실험(Experiment)
1. 품질 특성 Y의 변화에 대한 원인과 그 정도를 관찰할 수 있도록 공정 변수 X에 계획된 변화를 가하는 일련의 시험
2. 실험의 최종 목적은 CQA 기준을 만족시키는 PP의 최적 조건을 구하는 것
1. 실험을 통해 알고자 하는 것
Y = f(X1, X2, …, Xn)
이 질문들에 대한 해답을 얻기 위해서 얼마나 많은 실험을 해야 할까?
최소한의 실험으로 효율적으로 해답을 얻는 방법은 없을까?
DOE(실험계획법, Design of Experiments)
1. 실험을 체계적으로 설계하고 그 실험 결과를 통계적으로 분석함으로써 최소 실험으로 최대의 정보를 확보하는 전략적이고 효율적인 방법
2. 적어도 2개 이상의 변수를 동시에 체계적으로 변화시킴(참고: OFAT(One Factor At a Time))
3. 실험의 정밀도에 따라 수행할 시험의 수가 달라지고, 이를 분석해 얻을 수 있는 정보의 양도 달라짐
1. DOE 실험 설계 사례와 기본 용어
온도, 농도, 시간 3개의 공정 변수를 포함한 부분 요인 설계의 예
2. DOE를 통해 알 수 있는 정보들
1) 주효과(Main Effect) : 요인 X에 수준 차이만큼의 변화를 가했을 때, Y에 미치는 영향
2) 교호작용(Interaction) : X1의 조건 변화에 따라 X2가 Y에 미치는 영향의 차이
3. DOE의 종류
1) 완전 요인 설계(Full Factorial Design) : 모든 변수에 대해 2종류의 수준을 설정하고, 만들 수 있는 모든 조합을 실험하는 설계
2) 부분 요인 설계(Fractional Factorial Design) : 완전 요인 설계를 여러 개의 부분 집합으로 나누어 그 중 한 부분 집합을 실험하는 설계
3) 반응 표면 설계(Response Surface Method, RSM) : 각 변수별로 3개 이상의 수준을 설정하여 실험할 조건의 조합을 생성시키는 설계
4) 기타 설계 : 특수한 목적에 사용하는 설계 혼합물 설계(Mixture Design) 등
4. DOE의 종류별 적용 단계
| 스크리닝 (Screening) |
특성화 (Characterization) |
최적화 (Optimization) |
| 다수의 공정 변수 중 소수의 주요 공정 변수 선별 |
주요 공정 변수들이 품질 특성에 미치는 영향 관계 파악 |
주요 공정 변수들의 최적 조건 설정 |
| 낮음 정밀도 높음 | ||
|
부분 요인 설계 |
부분 요인 설계 |
완전 요인 설계 |
반응 표면 설계 |
CPP(주요 공정 변수) 선정
1. CPP 선정을 위해 꼭 필요한 정보는 각 PP의 주효과(Main Effect)
2. 교호작용(Interaction)은 현 단계에서 꼭 필요한 정보가 아니므로, 실험 수를 줄이기 위해 파악하지 않음
1. 부분 요인 설계
부분 요인 설계는 완전 요인 설계를 실험계획의 원칙에 따라 나누어야 하므로 DOE 소프트웨어를 활용함
1) 완전 요인 설계 : 3인자, 2수준
2) ½ 부분 요인 설계 : 3인자, 2수준
3) Resolution(해)에 따라 3가지로 분류
|
|
주효과 |
교호작용 |
|
Resolution Ⅲ(3) |
대략적 파악 가능 (오류 가능성 있음) |
파악 불가 |
|
Resolution Ⅳ(4) |
명확히 파악 가능 |
파악 불가 |
|
Resolution Ⅴ(5+) |
파악 가능 |
파악 가능 |
스크리닝을 목적으로 하는 부분 요인 설계를 쓴다면 Resolution IV가 가장 적절한 선택임
4) 부분 요인설계를 활용한 CPP 선정방법
공정조건을 최적화 하기 위해 CQA에 영향을 줄 가능성이 있는 아래 7개의 변수들 중 유의한 영향을 주는 변수를 선정하시오.
|
요인 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
|
Low |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
|
High |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
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