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SPC( 통계적 공정관리 )

SPC( 통계적 공정관리 ). Feb. 2008. 목차. Chapter 1 통계와 품질의 중요성. 통계적 사고의 정의. 모집단. 1. 모 든 일 은 상호 연 결된 프로세스의 연 속 이 며 , 2. 모든 프로세스는 변화하며 , 3. 산포를 이해하고 줄이는 것이 성공의 열쇠이다. 통계란 ?. ● 불확실한 상황에서 현명한 의사 결정을 하기 위한 이론과 방법의 체계 ● 일부로서 전체를 파악하기 위한 이론과 방법의 체계. 표본 (Sample). 모집단과 표본. σ 의 의미

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Presentation Transcript


  1. SPC(통계적 공정관리) Feb. 2008

  2. 목차

  3. Chapter 1 통계와 품질의 중요성

  4. 통계적 사고의 정의 모집단 1. 모든 일은 상호 연결된 프로세스의 연속이며, 2. 모든 프로세스는 변화하며, 3. 산포를 이해하고 줄이는 것이 성공의 열쇠이다. 통계란? ● 불확실한 상황에서 현명한 의사 결정을 하기 위한 이론과 방법의 체계 ● 일부로서 전체를 파악하기 위한 이론과 방법의 체계 표본 (Sample) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  5. 모집단과 표본 • σ의 의미 • 통계값- 평균값 ( ) - 표준편차 ( ) x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ↔ • 모집단과 표본의 의미 모 집 단(Population) 평균 μ 표준편차 σ 평균 표준편차 표본 (Sample) • 전수 검사는 시간적,경제적으로 불가능함! • Sample의 통계 변수(變數)(평균치와 산포)를 사용하여모집단을 추정함. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  6. 모집단과 표본 모 집 단(Population) Sample 10개 측정 (규격 : 100±4) Sample 발췌하여 측정 표본 (Sample) 규격 하한 규격 상한 Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ 102 96 97 98 99 100 101 103 104 • 모집단은 양품 집단이라 판단해도 될까요? 1) 기존의 방법 : OK 2) 산포를 고려한 판단 : NG ( 추정 불량률 2.8% ) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  7. 모집단과 표본 1. 휘휘 잘 젓는다. ☞ 치우침이 없다. 2. 한 Spoon 뜬다. ☞ 표본 추출 3. 판 단 한 다. ☞ 분석 : 통계량 4. 조 치 한 다. 통계란 통틀어 계산하는 것이라는 의미나 실제 경제적, 시간적 한계 및 효율 등의 문제로 많은 경우 Random 하게 Sample을 취해 계산한다. 하지만 특정 집단에 치우쳐서 Data가 수집될 가능성은 여전히 남아 있다.이렇게 된다면, 수집한 Sample이 전체를 대표하지 못하는 심각한 문제가 발생된다.( 예 : 미국의 루즈벨트 대통령 선거 時 부자 집 상태의 전화 설문조사 사례) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  8. 통계적인 해결방법을 실질적인 해결 방법으로... 문제 해결의 흐름 실질적인 문제 낮은 수율 Need Do 목표로부터 평균이탈 통계적인 문제 Need Do Need 통계적인 해결방법 중요 요인들을 분리 Do Need 실질적인 해결방법 자동 관리시스템을 설치 • 4개의 원들은 MAIC 주기 혹은 PDCA (Plan-Do-Check-Act) 주기와 관련된다. • 실질적인 해결책을 적용하고 규범화 하는 동시에, 이렇게 해서 이루어진 향상이 유지되도록 하기 위해 관리방법을 설정 해야 한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  9. 