합격과 불합격을 논리적으로 판단하기 위해 어떤 데이터를 사용하실 건가요?

합격·불합격을 논리적으로 판단할 때 제가 짜는 절차는, 경계값 근처 결과에 측정 오차를 반영해 가드밴드를 적용하는 일입니다. 단순히 규격을 넘었는지만 보면, 측정 자체에 오차가 있어 경계 근처에서 잘못된 판정이 납니다. 그래서 저는 규격의 상·하한과 측정값을 비교하되, 측정 시스템 분석의 게이지 R&R이 크면 그만큼 기준 안쪽에 여유를 둔 가드밴드를 적용해 경계값을 보수적으로 판정하는 게 핵심이라고 봅니다. 또 AQL 기반 샘플링의 합격 판정 개수를 사전에 통계적으로 정해 직관이 아닌 표준으로 가르고, 동일 공급업체·배치의 과거 불합격 이력도 위험도에 반영합니다. 한 번 판정하고 끝내지 않고 경계값 처리 프로세스로 남깁니다. 다만 제 한계도 짚습니다. 저는 판단 체계를 이해하는 수준이라, 실제로 가드밴드를 설정하거나 경계값 결과에 추가 시험·보류·전수 전환을 운영해 본 경험은 없습니다. 그래서 가드밴드를 적용하는 시각을 토대로, 그 실무 판정 역량을 더 키우려 합니다.