통계적 공정관리 (SPC)

목 차 제1장 QS 9000 요건상의 SPC 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 제3장 계량형 관리도 목 차 제1장 QS 9000 요건상의 SPC 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 제3장 계량형 관리도 제4장 계수형 관리도 제5장 공정 측정 시스템 분석

제1장 QS 9000 요건상의 SPC 4.9 공정관리 ☞ PPAP 승인된 공정능력 또는 성능을 유지 또는 초과 4.9 공정관리 ☞ PPAP 승인된 공정능력 또는 성능을 유지 또는 초과 ☞ 주요 공정사건들 관리도에 기록 4.20 통계적 기법 ☞ 공정능력 및 제품특성관리를 위한 통계적 기법 파악 ☞ 조직은 산포,관리,공정능력 및 과잉조정 등의 개념 이해 ※공정관리를 위한 특성값 공정관리를 위한 특성값, 즉 관리항목을 정할 때는 다음 사항에 주의해야 한다. ① 공정의 양부를 정확히 반영할 수 있는 특성값일 것 ② 담당하는 공정 범위 외에서는 영향을 받지 않는 것 ③ 시간적으로 보아 늦지 않는 것 ④ 층별해서 데이터를 얻을 수 있는 것 ⑤ 계측하기 쉽고 경비가 적게 드는 것 ⑥ 품질특성으로서의 지시인지, 작업표준으로서의 지시인지를 구별할 것 품질특성으로서의 지시란, 이러저러한 것을 만들어라, 만든 결과가 이러한 특성이 되도록 만들어라와 같은 지시이며, 작업표준으로서의 지시란 이 조건을 이러이러하게 유지관리하라는 지시로서, 만들어진 제품의 품질을 현장에서 직접 측정할 수 없을 때에는 이와 같은 방법이 필요하게 된다. ⑦ 대용특성의 활용 품질의 참특성 대신에 이것과 관련성이 깊은 대용특성을 사용하면 공정관리를 쉽게 할 수 있게 된다. 예를 들면, 시간이 걸리지 않는 것, 비파괴적인 것, 연속적으로 측정이 가능한 것, 상대적으로 공정의 변화를 알아볼 수 있는 것 등 여러 가지를 생각해내는 것이 좋다. ⑧ 신뢰성 있는 측정방법에 의한 것일 것 <참조문서> http://www.piuree.com/quality/qc_tool/qc_control_5.htm

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 이윤 극대화 고객 만족 제품 및 서비스 가치개선 효과적 개선방법 사용 통계적 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 이윤 극대화 고객 만족 제품 및 서비스 가치개선 효과적 개선방법 사용 통계적 공정관리 ※ SPC의 목적 <참조 문서> http://www.saeronauto.co.kr/frame.htm

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 통계적 공정관리 사용전 주지사항 효과적 통계적 공정관리 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 통계적 공정관리 사용전 주지사항 SPC 목적 : 공정에 대한 이해력 향상 SPC 적용분야 : 시스템 전분야에 적용 가능 SPC 초점 : 공정의 산출물인 “제품” 보단 “공정” 그 자체 SPC 이론에 대한 이해 보단 현장에의 적용 및 경험이 중요 SPC의 다양한 기법에 대한 이해 증진 및 다양한 분야에 적용 필요 SPC 활용전에 측정시스템은 안정화 되어 있어야 한다. 효과적 통계적 공정관리 부적합 검출 보단 부적합 발생요인의 예방에 초점 사후관리 보단 사전관리에 초점 무계획적 TRY & ERROR 보단 통계적 접근 필요 ※ 통계적 공정관리(statistical process control; SPC) 1. 온라인 활동의 대표적인 예로서 제품이 규격을 만족하지 못하여 품질에 변화가 발생할 경우 신속히 이를 탐지하고 공정을 다시 관리상태로 전환시키는 데 사용되는 통계적 기법이다. 2. SPC는 "공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 PDCA 사이클을 돌려 가면서 통계적 방법으로 공정을 효율적으로 운영해 나가는 관리방법” 을 의미하는 것이다. SPC는 세가지 단어의 합성어이며, 각 단어가 갖는 의미는 다음과 같다. S(statistical) : 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서 P(process) : 공정의 품질변동을 주는 원인과 공정의 능력상태를 파악하여 C(control) : 주어진 품질목표가 달성될 수 있 도록 PDCA 사이클을 돌려가며 끊임없는 품질개선이 이루어 지도록 관리해가는 활동 3. 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위해 통계적 방법에 의해 공정을 관리해가는 기법을 종합해 지칭하는 말이다. <참조문서> 1. http://www.sigma.co.kr 2. http://qrec.changwon.ac.kr

