INTRODUCTION 소개

INTRODUCTION 소개 • Six Sigma 개요 - Six Sigma란 - Six Sigma의 특징 • Six Sigma 프로젝트의 수행 - 접근방법 - DMAIC 프로젝트의 수행

Six Sigma 개요 Six Sigma란? 모든 종류의 프로세스에서 결함을 제거하고 목표로부터의 이탈을 최소화하여 조직의 이익 창출과 함께 고객 만족을 최대화하고자 하는 경영 혁신 전략이다 달성 목표 • 프로세스 능력에 대한 정량적인 달성 목표 • 3.4 DPMO (Defects per Million Opportunities) 철 학 • 우리가 일하고 생각하는 방법과 자세 • “6시그마는 달성 가능하다.”는 믿음 • “과정이 완벽하면 결과가 완벽하다.”는 신념 경영 전략 • 경쟁력 확보 전략 • 프로세스 => 제품과 서비스 품질 => CS(고객만족)

Six Sigma 개요 실제 문제 X에는 어떤 것들이 있는가? 통계적 문제 X의 최적 값과 규격은 얼마로 정해야 하는가? f는 어떤모양인가? 통계적 해법 최적화된 목표값과 규격이 만족될 수 있도록 X에 대해 관리. (표준화, 실수방지, SPC 적용 등) 실제 해법

Six Sigma 개요: 조직체계 • 학습조직 구축 Champion MBB Champion Black Belt Black Belt Black Belt GreenBelt GreenBelt GreenBelt GreenBelt • Champion • 프로젝트선정 • 프로젝트Tracking • 프로젝트장벽제거 • MBB • Black Belt Coach • 6σ 교육훈련 개발/전달 • 프로젝트 선정 Coach • BB • 프로젝트리더 • Green Belt Coach • Change Agents • GB • BB프로젝트지원 • GB활동 생활화 • Change Agents

재작업 반품 검사 폐기 A/S 수리비 재검사 과다 재고 잦은 설계 변경 물류 Cost 판매 기회 상실 고객 신용도 추락 낮은 생산성 과다한 설치 시간 초과 비용 납기 지연 신제품 출시 지연 Six Sigma 개요 COPQ(Cost Of Poor Quality) 전통적인 품질 실패 비용 (쉽게 정의됨) 4%~6% 추가적인 품질 실패비용(측정이 어렵거나, 곤란함) 25%~35% 식스시그마는 단순히 품질을 개선하는 것이 아니라, 기업의 이윤을 극대화 하는 것이다 … 마이클 해리

6시그마 혁신 전략 Define(정의) Measure(측정) Analyze(분석) Improve(개선) Control(관리) Breakthrough Strategy!!!

6시그마 혁신 전략 단계 주요 활동 초점 • 프로젝트 선정 CTQ • 프로젝트 정의 CTQ • 프로젝트 승인 CTQ Define(정의) • 측정대상의 결정 Y • Data 신뢰도 검증 Y • 현 수준 파악 Y • 개선 목표 수립 Y Measure(측정) • 잠재인자 도출 X • 핵심인자 선정 X Analyze(분석) • 핵심인자 개선계획 수립 X • 개선안 도출 및 적용 X • 개선 결과 검증 Y Improve(개선) • 관리시스템 구축 X,Y • 표준화. 문서화 X,Y • 개선 효과 모니터링 Y Control(관리)

프로젝트 선정 • 프로젝트 발굴 프로세스 CTQ : (Critical to Quality) VOC분석 CTQ 도출 Big Y 선정 (Small Y) 잠재 프로젝트 발굴 평가 선정 등록 계수목표 중장기 전략 COPQ분석서 고객조사결과 QC데이터 등 …….. 프로젝트 VOB분석 COPQ분석 품질/문제점 사업 전략(VOB:Voice Of Business) 고객의 소리(VOC: Voice Of Customer) COPQ(Cost of Poor Quality) 조직의 주요 문제점 품질 개선 프로젝트 등 • CTQ 란? • 고객 및 사업전략, 낭비요인으로부터 효율 및 가치 창출을 위해 파악된 주요 상품 또는 서비스 특성으로 경영활동에 영향을 주는 중요인자를 말한다.

• Observations • Measurements Data Inputs Measurement Outputs Outputs Inputs Process Process Parts (Example) 측정 Process 제품 및 서비스 창출 Process 프로세스에 대한 이해 • 대부분의 Process는 제품 및 서비스 창출 Process와 그 OUTPUT의 성능을 확인하는 측정Process로 구성 되어 있다.

