제10장. 품질관리 (CHAPTER 10. Quality Control)

학습목표 이 장을 학습한 후 다음과 같은 능력을 가져야 한다. 관리 프로세스를 열거하고 간략하게 설명할 수 있다. 공정관리를 위해 관리도를 사용하는 방법을 설명할 수 있고, 관리도 사용의 기본개념을 설명할 수 있다. 관리도를 사용하고 해석할 수 있다. 공정산출물에서 이상변동을 체크하기 위해 런검증을 사용할 수 있다. 공정능력을 평가할 수 있다.

서론 품질관리(Quality Control): 표준과 비교하여 결과를 측정하고 표준에 부합하지 않을 경우 수정하는 프로세스 목적: 공정이 잘 진행되고 있는지를 확인 기업은 통계적 기법을 이용하여 공정산출물을 점검함으로써 품질관리 목적을 달성할 수 있음

검사 검사(Inspection): 제품이나 서비스를 표준과 비교하는 평가활동 생산 이전 검사: 투입자원의 적합성 검사(샘플링 검사) 생산 중 검사: 투입자원이 결과물로 전환되는 과정의 적합성 검사(공정관리) 생산 후 검사: 고객에게 제품이 인도되기 전에 적합성을 최종 확인(샘플링 검사) 검사의 기본 논점 얼마나 많은 양을 검사해야 하며 얼마나 자주 검사해야 하는가 공정의 어느 위치에서 검사가 이루어져야 하는가 중앙과 (생산)현장 가운데 어디서 검사할 것인가 발생횟수, 즉 속성을 검사할 것인가(발생횟수를 헤아림) 또는 특성치의 값, 즉 변량을 검사할 것인가(특성치를 측정함)

검사: 검사량과 검사빈도 저원가/대량생산(low-cost/high-volume) 제품 불량품이 검사를 문제없이 통과하는 데 따른 비용이 상당히 저렴 제품생산 공정이 매우 믿을만해서 불량품이 거의 발생하지 않음 고원가/소량생산(high-cost/low-volume) 제품 불량품이 검사를 문제없이 통과하는 데 따른 비용이 매우 크므로 보다 엄밀한 검사가 요구 검사활동이 증가할수록 검사비용이 증가하지만 검사를 통해 발견하지 못하는 불량품은 감소 검사빈도: 공정이 통제를 벗어나는 비율과 검사되는 로트의 수에 따라 달라짐 안정적인 공정은 자주 체크할 필요는 없지만 불안정한 공정이나 최근에 문제가 발생한 공정은 자주 체크할 필요 소규모 로트들이 몇 개의 큰 규모 로트보다 더 많은 표본을 필요로 함

검사: 검사량과 검사빈도 검사량 (Amount of Inspection)

검사: 검사위치 검사위치 또는 검사 대상점(inspection points): 검사가 수행되는 생산과정의 위치 대다수 공정은 검사가 가능한 위치가 매우 많음 검사는 제품/서비스 비용에 추가되기에 최적의 위치에서 검사하는 것이 중요 제조업에서 전형적인 검사 위치 원재료, 구매부품 완제품 고가(高價)의 생산 공정 이전 돌이킬 수 없는 공정 이전 결함이 숨겨지는 공정 이전 서비스 분야의 검사위치 유입되는 구입 원자재와 공급품 서비스 담당자 서비스 접점(서비스 카운터) 완성된 작업(수리 가전제품)

검사: 검사위치 현장검사 vs. 실험실(중앙) 검사 검사장소 선정 시 고려사항 특별한 실험실 검사의 장점이 결과를 얻는데 드는 시간과 작업 중단을 무릅쓸만한 가치가 있는지의 여부 현장검사가 선호되는 이유: 신속한 의사결정을 할 수 있고 실험실로 표본을 이동하는 과정에서 발생할 수 있는 손상 및 대체와 같은 외부요인을 피할 수 있기 때문 실험실 검사가 선호되는 이유: 특별한 설비와 소음, 장애, 진동, 먼지가 없고 작업자가 없는데 따른 보다 더 우호적인 검사 환경 때문 결함이 특정 작업자에 의해 역추적 될 수 있는 경우 일부 기업에서는 작업자 자체검사를 실시: 원천에서의 품질관리(quality at the source)

통계적 공정관리 품질관리는 공정의 적합품질(quality of conformance)과 관계가 있음 공정 결과물이 설계의도에 적합한가? 관리자는 공정의 산출물이 통계적으로 수용 가능한지를 평가하기 위하여 통계적 공정관리(SPC; statistical process control)를 활용: 공정에서 주기적으로 표본을 추출하여 사전에 설정된 표준과 비교

