7차시: 현수준 분석을 위한 데이터 수집 학 습 목 표 학 습 내 용 1. 현수준 확인 단계 개념 이해

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1 7차시: 현수준 분석을 위한 데이터 수집 학 습 목 표 학 습 내 용 1. 현수준 확인 단계 개념 이해
2. 데이터 수집 방법 이해 3. 표본조사 개념 이해 4. 샘플링 방법 이해 학 습 내 용 1. 현수준 확인 단계 Roadmap 2. 데이터 수집 계획 3. 표본조사 4. 샘플링 방법

2 Step 5 현 수준 확인 Define Measure Analyze Improve Control D M A I C
Step 4– Y’s의 확인 Step 5- 현수준 확인 Improve Y 데이터 수집 측정시스템 분석 현수준 분석 - Capability Analysis Control Step 6- 목표설정

3 Step 5 현 수준 확인 정 의 주요 내용 D M A I C
정 의 현재 프로세스의 데이터를 근거로 Y의 측정시스템 및 현 수준을 파악한다. - 현 수준(Baseline)이란 현재의 프로세스가 고객의 요구 기준을 얼마나 잘 만족시키고 있는지를 나타내는 것으로 DPMO, ppm, Sigma 수준, 프로세스 능력 지수 등으로 나타낸다. Y의 데이터를 수집하기 위한 계획을 수립한다. Y에 대한 측정 시스템을 분석하고 신뢰성을 확보한다. 안정된 프로세스의 데이터를 수집하여, 현재의 프로세스 능력을 확인한다. 주요 내용

4 Y의 데이터 수집

5 Y 데이터 수집 목적 D M A I C 중요성 문제해결의 가장 기본이며 프로세스능력 평가의 기초 자료로 활용한다.
Step5. 현수준 확인 Y 데이터 수집 목적 문제해결의 가장 기본이며 프로세스능력 평가의 기초 자료로 활용한다. 프로세스능력 평가에 사용되는 측정시스템의 신뢰도를 확보한다. 프로세스에 대한 정확한 이해를 할 수 있다. 중요성 샘플링 방법에 의해 최소표본 수 이상의 데이터를 수집할 수 있다. 수집된 데이터를 표현하고 검토하여 랜덤성, 일관성, 대표성을 확인 할 수 있다. 1.Key Point : Y Data 수집 2.강의노트 : 현수준을 정확하게 파악하는 것은 문제를 해결하는 데 있어서 가장 기초이자 중요한 부분이다. 그러기에 제대로 된 Data를 수집하기 위해서는 먼저 측정시스템의 신뢰도를 확보 한 후 진행해야 한다. 3.FAQ: Q> A> 4.Remark: Thinking>

6 데이터 수집 계획 개요 표본 크기 (Sample Size) 결정 샘플링 방법 결정 모집단 결정 데이터 수집 D M A I C
Step5. 현수준 확인 데이터 수집 계획 개요 모집단 결정 샘플링 방법 결정 표본 크기 (Sample Size) 결정 데이터 수집 일정한 특성을 공유하는 모든 개체의 집합으로 연구자의 관심대상 공간적, 시간적 경계를 제시하며 데이터 수집의 실질적인 기준 전수조사 or 표본 조사 선택 모집단의 성격과 데이터 유형에 적합한 샘플링 방법 결정 신뢰수준(1- α) 결정 샘플링 방법에 따라 적절한 표본 크기 결정 데이터 수집 오차를 최소화할 수 있는 방안 마련 데이터 수집 계획 결측치 관리

7 데이터 수집 계획 수립 데이터 수집 방법론 결정 D M A I C -어떠한 데이터를 수집할 것인가?
Step5. 현수준 확인 데이터 수집 계획 수립 데이터 수집 방법론 결정 -어떠한 데이터를 수집할 것인가? 어떠한 성능이나 성과를 측정할 것인가? 프로세스 비효율성의 어떠한 원인을 분석할 것인가? -모든 관련 데이터나 샘플을 분석하였는가? 샘플의 크기는? 빈도는? 샘플 선정방법은? - 어떤 Tool이 필요한가? 양식? Log? Check sheet? Computer가 필요한가? - 데이터 수집 방법은 적절한가? 누가 데이터를 수집할 것인가? 데이터는 어디서 수집할 것인가? 언제 수집할 것인가? 어떠한 추가적 지원이 필요한가? - 데이터를 어떤 목적으로 사용하고자 하는가? 일별, 주별로 사용 추세 파악 비효율성 파악 현재 프로세스 수행사항의 명시 프로세스에서의 산포를 파악 인과관계를 파악

