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Project No : Project 명 : 압축공기 사용량 감소 ( 압축기 전력량 감소 ) 사업부 : DS 총괄 DP 센터 제조팀 부서명 : Utility 그룹

SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD Six Sigma Improvement Process. Project No : Project 명 : 압축공기 사용량 감소 ( 압축기 전력량 감소 ) 사업부 : DS 총괄 DP 센터 제조팀 부서명 : Utility 그룹. D. M. A. I. C. 1. 상세 PROCESS MAP. KPIA. KPOV. A. 압축기 START. VA. 전력량 (KWH) 1 단 압축 압력 , 2 단 압축 압력 1 단 냉각수 OUT TEMP

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  1. SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD Six Sigma Improvement Process Project No : Project 명 : 압축공기 사용량 감소 (압축기 전력량 감소) 사업부 : DS총괄 DP센터 제조팀 부서명 : Utility그룹

  2. D M A I C 1. 상세 PROCESS MAP KPIA KPOV A 압축기 START VA • 전력량 (KWH) • 1단 압축 압력, • 2단 압축 압력 • 1단 냉각수 OUT TEMP • 2단 냉각수 OUT TEMP • OIL OUT 압력, 온도 • 냉각수 OUT TEMP: 37도↓) • △P (압력) • 응축수 (TRAP 배출) • 재생 공기량 ( IN PUT 의 12% NM3/H) • AIR PRESS (kg/cm3) • AIR FLOW (NM3/H) • AIR QUALITY • 생산 장비 AIR LEAK • LOW/HIGH PRESS B B 1,2단 압축 • 외기 공기(온,습도) (X) • 투입 전력 (3300, 380V) (C) • INTAKE FILTER(-45mbar) (N) • OIL 공급 (압력, 온도) (X) • 냉각수 공급 온도 : 32도↓ (X) • CH/WATER(온도, 압력) (X) • PRE-FILTER 교체 주기 (X) • DRYER GELL 교체 주기(N) • HEATER (200도) (X) • AFT FILTER 교체 주기 (X) • FIN FILTER 교체 주기 (X) • 배관 & PP HOSE 설계치 (X) B VA NA C RECIVER TK VA D AIR PRE-COOLER VA E AIR PRE-FILTER D VA F AIR DRYER E ~ H C G AIR AFT-FILTER VA F VA H AIR FIN-FILTER F I AIR 생산 G I NVA NG H 이상발생 보고서 품질 검토 OK J 품질 이력관리 J J 생산 장비 공급

  3. D M A I C 2. C&E Diagram 사 람 공급 설비 용량 조절 방식 개선 의지 부족 압축 공기 사용량 증가(전력 증가) 과다압력 공급 운전 조건 상향 ΔP 증가 안정운전 원가절감 PERFECT TIME 재생량 과다 부서 이기주의(과다사용) Filter 교체 주기 연장 OVER SPEC 관리 LEAK 방치 사이즈 설계 MISS DRYER 재생공기 배관 압력 손실 관심도 저하 운전 SEQUENCE 관리 기준미흡 초기 디자인 실패 TRAP 오작동 발주시 spec 없음 개선MIDE 저하 전문 인력화 주기적 세정 안됨 부서간 사용기준 상이 점검 인력 부족 냉각게통 스케일 교육, 지식 부족 황사현상 가동율 증가 설비이해 부족 외주 인력 비용 인입온습도 사용량 증가 외기 온습도 제어 안됨 연결부 Leak 배관 스케일 장비 입고 증가 연결 Point 다량 세정 시간 과다 냉각 설비 없음 외기 상승 OVER SPEC 누설공기 초기 디자인 실패 비 규격품 사용 과다 사용 FILETR ΔP상승 부품 관리 휴무작업 無 안정적 운전 교체 일정 없음 다다익선 연속 공급 설비 증설 不 Cost 무관심 기 타 U S E

