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통계적 공정 관리(SPC)는 품질을 측정하고 관리하는 기술을 통해 제조 공정을 모니터링하는 것입니다. SPC는 다양한 기기 및 기기를 트리거하여 제품 측정 및 공정 판독값의 품질 데이터를 제공합니다. 수집된 데이터는 해당 공정을 제어하기 위해 평가되고 모니터링됩니다.
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00:00 인사말
00:24 지무지도
02:20 들어가면서
04:17 품질의 정의
07:25 통계적 공정 관리의 목표
09:33 규격한계와 관리한계
10:56 관리이탈은 불량과 같지 않다
12:22 공정능력의 전제 조건
13:45 공정능력이 우수한 공정도 불안정할 수 있다
15:28 이 문제는 누구의 책임인가
19:47 우연원인과 특수원인
22:13 깔때기 실험
26:23 깔때기 실험이 주는 교훈
자료: https://bit.ly/3ffT0wn
문의: [email protected]
2021년 4월 16일 | JMP Korea 민철희
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통계적 공정관리(SPC)란? – LakePark
1. 통계적 공정관리(SPC)란? ○ S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여 ○ P(Process) : 품질 변동의 원인과 공정의 상태(능력)를 파악 …
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Date Published: 5/4/2021
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SPC(통계적공정관리) 의 정의, 개념변화, 목표, 체계, 방법, 사례 …
통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여 통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 관리방법이다.
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Date Published: 8/17/2022
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통계적 공정관리[SPC]
통계적 품질,공정관리와 직·간접적으로 연관되는 배점이 375점으로 중요한 사항임 … I. 통계적 공정관리의 개요. 1. 통계적 공정관리란? 2. 기초통계.
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[제조] SPC(Statistical Process Control, 통계적 공정관리)
통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여 통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 관리방법이다.
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Date Published: 8/21/2021
View: 8223
[통계적 공정관리] SPC의 정의 – Studyenthusiast
[통계적 공정관리] SPC의 정의 … SPC는 “공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 PDCA 사이클을 돌려가면서 통계적인 방법으로 공정을 …Source: studyenthusiast-26.tistory.com
Date Published: 10/29/2021
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SPC와 QMS의 구성도 – 솔바테크놀러지
SPC는 Statistical Process Control의 약자로서 통계적 공정관리를 의미한다. 공정에 얻어진 DATA를 통계적으로 해석하여 샘플 DATA에 의한 평가의 오류를 최소화 …
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Date Published: 11/24/2022
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통계적 공정 관리 | 코파데이타 – Copa-Data
통계적 공정 관리(SPC)는 생산 환경에서 품질을 측정하고 보증하는 데 주로 사용됩니다. 공정 능력, 관리도 및 히스토그램 분석을 위한 표준 SPC 보고서 외에 추가 통계 …
Source: www.copadata.com
Date Published: 12/27/2022
View: 1054
통계적 공정관리 – 영남대학교 | KOCW 공개 강의
영남대학교. 윤당혁. 6시그마 그린벨트과정 후반부 분석-개선-통제.
Source: www.kocw.net:444
Date Published: 5/5/2022
View: 1815
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- Date Published: 2021. 4. 15.
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통계적 공정 관리란 무엇입니까?
통계적 공정 관리의 이점
통계적 공정 관리에는 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.
낭비 감소 및 보증 청구
제조 단위의 생산성 극대화
운영 효율성 향상
수동 검사 요구 감소
고객 만족도 향상
비용 통제
분석 및 보고 향상
통계적 공정 관리 사용 방법
모든 새로운 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리를 사용하는 첫 번째 단계는 제조 비즈니스가 낭비 또는 성능 문제에 직면한 부분을 평가하는 것입니다. 이는 제품 재작업, 전체 제품 범위 낭비 또는 긴 검사 시간과 관련될 수 있습니다. 회사는 먼저 이러한 문제 영역에 통계적 공정 관리 시스템을 적용함으로써 이익을 얻습니다.
