Monte Carlo 시뮬레이션 추가
모형 정의
시뮬레이션을 실행하려면 각 입력(X)의 분포 및 모수와 공정을 설명하는 방정식을 알아야 합니다.
분포 선택
- 기록 데이터를 사용할 수 있고 예상되는 향후 성능을 나타내는 경우 데이터를 사용하여 기능을 사용할 수 있습니다. Workspace는 자동으로 가장 적합한 분포를 찾습니다.
- 기록 데이터를 사용할 수 없는 경우 조직의 전문가를 찾거나 문헌을 참조하십시오. 응용 프로그램과 일치하는 산업별 예제를 찾아야 합니다.
방정식 식별
방정식은 공정 지식에서 비롯되거나 Minitab에서 설계된 실험(DOE) 또는 회귀 분석에서 만든 모형을 기반으로 할 수 있습니다.
에서 모형 가져오기 Minitab
- X 변수(입력): 연속 요인, 범주 요인 및 공변량을 포함할 수 있음
- Y 변수(출력)
- Y 방정식은 코딩되지 않은 단위의 입력 계수 및 상수 항과 함께
모형에 범주형 요인이 포함된 경우 방정식에 포함할 요인 수준을 선택할 수 있습니다.
참고
서로 다른 요인 수준을 사용하여 동일한 Y 변수에 대한 시뮬레이션 결과를 비교하려면 방정식에 포함할 Y 변수와 요인 수준을 선택한 다음 가져옵니다. 비교할 모든 요인 수준을 선택할 때까지 이 과정을 반복합니다.
시뮬레이션 실행
모형을 정의한 후에는 시뮬레이션을 실행할 준비가 된 것입니다.
- 탐색기 창에서 도구 추가을(를) 선택한 다음 을(를) 선택합니다.
- Minitab에서 모형을 사용하려면 Minitab에서 모델 가져오기을(를) 선택합니다. 관련 문서로 추가한 Minitab 프로젝트 또는 컴퓨터나 네트워크에 저장한 프로젝트를 선택할수 있습니다. 자세한 내용은 이 주제의 "Minitab에서 모형 가져오기"로 이동하십시오.
- 각 입력에 대한 이름을 입력합니다. Minitab에서 모형을 가져온 경우 가져온 입력의 이름을 변경할 수 있습니다.
- 각 입력에 대한 분포를 선택한 다음 모수를 입력합니다. 어떤 분포를 선택해야 할지 잘 모르고 시스템의 기록 데이터가 있는 경우 데이터를 사용하여을(를) 선택합니다. 그런 다음 데이터가 포함된 CSV 파일을 탐색합니다. 데이터가 예상되는 향후 성능을 나타내는지 확인합니다. Workspace는 자동으로 가장 적합한 분포를 찾습니다. 자세한 내용은 이 주제의 "배포 선택"으로 이동하십시오.
- 각 출력에 대한 이름을 입력합니다. Minitab에서 모형을 가져온 경우 가져온 출력 변수의 이름을 변경할 수 있습니다.
- 방정식을 입력합니다. 필요한 경우 방정식 편집기를 사용하십시오. 자세한 내용은 시뮬레이션의 방정식 편집기를 참조하십시오.
- 규격 하한, 규격 상한 또는 둘 다 입력합니다. 공정 성능 메트릭을 얻으려면 하나 이상의 규격 제한을 입력해야 합니다. 자세한 내용은 이 주제에서 이 시뮬레이션의 "Ppk 및 "Cpk 계산으로 이동하십시오.
- 다이어그램을 사용하여 모형을 확인합니다.
- 시뮬레이션 메뉴에서 반복 횟수를 입력합니다. 반복 횟수는 가능한 입력 및 출력 값의 범위를 적절하게 커버하고 정확한 결과를 제공해야 합니다. 최대 숫자는 1,000,000입니다. 그러나 기본값인 50,000이면 대부분의 모형에 충분합니다.
- 을 선택합니다.
그룹 만들기
복잡하거나 큰 시뮬레이션이 있는 경우 함수를 만들어 함수별로 모형을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 시뮬레이션 내에서 다양한 작업이나 다양한 부품의 동작을 설명할 수 있습니다. 그룹을 사용하면 입력과 출력을 분류하여 시뮬레이션을 관리하고 구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 시뮬레이션을 추가한 후 을(를) 선택합니다. X 변수 위에 새 탭이 나타납니다.
