통계기법의 이해 INTRODUCTION 목표 1. SPC 및 Six Sigma에 대한 기본개념을 설명할 수 있다.

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1 통계기법의 이해 INTRODUCTION 목표 1. SPC 및 Six Sigma에 대한 기본개념을 설명할 수 있다.
2. 제조산업에서 사용되는 통계기법의 기본개념 및 적용시점과 방법을 이해한다

2 I. 통계기법의 이해 통계분석의 과정 자료 (Data) 모집단 (Population) 시료(샘플) 정보
단순 추출 실험 대상 설정 분석의 목적 설정 자료 (Data) 모집단 (Population) 샘플링 관측 처리 시료(샘플) 조처/행동 정보 (Information) 의사결정 (Decision Making) 검토/분석

3 I. 통계기법의 이해 품질향상을 실현하려면? ⇒ 통계적 공정관리 기법(SPC) 및 실험계획법(Robust DOE) 활용!!!
Quality Management Quality Engineering optimization 라인내 관리 (On-Line Control) 공정관리 Process Control 제품관리 Product Control 라인외 관리 (Off-Line 공정설계 Process Desigm 제품설계 Product Design 공정진단/조정 Process diagonastic & adjustment 공정조건에 의한 품질 예측/정보 Prediction & Correction 검사(측정과 조치 수행) Inspection by measurement & disposition 시스템 설계 (System Design) 파라미터 설계 (Parameter Design) 허용오차 설계 ( Tolerance Design) ⇒ 통계적 공정관리 기법(SPC) 및 실험계획법(Robust DOE) 활용!!!

4 S(statistical) : 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서
SPC 정의 S(statistical) : 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서 P(process) : 공정의 품질변동을 주는 원인과 공정의 능력상태를 파악하여 C(control) : 주어진 품질목표가 달성될 수 있도록 PDCA사이클을 돌려 가며 끊임없는 품질 개선이 이루어지도록 관리해 가는 활동 * PDCA사이클 : 계획(plan) -> 실시(do) -> 검토(check) -> 조치(act)를 반복하는 관리의 사이클

5 I. 통계기법의 이해 6시그마 Process 정의  정의
고객의 Needs를 정량화하여 CTQ를 선정하고, 선정된 CTQ에 대하여 현재의 공정능력을 감안한 Toleran 를 설정하여, 공정에서 CTQ에 대한 공정능력을 확보함으로써 Six Sigma 수준의 품질을 구현하는 일련의 체계  적용대상 제품/공정개발, 기술 Neck과제 해결, 주요품질항목(CTQ)설정 및 허용차 설계, (Tolerance Design) 최적산 조건설정 및 관리, 수입검사 및 출하검사 등의 Engineering영역에 적용  효과 단기적 : Failure Cost 및 사내외 불량 1/2 (매년) 장기적 : Defect Free (6σ) 달성  핵심기술 CTQ 도출기술, Tolerance Design 측정(Cp / Cpk / Cpm, Gage R&R) 분석(검·추정, Regression) 개선(DOE, 반응표면분석, Shainin법) 관리(관리도, 허용차관리) Support기술 : QFD, FMEA, DOE, Tolerance Analysis, SPC등

6 I. 통계기법의 이해 6시그마의 개념/목표 고객만족 전 공정 Cp≥2.0 , Cpk ≥1.5 100% 달성
· 품질혁신(불량률 3.4 ppm이하) · 실패비용 절감 전 공정 Cp≥2.0 , Cpk ≥ % 달성 Six Sigma 활동 생산부문 Six Sigma 활 동 연구/개발 Six Sigma 활 동 물류부문 Six Sigma 활 동

7 I. 통계기법의 이해 Sigma(σ) 란 무엇인가? 모집단 표본
- Sigma는 공정능력을 나타내는 통계적 측정단위이며, 측정된 Sigma값은 DPU(Defect Per Unit), PPM(Parts Per Million) 등과 관련되어 나타남. - 작은 Sigma값을 갖는 공정이 불량품을 적게 만드는 능력을 가지고 있다고 설명할 수 있음. - Sigma값이 감소할수록 비용은 줄어지며, Cycle Time은 짧아지고, 고객만족도가 높아짐. 모집단 표본