품질과 기업 경쟁력 기업 경쟁력 기업의 생존 부등식 기업경쟁력 f(x) = a (원가 x 품질) Cost < Price < Value Profit = Revenue - Cost ☞ 일류기업의 2가지 조건 (최소한 1개 조건 확보) 1. 경쟁사보다 더 낮은 비용으로 비슷한 품질의 제품을 생산 ⇒ 원가경쟁력 (Cost) 2. 비슷한 비용으로 남들보다 더 높은 품질의 제품을 생산 ⇒ 품질경쟁력 (Quality) • 경영전략 : Profit 추구 • 성장전략 : Revenue 최대화 • 생존전략 : Cost 최소화 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  10. 불량과 돈 휴렛 팩커드(Hewlett Packard)사의컴퓨터시스템 사업부장의 말에 의하면, 2달러의 불량 저항기를 사용 전에 찾아내서 제거하면 단지 2달러만 손해를 본다. 만약 그 불량 저항기를 찾아내지 못하여 컴퓨터 부품에 용접이 된 후에는 그 부품을 수리하는데 10달러가 든다. 만약 컴퓨터 부품이 판매될 때까지 저항기 불량을 찾아내지 못하면, 수리비용으로 수백 달러가 든다. 상황에 따라선 수리비용이 제조비용보다 더 크게 될 수도 있는 것이다. 1 10 100 불량발생 전 개선 비용 불량발생 후 수리 비용 사외Claim 처리 비용 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  11. 품질의 필요성 현장은 어린애와 같아서 방치해 두면 둑이 무너지듯이 서서히 흐트러 지고 만다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  12. 품질 개선으로 인한 효과 • 높은 품질을 달성한 제품은 8% 높은 가격을 받는다. • 품질을 향상한 기업은 매년 4%의 시장 점유율을 증가. • 공정능력 1 시그마 향상은 이익의 10배 향상과 맞 먹는다. • 불만이 완전히 해결되면 80%의 고객이 남아 있고 • 불만이 남아 있으면 40% 고객만 남게 된다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  13. 생각해 봅시다 어느 분식집에서 라면을 파는데 손님으로부터 라면에 파리가 빠져 있다는 말을 듣고 주인은 주방장에게 검사를 철저히 해서 손님에게 배달하라고 지시했다. 그런데 며칠 후 또 손님으로부터 파리가 빠져 있다는 말을 듣게 되었습니다. 주인은 곰곰이 생각하기를 주방장이 혼자서 검사하기 때문에 바빠서 검사를 제대로 못하는구나 하여 주방에 종업원을 한 사람 더 고용하여 두 사람이 검사를 한 후 배달하도록 하였습니다. 그 후 주인은 비록 라면에 파리가 빠졌을 망정 검사를 철저히 했기 때문에 손님으로부터 파리가 빠졌다는 말을 듣지 않게 되었습니다. 이 예에 대해서 여러분은 어떻게 생각하십니까? 아마 이런 비위생적인 분식집을 찾는 사람은 없을 것입니다. 아무리 검사를 철저히 해서 파리를 건져 낸다고 해도 라면 그 자체는 파리가 빠졌던 것이기 때문에 불결한 음식이기 때문이다. 여러분이 주인이라면 어떻게 했을까요 ? MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  14. Chapter 2 통계기초

  15. 왜 Data를 측정하는가? 측 정 한 다 어떤 현상을 숫자로 표현하지 못한다는 것은그것에 대하여 문제를 정확하게 알고 있지 못하다는 것이고,정확히 알지 못한다는 것은 그것을 관리 할 수 없다는 것이고, 이것은 현재의 상태를 더 이상 개선 할 수 없다는 것이다. 고객만족경영을 한다고 하면서 고객이 어느 정도 만족하고 있는지도 알 수 없으며 문제가 있을 때 “잘 하라” 라고 한다면 ? 문제 / Issue Data 문제 해결 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  16. Data의 종류 4 1 9 10 3 5 6 8 11 2 12 7 연속형 Data(Continuos data)▷ 관측된 두 값 사이를 또 다른 값으로 채울 수 있어 틈새가 없는 테이터 ▷ 예 : 길이, 무게, 온도, 부피, 체적, 압력….. ▷ 계수치 Data 보다 더 많은 정보를 얻을 수 있음.