과학적 사고방법 통계적 사고방식과 품질혁신활동

1. 과학적 사고방법통계적 사고방식과 품질혁신활동 전주대학교 이강인 교수

2. 최근 대두되는 품질 및 생산성(팀웍 향상) 문제 • 문제 I. A, B, C 숙박 : 문제인식의 오류 그릇된 정보/첫 단추 A 10,000원, B 10,000원, C 10,000원 = 합계 30,000원 지불 주인 5,000원 아들 통해 내줌 → 아들 2,000원 공제후 1,000원씩 돌려 줌. 이때, 지불 합계 27,000원 + 자식 2,000원 = 합계 29,000원 1,000원 행방 A B C

3. 문제 II. A, B, C 사과: 정확성/과학적 사고의 오류 • C 5/2,000 판매 • A 2/1,000원 B 3/1,000원 • 남은 사과 • A 것 30개 + B 것 30개 = 합 60개를 C에게 팔아 달라고 부탁 • C가 60개를 모두 팔고보니 24,000원 • A와B가 받아야 할 돈 15,000원+10,000원 = 25,000원 • 1,000원 행방 A B C

4. 문제 III. A, B, C 구두 9켤레 : ∞ 경우의 수 Idea 활용 오류 A : 3 B : 3 C : 3 + + A 바쁜 일 2 1 5 4 오던 길 할머니 떡 9개/1,000원 떡 분배방법 경우의 수 ∞ 방법 1 9 0 0 …만약, B, C 알면 불만 방법 2 3 3 3 … B 불만 방법 10 1 7 1… C 불만 이강인방법0 5 4… ? 방법 100 0 4.5 4.5 분배 B 불만 그러면 합리적 분배안? A B C

5. 변화대응 어려움 iMBC 사장 : 조정민 사장 10대의 노력 : 친구 20대의 노력 : 사회 30대의 노력 : 각시 40대의 노력 : 자식

6. 인생 사랑 우정 화 ■ 삶을 살아가는 몇 가지 지혜 인생은 하나의 실험이다. 실험이 많아질수록 당신은 더 좋은 사람이 된다. 인생의 위대한 목표는 지식이 아니라, 행동이다. 사랑은 왕국에서 뿐만 아니라, 오두막 집에서도 산다. 벗이 애꾸눈이라면 나는 벗의 옆 얼굴을 바라본다. 열매 맺지 않는 나무는 심을 필요가 없다. 분노를 억제하지 못하는 것은 수양이 부족한 표시이다 성공 한 마디의 말이 들어 맞지 않으면 천 마디의 말을 더해도 소용없다 말(言) 직업 사람은 일하기 위해 창조되었다.

7. 최근 의학&품질 학자들의 신주류 사고 SAMPLE 일본 마쓰시다 고노스케 3가지 행운 경영 귀재(National, Panasonic사), 일본 경단련 회장, 95세 장수 • 11살에 조실부모한 것 : 철이 일찍 든 것 • 건강이 어려서부터 나쁜 것 : 건강에 겸손할 수 있게 된 것 • 초등학교 4학년을 중퇴한 것 : 배움에 겸손하게 된 것 나의 건강 부모 80% 우리 꼬마들 지도/관리? 공부 & 부부싸움

8. ■ 인간의 시간활용

9. 인생의 장단기 계획 회사: 1. INNO-BIZ 인증 2. 직무기피/설비개선/신제품 연구개발 중소기업청/공단/노동부 자금 신청 개인: 1. ISO 9001/14001/18001/TS 16949 등 심사원 2. INNO 코치

10. ■ 품질부적합품발생의 전염성 부적합품 (불량) 회 의 보고서작성 재 작업 독 촉 생 산 생산계획변경 폐 기 무리한 생산 부적합품 회 의 보고서작성 악순환 수주활동저해 이미지실추 납기지연

