사람들은 어떤 물건을 만든다고 할 때 주로 도구에 대해 생각합니다. 해머, 나사 드라이버, 렌치, 기계가 물건을 만드는 데 중요한 것처럼 분석 도구 역시 매우 중요합니다. 문제 해결에 맞는 '장비'가 없으면 고장이 발생하고 지속력이 떨어지거나 생산 시간 또는 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 당연히 항목이나 구성 요소가 복잡할수록 분석을 위한 '기기'의 필요성이 커집니다.
배터리는 말 그대로 전력으로 가득 차 있기 때문에 배터리를 만드는 데 많은 노력이 필요합니다.
배터리 설계, 생성 및 제조는 다양한 요인 적용되는 복잡한 공정입니다. 배터리의 성능은 화학 반응에 의해 좌우되기 때문에 배터리 제조 공정의 주요 과제는 복잡한 화학 물질을 관리하는 것입니다.
배터리는 배터리의 전도도, 안정성 및 내구성에 영향을 미칠 수 있는 고유한 특성을 지닌 다양한 재료로 구성됩니다. 품질 및 성능 테스트의 견고성을 보장하려면 제조 공정 전반에 걸쳐 엄격한 관리와 정밀도를 유지하는 것이 중요합니다. 이는 전기 자동차와 같이 안전이 중요한 분야에 특히 중요합니다. Minitab Workspace가 제공하는 아래 마인드맵은 이러한 복잡성과 관련된 몇 가지 세부 사항을 보여줍니다.
분석 문제 해결 '도구'를 통해 이러한 복잡성을 해결할 수 있습니다.
브레인스토밍 및 프로젝트 관리 템플릿을 통한 문제, 프로젝트 및 원하는 결과 정의
프로젝트 헌장으로 프로젝트를 정의하고 제품과 제조 공정 모두에 기여하는 항목을 브레인스토밍하는 것은 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. 프로젝트를 그냥 시작하지 않고 피쉬본 다이어그램이나 C&E 행렬과 같은 다른 도구를 사용하여 성과가 낮은 원인을 파악해야 할 수도 있습니다. 복잡한 제품과 공정에 대한 문제 해결 과정에 입증된 템플릿을 활용하여 기대되는 결과를 요약하고, 성공을 측정하고 재현할 수 있습니다.
이러한 도구에 익숙하지 않으신가요? Minitab Workspace를 다운로드하여 사용해 보세요.
분석을 통한 화학 물질과 재료의 최적 조합 설계로 성능 극대화
목표(예: 용량, 전압 또는 주기 수명)를 정의하고 주요 요인을 이해한 다음에는 배터리 성능 또는 제조 공정에 영향을 미치는 변수의 조합을 최적화하는 실험을 설계합니다. 전체 실험 또는 스크리닝 설계를 실행하거나 예측 분석을 사용하여 가장 영향력 있는 요인을 식별할 수도 있습니다.
신뢰성 도구를 통한 고장 확률 예측과 배터리 내구성 개선 방법 파악
이상적인 성능을 구현하도록 배터리를 설계한 후에는 배터리가 오래 지속될 수 있도록 해야 합니다. 가속 수명 테스트를 통해 제조사는 단기간에 사용 기간을 시뮬레이션하고 배터리의 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 그런 다음 고장 모드 영향 및 분석(FMEA)을 통해 잠재적 고장 모드를 식별하고 시정 조치를 이행하여 고장 위험을 완화할 수 있습니다.
처음으로 배터리를 제조하든, 생산량을 급격하게 늘리든, 이미 대량 생산을 하고 있든 상관 없이 품질을 유지하고 개선하는 일은 모두의 책임입니다. 측정 시스템 분석 또는 통계적 공정 관리와 같은 기존 솔루션이나 머신러닝과 같은 새로운 기법을 활용할 경우에도 강력한 품질 분석 프레임워크를 갖추어 제품 성능을 개선하면서 비용과 낭비를 줄일 수 있습니다.
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