심퍼커(seam pucker)는 재봉선을 따라 주름이 발생하는 것으로 고부가가치의 의복 제조에 있어서 중요한 문제이며, 특히 의류용 원단이 점차 경량박지화되어 가는 추세에서는 더욱 관심이 고조되고 있다. 고부가가치 의복의 생산에 있어서 숙련된 작업자의 기술에 의한 생산은 장기간의 훈련이 필요로 하다. 하지만, 과학적으로 봉제 조건을 최적화하는 것은 짧은 시간 내에 조정이 가능하다. 그러므로 다양하게 투입되는 원단에 따라 단시간에 심퍼커를 최소화시키는 최적의 봉제 조건을 과학적으로 찾는다면 훨씬 효율적인 작업을 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 다구치 방법(...
심퍼커(seam pucker)는 재봉선을 따라 주름이 발생하는 것으로 고부가가치의 의복 제조에 있어서 중요한 문제이며, 특히 의류용 원단이 점차 경량박지화되어 가는 추세에서는 더욱 관심이 고조되고 있다. 고부가가치 의복의 생산에 있어서 숙련된 작업자의 기술에 의한 생산은 장기간의 훈련이 필요로 하다. 하지만, 과학적으로 봉제 조건을 최적화하는 것은 짧은 시간 내에 조정이 가능하다. 그러므로 다양하게 투입되는 원단에 따라 단시간에 심퍼커를 최소화시키는 최적의 봉제 조건을 과학적으로 찾는다면 훨씬 효율적인 작업을 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 다구치 방법(Taguchi method)을 이용하여 심퍼커링을 최소화하는 최적의 재봉조건을 찾는 다구치 프로세스(Taguchi process)를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 다구치 프로세스의 적합성 평가를 위한 실험을 위하여, 교호작용이 없다고 가정하여, L_(9)(3^(4)) 직교배열표를 사용하여 각 인자들을 배치했다. 3수준 4인자의 모든 조합(complete factorial)의 영향(3^(4)=81번)에 대한 정보를 아홉 번의 축소된 실험을 통하여 모두 알 수 있었다. 각 실험 번호의 각 수준에 따라 재봉공정 인자들을 조정한 후, 3회씩 반복으로 측정하여 각 실험점 당 3회의 반복 관측치인 심퍼커 등급(1-5등급, 1등급-worst, 5등급-best)들을 얻었다. 이와 같이 아홉 번의 실험을 한 뒤 총 27개의 관측 등급을 평가하여 특성치를 구한 후, SN비를 계산하고, 심퍼커 등급을 망대특성(Larger-the-better Performance)의 문제로 접근하여, SN비 산출식을 사용하였다. 본 연구는 임의로 선택된 두 종류의 천에 대하여 실험을 행하였다. 재봉 속도, 땀의 크기, 바늘실의 장력, 노루발 압력의 4가지 인자 중 Fabric 1에 영향을주는 인자는 재봉속도와 바늘실의 장력이고, 최적의 수준에 있어서 재봉속도는 400r.p.m., 바늘실의 장력은 15gf을 확인했다. 또 심퍼커를 최소화하는 최적의 실험점과 임의의 실험점의 기대손실을 비교하여 최적의 실험점이 임의의 실험점보다 2.2배의 개선효과가 있음을 알았다. 유사한 방법으로 Fabric 2에 영향을 주는 인자는 재봉속도와 땀의 길이, 바늘실의 장력이고, 최적의 수준에 있어서 재봉속도는 400r.p.m., 방의 길이는 3Da, 바늘실의 장력은 25gf임을 확인했다. 또 심퍼커를 최소화하는 최적의 실험점과 임의의 실험점간의 기대손실을 비교하여 최적의 실험점이 임의의 실험점보다 1.6배의 개선효과가 있음을 알았다. 이와 같이 주어진 원단에 따라 심퍼커에 영향을 주는 인자와 심퍼커를 최소화하는 재봉조건이 서로 다르고, 다구치 프로세스는 적은 시간과 비용으로 심퍼커를 최소화하는 최적의 재봉조건을 찾는데 유용한 방법임을 확인하였다.