통계적 공정 관리는 필요에 따라 비용, 시간 또는 생산 지연과 같은 요소와 항상 관련이 있는 것은 아닙니다. 새로운 프로세스를 구현할 때 교차 기능 팀은 해결해야 하는 디자인 또는 프로세스의 중요한 측면을 식별합니다.
이것은 인쇄 검토 또는 DFMEA(설계 실패 모드 및 효과 분석) 연습으로 알려진 연습 과정에서 수행됩니다. 이 연습의 데이터는 다음 프로세스에서 중요한 특성에 대해 수집 및 모니터링됩니다.
데이터 수집 및 기록
통계적 공정 관리 데이터는 두 가지 방법으로 수집할 수 있습니다. 첫 번째는 특정 제품의 측정값이고 두 번째는 공정 계측 판독값입니다.
데이터는 일단 기록되면 수집된 데이터 유형에 따라 여러 종류의 관리도와 함께 추적됩니다. 유용한 정보를 얻으려면 적절한 차트를 사용하는 것이 중요합니다. 데이터는 연속 변수이거나 속성 데이터입니다. 데이터 수집 및 기록은 조직이 필요로 하는 것에 따라 개별 값일 수도 있고 판독값 세트의 평균일 수도 있습니다.
개별 값에 대한 가변 데이터에는 이동 범위 차트가 사용됩니다. 데이터가 8개 이하의 하위 그룹으로 기록된 경우 X 막대 R 차트가 사용됩니다. 부분군 값이 8보다 크면 X-막대 S 관리도가 사용됩니다.
속성 데이터의 경우 AP 차트를 사용하여 부품 세트 내에 결함이 있는 부품 수를 기록합니다. AU 차트는 각 특정 부품에 얼마나 많은 결함이 있는지 기록하는 데 도움이 됩니다.
관리도: X 막대 및 R 차트라고 합니다. X 바는 변수 x의 “평균”을 나타냅니다. 범위 차트는 부분군 내 변동을 나타냅니다. 여기서 범위는 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이를 나타냅니다.
다음은 X 막대 및 R 차트를 작성하는 단계입니다.
먼저 표본 크기를 “a”로 지정합니다. 일반적인 숫자는 4 또는 5이지만 샘플은 8 미만이어야 합니다. 이 단계에서 샘플 측정의 빈도를 설정합니다. 초기 샘플 세트 수집을 시작합니다. 경험에 따르면 4개 세트에서 100개 측정이 이루어지며 결과적으로 25개의 데이터 포인트가 생성됩니다. 4개 샘플 각각의 25개 그룹마다 평균값을 계산합니다. 다음으로 4개의 측정 샘플 각각에 대해 동일한 방식으로 범위를 계산합니다. 각 집합에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이가 범위입니다. 다음 단계는 평균의 평균을 계산하는 것입니다. 이것은 X-바용이며 실선으로 표시됩니다. 다음으로 중심선으로 표시되는 “R” 값 평균을 계산합니다. 다음 단계는 X-막대 및 R 차트 모두에 대한 관리 상한 및 하한을 계산하는 것입니다. 기술자는 차트를 통해 계속해서 여러 샘플을 측정하고 값을 추가한 다음 평균을 계산합니다. 이 값은 X 막대 차트에 기록됩니다. 공정 안정성을 추적하려면 샘플 측정을 날짜 및 시간과 함께 고정된 간격으로 기록해야 합니다. 고유한 문제가 발생하면 공정을 조정하여 안정성을 유지해야 합니다.
X-막대 및 R-차트는 공정을 모니터링하고 개선하는 데 사용되는 관리도의 일부 예입니다.
데이터 분석
분석하는 동안 관리도에 기록된 모든 데이터 포인트는 특별한 원인이 없는 한 관리 한계 내에 있어야 합니다. 일반적인 원인으로 인해 데이터 포인트가 관리 한계 내에 있게 되지만 특수한 원인은 이상치인 경향이 있습니다. 공정을 통계적으로 관리하는 것으로 분류하려면 차트에 이상값이 없어야 합니다. 공정이 관리 상태에 있으면 식별된 특수 원인이 없으며 모든 데이터가 관리 한계 사이에 있게 됩니다.