8 데이터 수집 계획 수립 D M A I C 5W1H 항목 예 What 측정대상 포함되어야 할 변수들 고객만족도
Step5. 현수준 확인 데이터 수집 계획 수립 5W1H 항목 예 What 측정대상 포함되어야 할 변수들 고객만족도 시간별, 사람별, 지역별… When 수집기간(From, To) 2주간( ~07.24) Where 수집장소/프로세스 00 고객센터 Who 수집담당자 000 모니터 How 수집방법 측정주기, 샘플 크기 데이터 양식 분석방법 직접 샘플링 모니터 시간 당 1회, 1일 8회, 20개/회 별도 제작 체크시트 미니탭-프로세스 능력분석 Why 측정 목적/기대 결과 산포의 이해와 프로세스 능력의 파악 추세분석

9 데이터 수집 계획 수립 D M A I C 데이터 수집 계획을 수립하고, 다음 사항을 확인한다.
Step5. 현수준 확인 데이터 수집 계획 수립 데이터 수집 계획을 수립하고, 다음 사항을 확인한다. 데이터의 기록을 쉽게 할 수 있어야 한다. 그를 위해 명확한 지침이 필요하다. ; KISS 원칙 (Keep It Simple Statistically) 데이터에 대한 명확한 운영정의,수집방법,기간,일정,규모(Sample Size) 등을 포함하여야 한다. 데이터의 기록이나 해석에서 오류의 가능성이 없도록 디자인되어야 한다. 미래의 분석, 참조, 및 재확인을 위한 추가의 정보를 포함하고 있어야 한다. 체크시트 혹은 데이터 요청서는 전문성 있게 보여야 한다. ; 손으로 만들었거나, 선이 불규칙하거나, 글씨를 알아보기 힘든 경우, 그리고 즉흥적으로 만들어졌다는 느낌을 주게 되면 데이터 수집에 관여된 사람들을 부주의하게 또는 나아가서 무성의하게 만들 수 있다.

10 데이터 수집 계획서(사례) D M A I C Step5. 현수준 확인 ■ “프로세스와 시스템의 정합도”에 대한 데이터수집이 필요하므로 데이터를 분석 가능한 정보로 변환하기 하기 위해서 데이터 수집 방법론과 계획을 수립함 측정 지표 운용 정의 데이터 유형 수집 데이터 크기 데이터 수집자 수집기간 수집방법 프로세스와 시스템 정합도 시스템 데이터 처리율 전산화 유무 이산형 Transaction Table 12개월 자료 - 출하 요청 데이터 12개월 - 공정별 현업 담당자 3~4명 - 현장 작업 Log Sheet 박진태 김남우 선임 2003년7월~ 2004년6월 (12개월) SAP R/3 Transaction 발생 기준 시스템 Log 데이터 Download 인터뷰를 통한 시스템 인프라 조사 및 설문지 현장 처리율 실시간 처리율 연속형 측정 단위 측정 내용 선정 사유 측정대상 측정시기 현수준 개선후 현업 업무 프로세스 단위별 전산화 유무 물류 흐름의 총 31개 데이터 처리 Point (구매:5, 자재:7, 계량:5, 생산:5, 제품:4 출하:5)중에서 각 Point별 시스템 사용 유무를 취합 프로세스에 대한 시스템 인프라 수준 파악 mkpf, mseg Table likp, lips Table 출하 요청 Table 재고 BIN 정보 Table 자재파트 납품 명세서 생산 Log Sheet 2004.7 데이터 현장 처리율 단위 기능별 데이터 처리를 시스템을 이용 여부 시스템 측면의 현업 업무 지원 기여도 정보 실시간 처리율 데이터를 5분 이내 시스템 처리 여부 실시간 데이터 신뢰도