8 I. 통계기법의 이해 6시그마 개요 1. 공정능력에 대한 표준 변화 “99% 양품”에 대한 실질적인 의미
- 시간당 20,000통의 우편물 분실 - 하루에 15분동안 오염된 물 공급 - 주당 5,000번의 잘못된 수술 - 매년 200,000번의 잘못된 약 처방 - 매달 7시간 동안의 정전 3σ의 공정능력 수율 93.32% 과거의 표준 4σ의 공정능력 수율 99.38% 최근의 표준 6σ의 공정능력 수율 % 현재 지향 표준

9 I. 통계기법의 이해 6시그마 기법의 내용 고객의 관점에서 품질에 영향을 결정적으로 미치는 (CTQ)
1. Measurement : 측정 고객의 관점에서 품질에 영향을 결정적으로 미치는 (CTQ) 요소 파악 (도구 : QFD 등) 2. Analysis : 분석 왜 결점이 생기는지 분석 (도구 : 파레토 그림, 주성분 분석, 수량화 이론 등) 3. Improvement : 개선 불량을 유발시키는 프로세스 개선 (도구 : 실험계획법) 4. Control : 통제 개선된 프로세스가 지속되도록 통제 (도구 : 관리도, 공정능력 지수 등)

10 I. 통계기법의 이해 현실적 문제 통계적 문제 통계적 개선 방법 현실적 해답
1.정의(Define) -주요 고객을 정의한다. -고객의 요구사항(CTQ)을 파악 -고객 만족을 위한 내부 프로세스를 정의 -개선 프로젝트를 선정 한다. 프로세스와 품질개선을 위한 6시그마 기법 활용 고객의 관점에서 본 현실적 문제 2.측정(Measure) -불량은 어느 정도인지? -문제를 계량적으로 규명한다. -프로세스 맵핑을 한다. -측정방법을 확인한다. 분석적 기법으로 파악한 통계적 문제 3.분석(Analyze) -언제, 어디에서 불량이 발생하는가? -불량의 형태와 원인규명 -불량의 잠재 원인들에 대한 이해를 세밀하게 하기 위해 자료를 확보한다. 통계적 개선 방법 4.개선(Improve) -프로세스를 어떻게 고칠 수 있는가? -브레인스토밍 방법으로 여러 사람의 지혜를 모은다. -Action Work-Out기법 활용 -가능한 해결방법의 실험적 실시 고객의 관점에서 평가한 현실적 해답 5.통제(Control) -어떻게 하면 고쳐진 프로세스가 지속 될 수 있게 할 수 있는가? -새로운 프로세스의 디자인과 절차를 제도화 시킨다. -적절한 프로세스의 측정 방법과 통제의 한계를 확인 설정한다.

11 Manufacturing 6시그마 추진체계
계획수립 (Planning) 측정 (Measurement) 통계적분석 (Analysis) 통계적개선 (Improvement) 통계적관리 (Control)

12 I. 통계기법의 이해 6시그마 강점  업무/품질에 대한 정량화 → 객관적인 평가/판단가능
 업무/품질에 대한 정량화 → 객관적인 평가/판단가능  원류단계에서 인자(X)를 관리하여 결과치(Y)를 예상 → Scrap & Rework 감소  통계학을 산업현장에 밀접하게 연계한 Tool임 → 실질적인 문제 해결이 용이함  정량화 및 통계적인 해석으로 현상 객관화 → 부서간 벽을 없앨 수 있음  언어의 공통화 → 통계용어 활용  S/W의 적절한 지원 → 분석 오류를 없애고, 쉽고, 시각화가 뛰어남  치명인자 Missing에 대한 Self Checking기능 → Wrong Direction 예방  실험에 의한 데이터분석 → 불명확한 지식의 명확화  Data -Driven Mind 형성 → 경험이나 선입관에 의한 판단 배제