측정시스템 전개 • 측정시스템의 평가는 정확도( 치우침으로 평가 ), 반복성, 재현성, 안정도, 직선성의 5개 구성요소 모두를 포괄적으로 지칭할 때 사용한다. • 이 중 치우침과 직선성의 평가는 그 참값을 알고있는 시료가 필요하나, • 정밀성( 반복성, 재현성 ) 평가는 참값을 모르는 시료로도 평가가 가능하다. 측 정 시 스 템 의 불 확 도 ( Measurement Uncertainty ) 치 우 침 직 선 성 재 현 성 안 정 도 반 복 성 ( Bias) ( Reproducibility ) ( Stability) ( Linearity) ( Repeatability ) 정 확 도 정 밀 도 ( Accuracy ) ( Precision )

이산형 자료의 시그마 수준

공정능력지수: Cp • 공정능력지수 산출 방법( CP ) Cp는 표준편차를 구하는데 군내 산포를 이용한다. • Cp는 자연공정산포(6σ)에 대해 규격의 공차를 비교한다 • Cp는 공정산포만을 고려한 공정능력 지수이다. Cp = 1.33 Cp = 1.33

Cpk = 1.33 Cpk = 1.00 공정능력지수: Cpk • 공정능력지수 산출 방법( Cpk ) Cpk는 표준편차를 구하는데 군내 산포를 이용한다. Cpk는 자연 공정산포의 1/2 (3σ)에 대해 중심치로부터 규격한계까지의 • 거리를 비교하여 구한다. • Cpk는 공정산포와 중심치의 치우침을 모두 고려한 지수이다.

기존 공정능력과 시그마 수준 비교 • Cp는 Zst와 동일한 개념이다. Χ 3 = • Ppk는 Zlt와 동일한 개념이다. Χ 3 =

모든 원인 인자 잠재인자 선별된 잠재인자 핵심인자 분석단계 흐름

브레인스토밍 기법 • Brain Storming이란, 1941년 미국의 BBDO사 광고대리점의 Allex. F. Osborn이 광고 아이디어를 내기 위해 고안한 자유발상기법. 즉, 5~6명의 인원이 25분 내외의 짧은 시간에 75개 정도의 폭발적인 아이디어를 도출하는 아이디어 자유발상기법. 4 가 지 규 칙 ----------------- 목적, 목표 ◑ 질 보다 양을 추구하자! 그러기 위해서는 행동/실천을 위한 전제 ------ 감정의 벽을 깨자. ◑ 절대로 비판을 하지 말자. ◑ 자유분방한 분위기를 조성하자. ◑ 타인의 아이디어에 편승하자. ------ 문화의 벽을 깨자. ------ 인식의 벽을 깨자.

특성요인도 작성 • 정의: • 특성요인도는 특성(결과)에 어떠한 원인(요인)이 있는가를 알기 쉽고, • 보기 쉽게 나타내는것으로 어떤 일의 결과(특성)와 그것을 유발시키는 • 원인(요인)이 서로 어떻게 관계되고 영향을 미치고 있는 지 한눈에 알 수 • 있게 물고기 뼈 또는 나무 가지 모양으로 나타내는 기법이다. • 용어 설명

X-Y Matrix • 입력변수 X(; 잠재 원인)와 출력 변수 Y(; Project Y’s)의 관계와 우선순위를 설정하는데 사용하는 간단한 스프레드 시트 • 여러 사람들의 의견을 모아, 중요한 것을 선정하거나, 우선 순위를 정하는 등, 다수의 인자 중 소수의 인자를 선별하는데 사용하는 도구

잠재인자 선별 자료 분석 Y1 잠재 X1 자료 수집 전문가 의견 기술자료 분석 Benchmarking 현장 실사 설문 조사 그래프 분석 가설검정 회귀분석 Vital X1 ○ 잠재 X2 Vital X2 X 잠재 X3 Vital X3 X 자료 분석 Y2 잠재 X1 Vital X1 X 잠재 X2 Vital X2 ○ 잠재 X3 Vital Few X’s 선정 Vital X3 ○ 잠재 X4 Vital X4 X 잠재 X5 Vital X5 ○ 자료 분석 • 선별된 잠재 원인에 대한 자료를 수집하고, 적절한 분석 방법을 통하여 핵심 인자를 결정한다. • 선별된 잠재 X’s를 객관화하기 위한 구체적 증거를 수집하여 분석하는 단계이다. • 선별된 잠재 X’s는 구체적 증거가 수집되었을 때 Vital Few X’s가 될 수 있다.