그러나 다음과 같은 일반적인 원인 변동의 예가 있습니다.
재료 특성의 변화
계절과 관련된 온도 변화 또는 습도 수준의 변화
기계 또는 도구의 정기적인 마모
운영자 관련 설정의 변형
정기적인 측정 변동
특수 원인은 범위 제어 한계를 벗어나며 공정의 대규모 변경을 나타낼 수 있습니다. 이러한 변형에는 다음이 포함될 수 있습니다.
제어장치 결함
잘못된 장비 조정
측정 시스템의 변화
교대 진행 중
기계 오작동
설계 사양의 범위를 벗어나는 자원 재료 속성
도구 파손
운영자 미숙
통계적 공정 관리 차트로 공정을 모니터링하는 동안 모든 데이터 포인트는 관리 한계 내에 남아 있는지 확인하기 위해 지속적으로 확인됩니다. 그들은 추세의 변화나 공정의 급격한 변화에 주의를 기울일 것입니다. 특별한 원인이 확인되면 원인을 파악하기 위해 필요한 조치를 취합니다. 다음은 이를 수정하고 공정이 통계적 통제로 돌아오도록 하는 것입니다.
이러한 변동 외에도 관리 한계 내에 있고 조사해야 하는 다른 데이터 포인트 변동이 있습니다.
7개 이상의 데이터 포인트가 프로세스 중심선의 한쪽으로 끝나는 사이클
일반적인 데이터 범위의 변경. 이것은 여러 데이터 포인트가 서로 가깝거나 멀리 떨어져 있는 곳일 수 있습니다.
7개 이상의 데이터 포인트가 있는 새로운 추세가 발생할 때 지속적으로 상승 또는 하락
정상 평균보다 높거나 낮은 것이 분명한 데이터 산포의 변화
통계적 공정 관리의 단점
모든 공정과 마찬가지로 통계적 공정 관리에는 다음과 같은 몇 가지 단점이 있습니다.
시간 요구 사항
통계적 공정 관리는 조기 발견에 중점을 두지만 제조 환경에서 시스템을 구현하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 차트를 모니터링하고 작성하는 공정은 시간이 많이 걸립니다. 시스템을 기존 프레임워크에 통합해야 하므로 인력 교육이 필요하며 시간이 걸립니다.
비용 고려 사항
통계적 공정 관리도 비용이 많이 드는 일이며 회사가 서비스 제공자와 계약을 체결하고 교육 자원 및 자료에 투자해야 합니다.
품질 측정
통계적 공정 관리의 문제점은 공정 프로토콜에 부적합이 있을 때 감지하지만 그 시점까지 얼마나 많은 제품에 결함이 있는지는 알 수 없다는 것입니다.
통계적 공정 관리의 미래
조직은 생산 공정을 안정화함으로써 생산성 변동의 수를 줄여 소비자와 회사 모두에게 이익을 줄 수 있습니다. 소비자는 안전하고 잘 테스트된 제품을 얻고 회사는 생산 비용과 결함 제품으로 인해 발생하는 당황을 줄임으로써 이익을 얻습니다.
머신 러닝과 인공 지능이 발전함에 따라 통계적 공정 관리 능력이 향상될 것입니다. 이는 제조업체에게 더 큰 이익을 가져다주고 경쟁 우위를 높이며 고객을 만족시킬 것입니다.
통계적 공정관리(SPC)란?
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1. 통계적 공정관리(SPC)란?
● S(Statistical) : 통계적 자료와 분석기법을 활용하여
● P(Process) : 품질 변동의 원인과 공정의 상태(능력)를 파악하고
● C(Control) : 품질 목표가 달성될 수 있도록 관리하는 활동
▶ SPC 와 SQC 의 차이
→ SPC : 예방활동(Prevention)에 중점
– 공정능력, 관리도, QC 7 Tools 등
→ SQC : 탐지활동(Detection)에 중점(검사)
– 검추정, 샘플링(단순, 취락, 2단계), 실험계획법 등
2. 공정(Process)이란 ?
– 원하는 산출물(Output=제품, 서비스)을 얻기 위해, 투입요소(Input=4M)를조합하는 곳.
