slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
2013. 05.31 PowerPoint Presentation
Download Presentation
2013. 05.31

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 36

2013. 05.31 - PowerPoint PPT Presentation


  • 148 Views
  • Uploaded on

제 10 장 . 품질관리 (CHAPTER 10. Quality Control). 2013. 05.31. 학습목표. 이 장을 학습한 후 다음과 같은 능력을 가져야 한다 . 관리 프로세스 를 열거하고 간략하게 설명할 수 있다 . 공정관리 를 위해 관리도 를 사용하는 방법을 설명할 수 있고 , 관리도 사용의 기본개념 을 설명할 수 있다 . 관리도를 사용하고 해석 할 수 있다 . 공정산출물에서 이상변동을 체크하기 위해 런검증 을 사용할 수 있다 . 공정능력 을 평가할 수 있다. 서 론.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about '2013. 05.31' - piera


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide2
학습목표
  • 이 장을 학습한 후 다음과 같은 능력을 가져야 한다.
    • 관리 프로세스를 열거하고 간략하게 설명할 수 있다.
    • 공정관리를 위해 관리도를 사용하는 방법을 설명할 수 있고, 관리도 사용의 기본개념을 설명할 수 있다.
    • 관리도를 사용하고 해석할 수 있다.
    • 공정산출물에서 이상변동을 체크하기 위해 런검증을 사용할 수 있다.
    • 공정능력을 평가할 수 있다.
slide3
서 론
  • 품질관리(Quality Control): 표준과 비교하여 결과를 측정하고 표준에 부합하지 않을 경우 수정하는 프로세스
    • 목적: 공정이 잘 진행되고 있는지를 확인
  • 기업은 통계적 기법을 이용하여 공정산출물을 점검함으로써 품질관리 목적을 달성할 수 있음
slide4
검 사
  • 검사(Inspection): 제품이나 서비스를 표준과 비교하는 평가활동
    • 생산 이전 검사: 투입자원의 적합성 검사(샘플링 검사)
    • 생산 중 검사: 투입자원이 결과물로 전환되는 과정의 적합성 검사(공정관리)
    • 생산 후 검사: 고객에게 제품이 인도되기 전에 적합성을 최종 확인(샘플링 검사)

(수입검사,중간검사,출하검사), (초,중,말)

  • 검사의 기본 논점***>평소의공정에서 품질수준에 따라서
    • 얼마나 많은 양을 검사해야 하며 얼마나 자주 검사해야 하는가
    • 공정의 어느 위치에서 검사가 이루어져야 하는가
    • 중앙과 (생산)현장 가운데 어디서 검사할 것인가
    • 발생횟수, 즉 속성을 검사할 것인가(발생횟수를 헤아림) 또는 특성치의 값, 즉 변량을 검사할 것인가(특성치를 측정함)
slide5
검사: 검사 량과 검사빈도
  • 저원가/대량생산(low-cost/high-volume)제품
    • 불량품이 검사를 문제없이 통과하는 데 따른 비용이 상당히 저렴
    • 제품생산 공정이 매우 믿을만해서 불량품이 거의 발생하지 않음
  • 고원가/소량생산(high-cost/low-volume)제품
    • 불량품이검사를 문제없이 통과하는 데 따른 비용이 매우 크므로 보다 엄밀한 검사가 요구

(고객과의 신뢰성약속)

  • 검사활동이 증가할수록 검사비용이 증가하지만 검사를 통해 발견하지 못하는 불량품은 감소
  • 검사빈도: 공정이 통제를 벗어나는 비율과 검사되는 로트의 수에 따라 달라짐
    • 안정적인 공정은 자주 체크할 필요는 없지만 불안정한 공정이나 최근에 문제가 발생한 공정은 자주 체크할 필요
    • 소규모 로트들이 몇 개의 큰 규모 로트보다 더 많은 표본을 필요로 함

(예방품질이 중요)