통계적 공정관리 공정변동(Process Variability) 고유(자연)변동(natural variation): 우연변동(random variation), 공통변동(common variation) – 모든 공정에 어느 정도 존재하는 자연변동 이상변동(assignable variation): 특별변동(special variation) – 고유변동과는 달리 확인되고 제거될 수 있는 변동 공정산출물 가운데 표본이 추출되고 표본 평균, 범위와 같은 표본통계량이 계산될 때 표본 평균의 값과 범위의 값에 변동성이 존재 표본 통계량의 변동성은 표본분포로 나타낼 수 있으며, 표본분포는 표본 통계량의 우연 변동성을 나타내는 이론적 분포 표본추출의 목적은 수정되어야 할 비우연변동(이상변동)이 공정산출물에 존재하는지의 여부를 결정하는것이며, 표본분포는 이를 결정하는 데 이론적 기초를 제공

통계적 공정관리 표본추출과 표본분포(Sampling and Sampling Distribution) 통계적 공정관리에서는 공정산출물을 정기적으로 표본 추출하여 표본평균이나 특정 유형의 결과의 발생횟수 등의 표본통계량을 결정 – 표본 통계량은 공정변동의 우연성을 판단하는데 사용 표본통계량(sampling distribution): 표본통계량의 변동성 – 표본통계량의 우연변동을 나타내는 이론적 분포 표본분포와 공정분포 두 분포의 평균은 같다. 표본분포의 변동성은 공정의 변동성보다 작다. 표본분포는 정규분포

통계적 공정관리 표본평균의 경우 중심극한정리(central limit theorem)에 따르면 표본크기가 커짐에 따라 표본평균의 분포는 모집단 형태에 관계없이 정규분포를 이룸 표본분포는 표본통계량이 우연성을 구분하는데 이론적 기초를 제공 우연변동일 경우 대부분의 표본통계량이 위치하는 한계가 선택될 수 있으며, 그 한계는 분포 평균으로부터 몇 표준편차만큼 떨어져 있다는 식으로 나타냄 일반적으로 ±2 표준편차나 ±3표준편차를 사용

통계적 공정관리 관리 프로세스(The Control Process) 표본추출 및 개선조치는 관리 프로세스의 일부분으로 효과적인 관리는 다음 단계들을 필요로 함 정의(Define): 무엇이 통제되어야 하는가에 대해 세부적으로 정의 측정(Measure): 셀 수 있거나 측정할 수 있는 특성만이 통제의 대상 비교(Compare): 측정치를 평가하는 데 사용될 수 있는 비교기준(기업이 추구하는 품질 수준) 평가(Evaluate): 경영자는 이상상태(out of control)를 명확하게 정의해야 함 개선(Correct): 공정이 이상상태로 판단될 경우, 개선조치가 이루어져야 함 결과 모니터(감시)(Monitor results): 개선 조치가 효과적인가를 확인하기 위해 문제가 제거되었음을 입증하기 위해서는 충분한 시간 동안 공정산출물은 감시되어야 함

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 관리도(control chart): 공정의 목소리 작업 중인 공정으로부터 추출된 표본 평균과 같은 표본통계량을 시간 순으로 나타낸 도표로 우연변동과 이상변동을 구분 관리한계(control limits): 분포의 평균으로부터 우연변동과 이상변동을 구분하는 선 - 표본통계량에 대해 받아들일 수 있는 변동의 범위(우연변동) 관리도의 목적: 공정의 산출물이 우연에 의한 변동인지 또는 이상에 의한 변동인지를 점검하는 것 차트상의 모든 점들이 관리상한(UCL; upper control limit)과 관리하한(LCL; lower control limit)사이에 위치하면 공정이 ‘관리상태’ 혹은 안정적인 것으로 받아들여짐

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 관리도(control chart): 공정의 목소리 표본 통계치를 시간 순으로 나타낸 그림으로 우연변동과 이상변동을 구별하기 위해 사용 관리한계(control limit): 분포의 평균으로부터 우연변동과 이상변동을 구분하는 선 큰 값이 관리상한(UCL)이며, 작은 값이 관리하한(LCL) 이 두 한계 사이에 나타나는 표본 통계량은 우연변동인 반면, 이 두 한계상이나 밖에 나타나는 값은 이상변동

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 제1종 오류(Type Ⅰ Error): 공정이 실제로는 이상이 없음에도 있다고 결론짓는 것 – 생산자 위험(producer’s risk) 제2종 오류(Type Ⅱ Error): 공정이 실제로는 이상이 있음에도 없다고 결론짓는 것 – 소비자 위험(consumer’s risk)