– 산출물을 변화시키는 방법으로 투입한 요소 중 하나 이상을 변화시킨다.
3. 관리(Control) 란 ?
관측/측정, 비교, 조사, 변화의 4가지 행위
→ 공정관리는 공정의 중심치와 산포 관리, 제품관리는 산출물의 규격적합 여부
4. 통계
품질 특성치의 측정 또는 분석 목적에 따라 Data의 종류가 달라진다.
종류 적용 범위 연속형 제조: Cycle time, 중량, 길이, 속도, 전압, 제품의 치수
비제조: 전화시간, 배달시간, 직원나이, 직원체중, 미팅시간 이산형 제조: 불량률, 납기 준수율, 결점률, 설비 오작동 건수, 장비 고장률
비제조: 결근율, 이직률, 산재 사고 건수, 홈 페이지 방문자 수
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SPC(통계적공정관리) 의 정의, 개념변화, 목표, 체계, 방법, 사례 소개…
S.P.C.
(Statistical Process Control)
SPC(통계적공정관리)란 사람의 느낌이나 어림짐작으로 어떤 사실을 보거나 판단하는 것이 아니라 과학적인 DATA를 근거로 문제를 직시하고 해석하며 해결책이나 향상 방안을 찾아내는 것을 말하므로 과학적 기본 DATA와 이를 분석하여 각 공정에서 품질규걱에 맞는 제품을 만들어 낼 수 있는 상태로 관리해 가는 기법이라고 할 수 있다.
SPC(통계적공정관리)의 기본 개념은 끊임없는 공정의 개선 추귀며 만족스러운 품질의 제품을 높은 생산성으로생산할 수 있도록 하는 현장 관리기법이다.(즉 “Never Ending Improvement Program”으로서 개선을 위하여 연속적으로 적용해 가야 할 관리기법)
그러나 SPC 자체가모든 문제를 해결하고 항시 공정을 발전시켜 주는 것은 아니다. SPC는 공학적인 고유기술과 접목되어
– 불량원인으로 쉽게 발견 하도록 도와주며,
– 공정의 상태가 어떤지를 탐지하여 주고,
– 개선을 위하여 어떤 대책이 합리적인가를 결정하는데 도움을 준다.
SPC를 통하여 우리가 목표로 하는 가장 중요한 것은 품질 산포가 작은 볻 균일한 품질의 제품을 생산하는 것이다. 즉 SPC적 관리를 통하여 공정변동을 줄여 가고자 하는 것이다. 각 공정이 안정적으로 관리되어 간다면
– 무결점으로 생산할 수 있으며,
– 고객의 신뢰성 있는 제품을 공급하여 줄 수 있는 것이다.
결국 SPC를 통해서 향상된 품질은
– 수용을 증시키고,
– 생산성을 향상시키며,
– 궁극적으로 원가절감을 이루게 되며,
– 고객에게 만족스러운 제품을 제공할 수 있어
원만한 대고객 유대관계를 유지할 수 있을 것이다. 그랫 이 기법을 알고 활용하는 기업이나 관리자만이 지속적인 향상 발전을 기대할 수 있는 것이다.
1. S.P.C.의 정의
통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여 통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 관리방법이다.
– 통계적공정관리의 각 단어가 갖는 의미 ;
#STASISTICAL………..통계적 자료의 도움을 얻어서
#PROCESS…………….주어진 품질규격과 공정의 능력상태를 파악하여
#CONTROL……………..우리가 원하는 상대로 제품이 생산될 수 있도록 관리해 가는 관리방법
2. 품질의 개념 변화 ( SPC의 필요성 / 추진팀의 역할)
이처럼 SPC가 절대 필요하게 된 것은 Quality Management의 원칙들이 변모했다는 이유가 가장 크다.
