6-Sigma 품질향상을 위한 Tagugi's Parameter Design의 특징과 SN비의 오류 개선방안

Abstract

다구치 파라미터 설계는 SN비를 기준으로 최적의 품질상태를 유지해 주는 설계인자의 최적 수준을 결정하는 품질설계의 방법이다. 그러나 다구치 파라미터 설계의 중요 통계량인 SN비는 제품품질의 분산, 즉 산포에 둔감하다는 구조적인 취약점을 가지고 있다. 따라서 다구치 파라미터 설계의 최적 품질상태를 위해 인자들의 최적 수준을 결정짓는 척도로 사용되고 있는 SN비의 이러한 문제점이 여러 학자들에 의하여 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 SN비의 문제점을 다소나마 개선하기 위하여 품질의 변이를 나타내는 SN비 대신 평균절대편차를 이용하는 방법을 제안한다. 아울러 다구치의 이른바 "승자 고르기(pick and winner method)" 대신 품질의 변동을 나타내는 평균절대편차와 품질의 목표치를 나타내는 평균에 대한 각각의 만족도(degree of desirability)를 구하고, 이 두 값을 이용한 종합 만족도를 계산하여 종합 만족도가 최대가 되는 설계인자의 최적수준을 결정하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 새로운 방법은 위에서 지적한 SN비에 대한 문제점을 어느 정도 해소하면서도 품질공정 현장의 실무자들이 다른 통계적 방법들에 비하여 비교적 쉽게 이해하고 적용할 수 있다는 특징이 있다.|Taguchi's parameter design is a method which determines proper choice of levels of controllable factors based on SN-ratio and Mean in a process for manufacturing of a product. The principle of choice of levels focuses to great extend on variability around a desired target for the process response. Taguchi suggested SN-ratio as a summary statistic for measuring variability. The purpose of the SN-ratio in Taguchi's approach is to provide an easy-to-use performance criteria that measures the variability of response in the product process. Regarding the SN-ratio, many authors pointed out that the use of SN-ratio does not guarantee to secure valuable information about the variability. So, they recommended that the use of separate models for the process mean and variance would be a way of achieving better understanding of the process itself. This paper suggests two types of summary statistics. One is the Mean Absolute Deviation which will be used as a summary statistic for measuring variability rather than using SN-ratio. The other one is the Mean which measures how much the product close to the target value. And this paper also suggests that these two summary statistics are to be compromised by using desirability function.