11. 소비자 7대 권리 : ①안전 ② 알 ③ 선택 ④ 의사반영 ⑤ 보상⑥ 교육 ⑦ 괘적환경 각종 활동 목적(회사방침, 목표) Q(Quality)↑, C(Cost)↓, D(Delivery)←, S(safety)↑, P(Productivity)↑, M(Morale)↑ ↕ 수 단E(Eliminate), C(Combine), R(Rearrange), S(Simplify) ▶ ▪ 담배      ▪ 헬멧     ▪ 자동차         ▪ 완구 현재   Hotel 웨이터 적용 ① 생산 10년 이내                       ② 제조, 원재료 및 부품제조 ③ 고의 과실 불문                       ④ 소비자 ▶ 생산자 입증 책임 ⑤ 집단소송 - 미국 담배회사 ▶ 안전제일(Q, C, D, S, P, M)

12. 정보통신 ▶ 6 sigma 활동 = 1/5억(3.4ppm) - 필연적인 변화 Chip   현재 $60/개 → $ 50/개 • 명함주고받기 •구두 뒤축  •Tire  •개목걸이  •경찰청-위반/ 궁극적 통합 : UR, WTO/TBT, NR, GR, BR, TR, CR, IR, OECD KS, JIS, UR, CE, HACCP, ISO 9001     - 경영/관리자의 대응

13. 관리적 Points • 고유기술과 관리기술 • Servqual(서비스 품질) • Gage R&R • KS심사시 용어변경 • 불량 ▶ 부적합품     • 결점 ▶ 부적합 • 수입검사, 인수검사, 구입검사 ▶ 인수검사 등

14. 최근의 경영혁신 기법 : 6 sigma • (1) 1987년 Motorola의 Mikel J. Harry이 창안 - 지구촌 '6 sigma' 열풍 • (2) 6 sigma 운동의 도입목적 - 경쟁력 제고와 뉴 밀레니엄 21세기를 준비 • (3) 세계적인 기업도입 - 검증 • Motorola, Texas Instrumen(1988), ABB(Asea Brown Boveri)(1993), GE(1995), • IBM, SONY, Nokia, 크라이슬러 등은 물론 다수의 국내업체 참여 • ①GE사는 1995년 도입 • - 항공기 엔진, 가전, 조명, 의료, 플라스틱, 중전기, 정보 각 사업부별로 추진, • 특히 재무적 성과를 중시 • - 잭 웰치(Jack Welch) 회장 : "사원의 마음에 품질을 인식시킴으로써 수익성을 • 높이는 것이 6 sigma의 목표" • - 1995년 한해 동안 품질비용 절감을 통해 38억 달러를 절감 • - GE가 전 사업부문에서 세계 1, 2위에 올라선 것은 6 sigma로 전종업원이 • 하나가 돼 도전하는 사풍이 조성됐기 때문, 6 sigma가 경영기법을 넘어 • 일종의 기업문화로 정착

15. ② Motorola사는 1987년 도입 - 도입당시 1백 만개 중 6,000 개의 불량품 → 1995년 말엔 25개로 급감 - 출하 뒤 3년이면 고장이 났던 제품 → 22년 이상의 수명을 유지, 품질비용 32억 달러 절감 - 6 sigma 도입 후 다음 해인 1988년에 매출이 23% 이익이 45% 증가 ③ 얼라이드 시그널(Allied Signal)은 최초로 화학분야에 도입 - 통계기법 활용 프로세스를 측정, 분석 → 이익분야와 손해분야를 구별 - 6 sigma 도입 후 플라스틱(plastic) 공장의 생산능력이 50% 증가 - 생산기간과 재고량 50% 감소 효과 ④ 스웨덴 ABB사는 1993년 도입 - 6 sigma를 통해 세계적인 중전기 업체로 도약 ⑤ Texas Instrument사는 1988년 도입 - 품질비용 매출대비 1988년 30%에서 1993년 7.4%로 감소 ⑥ 일본의 SONY사는 1997년 도입 - 일본 최초 도입 2,000년까지 전문가 2,000명 양성목표