종래 품질개념과 현재의 개념과는 상당한 차이가 있는 것이다. 즉 %단위의 불량이 100만분의 1단위인 Defect per Million 즉 DPM(PPM) 단위로 그리고 최근에는 6시그마 활동의 확산에 따라 그 단위가 sigma로 변모해 가고 있다는 점이다. 그러나 우리가 활용하고 있는 협력업체 현장에는 아직도 한 자리 또는 두자리 %단위의 불량률을 기록하고 있는 곳도 엄연히 존재하고 있는것이 현실이며 이들 취약업체를 중심으로 단기간 내에 일정 수준으로 끌어올려 균등한 품질수준을 유지하기 위해 프로세스 전반을 진단하고 처방을 해 가는 협력업체 혁신 활동이 진행되고 있다고 생각 하면 그 책임은 막중한 것임에 틀림이 없다.
일반적으로 기업의 수준을 나타낼 때에는 학교에서 이루어 지는 class 단위의 수준을 평가할 때 처럼 각 class의 점수를 합산하여 평균한 겂으로 우열을 평가하는 것과는 달리 가장 낮은 분야의 평가점수로써 그 기업의 수준을 나타낸다고 한다.
가령 자동차를 구성하는 3만점 이상의 부품 중 어느 한 부품이라도 문제가 되면 그 문제된 부품에 의해 메이커는 물론 그 자동차의 이미지를 결정짓게 되고 만다. 즉 자동차 부품을 공급하는 대부분의 협력업체들이 90점 이상이고 일부 한 협력업체가 60점이라면 그 모기업의 수준은 60점이고 그 모기업이 최종 조립한 제품의 수준 또한 60점이라는 의미이다. 따라서 1차적으로 60점짜리 협력업체를 90점 수준으로 끌어올리는 작업, 바로 그것이 추진팀에게 주어진 역할이고 사명이라 정의할 수 있다.
3. SPC의 목표
SPC를 통하여 우리가 얻어야 하는 1차적인 목표는 품질향상이다. 즉 보다 균일성을 가진 품질의 제품을 생산하는 것으로서 이는 공정의 SPC적 관리를 통하여 Process Variation(공정 산포)를 줄여 나갈 수 있기 때문이다.
그리하여 각 공정이 안정되게 관리되어지면 결국 우리가 지향하는 zeor detect 또는 100% 양품을 생산할 수 있게 되어 모기업을 포함한 고객에게 보다 신뢰성있는 상품을 보다 낮은 가격으로 제공할 수 있게 되어 비로서 경쟁력을 가질 수 있ㄱ 되는 것이다.
한편 모기업을 포함한 고객들은 보다 신뢰성 있는 (Reliable)제품을 납품 또는 제공받기 위하여 SPC 기법을 활용한 공정관리를 각 부품 제조 업체에 강력히 요구하고 있는 것이다.
이상의 내용을 요약하면(SPC추진팀의 역할)
*** 1. 공정의 산포를 줄여 제품 품질을 균일하게 하기 위하여
*** 2. 통계적인 사고방식으로 공정을 관리하도록 체제를 갖추고 운영하게 하여 SPC의 근본 취지인 지속적인 기반을 마련한다.
*** 3. 바로 이것이 모기업을 포함한 고객이 해당 업체를 그리고 제품(부품)을 선택하도록 하는길이며, 이 때문에 SPC가 필요한 것이다.
*** 4. 이상의 1.2.3항을 단기간에 구축, 원활히 운영할 수 있도록 견인차 역할을 하는 것이 추진팀 역할의 하나이다.
이와 같은 SPC를 통하여 향상된 품질은 (SPC의 Merit)
= 수율을 증가시키고
= 생산성을 향상시키며
= 결과적으로 제조원가를 낮추게 될 뿐만 아니라
= 고객만족을 지속시켜 주거나 새로운 고객을 확보할 수 있게 된다.
4. 통계적 공정관리 체계
일반적으로 일정한 조건으로 생산을 하더라도 얻어지는 제품(반제품)의 품질특성차는 일정하지 못하고 어떤 값을 중심으로 산포하고 있다. 품질의 변동요인은 대개 다움 2가지로 분류된다.
