[통계적 품질관리] 품질경영시스템의 문제점과 통계적 품질관리의 필요성

 

 

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였습니다.

 

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지금까지 과거의 QMS인 품질보증시스템과 현재의 QMS에 대해 알아보았습니다. 그 결과 우리는 품질평가와 품질정보의 피드백 측면의 2가지 중요한 문제점을 확인할 수 있었습니다.

 

① 대부분의 하위 조직에서 품질목표의 설계가 미흡하다는 점입니다. 이는 목표를 설계할 때 관련되는 요인의 해석과 최적화에 대한 검토가 미흡하지 때문입니다. 결론적으로 '증거기반 의사결정' 이라는 품질경영의 7원칙이 잘 지켜지지 않는다는 뜻입니다.

 

② 품질정보의 피드백과 그에 따른 개선활동이 원활하지 않습니다. 물론 하위 조직에서 창출되는 품질정보가 부정확하고 타이밍이 늦어지므로 나타나는 결과입니다. 하지만 이 역시 '프로세스 접근법'과 '개선'이라는 품질경여 7 원칙이 잘 지켜지지 않는다는 뜻입니다.

 

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이러한 결과는 품질경영업무시스템과 유기적으로 작동되는 품질경영평가시스템과 품질경영정보시스템이 올바르게 구축되지 않았기 때문입니다. 반면 평가나 정보 피드백을 위한 인프라는 매우 양호한 편입니다. 대다수의 국내기업들은 경영정보시스템으로 ERP를 도입하여 운영하고 있으며, 통신시스템 또한 세계 최고 수준이기 때문에 상당한 량의 품질정보는 지속적으로 축적되고는 있습니다. 하지만 엄청나게 축적되고 있는 품질데이터가 품질개선에 활용되지 않으므로 데이터 재고(data stock) 즉 '정보 불용 로스'로 정보관리비만 증가하는 것이 현실입니다.

 

이는 경영진과 엔지니어 그룹의 통계적 품질관리 (SQC: Statistical Quality Control)에 대한 지식이 부족하거나 자세한 운영 방법에 관한 이해 부족에서 시작됩니다. 사실 SQC 활동은 품질경영 활동의 윤활유입니다. SQC 활동은 품질목표와 관련하여 데이터를 정보화하고, 분석 및 운영하는 기술이기 때문입니다. 그러므로 조직원들이 SQC 활동을 품질경영시스템의 유지개선에 효과적으로 사용될 수 있도록 조직문화를 구축하는 것이 매우 중요합니다.

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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References

 

[1] 양희정, 김광수, 정상윤. 한국표준협회미디어, "빅데이터 시대 품질관리의 내비게이션 통계적 품질관리 4.0", 9-10 (2019)