16. 6 sigma의 정의 • - 그리스 문자인 sigma는 통계학적 용어로 표준편차를 의미 • - 오류(error/miss)의 발생확률을 의미하는 통계용어 • - 통계학 = 1백만번에 3.4회 오류가 나는 수준을 6 sigma로 규정 • 경영혁신 수단 :- 제품의 설계, 제조 및 서비스상에 발생하는 품질의 • 산포를 최소화 시킴으로써 규격상한과 하한이 평균치로부터 ±6 sigma • 거리에 일치하도록 목표를 설정 • 통계용어 6 sigma를 기업경영상 도달할 목표치로 설정하는 것이 • 6 sigma 운동의 출발점 • - 6 sigma의 목표달성을 위해 필요한 도구 = 6 sigma 기법 • - 6 sigma를 바탕으로 회사전체가 하나가 되어 추진하는 활동 = 6 sigma 활동 • * 6 sigma는 실제 업무상 실현될 수 있는 가장 낮은 수준의 miss/error로 인정

17. sigma 수준별 불량변화 • ① 공정능력지수(process capability index:) : 단기적인 공정관찰 • ② 치우침을 고려한 공정능력지수: 장기적인 공정관찰 • * PPM = PARTS PER MILLION : 백만분의 1(백만 개 부품중의 불량 단위) • * PPB = PARTS PER BILLION : 십억분의 1(십억 개 부품중의 불량 단위

21. 품질경영원칙 • 고객중심 조직 • 리더십 • 전원참여 • 프로세스 접근방법 • 경영에 대한 시스템 접근방법 • 지속적 개선 • 의사결정에 대한 사실적 접근방법 • 상호 유익한 공급자 관계

22. 데이터와 정보의 분석을 근거로 효과적이고 효율적인 의사결정 의사결정에 대한 사실적 접근방법 • 감(感)에 의한 의사결정 • 기존의 경영관행에서 이루어진 동물적인 감각에 의한 의사결정 • 감(勘)에 의한 의사결정 • 데이터와 정보의 분석자료와 경험과 학습에서 얻어진 것을 종합적인 분석,혼합으로 나오는 판단력에 의한 의사결정

23. 보다 적합하고 정확한 의사결정 • 의사결정의 효과성 분석 가능 차후 의사결정과정에 피드백 • 변화와 새로운 기회에 적절한 대응 가능 의사결정에 대한 사실적 접근방법 (1) 이점 (2) 요구사항 포인트 • 필요한 데이터와 정보의 확보 • 확보한 데이터와 정보의 신뢰성 보장 • 데이터 및 정보의 열람 • 데이터와 정보의 적절한 분석 • 경험과 직관을 바탕으로 사실적 근거로 의사결정

24. 기업의 품질경영의 수준 : 데이터의 선진화 • 정성(언어)데이터 : 불량이 많다 • 계수데이터 : 2730 ppm의 불량률 • 계량데이터 : 평균 25g, 표준편차 0,7g • 금전데이터 : 품질 코스트 2억원 • 상대 데이터 : 납품업체 200사 중 15위

25. 품질경영(quality management)이란 품질을 통한 경쟁 우위의 확보에 중점을 두고 고객만족, 인간성 존중(종업원 이익), 사회에의 공헌을 중시하며 최고경영자의 리더십아래 총체적인 수단을 활용하여 끊임없는 혁신과 개선에 참여하는 기업문화의 창달과 기술개발을 통하여 기업의 경쟁력을 키워감으로써 기업의 장기적 성공을 추구하는 경영체계를 말한다. 최근의 품질관리의 개념은 TQM적인 이념에 바탕을 두어 경영의 수단으로 전사적으로 수행하되, 구체적인 실행 방안에서는 SQC적인 사고와 방법을 활용해 나가는 활동으로 이해되어 가고 있다. TQM과 SQC

26. 모든 품질관리 활동에서 통계적 수법이 사용되며, 이들의 적합한 사용이 없이는 큰 성과를 거둘 수 없다. 품질관리 활동에서는 불확실한 경험이나 예측에 따르지 말고 사실에 근거를 두는 것이 바람직하며 , 여기서 사실에 근거를 둔다는 것은 데이터에 의한다는 것을 의미한다. 품질관리활동의 체계와 통계기법의 적용

