결함을 줄이는 것의 중요성은 자동차 제조, 전자제품 생산, 제약 분야에 종사하든, 아니면 대규모 제조 공간에서 근무하든 관계없이 산업 전반에 걸쳐 존재하는 것입니다. 생산 결함이 발생하면 비용이 많이 들고, 재작업, 지연 및 비효율성으로 이어져 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
반도체 제조 산업에서는 이러한 사례를 예로 들 수 있습니다. 제조 분야의 통계 분석은 점점 더 중요해지고 있습니다. 일반적으로 반도체는 대기업, 유통업체 또는 리셀러에 직접 판매됩니다. 제조 공정에서 결함이 발생하는 경우 공급망 전체에 파급 효과를 미쳐 상당한 재정적 손실과 운영 문제를 초래할 수 있습니다.
우리는 업계에서 자주 볼 수 있는 상황을 반영하는 가상의 데이터 집합을 만들었습니다. 이 예시에서 반도체 제조업체는 연장 일수가 길어지고 있었는데 테스트된 반도체에서 평균 이상의 결함률을 보이고 있었습니다.
이 시나리오에서 팀은 지난 50일 중 41일에서 평균보다 높은 결함률을 계산했습니다. 여기에는 납땜 온도, 라인 속도 및 습도 비율과 같이 이러한 날에서 수집한 데이터가 포함되었습니다. 팀은 이러한 요인이나 요인의 조합이 이러한 결함의 원인이 되었을 수 있다고 추측했습니다.
그런 다음 Minitab Statistical Software를 사용하고 단계적 이항 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 이러한 요인 중 어느 것이라도 결함률에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 확인했습니다. 다음은 Minitab이 작성한 내용입니다.
결과를 보면 습도는 P-값이 0.017인 반도체의 결함률에 대한 중요한 예측 변수입니다. 이는 제품 품질에 미치는 명확한 영향을 보여줍니다. 습도가 1% 증가할 때마다 결함의 가능성이 13.1% 증가합니다. 실제로 생산 환경에서 습도 수준을 관리하면 결함을 크게 줄여 수율과 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
Minitab의 이항 적합선도는 이러한 관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 습도가 높아질수록 다음과 같이 결함의 가능성도 커졌습니다.
반도체 생산의 습도 관련 결함을 해결하기 위해, 팀은 Minitab Workspace의 고장 모드 및 영향 분석(FMEA)을 사용하여 잠재적 위험을 평가할 수 있습니다.
이 예에서는 납땜 이음부 불량, 산화 증가, 부품 접착 약화와 같은 문제를 식별할 수 있는데, 이러한 문제는 모두 습도가 높으면 악화될 수 있습니다. 그런 다음 팀은 심각성, 가능성 및 감지 가능성에 따라 이러한 위험의 순위를 매깁니다. 우선순위가 가장 높은 조치는 주요 영역의 습도를 더 효과적으로 제어하고 습도 수준을 면밀히 모니터링하며 생산 시설의 전반적인 환경을 개선하는 데 초점을 맞출 수 있습니다. 이러한 단계는 습도가 최적 범위 내에 있도록 하여 결함을 줄이고 제품 품질을 개선하는 것을 목표로 합니다.
결함을 줄이는 것은 종종 제조 공정의 근본 원인을 해결하는 것부터 시작됩니다. 반도체 제조의 경우 습도를 결함률의 주요 요인으로 식별하여 팀이 목표한 조치를 취하는 데 도움이 되었습니다. Minitab 및 FMEA와 같은 도구를 사용하면 결함을 직접적으로 줄여 제품 품질과 운영 효율을 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 노력은 생산 공정을 더욱 원활하게 하고 수익성을 더욱 강력하고 안전하게 만드는 데 기여합니다.