(로트***> 나트)

slide6
검사: 검사량과 검사빈도

검사량(Amount of Inspection)

slide7
검사: 검사위치
  • 검사위치 또는 검사 대상점(inspection points): 검사가 수행되는 생산과정의 위치
    • 대다수 공정은 검사가 가능한 위치가 매우 많음
    • 검사는 제품/서비스 비용에 추가되기에 최적의 위치에서 검사하는 것이 중요
  • 제조업에서 전형적인 검사 위치
    • 원재료, 구매부품
    • 완제품
    • 고가(高價)의 생산 공정 이전
    • 돌이킬 수 없는 공정 이전
    • 결함이 숨겨지는 공정 이전
  • 서비스 분야의 검사위치
    • 유입되는 구입 원자재와 공급품
    • 서비스 담당자
    • 서비스 접점(서비스 카운터)
    • 완성된 작업(수리 가전제품)
slide8
검사: 검사위치
  • 현장검사 vs. 실험실(중앙) 검사
    • 검사장소 선정 시 고려사항
      • 특별한 실험실 검사의 장점이 결과를 얻는데 드는 시간과 작업 중단을 무릅쓸만한 가치가 있는지의 여부
    • 현장검사가 선호되는 이유: 신속한 의사결정을 할 수 있고 실험실로 표본을 이동하는 과정에서 발생할 수 있는 손상 및 대체와 같은 외부요인을 피할 수 있기 때문
    • 실험실 검사가 선호되는 이유: 특별한 설비와 소음, 장애, 진동, 먼지가 없고 작업자가 없는데 따른 보다 더 우호적인 검사 환경 때문
    • 결함이 특정 작업자에 의해 역추적 될 수 있는 경우 일부 기업에서는 작업자 자체검사를 실시:

원천에서의 품질관리(quality at the source)**>예방품질이 중요

품질문제 재 현성이 어렵다

slide9
통계적공정관리
  • 품질관리는공정의 적합품질(quality of conformance)과 관계가 있음
    • 공정 결과물이 설계의도에 적합한가?
    • 관리자는 공정의 산출물이 통계적으로 수용 가능한지를 평가하기 위하여 통계적 공정관리(SPC; statistical process control)를 활용: 공정에서 주기적으로 표본을 추출하여 사전에 설정된 표준과 비교

(주요 공정: 핵심공정에 장기적으로 실시한 경우가 많다)