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 바람직한 공정관리 시스템  Feed-Back System 고객 만족 제품 또는 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 바람직한 공정관리 시스템  Feed-Back System ※ SPC(Statistical Process Control) VOP(Voice of Process) 고객 만족 제품 또는 서비스 작업방법/ 자원합성 4M VOC(Voice of Customer) CRM(Customer Relationship Management) ※ CRM (Customer Relationship Management) CRM은 집중공략형 영업전략을 뜻한다. 즉 다수의 영업기회중 성사 가능성이 높은 프로젝트를 면밀히 분석하여 최적의 거래조건을 설정한 뒤 전문인력을 집중 투입해 거래를 성사시키 는 방식이다. CRM은 미국 IBM사가 창안한 방식이다. 예를 들어 10건의 영업 프로젝트가 있을 경우 사전에 고객의 구매의지를 평가하고 이중 가능성이 있는 5-6건을 고른뒤 사내에 흩어져 있는 전문 인력을 프로젝트별로 투입해 인력 낭비를 최소화하고 시너지 효과를 발 휘토록 하는 새로운 경영기법이다. <참조문서> http://kr.biz.yahoo.com/reference/eglossary/80/8047.html?p=CRM

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 고객불만  부적합발생 일상원인 (Common Causes) 특별원인 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 고객불만  부적합발생 일상원인 (Common Causes) 통계적 관리 상태 공정은 시간적 안정 공정 예측 가능 우연원인 특별원인 (Special Causes) 통계적 비관리 상태 공정은 시간적 불안정 공정 예측 곤란 이상원인 ※ 통계적 관리(statistical control) 통계적 방법을 이용하여 공정의 이상유무를 찾아내는 관리방식을 말한다. 통계적 방법에는 특히 관리도가 많이 쓰이며, 그 외에 파레토 분석, 산점도, 돗수 분포표 등이 있다. 보통 '통계적 관리'를 단순히 관리라고 쓰기도 한다. ※ 우연원인, 이상원인 ① 우연원인 : 우발적으로 발생하여 실제로 제거하기 어려운 원인 ·원재료 또는 설비 등의 표준으로부터 허용범위 내에서의 변동 ·작업표준의 허용범위 내에서의 변동 ·측정시 발생하는 측정오차에 의한 변동 ② 이상원인 : 찾아내어 제거할수 있는 원인 ·표준부재로 인한 변동 ·작업자가 표준대로 작업하지 않아서 발생하는 변동 ·설비불량, 공장으로 인해 발생하는 변동 ·작업상의 실수로 발생되는 변동 <참조문서> 1. http://qrec.changwon.ac.kr 2.http://www.piuree.com

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 고객만족  제품 또는 서비스개선 공정개선 국소적 조치 특별원인을 제거 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 고객만족  제품 또는 서비스개선 공정개선 국소적 조치 특별원인을 제거 공정 관련자 추진 공정문제 15% 시정 시스템적 조치 일상원인을 제거 경영자 조치 요구 공정문제 85% 시정

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 공정관리 공정능력 공정상태 공정의 특별원인을 제거 공정의 시간적 안정화 추진 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 공정관리 공정의 특별원인을 제거 공정의 시간적 안정화 추진 공정능력 공정의 일상원인을 제거 공정의 규격에의 적합성 증대 공정상태 관리상태 규격적합성 비관리상태 만족 불만족 경우1 경우3 경우2 경우4

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 지속적 공정개선 사이클 Do Check Plan Act 1. 공정분석 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 Do Check Plan Act 1. 공정분석 - 공정이 해야 하는 것은 무엇인가 ? - 공정이 하고 있는 것이 무엇인가 ? - 통계적관리상태 달성 - 능력을 결정 - 관리도 Do Check Plan Act 2. 공정보전 - 공정성능 감시 - 특별원인 검출 및 조치 - 관리도 활용 지속적 공정개선 사이클 Do Check Plan Act 3. 공정개선 - 일상변동 파악을 위한 공정변경 - 일상원인 감소 - 관리도, 실험계획법