1) 우연원인 (불가피원인)
2) 이상원인 (가피원인)
SPC에서는 품질변동을 조사하여 그 원인을 우연원인과 가피원인으로 분리시켜, 가피원인은 현장에서 즉각 조치를 취하여 없앨 수 있도록 하고, 우연원인에 대해서는 생산설비의 교체나 생산방식에 대한 system적 접근을 통하여 근본적으로 우연원이에 의한 품질변동의 크기를 축소시켜 주어야 할 것이다. 이 경우에
– 작업방법 개선
– 작업자 훈련
– 작업환경의 균일화
– 계측기 정도의 향상
등을 고려해 볼 수 있을 것이다.
==========요약========
SPC의 가장 기본적인 기능은 품질변동이 가피원인(이상원인)에 의하여 발생했을 때 이를 즉각 알려주어 조치를 취할 수 있게 하고 가피원인이 나타나지 않는 경우에는 우연원인 만에 의한 안정된 품질변동을 나타내주도록 하는것.
– 가피원인 발생시………..신속하게 가피원인을 규명하여 관리내에 들도록 현장의 조치를 취해 준다.
– 우연원인만에 의한 품질변동이나 이 변동이 과다하여 불량률이 큰 경우 ….. 관리자들이 적절한 TEAM활동을 통하여 품질변동을 근본적으로 줄여주는 노력을 해야 한다.
** 공정능력(PROCESS CAPABILITY)은 가피원인이 제거되고 우연원인만이 품질변동을 주는 경우에 생각할 수 있는 공정상의 품질분포의 정도를 의미한다.
5. SPC에서의 통계적 방법 (품질도구)
SPC에 사용되는 통계적 수법은 매우 다양하며 대표적인 것을 다음에 제시한다.
1) 평균 및 산포의 측도, 확률분포
2) QC 7가지 도구, 신QC 7가지 도구
3) 공정능력조사
4) 통계적 추정 및 가설검정
5) 상관분석, 회귀분석, 반응표면분석
6) 실험계획법, 분산분석
7) Taguchl method
8) 신뢰성 기법
최근에는 SPC에서 활용되는 QC도구들이 모두 software화 되어 있어 누구라도 손쉽게 적용할 수 있으며 이미 선진기업에서는 그 사용이 보편화되어 있다.
6. 품질문제 해결 step별 적용 SPC 수법
7. SPC 추진 7단계(사례)
미국의 유수 반도체 그룸에서 사용하고 있는 사례(7단계 기법)를 소개한다.
[제조] SPC(Statistical Process Control, 통계적 공정관리)
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SPC란
SPC(통계적공정관리)란 사람의 느낌이나 어림짐작으로 어떤 사실을 보거나 판단하는 것이 아니라 과학적인 DATA를 근거로 문제를 직시하고 해석하며 해결책이나 향상 방안을 찾아내는 것을 말하므로 과학적 기본 DATA와 이를 분석하여 각 공정에서 품질규걱에 맞는 제품을 만들어 낼 수 있는 상태로 관리해 가는 기법이라고 할 수 있다.
정의
통계적공정관리(SPC)는 TQC의 일환으로 품질규격에 합격할 수 있는 제품을 만들어 내기 위하여 통계적 방법에 의하여 공정을 관리해 나가는 관리방법이다.
Statistical – 통계적인 자료와 분석 기법을 이용해서
Process – 공정의 품질 변동을 주는 원인과 공정의 능력 및 상태를 파악해서
Control – 규정된 품질목표에 달성 될 수 있도록, PDCA싸이클을 이용해서 끊임없이 품질개선이 이루어지도록 관리해 가는 활동
[PDCA 싸이클]1)PLAN :목표달성을 위한 기준설정
2)Do : 설정된 계획에 따라 실시
3)Check : 실시한 결과를 측정, 분석, 비교 및 검토
4)Action : 검토한 결과를 계획과 비교하여 차이가 있으면 적절한 조처
※ SPC에 사용되는 통계적 품질기법
-평균 및 산포, 확률분포
-QC7가지 도구(인과관계 다이어그램, 체크시트, 히스토그램, 특성요인도, 층별, 체크시트, 파레토)
-공정능력 분석
-통계적 추정 및 가설 검정
-상관분석, 회귀분석, 다변량 분석, 분산분석, 실험계획법, 품질공학, 반응표면 분석
-신뢰성 실험, 고장모드 영향분석(FMEA), GAGE R&R
목적
SPC를 통하여 우리가 얻어야 하는 1차적인 목표는 품질향상이다. 즉 보다 균일성을 가진 품질의 제품을 생산하는 것으로서 이는 공정의 SPC적 관리를 통하여 Process Variation(공정 산포)를 줄여 나갈 수 있기 때문이다.
