교수님, 강의 감사합니다. 2개이상의 부분군이 구성되는 시간을 LT이라고 본다는 취지는 이해가 되지만, 실제로 Short Term과 Long Term의 차이는, 설계공정능력을 양산공정운영시에 얼마나 유지될 수 있는가?에 대한 문제이므로, 단순히 통계적 계산으로 2개이상의 부분군이 구성되는 시간을 LT이라고 본다는 설명은 적절하지 않은 것 같습니다. 제품을 개발할때 구하는 설계공정능력이 CPk이고, 양산으로 이관되면서 실제 여러변동(군간변동의 요인 : 작업조 교대, 입고부품의 품질 로트차이, 설비관리(필터, 소모품 교체), 유틸리티 관리, 온/습도 관리, 작업자 실수 등의 이상발생)에 따라, 실제 공정산포가 얼만큼 저하되는가?를 구하는 것이 σLT이며, 이를 통해 Ppk를 구하고, 설계당시의 Cpk와 비교하여, Z shift를 구하여, 양산공정의 관리수준이 우수한가? (＜1.5시그마 Shift, 통상 6시그마에서 기준으로 삼고 있는 수준)를 가늠하게 됩니다. 이게 실제 품질관리인데, 단지 공정C/T이 빠르다고 해서, 2개의 부분군을 구성하면 σ LT가 된다. 이것은 적절하지 않습니다. 아울러 반도체 공정의 경우, 많은 파라미터(Res, Oxyzen, Flatness, Particle)등이 장비에 의해 초단위로 전수검사되고 있는데, 설명주신대로라면 1분 단위의 σ값이 σLt이 되는 것인데, 1분 안에,. 온습도 관리 미흡, 작업자 실수, 설비유지보수 실패에 따른 산포의 증가(=공정관리능력의 미흡)가 되더라도, 해당 σLt에 반영되지 않을 가능성이 높고, 이 것은, 정확한 Ppk를 구할 수 없음을 의미하게 됩니다. 너무 딴지를 거는 것 같아서, 그래도 정확하게 의견드리는 것이, 더 좋은 컨설팅, 더 나은 강의에 도움이 될거라고 생각하여 댓글을 드립니다. 양해 부탁드리겠습니다.
네. 맞습니다. 설명의 편의를 위해 일단 2개 이상의 부분군이 모여야 한다는 표현을 한 것이고 실제로는 Long Term 뿐 아니라 올바른 Short term의 시그마 추정을 위해서는 더 많은 부분군이 필요합니다. 이러한 표현은 제가 만든 것이 아니라 실제 원 출처(Data Characterization by Mikel J. Harry)에는 Short Term, Mid Term, Long Term 이라는 표현이 있으며 이를 설명하는 방식에서 제가 설명한 내용이 사용됩니다.
![Blox Fruits Dragon Rework Update [Full Stream]](http://i.ytimg.com/vi/EqDAp8udhm0/mqdefault.jpg)
이종선 박사님, 평소 질문을 많이 받을때 마다 시간적 개념으로 설명이 어려웠던 Short Term과 Long Term의 개념에 대해 데이터 관점에서 각각 1개의 부분군을 얻는 시간과 2개 이상의 부분군을 얻는 시간으로 이해시켜주셔서 감사합니다.
교수님, 강의 감사합니다. 2개이상의 부분군이 구성되는 시간을 LT이라고 본다는 취지는 이해가 되지만, 실제로 Short Term과 Long Term의 차이는, 설계공정능력을 양산공정운영시에 얼마나 유지될 수 있는가?에 대한 문제이므로, 단순히 통계적 계산으로 2개이상의 부분군이 구성되는 시간을 LT이라고 본다는 설명은 적절하지 않은 것 같습니다.
제품을 개발할때 구하는 설계공정능력이 CPk이고, 양산으로 이관되면서 실제 여러변동(군간변동의 요인 : 작업조 교대, 입고부품의 품질 로트차이, 설비관리(필터, 소모품 교체), 유틸리티 관리, 온/습도 관리, 작업자 실수 등의 이상발생)에 따라, 실제 공정산포가 얼만큼 저하되는가?를 구하는 것이 σLT이며, 이를 통해 Ppk를 구하고, 설계당시의 Cpk와 비교하여, Z shift를 구하여, 양산공정의 관리수준이 우수한가? (＜1.5시그마 Shift, 통상 6시그마에서 기준으로 삼고 있는 수준)를 가늠하게 됩니다. 이게 실제 품질관리인데, 단지 공정C/T이 빠르다고 해서, 2개의 부분군을 구성하면 σ LT가 된다. 이것은 적절하지 않습니다. 아울러 반도체 공정의 경우, 많은 파라미터(Res, Oxyzen, Flatness, Particle)등이 장비에 의해 초단위로 전수검사되고 있는데, 설명주신대로라면 1분 단위의 σ값이 σLt이 되는 것인데, 1분 안에,. 온습도 관리 미흡, 작업자 실수, 설비유지보수 실패에 따른 산포의 증가(=공정관리능력의 미흡)가 되더라도, 해당 σLt에 반영되지 않을 가능성이 높고, 이 것은, 정확한 Ppk를 구할 수 없음을 의미하게 됩니다. 너무 딴지를 거는 것 같아서, 그래도 정확하게 의견드리는 것이, 더 좋은 컨설팅, 더 나은 강의에 도움이 될거라고 생각하여 댓글을 드립니다. 양해 부탁드리겠습니다.
네. 맞습니다. 설명의 편의를 위해 일단 2개 이상의 부분군이 모여야 한다는 표현을 한 것이고 실제로는 Long Term 뿐 아니라 올바른 Short term의 시그마 추정을 위해서는 더 많은 부분군이 필요합니다. 이러한 표현은 제가 만든 것이 아니라 실제 원 출처(Data Characterization by Mikel J. Harry)에는 Short Term, Mid Term, Long Term 이라는 표현이 있으며 이를 설명하는 방식에서 제가 설명한 내용이 사용됩니다.
안녕하세요. ST/LT를 어느 기준으로 구분할 것인지에 대해 설명 보충해 주셔서 감사합니다.
질문 드리고 싶은 것이 하나 있는데, 실례가 안된다면 현재 어느 직무에서 어떤 업무를 수행하고 계신지 말씀해 주실 수 있을까요?
@@woo-rm4zo 품질관리기술사입니다. 화학, 반도체업종에서 있었고, 현재는 안전제품을 만드는 제조업체에서 근무하고 있습니다.