기본적 7 QC 도구 새로운 7 QC 도구\ 실험계획 신뢰성 FMEA 통계적 품질관리.

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1 기본적 7 QC 도구 새로운 7 QC 도구\ 실험계획 신뢰성 FMEA 통계적 품질관리

2 기본적 7QC 도구 특성요인도 계층기법 체크시트 히스토그램 산포도 파레토도 관리도

3 특성요인도 문제를 발생시키는 근본적인 원인을 파악하고, 어떻게 하면 원인을 제거하여 문제를 해결할 수 있는가를 강구하는 기법
문제를 발생시키는 근본적인 원인을 파악하고, 어떻게 하면 원인을 제거하여 문제를 해결할 수 있는가를 강구하는 기법 특성요인도의 작성

4 2. 계층기법 자료를 관심이 있는 범주로 더 세분해 분류하는 기법
어떤 항목을 더 작은 소항목으로 분류하고, 소항목에 대한 보다 자세한 연구를 함

5 3. 체크시트 관찰한 자료의 빈도를 기록하고 분류하는 아주 단순한 기법
체크시트에는 4W(who, what, where, when)와 1H(how)를 표시 체크리스트(check list)는 체크시트의 특수한 형태

6 4. 히스토그램 연속척도로 측정된 품질속성 관련자료를 미리 규정한 구간이나 항목에 의해 정리하고 그룹화하는 도표
히스토그램은 자료의 형태와 중심값, 그리고 분산을 파악하는 데 유용

7 5. 산점도 한 요인이 어떤 특정 품질문제를 일으키는 원인이라고 생각될 때, 이 요인이 품질에 끼치는 영향을 시각적으로 보여 주는 도표 양의 상관관계, 음의 상관관계, 또는 무관계가 존재

8 6. 파레토도 중요한 요인(도수가 큰 요인)부터 나열 누적도수 이용

9 7. 관리도

10 실험계획 통계적인 원리에 입각하여 계획적이고 체계적으로 설계한 기법 실험계획과 통계적 공정관리 실험계획의 두 가지 변수
분산분석(ANOVA)

11 직렬배열(-A-B-): (부품A의 신뢰도)*(부품B의 신뢰도)
신뢰성공학 어떤 제품이 어떤 특정한 환경조건 아래서 규정된 수명동안 의도된 기능을 만족스럽게 수행할 확률, 즉  특정기간 동안 고장이 나지 않을 확률 배열형태별 신뢰성 계산 직렬배열(-A-B-): (부품A의 신뢰도)*(부품B의 신뢰도) 병렬배열:( C, D 병렬): 1- (1- 부품C의 신뢰도)*(1-부품D의 신뢰도) 혼합배열:-A-(C,D 병렬)-B- : (부품A의 신뢰도)*(C,D 병렬부분의 신뢰도)*(부품B의 신뢰도) 신뢰성 제고방안 1.  redundancy(중복): 동일한 부품을 병렬로 배열 2.  overdesign(과잉설계): 요구되는 것 이상의 자재 이용. 3.  보전이 필요없도록 설계 4.  환경조건에 강하도록 설계: 예를 들어, 필터 이용 5. 제품과 공정에서 발생하는 변동을 감소 6. 부품의 신뢰성을 절대적으로 향상 7. 제품에 들어가는 부품의 수를 감소 8. 정밀한 제품설계 11

12 신뢰성공학 실패율함수( 실패율이 일정할 경우) :제품실패까지의 시간에 대한 분포(지수분포) 실패까지의 평균시간(MTTF:mean time to failure) 혹은 실패 사이의 평균시간(MTBF: mean time between failures)=      t시간까지 실패가 발생하지 않을(고장이 나지 않을) 확률 여러 부품이 연결되어 있는 경우의 실패율=

13 FMEA(failure mode and effects analysis: 고장유형영향분석)
설계의 불완전이나 잠재적인 결점을 찾아내기 위하여 구성요소의 고장형태와 그 상위 아이템에 대한 영향을 분석하는 기법이다. 주로 시스템이나 기기의 신뢰성을 보증하기 위해 실시되며 공정설계에 대한 약점의 개선과 불량품의 발생률이 높은 공정의 개선을 위해 이용되기도 한다. FMEA 실시단계   1) 설계 대상물의 계층적 기능 분해와 이해   2) 고장형태의 예측   3) 고장의 원인 및 영향 분석   4) 중요도 평가   5) 설계관리와 실시해야할 시험항목의 열거   6) 대책의 권고와 결과 관리

14 통계적 공정관리(statistical process control)
대량검사의 한계 재공품의 품질 향상 통계적인 관리 상태 공정의 불안전성을 사전에 파악 서비스업체에도 적용 통계적 공정관리의 목적: 자연적으로 발생하는 변동이 아닌 비정상적인 변동을 조기에 탐지하여 불량품이 대량으로 발생하기 전에 조치를 취한다.

