예시 답변 1
약 90초
기준 공정 데이터와 대상을 통계적으로 비교해 매칭 편차를 정량화하는 결
공정 실습에서 두 공정 라인의 출력 특성이 다른 원인을 분석하는 과제를 맡았습니다. 단순 평균 비교만 했더니 평균은 비슷한데 분산이 달랐습니다. Levene 검정으로 분산 동질성을 먼저 확인하니 두 라인의 분산이 유의하게 달랐습니다. 이후 박스플롯으로 분포 형태를 시각화하고 이상값이 어느 라인에서 나오는지 확인했습니다. 매칭 개선을 위해 영향 변수 후보를 회귀분석으로 좁히고 공정 조건 차이가 있는 변수를 찾아냈습니다. 조건을 보정한 뒤 두 라인의 Cpk 차이가 0.3에서 0.08로 줄었습니다. 프로세스 매칭은 평균보다 분포 형태 비교가 더 중요하다는 걸 그때 배웠습니다. 지금도 매칭 분석은 분산 확인부터 시작합니다.
이 결의 특징
공정 실습에서 두 공정 라인의 출력 특성이 다른 원인을 분석하는 과제를 맡았습니다. 단순 평균 비교만 했더니 평균은 비슷한데 분산이 달랐습니다. Levene 검정으로 분산 동질성을 먼저 확인하니 두 라인의 분산이 유의하게 달랐습니다. 이후 박스플롯으로 분포 형태를 시각화하고 이상값이 어느 라인에서 나오는지 확인했습니다
이 결이 통하는 자리
지금도 매칭 분석은 분산 확인부터 시작합니다때 신뢰가 쌓이는 결이 보입니다