▷ Variable, 계량치 정규 분포를 적용 하기 위해서는 Data는 반드시 연속 자료화 해야 한다 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  17. Data의 종류 이산형 Data(Discrete data)▷ 관측된 두값 사이에 틈새가 있는 Data▷ 예 : 양품, 불량, 합격, 불합격, 결점수, 5단계 평가 점수(수,우,미,양,가) 영업 지역, 생산 라인, 작업 조(Shift), 또는 공장 등의 자료.▷계량치 대비 약 65%의 정보량에 불과▷ Attribute, 계수치 불량 1등급 2등급 3등급 Fail Pass 결점 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  18. 연속 Data의 3가지 관점 연속 Data의 3가지 관점 분포의 모양 Data는 중심치 주위에 모이는 경향이 있다 Data는 산포를 보인다 도수분포는 어떤 특별한 모양을 나타낸다 산포의 크기 중심 위치의 평가 산포 크기의 평가 도수분포의 모양 평가 중심위치 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  19. 중심의 위치 대표 값 종류 산술평균(Mean), 우리집 대표는? 중앙값(Median), 최빈값(Mode) Mid-Range 어느 평균을 사용해야 한 집단을 대표하는 값이라 할 수 있는가? 어떤 측정값 “2, 3, 1, 2, 2, 5, 3, 4, 3, 2”에 평균값( )은? 중앙값( ) 은? 최빈값( )은? MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  20. 산포의 크기 산포 제곱합(Sum of Square, SS) 평균 수심 10M라더니? 분산(Variance, V) 표준편차(Standard Deviation, σ) 범위(Range, R) 사분위수 데이트의 흩어진 정도는 무엇으로 나타내면 정확 할까? MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  21. 표준편차(Standard Deviation, σ) 통계집단의 단위의 계량적 특성값에 관한 산포도를 나타내는 도수특성값 제곱합, Sun of Square 분산, Variation 표준편차, Standard deviation 자유도 (DF, Degree of Freedom) 모집단은 n, 표본집단 n-1 표본통계량의 기대값이 모집단의 통계량과 일치하는 성질인 불편성 고려 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  22. 정확도와 정밀도의 이해 C B 상한 하한 A D 20.0 16.0 24.0 어느 회사에서 부품이 입고되는 4개 업체의 품질을 비교하기 위해 Data를 수집한 결과 아래 도표와 같은 값을 얻었다고 할 때 예제를 팀 토의를 통해 풀어 봅시다. • 정확도가 가장 높은 업체는? • 정밀도가 가장 높은 업체는? • 어느 업체가 품질이 가장 좋다고 할 수 있는가 ?그 이유는? Spec 평균 20.00 18.00 17.20 20.00 납품업체 A B C D 표준 편차 1.33 0.67 0.40 2.83 20± 4mm MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  23. 산포의 발생 원인 우연 원인어쩔 수 없는 산포 (제어하기 어려운 산포)시스템에 내재한 변화 (e.g 주어진 생산품의 디자인 또는 기계나 공정의 선택) 이상 원인제어 할 수 있는 산포 작위적 효과에 의한 변화 (e.g 조작자간 기술 차이, 원재료 차이, 도구 마모 정도, 날이나 연도 시간 차이) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  24. 산포 예제 S T A R T L I N E 5명이 100M 달리기를 하는데 Start 후 3초 뒤에 Stop시키고 그 위치를 파악하여 보았다. 17M 23M 10M 25M 8M 평균은? 산포는? MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  25. 