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 공정관리 도구 관리도 작성절차 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 공정관리 도구 관리도 - 제품의 품질관리 기술의 대표적인 방법의 하나로, 제품품질의 분포가 허용범위 이내에 있는지 또는 아닌지를 감시하는 데 사용된다. (해석용/관리용 , 계량형/계수형 관리도) 실험계획법 - 공정의 이상변동을 가져오는 많은 원인 중에서 중요한 원인을 적은 비용으로 선정, 그 효과를 수량적으로 측정하는 방법. (1원배치, 2원배치, 3원배치) 특성요인도 - 일의 결과인 특성과 그것을 유발시키는 원인이 되는 요인과의 관계를 화살표로 나타낸 그림 (漁骨圖) 파레토도(Pareto) - 직장에서 문제가 되고 있는 불량품이나 결점, 클레임, 사고 등을 그 현상이나 원인별로 분류하여 데이터를 선정하되, 불량갯수나 손실금액 등이 많은 차례로 늘어 놓아 그 크기를 막대그래프로 나타낸 그림 관리도 작성절차 ① 자료수집 및 그림  ② 계산 및 관리한계선 그림  ③ 특별원인 파악 및 제거  ④ 재분석 및 관리한계선 재작성  ⑤ 일상원인 파악 및 감소를 위한조치 ※ 다구찌 기법 품질손실함수의 개념과 신호 대 잡음비(S/N비)를 이용하여 품질을 향상시킬 수 있는 수단 제공. 7가지 기본 개념 요소 1) 다구찌에서의 품질 - 제품이 출하된 때부터 사회에 끼치는 손실(Quality is the loss imparted to society from the time a product is shipped)이라고 정의 2) 경쟁체제에서 기업이 살아남기 위해서는 지속적인 품질개선과 비용절감이 필요하다. 3) 지속적인 품질개선계획을 통해 제품의 성능특성(performance characteristic)의 목표로부터의 변동을 가능한 줄여야 한다. 4) 제품의 성능변동에 따른 소비자의 손실은 성능특성치와 목표값과의 차이의 제곱에 근사적으로 비례한다. 다구찌가 말하는 손실을 발생시키지 않는 제품이란 제품의 특성치가 목표값에 일치함을 뜻함 5) 생산된 제품의 최종적인 품질과 비용은 대부분 제품의 설계와 생산공정에 따라 정해진다 6) 제품(또는 공정)의 성능변동은 성능특성치에 영향을 미치는 제품(또는 공정) 파라메타의 비선형 효과를 파악함으로써 줄일 수 있다. 7) 성능변동을 줄이는 제품(또는 공정)의 파라메타값을 구하기 위해 통계적인 실험설계를 사용 ※EVOP(evolutionary operation) 박스에 의해 소개된 연속적인 공정개선방법으로 새로운 공정이나 현재 진행되고 있는 공정의 운영조건을 조금씩 변화시켜 가면서 그 결과를 분석하여 보다 나은 운영 조건을 찾아 나가는 방법이다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 ※ QC 7가지 기본도구 체크시트 제2장 지속적 개선 및 통계적 공정관리 개요 ※ QC 7가지 기본도구 체크시트 체크시트는 주로 자료를 수집하는데 쓰이는 도구로서, 자료의 기록 용지 구실, 보고용, 원인조사,불량률 파악등에 쓰인다. 히스토그램 자료를 정리하면 중심위치뿐 아니라, 산포 등 변동의 패턴을 파악하기가 쉽고, 변동을 줄이기 위한 방안도 강구될 수 있다. 불량품이나 결점, 클레임, 사고 등을 그 현상이나 원인별로 분류 하고 이를 불량 건수나 손실금액의 크기순으로 표시한 그림을 파레트 그림이라 한다 특성요인도 품질특성에 영향을 주는 요인들과 특성과의 관계를 체계적으로 정리하는 방법이다. 산점도 두 변수간의 관계를 탐구하는 기법으로서 x,y좌표에 변수쌍을 타점하여 작성하는 그림 층화(stratification) 어떤 특성에 따라 몇 개의 부분군으로 분류하는 것을 말한다. 각종 그래프 주로 막대, 꺾은선, 원그래프 등을 쓴다 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 관리도 사용 선택절차 X-MR관리도 관리도 그릴 특성 결정 np 또는 p관리도 c 또는u관리도 p관리도 제3장 계량형 관리도 관리도 사용 선택절차 계량치인가 ? 