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# 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

 Minitab Blog Editor  |  1/29/2021

 주제: [Monte Carlo Simulation](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/monte-carlo-simulation), [Minitab Statistical Software](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-statistical-software), [Minitab Workspace](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-workspace), [편집자 선택](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/편집자-선택)

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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 [Minitab](https://www.minitab.com/ko-kr/products/minitab/)에서 일련의 실험을 계획하고 수행했습니다. 우선 이동 위치 및 주입 속도에 초점을 맞추고 [Minitab Workspace](https://www.minitab.com/ko-kr/products/workspace/)에서 사용할 방정식을 표시한 파레토(Pareto) 차트를 생성합니다. 

![mcs-mw-mss-pareto-chart-standardized-effects](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-pareto-chart-standardized-effects-Jul-05-2025-10-44-37-0797-PM.png?width=600&name=mcs-mw-mss-pareto-chart-standardized-effects-Jul-05-2025-10-44-37-0797-PM.png)

![mcs-mw-mss-regression-equation-uncoded-units-output](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-regression-equation-uncoded-units-output-Jul-05-2025-10-44-40-2678-PM.png?width=600&name=mcs-mw-mss-regression-equation-uncoded-units-output-Jul-05-2025-10-44-40-2678-PM.png)

## 모델을 Minitab Workspace로 가져와서 실행하기

이제 Neil은 Minitab Workspace에서 프로젝트를 열고 Monte Carlo 시뮬레이션 도구를 추가합니다. 이 도구는 Minitab Workspace와 Minitab Engage ([이 예에서 추가 설명](https://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics/sealing-up-patient-safety-with-monte-carlo-simulation?hsLang=ko))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.

![mcs-mw-mss-import-model](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-import-model-Jul-05-2025-10-44-43-4604-PM.png?width=600&name=mcs-mw-mss-import-model-Jul-05-2025-10-44-43-4604-PM.png)

![mcs-mw-mss-import-model-dialog](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-import-model-dialog-Jul-05-2025-10-44-44-5372-PM.png?width=584&name=mcs-mw-mss-import-model-dialog-Jul-05-2025-10-44-44-5372-PM.png)

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.

![mcs-mw-mss-edit-model](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-edit-model-Jul-05-2025-10-44-39-2098-PM.png?width=600&name=mcs-mw-mss-edit-model-Jul-05-2025-10-44-39-2098-PM.png)

## 결과 이해 및 매개변수 최적화

![mcs-mw-mss-simulation-results](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-simulation-results-Jul-05-2025-10-44-45-6001-PM.png?width=600&name=mcs-mw-mss-simulation-results-Jul-05-2025-10-44-45-6001-PM.png)이 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](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-parameter-optimization-Jul-05-2025-10-44-41-3367-PM.png?width=738&name=mcs-mw-mss-parameter-optimization-Jul-05-2025-10-44-41-3367-PM.png)

![mcs-mw-mss-parameter-optimization-assumptions](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/mcs-mw-mss-parameter-optimization-assumptions-Jul-05-2025-10-44-38-1397-PM.png?width=739&name=mcs-mw-mss-parameter-optimization-assumptions-Jul-05-2025-10-44-38-1397-PM.png)

 

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!*

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