[LG Aimers 교육] Module.1 품질과 신뢰성 - Part2. SPC의 필요성과 개념

SPC (Statistical Process Control) 통계적 공정 관리

통계적 방법으로 공정을 효율적으로 운영해나가는 관리방법

제조 품질 향상 방안의 하나로써 SPC를 이용한다.

통계적 자료와 분석기법을 이용하여 공정의 품질변동원인과 능력상태를 파악함으로써 주어진 품질목표를 달성할 수 있도록 끊임없는 품질개선이 이루어지도록 관리해가는 활동.

모니터 : 공정입력에 대한 특성을 파악하고 있지 못하면 출력을 계속해서 모니터함

관리 : 입력과 출력의 인과관계를 이해

입력에 대한 측정을 통하여 제품 출력의 상태를 예측할 수 있다면 '공정 관리하에 있다'고 할 수 있다.

관리의 목표 : 입력에 대한 변동을 탐지하고 적절한 조치를 실행하기 위함.

 

품질 변동

- 우연 원인 : 불가피한 품질변동 (작업자 숙련도차이, 작업환경 변화 등)

- 이상원인 : 만성적이지 않고 산발적으로 발생 (작업자 부주의, 불량자재 사용 등) = 제거 가능

변동원인 개선

이상원인 제거 ▷ APC(발전된 공정관리)를 통해 우연원인 제거

SPC 단점 : 데이터의 정확한 수집 및 올바른 관리도 필요, 모든 사람이 교육을 받아야 함.

 

SPC에서 사용되는 통계적 기법 : QC 7가지

품질은 4M(Material 재료, Machine 장비, Method 작업방법, Man 작업자)를 대상으로 지속적인 개선이 요구됨.

적은 데이터로부터 가능한 한 신뢰성이 높은 객관적인 정보를 얻는 데 가장 유효한 수단

QC 7 Tool의 용도 : 문제점, 현재상태 파악 ▷ 원인과 결과 파악 ▷ 해석 ▷ 대책 수립 ▷ 효과 검토 ▷ 표준화 ▷ 관리

1. 파레토 차트

데이터를 몇 개의 범주로 구분하여 문제원인 파악

 - 파레토 법칙 : 상위 20%가 전체 생산의 80%를 해낸다. 

2. 특성요인도 

원인과 결과의 관계를 도식화해서 문제점 파악

fish bone diagram

3. 체크시트

공정으로부터 필요한 자료를 수집하는 데 손쉽게 사용

수집된 자료를 유용한 정보로 변환 가능

4. 히스토그램

데이터 존재 범위를 몇 개의 구간으로 나누어 발생 도수 표를 작성하여 도형화한 것

전체 데이터의 분포 파악 가능

5. 산점도

두 종류의 데이터 관계가 어느 정도인지 대략적으로 파악하는데 이용

6. 그래프

데이터를 도형으로 나타내어 수량의 크기비교나 변화형태를 알기 쉬움

(막대그래프, 꺾은선 그래프, 파이차트, 레이더 차트, 박스플롯 등)

7. 관리도

국소적인 조치를 위한 지침으로서 변동의 특별 원인을 구별할 수 있다.

관리도의 분류 (ppt참고)

- 계량형 : 연속형 측정데이터 기반 (두께, 길이, 무게, 부피 등)

부분군의 평균과 범위에 대한 관리도

엑스바 관리도 : 공정평균의 안정성 판단

                         각 군에서 구한 평균값을 타점하여 공정의 중심이 관리상태에 있는지 파악

R 관리도 : 공정의 균일성 또는 동일성 파악

                 프로세스 산포의 변화를 관리하고 각 군의 최대값과 최소값의 차이를 타점

엑스바-R관리도 작성방법은 ppt참고

- 계수형 : 이산형 품질특성치 관리(불량의 개수, 결점의 수 등)

- 다변량 관리도 : T^2 관리도

T^2 = 다변량 정규분포의 평균