Part 2. SPC의 필요성과 개념
Module 1. 품질과 신뢰성은 한양대학교 배석주 교수님이 강의를 하셨고 Module 1에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 한양대학교 배석주 교수님으로부터 나왔다.
SPC란?
- Statistical Process Control로 통계적 공정 관리를 의미한다
이때
- S(Statistical) : 통계적 자료와 분석 기법을 이용
- P(Process) : 공정의 품질변동을 주는 원인과 공정의 능력 상태를 파악
- C(Control) : 주어진 품질목표가 달성될 수 있도록 끊임없는 품질개선이 이루어 지도록 관리
를 의미한다.
쉽게 말하여 공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 통계적 방법으로 공정을 효율적으로 운영해 나가는 관리방법이다.
SPC를 활용한다면 불량원인을 쉽게 발견하도록 도와주고, 공정상태를 탐지하여 주고, 개선을 위하여 어떤 대책이 합리적인가를 결정하는데 도움을 준다.
그리고 SPC의 기본적인 정보원으로는 ERP(Enterprise Resource Planning)와 MES(Manufacturing Execution System)가 있다.
SPC의 장점과 단점을 알아보자
- 장점 - 1 : 결함 방지에 효과적, 불필요한 공정 조정을 방지
2 : 공정능력에 대한 정보를 제공하고, 입증된 생산성향상 기술
3 : 계량치(변수)데이터와 계수치(속성)데이터 모두에 사용이 가능하다
- 단점 - 1 : 데이터의 정확한 수집 및 올바른 관리도가 필요
2 : 관리도에 대한 올바른 분석과 패턴에 대한 적절한 조치가 필요
3 : 모든 사람이 교육을 받아야 한다
SPC의 적으로는 저번 시간에 배운 품질변동(우연원인, 이상원인)이 있다.
그렇기 때문에 공정관리와 공정능력향상을 위해서 1단계와 2단계로 해결을 해 나아간다.
그림을 통해 보도록 하자.
1단계에서는 이상원인을 일단 제거해 우연원인만 남도록 한다.
그 후 그래프를 보고 개선 방향을 다시 파악한다.
왼쪽 그래프는 정확하지만 정밀하지 않은 공정으로 산포를 감소시켜서 문제를 해결한다.
오른쪽 그래프는 정밀하지만 정확하지 않은 공정으로 목표치를 교정시켜서 문제를 해결한다.
그렇게 이상원인을 먼저 제거한 후 우연원인을 감소시키는 방향이 이상적인 개선 방향이다.
만약 이것으로도 개선이 되지 않는다면 spc, 빅데이터, 인공지능을 활용해 공정을 능동적으로 해결해야하고 이것이 스마트 공정의 핵심 기술이다.
SPC에서 품질을 관리하는데 사용되는 통계적 기법으로는 대표적으로 QC7가지 도구가 있다.
QC7 Tool의 특징으로는
- 1 : 쉽게 작성
- 2 : 쉬운 이해
- 3 : 누구나 사용가능
- 4 : 넓은 적용 범위
- 5 : 높은 유용성
이 있다.
이제 QC7 Tool의 종류에 대해 알아보도록 하자
1 : 파레토차트
2 : 문제요인도
문제요인도는 품질 문제의 원인을 4M으로 구분 후 세부원인을 찾고 해결을 하는 구조이다.
문제요인도는 생선뼈 같이 생겨서 fishbone diagram이라고도 불린다.
3 : 체크시트
4 : 히스토그램
이 히스토그램들에서 왼쪽 위에 있는 히스토그램만이 정상적인 상태이다.
5 : 산점도
6 : 그래프
자동 변동 영역에 있으면 관리 하에 있다고 말할 수 있고
공정 평균에 대해 UCL 과 LCL에는 K * 시그마를 +- 해주는데
이때 K값는 보통 3이다
7 : 관리도
관리도는 크게 데이터의 특성에 따라서 계량형(Variables)과 계수형(Attribute)로 구분된다.
계량형은 연속형 측정데이터 기반이고
계수형은 이산형 측정데이터 기반이다.
이상원인에는 관리이탈, 런, 경향, 주기 이렇게 크게 4가지로 분류가 된다.
이번시간에는 SPC에 대해 알아보았고 데이터의 특성에 따라 많은 기술들이 존재하며 그 데이터의 특성을 해석하기 위해 많은 수학적 배경지식들이 필수적임을 알게 되었다.