FDC/Tool 트렌드 데이터를 분석할 때, 어떤 방법으로 반복적인 문제의 근본 원인을 찾나요?

FDC 기반 공정 모니터링의 개념을 처음 이해한 건 수업에서 SPC 관리도를 배울 때였습니다. 관리 한계선을 벗어나는 포인트가 생겼을 때 어떤 절차로 접근하는지를 실습 케이스로 다뤘는데, 그때 트렌드를 한 포인트가 아니라 패턴으로 보는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다.

단발 이탈은 노이즈일 수 있지만, 연속으로 같은 방향으로 움직이거나 특정 주기로 반복되면 구조적 원인이 있다는 신호입니다. 이 판단 기준을 이해하고 나서, 공정 데이터를 볼 때 단순 수치가 아니라 움직임의 방향과 주기를 함께 보는 시각이 생겼습니다.

실무에서 FDC 데이터를 직접 다루게 되면 이 개념을 기반으로 이상 패턴 분류 기준을 먼저 이해하는 것을 우선순위로 두겠습니다. 처음에는 경험 많은 엔지니어의 판단을 기준으로 배우면서 감을 쌓아가야 한다고 생각합니다.