부적합사항에 관심이 있는가 ? 시료크기가 일정한가 ? 부분군 시료가 맞지 않는가 ? 부분군 크기가 9이상인가 ? 부분군 s계산이 용이한가 X-MR관리도 관리도 그릴 특성 결정 np 또는 p관리도 c 또는u관리도 p관리도 u관리도 중앙값관리도 Xbar-R관리도 Xbar-s관리도 불량율에 부분군 평균계산이 용이한가 ? Yes No ※ 관리도(control chart) 공정 품질 수준의 변동을 관리하여 공정에 이상요인의 유무를 조사하기 위한 관리한계선(관리상한, 관리하한)이 있는 그래프이다. 관리 한계선은 품질 특성값의 평균을 μ표준편차를σ라 할 때, μ3σ 인 점에서 보통 결정되며, μ, σ를 모를 경우 이에 대한 추정값 , 를 사용한다. 공정에 이상요인의 유무는 공정에서 추출된 부분군에서 얻어진 통계량과 그들의 추세(pattern)에 의해 결정된다. 즉 통계량들이 관리한계선내에 모두 타점이 되고 또한 일정한 추세를 갖지 않는 경우에 공정이 '관리상태'하에 있다고 한다. 관리상태 하에 있지 않은 경우에는 공정에 이상요인이 존재하는 것으로 간주하여 공정을 조사하고 이상요인을 제거하는 등의 조처를 해야 한다. 관리도의 종류는 품질특성값의 성격에 따라 계량형, 계수형 관리도가 있으며, 계량형 관리도에는 관리도 R관리도 등이 있고, 계수형 관리도에는 p관리도, c관리도, μ관리도 등이 있다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 계량치 DATA 계량형 관리도 제3장 계량형 관리도 계량치 DATA  길이,중량,인장강도등과 같이 연속량으로 측정될 수 있는 품질특성의 값이다. 연속량으로 측정되지 않더라도 점수의 데이터(자동차 성능의 점수)는 계량의 데이터로 간주한다. 계량형 관리도  평균 및 범위 관리도 (X-R 관리도)  평균 및 표준편차 관리도 (X-s 관리도)  개별값 및 이동범위 관리도 (X-MR 관리도)  중앙값 및 범위 관리도 (X-R 관리도) ※ 관리도(control chart) 공정 품질 수준의 변동을 관리하여 공정에 이상요인의 유무를 조사하기 위한 관리한계선(관리상한, 관리하한)이 있는 그래프이다. 관리 한계선은 품질 특성값의 평균을 μ표준편차를σ라 할 때, μ3σ 인 점에서 보통 결정되며, μ, σ를 모를 경우 이에 대한 추정값 , 를 사용한다. 공정에 이상요인의 유무는 공정에서 추출된 부분군에서 얻어진 통계량과 그들의 추세(pattern)에 의해 결정된다. 즉 통계량들이 관리한계선내에 모두 타점이 되고 또한 일정한 추세를 갖지 않는 경우에 공정이 '관리상태'하에 있다고 한다. 관리상태 하에 있지 않은 경우에는 공정에 이상요인이 존재하는 것으로 간주하여 공정을 조사하고 이상요인을 제거하는 등의 조처를 해야 한다. 관리도의 종류는 품질특성값의 성격에 따라 계량형, 계수형 관리도가 있으며, 계량형 관리도에는 관리도 R관리도 등이 있고, 계수형 관리도에는 p관리도, c관리도, μ관리도 등이 있다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 자료의 수집 제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 자료의 수집 - 부분군크기 ( n ), 측정주기 (근무조별, 시간별등), 부분군 개수 (n1, n2, n3 …) 선정 - 관리도 준비 및 원시자료의 기록 - 각 부분군의 평균값( X )과 범위( R )의 계산 - 관리도의 눈금 산정 (눈금 최대치-최소치 = (부분군 최대 평균치- 최소 평균치)x2) - 관리도상에 평균과 범위 점기입 ※ 합리적 부분군(subgroup) 동일한 조건하에서 랜덤으로 추출되어 형성된 측정값들의 집합을 말한다. 부분군의 각 구성 측정값들 사이에 가능한한 동질성을 갖도록 하여야 한다. 특히 관리도인 경우 이상요인이 있을 때, 이상요인이 부분군사이이 차이로 나타날 수 있어야 한다. 실제 현장에서의 부분군 형성 기준은 작업조, 작업일자, 생산설비, 원료 등의 요인에 의해 결정된다.

