다구찌 실험계획에서 변동 분해와 최적조건 결정에 대한 사례 연구 = A Case Study for Resolution of Variation and Determination of Optimum Conditions in Taguchi's Design of Experiments

국문 초록 (Abstract)

품질향상이란 공정과 제품에서 발생하는 변동을 줄이려는 노력으로 정의되며, 변동은 통계적방법에 의해 설명될 수 있으므로 통계적 방법은 품질향상에 있어 널리 사용되는 중요한 도구이다. 품질향상을 위한 주된 통계적 기법으로는 실험계획(Design of Experiments), 통계적 공정관리(Statistical Process Control), 샘플링검사를 들 수 있다.
다구찌가 제안한 실험계획은 많은 수준과 요인을 가진 실제 공정에서 엔지니어들에게 유용한 방법이지만 통계적, 논리적 해석이 취약한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 종류의 실제 가능한 상황에서 변동을 분해하는 과정을 단계별로 보여주고 이 결과에 따른 최적수준 결정방법도 제시하여 다구찌의 실험계획에 통계적 논리접근이 용이하도록 표현하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Improvement of quality is defined as the reduction of variation in production processes and products. Statistical methods such as design of experiments, statistical process control and sampling test are widely used to improve the quality of products and variation is explained by these statistical methods.
Although Taguchi's method is known as a useful technique for engineers who want to control processes with many factors, it has a defect that its statistical and logical analysis should be done depending on circumstances. Therefore it is important to show a process for resolution of variations and to find optimal conditions using statistical methods under various types of practical situations. This type of approach makes it easy to implement statistical theories to the Taguchi's method.