KR102385007B1 - The prediction apparatus and method for calibration time based on industrial measuring instrument information(time-series data) confidence level - Google Patents
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Abstract
본 발명은 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for predicting a calibration timing based on the reliability level of industrial measurement equipment status information (time series data).
Description
본 발명은 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for predicting a calibration timing based on the reliability level of industrial measurement equipment status information (time series data).
연속 공정 관리용 측정장비의 신뢰성 정보(MTBF 등) 또는 일반적으로 알려진 신뢰성 분포 모델(와이블 등)에 따른 통계적 특성에 따라 측정 장비에 대한 정비/보전(예방정비, 예측정비, 사후정비 등)을 수행하고 있으나, 측정장비의 실제적인 마모 현상에 대한 물리적 특성이 고려된 예측 및 최적 점검 시점예측 제한으로 측정장비에 대한 가용도가 낮아질 수밖에 없는 문제가 있다. Maintenance/maintenance (preventive maintenance, predictive maintenance, post-maintenance, etc.) However, there is a problem in that the availability of the measuring equipment is inevitably reduced due to the limitation of the prediction considering the physical characteristics of the actual wear of the measuring equipment and the prediction of the optimal inspection time.
또한, 가용도 향상을 위해 일정 주기검사를 통한 보전예방 활동을 수행하더라도 이를 통해 소요되는 제반비용(인력 등) 및 일정환경조건(일정 시간/온도 습도 등) 만족 여부에 대한 추가활동에 따른 비용소모가 크다.In addition, even if maintenance prevention activities are carried out through regular periodic inspections to improve availability, the costs incurred through this (manpower, etc.) and additional activities related to whether certain environmental conditions (constant time/temperature, humidity, etc.) are satisfied. is big
본 발명은 상기한 문제를 해결하고자, 실제 제조현장에서 널리 사용되고 있는 관리용 관리도 정보(시간에 따른 변동 정보)를 기반으로 측정장비 마모에 따른 다양한 변동(추세(Trend)) 특성을 고려하여 시계열 통계분석 기반 최적화된 교정 시점 실시간 예측(신뢰도) 장치 및 방법을 제안하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.In order to solve the above problem, the present invention considers the characteristics of various fluctuations (trend) according to the wear of measuring equipment based on management chart information (variation information over time) widely used in actual manufacturing sites. The task to be solved is to propose a statistical analysis-based optimized calibration point real-time prediction (reliability) device and method.
본 발명은 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 장치 및 방법을 제공하는 것을 해결하고자 하는 과제로 한다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method for predicting a calibration timing based on the industrial measurement equipment state information (time series data) confidence level.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 표준시료의 정보가 저장된 데이터베이스부, 복수 개의 표준시료를 측정하기 위한 측정장비, 및 측정장비의 교정시점을 예측하도록 마련되며, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 교정시점을 결정하도록 마련된 제어부를 포함하는, 산업용 측정장비 교정 시점 예측 장치가 제공된다.In order to solve the above problems, according to an aspect of the present invention, a database unit in which information of a standard sample is stored, a measuring device for measuring a plurality of standard samples, and a calibration point of the measuring device are predicted, the measuring device A device for predicting calibration timing of industrial measuring equipment is provided, including a control unit provided to determine a calibration point based on the normality test, variance change test, and control chart for measurement data measured through .
또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 표준시료의 정보가 저장된 데이터베이스부, 및 표준시료를 측정하는 측정장비의 교정시점을 예측하도록 마련되며, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 교정시점을 결정하도록 마련된 제어부를 포함하는, 산업용 측정장비 교정 시점 예측 장치가 제공된다.In addition, according to another aspect of the present invention, the database unit in which the information of the standard sample is stored, and the standard sample are provided to predict the calibration time of the measurement equipment for measuring the standard sample, normality test, variance of the measurement data measured through the measurement equipment An industrial measuring equipment calibration time prediction device is provided, including a control unit provided to determine a calibration point based on the change test and control chart for management.