제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 관리한계 계산 - 범위평균( R ) , 공정평균( X ) 계산 제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 관리한계 계산 - 범위평균( R ) , 공정평균( X ) 계산 - 관리한계 계산 (UCLX, LCLX 및 UCLR, LCLR) - 관리도에 관리한계선 그림 ※ 관리도의 확률한계(probability limits for control chart) 관리도에서 관리 상한선(upper control limit)과 관리 하한선(lower control limit)을 정함에 있어서 표본 점(sample point)이 관리 한계선을 벗어날 확률에 근거를 두어 관리 한계선을 정하는 방식을 말한다. 특히 영국에서는 3σ한계선 대신 3.09σ한계선을 사용하고 있는데, 이것은 표본점이 각각의 관리 한계선을 벗어날 확률이 0.001이 되도록 하는 것이다. 포아송분포와 같은 비대칭 분포에 따르는 공정에 이러한 확률한계선을 적용하면 일반적인 3σ관리 한계선에 비해 보다 효과적일 수 있다. ※ 관리도의 통계적원리 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 공정관리에 대한 해석 제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 공정관리에 대한 해석 - 범위관리도상 자료 점 분석(관리이탈,습성,경향,런)  특별원인의 발견 및 처리 - 평균값 관리도상의 자료 점 분석  특별원인의 발견 및 처리 - 관리한계 재계산  현행 관리를 위한 관리한계 연장 사출성형 온도조정 ※ XBAR 관리도에 영향을 주는 대표적 요인 1. 직접요인 : 산포에는 영향을 주지않고 공정평균의 이동에 영향을 주는 요인들은 원자재, 작업자, 검사원, 기계의 차이 등. 2. 간접요인 : 주로 R관리도상에 나타나면 관리도에는 R관리도에 나타난 요인의 영향으로 인해 나타나는 것일 뿐이다 ※ R관리도에 주로 영향을 미치는 요인 1. 잘 훈련받지 못했거나 피로한 작업자나 검사원 2. 품질이 균일하지 못한 원자재 3. 느슨해졌거나 과도하게 조여진 진동장치 4. 불안정하거나 수리를 요하는 장비 5. 취급상 부주의 ※ RUNS 1. 런 : 동일한 종류에 속하는 연속된 점들 2. 상승런 : 연속 증가하는 점들 3. 하강런 : 연속 감소하는 점들 4. 런의 길이 : 하나의 런을 구성하는 점들의 수 5. 상승 또는 하강런을 정의할 때 증가 또는 감소하는 일련의 점들 중 시작점은 런에서 제외된다 예) 6,4,5,8,12,10 -> 상승런 (5, 8,2), 런의 길이 : 3 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 공정능력에 대한 해석 - 공정표준편차() 및 공정능력지수 계산 (Cpk) 제3장 계량형 관리도 X-R 관리도 작성순서 공정능력에 대한 해석 - 공정표준편차() 및 공정능력지수 계산 (Cpk) - 공정능력 평가 (Cpk ≥1.33) - 공정능력의 개선 (일상원인 감소를 위해 공정의 근본적 변화, 자원재배치, 경영자 지원 필요) - 변경된 공정의 도표화 및 분석  LCL UCL ※ 공정능력지수(Process Capability Index) 공정 능력(6σ)과 규격의 폭과 의 비율로서 공정이 규격에 맞는 제품을 생산할 수 있는 능력이 충분한지를 나타내는 지수이다. 이에는 규격, 치우침, 목표치 등과의 관계에 따라 Cp, Cpk, Cpm등이 있다 ※ 공정능력지수의 이용 공정이 공차를 어느 정도 잘 유지할 수 있는지 예측할 때 제품개발 및 설계단계에서 공정을 선택하거나 변경할 때 관리도 운영에 있어서 부분군 채취간격을 설정할 때 새로운 장비들이 갖추어야 할 기능상 필요조건을 규정할 때 제조공정의 품질변동의 감소를 원할 때 거래처를 선정할 때 ※ 공정능력 판정기준 Cpk≥ 1.33 ☞ A급(1등급) : 공정상태 매우만족 1.33 ≥Cpk≥ 1 ☞ B급(2등급) : 공정능력 양호 1.00 〉Cpk ≥ 0.67 ☞ C급(3등급) : 공정능력 부족 0.67 〉Cpk ☞ D급(4등급) : 공정능력 매우부족 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제3장 계량형 관리도 X-s 관리도 X-R 관리도 X-MR 관리도 제3장 계량형 관리도 X-s 관리도  시료군별 평균 및 표준편차로 공정을 해석, 일상관리하는 관리도  X-R관리도에서 부분군의 크기가 비교적 클 때는 (n>10) 범위 R을 이용하는 것보다 표준편차 s 를 이용하는 것이 더 효율적이다. X-R 관리도  시료군별 중앙값 및 범위로 공정을 해석, 일상관리하는 관리도  시료부분군수가 짝수개이면 중앙 2개 값의 평균을 중앙값으로 한다.  일반적으로 시료부분군수가 적을경우(n<10) X-MR 관리도  개별 측정값 및 이동범위(첫번째 측정치와 두번째 측정치의 차이)로 공정을 해석, 일상관리하는 관리도  측정작업 비용이 매우 비싸거나(비파괴검사 등) 또는 특정 시점에서의 산출물이 비교적 동질적(예, 화학용액의 PH)인 경우 일반적으로 적용

