공차 누적 실험실
부품 치수를 더하거나 빼서 조립 간극·전체 길이가 어떻게 달라지는지 실험합니다. 각 부품의 방향, 공칭 치수와 하한·상한 공차를 mm로 입력하세요. 모든 부품이 독립적으로 끝값을 취할 수 있는 수학적 최악 구간을 정확히 계산합니다. 별도의 명시적 모델에서는 이름이 같은 그룹이 한 균등 변동 요인을 공유하고 서로 다른 그룹은 독립입니다. 그 모델의 해석적 평균·분산과 시드 표본 분포를 보여 줍니다. 제조 합격 여부는 판정하지 않습니다.
주요 기능
- 비대칭 양측 공차를 가진 mm 치수 2~12개의 더하기/빼기 체인 편집
- 확률 가정과 관계없이 각 부품 독립 구간의 정확한 최악 경계
- 같은 그룹이 공통 요인을 공유할 때 도달 가능한 정확 범위
- 해석적 모델 평균·표준편차와 그룹별 분산 기여
- 시드 고정 표본·히스토그램과 보간한 1/5/50/95/99백분위
- 독립형 SVG, 구간·표본 CSV와 버전 있는 설정 JSON 저장
사용 방법
- 각 부품의 공칭 mm, 더하기·빼기 방향, 하한·상한 공차를 입력합니다.
- 독립 변동이면 서로 다른 그룹명, 한 요인을 공유하면 같은 그룹명을 지정하고 0이 아닌 시드와 1,000~50,000회 표본을 선택합니다.
- 분석을 실행해 공칭합, 보수적인 독립 구간 최악값, 지정한 공통 요인 가정 아래의 정확 도달 범위를 비교합니다.
- 해석적 평균·표준편차, 표본 분위수, 부품 끝값 민감도와 그룹별 분산 비중을 읽습니다.
- 수치·그래프를 저장하고 실제 공차 분포와 물리적 종속 관계를 검증한 뒤 제조 판단을 별도로 진행합니다.
활용 예시
- 하우징 폭에서 삽입물 두께를 뺀 간극 탐색
- 공통 가공 요인이 부호가 반대인 치수를 상쇄하는 상황 비교
- 보수적 최악 구간 폭을 크게 하는 부품 찾기
- 해석적 산포와 재현 가능한 유한 표본 분포 비교
자주 묻는 질문
여기서 최악값은 무엇인가요?
독립 구간은 각 부품을 공칭−하한부터 공칭+상한까지 따로 최소·최대로 선택한 결과입니다. 입력한 치수 상자에서는 끝값이 정확하며, 같은 그룹의 공통 요인 모델에서는 모든 부품이 동시에 그런 독립 끝값에 도달하지 못할 수 있습니다.
상관된 부품은 어떻게 모델링하나요?
이름이 같은 그룹은 −1~1 사이 균등분포 U 하나를 공유합니다. U≥0이면 각 부품이 U×상한 공차, U<0이면 U×하한 공차만큼 바뀝니다. 다른 그룹의 U는 독립입니다. 측정으로 추정한 상관계수가 아니라 사용자가 정한 공통 원인 가정입니다.
5~95백분위는 신뢰구간이나 수율 예측인가요?
아니요. 지정한 균등 그룹 모델에서 유한한 시드 표본을 보간한 분위수입니다. 표본오차가 있으며 실제 공정 분포나 신뢰 수준을 보증하지 않습니다. 평균과 분산만 해당 모델 아래에서 해석적으로 정확합니다.
그룹 범위가 최악 구간보다 좁을 수 있는 이유는 무엇인가요?
같은 그룹의 부품은 서로 반대인 끝값을 마음대로 고를 수 없습니다. 부호 있는 변동이 상쇄될 수 있습니다. 그룹 범위는 그룹별 조각별 선형 응답의 정확 극값을 더하지만, 독립 구간은 각 부품 끝값을 따로 허용합니다.
결과가 범위 밖이면 조립품이 불합격인가요?
아니요. 이 도구에는 도면 규격 한계, 측정 불확도, 공정 능력이나 합격 규칙이 없습니다. 실제 도면·단위·분포·종속 관계·제조 근거를 전문 담당자와 확인하세요.
부품값이 업로드되나요?
아니요. 치수 체인, 해석 계산, 난수 표본과 파일 생성은 현재 브라우저 탭에서 처리하며 도구 API로 전송하지 않습니다.
개인정보 안내
치수와 생성한 표본은 브라우저 메모리에만 남습니다. 자동 저장이나 도구 API 제출이 없고 다운로드는 직접 요청할 때만 실행됩니다.
댓글과 질문