가설 검정(Hypothesis) 가설 검정의 개념 가설 검정이란? 모집단에 대하여 어떤 가설을 설정하고, 샘플 자료로 가설의 진위여부를 통계적으로 판단하는 것. 통계적인 결정을 하는데 있어서 Sample수량이 부족하거나,Sample의 성격이 부적절 하거나, 적절하지 못한 통계 검정을 하였다면, 그 결정이 잘못 될 수 있으니 주의를 요함

가설 검정의 절차(by Minitab) • Step #1 가설 설정 • 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 세운다. • Step #2 유의 수준() 결정 • Step #3 P-Value 산출 • Step #4 귀무가설(H0)의 기각 여부 결정 • If P-Value < 유의수준()이면, 귀무가설 (H0)기각 • ( 대립 가설(H1) 채택) • Step #5 기술적 용어로 해석

유의 수준과 P-value 유의수준(Significance Level:  ) 귀무가설 H0가 참인데도 불구하고, 귀무가설 H0를 기각할 확률의 최대 허용한계 즉, 제 1종 오류의 최대값. 미리 지정된 이 확률을 기준으로 가설의 채택이나 기각을 결정하게 된다. 기준이 되는, “제1종 오류를 범할 확률의 최대 허용한계”를 유의수준 이라고 한다. 일반적으로 값은 0.05(5%), 0.01(1%), 0.10(10%)를 사용 P-Value 귀무가설이 참인데도 귀무가설을 기각하는 오류를 범할 확률, 즉 귀무가설이 거짓이 라는 결론을 내릴 때, 우리의 판단이 잘못되었을 확률. 이 값이 충분히 작으면 귀무가설이 거짓이라는 결론을 내릴 수 있다. 이 값이 충분히 작은지는 유의수준  와 비교하여 판단한다. 일반적으로 는 5%(0.05)로 하여 P-value < (= 0.05) 이면 귀무가설을 기각(= 대립가설 채택)

대안 인자 최적화 개요 • 대안창출 및 선정 프로세스 현상파악 원인분석 대안 창출 대안 평가/선정 대안 1 기준 대안 1 대안 2 대안 3 중요도 기준 1 1 Y1 X1 대안 2 대안 2 기준 2 3 기준 3 3 대안 3 기준 4 9 계 X1 단계 1 대안창출 단계 4 대안평가/선정 X1 • 창의적 사고 • 벤치마킹 • M/W Matrix • Pugh Matrix • Selection Matrix • Pay-Off Matrix 단계 5 전략적 의사결정 단계 2 위험평가 X1 단계 3 대응대안 • Upgrade Idea

대안 인자 평가/선정 • Pay-Off Matrix • 적용 방법 • Pay-Off Matrix는 고려해야 할 해결책이 요구하는 노력의 양과 예상되는 효과를 비교해서 제안된 대안을 평가한 후 선정한다. • 또한 이러한 조건에서 각각의 해결책을 비교하는데 도움을 준다. 선정 (강력 추천) 재범위/재고려 (추진) 높다 효과 제거 (제거 검토) 제거 (당연 제거) 낮다 낮다 높다 요구되는 노력

농 도 압 력 반응온도 160℃ (-1) 180℃ (+1) 20℃ (-1) 40℃ (+1) 5 psi (-1) 10 psi (+1) 제어 인자 최적화 • 제어 인자에 대한 최적조건 도출 • 기존의 데이터를 이용할 수 있으면 ------ 회귀분석 • 새로운 실험으로 데이터를 구해야 할 경우 - 실험계획법(DOE) • 실험계획에 의한 최적조건 도출 • 반응변수(Y)의 선택 - 공정 수율 • 인자( X’s ) 및 수준 선택 • 공정 수율이 최대가 되는, 혹은 • 목표달성을 위한 • 인자(X’s) 의 최적 조건 도출 • -> 압력은 고정시키고 온도의 변화를 • 통해 수율을 개선할 수 있겠다 !

DOE(실험계획) 개요 • 정 의 출력의 변화에 대한 원인을 관찰할 수 있도록 공정이나 시스템의 입력변수에 계획된 변화를 가하는 일련의 시험 공정 또는 시스템의 모델 실험의 목적 실험목적, 실험계획, 독립변수(원인), 종속변수(결과), Error 제어 인자(Controllable Factors) xq x1 x2 Input f(x’s) … Process Efficiency 입력 출력(Y) Screening Optimizing Vital Few Y Effectiveness … 최적의 공정조건, 최적의 수준조합 Output Z1 Z2 Zq 잡음 인자 (Uncontrollable Factors) 이것을 위해 실험계획법이 필요!!!