15 품질특성의 측정 목표치 USL(upper specification limit)과 LSL(lower specification limit) 계수치(attributes) 측정 계량치(variables) 측정

16 관리도(control chart) Shewhart가 개발 이용 목적 생산성 제고에 이용된다. (재작업 및 폐기물감소)
불량예방에 이용된다. 불필요한 공정 조정(adjustment)을 예방한다. 공정에 대한 진단 정보를 제공한다. 공정능력에 대한 정보를 제공한다.

17 관리도의 작성 x축: 표본번호 혹은 시간 y축: 표본의 품질 특성(측정치) CL(center line):
UCL(upper control limit): LCL(lower control limit): 원리: 일종의 가설 검정

18 관리도의 구성요소 관리상한         중심선  관리하한

19 표본의 크기, 관리한계, 표본횟수 1) 관리한계: 만일 관리한계선이 중심선에 가까워지면 type I(공정이 정상적임에도 불구하고 비정상적으로 분류) 오류를 범할 확률이 높아진다. 예를 들어, 3 시그마 관리한계의 경우 type I 오류는  이다. (양쪽 검정을 가정할 경우) 비정상에 대한 탐지 및 수정 비용에 비하여 비정상 상태에서 운영될 경우의 비용이 상대적으로 큰 경우에는 2 혹은 2.5 시그마 관리한계를 이용할 수 있다. 2) 표본의 크기 및 횟수 표본의 크기가 크면 프로세스의 작은 변동을 탐지하기 쉬움 표본크기는 작게 하고 자주 표본을 추출할 것인지, 표본 크기는 크게 하고 덜 자주 표본을 추출할 것인지를 결정해야 함.  - 대량생산 공정이나 불량의 원인이 다양한 경우 표본은 작게 자주 표본을 추출하는 것이 좋음. 자동 감지 혹은 측정 기술이 발달하면서 표본 추출의 횟수는 감소 표본 추출 빈도를 결정할 때에 고려해야 할 것은 비용, 생산율,  공정불량으로 인한 손실의 크기 등 

20 올바른 Sampling 프로세스 변동을 감지하기 위해서는 거의 동시에 생산된 단위들로 샘플이 구성되어야 한다.
샘플링 구간에 생산된 모든 산출물에 대한 무작위 샘플링: 생산된 단위를 accept 할지 결정시에 여러 기계에서 동일한 산출물이 생산될 경우에는 기계별로 관리도를 유지하는 것이 바람직

21 관리도 분석 한 개 혹은 그 이상의 점이 관리한계선 밖에 있을 경우
적어도 8개의 점이 연속적으로 증가추세거나 감소추세거나  중심선을 기준으로 위에 위치하거나 아래에 위치하거나 할 경우 3시그마 관리 한계선 내에는 있으나 3개의 연속적인 점 중에서 2개가 2시그마 한계선 밖에 있을 경우 4개 혹은 5개의 연속적인 점이 1시그마 밖에 있을 경우 패턴이 이상하거나 무작위 패턴이 아닐 경우 한 개 혹은 그 이상의 점이 관리한계선 근처에 있을 경우 Note: 관리한계선 밖으로 나간 점이 있을 경우 근본 원인을 파악하고 원인이 파악되면 그 점을 계산에서 제외하고 새로운 관리한계선을 계산한다.

22 계량치 관리도 (control charts for variables)
단계 3: 관리선을 결정한다. 단계 4: 관리도상에 중심선, 관리상한선, 관리하한선을 긋고 그리고 표본별 평균과 R값을 순서대로 타점한다.

23 계수치 관리도 (control charts for attributes)
제품 전체의 품질을 고려 합격/ 불합격(defective or nondefective) 또는 적합/ 비적합 (conforming or nonconforming) p 관리도 (불량률관리도) 불량률: 총검사개수에서 불량개수가 차지하는 비율. 표본의 크기는 n으로 하고, 표본을 k번 추출했을 경우, 불량률 관리도에 이용되는 관리한계선은 다음과 같이 계산된다.