11 좋은 샘플링의 요건 치우침 없음 대표성 랜덤성 D M A I C
Step5. 현수준 확인 좋은 샘플링의 요건 치우침 없음 대표성 랜덤성 샘플링은 작은 양의 데이터를 사용하면서도 좋은 정보를 얻을 수 있어야 한다. 모집단 및 프로세스에 대한 충분한 정보를 얻을 수 있어야 한다. 연구 대상인 모집단 혹은 프로세스를 대표하도록 샘플링 계획을 수립한다. 현실적 문제들이 중요하다. (비용, 자원, 등)

12 좋은 샘플링의 요건 D M A I C 데이터 평가 현재의 데이터수집 방법이 신뢰할 만한 데이터를 제공하는가?
Step5. 현수준 확인 좋은 샘플링의 요건 데이터 평가 데이터에 대해 랜덤성, 일관성, 대표성 등을 평가해 보고, 만약 미흡할 경우 데이터 수집을 다시 해야 한다. 현재의 데이터수집 방법이 신뢰할 만한 데이터를 제공하는가? 데이터 수집 기간 동안에 일관되게 정보를 제공하는가? 믿을 수 있는 데이터 Set을 제공하는가? 대표성을 갖는 데이터를 제공하는가? 데이터를 반복하여 수집해도 유사한 결과가 도출될 것인가? 수집된 데이터가 필요한 정보를 제공하는가? 1.Key Point : 샘플링을 통한 Data 평가 2.강의노트 : 샘플 Data가 랜덤성, 일관성, 대표성을 띄도록 취해졌는지 평가 해보고 미흡할 경우 다시 수집해야 하나 실제 프로젝트를 진행하는데 있어서는 Data가 부족하여 있는 Data 만으로 분석해야 하는 것이 현실이다. 3.FAQ: Q> A> 4.Remark: Thinking>

13 샘플링의 장점 D M A I C 모집단 Sample 경제성 신속성 심도 있는 데이터 수집이 가능하다. 조사의 정확성
Step5. 현수준 확인 샘플링의 장점 모집단 IS팀에 접수된 모든 전산관련 Incident 건수 (N=20,000) Sample 무작위로 선택한 Incident 접수건수 n=100 경제성 실제 데이터 수집에서 비용과 노력이 적게 든다. 데이터 수집 결과의 집계, 자료처리 등의 비용과 노력이 적게 든다. 신속성 전수조사에 비해 데이터 수집과 처리 면에서 훨씬 빠르다. 심도 있는 데이터 수집이 가능하다. 경제적, 시간적 제약으로 전수조사에서 불가능한 복잡한 데이터 수집도 가능 조사의 정확성 데이터 수집 시 제반 사항을 통제함으로써 비표본오차를 줄일 수 있다. 전수조사의 경우 조사규모가 방대하여 자료의 입력, 처리과정 등에서 오류가 발생하기 쉽다. 절대적 필요성 모뎀의 수명검사와 같은 제품의 파괴검사, 혈액검사 등과 같이 전수조사가 불가능한 경우는 표본조사는 필연적이다. 평균 해결 시간()는? 평균해결시간(x)는? 2시간

14 샘플링의 종류 D M A I C 단순 랜덤 샘플링 (Simple Random Sampling)
Step5. 현수준 확인 샘플링의 종류 단순 랜덤 샘플링 (Simple Random Sampling) 모집단을 구성하는 각 개체들이 샘플로 뽑힐 확률이 동일 층화 랜덤 샘플링 (Stratified Random Sampling) 모집단을 몇 개의 동질적인 층으로 구분한 후, 각 층에서 샘플을 추출 군집 샘플링 (Cluster Sampling) 모집단을 군집이라 부르는 다수의 집단으로 나눈 후,샘플링 단위로 선택된 군집에 대해 전수조사 계통 샘플링 (Systematic Sampling) 시간적으로나 공간적으로 일정한 간격을 두고 샘플 추출

