량 정규 분포의 타원이 직선처럼 평평해지면 PGS와 PBR이 모두 매우 높아집니다.

대가는 거의 완벽에 가까운 측정 시스템이 필요하다는 것입니다. 이는 종종 문제를 해결하지 못하는 막대한 투자가 필요한 경우가 많습니다.

두 번째 방법: 공정의 출력이 사양의 상한 및 하한 내에 있도록 공정 능력을 향상시킵니다. 이때 100% 검사가 더 이상 필요하지 않아 테스트 시스템 업그레이드에 대한 투자를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 검사 비용도 절감할 수 있습니다. 요점은 실제로 문제를 해결하는 것입니다.

지금까지 우리의 결론은 매우 분명합니다.

측정 시스템 오류의 존재로 인해 100% 검사가 100% 유효성을 가질 수 없습니다.

100% 검사로는 품질 문제를 해결할 수 없으며 불필요한 장비 투자와 인적 검사 비용도 필요합니다.

측정 시스템은 검사 목적이 아닌 생산 공정의 품질과 일관성을 실질적으로 개선하기 위해 사용해야 합니다.