  4. D M A I C 3. FDM, FMEA

  5. D M A I C 4. 주요 X’s 인자 선정 프로젝트의 Y’s 잠재인자 X’s ※ 속성 값 : · Constant-C /Noise-N /Controllable-X

  6. D M A I C 5-1 상관 계수 분석 분석인자 X1 : 과(높은) 압력 질문 : 압력이 전력량에 영향을 주는가 ? Analysis Tool : 상관 분석 가 설 H0 : 압력은 전력량에 영향이 없다 H1 : 압력은 전력량에 영향이 있다 Correlations: AMP, PRESS Pearson correlation of AMP and PRESS = 0.794 P-Value = 0.000 상관계수는 0.794로 양의 상관관계를 가지고 p값은 0.000으로 유의수준 0.05보다 작으므로 AMP와 PRESS은 상관관계가 유의하다 양의 상관 관계 ◆ 결론 :압력에 따라 전력량이 차이가 있다. Regression Analysis: PRESS versus AMP The regression equation is PRESS = - 3.49 + 0.151 AMP Predictor Coef SE Coef T P Constant -3.485 2.407 -1.45 0.171 AMP 0.15093 0.03204 4.71 0.000 S = 0.02013 R-Sq = 63.1% R-Sq(adj) = 60.2% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 0.0089949 0.0089949 22.19 0.000 Residual Error 13 0.0052696 0.0004054 Total 14 0.0142645 회귀 방정식 결정 계수 (R-Sq)

  7. D M A I C 5-2 상관 계수 분석 분석인자 X1 : △P 질문 : △P 압력이 전력량에 영향을 주는가 ? Analysis Tool : 상관 분석 가 설 H0 : △P는 전력량에 영향이 없다 H1 : △P는 전력량에 영향이 있다 Correlations: DP, KW Pearson correlation of DP and KW = 0.957 P-Value = 0.000 상관계수는 0.957로 양의 상관관계를 가지고 p값은 0.000으로 유의수준 0.05보다 작으므로 DP와 전력량은 상관관계가 유의하다 양의 상관 관계 ◆ 결론 :△P 에 따라 전력량에 차이가 있다. Regression Analysis: KW versus DP The regression equation is KW = 386 + 391 DP Predictor Coef SE Coef T P Constant 385.93 30.50 12.65 0.000 DP 391.40 22.41 17.47 0.000 S = 13.05 R-Sq = 91.6% R-Sq(adj) = 91.3% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 51969 51969 305.14 0.000 Residual Error 28 4769 170 Total 29 56738 회귀 방정식 결정 계수 (R-Sq)

  8. D M A I C 5-3 상관 계수 분석 가 설 분석인자 X1 : dryer 재생량 질문 : Dryer 별 압력에 따른 전력량 차이가 있는가? Analysis Tool : 상관 분석 상관 분석 H0 : DRYER 재생량 압력이 전력량에 영향이 없다 H1 : DRYER 재생량 압력이 전력량에 영향이 있다 < 산 점 도 > Correlations: dryer, flow Pearson correlation of dryer and flow = 1.000 P-Value = 0.000 상관 계수 양의 상관 관계 P-Value < 0.05 상관관계가 유의하다 ◆ 결론 :산점도와 Correlations 결과 (P-Value < 0.05)로 볼때 압력에 따른 전력량에는 관련이 있다고 할 수 있다(유의한다).

  9. D M A I C 5-4 (상관 계수 분석) 가 설 분석인자 X1 : 흡입 온 습도 질문 : 흡입온도가 전력량에 영향을 주는가 ? Analysis Tool : 상관 분석 H0 : 흡입온도가 전력량에 영향이 없다 H1 : 흡입온도가 전력량에 영향이 있다 < 산 점 도 > Correlations: dryer, flow Pearson correlation of temp(k) and kw = 1.000 P-Value = 0.000 상관 계수 양의 상관 관계 P-Value < 0.05 상관관계가 유의하다 ◆ 결론 :산점도와 Correlations 결과 (P-Value < 0.05)로 볼때 흡입온도 따라 전력량이 차이가 있다 (유의한다).

  10. D M A I C 6.Vital Few X’s Analyze 단계로부터의 중요 인자( Vital Few X’s ):

  11. D M A I C 7.대안(Non-DOE)인자의 개선방향

  12. D M A I C 8-1.대안인자 X1,2 : 설비 ΔP 증가, 과 압력 공급 1. 내 용 AIR COMP의 가동 전력을 상승 시키는 요인이 AIR COMP측 생산 압력이 높은 경우로 생산압력의 높은 주원인이 각 계통별 & 배관별 적정 SPEC으로 설계되지 못해 중간 계통에서 △PRESS(압력 LOSS)가 발생되어 결국 최종 공급 압력에 영향을 줌 현재 압력 : COMPRESSOR 후단 (8kg/㎤) → FINAL FILTER (6.64kg/㎤) : △P (1.36kg/㎤)