정규분포 • 실험 결과가 연속(계량)형값을 취하는 상황을 모형화 하기 위해 사용된다. • 연속형 확률분포에 대한 확률 함수는 확률밀도함수(pdf)로 표시한다. • 정규 분포…일반적인 계량형 데이터들이 갖는 분포 • 정규 분포란? “표준의” “자연스러운” “정상의” 등 Normal의 사전적 의미가 뜻하듯, 정규분포는 가장 정상적인 데이터의 분포 형태이다. 데이터가 정규분포를 벗어나고 있다면, 이러한 공정은 개선의 대상이라고 판단해도 좋다. 정규분포는 1) 좌우대칭 이고, 2) 종 모양의 그래프 이며, 3) 가우스곡선이라고도 한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  26. 정규분포 • 정규분포는 계량형 확률분포의 한 예에 해당한다. 정규분포는 두 개의 모수로 표현되는데평균과분산(또는 표준편차)이다. • X가 평균  와 분산 2을 갖는 정규확률변수라면, 확률밀도함수는 다음과 같다. • 정규분포의 특징 • 분포의 평균과 표준편차에 의해 모양 과 위치 결정. • 평균을 중심으로 종모양을 함. • 그래프가 X축에 수렴한다( X축에 닿지 않음) • 곡선 내부의 면적은 1이다. 68.26% 95.45% 99.73% m m-3s m-2s m-1s m+1s m+2s m+3s MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  27. 표준정규분포 - - 3 - 2 - 1 0 1 2 3 4 4 • Standard Normal Distribution 이라 함. • 정규분포를 표준화 한 분포로서 정규분포와 모든 성질이 같다. • 다만, 평균이 “0” 이고, 표준편차가 “1” 인 정규분포 68.26% ` 95.45% 99.73% 정규분포 X ~ N(, 2) Z변환 표준 정규분포 Z ~ N(0, 12) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  28. 표준정규분포 • 어느 공정의 중요한 품질 특성은 정규분포를 따른다고 한다. • 공정으로부터 데이터를 취해 얻은 평균과 표준편차는 각각 30 과 2.8 이었다. • 이 품질 특성의 규격상한(USL)이 37이라면, 추정불량률은 얼마인가? Z(USL)= 2.5 USL=37 표준화 정규분포표에서 해당 확률을 찾으면 됨 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  29. Chapter 3 QC7 기법

  30. 품질관리 7가지 도구 현장에서 발생하는 품질이나 원가, 생산량의 문제를 해결하는데 도움이 되는 기초적인 Tool 로서, 도표가 주는 시각적인 효과에 의해 전문가가 아니더라도 쉽게 이해할 수 있고 눈으로 자료의 전 모습을 파악하기가 쉽기 때문에 널리 사용되고 있다. ■ QC 7가지 도구의 종류 - 체크 시트 (Check Sheet) - 히스토그램 (Histogram) - 파레토도 (Pareto Diagram) - 특성요인도 (Cause and Effect Diagram) - 산점도 (Scatter Diagram) - 층별 (Stratification) - 그래프 (Graph) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  31. 품질관리 7가지 도구 1. 체크시트 (Check sheet) 1) 정의 • 종류별 Data를 취하거나 확인 단계에서 누락, 착오 등을 없애기 위해 간단히 체크하여 결과를 알 수 있도록 만든 도표 • 일의 결과를 간단한 기호로 표시함으로써 Data를 정리하거나 기록하는 구실. 2) 목적 • 공정 관리를 위해 문제점이 발생하지 않도록 필요한 사항을 정기적으로 사전에 확인/체크함. • 공정의 문제점을 해결하기 위해 현물을 보고 조사/분석함. • 공정 전체의 사항을 파악하며, 정기적으로 변화 사항을 기록하여 사고를 사전에 조치하기 위해 파악 한다. 3) 활용 용도 • 불량 항목이나 요인의 조사 • - 어떤 제품의 불량이 몇 가지 불량 항목에 걸쳐서 생길 때 • - 어떤 불량항목이 더 많이 발생하는지를 조사할 때 사용. • - 불량요인이 여러 가지 있을 때 어떤 요인이 가장 영향을 주고 있는지 조사할 때. • 문제 예상항목에 대한 사전 조치 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  32. 