[통계적 품질관리] 데이터를 취하는 목적

 

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

 

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※ 제조현장에서 취해지는 데이터는 직무별, 목적별 등으로 분류할 수 있습니다. 

 

 

데이터는 현장의 입.출고 전표, 작업일보 및 여러 품질기록등에서 얻을 수 있습니다. 하나하나의 데이터는 품질과 관련되어 명확한 목적이 있고, 그 데이터를 기초로 action을 취할 수 있으므로 이들은 중요한 품질정보가 됩니다. 제조현장의 데이터를 사용 목적에 따라 분류하면 아래와 같습니다.

 

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1) 공정의 관리를 목적으로 하는 경우

공정에서 제조되는 품질을 안정 상태로 유지하기 위해 표본을 취하는 경우로, 이상상태일 경우 시정조치하여 공정을 안정 상태로 유지하려는 목적의 데이터입니다. 관리도에 사용되는 표본이 대표적인 예입니다.

 

2) 품질의 해석을 목적으로 하는 경우

공정에서 만들어지고 있는 제품품질의 상태를 해석하여 품질방침의 결정이나 품질의 개선에 도움이 되도록 하기 위한 목적으로 표본을 취하는 경우입니다. 예를 들면 Pareto도를 그려서 어떤 부적합 항목을 중점적으로 시정하는 것이 좋은지를 결정하는 경우입니다.

 

3) 실험.연구 등의 결과로 최적조건의 표준화를 목적으로 하는 경우

목표와 관련되는 여러 가지 요인에 대해 각각의 흥미영역에서 몇 가지 조건을 설정하여 실험한 결과에 대해 최적의 제조조건을 결정하여 표준화하기 위해서 표본을 취하는 경우입니다. 예를 들면 여러 회사의 재료에 대하여 각각 표본을 취하여, 어느 회사의 재료가 좋은가를 조사하고 구매처를 결정하는 경우입니다.

 

4)검사와 같은 합격판정을 목적으로 하는 경우

검사를 받기 위해 제출된 로트에 대해 합격판정을 목적으로 표본을 취하는 샘플링 검사와 같은 경우입니다.

 

5) 현상파악 및 기록을 목적으로 하는 경우

빅데이터와 같이 현재 상태를 자동으로 집계하거나 추후분석에 활용하기 위하여 축적하는 데이터입니다. 예를 들면 자동 집계 시스템으로 기록이 축적되게 하거나, 월간 분석이나 분기 분석 또는 개선 모멘텀을 찾기 위해 제품별 검사 및 작업일보 등에 짧은 시간 간격으로 체크하게 하는 데이터 등이 있습니다.

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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References

 

[1] 양희정, 김광수, 정상윤. 한국표준협회미디어, "빅데이터 시대 품질관리의 내비게이션 통계적 품질관리 4.0", 17-18 (2019)