13 I. 통계기법의 이해 6시그마 성공 Factors
 Top의 강력한 Leadership : “ 98년 1월 1일까지 Greenbelt 및 Blackbelt의 연수를 시작하여 같은 해 7월 1 일까지 수료할 것. 이것이 간부등용의 조건이 된다. “ - ` 잭 웰치(J.F.Welch) GE회장이 전사원에게 보낸  경영수익산출이 가능하고, 연수기능이 있는 사업장단위로 실시할 것.  객관적인 평가를 하고, 그 성과에 상응하는 잇점을 줄 것  품질활동을 경영과 연관시켜 확신을 가지고 실시하고, 장기적이고 지속적으로 실시할 것. 또한 이 활동을 궁극적으로는 통상 업무화 해야 함.  고객이 중요시하는 항목은 내부에서 기준을 정하는 것이 아니고, 고객의 입장에서 직접 듣고 선정할 것.  제조부문의 6σ를 기반으로 사업장 환경에 적합하게 R&D 및 사무부문(Transaction)으로의 확대로 효과를 최대화할 것.  이러한 활동은 우리 사업장(?)에는 적합하지 않다는 생각을 버릴 것. 우리와 유사한 사업장에서 먼저 성공한 결과를 보고 나서 시작하면 이미 늦다.

14 I. 통계기법의 이해  고객만족을 위해 제품이 갖추어야 할 요건 ⅰ) 제품이 결함이 없는 상태로 인도될 것
 결함(Defect)이란, 제품이나 부품에 필요한 특성변화가 생긴 것이다. 만약, 이 변화가 목표를 상당히 벗어난다면 고객이 필요로 하는 물리적 ,기능적 요건을 충족시키지 못하게 될 것이다. ⅱ) 제품이 약속한 기일내 인도될 것  설계나 제조공정에서 결함이 발생된다면, 그 때마다 분석, 수리, 재시험 등의 활동시간이 필요하다. ⅲ) 제품이 조기고장(Early Life Failure)이 나지 않을 것  조기고장의 발생원인은 잠재적 결함(Latent Defect), 사용환경에서의 Stress누적으로 시간이 얼마간 경과하면 고장을 일으키게 된다. 잠재적 결함은 일반적인 시험이나 검사로는 찾아낼 수 없다. ⅳ) 제품사용시 과도하게 고장나지 않을 것  만일 제품 설계가 강건(Robust)하다면, 그 제품은 제조시 사용되는 원자재의 장기적인 변화에 별로 영향을 받지 않으며, 그 제품을 우연히 잘못 사용하는 경우에도 별다른 영향을 받지 않는다.

15 I. 통계기법의 이해  제조공정을 통한 고객만족 달성 에 정비례한다. 은 연구결과 고객에게 인도되는 제품의 결함 ▣ 단위당
평균 Cycle Time 잠재적 (Latent Defect) 제조공정에서 발견되는 단위당 결함 총계 (TDU) ▣ 고객에게 인도되는 제품의 결함 (Delivered Defect) ▣ 단위당 평균 Cycle Time ▣ 초기고장율 를 줄이면, 을 줄이게 되어, ▣ 제조비용 감소 ▣ 고객만족 증대 ▣ After SVC 비용감소

16 I. 통계기법의 이해 통계정보분석시스템 Concept 개 선 Data Base 통계정보분석 시스템 재료, 설비 Data수집
작업자 Know-how 규격, 기준 고객요구 고객불만 고객기대 공정인자 품질 특성치 통계분석 통계정보분석 시스템 공정 Monitoring QFD 6활동 공정 통계적 품질 Information 생산 이상경보 작업자/엔지니어/관리자 Action 개 선

17 I. 통계기법의 이해 통계정보분석시스템 Concept 문제 정의 DB 구축 Data Warehouse Output
고객의 요구와 상황 이해 최적의 Solution 설계 최적의 시스템 설계 DB 구축 고객 DB On-line Data 수집기 Data Warehouse Data 추출/변형 Data 중심의 Modeling Output Data Mining 핵심 정보 추출 다양한 예측 모형 수립 구체적 방법론 제기 결과 출력 다양한 그래픽 & 테이블 용이한 의사 결정 지원 맞춤 Software GUI 비전산인의 사용 용이 업무 Load 감소