slide10
통계적공정관리
  • 공정변동(Process Variability)
    • 고유(자연)변동(natural variation): 우연변동(random variation), 공통변동(common variation) – 모든 공정에 어느 정도 존재하는 자연변동
    • 이상변동(assignable variation): 특별변동(special variation) – 고유변동과는 달리 확인되고 제거될 수 있는 변동
      • 공정산출물 가운데 표본이 추출되고 표본 평균, 범위와 같은 표본통계량이 계산될 때 표본 평균의 값과 범위의 값에 변동성이 존재
      • 표본 통계량의 변동성은 표본분포로 나타낼 수 있으며, 표본분포는 표본 통계량의 우연 변동성을 나타내는 이론적 분포
      • 표본추출의 목적은 수정되어야 할 비우연변동(이상변동)이 공정산출물에 존재하는지의 여부를 결정하는것이며, 표본분포는 이를 결정하는 데 이론적 기초를 제공
slide11
통계적공정관리
  • 표본추출과 표본분포(Sampling and Sampling Distribution)
    • 통계적공정관리에서는 공정산출물을 정기적으로 표본 추출하여 표본평균이나 특정 유형의 결과의 발생횟수 등의 표본통계량을 결정 – 표본 통계량은 공정변동의 우연성을 판단하는데 사용
    • 표본통계량(sampling distribution): 표본통계량의 변동성 – 표본통계량의 우연변동을 나타내는 이론적 분포
    • 표본분포와 공정분포
      • 두 분포의 평균은 같다.
      • 표본분포의 변동성은 공정의 변동성보다 작다.
      • 표본분포는 정규분포
slide12
통계적공정관리
  • 표본평균의 경우 중심극한정리(central limit theorem)에 따르면 표본크기가 커짐에 따라 표본평균의 분포는 모집단 형태에 관계없이 정규분포를 이룸
  • 표본분포는 표본통계량이 우연성을 구분하는데 이론적 기초를 제공
  • 우연변동일 경우 대부분의 표본통계량이 위치하는 한계가 선택될 수 있으며, 그 한계는 분포 평균으로부터 몇 표준편차만큼 떨어져 있다는 식으로 나타냄
  • 일반적으로 ±2 표준편차나 ±3표준편차를 사용
slide13
통계적공정관리
  • 관리 프로세스(The Control Process)
    • 표본추출 및 개선조치는 관리 프로세스의 일부분으로 효과적인 관리는 다음 단계들을 필요로 함
      • 정의(Define): 무엇이 통제되어야 하는가에 대해 세부적으로 정의
      • 측정(Measure): 셀 수 있거나 측정할 수 있는 특성만이 통제의 대상
      • 비교(Compare): 측정치를 평가하는 데 사용될 수 있는 비교기준(기업이 추구하는 품질 수준)
      • 평가(Evaluate): 경영자는 이상상태(out of control)를 명확하게 정의해야 함
      • 개선(Correct): 공정이 이상상태로 판단될 경우, 개선조치가 이루어져야 함
      • 결과 모니터(감시)(Monitor results): 개선 조치가 효과적인가를 확인하기 위해 문제가 제거되었음을 입증하기 위해서는 충분한 시간 동안 공정산출물은 감시되어야 함
slide14
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 관리도(control chart): 공정의 목소리
    • 작업 중인 공정으로부터 추출된 표본 평균과 같은 표본통계량을 시간 순으로 나타낸 도표로 우연변동과 이상변동을 구분
    • 관리한계(control limits): 분포의 평균으로부터 우연변동과 이상변동을 구분하는 선 - 표본통계량에 대해 받아들일 수 있는 변동의 범위(우연변동)
    • 관리도의 목적: 공정의 산출물이 우연에 의한 변동인지 또는 이상에 의한 변동인지를 점검하는 것
    • 차트상의 모든 점들이

