Monte Carlo 시뮬레이션: 공급업체에게 더 좋은 규격을 찾고 비용을 대폭 절감하는 방법 Electronics Maker Uses Monte Carlo Simulation to Find Better Specs for Suppliers and Realize Significant Cost Savings

Evan McLaughlin | 29 January, 2021

주제: Monte Carlo Simulation, Minitab Statistical Software, Minitab Workspace, 편집자 선택

프로세스의 여러 단계에서 여러 공급업체와 함께 작업하는 경우 개선 가능성을 테스트하는 작업이 복잡해질 수 있습니다. 이때 Minitab Statistical Software에서 실험을 진행하여 중요한 입력을 결정한 다음, Minitab Workspace로 모델을 가져와 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하면 어떤 결과를 얻게 될지 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 접근법은 실제 부품에 대해 더 많은 테스트를 수행하는 방법보다 더 빠르고 저렴합니다.

여기에서는 Spaceman Electronics의 경우를 생각해 보겠습니다(다른 활용 사례와 마찬가지로, 이 예는 현장에서 관찰한 실제 상황에 근거한 것이지만 Spaceman 자체는 가상의 회사입니다.) 이 회사의 제품 중 하나의 부품을 만들기 위해 공급업체 한 곳은 코어를 만들고 다른 공급업체는 해당 코어를 코팅합니다. 그런 다음 완제품을 조립하는 작업은 Spaceman이 맡고 있습니다.

Spaceman의 제품 엔지니어 Neil은 생산 라인 관리자에게 제품에 제대로 장착되지 않는 생산품을 감안하여 폐기 비율을 7%로 설정하도록 요청했습니다. 폐기 비율은 제조 또는 가공 작업 중에 파괴되거나 파손될 것으로 예상되는 배치의 백분율입니다. 예를 들어, 100개의 생산품을 만들며 배치의 7%는 폐기되고 93%는 양호했다는 이력이 있는 경우, 100을 0.93으로 나눈 후 반올림하여 108개를 만들어야 한다고 결정하는 방식입니다.

만약 Neil의 팀이 폐기 비율을 줄일 수 있다면, 개당 0.70달러인 폐기 비용을 고려할 경우 매년 165,000달러 이상의 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다. 그러나 Neil의 팀에서 두 공급업체 모두에게 가능한 한 정확한 지침을 제공하지 않는다면 개선을 시도하는 과정이 매우 번거롭고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 따라서 Neil은 공급업체에게 프로세스에서 무엇을 변경할지 지시하기 전에, 정확하고 풍부한 정보를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 몇 가지 예상 결과를 시뮬레이션 하기로 합니다.

Monte Carlo 시뮬레이션의 원리

Monte Carlo 시뮬레이션은 시스템의 수학적 모델을 사용하여 수행되며 입력과 출력 사이의 관계를 정의하는 방정식에 따라 기대값 결과를 제공합니다. Neil의 팀은 프로세스에서 중요한 요인이 무엇인지 결정하기 위해 Minitab에서 일련의 실험을 계획하고 수행했습니다. 우선 이동 위치 및 주입 속도에 초점을 맞추고 Minitab Workspace에서 사용할 방정식을 표시한 파레토(Pareto) 차트를 생성합니다. 

mcs-mw-mss-pareto-chart-standardized-effects

mcs-mw-mss-regression-equation-uncoded-units-output

모델을 Minitab Workspace로 가져와서 실행하기

이제 Neil은 Minitab Workspace에서 프로젝트를 열고 Monte Carlo 시뮬레이션 도구를 추가합니다. 이 도구는 Minitab Workspace와 Companion by Minitab (이 예에서 추가 설명)에서 사용할 수 있으며, 도구에서 제공되는 옵션을 통해 입력 및 출력을 수동으로 입력하고 방정식도 입력할 수 있습니다. 그러나 이미 해당 정보를 가지고 있으므로 조금 더 쉽게 진행할 수 있습니다.

Neil은 Minitab에서 모델을 가져오는 옵션을 클릭하고 Minitab 파일을 선택합니다.

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mcs-mw-mss-import-model-dialog

이제 방정식은 자동으로 이동 위치와 주입 속도를 X 입력으로 가져옵니다. Neil은 이러한 요인이 정규 분포를 가진다는 것을 알고 있기 때문에 드롭다운 메뉴에서 정규를 선택한 다음, 규격 상한 및 하한과 평균 및 표준 편차를 입력합니다. 그런 다음 상단 근처에 있는 녹색 시뮬레이션 버튼을 누르면 몇 초 만에 Minitab Workspace에서 50,000회의 프로세스 시뮬레이션이 완료됩니다.

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결과 이해 및 매개변수 최적화

mcs-mw-mss-simulation-results이 프로세스 성능 측정값(Cpk)은 0.4816으로 최소 표준인 1.33에 크게 미달합니다. 이 시각화 자료 아래에는 ‘매개변수 최적화’ 녹색 버튼이 표시되어 입력을 최적화할 수 있습니다. 이제 목표값(반응의 평균을 규격 상한과 하한의 중간 값인 0.935로 설정)을 설정하고 입력값을 탐색할 상한 및 하한값을 입력하면 Minitab Workspace가 나머지 작업을 맡아 수행합니다. ‘매개변수 최적화’ 버튼을 누르면 아래 내용을 확인할 수 있습니다.

mcs-mw-mss-parameter-optimization

mcs-mw-mss-parameter-optimization-assumptions

 

Neil이 지정한 범위 내에서 최적의 입력 설정을 찾은 후, Minitab Workspace는 권장 프로세스 변경에 대한 시뮬레이션 결과를 제공합니다. 시뮬레이션에 따르면 최적의 설정을 활용할 경우 규격을 벗어나는 제품을 프로세스에서 사실상 없앨 수 있으며, Cpk는 2.34로 1.33 Cpk 표준을 초과하는 엄청난 개선 효과를 얻을 수 있습니다. 

놀라운 개선 효과

Neil이 연구 결과를 공유하면 공급업체는 폐기 제품의 양을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 제조 주기도 단축하고, 부품의 기하학적 치수와 공차도 최적화할 수 있습니다.

 

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이 활용 사례에 대한 조사 및 기술 지원에 도움을 주신 Minitab 솔루션 설계자 Antonio Vargas님께 감사 인사를 전합니다!