24 불량률대신 불량개수를 타점하여 공정의 상태 관리
2. np 관리도(불량개수관리도) 불량률대신 불량개수를 타점하여 공정의 상태 관리 표본의 크기는 n으로 하고, 표본을 k번 추출했을 경우, 불량률 관리도에 이용되는 관리한계선은 다음과 같이 계산된다. 24

25 3. c 관리도(결점수관리도)와 u 관리도(단위당 결점수관리도) - 표본의 크기가 하나이거나 일정한 경우(c관리도)
예를 들어, 섬유원단의 결점수 관리를 위해 표본검사를 시행할 때에 매번 일정하게 100야드의 원단을 검사하는 경우라면 c관리도를 이용하고 표본을 추출할 때마다 표본의 크기 다수인 경우이거나 검사단위가 50야드, 100야드, 70야드 등과 같이 변하거나 한다면 u관리도를 이용한다. C관리도와 u 관리도의 관리한계선은 다음과 같이 계산된다. 25

26 공정능력분석(PCR: process capability analysis)
공정능력분석은 품질개선 프로그램의 주요한 부분이며 다음과 같은 역할을 한다. 1) 공정이 얼마나 공차(tolerance)를 유지할지 예측하는데 이용된다. 2) 제품 개발자나 설계자가 공정의 선택 및 변경을 하는데 도움을 준다. 3) 공정관리를 위한 샘플링 간격을 수립하는데 도움을 준다. 4) 새로운 설비에 대한 요구 성능을 정하는데 이용된다. 5) 공급자 선정에 이용된다. 6) 생산 공정에서 변동을 감축하는데 이용된다. 26 공정

27 공정능력분석(PCR: process capability analysis)
규격한계가 양쪽에 있을 경우와 한 쪽에 있을 경우 27 공정

28 PCR과 PPM의 관계 PCR 규격한계가 한 쪽인 경우의 PPM 규격한계가 양쪽인 경우의 PPM 0.5 66807 133614
1350 2700 1.5 4 7 2 0.0009 0.0018 28 공정

29 샘플링 검사 로트 판결(lot sentencing) 무검사 전수검사 Accpetance sampling
Acceptance sampling이 유용한 경우 검사가 파괴적인 경우 전수 검사의 비용이 너무 클 경우 전수 검사에 시간이 너무 소요될 경우 검사 분량이 너무 많아서 검사 오류의 확률이 높을 경우 공급자의 품질내력이 우수하여 전수 검사는 필요 없으나 검사를 완전히 하지 않기에는 PCR이 작을 경우 공급자의 프로세스는 만족스러우나 제품책임에 대한 위험이 있어 지속적인 모니터링이 필요한 경우 샘플링 계획: 샘플의 크기 및 합격기준 결정 n (샘플 크기)과 c(허용 불량품수)의 결정 공정

30 AQL과 LTPD 생산자위험 과 소비자위험 AQL(Acceptance Quality Level: 합격품질수준): 받아들일 수 있는 최소한의 공급자의 프로세스 평균 품질수준 LTPD(Lot Tolerance Percent Defective: 로트 허용불량율): 특정 로트를 받아들일 수 있는 최소한의 품질수준 생산자위험: 합격 품질수준임에도 불구하고 불합격될 확률 소비자위험: 불합격 품질수준임에도 불구하고 합격될 확률 30 공정

31 샘플링 검사의 종류 계수형 샘플링 검사: 계수규준형, 계수선별형, 계수조정형, 계수 연속생산형
계량형 샘플링 검사: 계량규준형, 계량조정형 계수규준형: 로트의 합격 불합격; 예) KS A 3102 계수선별형: 합격된 로트의 경우 표본 중에서 발견된 불량품은 양품으로 교체되고 불합격된 로트의 경우에는 전수검사하여 불량품은 모두 양품으로 교체된다. 계수조정형: 검사방식의 전환 규칙을 적용하여 세 가지 검사 방식(normal, tightened, reduced )으로 전환 계수 연속생산형: 컨베이어시스템에서 생산되는 경우와 같이 로트 개념을 적용하기 불가능한 경우에 이용 31 공정

32 32 공정

33 계수조정형 Military Standard 105E 33 공정

34 샘플링 검사의 종류 계량형 샘플링 검사: 계량규준형, 계량조정형 샘플크기와 로트의 합격판정기준 결정
샘플의 평균치 혹은 불량률을 합격판정치와 비교하여 로트의 합격여부 결정 계량형 샘플링검사법의 경우 일반적으로 요구되는 표본의 크기가 작아서 파괴검사가 요구되거나 비용이 많이 들어가는 검사의 경우 계수형 검사에 비하여 유리하다. 1. 계량규준형 샘플링 검사법    1) 로트의 표준편차를 아는 경우: 로트의 평균치 보증, 로트의 불량률 보 증  KS A 3103   2) 로트의 표준편차를 모르는 경우: 로트의 불량률 보증만 가능 KS A 3104 34 공정