제품 데이터 품질 (PDQ) 이란 ?

1. 데이터 품질의 필요성 제품 데이터 품질(PDQ) 이란? • 현재 제조 산업 전반에서는 제품데이터의 활용도 증가로 CAD 모델 교환이 활발하게 이루어 지고 있다. 그러나 소프트웨어 및 사용자 환경 등이 달라 다양한 오류가 발생 하고 있으며, 이를 수정하기 위해 많은 시간과 비용이 투입 되고 있는 실정이다. 제품이 양산되기까지의 모든 데이터를 제품데이터라고 하며, CAD/CAM/CAE 데이터이다. 이 데이터가 얼마나 정확하고 타당한지를 측정 하는 척도를 제품 데이터 품질이라고 한다. 따라서 제품 데이터 품질은 적절한 검사기준에 의해 데이터 상태를 파악해야 한다.

2. Quality Monitoring Q-Checker 소개 • Q-Checker 란? 제품 개발 과정에서 CAD 데이터의 오차 발생을 모니터링 하고 제어해 CAD 데이터의 일정한 품질을 유지 시켜줌으로써 불필요한 교정 작업이나 과정을 줄여 제품개발에 대한 제조기업의 시간, 노력 및 비용을 절감시키기 위한 솔루션

3. Q-Checker 소개 • User Interface TransCat사는 Dassault Systemes의 CAA 멤버로서 데이터 품질 검증 툴인 Q-Checker를 개발한 회사이다. 따라서 모듈에 탑재되어 Toolbar로 존재 한다.

4. Q-Checker 소개 • Profile 사용자는 Q-Checker에서 제공하는 200여 개 이상의 형상(Geometry)적이고 구조적인(Non-Geometry:Structure) 테스트 항목 중 자사의 상황에 적합한 데이터 검증 항목을 설정할 수 있다.

5. Q-Checker 소개 • 해석과 Healing Q-Checker는 해석과 Healing을 동시에 수행한다. 해석 결과는 HTML(Report)파일등으로 제공해 준다. CAD 데이터에 대한 각 단계의 작업 수행 중 Q-Checker를 적용하면 데이터의 무결점 여부를 파악 후 오류가 발견되면 바로 대상 데이터를 수정바로잡는다.

6. Monitoring Q-Checker와 Q-Monitor 간의 데이트 흐름 CATIA Q-Monitor Server DB2 ORACLE MSSQL … Result Q-Checker Q-Monitor JDBC JDBC Query Data 저장 Q-Checker 소개 • Q-Monitor DB에 보관된 검증 결과에 대한 질문(Query) Tool 제품 데이터 품질 결과를 보다 쉽게 분석, 적용 할 수 있게 될 것이다. Q-Checker는 제품데이터 품질 검증 결과를 DB에 저장한다. 이를 이용해 제품 데이터 품질 결과 데이터를 산출 하고, 제품의 질을 향상 시키기 위한 분석, 적용 할 수 있게 해 준다. 직관적인 UI를 갖추고 있어 인스톨이 간편하며 누구나 쉽게 사용 할 수 있다.

7. Q-Checker 소개 • Q-Checker를 활용 했을 때 예상 효과 검증된 V5 모델링 표준 적용으로 V5 적용 시 오류 감소 - 형상(Geometry) 오류 뿐만 아니라 비형상(Non-Geometry)오류도 제거함으로써 설계 과정을 효율화 제품 개발 기간 단축 - V5 모델 이해 시간 단축 - 모델 변경 및 재사용 용이 제품 품질의 향상 - 모델 품질 조기 관리 - 모델 Consistency 확보 - Supplier 모델 품질 관리 비용 절감

8. 프로젝트 명 MQA-V5 프로젝트 내용 V5 모델 품질 관리를 위한 V5 MQA 시스템 구축으로 모델의 조기 품질 확보 및 제품 생산성 향상 기간 2005.12 ~ 2006. 3 HKMC Q-Checker 프로젝트 개발 사례