- 이 그룹의 이름을 바꾸려면 탭을 두 번 클릭하고 이름을 입력합니다.
- 다른 그룹을 추가하려면 새 그룹 옆에 있는 더하기 기호 아이콘을
선택합니다. 실수로 그룹을 닫은 경우 작업 실행을 취소하기 위해 z+Ctrl 키을(를) 누릅니다. - 각 그룹에 대한 새 입력 및 출력을 입력합니다. 입력 또는 출력이 둘 이상의 그룹에서 사용되는 경우 한 번만 입력하면 됩니다.
- 각 그룹의 출력 방정식을 입력합니다. 모든 그룹의 입력과 출력은 방정식 편집기에서 사용할 수 있습니다.
- 다이어그램을 사용하여 모형 또는 기능별, 각 그룹 또는 모든 그룹에 대한 모형을 확인합니다.모든 그룹을 보려면 배포 미리 보기 위의 모든 그룹을(를) 선택합니다.다음 예제에서는 모형별로 모든 그룹을 보여 줍니다.
다음 예제에서는 함수별로 모든 그룹을 보여 줍니다.
Cpk 및 시뮬레이션의 Ppk 계산
Monte Carlo 시뮬레이션에서 시뮬레이션된 응답은 정상성의 가정을 위반하는 경우가 많습니다. 따라서 Workspace는 비모수 방법을 사용하여 시뮬레이션 도구의 공정 능력을 계산합니다. 비모수 방법은 시뮬레이션된 데이터의 관측된 0.135 및 99.865 백분위수를 사용하여 출력 분포의 확산을 계산하며, 이는 정규 분포에서 +/-3 시그마와 유사합니다.
시뮬레이션 컨텍스트에는 하위 그룹이없고 장기 및 단기 변동에 대한 개념이 없기 때문에 Workspace Monte Carlo 시뮬레이션에서 Cpk 값과 Ppk 값이 동일합니다. 을(를) 선택한 다음 선호하는 레이블을 선택합니다.
데이터의 스프레드와 모형에서 설정한 규격 한계에 따라 Workspace는 PPL 및 PPU를 계산하여 해당하는 Ppk를 찾습니다.
- PPL=(중앙값–LSL)/(중앙값–0.135번째 백분위수)
- PPU=(USL-중앙값)/(99.865번째 백분위수–중앙값)
결과 검사
Workspace는 시뮬레이션 결과, 결과가 일반적으로 허용되는 값과 비교되는 방법 및 다음 단계에 대한 지침을 표시합니다.
- 작업 영역에서 결과를 봅니다. 모형 뷰와 시뮬레이션의 결과 뷰 간에 전환할 수 있습니다.
참고
시뮬레이션을 반복할 때마다 시뮬레이션이 입력에 대해 임의로 선택된 값을 기반으로 하기 때문에 결과가 달라집니다.
- 결과를 평가하고 다음 작업 중 하나를 수행합니다.
- DPMO(백만 기회당 결함), 관찰된 성능, 요약 통계, 백분위수 및 모형 가정을 보려면 더 많은 결과를 선택합니다.
- 다음 단계에 대한 정보를 보려면 포인터를
. - 규격 한계를 추가하거나 변경하려면 을(를) 선택합니다. 그래프와 결과는 새 제한을 사용하여 업데이트됩니다.
- Microsoft® PowerPoint 프레젠테이션에 붙여 넣을 수 있도록 결과를 복사하려면 작업 영역을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 복사(C)를 선택합니다.
- 추정치의 안정성을 평가하려면 다른 반복 횟수로 시뮬레이션을 다시 실행합니다.
- 추가 시뮬레이션을 고려합니다.
모형 편집
결과를 분석한 후 모형로 돌아가서 입력 또는 출력을 변경한 다음 다시 실행할 수 있습니다. 이를 통해 몇 가지 가능한 시나리오를 테스트하여 시스템 동작에 대한 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
- 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 모형을 변경하려면 을(를) 선택합니다. 기본적으로 Workspace는 현재 모형의 기존 값을 덮어씁니다.
- 현재 설정을 유지하고 복사본에서 작업하려면 을(를) 선택합니다.
- 을 선택합니다.
비디오 시청
Monte Carlo 시뮬레이션에 대해 자세히 알아보려면 비디오를 시청하세요.