또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기 산업용 측정장비 교정 시점 예측 장치를 이용하여, 측정장비의 교정시점을 예측하기 위하여, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 측정장비의 교정시점을 결정하는 단계를 포함하는, 산업용 측정장비 교정 시점 예측 방법이 제공된다.In addition, according to another aspect of the present invention, normality test, variance change test and management of the measurement data measured through the measuring equipment in order to predict the calibration time of the measuring equipment by using the industrial measuring equipment calibration time prediction device A method for predicting calibration timing of industrial measuring equipment is provided, including the step of determining a calibration point of measurement equipment based on a control chart for use.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.As described above, the apparatus and method for predicting a calibration time based on the reliability level of industrial measurement equipment state information (time series data) related to an embodiment of the present invention have the following effects.
내?외부적 영향으로부터 기인된 마모에 따른 측정장비 측정치를 기반으로 신뢰수준에 따라 실시간 예측 교정 시점을 제시 가능하다.It is possible to present a real-time predictive calibration time according to the level of confidence based on the measurement value of the measuring equipment according to wear caused by internal and external influences.
또한, 통계 기반 측정장비 교정 시점 제시를 통해 교정에 대한 사전 계획이 가능하며, 이를 통해 측정장비에 대한 높은 가용도 실현 가능하다.In addition, it is possible to plan in advance for calibration by presenting the time of calibration of measurement equipment based on statistics, and through this, high availability of measurement equipment can be realized.
또한, 측정장비의 주기검사 등 예방보전 활동에 소요되는 제반비용(인건비 등)을 줄임으로써, 비용 효과도가 크다.In addition, the cost-effectiveness is large by reducing the overall costs (labor costs, etc.) required for preventive maintenance activities such as periodic inspection of measuring equipment.
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 방법을 나타내는 플로우 차트이다.1 is a flowchart illustrating a method of predicting a calibration time based on the reliability level of industrial measurement equipment status information (time series data) related to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 장치 및 방법을 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for predicting a calibration time based on the reliability level of industrial measurement equipment state information (time series data) according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
또한, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응되는 구성요소는 동일 또는 유사한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복 설명은 생략하기로 하며, 설명의 편의를 위하여 도시된 각 구성 부재의 크기 및 형상은 과장되거나 축소될 수 있다.In addition, regardless of the reference numerals, the same or corresponding components are given the same or similar reference numbers, and duplicate descriptions thereof will be omitted, and the size and shape of each component shown for convenience of explanation is exaggerated or reduced. can be
도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 방법을 나타내는 플로우 차트이다.1 is a flowchart illustrating a method of predicting a calibration time based on the reliability level of industrial measurement equipment status information (time series data) related to an embodiment of the present invention.
일반적으로 제조 대상에 유효한 규격 요구족건 측정결과를 고객에게 제시하기 위해 보유하고 있는 측정체계에 대한 유효성 확보를 위해 측정체계(Meassurement System) 요구조건에 대하여 지속적으로 관리가 필요하다.In general, it is necessary to continuously manage the requirements of the measurement system in order to secure the validity of the existing measurement system in order to present the measurement results that are valid for the standard requirements for the manufacturing object to the customer.
또한, 측정체계에 대한 관련 절차서(ISO 22514-7, AIAG, MSA4 등)의 경우 일반적인 측정체계 안정성(Stability) 보장을 위해 아래와 같은 방법으로 관리하고 하라고 권고하고 있다.In addition, in the case of related procedures for measurement systems (ISO 22514-7, AIAG, MSA4, etc.), it is recommended to manage and perform the following methods to ensure general measurement system stability.
