개발업무를 하는 분들이라면 공감하실겁니다. 양산품의 제품이 문제가 발생했을 때, 개선을 해야하는 상황이 발생했을 때 그 원인을 찾고, 원인을 찾았으면 그 인자에 대해서 실험을 해야하는데, 내가 고민했던 내용에 대해서 정확하고 면밀히 분석해서 실험을 하는 것 하고, 추정만 하고 그것을 실험을 통해 결정하는 것은 천지차이가 발생합니다.
말 그대로 '추정'을해서 시험을 하고 결과를 얻은 데이터는 만족할 수 있을까요? 그런 데이터는 결국 필드에 다시 나가게되면 원인을 알 수 없는 고장이 또 일어나게 되어있습니다.
그렇기 때문에 우리는 명확한 '실험계획법'을 통한 시험계획을 잘 짜서 시험을 하고 사양 결정을 내려야 하는 것이죠. 그럼 이 실험계획법의 개념은 어떻게 될까요?
실험계획법은 (Design of Experiments 이후 DOE)은 제품의 특성에 영향을 미치는 여러가지 인자를 선정하고, 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 제품의 최적 조건을 경제적으로 찾아내는 기법입니다.
새로운 것을 알게 되는 것은 반드시 한번 해봐야 하는 것이다. 그것이 실험입니다. 현장에서도 새로운 지식을 아는 것은 실제 해보는 실험을 통해서만 확실히 알 수 있는 것이죠. 가능한 모든 경우를 실험하여 최적 조건을 찾아낸 것이 가장 좋은 답이겠죠.
하지만 제품 설계하는 현장은 실험해야 할 경우의 수가 너무 많아서 모두 실험하는 것이 불가능합니다. 때문에 실험계획법은 너무 실험할 것이 많아서 실험할 수 없을 때 '가장 경제적으로 실험'하여 최적의 결과를 찾는 방법을 제시하는 것이죠.
실험계획법이란...?
실험에 대한 계획을 의미하는 것으로, 해결하고자 하는 문제에 대해서 실험을 어떻게 실시하고, 데이터를 어떻게 취하며, 어떠한 통계적 방법으로 분석하면 최소의 실험횟수로 최대의 정보를 얻을 수 있는가를 계획하는 것이다.
그럼 주목적은?
1) 어떤 요인이 결과에 유의한 영향을 주고 있는가를 파악하고 그 영향이 양적으로 어느 정도 큰가를 알아내기 위해서(검정과 추정의 문제)
2) 유의한 영향을 미치는 원인들이 어떠한 조건을 가질 때 가장 바람직한 반응을 얻을 수 있는가를 알아내기 위하여
(최적조건의 결정문제)
3) 작은 영향밖에 미치지 못하는 요인들은 전체적으로 어느 정도의 영향을 주고 있으며, 측정오차는 어느 정도인가를 알아내기 위해서(오차항 추정의 문제)
더 나아가서는 그 결과에 따라 작업표준을 설정하기도 하고, 원료, 장치, 측정방법 등을 선택하는 기준을 제공하여 준다. 실험에 있어서 데이터 산포에 영향을 준다고 생각되는 무수하 존재하는 원인들 중에서 실험에 직접 취급되는 요인을 인자(Factor)라고 부른다.
실험시 온도, 습도, 기압 등이 이런 '인자'이다. 실험을 하기 위한 인자의 여러 가지 조건을 인자의 수준(Level)이라고 한다.
ex) 온도를 인자로 택한 경우 150도라든가 200도라고 하는 값이 그 '수준'이다. 이 수준으로 취한 수를 '인자의 수준'이라고 한다. 따라서 인자의 수준은 질적, 양적으로 변동이 가능하다.
거두절미하고, 실험계획법에서 가장 중요한 것은 '정확한 실험'입니다. 미니탭을 아무리 잘 사용하더라도 실험한 데이터의 수치가 잘못되면 어떤 일이든 허투로 돌아가기 때문이다.
실험계획으로 개선되는 것은 실험이 정확히 되었다는 전제하에서이며, 각 실험은 실험 특성에 맞춘 지침서를 따라야 한다.
실험계획의 순서를 그림으로 그리면 아래와 같다.
실험계획법에 대한 꾸준한 업데이트를 할 생각이며, 신뢰성 공학을 공부하기 위해서는 무조건 이 '실험계획법'이 기본으로 장착되어 있어야 거기에 맞는 실험을 하고 데이터를 정량화 그리고 결론을 내릴 수 있습니다.
때문에, 이 실험계획법은 기본적으로 알고 있어야 될 부분이며, 제가 그 부분에 대해서 최대한 쉽게 알려드릴 수 있도록 준비를 하도록 하겠습니다.
저 또한 꾸준히 공부중이며, 여러분들과 소통을 통해서 많은 내용을 공유할 수 있도록 하겠습니다. 그럼 다들 환절기고 코로나 환자가 급격히 증가하기 시작하는데, 코로나 조심하시기 바랍니다.
자신의 건강은 자신이 지키는 것이니깐요. 언제까지 화이팅 하시고 하시는 일 모두 잘 되시길 기원합니다.!!!
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