27. 품질관리활동의 단계별 통계기법의 적용 • 시장 품질의 조사 : 표본 추출법과 데이터 해석방법 • 연구 및 개발 : 실험계획법, 분산분석, 회귀분석 등의 요인 선정과 최적화 기법 • 품질 설계 : 신뢰도, 공정능력지수, 공차 등을 이용한 계량적 설계 기법 • 제조,관리 : 관리도법 및 QC7가지 도구와 같은 각종의 통계적 수법 • 검사 : 샘플링 검사를 통한 통계적 검정과 추정법

28. 우연원인 : 우발적으로 발생하여 실제로 제거하기 어려운 원인 - 원재료 또는 설비 등의 표준으로부터 허용범위 내에서의 변동 - 작업표준의 허용범위 내에서의 변동 - 측정시 발생하는 측정오차에 의한 변동 이상원인 : 찾아내어 제거할 수 있는 원인 - 표준 부재로 인한 변동 - 작업자가 표준대로 작업을 하지 않아서 발생하는 변동 - 설비의 불량 또는 고장으로 인해 발생하는 변동 - 작업상의 실수로 발생하는 변동 과학적 사고방식의 기초 • 과학적 접근은 변동의 존재를 사실로 받아들이는 데서 출발 • 그 근간은 변동에 관한 지식을 기초로 한 통계적 사고방식 • 결과(데이터)는 반드시 산포가 존재한다. • 산포의 원인에는 우연원인에 의한 산포와 이상원인에 의한 산포가 존재

29. 개선이란 이상원인을 제거하여 안정화하고 안정된 상태의 변동을 더욱 축소하는 것이다. 관리한계선 관리한계선 • 통계적으로 관리가 안된 상태 • 불안정한 상태 • 예측 불가능한 상태 • 통계적 관리상태 • 안정된 상태 • 예측 가능한 상태 변동의 개선 • 경영자, 관리자가 변동을 충분히 이해를 못하는 것은 중대한 자질상의 결함(Lloyd S. Nelson) • 경영자에게 요구되는 한가지 자질은 우연한 변동에 대해 일일이 설명을 요구하지 말라는 것 (Brian L. Joiner)

30. 통계적 과오 과학적 판단에도 과오는 수반 표본으로부터 얻은 정보를 이용하여 모수에 대한 예상, 주장, 또는 단순한 추측 등의 옳고 그름을 판단하는 과정을 겅정이라 하고, 여기서 모수에 대한 예상, 주장, 또는 단순한 추측 등을 가설이라 한다. 가설에는 귀무가설( Ho )와 대립가설( H₁)이 있다 미지의 실제현상 Ho 사실 H₁ 사실 판정 Ho 채택 옳은 판단 제2종 과오 H₁ 채택 제1종 과오 옳은 판단

31. 모집단 데이터 시료 정보 의사결정 행동(조처) 데이터(사실)에 의한 관리 (2) 통계적 분석의 절차

32. 데이터(사실)에 의한 관리 (1) 데이터의 종류 • 집단 • - 모집단 • - 시료 • 성질 • - 계수치 • - 계량치 • 사용목적 • - 해석용 • - 관리용 • - 검사용 • - 기록용(보고용)

33. (3) 올바른 데이터의 조건 • 신뢰성 • 정확성 • 정밀도 • 신속성 (4) 데이터의 정리(분석)방법 • 표나 도표에 의한 방법 • 수량화(계산)에 의한 방법 • 기타 데이터(사실)에 의한 관리

34. 모집단 시료 모수 통계량 • 모집단의 관심정보 • 모집단의 분포형태 • 모집단 분포의 중심 위치 • 모집단 분포의 산포 모집단과 시료, 모수와 통계량

