VM (가상 계측)

CTQ 측정 시 계측기 Capa. 부족 등의 이유로 Sampling 측정을 하고 있어, 불량발생 위험군을 놓치고 불량 발생 이후에야 확인되는 구조다.

• “계측 장비가 비싸고 공간도 많이 차지하니까 제대로 된 전수 검사를 할 수가 없어요.”
• “샘플링으로만 검사하다보니 공정 조건에 문제가 생겨도 바로 알아차리기 어렵죠. 적절한 조치를 취하기까지 시간이 너무 오래 걸려요.”
• “이렇게 한정된 계측으로는 완벽한 점검이 불가능해요. 생산 효율성도 떨어지고 불량률을 줄이기 어렵죠.”
• “그렇다고 품질을 위해 전수 계측을 하자니 그게 훨씬 더 기회비용이 많이 들어요.”

• 가상계측 대상선정 (CTQ 선정)
• VM Modeling (가상계측 모델링) — CTQ 중요변수를 이용하여 값을 예측해 전수 측정 Data 생성, CTQ별 100개 내외의 X인자 활용 (예: 증착두께 = f(증착 시간, 압력 등))
• Data Filtering 기준 설정
• 실시간 가상계측 — 전수 가상 계측으로 실시간 이상 발생 감지
• SPC/R2R 연계 — CTQ 이상감지 & 자동 보정 (연계 · R2R)
• 적용 절차 — 중요변수 선정 → 예측모델링 개발 → 정합성 검증/최적화 → R2R/SPC 적용

가상 계측을 통한 제품의 품질 예측이 필요하다 — 제품/모델 별 가상 계측 값 생성 & CTQ 이상감지와 공정 조건 자동 보정.

I. Perception VM

Rule 기반 가상 계측, 유의 변수 모니터링

II. Prediction VM

AI 알고리즘 기반, 자동 VM 학습/공정 보정

III. Prescription VM

복합제어 (복합제어란 서로 영향도가 존재하는 복수의 X인자를 동시에 보정하는 방식)