  13. D M A I C 8-2.대안인자 X1,2 : 설비 ΔP 증가, 과 압력 공급 2. 대안 창출 [결론 ☞ #1 : 압력 Loss 발생 시설을 추가 설치하는 안을 최적 개선안으로 평가]

  14. D M A I C 8-3.대안 인자 X1,2 : 설비 ΔP 증가, 과 압력 공급 3. 개 선 ☞ Pre-Filter, Final-Filter : 3,300 NM3/H 각 2대 증설 , Air Dryer : 6,050 NM3/H 2대 증설 2대 증설 (10→12대) 2대 증설 (08→10대) 2대 증설 (8→10대)

  15. D M A I C 8-4.대안인자 X1: 설비 ΔP 증가 개선 4.1 대안 시험 결과 ( pilot 또는 simulation 결과 ) 분석인자 X1 : 설비 △PRESS에 따라 전력량의 차이가 있다. 질 문 : 개선 전, 후에 따라 △PRESS(소비 전력량)의 차이가 있는가? Analysis Tool : Mann-Whitney-test H0 : M D-P＝ M D-P1( 개선 전△P와 개선 후 △P는 같다 ) H1 : M 1D-P> M 1D-P( 개선 전△P는 개선 후 △P 보다 높다 ) 가 설 1) 정규성 검증 : 개선 전,후 Normal: P-Value0.000 비정규성 임 2) 중앙값 검증 Mann-Whitney Test and CI: D-P, 1D-P D-P N = 30 Median = 1.3200 1D-P N = 30 Median = 0.8850 Point estimate for ETA1-ETA2 is 0.4400 95.3 Percent CI for ETA1-ETA2 is (0.4101,0.4800) W = 740.0 Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant at 0.0001 The test is significant at 0.0000 (adjusted for ties) P-Value < 0.05 귀무가설 H0를 기각 ◆ 결론 : P-Value가 0.000( < 0.05)이므로 H0를 기각하며 설비 개선 후 △P 가 감소된 결과를 얻을 수 있었다..

  16. D M A I C 8-5.대안인자 X2: 과 압력 공급 4.2 대안 시험 결과 ( pilot 또는 simulation 결과 ) 분석인자 X1 : COMP 생산 압력이 높을 때에 따라 전력량의 차이가 있다. 질 문 : 개선 전, 후에 따라 생산 압력(소비 전력량)의 차이가 있는가? Analysis Tool : Mann-Whitney-test H0 : M PRESS1＝ M PRESS2( 개선 전 PRESS와 개선 후 PRESS는 같다 ) H1 : M PRESS1> M PRESS2( 개선 전 PRESS는 개선 후 PRESS 보다 높다 ) 가 설 1) 정규성 검증 : 개선 전 Normal: P-Value0.000 비정규성, 개선 후 Normal: P-Value0.000 정규성 2) 중앙값 검증 Mann-Whitney Test and CI: 1PRESS, 2PRESS 1PRESS N = 30 Median = 8.0050 2PRESS N = 30 Median = 7.6100 Point estimate for ETA1-ETA2 is 0.3900 95.3 Percent CI for ETA1-ETA2 is (0.2900,0.4200) W = 765.0 Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant at 0.0000 The test is significant at 0.0000 (adjusted for ties) P-Value < 0.05 귀무가설 H0를 기각 ◆ 결론 : P-Value가 0.000( < 0.05)이므로 H0를 기각하며 설비 개선 후 PRESS 가 감소된 결과를 얻을 수 있었다..

  17. D M A I C 9-1.대안인자 X3 : AIR DRYER 재생량 1. 내 용 AIR DRYER 재생량은 AIR COMP에서 생산된 AIR속에 있는 수분을 제거한 후 DRYER을 재생하기 위해 STAND-BY TOWER에 건조 AIR를 일정량 투입하여 흡습한 수분을 제거 시키므로 연속적으로 AIR LOSS 발생 2. 대안 창출 결론 ☞ #1,2 : DRYER 재생량 감소을 위한 최적 대안 1,2 둘 다 선택

  18. D M A I C 9-2.대안인자 X3 : AIR DRYER 재생량 3. 개 선 HEATER 시설 내장장치 부착형 교체

  19. D M A I C 10-1.대안인자 X4 : 흡입 온습도 1. 내 용 공기는 대부분 질소와 산소로 구성되어 있어며 공기에 포함된 수분은 압축공기 사용 전에 압축되므로 압축공기 품질 저하 및 질량 감소로 공기압축기에 필요한 전력손실을 초래 한다 따라서 흡입 온습도를 낮게 관리 필요 함 공기 흡입구 AIR COMP 구조도 & FLOW 2.0~2.5kg/cm3 7.5~8.2kg/cm3