또한, 측정체계의 안정성는 시간이 지남에 따라 동일 부품(시료)에 대한 측정결과의 변동 정도를 의미하며, 시간이 지남에 따라 측정된 결과가 서로 다른 경우, 그 측정체계는 안정성이 결여됐다고 정의하고 측정체계의 안정성이 결여되었는지를 확인하기 위해 주기적으로 평가가 필요하다.In addition, the stability of the measurement system means the degree of variation in the measurement results for the same part (sample) over time, and if the measurement results are different over time, the measurement system is defined as lacking stability, Periodic evaluation is necessary to ascertain whether the measurement system lacks stability.
또한, 안전성을 분석하는 방법으로 계량형 관리도를 이용하는 방법을 사용하며, 안정성 평가를 위하여 일정 기간마다 동일한 표준시료(Master Sample)를 반복(부분군의 경우 일반적으로 3 ~ 5회) 측정하여 관리도 또는 관리도를 통해 계측기 모니터링을 수행할 필요가 있다.In addition, a method using a continuous control chart is used as a method to analyze safety, and for stability evaluation, the same master sample is repeatedly measured (usually 3 to 5 times in the case of a subgroup) to evaluate the control chart. Alternatively, it is necessary to perform instrument monitoring through a control chart.
또한, 측정체계의 안전성 평가를 위한 관리도 운영은 매번 동일한 표준시료(Master Sample)를 기반으로 일정한 시간간격 및 반복 측정 결과를 관리도에 타점하고, 이때 관리한계선 밖에 타점되는 점들을 찾는 것뿐만 아니라 경향성을 찾는 것도 중요하다.In addition, operation of the control chart for safety evaluation of the measurement system is based on the same master sample every time, and the results of measurement at regular intervals and repeated measurements are scored on the control chart, and at this time, not only finding points that are outside the control limit, but also tendencies It is also important to find
또한, 관리도 중 평균관리도(관리도)는 측정체계의 정확도(편의) 모니터링할 수 있으며, 평균관리도의 이탈현상은 마모에 의해 발생되고 이는 측정체계가 더 이상 정확하게 측정할 수 없음을 의미(재교정(Recalibration) 필요)한다. In addition, the average control chart (control chart) among the control charts can monitor the accuracy (convenience) of the measurement system, and the deviation of the average control chart is caused by wear, which means that the measurement system can no longer measure accurately ( Recalibration is required).
또한, 관리도 중 산포관리도(관리도)는 측정체계의 정밀도(반복성) 모니터링할 수 있으며, 산포관리도의 이탈현상은 보통 계측기의 어떤 부분이 느슨함, 공기 통로가 부분적으로 막혔음, 전압 변동 등 우발적 고장현상에 의해 발생되고 이는 측정체계가 더 이상 정확하게 측정할 수 없음을 의미한다.In addition, the dispersion control chart (control chart) among the control charts can monitor the precision (repeatability) of the measurement system, and the deviation of the dispersion control chart is usually a part of the instrument that is loose, the air passage is partially blocked, and voltage fluctuations. It is caused by an accidental failure phenomenon, which means that the measurement system can no longer measure accurately.
또한, 상기한 절차에 따라 측정체계 분석을 수행할 수 있으나, 측정체계의 경우 대부분 소량 다품종의 측정장비를 보유하고 있어 모든 장비에 대하여 주기적 검사에 소요되는 공수 비용 및 각 각의 측정체계 시험기준서 작성/개정 관리의 어려움이 발생한다.In addition, measurement system analysis can be performed according to the above procedure, but most of the measurement systems have a small amount of various types of measurement equipment. /Revision management difficulties arise.
또한, 측정체계 이상현상이 발생하기 전까지 장비교체 시기를 알 수 없으며, 측정체계 이상발생에 따른 비계획 장비교체에 따른 공정운용 가용도 저하가 발생하는 이차적인 어려움이 있다.In addition, there is a secondary difficulty in that it is not possible to know the timing of equipment replacement until an abnormality in the measurement system occurs, and the availability of process operation decreases due to unplanned equipment replacement due to the occurrence of an abnormality in the measurement system.
