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휴대용 카메라 모듈(CCM) 제조 라인에 대한 데이터마이닝 기반 품질관리시스템 구축
Building the Quality Management System for Compact Camera Module(CCM) Assembly Line 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.14 no.4, 2008년, pp.89 - 101  

유성진 (한국해양대학교 해운경영학부) ,  강부식 (목원대학교 서비스경영학부) ,  홍한국 (동의대학교 경영정보학과)

초록
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제조 분야에서 품질관리를 위해 가장 많이 사용되는 도구는 관리도이다. 하지만 휴대용 카메라 모듈과 같은 소형 전자부품의 제조 라인은 자동화되어 여러 개의 공정이 유기적으로 연결되어 있는 경우 관리도의 적용이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공정의 흐름을 파악할 수 있는 모니터링체계와 수율 예측 및 주요공정 변수 파악 등의 주요 공정 파라메터 추출 체계로 구성된 데이터마이닝 기반 품질관리시스템을 구축하고자 한다. 데이터마이닝을 위해 품질관리시스템은 의사결정나무, 신경망, 패턴분석 등의 모듈을 사용한다. 제안된 시스템을 통해 제조 공정은 안정적인 품질의 유지 및 공정 이상 유무의 신속한 파악, 수율 예측 등 품질관리를 위한 유용한 정보를 제공하고 공정의 신뢰성을 높이는데 기여할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The most used tool for quality control is control chart in manufacturing industry. But it has limitations at current situation where most of manufacturing facilities are automated and several manufacturing processes have interdependent relationship such as CCM assembly line. To Solve problems, we pr...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 통계적 방법론에 기반을둔 품질관리의 대체 방안으로 데이터 마이닝 기반 품질관리시스템을 구축하여 CCM 제조 공정의 흐름과 공정 간의 연계관계를 파악하여 제품생산과 관련된 모든 과정을 관리할 수 있는 체계를 만들고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제조업분야에서 데이터마이닝 기법은 어떤 부분에서 사용되고 있는가? 제조업분야에서 데이터마이닝 기법은 공학설계, 제조시스템, 의사결정지원시스템, 불량 검출과 품질향상 부분에서 주로 사용되고 있다(고영관 등, 1997; 최진성 등, 1996).
품질관리시스템에서 신경망을 사용해 수율 예측을 함으로써 얻을 수 있는 이점은? 품질관리시스템에서 신경망은 주로 수율 예측(forecasting)에 주로 사용된다. 각 공정에서 중요한 변수들을 도출하고 이러한 변수들이 최종 수율(yield)에 어떠한 영향을 미치는지를 파악할 수 있으며 이에 대한 학습을 통해 새로운 환경으로 바뀌었을 때 또는 새로운 변수가 추가되었을 때 최종 수율이 어떻게 바뀔 것인지에 대해 예측을 하는데 도움을 줄 수 있다. 이렇게 학습된 신경망의 특성 분석(Feature extraction)을 통해 수율에 영향을 미치는 주요 공정변수들을 파악하고 이에 대한 값들의 범위가 어떻게 되는지를 파악하여 관리도의 상한, 하한값에 적용할 수 있다.
의사결정나무란? 의사결정나무란 클래스(class)를 구분해 주는 규칙(rule)에 의해서 새로운 자료가 미리 정의되어 있는 클래스 중 어디에 속하는 것인지를 판단해주는 것을 의미한다. 규칙을 생성하기 위해서는 클래스가 정의되어 있는 데이터가 필요하며 규칙을 만들기 위한 알고리즘(algorithm), 그리고 도출된 규칙을 어떤 형태로 보여줄 것인지에 대한 고려가 필요하다.
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