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response as an optimization criterion in multi-response experiments. Quality Engineering 12(4): 523-533
Kim, K. J., Lin, D. K. J. (1998). Dual response surface optimization: a fuzzy modeling approach. J. Quality Technol. 30(1):1-10
Myers, R. H. (1999). Response surface methodology-current status and
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발생한 것으로 추정된다. 하지만 이론값과 실험값의 오차가 5% 내외이므로 재현성이 있다고 판단할 수 있다. Ⅰ. 개요
Ⅱ. Response Surface Methodology(RSM)
Ⅲ. Taguchi Method
Ⅳ. Propagation of error(POE)
Ⅴ. 각 방법에 따른 결과 값 비교
Ⅵ. 결론
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fine(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)의 단계 중 Measure(측정) 단계에서 측정시스템 및 공정능력분석을 다룬다. (10점)
1) 측정시스템 분석(MSA; Measurement System Analysis):
2) 공정 능력 분석(Process Capability Analysis)
3) 나의 제언
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fine(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)의 단계 중 Measure(측정) 단계에서 측정시스템 및 공정능력분석을 다룬다. (배점: 15점)
1) Measure(측정) 단계에서 측정시스템
2) Measure(측정) 단계에서 공정능력분석
Ⅲ. 결 론
참
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Response Surface Methodology) 이라든지 EVOP (Evolutionary Operation)과 같은 기법들이 매우 유용하게 사용될 수 있으나, 조립 공정이나 부품 가공 라인의 경우에는 같은 실험계획법이라도 로버스트 설계 (Robust Design)를 위한 직교배열법 등이 오히려 유용하
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