또한, 국내의 경우 일반적인 측정장비의 경우 KOLAS 인증기관을 통해 주기적으로 교정 의뢰를 통해 측정장비에 대한 유효성 확보가 가능하나, 무기체계 전용 측정장비/측정체계의 경우 일반적으로 제조 대상에 유효한 규격 요구족건 측정결과를 고객에게 제시하기 위함과 동시에 보유하고 있는 측정체계에 대한 유효성 확보를 위해 측정체계 요구조건에 대하여 지속적으로 관리가 필요하다.In addition, in the case of general measuring equipment in Korea, it is possible to secure the validity of the measuring equipment by periodically requesting calibration through the KOLAS certification body. In order to present the measurement results to customers and at the same time to secure the effectiveness of the existing measurement system, it is necessary to continuously manage the requirements of the measurement system.
위와 같은 어려움을 극복하고 효율적인 측정체계 유효성 평가/관리를 위해 시계열 자료를 기반으로 보장된 신뢰수준에서 통계적인 분석을 통한 실시간 분석/예측 가능한 측정체계 교정 시점 예측 접근 방법이 제시되어야 한다.In order to overcome the above difficulties and efficiently evaluate/manage the effectiveness of the measurement system, a real-time analysis/predictable measurement system calibration point prediction approach through statistical analysis at a guaranteed level of confidence based on time series data should be proposed.
본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 접근 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.A method of predicting a calibration timing based on the industrial measurement equipment status information (time series data) confidence level related to an embodiment of the present invention will be described in detail.
측정 체계의 안정성(Stability)는 시간이 지남에 따라 동일 부품(시료)에 대한 측정결과의 변동 정도를 의미하며, 시간이 지남에 따라 측정된 결과가 서로 다른 경우, 그 측정체계는 안정성이 결여됐음을 의미하기 때문에 측정체계의 안전성이 결여되었는지를 주기적으로 평가해야 한다.Stability of a measurement system refers to the degree of variation in measurement results for the same part (sample) over time. If the measurement results are different over time, the measurement system lacks stability. Therefore, it is necessary to periodically evaluate whether the measurement system lacks safety.
또한, 측정 체계의 안전성을 확인하기 위한 도구로서 관리도가 있으며, 관리도는 측정체계의 정확도(편의)와 측정체계의 정밀도(반복성) 모니터링할 수 있다.In addition, there is a control chart as a tool to confirm the safety of the measurement system, and the control chart can monitor the accuracy (convenience) of the measurement system and the precision (repeatability) of the measurement system.
본 특허에서는 공정에서 생산되는 제품을 관리하기 위한 측정장비 마모에 따른 교정시점을 실시간으로 관리하기 위함이 목적임에 따라, 관리용 관리도(관리도)를 기반으로 모니터링 한다. 또한, 관리용 관리도를 통해 제시된 결과에 대한 통계적 유의성을 확보하기 위해 관리도에 활용될 측정 체계(측정장비)로 교정을 목적으로 한 표준시료 측정 결과에 대하여 정규성을 확보해야 하며, 정규성 분석을 위해 가설검정을 통해 정규성 검정을 수행하여야 한다.In this patent, as the purpose of this patent is to manage in real time the calibration point due to wear of measuring equipment to manage products produced in the process, monitoring is performed based on the management chart (control chart). In addition, in order to secure statistical significance for the results presented through the control chart for management, normality should be secured for the measurement results of standard samples intended for calibration with the measurement system (measuring equipment) to be used in the control chart, and hypotheses for normality analysis Normality test should be performed through the test.
관리용 관리도에 사용할 표준시료 측정 결과가 정규성 검정 결과가 만족되면, 표준시료 측정 결과에 대한 변동이 측정 체계 안전성을 보장하는 변동과 차이가 없는지와 이상변동이 존재하는지 확인할 수 있다.If the standard sample measurement result to be used in the control chart satisfies the normality test result, it can be checked whether the variation in the standard sample measurement result is not different from the variation that guarantees the safety of the measurement system and whether there is an abnormal variation.