제4장 계수형 관리도 계수치 DATA 계수형 관리도 제4장 계수형 관리도 계수치 DATA  불량품의수, 결점수 등과 같이 갯수로 있는 품질특성의 값이다. 0,1,2,,,와 같이 양의 정수치로 잡 는 것이 보통이다. 이외에 우열의 데이터, 순위에 데이터등도 계수치로 간주한다 계수형 관리도  불량율 관리도 (p 관리도)  불량갯수 관리도 (np 관리도)  결점수(부적합수) 관리도 (c 관리도)

제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 자료의 수집 제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 자료의 수집 - 부분군크기 ( n=50~200이상 ), 측정주기 (근무조별, 시간별등), 부분군 개수 (25개군 이상) 선정 - 관리도 준비 및 원시자료의 기록 (시료수, 불량수) - 각 부분군의 불량율(np) 계산 - 관리도의 눈금 산정 (수직눈금 = 최대불량율의 1.5배가 적당) - 관리도상에 불량율 점 기입 ※ 부분군의 크기 결정 생산된 제품들 중에서 일부를 추출하여 부분군을 형성해야 하는 경우라면 부분군 크기 n이 사전에 결정되어져야 한다. p 값이 매우 작을 때에는 한 부분군에 최소한 한 개 이상의 불량품이 포함될 확률을 정하여 부분군 크기를 결정할 수 있다. 예) 현재의 공정불량률이 p = 0.01 이고 한 부분군에 하나이상의 불량품이 포함될 확률이 0.95 이 되도록 하는 경우 n? 공정불량률이 일정량(δ) 이동했을 때 하나의 부분군에서 이 변화가 탐지될 확률이 50% 가 되도록 하는 방식이 있다. 불량률 관리도에서 품질이 향상되는 경우를 탐지할 수 있는 최소한의 부분군 크기를 구할 수도 있다. 즉, LCL이 0 보다 커지도록 하는 것 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 관리한계 계산 - 공정평균 불량율 계산 - 관리한계 계산 (UCLp,, LCLp) 제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 관리한계 계산 - 공정평균 불량율 계산 - 관리한계 계산 (UCLp,, LCLp) - 관리도에 관리한계선 그림 ※ 공정불량률 p 를 모를 경우에는 일정 기간동안 관측된 자료로 부터 p 를 추정하여 사용한다. p 를 추정하기 위해서는 보통 20~25개의 예비샘플을 추출하여 사용한다

제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 공정관리에 대한 해석 제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 공정관리에 대한 해석 - 관리도상 자료 점 분석(관리이탈,습성,경향,런)  특별원인의 발견 및 처리 - 관리한계 재계산  현행 관리를 위한 관리한계 연장 열처리 온도 조정 ※ p관리도 해석시 흔히 범하기 쉬운 잘못 1. p관리도가 관리상태에 있다고 성급하게 결정짓는 잘못 : 여러개의 품질특성들에 의해 불량분류기준이 구성될 때 ->전반적인 관리상태여부를 판정하기 전에 개개의 품질특성에 대해서 관리상태 여부를 확인해야 한다. 2. 불량분류기준의 변화를 고려하지 못하는 잘못 : 여러개의 품질특성 관련시 만약 어느 검사원이 어느 한 품질특성에 대한 검사를 빠뜨린 경우 불량률 감소한 것으로 나타난다 ->검사장비의 조정방법이나 수리방법의 변경. 3. 품질특성별로 여러개의 불량률 관리도를 작성하는 경우 불량률이 높은 품질특성에만 주의를 기울이고 불량률이 낮은 품질특성에 대해서는 관리상태를 이탈한 경우에도 주의를 기울이지 않는 잘못: 관리상태를 이탈한 점들로 부터 많은 정보를 얻을 수 있으므로 이상점에 대한 원인추적 및 분석에 역점을 두어야 한다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 공정능력에 대한 해석 - 공정 평균 불량율( p ) 계산 제4장 계수형 관리도 p 관리도 작성순서 공정능력에 대한 해석 - 공정 평균 불량율( p ) 계산 - 공정능력 평가 (1-p ) - 공정능력의 개선 (일상원인 감소를 위해 공정의 근본적 변화, 자원재배치, 경영자 지원 필요) - 변경된 공정의 도표화 및 분석 부분군별 시료수가 다를 경우에는 UCL / LCL을 각 부분군별로 계산, 그림을 그려야 함