관리상한(UCL; upper control limit)과

관리하한(LCL; lowercontrol limit)사이에 위치하면 공정이

‘관리상태’ 혹은 안정적인 것으로 받아들여짐

slide16
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 관리도(control chart): 공정의 목소리
    • 표본 통계치를 시간 순으로 나타낸 그림으로 우연변동과 이상변동을 구별하기 위해 사용
    • 관리한계(control limit): 분포의 평균으로부터 우연변동과 이상변동을 구분하는 선
      • 큰 값이 관리상한(UCL)이며, 작은 값이 관리하한(LCL)
      • 이 두 한계 사이에 나타나는 표본 통계량은 우연변동인 반면, 이 두 한계상이나 밖에 나타나는 값은 이상변동
slide17
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 제1종 오류(Type Ⅰ Error): 공정이 실제로는 이상이 없음에도 있다고 결론짓는 것 – 생산자 위험(producer’s risk)
  • 제2종 오류(Type Ⅱ Error): 공정이실제로는 이상이 있음에도 없다고 결론짓는 것 – 소비자 위험(consumer’s risk)
slide19
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 변량관리도(control chart for variables; 계량치 관리도): 시간, 부품의 길이나 넓이처럼 척도에 의해 측정될 수 있는 데이터에 사용하는 관리도
    • 평균관리도(mean control chart; -chart)
    • 범위관리도(range control chart; R-chart)
  • 속성관리도(control chart for attributes; 계수치 관리도): 표본에 존재하는 불량품의 개수, 하루에 걸려오는 전화 통화 수처럼 셀 수 있는 데이터에 사용하는 관리도
    • 불량률 관리도(p-chart)
    • 결점수 관리도(c-chart)
slide23
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 속성관리도(Control Chart for Attributes)
    • 결점수 관리도(c-Chart): 단위당 결점 수를 관리하고자 할 때 사용하는 관리도
slide26
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 관리도 해석에 있어 주의할 사항
    • 만약 관측치가 관리도의 관리상한(UCL) 선상 또는 그 위에 위치할 경우: 공정이 기대 품질보다 떨어지므로 원인을 파악하여 개선활동
    • 만약 관측치가 관리도의 관리하한(LCL) 선상또는 그 아래에 위치할 경우: 공정이 기대 품질보다 우량함을 의미하지만 그것에 안심하지 말고 그 이유를 조사해야 함 – 자원의 바람직하지 못한 과용 때문일 수도 있으며 또는 공정 품질을 개선시킬 수 있는 원인에 기인할 수도 있음
slide27
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 관리도에 대한 경영적 고려사항
    • 공정의 어느 위치에서 관리도를 사용해야 하는가
    • 표본의 크기를 얼마로 할 것인가
    • 어떤 종류의 관리도를 사용할 것인가(변량관리도 또는 속성관리도)
slide29
통계적공정관리: 관리도 – 공정의 목소리
  • 런 검사 (Run Test)
    • 관리도의 모든 값이 관리상한과 하한 사이에 있다 하더라도 추세, 주기, 편의(bias)가 존재하면 통계적 관리상태에 있지 않음

– Run Test를 실행해 검사

(편의: 한 쪽으로 치우쳐 있는정도)

    • Run: 하나의 특성을 지니는 일련의 관측치
slide31
공정능력
  • 규격(Specification 또는 허용오차(tolerance)): 개별 산출물이 받아들여질 수 있는 범위. 공학적 설계나 고객 요구에 의해 설정.
  • 관리한계(Control limit): 평균 및 범위 등의 표본 통계량이 우연에 의해 변할 수 있는 범위를 나타내는 통계적 한계.
  • 공정변동(Process variability): 공정의자연적이거나 고유한 우연변동을 나타내며, 공정 표준편차로 측정.
    • 관리한계는 표본 변동에 기초하고 있으며 표본 변동은 공정변동의 함수
    • 관리한계 또는 공정변동과 규격 간에는 특별한 관계가 없음:
      • 규격은 산출물이 만들어지는 공정에 대해서가 아니라 제품이나 서비스 등의 산출물에 관해 규정되므로 공정이 통계적으로 정상상태에 있을지라도 공정 산출물은 규격에 적합할 수도 있고 적합하지 않을 수도 있음
      • 이것이 공정능력(process capability)을 고려해야 하는 이유이며, 공정능력은 설계규격에 의해 허용되는 변동에 대한 공정 산출물의 고유한 변동 정도를 의미
slide32
공정능력: 공정능력 분석
  • 그림 10.15 C에서 관리자가 생각할 수 있는 해법
    • 바라는 산출을 얻을 수 있도록 공정 재설계
    • 바라는 산출을 얻을 수 있는 다른 공정을 사용
    • 현 공정을 유지하고 100% 전수 검사를 통해 불량품을 제거
    • 규격이 필수적인지를 검사하거나 고객만족에 영향을 미치지 않으면서 규격을 완화하는 방법

C. 공정변동이

slide36
공정 능력
  • 공정능력 지수의 한계
    • 공정이 안정적이지 않을 수 있으며 이 경우 공정능력 지수는 무의미하다.
    • 공정 산출물이 정규분포를 이루지 않을 수 있는데 이 경우 불량 산출물에 대한 추정이 부정확하게 됨
    • 기준치와 공정평균이 일치하지 않을 경우 Cp지수가 사용되면 잘못된 결과를 초래할 수 있음