표준시료 기반으로 측정장비에서 측정된 측정 결과 자료의 변동과 표준시료 기반으로 측정 체계 안전성이 보장되는 변동에 대한 변화 감지는 본 발명에서와 같이, F-Test를 기반으로 접근하며, 이상변동에 대한 관리는 관리도를 통해 관리할 수 있다.As in the present invention, the detection of changes in the measurement result data measured by the measuring equipment based on the standard sample and the variation that guarantees the safety of the measurement system based on the standard sample is based on the F-Test, as in the present invention. Management can be managed through a control chart.
표준시료 측정 결과에 대한 변동이 측정 체계 안전성을 보장하는 변동 차이가 없음을 통계적으로 만족하는 동시에 이상변동이 없는 상태에서, 측정장비 마모에 따른 측정장비 중심값 변화를 감지하는 동시에 추세 변화를 관리할 수 있다.It is possible to detect changes in the center value of measuring equipment due to wear of measuring equipment and manage trend changes while statistically satisfying that there is no variation difference that guarantees the safety of the measurement system in the fluctuation of the measurement result of the standard sample and at the same time there is no abnormal fluctuation. can
또한, 표준시료 기반으로 측정장비에서 측정된 측정 결과 중심값과 표준시료 기반으로 측정 체계 안전성이 보장되는 중심값에 대한 편의 감지는 T-Test를 기반으로 접근할 수 있고, 중심값의 추세 변화 관리는 
또한, 측정장비 마모에 따른 측정장비 중심값 변화 감지와 측정장비 중심값 추세 변화의 특성을 고려한 교정 시점을 표준시료 기반으로 측정장비에서 측정된 측정 결과 자료를 기반으로 시계열 분석/예측을 통계적인 신뢰수준(90%, 95%, 99%) 기반으로 산출할 수 있다.In addition, statistical reliability of time series analysis/prediction based on the measurement result data measured by the measuring equipment based on the standard sample at the time of calibration considering the characteristics of the change in the central value of the measuring equipment according to the wear and tear of the measuring equipment It can be calculated based on the level (90%, 95%, 99%).
또한, 측정장비로부터 계측된 자료에 대한 시계열 분석의 경우 마모에 따른 추세(Trend), 순환(Cycle) 변동과 계절의 온도변화에 따른 계절(Seasonal) 변동을 고려할 수 있는 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형을 적용할 수 있다. 구체적으로, 자기회귀 결합 이동평균(ARIMA) 모형 분석 접근 방법은 과거자료를 기반으로 미래에도 같은 형태로 반복될 것이라는 가정을 통해 미래 예측을 수행하는 것을 시계열 분석이라 하며, 대표적인 시계열 분석 모형으로 자기회귀 결합 이동평균(AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA) 모형이 있다. 또한, 시계열의 현재 상태는 과거 시계열 자료에 의해 영향을 받는 모형을 자기회귀(AutoRegressive, AR) 모형이라 하며, 이전 시계열로 회기 시킨 모형이다.In addition, in the case of time series analysis of data measured from measuring equipment, ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) can take into account trend and cycle fluctuations due to wear and seasonal fluctuations due to seasonal temperature changes. model can be applied. Specifically, the autoregressive combined moving average (ARIMA) model analysis approach is based on past data and performs future prediction based on the assumption that the same pattern will be repeated in the future, called time series analysis. There is an AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. In addition, the current state of the time series is an autoregressive (AR) model that is affected by past time series data, and is a model that has been regressed to the previous time series.