35. 표준편차의 이해 모수 통계량 모수와 통계량

36. 5,000 2만 주행거리(km) A회사와 B회사의 타이어의 수명분포

37. 품질관리 OFF LINE QC ON LINE QC 내 용 내 용 주요활동 주요활동 시스템 설계 공정진단과 조정 ( System Design) 제품설계 공정관리 파라미타 설계 공정조건에 의한 품질의 ( Parameter Design) 예측과 수정 공정설계 제품관리 허용차 설계 측정과 조치를 수행하는 ( Tolerance Design) 검사 실험계획법의 활용 통계적 공정관리 TAGUCHI METHOD S P C 품질관리활동의 체계

38. 투입 산출 제품,업무 결과 5M1E 공정 • 변동요인(5M1E) • - 인력(Man) - 기계(Machine) • - 자재((Material) - 방법(Method) • - 측정(Measurement) - 환경(Environment) 통계적 공정관리(Statistical Process Control)

39. SPC의 정의 • S (Statistical) : 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서 • P (Process) : 주어진 품질규격과 공정의 능력상태를 파악하여 • C (Control) : 우리가 원하는 상태로 제품이 생산될 수 있도록 관리해 가는 관리기법 SPC는 공학적인 고유기술과 접목되어 불량원인을 쉽게 발견하도록 도와주며, 공정의 상태가 어떤지를 탐지하여 주고, 개선을 위해서 어떤 대책이 합리적인가를 결정하는데 도움을 주는 하나의 현장관리기법이다. 따라서 SPC의 기본개념은 끊임없는 공정의 개선추구이다. 즉, 우리는 공정의 개선을 통해 만족스러운 품질의 제품을 생산성 높게 만들 수 있고, 이는 예방품질 관리를 통해 고품질, 비용절감, 생산성 향상을 도모하자는 개념이다.

40. SPC의 목적 SPC의 목적은 협의와 광의의 목적으로 나눌 수 있다. (1) 협의의 목적 제품 또는 재료의 중요 품질특성이 규격이 없어도 좋을 정도로 목표치 주위의 산포를 좁혀가는 것이다. (2) 광의의 목적 SPC를 통해 향상된 품질은 수율을 증가시키고 생산성을 향상시키며, 궁극적으로 원가절감을 이루게 되어, 고객에게 저가· 고품질의 제품을 제공함으로써 경쟁력있는 기업으로 입지를 굳혀 나아갈 수 있을 것이다.

41. 관리도(Control Chart) USL(규격상한) UCL(관리상한) CL (중심선) LCL(관리하한) LSL(규격하한)

42. 300 250 200 150 100 50 0 하한 상한 1.233 1.235 1.237 1.239 1.241 1.243 1.245 1.247 히스토그램의 이해 • * 막대의 높이 : 주어진 범위에서의 측정횟수 • 히스토그램의 폭 : 공정능력의 추정치 • 총 1,000부품 생산 • 22개의 부품이 규격상한보다 크다. • 31개의 부품이 규격하한보다 작다. • 53개의 부품이 불량 • 불량률 = 53/1000 = 0.053 • 공정수율 = 1 - 0.053 = 0.947 or 94.7%

43. 하한 (LSL) 상한 (USL) 1.233 1.235 1.245 1.247 정확하지만 정밀하진 않다 공정의 정밀도(Precision)

44. 하한(LSL) 상한(USL) T 1.233 1.235 1.237 1.239 1.241 1.243 1.245 1.247 정밀하지만 정확하진 않다 공정의 정확성(Accuracy)

45. 규격하한(LSL) 규격상한(USL) 규격폭 T USL - LSL Cp = 공정능력지수(Cp) : 치우침이 없는 경우

46. 규격하한(LSL) 규격상한(USL) 규격폭 T 치우침도 ● M Cp = (1 – K) Cp 공정능력지수(Cpk) : 치우침이 있는 경우

47. 단기적인 공정능력 장기적인 공정능력 LSL USL 단기 공정능력과 장기 공정능력

48. 68.27% 95.45% 99.73% 정규분포의 성질

49. 정규분포와 공정능력지수(1) 99.73% Cp=1 LSL USL  

50. 99.9999998% Cp=2 LSL USL 정규분포와 공정능력지수(2) 