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 변량관리도(control chart for variables; 계량치 관리도): 시간, 부품의 길이나 넓이처럼 척도에 의해 측정될 수 있는 데이터에 사용하는 관리도 평균관리도(mean control chart; -chart) 범위관리도(range control chart; R-chart) 속성관리도(control chart for attributes; 계수치 관리도): 표본에 존재하는 불량품의 개수, 하루에 걸려오는 전화 통화 수처럼 셀 수 있는 데이터에 사용하는 관리도 불량률 관리도(p-chart) 결점수 관리도(c-chart)

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 변량관리도 (Control Chart for Variables) 평균관리도(mean control chart)

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 3분,

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 변량관리도 (Control Chart for Variables) 범위관리도(range control chart): 공정 산포를 감시하기 위하여 사용

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 속성관리도 (Control Chart for Attributes) 불량률 관리도(p-Chart): 공정에 의해 생성되는 불량품의 비율을 감시하기 위하여 사용

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 속성관리도 (Control Chart for Attributes) 결점수 관리도(c-Chart): 단위 당 결점 수를 관리하고자 할 때 사용하는 관리도

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 관리도 해석에 있어 주의할 사항 만약 관측치가 관리도의 관리상한(UCL) 선상 또는 그 위에 위치할 경우: 공정이 기대 품질보다 떨어지므로 원인을 파악하여 개선활동 만약 관측치가 관리도의 관리하한(LCL) 선상 또는 그 아래에 위치할 경우: 공정이 기대 품질보다 우량함을 의미하지만 그것에 안심하지 말고 그 이유를 조사해야 함 – 자원의 바람직하지 못한 과용 때문일 수도 있으며 또는 공정 품질을 개선시킬 수 있는 원인에 기인할 수도 있음

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 관리도에 대한 경영적 고려사항 공정의 어느 위치에서 관리도를 사용해야 하는가 표본의 크기를 얼마로 할 것인가 어떤 종류의 관리도를 사용할 것인가(변량관리도 또는 속성관리도)

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 런 검사 (Run Test) 관리도의 모든 값이 관리상한과 하한 사이에 있다 하더라도 추세, 주기, 편의(bias)가 존재하면 통계적 관리상태에 있지 않음 – Run Test를 실행해 검사 Run: 하나의 특성을 지니는 일련의 관측치

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 중앙값 런 검사와 증감 런 검사에서 기대 런 수 중앙값 런 검사와 증감 런 검사에서 런의 표준편차

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리 실무에서 표준편차 값 z를 이용하여 기대 런 수와 관측된 런 수가 다름을 계산: 자료에서 비우연성의 감지

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

통계적 공정관리: 관리도 – 공정의 목소리

공정능력 규격(Specification 또는 허용오차(tolerance)): 개별 산출물이 받아들여질 수 있는 범위. 공학적 설계나 고객 요구에 의해 설정. 관리한계(Control limit): 평균 및 범위 등의 표본 통계량이 우연에 의해 변할 수 있는 범위를 나타내는 통계적 한계. 공정변동(Process variability): 공정의 자연적이거나 고유한 우연변동을 나타내며, 공정 표준편차로 측정. 관리한계는 표본 변동에 기초하고 있으며 표본 변동은 공정변동의 함수 관리한계 또는 공정변동과 규격 간에는 특별한 관계가 없음: 규격은 산출물이 만들어지는 공정에 대해서가 아니라 제품이나 서비스 등의 산출물에 관해 규정되므로 공정이 통계적으로 정상상태에 있을지라도 공정 산출물은 규격에 적합할 수도 있고 적합하지 않을 수도 있음 이것이 공정능력(process capability)을 고려해야 하는 이유이며, 공정능력은 설계규격에 의해 허용되는 변동에 대한 공정 산출물의 고유한 변동 정도를 의미

공정능력: 공정능력 분석 그림 10.15 C에서 관리자가 생각할 수 있는 해법 바라는 산출을 얻을 수 있도록 공정 재설계 바라는 산출을 얻을 수 있는 다른 공정을 사용 현 공정을 유지하고 100% 전수 검사를 통해 불량품을 제거 규격이 필수적인지를 검사하거나 고객만족에 영향을 미치지 않으면서 규격을 완화하는 방법 C. 공정변동이

공정능력: Cp

공정능력: Cp

공정능력: Cp

공정능력: Cpk

공정능력(Process Capability): Cpk

공정능력: 공정능력의 개선 공정능력 개선

공정능력: 다구치의 품질비용함수

공정능력 공정능력 지수의 한계 공정이 안정적이지 않을 수 있으며 이 경우 공정능력 지수는 무의미하다. 공정 산출물이 정규분포를 이루지 않을 수 있는데 이 경우 불량 산출물에 대한 추정이 부정확하게 됨 기준치와 공정평균이 일치하지 않을 경우 Cp지수가 사용되면 잘못된 결과를 초래할 수 있음