  20. D M A I C 10-2.대안인자 X4 : 흡입 온습도 2. 대안 창출 결론 ☞ #2 :흡입온도 DOWN 위해 열원 배출 안을 최적 개선안으로 평가 • 1차 기 설치된 배기 FAN & 급기 FAN을 이용 100% 부하로 급배기 시행 중 • 2차로 실내 발열 원인 HEAT DRYER 배출구을 외부로 배출 작업 진행 중(8월말 완료)

  21. D M A I C 11.개선 결과 요약 Vital Few X’s의 개선내용

  22. D M A I C 12.관리계획수립(FMEA Update)

  23. D M A I C 13.Control Plan

  24. D M A I C 14.Mistake Proofing • 실수 방지를 위해 기 설치된 DCS SYSTEM에 AIR 각 계통별 공급 압력 SETTING을 재설정하여 이상 발생시 즉시 ALARM 발생토록 수정 SETTING 함 • DCS 화면 (24시간 연속 MONITORING) 24시간 연속 관리 Alarm Limits 설정 1차 Limits 이탈 경보 조치 정상 운전 TREND 관리 1차 Limit 설정하여 이상 관리 이탈 전 사전 경보 조치 운전 : 7.7 kg/㎤ Alarm SETTING값 : 7.8kg/㎤

  25. D M A I C 15-1.Monitoring(관리도) • COMP (공기압축기) 전력량에 대한 I-MR 관리도 개선 전 개선 후 개선 후 개선 전 • AIR COMP 운전 전력 1회/일 평균 측정 DATA로 시간 구간이 크고 한 개의 측정치로I-MR 관리도 적용 • 운전 전력량이 개선 전,후의 값이 큰 폭의 변화를 주지 못해 참고 관리도로 활용 • 개선 후의 점들이 관리 한계선 내에 있으나 관리도의 아래에 존재하므로 프로세스의 • 중심점이 변동되었다는 것을 알 수 있다.

  26. D M A I C 15-2.Monitoring(관리도) • 압축 AIR 생산 압력에 대한 I-MR 관리도 개선 전 개선 후 개선 전 개선 후 • 압축 AIR 생산 압력 1회/일 평균 측정 DATA로 시간 구간이 크고 한 개의 측정치로I-MR 관리도 적용 • DATA가 관리 한계선 내에 분포하고 있어 공정에는 이상이 없는 것으로 판단 • 다만 개선 후의 점들이 관리 한계선 내에 있으나 이동(상, 하)의 패턴을 가지고 있어 FILTER 막힘에 의한 높은 곳에서 일정 분포 발생되고, FILTER 교체 후 낮은 압력 지시 : 향후 관리도 관리를 통해 평균 압력 관리 POINT 조정 고려

  27. D M A I C 16.개선후 Process capability 개선 전 개선 후 개선 전 Z st : 3.75 개선 후 Z st : 4.67

  28. D M A I C 17.개선 후 COPQ 절감 • 재무효과 • 비 재무 효과(체질개선 효과) > AIR COMP 생산 압력 감소로 설비 부하 감소에 따라 PM 기간 연장에 따른 비용 감소 > 하절기 PEAK 전력 감소로 실질 전력 절감금액 증가

  29. D M A I C 18-1.과제 개선 전,후 요약 Project의 Y’s

  30. D M A I C 18-2.과제 개선 전,후 요약 Vital Few X’s의 개선내용

  31. D M A I C 18-3.과제 개선 전,후 요약 Process 개선사항(SOP 포함) 2대 증설 (08→10대) 2대 증설 (10→12대) 2대 증설 (8→10대) • 기본적인 PROCESS의 변화는 없으나 1. 개별 설비의 CAPA-UP 실시2. PROCESS상의 공급 압력 변경

  32. D M A I C Baseline(개선 전) COPQ : 2,583백만원 PPM : 12,224ppm 전력량 : 126.36MW Sigma Levels : 3.75 Goal COPQ : 2,494백만원 PPM : 48ppm 전력량 : 122MW Sigma Levels : 5.4 Result(개선 후) COPQ : 2,527백만원 PPM : 762ppm 전력량 : 123.62MW Sigma Levels : 4.67 효과 COPQ : 56백만원↓ PPM : 11,462ppm ↓ 전력량 : 2.74MW ↓ Sigma Levels :0.92 ↑ 18-4.과제 개선 전,후 요약

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