품질관리 7가지 도구 4) 용도별 분류 • 기록용 체크시트 (결과중심)기록용 체크시트는 주기적으로 Data를 기록하여 어느 항목에 문제가 집중되어 있는지를 쉽게 알 수 있다. • 점검용 체크시트 (원인중심) • 사전에 점검이나 확인해야 할 항목을 미리 선정해서 하나 하나 체크하여 사전에 사고를 예방하는데 목적이 있다.. 시간대별로 미리 점검하여 사고예방 어떤 결함이 많이 생기는지 알기 쉽게 해준다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  33. 품질관리 7가지 도구 2. 히스토그램 (Histogram) 1) 정의 Data가 존재하는 범위를 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간에 들어가는 Data의 발생 빈도수를 체크하여 막대그래프로 작성한 그림으로서 분포의 형태를 파악할 수 있다. 2) 용도 • Data의 분포모습 및 산포상태의 파악 • 평균치와 표준편차의 산출 • 실제 Data와 규격과의 비교 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  34. 품질관리 7가지 도구 3) 히스토그램 작성방법 (1) 측정 Data를 모은다 (통상100개) (2) Data의 범위를 결정한다 - Range = 최대값- 최소값 (3) 구간의 수를 결정한다. 구간의 수 K = √n (4) 범위 (R )를 구간의 수(K)로 나누어 구간의 폭을 정한다. - 구간의 폭은 원 Data들과 같은 자리수가 되도록 한다. - 구간(계급)폭) = 범위(R) / 계급의 수(K) (5) 구간의 경계값을 결정하기 위해 측정단위의 ½값을 결정한다. (6) 구간의 경계를 결정한다. (7) Data를 계급별로 구분한다. (8) 히스토그램을 그린다. (9) 기타 필요사항(이력)을 기록한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  35. 품질관리 7가지 도구 4) 히스토그램 해석방법 1 모집단의 윤곽을 확인할 수 있으며 분포의 모양확인, 규격치와 목표치와의 비교 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  36. 품질관리 7가지 도구 4) 히스토그램 해석방법 2 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  37. 품질관리 7가지 도구 3. 파레토도 (Pareto Diagram) 1) 정의 • 불량, 결점, 클레임, 고장 등의 발생 건수(또는 손실 금액)를 현상이나 원인 별로 나누어 • 크기 순서대로 나열하고 그 크기를 막대 그래프로 나타낸 그림. • 19세기 이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토 (Vilfredo Pareto) 의름을 따서 만듬 • 80-20법칙 : 대부분 80%의 문제는 20%의 항목에서 발생 (사소한 다수와 중요한 소수) 2) 특성 • 어떤 항목이 가장 문제가 되는지를 찾아낼 수 있다. • 문제크기의 순위를 한눈에 알 수 있다. • 그 항목이 전체의 어느 정도를 차지 하고 있는지 알 수 있다. • 문제의 크기를 한눈에 볼 수 있기 때문에 설득력이 있다. • 복잡한 계산을 필요로 하지 않기 때문에 수월하게 그릴 수 있다. . MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  38. 품질관리 7가지 도구 3) 파레토 작성방법 및 예제 (1) 작성대상 결정, Data 수집한다. (2) 분류 항목별로 Data 집계한다. (3) 가로축, 세로축 기입한다, - 가로축: Data가 많은 순서대로 항목기입 - 세로축: 전체불량수 (돗수) 눈금 기입. (4) Data 크기 순으로 왼쪽부터 막대그래프작성한다. - 안쪽 좌측상단에 전체 불량 수 기입 - 파레토 우측상단에 이력을 기입 - 기타는 모아서 오른쪽 끝에 - 가로축의 항목은 5~7개가 적당 (5) Data의 점유율을 꺽은선으로 기입한다. - 세로축 오른쪽에 백분율(%) 눈금 기입. - 누적백분율을 그려나간다. (꺽은선 그릴때 “0”부터 그려 나간다) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  39. 