제4장 계수형 관리도 불량갯수(np) 관리도 결점수( c ) 관리도  시료군별 불량갯수로 공정을 해석, 일상관리하는 관리도 제4장 계수형 관리도 불량갯수(np) 관리도  시료군별 불량갯수로 공정을 해석, 일상관리하는 관리도  불량률 관리도에서 부분군 크기 n 이 일정한 경우에는 부분군 불량률 대신 부분군내 불량개수 X 를 관리하는 np 관리도를 사용할 수 있다.  부분군 크기가 매번 변할 때는 p 관리도를 사용하여야 하지만 부분군 크기가 일정한 경우에는 np 관리도를 사용하는 것이 계산도 간편하고 이해하기도 쉽다. 결점수( c ) 관리도  결점이 제품 흐름 전체에 산재되어 있는경우(예, 유리의 기포, 얇은 피복선의 점 등)  많은 다른 잠재적 요인으로 부터 부적합 사항이 단일 검사단위에서 발견될 수 있는 경우(예, 각 배별 자동차 또는 부품 하나 이상의 다양한 잠재적 부적합 사항을 가질수 있는 경우) 등에 일반적으로 적용

제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템 측정 시스템 분석 목적 제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템  어떤 특성의 측정값을 얻기 위해 사용하는 작업,절차,계측기 및 다른 장비, 소프트웨어 그리고 사람의 집합 즉, 측정값을 얻기 위해 사용된 전체공정 측정 시스템 분석 목적 측정값=참값 + 측정오차 총변동=제품변동 + 측정변동 측정 시스템 분석을 통한 측정변동 최소화 ※ 계측기 검.교정 이상적인 측정치를 얻기 위해서는 계측기, 작업자, 소프트웨어 그리고 측정방법과 절차 등과 같은 측정시스템의 여러 요소에 대한 관리가 무엇보다 중요하다. 측정은 표준단위를 기반으로 이루어진다. 예를 들어 1m는 - 진공에서 빛이 1/299,792,458초 동안 진행한 경로의 길이 로 정의 된다. 대부분의 국가에서는 국제적인 협약을 체결하여 이와 같은 표준단위들을 나타내는 측정표준이나 표준계측기를 갖추고 있다. 일반적으로 채택되고 있는 국가 검.교정체계는 국가표준기관을 상위에 두고 그 표준을 각 산업체에 단계별로 전달.보급하는 국가 표준 -> 교정용 표준 -> 작업용 표준 순의 방식을 사용하고 있다. 미국의 경우 국가표준기관으로 NIST(National Institute of Standards and Technology)를 두고, 이를 근간으로 하여 검.교정을 실시하고 있다. 계측기의 검.교정이 필요한 기업은 우선 제1차 표준(primary standard)을 정하고, NIST나 NIST에서 승인한 검사기관으로부터 정기적으로 이해 대한 검.교정을 받는다. 보통은 경제적인 이유로 반복적인 사용을 위한 제2차 표준(secondary standard)을 정하여 제조공정에 직접 사용하는 작업표준(working standard)을 검.교정하는데 사용하며 제1차 표준은 제2차 표준에 대한 검.교정에 사용한다. 우리나라에서는 계량 및 측정에 관한 국가표준을 확립하고 이의 체계적인 보급과 통일적 적용을 위해 제정된 - 계량 및 측정에 관한 법률-에 근거하여 국가 검.교정체계를 갖추고 있다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템 평가 정밀도 낮음 높음 정확도 ※ 측정시스템의 평가 제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템 평가 정밀도 낮음 높음 정확도 ※ 측정시스템의 평가 검사활동이 품질보증을 위한 최소한의 활동이라면 검.교정은 계측기의 관리를 위한 최소한의 활동이라고 할 수 있다. 통계적 품질관리시스템 구축에 가장 기본이 되는 활동이다. 측정품질은 측정치들의 통계적 성질로서 평가한다.가장 많이 쓰이는 통계적 성질로는 정확도(accuracy)와 정밀도(precision) 가 있다. 정확도는 하나의 측정표준을 반복 측정하여 얻어진 측정치들의 평균이 표준의 참값과 얼마나 일치하는가를 나타내며, 정밀도는 측정치들의 산포를 나타낸다. 정확도를 판정하려면 특성치의 참값을 알 수 있어야 한다. 이를 위해서는 측정표준을 사용하는 것이 가장 좋으나, 번거로운 경우에는 검.교정체계상의 상위의 계측기로 측정된 참고값(reference value)을 이용할 수 있다. 정밀도를 분석하는 이유는 동일한 환경에서 동일한 대상에 대해 행해진 측정이라고 하여도 동일한 값을 나타내지 않기 때문이다. <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템 분석법 (평균 및 범위법 - 게이지 R&R 분석) 제5장 공정 측정시스템 분석 측정 시스템 분석법 (평균 및 범위법 - 게이지 R&R 분석)  측정시스템의 반복성(Repeatability) 및 재현성(Reproducibility)를 계산하여 측정시스템 능력을 평가  반복성(repeatability)은 동일한 측정대상에 대해 동일한 작업자가 동일한 측정때 생기는 변동  재현성(reproducibility)는 여러명의 작업자가 동일한 측정대상을 2회 이상 반복 측정하는 경우 작업자간의 평균 측정치의 변동  이러한 측정시스템의 반복성과 재현성에 대한 분석을 게이지 R & R 이라고 한다 ※ 측정시스템 분석 적용 흐름도 반복측정 가능? MSA매뉴얼 범위 벗어남 ! 참고문헌 목록 참조 임의측정 할당가능? 시료300개 사용가능? 계량측정계기? 계수형 계측기연구 (간이평가법) 범위법 계량측정계기? 계수형 계측기연구 (간이평가법) 사용가능 분석시간 도해적 분석 평균 및 범위, 혹은 분산분석법