DOE(실험계획) 개요 • DOE 의 유형 - 한 번에 하나의 요인 (One-Factor-At-a Time: OFAT) - 완전 요인 실험 (Full Factorial Designs) - 부분 요인 실험 (Fractional Factorial Designs) - 반응 표면 실험 (Response Surface Methodology: RSM) - 혼합물 실험(Mixture Designs) • 완전 요인 실험: 인자의 각 수준의 모든 조합에 대하여 실험을 행하는 실험계획법으로 실험의 순서는 랜덤하게 정의됨. • - 예) 2k요인 실험 : 2수준을 갖는 k개의 인자로 구성 • - 주효과와 교호작용의 효과를 모두 평가할 수 있다. • - 정의된 실험 영역 내의 모든 가능한 점에서 출력(반응)값을 추정 할 수 있다. • 부분 요인 실험: 각 인자의 조합중에서 일부만 선택하여 실험을 실시하는 방법 일반적으로 최적화 단계에서는 완전요인실험을 많이 사용함

결과 분석_ 인자의 효과 분석 Y = f(X1, X2, X3...Xn) Y(Response) = Time Xi(Factors) = 날개폭, 날개길이, 꼬리길이 제 1 목적 : Factors가 Response에 어떠한 영향을 미치는가? 제 2 목적 : Factor 조합(Interaction)은 Response에 어떠한 영향을 미치는가? 체공시간(Time) = 상수(Overall Average Time) + 날개폭 효과 + 날개길이 효과 + 꼬리길이 효과 + 날개폭 * 날개길이 교호효과 + 날개폭*꼬리길이 교호효과 + 날개길이 * 꼬리길이 교호효과 +날개폭*날개길이*꼬리길이 교호효과 = 상수 + A 날개폭 + B 날개길이 + C 꼬리길이 + D 날개폭 * 날개길이 + E 날개폭*꼬리길이 + F 날개길이 * 꼬리길이 + G 날개폭*날개길이*꼬리길이

결과 분석_ 인자의 효과 분석 교호효과 그림 분석 날개폭과 날개길이 교호효과는 작다. 날개폭과 꼬리길이 교호효과는 거의 없다. 날개길이와 꼬리길이 교호효과는 크다.

미니탭을 통한 인자의 유효성 분석 미니탭 결과(수치분석) P_Value가 0.05보다 작으면 유의한 인자로 볼 수 있다.

결과 분석_ 최적조건 도출 4. 최적조건도출 4-1. 인자의 계수(Factor Coefficient)결정 인자의 효과( Factor Effects)는 인자가 “-”조건에서 “+”조건으로 변화함에따라 발생한 반응치의 변화량이다. 즉 “Two Unit”의 변화에 의한 수치의 변화량이다. 인자의 계수(Factor Coefficient)는 “One Unit”의 변화에 의한 수치 변화량으로 실험계획법에서 Y=f(x)의 함수식에 각각의 인자별 계수항으로 사용된다. Factor Coefficient = Factor Effect/2

관리 계획서(Control Plan) • 관리 계획서란? • Process와 Output에 대한 산포를 줄이기 위한 전체 시스템에 대한 요약된 정보를 기술하고 있는 하나의 축약된 품질관리 문서라고 할 수 있다. • 관리 계획서의 특징 • 고객의 요구에 부응하는 제품을 만드는데 도움을 주기 위해 작성 • 전체 시스템에 대하여 보다 높은 부가가치 창출을 위한 관리방법 제시 • 작업 지도서나 공정 관리도 보다 더 자세하게 표현하지는 않는다.

관리도란 관 리도(control chart) 우연 요인과 이상 요인에 의한 변동을 구분해주는 통계적인 의미를 가지고 있는 선, 즉 관리 한계선이 있는 그래프를 말한다. 그리고, 이것을 사용하여 공정을 관리하는 방법을 관리도법(control chart method)이라고 한다. 중심선(center line:CL): 중앙에 위치한 선 관리 상한선(upper control limit:UCL): 위쪽에 위치한 선 관리 하한선(lower control limit:LCL): 아래쪽에 위치한 선

관리상한선(UCL, Upper Control Limit) 0.00135 0.02135  0.1360   0.3414     1 2 3   0.3414    0.1360 0.02135 관리하한선(LCL, Lower ControlLimit) 0.00135 관리도의 기본 구조                 관리한계는 공정의 현실을 감안한 기준으로 우연 변동의 범위를 말한다.

관리도의 종류 q관리도(Control Chart) 선택기준 (k < 25, 최소 16이상) 시료군 크기 (k) DATA 수집 지속 k ≥ 25 DATA 종류 계량치 DATA 계수치 DATA 시료 크기 (n) 불 량 수 결 점 수 (n > 1) (n = 1) Xbar - R I-MR 시료 크기 시료 크기 일정 불일정 일정 불일정 Xbar - s ~ X - R np p u c

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