15 단순 랜덤 샘플링 XXXXXOXXXX XXOXXXXOXX XXOXXXXXXX OOOOO XXXXXXOXXX D M A I C
Step5. 현수준 확인 단순 랜덤 샘플링 모집단을 구성하는 각 요소가 표본으로 선택될 확률이 동일하고 각각의 선택이 서로 간에 영향을 미치지 않도록 표본을 추출하는 방식 장점 모집단에 대한 사전지식을 요하지 않는다. 추출된 표본이 모집단을 잘 대표 ∼ 독립적 추출기회에 의한 동등 기회 자료의 분류로 발생하는 오차의 개입이 적다 단점 연구자가 모집단에 대해 가지고 있는 지식을 활용할 수 없다. 비교적 표본의 규모가 커야 한다. 단순 랜덤 샘플링 모집단 XXXXXOXXXX XXOXXXXOXX XXOXXXXXXX XXXXXXOXXX OOOOO 샘플 설명 각 단위 (“X”)가 샘플(“O”)에 포함될 확률은 서로 동일하다.

16 층화(Stratified) 랜덤 샘플링 D M A I C 층화 랜덤 샘플링 모집단 샘플 설명 층 단위 L 대 MMMM 중 SS
Step5. 현수준 확인 층화(Stratified) 랜덤 샘플링 모집단을 서로 겹치지 않도록 동질적인 작은 집단으로 나누어 표본을 추출하는 방법 장점 시간, 비용, 그리고 노력이 절약되어 능률적이다 중요한 집단을 모두 표본에 포함시킬 수 있다 동질적 대상의 경우 표본 수를 줄여도 정확성은 떨어지지 않는다 단점 층화시 모집단에 대한 지식이 요구된다 층화시 초점을 어디에 맞추느냐에 따라서 다른 표본추출이 나타날 수 있다 모집단의 목록 혹은 명부가 필요하다 층화 랜덤 샘플링 모집단 샘플 설명 층 단위 L 전체 샘플 내에 있는 각 층화된 범주 혹은 그룹에서 나온 샘플의 크기는 모집단 내에서 그 그룹의 상대적 크기에 비례 대 LLLLL MMM MMMM 중 MMM MMM SS MMM SSSS 소 SSSS SS

17 D M A I C Step5. 현수준 확인 군집(Cluster) 샘플링 샘플링 대상에 대한 정보가 미약할 경우 그 대상을 직접 뽑지 않고, 모집단을 이질적인 구성요소를 포함하는 여러 개의 군집으로 먼저 구분한 다음, 구분된 군집을 무작위로 추출하고 이를 표본으로 추출된 군집에 대하여 전수조사 하거나 단순 랜덤 추출하는 방법 장점 사용이 매우 쉽다. 지역적 구분 등을 쉽게 효율적이고 비용이 적게 든다 단점 하부집단이 크기가 다를 수 있으므로 편향된 표본이 형성될 수 있다 따라서 표본의 수를 충분히 크게 하여야 한다 연간 구매액 조사 전국 부산지역 대학생

18 계통(Systematic) 샘플링 D M A I C 자연적 순서 또는 일정한 질서에 따라 매번 반복적으로 표본을 추출하는 방법
Step5. 현수준 확인 계통(Systematic) 샘플링 자연적 순서 또는 일정한 질서에 따라 매번 반복적으로 표본을 추출하는 방법 주관적인 편견을 피하기 위하여 첫 번째 요소는 반드시 무작위로 선정한다. 장점 샘플링이 용이하여, 쉽고 신속하게 사용할 수 있다. 특히 모집단이 클 경우에는 효과적이다. 대표성이 높다 : 모집단 전체에 걸쳐 공평하게 표본을 추출할 수 있음 단점 모집단의 배열이 일정한 경향성을 가진다면 대표성에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 매번 반복적으로 추출되는 표본 간격 사이에 있는 자료는 체계적으로 무시된다. 처음 시작은 단순 랜덤 샘플링 첫 데이터에서 매 3번째 자료 추출