본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 교정 시점 예측 장치는, 표준시료의 정보가 저장된 데이터베이스부, 복수 개의 표준시료를 측정하기 위한 측정장비 및 측정장비의 교정시점을 예측하도록 마련되며, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 교정시점을 결정하도록 마련된 제어부를 포함한다.Industrial measuring equipment calibration timing prediction device related to an embodiment of the present invention is provided to predict the calibration timing of the measurement equipment and measuring equipment for measuring a plurality of standard samples, the database unit storing the information of the standard sample, the measurement equipment It includes a control unit provided to determine the calibration time based on the normality test, variance change test, and control chart for measurement data measured through .
또한, 정규성 검정은 Shapiro-Wilk 방법으로 수행될 수 있고, 분산 변화 검정은, F- test 방법으로 수행될 수 있으며, 상기 관리도는 schwatz 관리도(S 관리도) 방법으로 수행될 수 있다.In addition, the normality test may be performed by the Shapiro-Wilk method, the variance change test may be performed by the F-test method, and the control chart may be performed by the Schwatz chart (S chart) method.
또한, 제어부는, 정규성 검정을 만족시키지 않을 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 경보를 출력하도록 마련된다.In addition, the control unit, when the normality test is not satisfied, is provided to output an alarm to perform calibration of the measuring equipment.
또한, 제어부는, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도(S관리도)가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정이 필요하다는 경보를 출력하도록 마련된다.In addition, the control unit is provided to output an alarm indicating that calibration of the measuring equipment is necessary when the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the management chart (S chart) is not satisfied within a predetermined management range.
또한, 제어부는, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 만족이며, 관리용 관리도(S관리도)가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 경보를 출력하도록 마련된다.In addition, the control unit is provided to output an alarm to perform calibration of the measuring equipment when the normality test is satisfied, the variance change test is satisfied, and the management chart (S chart) is not satisfied within a predetermined management range.
또한, 제어부는, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도(S관리도)가 소정 관리범위 내에 만족일 때, 측정장비의 교정이 필요하다는 경보를 출력하도록 마련된다.In addition, the control unit is provided to output an alert indicating that calibration of the measuring equipment is necessary when the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the management chart (S chart) is satisfied within a predetermined management range.
또한, 제어부는, 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도를 만족할 때, ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형 및 
또한, 제어부는, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위 내에 불만족이고, 
또한, 제어부는, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위를 만족하고, 
또한, 제어부는, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위 내에 불만족이고, 
상기와 같은 장치는 데이터베이스부 및 제어부가 컴퓨터 프로그램 등으로 구현될 수 있고, 상기 프로그램이 구동될 수 있는 장치(예를 들어, 컴퓨터)로 구현될 수 있다. In the above device, the database unit and the control unit may be implemented as a computer program or the like, and may be implemented as a device (eg, a computer) in which the program can be driven.
또한, 본 발명의 일 실시예와 관련된 산업용 측정장비 교정 시점 예측 방법(이하, '방법'이라고 함)은 측정장비의 교정시점을 예측하기 위하여, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 측정장비의 교정시점을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 전술한 장치를 통해 수행된다.In addition, the method for predicting the calibration timing of industrial measuring equipment related to an embodiment of the present invention (hereinafter referred to as 'method') is to predict the calibration time of the measuring equipment, normality test, variance of the measurement data measured through the measuring equipment It includes the step of determining the calibration timing of the measuring equipment based on the control chart for change and control. The method is performed via the apparatus described above.
또한, 정규성 검정은 Shapiro-Wilk 방법으로 수행되고, 분산 변화 검정은, F- test 방법으로 수행되며, 관리도는 schwatz 관리도 방법으로 수행될 수 있다. In addition, the normality test may be performed by the Shapiro-Wilk method, the variance change test may be performed by the F-test method, and the control chart may be performed by the Schwatz chart method.
상기 방법은, 정규성 검정을 만족시키지 않을 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 경보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.The method may include outputting an alert to perform calibration of the measuring equipment when the normality test is not satisfied.
또한, 상기 방법은, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 경보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the method may include outputting an alarm to perform calibration of the measuring equipment when the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the control chart for management is not satisfied within a predetermined control range.