심퍼커(seam pucker)는 재봉선을 따라 주름이 발생하는 것으로 고부가가치의 의복 제조에 있어서 중요한 문제이며, 특히 의류용 원단이 점차 경량박지화되어 가는 추세에서는 더욱 관심이 고조되고 있다. 고부가가치 의복의 생산에 있어서 숙련된 작업자의 기술에 의한 생산은 장기간의 훈련이 필요로 하다. 하지만, 과학적으로 봉제 조건을 최적화하는 것은 짧은 시간 내에 조정이 가능하다. 그러므로 다양하게 투입되는 원단에 따라 단시간에 심퍼커를 최소화시키는 최적의 봉제 조건을 과학적으로 찾는다면 훨씬 효율적인 작업을 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 다구치 방법(Taguchi method)을 이용하여 심퍼커링을 최소화하는 최적의 재봉조건을 찾는 다구치 프로세스(Taguchi process)를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 다구치 프로세스의 적합성 평가를 위한 실험을 위하여, 교호작용이 없다고 가정하여, L_(9)(3^(4)) 직교배열표를 사용하여 각 인자들을 배치했다. 3수준 4인자의 모든 조합(complete factorial)의 영향(3^(4)=81번)에 대한 정보를 아홉 번의 축소된 실험을 통하여 모두 알 수 있었다. 각 실험 번호의 각 수준에 따라 재봉공정 인자들을 조정한 후, 3회씩 반복으로 측정하여 각 실험점 당 3회의 반복 관측치인 심퍼커 등급(1-5등급, 1등급-worst, 5등급-best)들을 얻었다. 이와 같이 아홉 번의 실험을 한 뒤 총 27개의 관측 등급을 평가하여 특성치를 구한 후, SN비를 계산하고, 심퍼커 등급을 망대특성(Larger-the-better Performance)의 문제로 접근하여, SN비 산출식을 사용하였다. 본 연구는 임의로 선택된 두 종류의 천에 대하여 실험을 행하였다. 재봉 속도, 땀의 크기, 바늘실의 장력, 노루발 압력의 4가지 인자 중 Fabric 1에 영향을주는 인자는 재봉속도와 바늘실의 장력이고, 최적의 수준에 있어서 재봉속도는 400r.p.m., 바늘실의 장력은 15gf을 확인했다. 또 심퍼커를 최소화하는 최적의 실험점과 임의의 실험점의 기대손실을 비교하여 최적의 실험점이 임의의 실험점보다 2.2배의 개선효과가 있음을 알았다. 유사한 방법으로 Fabric 2에 영향을 주는 인자는 재봉속도와 땀의 길이, 바늘실의 장력이고, 최적의 수준에 있어서 재봉속도는 400r.p.m., 방의 길이는 3Da, 바늘실의 장력은 25gf임을 확인했다. 또 심퍼커를 최소화하는 최적의 실험점과 임의의 실험점간의 기대손실을 비교하여 최적의 실험점이 임의의 실험점보다 1.6배의 개선효과가 있음을 알았다. 이와 같이 주어진 원단에 따라 심퍼커에 영향을 주는 인자와 심퍼커를 최소화하는 재봉조건이 서로 다르고, 다구치 프로세스는 적은 시간과 비용으로 심퍼커를 최소화하는 최적의 재봉조건을 찾는데 유용한 방법임을 확인하였다.
In this research, we have developed an optimization processes of sewing conditions to minimize seam pucker using Taguchi method (also called 'robust design', 'quality engineering', etc.). The new process has been applied to two different T/C (polyester 65%, cotton 35%) fabrics with the specified exp...
In this research, we have developed an optimization processes of sewing conditions to minimize seam pucker using Taguchi method (also called 'robust design', 'quality engineering', etc.). The new process has been applied to two different T/C (polyester 65%, cotton 35%) fabrics with the specified experimental design using an optimum orthogonal array table, The selected target sewing parameters for optimization are sewing speed, stitch length, sewing thread tension and presser foot pressure. The Taguchi processes ① calculate the SN (signal-to-noise) ratios of repeated experimental observations, ② find the corresponding influential sewing conditions for a given fabric, ③ determine the optimum values of the sewing conditions, ④ calculate the prediction interval of minimum seam pucker grade with the specified optimum sewing conditions, ⑤ certify the applying Taguchi processes, and finally ⑥ comparing the expectation losses between before and after improving seam pucker glades. Conclusively, using the Taguchi processes developed in this research, we can easily determine the optimum sewing conditions for minimization of seam pucker with simple experiments
In this research, we have developed an optimization processes of sewing conditions to minimize seam pucker using Taguchi method (also called 'robust design', 'quality engineering', etc.). The new process has been applied to two different T/C (polyester 65%, cotton 35%) fabrics with the specified experimental design using an optimum orthogonal array table, The selected target sewing parameters for optimization are sewing speed, stitch length, sewing thread tension and presser foot pressure. The Taguchi processes ① calculate the SN (signal-to-noise) ratios of repeated experimental observations, ② find the corresponding influential sewing conditions for a given fabric, ③ determine the optimum values of the sewing conditions, ④ calculate the prediction interval of minimum seam pucker grade with the specified optimum sewing conditions, ⑤ certify the applying Taguchi processes, and finally ⑥ comparing the expectation losses between before and after improving seam pucker glades. Conclusively, using the Taguchi processes developed in this research, we can easily determine the optimum sewing conditions for minimization of seam pucker with simple experiments
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