품질관리 7가지 도구 4. 특성요인도 (C&E Diagram) 1) 정의 • 특성(결과)에 어떠한 원인(요인)이 있는가를 알기 쉽게 나타내는 것 • 어떤 일의 결과(특성)와 그것을 유발시키는 원인(요인)이 서로 어떻게 관계되고 영향을 미치고 있는지, 한눈에 알 수 있도록 물고기 뼈 또는 나뭇가지 모양으로 나타내는 기법 • 1943년 일본의 카오루 이사카와 교수가 개발 • 이시카와 도표 또는 Fishbone Diagram등으로도 불려짐 2) 용어설명 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  40. 품질관리 7가지 도구 3) 특성요인도 작성방법 (1) 오른쪽에 품질특성을 세로로 쓰고, 굵은 횡선을 왼쪽에서 오른쪽으로 화살표를 그린다. (2) 화살표를 기준으로 분류한 요인수대로 화살표를 대각선으로 그린다. (큰 가지) - 요인분류 방법 : 4M + 1E (Man, Machine, Method, Material, Environment) - 참여한 멤버의 브레인스토밍를 통해 규명 (3) 분류한 요인을 큰 가지에 기록한다. (4) 큰 가지의 원인을 추구하여 중간 가지로 분류하여 기입한다. (중간 가지) (5) 중간 가지의 원인을 추구하여 작은 가지로 세밀하게 분류하여 기입한다. (작은 가지) - 원인을 추구할 때 까지 의문을 가지고 추진할 것 (6) 원인의 중요도를 그린다. (원인도출이 많이 된 것에 표시한다) (7) 여백에 Data의 이력을 적는다 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  41. 품질관리 7가지 도구 5. 산점도 (Scatter Diagram) 1) 정의 두 종류의 Data의 관계를 문제로 삼을 때 그 상관 관계를 그림으로 표현한 것으로서, 산점도에서 Data는 점의 형태로 표현되며 점이 흩어져 있는 모양을 보인다. 2) 목적 Data가 흩어져 있는 모양을 보고 상관 관계가 있는지 없는지, 상관 관계가 있다면 규격 범위를 맞추기 위해서 어떤 값으로 조절하면 좋겠는가를 알고자 하는데 쓰인다. 3) 산점도 작성예제 (판매원의 이동거리와 판매량) MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  42. 품질관리 7가지 도구 4) 산점도 보는 방법 (1) 강한 정상관, 양 상관 (2) 약한 정상관,양 상관 X가 증가하면 Y도 대체로 증가하지만 정상관보다 비교적 약한 경우 X가 증가하면 Y도 직선적으로 증가하는 경우 (3) 강한 부상관, 음 상관 (4) 약한 부상관.음 상관 X가 증가하면 Y는 대체로 감소하지만 부상관보다 비교적 약한 경우 X가 증가하면 Y는 그에 따라 감소하는 경우 (5) 무상관 (6) 정,부 상관이 아닌 상관 X가 Y가 거의 상관 관계가없는 경우 X와 Y의 관계가 직선적인 상관이 아닌 경우 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  43. 품질관리 7가지 도구 5) 산점도 작성방법 • 조사하기 위한 Data를 최소 30개 이상 모아서 Data시트에 기록한다. - Data는 결과(Y)와 원인(X)이 쌍을 이루어 수집 되어야 한다. • 그래프의 좌표축을 잡는다. • 좌표축에 눈금을 잡는다. - 가로축에는 원인을, 세로축에는 특성치를 기입한다. - 가로축은 오른쪽으로 갈수록, 세로축은 위로 갈수록 큰 값이 되게 한다. - 모든 Data가 좌표 평면 내에 타점되도록 가로:세로의 비율을 1:1 정도로 간격을 정한다. • Data를 좌표 평면 위에 찍어 나간다.Data가 중복될 경우 이중 동그라미, 삼중 동그라미 또는 점 오른쪽에 숫자로 표기한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  44. 