그리하여 각 공정이 안정되게 관리되어지면 결국 우리가 지향하는 zeor detect 또는 100% 양품을 생산할 수 있게 되어 모기업을 포함한 고객에게 보다 신뢰성있는 상품을 보다 낮은 가격으로 제공할 수 있게 되어 비로서 경쟁력을 가질 수 있게 되는 것이다.
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[통계적 공정관리] SPC의 정의
SPC는 “공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기 위하여 PDCA 사이클을 돌려가면서 통계적인 방법으로 공정을 효율적으로 운영해 나가는 관리방법”을 의미하는 것입니다.
S(statistical): 통계적 자료와 분석기법의 도움을 받아서
P(process): 공정의 품질변동을 주는 원인과 공정의 능력상태를 파악하여
C(control): 주어진 품질목표가 달성될 수 있도록 PDCA 사이클을 돌려가며 끊임없는 품질개선이 이루어 지도록 관리해가는 활동
SPC는 끊임없는 공정의 개선추구 활동 이며, 고객이 만족하는 제품을 생산성 높게 생산할 수 있도록 하는 현장의 관리기법입니다. SPC 자체가 모든 문제를 해결하고 공정을 항상 발전시켜 주는 것은 아닙니다. SPC는 공학적인 고유기술과 접목되어 불량원인을 쉽게 발견하도록 도와주며, 공정상태가 어떤가를 탐지하여 주고, 개선을 위하여 어떤 대책이 합리적인가를 결정하는 데 도움을 주는 과학적 관리기술입니다.
최근의 SPC 추진은 보다 적극적으로 IT를 활용하여 인과관계 데이터를 대응되게 수집 정리하여 실시간으로 정보화하고 있어서 S를 Source, P를 Process, C를 Contral로 표기하여 원인과 과정관리라고도 합니다.
SPC에 의하여 공정을 관리할 때 고유기술에만 의존하거나 또는 통계적 방법에만 의존해서는 안 된다는 것을 지적하고 싶습니다. 공정의 품질문제는 아래와 같은 정도로 다루는 것이 좋습니다.
고유기술(70%) + 통계(20%) + 경험(10%)
SPC에서 끊임없는 개선활동은 위의 그림과 같은 순서에 의하여 진행됩니다.
QMS (Quality management System)
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통계적 공정 관리
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통계적 공정관리
1. 강의소개 강의계획서를 바탕으로 하는 전체적인 강의에 대한 소개
강의소개 강의계획서를 바탕으로 하는 전체적인 강의에 대한 소개
2. 분산분석에 대한 소개 분산분석의 개념, 전제조건 및 집단내, 집단간 및 총변동 소개
분산분석에 대한 소개 분산분석의 개념, 전제조건 및 집단내, 집단간 및 총변동 소개
분산분석 계산 및 미니탭 실습 데이터를 이용한 분산분석 계산과 미니탭 실습. 기여율 계산법 설명
3. 분산분석 정리 및 상관과 회귀 분산분석 정리 및 상관과 회귀 기초 설명
5. 실험계획법 미니탭 실습 및 그래프 분석 미니탭을 이용한 실험계획 테이블 생성 및 결과에 대한 그래프 분석
분산분석을 이용한 실험결과의 통계적 분석 미니탭을 이용한 실험결과의 통계적 분석 소개
6. 실험계획법 결과의 모델식과 구역화 통계적 결론을 바탕으로 모델식 도출 및 구역화 소개
중심복합설계 설명/실습 중심복합설계의 개요 및 예제
9. 팀별 발표 및 평가 팀별 설계 발표 및 평가
통계적 공정관리 소개 통계적 공정관리 및 각종 관리도 소개
키워드에 대한 정보 통계적 공정 관리
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