Case Study - IBM

경우는 형상오류의 체크 및 이의 수정 기능을 지원하나 비형상 오류에 대한 검증기능은 가지고 있지 않다.CAD 데이터 오류CAD 데이터 오류는 형상(Geometry) 오류와 비형상(Non-Geometry : Structure) 오류로 구별되며, 형상 오류는 과같이 설계자가 의도하지 않은 형상이나 후 공정의 요구사항 - 예를들면, 연속성(Continuity) 오류 - 을 만족할 수 없는 불완전한 형상정보를 가지고 있는 경우를 말하며, 비-형상 오류의 경우는 형상 오류 이외의 모든 오류를 지칭한다.예를 들면 레이어, 모델 네임, 솔리드 업데이트, 디멘셔닝, 유닛 및커멘트 등과 같은 오류들을 말하며, 이런 비형상 오류의 검증은 사용자의 데이터 인식 및 PDM과 같은 데이터 관리를 목적으로 하는데이터 정보를 위하여 주로 사용된다.그림 3. 데이터 오류데이터의 활용도의 증가와 더불어 데이터 오류로 인한 제품 생산 주기 상에서 데이터 수정 작업, 데이터 변환 오류 등 많은 문제가 발생하고 있다. 특히, 3D CAD 데이터의 활용에 있어 OEM과 협력사 간의 데이터 교환의 증가는 제품 데이터 품질에 대한 관심을불러 일으키고 있다.일본 JAMMA 보고에 의하면 일본 자동차 산업에서 데이터 오류로인한 손실비용이 71억 엔에 달하고 이로 인한 리드타임이 1.5일 발생한다고 조사된 바 있다.(2001년 8월)제품 데이터 품질의 향상은 제품 자체의 품질 향상의 연장성에서 품질의 향상뿐만 아니라 제품 데이터의 재활용, 데이터 오류 수정으로인한 손실을 줄임으로써 제품 개발기간의 단축과 비용 절감이라는목표를 이루기 위한 하나의 방법으로 인식되고 있다.제품 데이터 품질(PDQ)란?제품 데이터 품질이란 무엇인가? 일반적으로 제품 데이터라고 하면제품의 컨셉부터 제조까지 필요로 하는 제품의 모든 데이터를 지칭하는 것으로 여기에는 CAD 데이터뿐만 아니라 CAE, CAM 및PDM 데이터를 포함한다.여기서 제품 데이터 품질은 '제품 데이터가 그 데이터를 필요로 하는사람들에게 얼마나 정확하고 적합한지의 척도'이다. 2제품 데이터 품질은 적절한 검사기준에 의한 품질의 정량적인 측정이 필수적이라고 할 수 있다.하지만 현재 국제적으로 표준화된 기준은 CAD와 CAE에 국한되어 있으며, 대부분의 PDQ 툴에서는 CAD 데이터에 대한 품질 체크와 일부 수정 기능을 지원하고 있다.은 대표적인 PDQ 툴로 CATIA V5의 힐링 어시스턴스의그림4. 데이터공유방식제품 데이터 품질 향상을 위한 활동제품 데이터 품질 향상을 위한 노력은 자동차 산업에서 활발히 일루이지고 있다. 이러한 배경으로는 다른 산업에 비해 자동차 산업이OEM과 서플라이어들 간의 데이터 교환이 많으며, 서플라이어들의PLM Network|vol.25|17