품질관리 7가지 도구 6) 산점도에 대한 추가설명 • 산점도를 보고 상관이 있다는 것을 알고 나서, 그 관계가 어떻게 변화되는지를 정량적으로 파악하려면 회귀선을 그어야 한다. • 산점도 내에서 집단과 동떨어진 이상 점이 있을 때에는, 그 점을 제외하고 상관 관계를 알아본다. • 산점도를 층별하게 되면 그 관계가 달라지는 경우가 있으므로, 층별하여 더 유용한 정보를 얻을 수 있다. • 기술적인 상관이 없는데도 산점도 상에서는 상관이 있는 경우를 볼 수 있으므로, 두 Data의 관계를 기술적으로 검토하여 확인 후 결론을 내려야 한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  45. 품질관리 7가지 도구 6. 층별 (Stratification) (1) 정의 집단을 구성하고 있는 문제(Data)를 어떤 특징에 따라 몇 개의 그룹으로 구분하여 문제의 원인을 파악하려는 기법이다. (2) 목적 층별 이전의 전체 품질 분포와 층별한 후의 작은 그룹의 품질 분포를 비교함으로써, 품질에 영향을 끼치는 원인을 찾아 내거나 그 원인의 품질에 대한 영향의 정도를 알아보는 데 있다. (3) 층별의 효과 Data 전체로 막연했던 것이 명확해 진다. Data에서 정확하고 유효한 정보가 얻어진다. 특성에 대한 원인 별로 대책이 쉬워진다. (4) 층별 작성방법 • 조사대상 변수를 선정한다. • 층별할 대상을 명확히 한다.- 수량범위, 층별의 대상(설비, 사람, 시간 등 • 범주별로 Data의 개수를 센다. • 막대그래프의 형태로 층별화한 결과를 나타내고 분석한다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  46. 품질관리 7가지 도구 7. 그래프 (Graph) (1) 정의 그래프는 Data를 도형으로 나타내어 수량의 크기를 비교하거나 변하는 상태를 알기 위해 만든 그림을 말한다. (2) 목적 • Data가 무엇을 이야기하고 있는가를 쉽게 파악한다. • 전하고자 하는 것을 알기 쉽게 전달한다. • 필요한 조치를 빠짐없이 취할 수 있다. (3) 특징 Data를 해석할 목적으로 그린다. (해석용) 관리를 위한 목적으로 그린다. (관리용) 설명을 위한 목적으로 그린다. (설명용) 기록을 위해 작성한다. (기록용) • 비교할 수 있다. • 알기 쉽고 읽기 쉽다. • 경향을 파악할 수 있다. • 한눈으로 Data의 전체를 볼 수 있다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  47. Chapter 4 신QC7 기법

  48. 품질관리 신 7가지 도구 1. 친화도법 (Affinity Diagram) (1) 정의 • 다량의 아이디어를 유사성이나 연관성에 따라 묶는(Grouping) 방법이다. • 이 기법을 이용하면 자연스럽게 연관관계에 따라 다양한 아이디어나 정보를 몇 개의 그룹으로 분류 • 카드를 활용하여 그룹으로 분류하여 해결 해야 할 문제를 명확히 하는 것. (2) 활용 • 여러 가지 아이디어나 생각들이 정돈되지 않은 상태로 있어서 전체적인 내용파악이 어려울 때 이해하기 쉽도록 정리 • 집단 토의 방법으로 많이 활용되며 브레인스토밍등을 통해 도출된 많은 아이디어를 정리 • 주제선정, 원인분석, 대책수립, 체크/결과분석, 향후 계획단계에서 주로 사용된다. (3) 개념 MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

  49. 품질관리 신 7가지 도구 (4) 친화도법 작성방법 • 테마를 정한다.- 문제의 본질을 명확히 하고자 하는 것- 생각을 정리하고자 하는 것- 발상을 얻고자 하는 것 • ‘보고’, ’듣고’, ‘느끼고’, ‘생각하고’, ‘조사한’ 것을 카드에 기입한다.명쾌한 표현으로, 간결하고 짧은 문장으로 정리한다. • 친화성이 있는 카드를 모은다. • 어느 그룹에도 들어가지 못하는 카드는 그대로 놓아 둔다. • 골라 놓은 카드를 정리해서 표제를 만든다. • 레이아웃을 잘 생각해서 친화도를 만든다. MAGNACHIP CONFIDENTIAL. DO NOT COPY OR DISTRIBUTE.

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