19 데이터 수집 시 발생할 수 있는 오류 필히, 이미 수집된 Raw 데이터를 사용하거나 새로 수집된
D M A I C Step5. 현수준 확인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 오류 계획에 최선을 다해도, 데이터 수집 과정에서 예상하지 못한 문제가 발생할 수 있다. 가장 흔한 문제점들은 다음과 같다. 데이터를 수집하기로 한 팀원이 프로세스에 관련된 모든 변수들을 이해하지 못하고, 요구사항과 다른 데이터를 수집 문제가 발생한 상황에서는 데이터를 입력하기가 너무 어려웠기 때문에 불완전한 데이터를 수집함 데이터 제공자가 자신에게 나쁜 영향을 줄 수도 있다고 우려했기 때문에 생긴 불완전하거나 치우침이 있는 데이터 데이터 제공자가 식스시그마의 중요성을 인식하지 못하고 바쁘다는 이유로 불성실하게 데이터를 수집함 필히, 이미 수집된 Raw 데이터를 사용하거나 새로 수집된 데이터를 사용할 때에는 데이터 수집 위치, 작성자, 기간, 데이터수 등 Source를 분명하게 표현하여야 한다.

20 데이터 수집시 고려 사항 D M A I C 데이터 수집을 단순화 데이터의 일관성을 유지 데이터 수집을 용이 예비 데이터 수집
Step5. 현수준 확인 데이터 수집시 고려 사항 데이터 수집을 단순화 샘플의 크기는 분석을 위해 필요한 최소의 수로 함 데이터의 일관성을 유지 구체적인 가이드라인과 데이터의 수집방법, 시기, 장소를 설정 데이터 수집을 용이 Check sheet와 양식을 미리 준비 예비 데이터 수집 데이터 수집의 초기 단계에서부터 데이터들을 잘 관찰하여 데이터가 타당하고 오류가 없는 것들인지를 확인 데이터 수집의 변동을 최소화 데이터 수집을 담당한 사람이 여러 가지 업무를 동시에 수행하지 않도록 배려 데이터 수집자에 대한 교육 데이터 수집자들이 데이터수집 방법뿐 아니라 왜 그 데이터들이 수집되는 지, 목적을 분명히 이해할 수 있도록 함 데이터의 조작에 관한 주의 의외로 데이터가 부정확한 상황이 발생할 수 있으므로 데이터수집 기간에 수시로 진행상황을 직접 확인

21 현수준 분석을 위한 데이터 수집 학습정리 D M A I C
Step5. 현수준 확인 현수준 분석을 위한 데이터 수집 학습정리 현 주순 확인 단계에는 Y 데이터 수집, 측정시스템 분석, 현수준 분석을 한다. 데이터 수집 계획은 5W1H의 6하 원칙에 따라 세운다 샘플링 방법에 의해 비용과 시간을 절약하여 데이터를 수집할 수 있다. 수집된 데이터를 표현하고 검토하여 랜덤성, 일관성, 대표성을 확인한다 샘플링의 장점과 종류에 대해 이해한다

22 현수준 분석을 위한 데이터 수집 -QUIZ문제
D M A I C Step5. 현수준 확인 현수준 분석을 위한 데이터 수집 -QUIZ문제 1. 현 수준 확인 단계의 주요 내용이 아닌 것은? ( 4 ) 1) 데이터 수집 계획 ) 측정시스템 분석을 통한 데이터 신뢰성 확보 3) 현재수준 분석 ) 목표수준 설정 2. 샘플링의 장점으로 볼 수 없는 것은 ? ( 3 ) 1) 실제 데이터 수집에서 비용과 노력이 적게 든다. 2) 데이터 수집과 처리 면에서 훨씬 빠르다. 3) 샘플링은 모집단을 분석하는 것 보다 정확한 결과를 얻는다. 4) 제품의 파괴검사는 샘플링을 하는 것이 필연적이다. 3. 모집단에 대한 좋은 샘플링이 될려면 취우침이 없어야하고, 랜덤성이 확보되야 하며, ( 대표성 ) 을 갖어야 한다