또한, 상기 방법은, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 경보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the method may include outputting an alarm to perform calibration of the measuring equipment when the normality test is satisfied, the variance change test is satisfied, and the control chart for management is not satisfied within a predetermined control range.
또한, 상기 방법은, 정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 만족일 때, 측정장비 교정이 필요하다는 경보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the method may include outputting an alarm indicating that calibration of the measuring equipment is required when the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the control chart for management is satisfied within a predetermined control range.
또한, 상기 방법은, 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도를 만족할 때, ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형 및 
또한, 상기 방법은, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위를 불만족이고, 
또한, 상기 방법은, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 소정 관리범위를 만족하고, 
또한, 상기 방법은, 소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위를 불만족이고, 
이하, 산업용 측정장비 상태 정보(시계열 자료) 신뢰수준 기반 교정 시점 예측 방법 예시를 설명하도록 하며, 시나리오는 다음과 같다.Hereinafter, an example of a calibration timing prediction method based on the industrial measurement equipment status information (time series data) confidence level will be described, and the scenario is as follows.
1. 표준시료 정보로서, 길이는 6.0019mm이다.1. As standard sample information, the length is 6.0019mm.
2. 측정장비 상태확인/통계검정을 위해 표준시료 30개를 기준으로 측정한다.2. Measure based on 30 standard samples for status check/statistical test of measuring equipment.
3. 측정장비 허용 범위는 표준시료 길이를 중심으로 ±3σ 허용이고, σ는 0.0015mm이다.3. The allowable range of measuring equipment is ±3σ permissible centered on the standard sample length, and σ is 0.0015mm.
4. 교정된 측정장비는 측정치 기준 측정장비 허용 범위 σ의 1/6수준으로 관리된다.4. Calibrated measuring equipment is managed at the level of 1/6 of the allowable range σ of the standard measuring equipment.
5. 관리도는 Schwartz 관리도와 같이 3σ법 적용(군내 측정 자료: 5개)한다.5. As for the control chart, the 3σ method is applied like the Schwartz chart (measured data within a group: 5).
6. 측정장비 기반 교정 표준시료 측정 자료는 정규성을 만족한다.6. Measuring equipment-based calibration standard sample measurement data satisfies normality.
7. F-Test는 귀무가설을 채택하며, S관리도는 관리 범위내에 있다.7. F-Test adopts the null hypothesis, and S control chart is within the control range.
8. 측정장비 마모 발생에 따른 중심값이 0 → 0.0026mm로 편이(Bias) 발생한다.8. The center value is 0 → 0.0026mm due to wear of measuring equipment, and bias occurs.
9. 측정장비 시계열 점검 자료에 대한 ARIMA 예측의 신뢰수준은 99%, 95%, 90%이며, 예측기간은 90일이다.9. The confidence levels of ARIMA predictions for the time series inspection data of measuring equipment are 99%, 95%, and 90%, and the forecast period is 90 days.
제안된 교정 시점 예측 방법 기반 시나리오 결과는 다음과 같다.The scenario results based on the proposed calibration time prediction method are as follows.
측정장비 시계열 점검 자료는 만족스러운 Shapiro-Wilk Test 결과를 보이이며, 측정장비 허용 범위 σ의 1/6수준으로 관리에 따라 만족스러운 F-Test 결과와 관리도의 관리범위를 만족하고 있다.The measurement equipment time series inspection data shows satisfactory Shapiro-Wilk Test results, and it is 1/6 of the allowable range σ of the measurement equipment, which satisfies the satisfactory F-Test results and the management range of the control chart according to the management.
또한, 중심값 편이(6.0019mm → 6.0045mm) 발생에 따른 Student T-Test의 변화가 발생됨에 따라 측정체계 교정경보가 발생하고, 측정체계 교정경보에 따른 
신뢰수준이 99%인 경우, 측정기간이 1,740일이고, 예상교정기간이 1,762일 때, 측정기간 기준 예상교정일은 22일 후로 예측된다.When the confidence level is 99%, when the measurement period is 1,740 days and the expected calibration period is 1,762, the expected calibration date based on the measurement period is predicted to be 22 days later.