제5장 공정 측정시스템 분석 게이지 R&R 분석 절차 연구실시 계산 결과의 분석 제5장 공정 측정시스템 분석 게이지 R&R 분석 절차 연구실시 - 측정자 선정, 측정시료 준비, 측정기 교정, 측정부위, 측정회수 결정 - 측정 및 DATA SHEET 작성 계산 - 반복성(장비변동) (EV), 재현성(측정자 변동) (AV) 및 반복성 및 재현성(R&R) 계산 결과의 분석 - 반복성(장비변동) (EV), 재현성(측정자 변동) (AV) 및 반복성 및 재현성(R&R) 계산치 비교 - 조치 (장비수리, 측정자 교육훈련 등) - 재 측정 및 분석 ※ 편의, 선형성, 안정성 (측정시스템 변동의 또다른 형태) 1. 편의 측정시스템의 편의는 여러 번 반복 측정한 측정치의 평균과 측정치의 참고값이나 참값을 비교하여 구한다. 편의가 크면 참고값 자체의 오류, 계측기의 열화, 잘못된 검.교정, 작업자의 실수, 계측기의 오류 등을 조사해 보아야 한다. 2. 선형성 선형성은 측정가능 범위 내에서 계측기가 갖는 편의의 변화에 해당된다. 선형성은 계측기가 측정가능 범위 내의 여러 대상물을 측정함으로써 얻을 수 있다. 3. 안정성 시간에 따른 측정치의 변동정도를 의미한다. 만일 측정 대상물에 대한 편의의 값이 시간에 따라 많이 변화 한다면 이러한 시스템은 안정적이라고 할 수 없다. 측정시스템의 통계적 안정성을 검사하기 전에 어떤 요소들이 측정시스템에 영향을 줄지를 미리 결정하는 것이 중요하다 <참조문서> http://qrec.changwon.ac.kr

제5장 공정 측정시스템 분석 게이지 R&R 결과분석 반복성 > 재현성 R&R %에 대한 결과분석 반복성 < 재현성 제5장 공정 측정시스템 분석 게이지 R&R 결과분석 반복성 > 재현성 계측기 변동과다 계측기에 대한 보전 필요 계측기 정밀도 향상을 위한 재설계 계측기 셋팅방법, 설치위치 개선 과도한 부품변동 유무 확인 필요 R&R %에 대한 결과분석 10%미만 - 계측시스템 양호 10~30% - 적용의 중요성,계측기비용 수리비용 등을 고려 조치 30% 이상 - 계측시스템 개선필요 반복성 < 재현성 측정자 변동과다 측정자에 대한 계측기 사용방법 교육 계측기 다이얼 교정관계 재확인