또한, 신뢰수준이 95%인 경우, 측정기간이 1,830일이고, 예상교정기간이 1,866일 때, 측정기간 기준 예상교정일은 33일 후로 예측된다.In addition, when the confidence level is 95%, when the measurement period is 1,830 days and the expected calibration period is 1,866, the expected calibration date based on the measurement period is predicted to be 33 days later.
또한, 신뢰수준이 90%인 경우, 측정기간이 1,860일이고, 예상교정기간이 1,911일 때, 측정기간 기준 예상교정일은 51일 후로 예측된다.Also, when the confidence level is 90%, when the measurement period is 1,860 days and the expected calibration period is 1,911, the expected calibration date based on the measurement period is predicted to be 51 days later.
위에서 설명된 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The preferred embodiments of the present invention described above are disclosed for the purpose of illustration, and various modifications, changes, and additions may be made by those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes and additions shall be deemed to fall within the scope of the following claims.
Claims (21)
측정장비의 교정시점을 예측하기 위하여, 측정장비를 통해 측정된 측정자료들의 정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도에 기초하여 측정장비의 교정시점을 결정하는 단계를 포함하며,
정규성 검정은 Shapiro-Wilk 방법으로 수행되고, 분산 변화 검정은, F- test 방법으로 수행되며, 관리도는 schwatz 관리도 방법으로 수행되고,
정규성 검정을 만족시키지 않을 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 알람을 출력하는 단계를 포함하고,
정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 알람을 출력하는 단계를 포함하며,
정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 불만족일 때, 측정장비의 교정을 수행하라는 알람을 출력하는 단계를 포함하고,
정규성 검정을 만족시키고, 분산 변화 검정이 불만족이며, 관리용 관리도가 소정 관리범위 내에 만족일 때, 측정장비의 교정이 필요하다는 경보를 출력하는 단계를 포함하며,
정규성 검정, 분산 변화 검정 및 관리용 관리도를 만족할 때, ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형 및
소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위 내에 불만족이고,
소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위를 만족하고,
소정 신뢰수준에서 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모형에 따른 예측 결과가 관리범위 내에 불만족이고,
a database unit storing standard sample information; measuring equipment for measuring a plurality of standard samples; and a control unit provided to predict the calibration time of the measuring equipment, and to determine the calibration time based on the normality test, variance change test, and control chart for measurement data measured through the measuring equipment. As a method for predicting the calibration timing of industrial measuring equipment using a prediction device,
In order to predict the calibration time of the measuring equipment, it includes the step of determining the calibration time of the measuring equipment based on the normality test, variance change test, and control chart for measurement data measured through the measuring equipment,
The normality test is performed by the Shapiro-Wilk method, the variance change test is performed by the F-test method, and the control chart is performed by the schwatz chart method,
When the normality test is not satisfied, outputting an alarm to perform calibration of the measuring equipment,
When the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the control chart for management is unsatisfactory within a predetermined control range, outputting an alarm to perform calibration of the measuring equipment,
When the normality test is satisfied, the variance change test is satisfied, and the control chart for management is unsatisfactory within a predetermined control range, outputting an alarm to perform calibration of the measuring equipment,
When the normality test is satisfied, the variance change test is unsatisfactory, and the control chart for management is satisfied within a predetermined control range, outputting an alarm indicating that calibration of the measuring equipment is required,
When the normality test, variance change test, and control chart are satisfied, ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model and
The prediction result according to the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model at a certain level of confidence is unsatisfactory within the management range,
At a certain level of confidence, the prediction results according to the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model satisfy the management range,
The prediction result according to the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model at a certain level of confidence is unsatisfactory within the management range,
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